数据智能力之所以能成为未来企业的核心能力的王冠位置？主要源于我们进入到一个数字社会，再从农业社会、工业社会进入到数字社会以后整个社会的主旋律都是围绕数字在开展分工。在此基础上基于数据分工的位置不同带来了阶层、社会地位、权利的差异。越远离数据主轴线的职业和技能越被边缘化，哪些占据数据主轴线有利位置，那么势必会成为未来社会的精英。在人工智能时代算法工程师是大概率将获取更高的收入，占据更有利的社会地位，当然也更抢手。数字社会的旋律导致的对于数据智能能力的一个渴望。
万物皆数。在数字化时代了除了常规意义的物理产品的软件化和数字化，例如一个做锁具的企业将被数字化所代替，流行的智能锁。音乐、人的购物、身体运行数据、人的行为心理等都可以数字化。在这样的情况下，我们各行各业更多的功能将被数字化。那么当万物都被数字化以后，那你怎么应对？这就是数据智能力。
宝洁将一个复杂的手动排程方法换成了全新的数据智能力系统，决策过程明显改变。过去，宝洁公司的活动策划者用彩色的标签、大头针和贴纸来标记时间冲突、参与者需求及其他要注意的地方，常常根据直觉和上级管理者的建议做决策，而管理者也是凭直觉行事。新系统能够迅速分析大量日程安排组合，先用一个算法在几亿种排法中提取出几百万种，再用另一个算法将这几百万种缩减为几百种，最后为每位参与者排出几种最佳日程供选择。随后，有经验的活动策划人运用自己的专业知识，在数据支持下做出最终决定，无须向管理者征求意见。策划人迅速适应了这个新系统，十分信任系统给出的结果，因为他们参与了系统参数和限制条件的设置，而且知道最终做决定的还是自己。
数字成为石油。在不同年代的经济学研究中，都有对资源的界定。农业时代以占有土地资源；在工业时代是拥有石油和钢铁；那么在数字时代，数字将成为整个社会的核心能源与生产资料。我经常开玩笑讲，在工业时代企业组织生产加工的是钢铁、石油等原材料，吐出来的是汽车等相关工业制品。在数字时代，每个企业处理的东西就是数据与知识。如果你不能有效的处理数据与知识，那么就会被时代所抛弃。
数据产生的量很大。物联网传感器时代来临，万物联网产生大量数据。社交网络时代，产生大量音视频、文字、VR数据，数据背后的商业与社会价值涌现。顾客在变，你的技能随之改变。
GE航空在飞机引擎上安装了数百个传感器，基于收集的数据，公司可以分析引擎实际表现与预期的差距，进一步优化引擎性能。有了GE提供的燃油消耗数据，航空公司可以辨别襟翼在降落时的位置，从而进行调整，降低油耗。GE航空现在能直接为用户提供多种服务，这提高了它对直接客户的议价能力。GE与航空公司的密切合作加强了产品的差异性，同时加强了对机身制造商的粘性。一旦了解产品的真正性能，购买者也能在不同供应商之间寻求制衡，提高自身的议价能力。拥有产品使用数据，购买者还可以减少对制造商信息和支持的依赖。与原先单纯的购买模式不同，通过PaaS（产品既服务）和产品共享等新商业模式，购买者可以降低转投新制造商的转换成本，从而提高自身的议价能力。
处理数据的能力变得强大。尤其是量子计算机时代，这样看来就是万事俱备，只欠东风。每个组织要有效整理、收集、处理好与上下游相关的数据，并以数据为基础更好地服务客户，为顾客创造价值，获得竞争优势。
数据智能重塑行业，例如数据智能镶嵌在药物研发过程，加速创新。Insilico Medicine的“药物发现引擎”并不是在某个奇异的地方开始他们的研究过程的，其起点是对数百万的数据样本进行筛选，以确定特定疾病的生物学特征，然后再利用这个引擎确定最有希望的治疗靶点，并运用生成性对抗网络去生成完全适合这些靶点的分子。团队发现了潜在药物靶点的爆炸性增长和一个更有效的测试过程。Insilico Medicine在不到46天的时间里就得到了一系列新分子，而且他们的成果不仅包括最初的发现，还包括药物的合成和计算机模拟的验证实验。他们正在利用这个系统去寻找治疗癌症、衰老症、纤维化综合征、帕金森综合征、阿尔茨海默病、肌萎缩侧索硬化、糖尿病等疾病的新药。这项技术将帮助研究人员从传统的临床试验过程中节省大量的时间和金钱。
数据智能能力可以分为三个部分：
1.数据智能的思维。企业要养成数据决策、智能化的思维，理解数据智能的游戏规则。人工智能更多的就是通过逻辑化思维将一切能够程序化的动作变为程序化。
在日常经营过程中，要养成数据智能决策的思维。企业经营各个功能层面如产品运营、营销获客、客户维护都能够理解数据。
2.数据智能力的基础。一个企业的数据智能力力需要软件、硬件、系统平台的支撑。
德国工业自动化解决方案制造商Phoenix Contact通过使用无线射频识别（RFID）标签最大限度地实现数据连接，确保内部流程中，所有步骤的数据都透明和可获得。最终，绩效提高了40%，生产时间缩短了30%。施耐德电气（Schneider Electric）设立了一个单一的通信门户平台，所有供应商都可通过该平台交流运营能力，施耐德电气因此可更好地规划供应链，使总体管理时间减少了85%。该公司采用工业物联网系统监视并向供应商传输实时数据，及时通知供应商生产中的变化情况，使其对供应商的服务率提高了70%。最后，该公司还采用基于二维码的智能跟踪系统，高效地跟踪整个价值链中的库存，使准时交货率提高了40%。
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3.数据智能力的产出。数据智能需要产出服务，创造顾客价值，优化组织效率，支撑创造顾客价值。
在滔搏运动的数字化转型路径中，有一项重要的设计就是智慧门店方案，核心是对门店“人、货、场”的数据采集，包括对进店客流量、客户店内移动路线和属性进行数据搜集，形成“店铺热力图”和“参观动线图”，帮助门店了解进店客户的产品偏好，进行货品的陈列、摆放和优化，优化销售策略，提升单店产出。滔搏运动门店在安装了智能门店系统，在观察期内，门店发现女性客户占进店人数的50%，但收入贡献只有33%，并且系统提示，70%的客户从来没有逛过门店后部的购物区。数据清晰展示了女性客户的转化率偏低，且店面后部没有被有效利用。于是，店长将店面的布局重新调整，增加更多女性鞋服展示，陈列更多暖色系产品，并调整客户的动线和流向，提高后部购物区的可视度。很快店后部购物区月销售额增长了80%，全店销售额增长了17%，店面商业潜力被进一步释放。
滔搏运动积极鼓励店员作为最接近客户的UI/UE，用自主开发的数字化工具包和社交媒体平台，释放终端的活力。店员可以随时使用数字化工具包，查看客户在店内的历史消费数据，切换销售数据的统计维度，及时反馈和优化自己的销售行为；还可以运用数字化工具包，实现商品管理、店内人员管理、销售目标管理等，实时上报采购和补货需求，系统化地提高一线作战能力。
通过社群运营、门店数据采集等方式，滔搏运动积累了一笔宝贵的数据资产。滔搏运动在研究了2000万份买鞋数据后发现：山东人和广东人最爱“剁手”买鞋；上海人最偏爱限量款球鞋；耐克和阿迪达斯的“迷弟迷妹”们对两大品牌的购买力不相上下；男性仍然最爱买也最舍得买运动鞋，但女性在潮流人群中的占比要超过男性。
全流程的数字化和店员创造的人性化UI/UE界面，可以进一步分析门店模型，根据店铺运营基础数据，了解不同季节、不同时期、不同周边环境对销售的影响，根据线上零售和用户数据，进行用户行为的全过程跟踪和用户画像的精细化描摹，实现门店的动态调整，提升每家店的运营潜力。以用户需求为中心，就是基于人、货、场每时每刻的交互，将数据变成串联各项业务的“活水”，持续分析与迭代，不产生多一分钱的浪费，不制造多一秒钟的迟疑，打造更有效率的零售新模式。数据是生产资料，有流程才能运营，有算法才能升华。数据、算法和流程，应形成相互促进的正向循环，对业务产生价值。
数据隐私与授权。每个人掌握自己的数据，未来是核心资产数据所有权。过去是Facebook、微信等强势平台掌握用户数据，未来流行的去中心化社交网络而言，最引人注目的理由可能是用户对个人数据的控制。去中心化社交网络可以精确控制和网站共享的信息。基于用户的数据所有权还有更多可能性，例如将其货币化以获取个人利益的能力，但当它是个人选择而非公司商业模式时，那将是完全不同的状态。广告客户无法再通过Cookie在网络上关注和跟踪你。互联网广告时代结束，基于数据的去中心化有可能构建新价值网络。
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