现代企业在面对激烈竞争的同时，还要满足不断上涨的客户期望。越来越多企业开始积极发掘数据的力量，制定强大清晰的数据战略，以了解客户需求和偏好，从而最大程度地提升客户满意度。实际上，数据的重要作用已不止于提升客户体验和增加企业收入，还被越来越多地用于优化内部流程以及促进企业长期发展。
数据驱动减少人才流失
数据驱动型人才管理和发展方法能够提高制度透明度，减少人才流失，并为员工提供更有效的培训和支持。根据咨询机构Work Institute发布的《2020年员工维系报告》显示，2019年美国有超过4200万员工主动离职，且这种趋势似乎愈演愈烈。该报告将员工离职原因分为六大类，包括成长机会和工作安全等，反映出绩效数据、历史数据以及离职员工数据等对减少优秀员工流失和提高员工满意度的重要性。
在人才培训方面，数据驱动型培训计划消除了人才发展计划的不确定性，使企业能够根据员工的具体发展需求和学习方式偏好提供教育资源。这对于企业制定和实现多样性、公平性与包容性目标尤为重要，是建立成功团队的关键。
在晋升发展方面，强调数据驱动的人才管理方法意味着晋升机会更源于业绩，这将带来更透明的任人唯贤制度，确保优秀人才获得培养和奖励。
数据分析支持企业利润增长
由世界经济论坛和波士顿咨询集团共同编制的2021年《数据卓越：改变制造和供应系统》白皮书显示，75%的受访高管认为，对当今制造业来说，先进的分析技术变得比三年前更加重要。该报告指出，后疫情时代，制造企业，尤其是与智能管理供应链相关的制造企业，需要设立用于未来投资的资金。此外，报告还提到了强生公司如何利用数据开发实时监测功能来对流程变化进行更严格管控，从而提升产品的可靠性和质量。
中联重科采用大数据平台，实时运用物联网数据来进行预测性维护和提高运营效率，从而使设备有效工作时间提高了20%，人力和维护成本降低了30%。总体来讲，每年因工作场所效率提高而增加的利润约为2500万美元。
数据创新提升企业敏捷性
数据可以支持细微的改进，例如电商网站上一个按钮的阴影设计就可能会影响客户的购买行为。在过去十年甚至更长的时间里，成功的企业往往都依靠数据进行创新，或者灵活适应不断变化的环境条件。
企业能够根据客户反馈和相关的经济价值来创建新功能或开发新产品，使与产品管理团队的沟通更加客观。此外，企业可以通过创建数字孪生模型进行精确的行为预测，从而更轻松地探索开发智能连接设备的可能性，并将这些模型用于异常检测或未来趋势预测中。
数据驱动型决策加强风险管理
数据驱动型企业在面临变化时往往拥有更强大的抗风险能力。企业应在各种环境中强有力且一致地执行数据管理，确保清晰的数据沿袭，从而保证来自分析或模型预测洞察的正确性。
数据在风险管理方面的作用在保险业中得以充分体现。一些保险公司使用来自车辆的遥测数据了解驾驶习惯、交通和天气模式等隐藏风险之间的关联性，从而评估风险和调整保费，并主动联系这些车的司机，敦促他们采取预防措施。
而与之相对，放眼金融服务行业，一些企业因为没有采取强有力的数据驱动风险管理方法而导致了违法违规行为的发生，此类行为会被行业监管机构处以高达10亿美元以上的巨额罚款。
总而言之，加强数据驱动不仅能推动企业营收增长，更能在许多方面为企业带来积极变化，而这种变化必须依靠技术才能实现。当今环境中，随着企业数据量和工作负载不断增加，企业数据云公司将帮助客户在安全的环境中管理信息，同时在整个数据生命周期中挖掘其真正价值。
