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新型生产要素

在数字经济时代，大数据等新兴生产要素应运而生。数据，这一核心生产要素，与过去相比，展现出可复制、共享、持续增长和稳定供应的特点。以电商行业为例，众多用户数据得以反复挖掘分析，帮助企业作出营销决策，进而推动企业实现数字化和转型升级。

新型生产要素的出现，让企业的运营管理模式产生了变化。企业开始重视数据的收集和应用，通过数据作为桥梁，将现实与虚拟世界连接起来，挖掘潜在的商业机会，助力企业实现持续增长和创新发展。数据驱动已成为企业数字化转型的关键所在。

核心价值凸显

企业若以数据为驱动，其核心价值便会格外显著。它们可以利用数量庞大且种类繁多的数据，建立一个全面的评价体系。以金融业为例，通过细致分析众多客户的信用状况和交易数据，企业能更精确地预测潜在风险，进而促进业务创新，实现业绩的稳步提升。

同时，数据驱动对提升企业运营效率大有裨益。企业借助数据分析，能够找出运营中的低效部分和问题所在，并不断进行优化。以制造业为例，通过数据对生产流程进行监控，可以快速识别并解决设备故障等问题，进而提高生产效率和产品质量。

成长路径明晰

企业在数据驱动的模式下发展，遵循一定的路径。首先，企业在日常运营中持续产生各种数据。随后，它们进入数据管理的环节。对于规模较大、信息化程度高的企业，它们通常会选择大数据平台或数据中台，对数据进行全周期的管理。例如，一家大型零售企业就是通过数据中台，将旗下各门店的销售数据进行了统一处理。

接下来，我们要进行数据剖析，运用技术手段深入挖掘数据内涵。企业借助数据仓库来处理那些历史性的结构化信息，以此来满足管理层的查询需求。随着技术的不断发展，企业正逐步迈向多维度决策智能的新时代。最终，这些数据将被应用于实际业务中，进而促进效益的增长。

疫情加速渗透

疫情加快了企业向数字化转型的进程。疫情期间，企业线上业务迅猛增长，数据处理需求大幅上升，数据种类也变得更加多样化。这种转变使得数据驱动在众多场景和行业中得到了广泛应用。以餐饮业为例，众多餐馆通过线上外卖平台搜集顾客信息，进而优化了菜品推荐和客户服务。

传统企业虽然数字化基础较为薄弱，不过它们正在加速转型。企业们意识到数据驱动的重要性，纷纷加大了对数字化建设的资金投入。他们希望通过数据提升竞争力，以应对疫情带来的多变和复杂的市场挑战。

数字化不同模式

企业数字化可划分为管理数字化与业务数字化两大类别。管理数字化主要涉及对企业运作中的辅助性活动实施数字化改造，它是数据驱动型企业成长的基础阶段。比如，企业会借助数字化平台来监控员工的出勤情况及业绩表现等。

业务数字化主要聚焦于那些与企业收益紧密相连的产品和服务进行数字化升级。对于互联网公司而言，因为产品已经上线，它们的商业模式数字化进程自然而然地得以推进。一般而言，业务数字化和管理数字化往往是同步进行的。然而，对于传统企业来说，情况则有所不同，它们通常先进行管理数字化，之后才会探索将核心业务与数字化相结合的契机。传统制造业首先会推进生产管理的数字化进程，接着会着手寻找产品销售数字化的方法。

技术文化共促

在以数据为动力的流程里，技术和文化相辅相成。技术的提升，如大数据和人工智能的运用，让数据挖掘更加深入。企业发展到一定阶段，其组织文化也会演变，从注重流程和产品，逐步转变为去中心化和以客户为中心。

在协同工作环境中，数据的运用能促进流程优化和决策智能水平的提升。不同场景下，都有专门设计的模型算法和第三方服务来提供支持。企业必须依靠技术手段，应对文化变革，从而保障数据驱动的运作高效进行。

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