每天，企业都会收集大量数据。但拥有数据不是问题，而是知道如何处理数据。虽然数据驱动的决策可以帮助公司做出比直觉更明智的选择，但数字、图表和分析只能揭示故事的一部分。
数据本身缺少了关键的一环：塑造我们选择的人为因素。这就是为什么如此多的组织仍然难以将他们的数据转化为有意义的行动。
进入决策智能（DI）。将其视为数据驱动决策方式的下一次演变。DI融合了人类专业知识、人工智能（AI）和分析，以全面了解情况。最重要的是，DI将决策视为有价值的数据点，我们称之为“决策驱动数据”。每个选择都成为一个学习机会，创建一个反馈循环，帮助团队随着时间的推移做出越来越好的决策。
数据如何推动决策
数据以无数种方式推动决策。它帮助我们捕捉我们可能错过的趋势，更准确地衡量我们的成功，并在事情不起作用时调整策略。此外，让团队根据同一组事实而不是根据意见进行辩论，这确实是一种解脱。
有了所有这些数据，营销团队可以准确地看到哪些活动引起了客户的共鸣，运营经理可以在瓶颈成为问题之前发现瓶颈，销售领导者可以准确查明交易在管道中陷入困境的地方。
但事情是这样的——许多组织都碰壁了。他们淹没在数据中，但却难以将其与他们做出的决策联系起来。为什么这个差距如此重要？
决策的关键作用
每一天，公司的兴衰都取决于其决策的质量。从快速的运营选择到重大战略举措，决策是推动业务成功的引擎。这不仅仅是直觉——贝恩公司的研究表明，组织决策实践的有效性与其财务绩效之间存在95%的相关性。财富500强公司每年做出超过1000万次业务决策，正确做出这些决策的影响会迅速增加。
影响力洞察
每家财富500强公司每年做出超过1000万次商业决策，贝恩公司显示有效决策与财务业绩之间存在95%的相关性。
决策实践与业务成功之间的联系是显而易见的。这就是为什么组织必须超越仅仅收集数据，真正了解和优化决策方式。这包括捕获决策驱动的数据，以从过去的选择及其结果中学习。
纯数据驱动方法的局限性
研究表明，60%的公司数据和分析投资未被使用。这凸显了一个根本问题。数据很擅长告诉我们发生了什么，但往往无法解释为什么会发生或如何改进。这就像有一张问题的高分辨率照片，而没有任何关于导致问题的背景信息。
这导致了几个常见的挑战。许多团队陷入分析瘫痪——无休止地收集更多数据而不是采取行动。他们如此专注于获取完美的信息，以至于根本推迟做出任何决定。
然后是洞察力脱节的问题。营销部门查看客户行为数据，运营部门跟踪效率指标，销售部门监控管道数量，但没有人将这些点联系起来以查看全貌。每个团队都针对自己的目标进行优化，而不看到他们的决策如何影响其他部门。
我们也不能忘记人类的洞察力。销售团队与客户打交道的经验、工程师对产品深厚的了解或经理对团队的理解——这些有价值的观点并不总是出现在仪表板和电子表格中。
具有前瞻性思维的组织认识到这些局限性，并通过将决策置于中心来增强其数据驱动的方法。这种自然演变不仅改善了决策能力，还有助于整体业务成功。
关键统计数据
公司对数据进行了大量投资，但公司60%的数据和分析投资却没有得到利用。
决策智能如何增强数据驱动的方法
决策智能是这种演变的框架。DI将人们所知道的知识与人工智能可以学习的知识相结合，以做出更好的决策。它专注于改进决策方式、衡量结果并帮助公司更快地学习。
DI通过几个关键方式增强了数据驱动的基础。在深入分析之前，它可以帮助团队规划决策的实际发生方式。这意味着弄清楚他们真正需要哪些信息，谁需要参与，以及哪些信息可能是正确的（或错误的）。DI还着眼于大局，考虑影响决策的所有因素，而不仅仅是数据。这包括公司目标以及员工的思维和行为方式。
DI的另一个组成部分是使用人工智能来帮助理解复杂的信息并根据这些见解提出建议。DI还将过去的决策视为有价值的决策驱动数据，帮助公司了解发生了什么并在未来做出更好的选择。这种新方法使公司能够从头到尾改进决策方式，并随着时间的推移不断变得更好。
所有这些都汇集在Together决策智能平台（DIP）中。这些创新的决策工具通过添加AI见解来帮助人们和计算机做出更明智的选择，将您现有的数据和分析提升到一个新的水平。DIP不仅仅是显示图表和图形，而是指导人们做出更好的决策，无论他们是在最高管理层还是管理日常运营。
决策智能的未来
数字说明了一切：数据推动决策，但人类的洞察力完成了图景。企业正在赶上。
Gartner最近的一项调查发现，三分之一的组织已经开始使用决策智能。大约六分之一的人计划在六个月内试用，近五分之一的人正在考虑在六到十二个月内使用它。
专家预测，到2026年，四分之三的全球公司将使用决策智能实践。这包括保留决策记录以供以后研究，将决策本身视为可供学习的数据。这些数字表明这些创新决策策略变得多么重要。
未来预测
Gartner预测，到2026年，四分之三的全球公司将使用决策智能实践，这标志着组织决策方式的根本转变。
结论
我们知道的是：数据驱动的决策至关重要，但它们只是一个开始。决策智能不会取代您的数据驱动方法，而是让它变得更好。它增加了人类洞察力、人工智能能力以及从您所做的每一个选择中进行系统学习的关键要素。
未来几年蓬勃发展的组织将是那些通过DI增强其数据驱动方法的组织。他们将更智能地使用数据，了解趋势为何重要，并知道如何采取行动。最重要的是，他们将从每一个决策中学习，随着时间的推移变得更加聪明和有效。
三分之一的组织已经看到了决策智能的好处。问题不在于是否超越纯粹的数据驱动方法。而是您将以多快的速度采取行动！
