什么是數據驅動？數據驅動是什么？

下面要給大家介紹的就是數據驅動，相信大家應該都有聽說過數據驅動，一起來詳細的了解一下吧。

什么是數據驅動?

到底什么是數據驅動呢?

數據驅動是通過移動互聯網或者其他的相關軟件為手段采集海量的數據，將數據進行組織形成信息，之后對相關的信息進行整合和提煉，在數據的基礎上經過訓練和擬合形成自動化的決策模型。

這個定義其實相對來說不太好理解，也有不恰當的地方。

下面我們換一種思維模式和思維的角度來回答三個問題，重新定義下什么是數據驅動：

1.它能做什么;

2.它需要什么;

3.它怎么做。

第一個問題“它能做什么”，我的理解是能通過數據統計/分析/挖掘等技術，建立決策化的建模，提前為企業找出目前企業現狀，存在什么問題。

舉幾個例子：

1、一個電商產品，比如淘寶，首頁banner帶來的gmv銷售額下降了，遇到這樣的問題我們要怎么去處理呢，首先我們先需要收集數據，分析數據，通過歷史數據訓練成業務模型，通過自動化的業務模型，結合用戶使用場景，找出影響gmv下降的原因，看看是UI問題、選品問題、banner排序問題等，定位問題，然后通過解決模型輸出新的策略意見去做優化

2、一個資訊類產品，比如今日頭條，近期首頁推薦的CTR點擊下降了3%個點，遇到這樣的問題我們首先同樣的是收集數據，分析數據，提前找出用戶畫像和內容畫像是否匹配，找出召回層和排序層的badcase，對應競品的動態信息是什么樣子，然后再結合平臺的自身業務場景去做優化

3、一個社交類產品，比如微信，近期更換UI界面，用戶發朋友圈的數據環比下降了2%個點，解決思路是通過收集數據，分析數據，提前從按鈕和文字鏈產生的維度、按鈕點擊位置、操作按鈕的形狀/尺寸/顏色以及顏色的決策影響去發現問題，訓練模型，做迭代優化

第二個問題“它需要什么”，需要數據和實驗平臺通過分析收集的數據發現問題，然后結合業務場景去做模型和實驗，做大量的實驗，最終才能優化問題、解決問題、決策問題。

可能大家感覺我說的是廢話，實際上卻真的不是。

數據就像是石油一樣，沒有它就談不上做驅動。采集數據回來后，要推動大家去看數據，統一團隊人員對于數據和業務統一的認知，畢竟數據光采集了沒有用，還是需要用科學的方式運用起來。

第三個問題它怎么做?

首先在大數據時代，只要涉及到人工智能類項目的落地，都需要具備以下幾個基本元素才行：數據、算法、場景、計算力。這四者缺一不可，它們將變成企業新的核心競爭力，再落地的同是需要形成一個閉環體系，不斷地進行數據收集、數據資產累積，結合業務場景完成數據建模，借助算法和算力提供支持能力，實現最終的自動決策。

其次，數據驅動對于數據采集需要具備以下幾點：

.數據量大：要充分考慮用戶規模與數據規模的增長，做好數據資產積累的準備

.數據量全：需要收集多種數據源，通過多種方法進行全量的采集數據，采集的數據要貫穿用戶使用產品的整個生命周期

.采集面細：需要通過多維度、多指標等方式收集足夠，讓積累的數據資產更加優質

.時效性高：提高數據采集的時效性，從而提高后續數據應用的時效性

最后，借用Jack Ma 2015年在杭州云棲大會發言的一句話，人類已經由IT時代進入了DT時代，數據取代了石油成為了最核心的資源，在未來，數據會成為像水、電、石油一樣的公共資源。

數據一定會變成未來社會最重要的資源之一，同時也是各個企業除了技術、人才、資源以外，又一個寶貴的財富。

作為企業要注意以下幾點：

1.在認知上，建立使用數據人員正確的數據價值觀，對數據要懷有敬畏之心，合理的存儲，保證收集回來數據的安全性和隱私性，不要企圖利用數據去作惡

2.在流程上，企業決策者在做決策的時候，需要把數據統計/分析/數據挖掘環節，加入到公司的決策流程當中去，只有這樣數據才能真正意思上的做到數據決策，為業務提供價值和影響

3.在業務上，結合企業自身情況和業務情況，梳理出符合公司長期發展體系的一套完整的數據價值體系

4.在落地上，需要通過長期對數據的收集、整理分析/挖掘、提煉業務關鍵信息，總結出規律，在數據實驗平臺上做對比實驗的方式，讓模型、策略、設計等不同創意和策略不斷的迭代更新，才能發揮數據真正的價值

以上就是對數據驅動的詳細介紹，希望對你有所幫助，更多相關內容，敬請關注三個皮匠報告的行業知識欄目了解。

推薦閱讀

什么是數據整合?方法有哪些?特征是?

我國大數據企業有哪些?企業排名一覽

大數據是什么意思?特征有哪些?與傳統數據的區別分析