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一、 數據驅動

從數據加工的深度或應用層次來看，“數據驅動”由淺入深分為4個層次：監測—分析—挖掘—賦能。

1.1 監控

監測是“數據驅動”的最淺層次，指的是用數據記錄實際發生的事實。這種情況下，數據是對客觀事物的寫實，人們只是對就數據進行了簡單的加工和處理，數據通常以原始的、粗顆粒度的形式（如數據包、日志等）呈現，數據的價值猶如一塊蠻荒之地，未被充分發掘出來。這個階段對應的關鍵詞有：指標化、數量化、在線化、圖表化，即人們通過指標來定量的記錄事實，將客觀世界數字化和互聯網化。

1.2 分析

分析是“數據驅動”的第二個層次，它比監測要略深一些。在分析這個層次上，人們已經在注意利用各種分析模型和分析方法來“擺弄”數據了，能用各種分析工具進行比較有深度的數據加工了，數據的價值開始逐漸顯露出來。這個層次對應的關鍵詞有：常態化、體系化、診斷化和可視化，即人們能開展常態化的、有一定思維框架的數據分析，能用數據診斷問題、發現問題了，能用數據可視化技術來展現數據分析的結果了。

1.3 挖掘

挖掘是“數據驅動”的次深層級，它在分析的基礎上要更前進一步。在這個層面上，人們已經能游刃有余的利用一些復雜的算法對數據進行深度加工和處理了。利用經典的機器學習算法建立數據挖掘模型，是這一階段最普遍的做法。此時，數據的價值能得到充分的挖掘和釋放。這個階段的關鍵詞是：模型化、公式化和規則化。

1.4 賦能

賦能能是“數據驅動”的最深層級，也是最能體現數據價值的層級。亦即“使之具備某種能力”的意思。數據在此階段已真正成為一種生產要素融入到實際業務中了，數據為業務運營注入了新鮮血液和強勁動力。人們能將數據分析服務、數據建模和挖掘的過程進行全面的自動化、標準化，數據經過程序化的加工后能形成各種數據產品和智能工具等，能大大提高人們的洞察力和決策力。此時，數據已經不止于數據，數據的價值得到空前的放大。這個階段的關鍵詞是：智能化、產品化和工具化。

二、數據驅動案例

在數字化時代，數據驅動的案例正在各行各業涌現，它們不僅展示了數字技術的巨大潛力，還為我們提供了寶貴的經驗。以下是六個典型案例，帶你深入了解數字化的力量。

2.1 能源工業互聯網：綠色節能的數字化路徑

《2021-2022能源工業互聯網案例集》揭示了數字化在能源工業中的應用場景，包括工業互聯網+新型電力系統、工業互聯網+精益生產、工業互聯網+安全生產、工業互聯網+雙碳、工業互聯網+綜合能源服務、工業互聯網+能源市場以及工控網絡安全等。這些案例為能源行業提供了創新的思路，助力綠色節能目標的實現。

2.2 光伏產業的數字化升級

《中國光伏+典型案例調查分析報告》聚焦海南、寧夏、廣東三省的光伏+模式，探討了光伏與農業、林業、漁業等領域的結合點，為光伏產業的數字化升級提供了寶貴的參考。

2.3 數據中心的綠色轉型

《數據中心綠色等級優秀案例集》分享了數據中心在綠色節能方面的先進經驗，通過這些案例，我們可以看到數字化技術在數據中心領域的巨大潛力。

2.4云遷移的質效優化

《云遷移質效優秀案例2022》匯集了云遷移領域的優秀案例，展示了企業在云遷移過程中的創新實踐，為相關人員提供了寶貴的參考和啟發。

2.5 企業數字化運營的實踐

《2022年數字化運營增長指南-企業數字化案例深度解析（零售篇）》深入剖析了零售行業的數字化運營案例，展示了數字化技術在企業運營中的實際應用。

2.6數字化轉型的最佳實踐

《top20數字化學習最佳企業實踐獎年度精選案例集2021-2022》評選了企業學習與發展的標桿企業和創新實踐，展示了數字化時代背景下組織學習創新實踐的探索。

參考：鏈接：https://www.zhihu.com/question/436265498/answer/16453736