數據現在已經融入到各個行業，成為全球市場的亮點，當前的經濟增長在很大程度上離不開數據，就像沒有實物資產和人力資源等其他重要生產要素就不可能實現增長一樣。

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對于世界各地的企業來說，數據是一個巨大的競爭優勢和增長源泉。數據分析可以揭示公司日常活動的秘密，讓公司設計出更有效、更高效的運營方法、價格風險和預測市場模式。數據是主要的戰利品，企業越來越意識到它是如何現實的，日常應用程序可以為他們的運營增加巨大的價值。

許多企業認為，獲得客戶數據將給他們帶來不公平的優勢。他們擁有的顧客越多，他們就能收集更多的數據，當他們分析這些數據時，他們就能賣出吸引消費者的好產品。然后他們會收集更多數據，重復同樣的內容，直到對手變得無關緊要。然而，這種思維方式總是不正確的。盡管數據支持學習的指數周期似乎與網絡效應類似，隨著越來越多的人接受它，產品對用戶來說變得越來越有價值，并最終獲得大量用戶，將競爭對手拒之門外，但它們并沒有那么強大或持久。

然而，在適當的情況下，客戶數據將有助于戰略防御的發展。這一切都取決于數據是否具有高和長期的價值，是否具有排他性，是否有助于難以復制的變化，或是否提供快速實現的洞察力。這些特性確實為企業提供了競爭優勢。

基于數據的學習

在分析解決方案中，數據支持的學習算法幫助企業快速處理和理解大量數據。客戶的個人信息、內容偏好、搜索習慣、電子郵件、GPS位置、社交媒體消息和使用模式都可以直接從CRM系統中收集。然后，機器學習算法對數據進行分析，以代表結果，并為每個人量身定制。

在SumitAggarwal(Viacom18|MITSloan|IIM的戰略和數據科學負責人)撰寫的一篇名為“如何使用數據獲取競爭優勢”的文章中，他在該部分提到：數據支持的競爭優勢是否可持續，這取決于行業的性質、組織如何使用數據、數據的質量以及競爭對手本身的質量。《哈佛商業評論》關于數據何時創造競爭優勢的文章列出了以下因素，作為競爭優勢可持續性的決定因素：

• 數據增加的價值越高，其持續時間越長的機會就越大。
• 數據的邊際價值降低得越慢，由此造成的障礙就越強。
• 數據過時的速度越快，競爭對手/新進入者就越容易，因為他們不需要從多年的數據中學習。
• 無法購買或替代的獨特客戶數據構成了一個可防御的障礙。

• 競爭對手不需要數據來復制的產品增強功能不會產生持久的優勢。
• 將來自數據的洞察力整合到產品中的速度。快速的學習周期使競爭對手很難迎頭趕上。