对管理目标的新认识：从业务数据化到数据业务化#
在传统数据管理中，企业更加关注的是业务的数据化问题，即如何将业务活动以数据方式记录下来，以便进行业务审计、分析与挖掘。
在大数据时代，企业需要重视一个新的课题——数据业务化，即如何“基于数据”动态地定义、优化和重组业务及其流程，进而提升业务的敏捷性，降低风险和成本。业务数据化是前提，而数据业务化是目标。
电商的经营模式与实体店最本质的区别是，电商每卖出一件产品，都会留存一条详尽的数据记录。也正是因为可以用数字化的形式保留每一笔销售的明细，电商可以清楚地掌握每一件商品到底卖给了谁。
此外，依托互联网这个平台，电商还可以记录每一个消费者的鼠标单击记录、网上搜索记录。所有这些记录形成了一个关于消费者行为的实时数据闭环，通过这个闭环中源源不断产生的新鲜数据，电商可以更好地洞察消费者，更及时地预测其需求的变化，经营者和消费者之间因此产生了很强的黏性。
线下实体商店很难做到这一点，他们可能只知道一个省、一个市或者一个地区卖了多少商品，但是，他们很难了解到所生产、经营的每一件商品究竟卖到了哪一个具体的地方、哪一个具体的人，这个人还买了其他什么东西、查看了哪些商品、可能会喜欢什么样的商品。
也就是说，线下实体店即使收集了一些数据，但其数据的粒度、宽度、广度和深度都非常有限。由于缺乏足够的数据，实体店对自己的经营行为，对消费者的洞察力，以及和消费者之间的黏性都十分有限。
就此而言，一家电商和一家线下实体店最本质的区别就是是否保存了足够的数据。其实，这正是互联网化的核心和本质，即“数据化”。这并不是一个简单的数据化，而是所有业务的过程都要数据化，即把所有的业务过程记录下来，形成一个数据的闭环，这个闭环的实时性和效率是关键的指标。这个思想就是一切业务都要数据化。
在大数据时代，企业不仅仅是把业务数据化，更重要的是把数据业务化，也就是把数据作为直接生产力，将数据价值直接通过前台产品作用于消费者。
数据可以反映用户过去的行为轨迹，也可以预测用户将来的行为倾向。比较好理解的一个实例就是关联推荐，当用户买了一个商品之后，可以给用户推荐一个最有可能再买的商品。个性化是数据作为直接生产力的一个具体体现。
随着数据分析工具与数据挖掘渠道的日益丰富与多样化，数据存量越来越大，数据对企业也越来越重要。数据业务化能够给企业带来的业务价值主要包括以下几点：提高生产过程的资源利用率，降低生产成本；根据商业分析提高商业智能的准确率，降低传统“凭感觉”做决策的业务风险；动态价格优化利润和增长；获取优质客户。
目前，越来越多的企业级用户已经考虑从批量分析向近实时分析发展，从而提高 IT 创造价值的能力。同时，数据分析在快速从商业智能向用户智能发展。数据业务化可以让数据给企业创造额外收益和价值。
