如何運用大數據提升公司業績?這似乎是眾多企業首要考慮的問題，而各行各業對大數據的態度和應用方法也是五花八門。但是，其中有一定的關聯性：越是那些自定義數據驅動型的公司、平臺型公司，越會客觀地衡量公司的財務與運營結果。
如何運用大數據提升公司業績?這似乎是眾多企業首要考慮的問題，而各行各業對大數據的態度和應用方法也是五花八門。但是，其中有一定的關聯性：越是那些自定義數據驅動型的公司、平臺型公司，越會客觀地衡量公司的財務與運營結果。
大數據能帶來更準的預測，而這預測將帶來更佳的決策和管理，零售業也有這樣的案例。大數據的潛在價值巨大，挖掘的困難也巨大：這些數據需要超大規模分析，且分散在不同品牌的數據庫與數據倉庫中，不僅數量龐大而且支離破碎。西爾斯公司需要八周時間才能制定出個性化的銷售方案，但往往做出來的時候，它已不再是最佳方案了。
誠然，基于大數據戰略的管理也有很多挑戰。調整領導力、人才、技術、決策、文化才能應對大數據戰略轉型。領導層利用數據設計清晰的目標，可以準確地知道自己定義的成功究竟是什么。有目標也要有執行，隨著數據越來越廉價，實現大數據應用的統計學、視覺化、系統化人才變得越來越昂貴。優秀的人才要能夠處理海量、高速率、多樣化的大數據。
在以電視劇驅動的公司里，要問自己的第一個問題并不是“我們怎么想?”而應該是“我們知道什么?”這要求企業不能再跟著感覺走，而要根據實際情況來進行考慮，企業只有找到將數據科學與傳統技能完美結合的方式，才能打敗對手。不是所有的贏家都會將大數據用于其決策制定，但數據告訴我們，這樣確實勝算最大。
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