为什么要单独讨论数据驱动呢？主要是帮助提高下对于数据的认知.

数据驱动的意义和作用在哪里，解决了什么问题？ 数据驱动以前是什么样的模式，存在哪些问题？
数据和商业什么关系？数据驱动怎么做呢？
数据驱动业务有哪些应用场景和案例呢？

数据驱动的意义和作用在哪里，解决了什么问题

数据驱动：指将数据作为生产资料，通过科学的方法，运用到业务经营过程中，并不断作出正向的反馈，促进业务优化提高。

因此数据驱动的意义在于 高效的解决商业问题，包括安全、成本、效率、业务等问题.(安全增长、降低成本、提高效率、业务决策)

数据驱动以前是什么样的模式，存在哪些问题

流程驱动？用户驱动？运营驱动？

流程驱动：定义了一组活动(业务流程)，有一个或多个输入，一个或多个输出. 输出的结果是一种价值.
简言之，业务流程是企业中一系列创造价值的活动的组合

流程驱动加速了企业的发展，为企业的信息化、数字化打下了基础

数据驱动的定义:数据驱动指的是流程中的行为是被数据驱动而不是被人的直觉和经验驱动的。
对于数据驱动的定义是“构建工具、能力，最重要的是，依据数据去行为的文化《创造数据驱动的组织》

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// Netflix 数据驱动案例解读
Netflix 是一家数据驱动的企业，他们的所有业务决策， 从内容制作、客户增长、业务运营、项目管理到资产管理，都是基于数据做决策的。Netflix 的核心决策流程如下图所示:

- 业务数据化
- 数据可视化
- 提出问题和假设
- 测试：A/B Testing
- 看数据做决策
所有的业务问题和决策都从提出问题和假设开始，然后利用数据做 A/B 测试，最终根据测试的数据结果来做决策。

Netflix 典型的数据驱动场景有如下几个：
- 数据驱动的产品开发：基于数据去选择、制作、推广原创内容。
- 基于数据的产品推荐：数据智能定制用户个性化首页呈现
- 数据驱动的爆款预测模型：数据模型去实时跟踪预测爆款剧集
- 数据驱动的资产优化管理：利用数据做资产分配、优化
- 数据驱动的项目排程：数据智能管理内容制作，拍摄项目，优化管理

流程驱动靠人的经验和直觉，数据驱动靠输入数据.

数据和商业

数据的本质是商业,大数据、数据中台、数字化转型，为的都是解决商业问题.
而商业的本质是价值交换.

因此， 数据的价值 在于 通过某种方式应用起来，解决商业问题.

数据驱动怎么做

采集数据，清洗数据，分析数据，生成数据，反馈数据，驱动业务。

• 数仓建设
• 数据平台：存储、计算
• 数据分析、数据挖掘数据分析与数据挖掘的区别
• 驱动业务决策

数据驱动业务有哪些应用场景和案例呢？

• 助力业务分析，敏感发现并预知相关因素对业务可能造成的影响
• 支撑精细化运营，提升高质量运营能力和服务水平
• 提升用户个性化体验，产生消费粘性或依赖
• 注重数据与产品融合、提升产品附加值和综合性能

数据驱动的数字化转型：从流程驱动到数据驱动
一篇文章看懂流程驱动和数据驱动
如何理解「数据驱动业务」:场景案例

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