（2023年11月號571期動腦雜誌）

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企業營運過程不外乎，情蒐、分析、決策、執行。管理者做出商業決策前，最重要的就是做好數據分析這關。根據麥肯錫調查報告，疫情前有48%的企業認為數位轉型的主要目的是節省成本；疫情後68%的企業認為數位轉型可增加競爭優勢，認為能節省成本的僅占10%。透過商業數據分析能協助企業找出經營的關鍵績效指標、形成正確決策；同時管理者也要拋棄個人經驗與直覺判斷，憑藉這些基於數據得出的決策來制定增長業務的策略，才能真正提升企業營運的價值。

數據驅動5大商業營運模式必勝優勢
若企業以數據驅動為商業營運基礎，有機會獲得以下5大關鍵優勢：

　

戰略決策：數據驅動可以讓企業以事實為基礎做出決策。通過數據分析獲得市場洞察，了解產業趨勢與顧客行為，因而增加利潤和競爭力，透過數據驅動超越競爭對手。

顧客洞察：數據驅動可以幫助企業了解顧客需求、行為模式以及偏好，因而可以提供個性化的產品和服務，改善客戶體驗，提高顧客忠誠度，拉高顧客終身價值。

降低成本、提升效率：數據驅動可以協助企業提高運營效率、更迅速地適應市場或環境的變化。經由數據分析去識別和解決原有工作流程中的瓶頸和低效，從而提高產品生產力、優化供應鏈、降低成本。

發現新商機：透過數據驅動可以洞悉市場趨勢和機會。企業可以進行產品創新、調整市場策略，以適應不斷變化的市場需求，保持領先，避免被動，掌握競爭優勢。

風險管理及流程控制：透過數據分析，企業可以預測市場需求、銷售趨勢、供應鏈風險等問題，並提前模擬、制定應對策略以降低風險，也可以對流程進行梳理、管理及持續優化。

根據麥肯錫報告，透過數據驅動決策（DDDM, Data Driven Decision-Making）的公司，比不依靠數據做出關鍵決策的競爭對手，獲利的可能性高出19倍。企業可以運用商業數據分析做為布局策略的指引，先決定想要透過商業數據來解決什麼樣的問題。問題被定義後，後續的資料蒐集、分析等流程也會跟著連動，商業數據分析者也必須充分瞭解企業組織結構、業務和管理活動，才能加以分析改善。
最後透過商業智慧（business intelligence）的分析及可視化，以表格或圖形展示出來，讓商業數據從IT部門主導的靜態展示分析，轉為由業務部門主導的動態探索。也更能激發員工的積極度與創造力、幫助組織做出更好的商業決策。

作者簡介：現任艾普特營運長，擁有豐富的商務談判、顧客關係維繫、媒體策略訂定及新業務開發等經歷。王麗琳於2017年加入艾普特，在廣告媒體圈累積多年豐富的行銷經驗，目前積極致力於協助台灣中小企業實踐數位轉型。