数据现在已经融入到各个行业，成为全球市场的亮点，当前的经济增长在很大程度上离不开数据，就像没有实物资产和人力资源等其他重要生产要素就不可能实现增长一样。
对于世界各地的企业来说，数据是一个巨大的竞争优势和增长源泉。数据分析可以揭示公司日常活动的秘密，让公司设计出更有效、更高效的运营方法、价格风险和预测市场模式。数据是主要的战利品，企业越来越意识到它是如何现实的，日常应用程序可以为他们的运营增加巨大的价值。
许多企业认为，获得客户数据将给他们带来不公平的优势。他们拥有的顾客越多，他们就能收集更多的数据，当他们分析这些数据时，他们就能卖出吸引消费者的好产品。然后他们会收集更多数据，重复同样的内容，直到对手变得无关紧要。然而，这种思维方式总是不正确的。尽管数据支持学习的指数周期似乎与网络效应类似，随着越来越多的人接受它，产品对用户来说变得越来越有价值，并最终获得大量用户，将竞争对手拒之门外，但它们并没有那么强大或持久。
然而，在适当的情况下，客户数据将有助于战略防御的发展。这一切都取决于数据是否具有高和长期的价值，是否具有排他性，是否有助于难以复制的变化，或是否提供快速实现的洞察力。这些特性确实为企业提供了竞争优势。
基于数据的学习
在分析解决方案中，数据支持的学习算法帮助企业快速处理和理解大量数据。客户的个人信息、内容偏好、搜索习惯、电子邮件、GPS位置、社交媒体消息和使用模式都可以直接从CRM系统中收集。然后，机器学习算法对数据进行分析，以代表结果，并为每个人量身定制。
在SumitAggarwal(Viacom18|MITSloan|IIM的战略和数据科学负责人)撰写的一篇名为“如何使用数据获取竞争优势”的文章中，他在该部分提到：数据支持的竞争优势是否可持续，这取决于行业的性质、组织如何使用数据、数据的质量以及竞争对手本身的质量。《哈佛商业评论》关于数据何时创造竞争优势的文章列出了以下因素，作为竞争优势可持续性的决定因素：
- 数据增加的价值越高，其持续时间越长的机会就越大。
- 数据的边际价值降低得越慢，由此造成的障碍就越强。
- 数据过时的速度越快，竞争对手/新进入者就越容易，因为他们不需要从多年的数据中学习。
- 无法购买或替代的独特客户数据构成了一个可防御的障碍。
- 竞争对手不需要数据来复制的产品增强功能不会产生持久的优势。
- 将来自数据的洞察力整合到产品中的速度。快速的学习周期使竞争对手很难迎头赶上。
本文转译自千家网，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
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