在今日这个数字化时代，数据已经跃升为企业竞争力的核心驱动力。虽然众多企业已经意识到数据的重要性，但能从中提取并实现业务红利的却寥寥无几。据全球管理咨询公司凯捷（Capgemini）的研究显示，尽管企业高管普遍认同数据的重要性，但仅有少部分企业能够从数据中获得实质性的增长。这一现象揭示了数据潜力的巨大未被挖掘之处，也凸显了企业在数据利用方面的不足。
为解决此问题，企业需从三个方面着手探讨：数据驱动价值的“为什么”、所需能力的“需要什么”以及实现能力落地的“如何”。通过深入分析这三个方面，企业可以根本性地提升数据的价值，制定清晰的战略，使数据从被动资源转化为主动的竞争优势。
数据的价值远超技术层面的支持，它已经成为推动企业战略目标实现的核心引擎。通过多个渠道，数据影响着企业的运营与发展，特别是在降低成本、增加收入、优化客户体验和增强战略定位等方面作用显著。
以降低成本为例，数据展现其独特的价值。如全球物流巨头UPS，通过数据分析优化配送路线，避免不必要的浪费，节省了大量成本。这不仅是成本削减的体现，同时也为企业的可持续发展贡献力量。类似地，在市场营销和销售上，数据能帮助企业实现突破。亚马逊的推荐系统，基于海量用户数据，为每个客户提供个性化商品推荐，不仅提高了购买率，还为企业带来巨大的收入增长。
在客户至上的时代，数据价值尤为显著。通过深入分析客户行为、偏好及反馈数据，企业能更好地理解客户需求并提供个性化服务。例如，星巴克通过其会员系统收集的消费数据，为客户定制个性化优惠活动，提高了客户忠诚度和满意度。
数据还帮助企业洞察行业趋势，制定前瞻性战略。如耐克通过数字化转型和数据分析，将业务重心从传统销售转向更具客户体验感的“体验型零售”模式。这些实例都体现了数据的全面利用为企业带来的前所未有的竞争优势。
要实现这些数据的价值，企业需要具备相应的能力和体系支持。这包括数据科学、技术平台、治理框架等多方面。要实现数据红利，企业需在多个层面建立起端到端的数据能力。
数据科学与分析能力是核心。通过应用先进技术，企业能从海量数据中发现潜在趋势和模式。例如，沃尔玛通过分析消费者购买数据，预见到飓风来临前的物资需求，从而提前做好准备。
强大的基础设施支持必不可少。如谷歌的BigQuery平台，确保了企业能高效处理和分析大规模数据。
数据架构与工程能力也至关重要。企业需确保数据架构的灵活性和可扩展性，以应对不断变化的业务需求。
数据治理能力也是不可忽视的一环。随着数据隐私和合规性问题日益重要，企业需确保数据的合规性、安全性和准确性。
要确保数据从一个潜在资产转化为真正的价值驱动引擎，企业需在技术、管理和文化层面持续投入和建设。这包括培养具有数据思维的跨职能团队、建立全员的数据意识、打破信息孤岛、制定标准化的工具和流程等。
企业还需不断创新，以应对快速变化的市场需求和技术环境。通过引入新技术、保持敏捷的创新态度，企业能在变化的市场环境中保持领先。
展望未来，随着数据的不断增长和技术的进步，数据红利的实现将成为企业追求的共同目标。唯有将数据思维融入企业战略，以开放、创新和协作的方式运用数据，企业方能在竞争激烈的市场中立于不败之地。
（图片由HRflag用Midjourney生成，编号不变）