數(shù)字孿生是物理實體的精確復制品。它們被用于一系列場景，包括簡化操作、培訓、新產品或流程測試以及預測規(guī)劃。它們還用于支持工作場所的數(shù)據(jù)驅動決策。

在制定關鍵業(yè)務決策，甚至日常商業(yè)決策時，數(shù)據(jù)驅動的路線遠遠超過猜測。對于有發(fā)展抱負的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)驅動決策所帶來的效率提高、問責制和透明度的提高是非常有利的。主動和預測性的方法還有助于使每個人都與企業(yè)范圍內的目標保持一致。

讓我們仔細看看工作場所數(shù)據(jù)驅動決策的案例，以及數(shù)字孿生如何有效地支持它。

什么是數(shù)據(jù)驅動決策(DDDM)?

數(shù)據(jù)驅動決策(DDDM)涉及利用事實、指標和數(shù)據(jù)來指導符合企業(yè)目標的戰(zhàn)略業(yè)務決策。

簡而言之，在商業(yè)智能和智能報告工具的幫助下，數(shù)據(jù)驅動決策根據(jù)企業(yè)關鍵績效指標(KPI)從各種來源獲取數(shù)據(jù)，并將其轉化為可操作的見解。

為什么數(shù)據(jù)驅動決策很重要，它有什么好處?

一個充分認識到其數(shù)據(jù)價值的企業(yè)是一個有能力做出更明智決策的企業(yè)。

當我們能夠查看對戰(zhàn)略績效的實時洞察并利用切實的預測時，就可以通過合理化運營、提高生產力和控制利潤來迅速開始在競爭中脫穎而出。

以下是采用數(shù)據(jù)驅動決策方法的一些最顯著的好處：

1、更好的問責制

能夠看到哪些個人、團隊和戰(zhàn)略表現(xiàn)最好，哪些沒有達到KPI，這有助于加強問責制。由于每個人都能夠看到他們的個人決定如何影響戰(zhàn)略或目標，因此通常會出現(xiàn)對任務和目標擁有更多自主權的趨勢。

2、提高效率

對于那些領導者可以準確地看到系統(tǒng)失敗的地方，以及其他人正在交付成果的地方的企業(yè)來說，成功會更快。當拋開猜測并研究實際情況時，擺在我們面前的往往會大吃一驚。如果沒有這種數(shù)據(jù)驅動的方法，可能永遠不會預料到失敗的根源。

3、與企業(yè)范圍內的目標更加一致

當每個人都可以看到數(shù)據(jù)時，它就會成為一盞明燈。由于每個人都關注相同的數(shù)據(jù)集，因此可以將最小的、看似最微不足道的日常決策與更有影響力的策略聯(lián)系起來。換句話說，每個人都可以看到更大的圖景，可以清楚地看到他們如何在各種目標中發(fā)揮作用并做出貢獻。

如何做出數(shù)據(jù)驅動的決策?

所以現(xiàn)在我們清楚了數(shù)據(jù)驅動決策的好處。讓我們來看看企業(yè)如何采用這種方法。

1、確定企業(yè)目標

制定企業(yè)范圍內的目標是至關重要的一步。無論是增加潛在客戶或銷售額、提高客戶忠誠度還是提高品牌知名度，明確目標將有助于確定關鍵績效指標，這在選擇要分析的數(shù)據(jù)集以及向它們提出哪些問題時至關重要.

2、找到關鍵的數(shù)據(jù)來源

為了了解他們可以提供的數(shù)據(jù)類型，從企業(yè)范圍內的每個人那里獲得輸入是至關重要的。一旦清楚了這一點，就可以通過查看數(shù)據(jù)的收集方式、質量水平和準確性來檢查數(shù)據(jù)的完整性。

3、收集和準備數(shù)據(jù)

如果企業(yè)是圍繞一系列互不關聯(lián)的數(shù)據(jù)源構建的，那么此步驟可能具有挑戰(zhàn)性。了解整個企業(yè)范圍內數(shù)據(jù)源的廣度非常重要，這樣就不會遺漏任何內容。了解來源后，就可以開始調入數(shù)據(jù)。最好是從擁有最廣泛受眾的資源開始。這樣你會更快地產生更大的影響。

4、可視化數(shù)據(jù)

這必須是DDDM過程中最重要的步驟之一。通過以視覺上吸引人的方式，例如使用圖表、圖表和信息圖展示見解，將能夠更好地理解它們，并且更有可能影響整個團隊的決策制定、投入和任務購買商業(yè)。

5、收集和分享見解

這是對數(shù)據(jù)提出問題、收集見解的步驟，可以與其他決策者和戰(zhàn)略家分享這些見解，以幫助識別風險、解決問題、做出預測并在必要時推動變革。一旦收集了關鍵見解，就可以在整個企業(yè)中共享它們，以便每個人都能夠每天做出更明智的決策，以造福于整個企業(yè)。

數(shù)字孿生如何使業(yè)務決策過程受益?

正如我們所說，數(shù)字孿生是物理實體的精確復制品。它使用物聯(lián)網(wǎng)(IoT)傳感器從物理世界收集數(shù)據(jù)，將其輸入機器并在數(shù)字平原上重建物理實體。

重要的是不要將數(shù)字孿生與數(shù)字模型或模擬混淆。雖然這些東西具有數(shù)字部分，但它們缺乏物理體現(xiàn)。數(shù)字孿生的工作方式不同，因為它以各種方式反映其物理克隆，包括物理實體隨時間變化的情況。這要歸功于盡可能接近實時的連續(xù)數(shù)據(jù)流。

借助某些數(shù)字孿生技術，可以深入分析數(shù)據(jù)、行為和工作流程。這意味著可以在需要時立即采取行動以提高性能并規(guī)避可能代價高昂的問題。

作為現(xiàn)實生活中對應物的3D版本，數(shù)字孿生提供了一個安全的測試環(huán)境。

因此，數(shù)字孿生不是投入時間和專業(yè)知識來分析容易被人為誤解的復雜數(shù)據(jù)，然后在存在失敗風險的情況下實施實時更改，而是獲取該數(shù)據(jù)并將其復制到易于衡量的模型中。

可以引入潛在的場景，并試驗和監(jiān)控更改以確保在上線之前取得成功。

數(shù)字孿生如何與智能建筑技術協(xié)同工作?

即物聯(lián)網(wǎng)驅動的傳感器、儀表和監(jiān)視器提供了可用于增強建筑物運營方面和改善室內環(huán)境的見解。當將數(shù)字孿生添加到等式中時，收益會大大增加。

數(shù)字孿生可以了解建筑物的各個系統(tǒng)如何相互作用以及整個建筑物的相互作用。復制品不僅可以獲取從各種物聯(lián)網(wǎng)傳感器匯集而來的大量信息，還可以整合來自現(xiàn)實世界外部的雙向交互。

在智能建筑環(huán)境中使用數(shù)字孿生來做出數(shù)據(jù)驅動的決策有很多好處。

監(jiān)測智能暖通空調和照明等設備對各種變化條件的反應，觀察室內空氣質量如何隨著室外污染水平和建筑占用率的波動而變化，這些都是決策過程的重要貢獻者。