性别数据和其它变量以及一些分析工具的搭配使用，也能够体现出明显的价值。In-Store数据很多大的企业的零售商已经采用各种各样的方法来量化和跟踪实体店客户行为，有些零售店还采用了一些新科技，例如smartmirrors，但是这样的卖场毕竟还是少数。WaterstoneManagementGroup的JohnParkinson表示：并不是所有的数据都会被捕获到，只有在寄存器中的数据才会被捕获到。我们只利用捕获到的数据是无法获知事件发生的全过程，如果贸然决策就很容易导致虚假预测，造成企业损失。人口数据人口普查是一项费时费力的工作，所以大多数情况下，我们都会采取人口采样的方法。随着Hadoop这类技术的发展，人口数据整体分析不再是一件特别艰难的事情，但是，有些**认为，就算难度降低，整体人口数据的分析也是没有必要的。AdobeAnalytics产品营销负责人NateSmith表示：企业基于采样数据的重大决策存在着很大的隐患，随着新技术的发展，我们没有理由不去采用全部的人口数据。用户习惯医疗服务实现了从纸质流程向数字化的转型，转型过程催生了电子健康记录(EHR)的产生。之前，医生只能通过和患者交流的方式来获取患者的病情、之前的就诊记录、病史以及过敏源等等的情况，但是。

建立符合数字化转型所需的组织结构企业的组织结构直接决定了企业的管理模式和效率。传统企业而言，金字塔式的组织管理足够稳健，能够保证企业的健康存续和发展。然而在数字化时代，过多的管理层级将极大的影响企业对于变化的响应速度，同时，企业需要有强有力的数字化推进机构来帮助高层实现数字化转型的落地工作。这里我强烈建议组织向互联网的扁平化进行过度，同时建立“数字化转型指导中心”，下设数字化转型管，直接向CEO汇报。以一个单独部门形式推动整个企业内的转型工作。建立符合数字化转型所需的技术基础前文关于技术方面的内容已经有所提及，这里就不做冗述建立符合数字化转型所需的运营体系单独将运营体系从业务线中拉出来单独讲，是因为在数字化转型后运营是非常关键和中心的部分。由于数据往往是逐步积累和分析的，并且业务在数字化基础之上转变速度会非常快。这就需要运营能够具备有以下能力以支持企业数字化运营：快速发展迭代的能力；以数据驱动的里程碑机制和预算与里程碑挂钩。这部分内容如果单独拉出来，又可以单写一大篇文章了，这里就暂时不展开说明。数字化转型无异于对一家企业脱胎换骨，洗经伐髓。转型的过程注定是艰难和痛苦的。

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