數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劃。它們還用于支持工作場所的數據驅動決策。

在制定關鍵業務決策，甚至日常商業決策時，數據驅動的路線遠遠超過猜測。對于有發展抱負的企業而言，數據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范圍內的目標保持一致。

讓我們仔細看看工作場所數據驅動決策的案例，以及數字孿生如何有效地支持它。

什么是數據驅動決策(DDDM)?

數據驅動決策(DDDM)涉及利用事實、指標和數據來指導符合企業目標的戰略業務決策。

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

為什么數據驅動決策很重要，它有什么好處?

一個充分認識到其數據價值的企業是一個有能力做出更明智決策的企業。

當我們能夠查看對戰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。

以下是采用數據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、團隊和戰略表現最好，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略或目標，因此通常會出現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失敗的地方，以及其他人正在交付成果的地方的企業來說，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。如果沒有這種數據驅動的方法，可能永遠不會預料到失敗的根源。

3、與企業范圍內的目標更加一致

當每個人都可以看到數據時，它就會成為一盞明燈。由于每個人都關注相同的數據集，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揮作用并做出貢獻。

如何做出數據驅動的決策?

所以現在我們清楚了數據驅動決策的好處。讓我們來看看企業如何采用這種方法。

1、確定企業目標

制定企業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據集以及向它們提出哪些問題時至關重要.

2、找到關鍵的數據來源

為了了解他們可以提供的數據類型，從企業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，就可以通過查看數據的收集方式、質量水平和準確性來檢查數據的完整性。

3、收集和準備數據

如果企業是圍繞一系列互不關聯的數據源構建的，那么此步驟可能具有挑戰性。了解整個企業范圍內數據源的廣度非常重要，這樣就不會遺漏任何內容。了解來源后，就可以開始調入數據。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、可視化數據

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。

5、收集和分享見解

這是對數據提出問題、收集見解的步驟，可以與其他決策者和戰略家分享這些見解，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。

數字孿生如何使業務決策過程受益?

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

重要的是不要將數字孿生與數字模型或模擬混淆。雖然這些東西具有數字部分，但它們缺乏物理體現。數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數據流。

借助某些數字孿生技術，可以深入分析數據、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避可能代價高昂的問題。

作為現實生活中對應物的3D版本，數字孿生提供了一個安全的測試環境。

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

可以引入潛在的場景，并試驗和監控更改以確保在上線之前取得成功。

數字孿生如何與智能建筑技術協同工作?

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

數字孿生可以了解建筑物的各個系統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網傳感器匯集而來的大量信息，還可以整合來自現實世界外部的雙向交互。

在智能建筑環境中使用數字孿生來做出數據驅動的決策有很多好處。

監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。