随着大数据时代的到来，越来越多的企业和组织开始转向数据驱动的决策方式。这种方式的核心在于通过收集、分析和利用大量数据来指导决策过程。以下通过举例说明数据驱动决策方式的特点。
1. 数据驱动决策的基础是大量数据的收集和分析。企业需要建立一套完整的数据收集系统，涵盖各个方面，包括销售、生产、财务、人力资源等。通过这样的系统，企业可以实时获取各种数据，从而为决策提供依据。
2. 数据驱动的决策强调的是定量分析。不同于传统的定性分析，数据驱动的决策更加注重数字和统计结果。例如，如果企业想知道哪种产品，可以通过数据分析得出结论，而不是仅仅依靠市场调查或直觉。
3. 数据驱动的决策依赖于先进的工具和技术。为了处理和分析大量数据，企业需要采用高级的数据分析工具和机器学习算法。同时，为了更好地呈现数据，还需要使用数据可视化工具。
4. 数据驱动的决策强调的是数据的实时性和动态性。在当今快速变化的市场环境中，企业需要及时获取最新的数据，以便快速做出反应。因此，数据驱动的决策方式要求企业建立一套实时数据监测系统。
5. 数据驱动的决策需要建立数据的透明度和信任度。只有当数据的来源和统计方法被清晰地记录和公开时，其他团队和部门才会信任数据。因此，企业需要制定相关的数据管理和治理政策，以确保数据的准确性和可靠性。
6. 数据驱动的决策方式需要跨部门的合作与沟通。由于数据涉及到企业的各个方面，因此需要各部门之间的紧密合作。通过共享数据和共同分析，各部门可以更好地理解企业的运营状况和市场需求，从而更好地支持决策过程。
7. 数据驱动的决策方式需要培养一支专业的数据分析团队。这支团队需要有深厚的数据分析技能和对业务的深入理解。他们将负责收集数据、清洗数据、建立分析模型、解读分析结果以及提供业务建议。
8. 数据驱动的决策方式要求持续的学习和改进。随着市场和技术的变化，企业需要不断地更新和调整其数据分析模型和方法。企业还需要不断地评估其数据的质量和完整性，以确保分析结果的可靠性。
9. 数据驱动的决策方式要求明确的问责机制。每个部门和每个员工都需要清楚地知道其在数据收集和分析中的角色和责任。同时，企业需要确保每个决策都有明确的责任人，以便在出现问题时能够迅速找到原因并采取行动。
10. 数据驱动的决策方式要求注重隐私和合规性。在收集和使用数据时，企业需要严格遵守相关的法律法规和政策。企业还需要采取适当的措施来保护用户的隐私和数据的安全。
数据驱动的决策方式具有数据量大、定量分析、技术依赖、实时动态、跨部门合作、专业团队、持续改进、明确问责和隐私合规等特点。通过有效地利用这些特点，企业可以更好地应对市场挑战，提高运营效率，实现可持续发展。
