性。制定数据驱动的决策意味着永远不要孤立地看待关键数据，而是始终将它们整合到大局中，并在必要时将它们与其他 KPI 联系起来。
技术整合
数据驱动的流程需要技术基础设施，以便更轻松地收集、处理和使用大量数据。在云计算、物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 时代，企业有多种选择将其系统联网并建立自动化工作流程。
在物流中，物联网传感器通过发送有关位置、温度或振动的实时信息来确保对包裹和容器的连续跟踪。这有助于在最佳条件下运输食品或药品等敏感货物。如果出现与指定参数的偏差，系统会发出警报并在发生故障或质量损失 希腊数据 之前启动对策。一位经验丰富的物流经理曾经说过：“供应链的透明度是客户忠诚度的关键。”而物联网恰恰创造了这种透明度。
，以实时跟踪客户旅程并个性化客户体验。例如，如果用户询问有关产品的问题或在订购过程中遇到困难，网站或消息服务中的聊天机器人可以立即做出反应。聊天机器人不断从交互中学习，并能够以越来越精确和高效的方式提供答案。机器学习算法筛选大量客户数据以识别偏好和购买模式，从而提供量身定制的优惠。
技术整合的另一个方面是营销和物流系统的合并。系统之间的实时通信在这里起着至关重要的作用。例如，如果营销部门针对特定产品推出特价优惠，则必须立即告知物流预计需求的增长情况，以便及时补充库存并确保运输能力。如果这些数据不能及时共享或者只能在孤立的系统中以分散的方式获得，就会出现协调问题。结果是：交付瓶颈、延误和客户不满意。