数据驱动业务：从概念到实践的深度解析

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编辑推荐: 本文主要介绍了数据驱动的本质，并通过多个实际案例，展示如何将数据真正融入业务流程，实现价值创造。希望对你的学习有帮助。
本文来自于微信公众号人月聊IT ，由火龙果软件Linda编辑、推荐。

在数字化转型浪潮中，"数据驱动"已成为企业发展的关键词。然而，真正理解并实践数据驱动，需要我们超越传统认知，深入剖析其内涵与应用场景。本文将带您深入探讨数据驱动的本质，并通过多个实际案例，展示如何将数据真正融入业务流程，实现价值创造。

1. 数据驱动的双重内涵

要准确的理解数据驱动，必须清楚数据驱动的两个重要关联维度。一个是数据驱动决策，一个是数据实时驱动业务。在信息化时代我更多强调的是通过传统BI或数据仓库来支撑决策，但是在数字化时代更加强调数据如何更好的驱动和反哺业务。

数据驱动决策是传统BI领域的核心，它通过建立企业全局或业务域的KPI指标体系，提供各种维度的分析工具，帮助管理层发现问题，并基于发现的问题改进现有业务流程。这种模式通常以定期的报表、仪表盘为载体，为企业管理者提供决策依据。

数据驱动业务则是数字化转型背景下更为深入的数据价值挖掘方式。它通过数据加工处理和建模，形成实时的数据服务能力，并应用于每一笔、每一次业务交易中。这种模式下，数据不再仅仅是事后分析的对象，而是成为业务协同中的关键卡点或实时分析支撑。

虽然这两种模式都需要底层数据存储汇总、统一建模和分析模型建设，但最大的区别在于：数据驱动业务要求数据服务在业务协同中实时使用，成为业务流程的有机组成部分，而非事后分析工具。

2. 数据驱动的四大业务类型

对于数字化时代的数据驱动可以分为四大类型。

一个是数据模型驱动，二是数据支撑业务类，三是数据驱动业务管控，最后是数据驱动完整的业务流程执行。

不论是哪种类似的数据驱动，其最终的核心仍然是业务价值的实现。只是从数据驱动的价值层级可以看到，数据驱动会从简单的数据辅助，到最终的数据智能化应用逐步发展。

3. 模型支撑类数据驱动

简单来说就是我要采集集成各个业务系统源端的数据，在进行数据清洗整合后，还需要进行数据建模，特别是算法模型或分析预测模型。通过这个模型来实时的分析后预测业务。

a. 生产质量缺陷预测

在生产执行中，有一个重要场景就是缺陷预测。但是对于每一次生产批次，所涉及到的原材料，供应链，批次，生产流水线工艺路线，机台本身的配置参数都不同。

那么这个就是涉及到我首先需要基于生产历史形成的大数据进行采集整合，然后构建质量预测和控制模型。基于这个模型我能够快速地预测缺陷分布情况等。

但是这个能力不是给决策用，而是在每一次生产执行中都需要实时使用这个能力。那么我们就需要类似数据中台层提供这么一个缺陷预测的数据服务能力接口。我提供输入，平台基于预测模型给出缺陷预测输出。输入和输出可能都很简单，但是底层需要大量融合数据和算法模型，预测模型支撑。

b. 电商推荐引擎

这个例子我在讲数据驱动的时候经常讲到，也是属于模型支撑类驱动。场景就是我们在电商平台浏览商品的时候，你会看到根据不同的时间段，不同类型的商品浏览，在浏览页面有一个你可能喜欢的商品列表都在不断的刷新。

这个就是我们经常谈到的电商基于客户画像后的动态推荐引擎。这个也是需要采集大量的用户静态数据，用户动态行为数据，用户社交数据，用户和商品关联数据等进行融合。基于我们的推荐引擎模型进行潜在喜好商品的预测，最终给出预测结果。

这个底层很复杂，也需要大量数据融合计算处理。因此这个能力往往应该在数据中台，以数据服务API接口方式提供给电商平台使用。

这个同样道理，接口的输入，输出都很简单，也需要在每一次业务，包括到每一阶段后的操作浏览中实时调用接口。真正的支撑当前业务流程。

当前浏览，个人历史画像，底层产品关联都相关。不同浏览都需要动态出推荐的商品列表。底层有模型，底层采用大量数据分析计算后得出的预测模型。每次业务都是给出不同的结果。

c.客户信用评级

对于客户信用评级，传输偏数据驱动决策，BI类的一个非实时结果。可能每周或每月才刷新一次。但是当前随着业务敏捷化和实时性要求，更加需要我们在每次业务开展的时候都能够动态的查询到客户信用评级。以规避时间延迟下导致的不必要风险。

客户信用评级需要大量的客户静态数据，客户历史单据，客户动态数据，客户外部互联网采集数据等进行综合分析。基于信用评级算法和模型快速的计算出客户信用等级。

这个事情往往也需要在数据中台做，做好后开放为可以实时调研的数据服务API接口。那么在面向客户的业务开展的时候，我们可以实时的调用API来获取客户信用，基于不同的信用等级展开我后面写客户售前或销售策略。

这个也是典型的数据模型驱动业务的场景。这种数据服务需要和每一次业务流程，细化到每一个业务操作协同，同时又具备实时性访问要求。对于上层应用来说也具备粗粒度特点，只属于输入客户编号，后台就返回客户信用等级，但是底层的模型计算，数据融合往往是很复杂的。

d. 保单费率计算

这个是保险行业常见的一个数据驱动场景。即客户投保的时候快速计算保单费率，包括推荐相关的保险条目项。

其底层仍然是大量数据采集和计算分析，涉及到类似客户的静态数据，行为数据，历史出险记录，同类型保单的赔付情况请多类数据融合分析。然后再采用保险底层的的精算模型，最终得出最合适的保费测算。

所以客服人员在处理每一个保单需求的时候，都需要基于每一笔业务快速的提供合适的保单费率和投保组合。这个不是用于决策支持，而是真正用于对当前业务的快速的支撑。

4. 数据支撑业务类数据驱动

数据支撑简单来说就是提供整合后的共享数据给业务系统使用，并不存在复杂的模型计算或预测，但是需要对原来多业务系统源数据进行整合。

a.技术拆分后的跨库查询数据组合提供

在信息化发展早期的单体架构模式下，实际这类场景并不突出。因为单个业务系统往往就能够提供上层业务应用功能需要的数据。但是在当前中台化和微服务拆分的新建设模式下，原有的单体应用往往需要依赖底层多个业务能力中心提供的服务能力。

类似我原来谈到的供应链应用，底层往往需要依赖供应商中心，物料中心，订单中心多个微服务能力中心。而是都是独立的数据库。

那么在这种场景下我需要查看一张完整的订单数据实际是相当麻烦的，这个时候需要调用各个微服务中心多个API接口获取数据，然后在前台应用开发中对数据进行组合。

但是对前台应用来说增加了复杂度。对前台应用来说查询完整订单信息是很明确的业务需求，不应该由于技术的拆分导致了需求变复杂。

那么在这种情况下，我们可以通过数据中台来提供订单查询数据服务能力，数据中台由于采集汇聚了所有数据，很容易通过简单的关联SQL来获取并提供完整的订单信息。这也是我经常说的跨微服务，跨应用的组合关联数据提供，可以数据中台来做，可以作为实时数据服务提供。

b.数据计算加工后服务能力提供

第二个常见的场景是业务系统往往需要一个经过数据加工和计算后的整合数据。类似宽表数据，这里有计算，有数据项的扩展。

类似项目管理系统需要查询所涉及到的合同的执行进度百分比。进度百分比就是一个典型的宽表计算字段。这个涉及到订单，合同，出入库，转资，验收付款等多个业务单据进行进行汇总计算。那么这个数据加工和计算操作应该由数据中台的数据服务提供。业务系统调用数据服务接口进行查询即可。

c.端到端业务监控

在端到端业务监控中，传统做法通常依赖业务系统自行采集、同步多个源端系统的数据，落地存储后再进行加工计算。这种模式不仅导致数据重复存储，还容易引发数据不一致性和质量问题。例如，多年前企业内部合同状态跟踪系统将合同分为7个阶段、30多个状态点，每个状态点的信息来源于多个业务系统，传统方式通过各系统自行集成数据，最终形成了多个小规模的BI系统或ODS库，进一步加剧了数据冗余和质量问题。

相比之下，数据中台的实时查询能力为端到端监控提供了更优的解决方案。以采购执行跟踪为例，物流、工程、资产等系统的执行数据可通过数据中台统一查询，无需各系统重复采集和存储。

这种模式不仅减少了数据落地，还通过T+1准实时查询满足了业务需求。数据中台通过整合多源数据，为业务监控提供统一的服务能力，避免了传统模式下的数据冗余和不一致问题，同时提升了监控效率和数据质量。

5. 数据支撑业务类数据驱动

简单来说就是数据驱动业务流程执行过程中的卡点。虽然叫数据驱动，实际是底层形成的业务规则对业务流程执行进行控制。典型的类似预算卡点，跨多数据源汇聚后形成的组合业务规则卡点。

在实际的业务单据流程执行中，一个业务流程是否能够向下一个阶段流转，往往需要调研数据中台提供的规则校验类服务进行校验，只要校验通过后流程才能够继续朝下执行。

也就是数据中台虽然采集汇聚了业务数据，但是经过业务数据的加工和计算，最终提供出来的是业务规则类服务接口。

这类规则类服务接口也是在业务流程执行过程中，根据不同的业务流程，业务单据对象单独进行控制，需要实时计算后返回业务规则校验结果。业务系统本身无法做这个事的原因，通用也是这个业务规则的计算往往涉及到采集汇聚多个业务数据加工计算才能够得出。

6. 数据驱动业务流程执行

在数字化时代，数据驱动的核心逻辑与信息化时代截然不同。信息化时代强调“人执行流程生成数据”，即先制定流程规范并固化到系统中，人按照流程执行后录入数据，形成信息流，最终通过数据辅助决策。而数字化时代则颠覆了这一传统模式，形成了“数据驱动流程”的反向逻辑。

在数字化驱动下，数据和规则先行，信息流由数据直接生成，再通过信息流反向推动人的执行。例如，滴滴等网约车平台通过算法调度任务，司机只需被动接单并执行；传统供应链中，入库单和出库单可能由数字系统自动生成，员工只需按单操作即可。这种转变实现了业务流程的自动化和智能化。

数据驱动的本质是让数据成为业务流程的核心驱动力，而非被动记录工具。这种模式不仅提升了效率，还为决策提供了实时支持，成为数字化转型的关键目标。通过数据驱动，企业能够实现从“人适应系统”到“系统适应人”的转变，推动业务流程向智能化方向发展。

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