助您达成以结果为导向，以数据为支撑的战略决定
数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点
研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好,大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源
数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力,可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据
数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素
多维度的数据采集及分析
在管理活动中，数据采集不能时断时续。不能只采集某一个方面，否则影响数据的准确性和完整性。企业各业务单元或各部门可按照年度、季度、月度以及每周、每日来采集企业各方面管理和业务发生的数据，进行归纳和统计。
- 領数据是连续性和系统性的。数据化运用管理必须与制度化、流程化、图表化的连接
- 业务数据统计
- 行政数据统计
- 同比、环比分析
- 直观的图表展示
- 有制度和流程规范的数据采集方法和管理
数据驱动型决策
在企业传统的管理模式里，管理层或领导者是企业决策的主体。许多的中小企业基本上都是一人堂，老板往往决定着企业的命运和未来。但在未来的大数据时代里，这将慢慢被弱化。
企业将慢慢树立以实际数据为决策主体的观念。将决策的理念由狭隘的企业高层或领导转移到广泛的公众及公众产生的数据。通过广泛收集意见和建议， 形成内外的大数据挖掘和分析，以提高决策的正确性和合理性。
- 小到人事任免，大到业务方向，除了耳听四面，您需要更有力的佐证支持您做出每一个决定，并支撑您将这个决定顺利推行
- 通过制度化的管理要求，长期不懈的执行，这样数据化在制度化的基础上与流程化、标准化连接起来。就有一个基本保障
- 构建数据化管理平台按照数据化要求开展相关工作
对数据的充分利用
大数据下决策的技术含量、知识含量大幅提高。对大数据的有效利用成为企业决策的关键，因此管理大量的数据是个挑战。如果不能找到数据，企业就可能不会收集数据，这些数据就会被丢失掉。 大数据时代不仅要求企业具有搜集分析数据的能力， 更需要企业具有处理、利用这些数据的能力。
- 数据积累、数据分析、建立相关模块，同时确立分析方法、构建数学模型、设计应用系统、提供决策支持
- 给企业数据一个合适的载体进行运转，使其能产生有效价值
- 充分利用数据的作用或功能，发挥数据的价值，调动人的积极性和主观能动性
- 通过数据分析来比较管理效率差异的原因