数字化转型就是利用数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。数字化转型是个和大数据一样，是个有点大有点虚的概念，映射到直接落地，相对接地气的概念就是数据化管理，也是当下很多企业正在实施的措施。企业实施信息化后，企业相关的人，物料，设备，资金等要素就围绕固化好的软件系统运转，但是这些要素在企业日常运营过程中实际运行情况是怎样的，企业并不十分清楚，企业并没有一个系统能实时抓取并可视化企业日常运营全景，比如客户购买企业的产品和服务后的使用情况、市场的变化情况、工厂流水线的运行情况、供应链的运转情况等。如果需要这些数据，大都需要通过人力来统计，做各种报表，费时费力，且不一定能保证数据的准确行。数字（据）化就是要通过收集企业日常运营的数据，客户使用产品服务的数据，市场行业，趋势等等数据，形成企业日常运营的全景图，反映到产品研发、服务流程改善、精细营销、销售模式升级、优化库存等业务的改进上来。

    所以如果商家只存一两年的数据是无法对其进行深度分析，从而做出有针对性的营销活动的。黑暗数据主要包括难以计算的半结构化和非结构化数据，它需要人工去挖掘其价值，但是随着现代检索、自然语言处理、语义分析、情感分析，机器学习这些技术的发展，黑暗数据的可计算性正一步一步变得可能。另外，CRM的文本数据可以分析整个客户群，而不是把目光聚焦在在一个客户身上，社交媒体对品牌和产品的评论也值得企业关注。缩小企业差距的方法只有一个那就是提高企业KPI。如果你的目标是提高客户满意度，那么了解客户不满的原因是很重要的，因为只有这样才能对症下药。SynchronyFinancial副总裁SanjaySidwani表示：顾客满意度低的原因一般是产品功能不完善、用户体验差或者是因为价格。如果想要获得准确的原因，那么就需要收集大量的数据，并把数据分类，然后进行深度分析。下面就来介绍12种企业数据分析必备的数据类型，大家一起来看看，你的企业遗漏了哪些数据呢?数据企业客户的数据收集的难点是在获取渠道上，目前大多数的客户的数据都存在应用程序上和第三方平台上。旅游业大数据公司Boxever对500个消费者进行了调查。

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