下面要给大家介绍的就是数据驱动，相信大家应该都有听说过数据驱动，一起来详细的了解一下吧。

什么是数据驱动?

到底什么是数据驱动呢?

数据驱动是通过移动互联网或者其他的相关软件为手段采集海量的数据，将数据进行组织形成信息，之后对相关的信息进行整合和提炼，在数据的基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型。

这个定义其实相对来说不太好理解，也有不恰当的地方。

下面我们换一种思维模式和思维的角度来回答三个问题，重新定义下什么是数据驱动：

1.它能做什么;

2.它需要什么;

3.它怎么做。

第一个问题“它能做什么”，我的理解是能通过数据统计/分析/挖掘等技术，建立决策化的建模，提前为企业找出目前企业现状，存在什么问题。

举几个例子：

1、一个电商产品，比如淘宝，首页banner带来的gmv销售额下降了，遇到这样的问题我们要怎么去处理呢，首先我们先需要收集数据，分析数据，通过历史数据训练成业务模型，通过自动化的业务模型，结合用户使用场景，找出影响gmv下降的原因，看看是UI问题、选品问题、banner排序问题等，定位问题，然后通过解决模型输出新的策略意见去做优化

2、一个资讯类产品，比如今日头条，近期首页推荐的CTR点击下降了3%个点，遇到这样的问题我们首先同样的是收集数据，分析数据，提前找出用户画像和内容画像是否匹配，找出召回层和排序层的badcase，对应竞品的动态信息是什么样子，然后再结合平台的自身业务场景去做优化

3、一个社交类产品，比如微信，近期更换UI界面，用户发朋友圈的数据环比下降了2%个点，解决思路是通过收集数据，分析数据，提前从按钮和文字链产生的维度、按钮点击位置、操作按钮的形状/尺寸/颜色以及颜色的决策影响去发现问题，训练模型，做迭代优化

第二个问题“它需要什么”，需要数据和实验平台通过分析收集的数据发现问题，然后结合业务场景去做模型和实验，做大量的实验，最终才能优化问题、解决问题、决策问题。

可能大家感觉我说的是废话，实际上却真的不是。

数据就像是石油一样，没有它就谈不上做驱动。采集数据回来后，要推动大家去看数据，统一团队人员对于数据和业务统一的认知，毕竟数据光采集了没有用，还是需要用科学的方式运用起来。

第三个问题它怎么做?

首先在大数据时代，只要涉及到人工智能类项目的落地，都需要具备以下几个基本元素才行：数据、算法、场景、计算力。这四者缺一不可，它们将变成企业新的核心竞争力，再落地的同是需要形成一个闭环体系，不断地进行数据收集、数据资产累积，结合业务场景完成数据建模，借助算法和算力提供支持能力，实现最终的自动决策。

其次，数据驱动对于数据采集需要具备以下几点：

.数据量大：要充分考虑用户规模与数据规模的增长，做好数据资产积累的准备

.数据量全：需要收集多种数据源，通过多种方法进行全量的采集数据，采集的数据要贯穿用户使用产品的整个生命周期

.采集面细：需要通过多维度、多指标等方式收集足够，让积累的数据资产更加优质

.时效性高：提高数据采集的时效性，从而提高后续数据应用的时效性

最后，借用Jack Ma 2015年在杭州云栖大会发言的一句话，人类已经由IT时代进入了DT时代，数据取代了石油成为了最核心的资源，在未来，数据会成为像水、电、石油一样的公共资源。

数据一定会变成未来社会最重要的资源之一，同时也是各个企业除了技术、人才、资源以外，又一个宝贵的财富。

作为企业要注意以下几点：

1.在认知上，建立使用数据人员正确的数据价值观，对数据要怀有敬畏之心，合理的存储，保证收集回来数据的安全性和隐私性，不要企图利用数据去作恶

2.在流程上，企业决策者在做决策的时候，需要把数据统计/分析/数据挖掘环节，加入到公司的决策流程当中去，只有这样数据才能真正意思上的做到数据决策，为业务提供价值和影响

3.在业务上，结合企业自身情况和业务情况，梳理出符合公司长期发展体系的一套完整的数据价值体系

4.在落地上，需要通过长期对数据的收集、整理分析/挖掘、提炼业务关键信息，总结出规律，在数据实验平台上做对比实验的方式，让模型、策略、设计等不同创意和策略不断的迭代更新，才能发挥数据真正的价值