而隨著企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的不斷豐富，加上大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的成熟和應(yīng)用，企業(yè)管理者們?cè)谶~進(jìn)DT時(shí)代后又開始了新一輪的探索：在應(yīng)對(duì)海量原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無(wú)法直接被業(yè)務(wù)使用的問(wèn)題時(shí)，業(yè)務(wù)部門根據(jù)需求自建大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理能力，通過(guò)匯聚、清洗、建模、挖掘等工作，同時(shí)借力于IT行業(yè)近幾年來(lái)在計(jì)算能力和人工智能領(lǐng)域的飛速發(fā)展，提升數(shù)據(jù)處理結(jié)果的實(shí)時(shí)性和智能化程度，將從數(shù)據(jù)中挖掘的價(jià)值服務(wù)于業(yè)務(wù)，從而讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)變得更精準(zhǔn)、更有效。

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最為典型的應(yīng)用場(chǎng)景就是面向個(gè)體用戶進(jìn)行千人前面的推廣展示和精準(zhǔn)營(yíng)銷：企業(yè)首先根據(jù)需求，收集千人前面所需要的數(shù)據(jù)，打通所有相關(guān)之后，通過(guò)算法的能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶偏好的挖掘，從而實(shí)現(xiàn)不同客戶所得到的服務(wù)是專門量身定制的。就像一些新聞APP一樣，當(dāng)它發(fā)現(xiàn)你喜歡某一類新聞時(shí)，就不斷地推送這類信息，吸引你不停地看，從而提升APP的使用時(shí)長(zhǎng)。

總體來(lái)看，該階段主要是企業(yè)在大數(shù)據(jù)背景下，開始基于海量數(shù)據(jù)積累，利用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，通過(guò)對(duì)多源、異構(gòu)的全域數(shù)據(jù)的匯聚、打通，跨界考慮數(shù)據(jù)價(jià)值的應(yīng)用，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展，為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的深度融合。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)階段具有以下5個(gè)特征：

(1)企業(yè)戰(zhàn)略方面

企業(yè)開始將數(shù)據(jù)作為企業(yè)的重要資產(chǎn)和生產(chǎn)資料。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、打通和分析挖掘，為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

(2)數(shù)據(jù)形態(tài)方面

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)積累具備一定規(guī)模，對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與應(yīng)用。數(shù)據(jù)在組織形式上開始對(duì)業(yè)務(wù)涉及的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、打通，開始根據(jù)需求進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工和標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(3)數(shù)據(jù)場(chǎng)景方面

該階段的數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景主要以滿足業(yè)務(wù)需求為主，主要是用數(shù)據(jù)提升現(xiàn)有業(yè)務(wù)能力，進(jìn)行智能化升級(jí)。與上一個(gè)階段數(shù)據(jù)主要服務(wù)于管理層不同，從該階段開始，數(shù)據(jù)開始從管理層逐步轉(zhuǎn)向具體的業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)開始認(rèn)知到數(shù)據(jù)的價(jià)值，開始業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的融合。

(4)數(shù)據(jù)應(yīng)用工具方面

在該階段，企業(yè)開始通過(guò)以Hadoop/spark生態(tài)體系為代表的批計(jì)算、流計(jì)算、即席計(jì)算等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚和開發(fā)，并最終為現(xiàn)有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景賦能，以驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)升級(jí)。

(5)組織架構(gòu)方面

在該階段，企業(yè)最開始設(shè)立業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，為業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求提供數(shù)據(jù)能力的支撐。一般會(huì)設(shè)置大數(shù)據(jù)工程師、算法工程師等職位，嘗試通過(guò)數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新。