数字孪生是物理实体的精确复制品。它们被用于一系列场景，包括简化操作、培训、新产品或流程测试以及预测规划。它们还用于支持工作场所的数据驱动决策。
在制定关键业务决策，甚至日常商业决策时，数据驱动的路线远远超过猜测。对于有发展抱负的企业而言，数据驱动决策所带来的效率提高、问责制和透明度的提高是非常有利的。主动和预测性的方法还有助于使每个人都与企业范围内的目标保持一致。
让我们仔细看看工作场所数据驱动决策的案例，以及数字孪生如何有效地支持它。
什么是数据驱动决策(DDDM)？
数据驱动决策(DDDM)涉及利用事实、指标和数据来指导符合企业目标的战略业务决策。
简而言之，在商业智能和智能报告工具的帮助下，数据驱动决策根据企业关键绩效指标(KPI)从各种来源获取数据，并将其转化为可操作的见解。
为什么数据驱动决策很重要，它有什么好处？
一个充分认识到其数据价值的企业是一个有能力做出更明智决策的企业。
当我们能够查看对战略绩效的实时洞察并利用切实的预测时，就可以通过合理化运营、提高生产力和控制利润来迅速开始在竞争中脱颖而出。
以下是采用数据驱动决策方法的一些最显着的好处：
1.更好的问责制
能够看到哪些个人、团队和战略表现最好，哪些没有达到KPI，这有助于加强问责制。由于每个人都能够看到他们的个人决定如何影响战略或目标，因此通常会出现对任务和目标拥有更多自主权的趋势。
2.提高效率
对于那些领导者可以准确地看到系统失败的地方，以及其他人正在交付成果的地方的企业来说，成功会更快。当抛开猜测并研究实际情况时，摆在我们面前的往往会大吃一惊。如果没有这种数据驱动的方法，可能永远不会预料到失败的根源。
3.与企业范围内的目标更加一致
当每个人都可以看到数据时，它就会成为一盏明灯。由于每个人都关注相同的数据集，因此可以将最小的、看似最微不足道的日常决策与更有影响力的策略联系起来。换句话说，每个人都可以看到更大的图景，可以清楚地看到他们如何在各种目标中发挥作用并做出贡献。
如何做出数据驱动的决策？
所以现在我们清楚了数据驱动决策的好处。让我们来看看企业如何采用这种方法。
1.确定企业目标
制定企业范围内的目标是至关重要的一步。无论是增加潜在客户或销售额、提高客户忠诚度还是提高品牌知名度，明确目标将有助于确定关键绩效指标，这在选择要分析的数据集以及向它们提出哪些问题时至关重要.
2.找到关键的数据来源
为了了解他们可以提供的数据类型，从企业范围内的每个人那里获得输入是至关重要的。一旦清楚了这一点，就可以通过查看数据的收集方式、质量水平和准确性来检查数据的完整性。
3.收集和准备数据
如果企业是围绕一系列互不关联的数据源构建的，那么此步骤可能具有挑战性。了解整个企业范围内数据源的广度非常重要，这样就不会遗漏任何内容。了解来源后，就可以开始调入数据。最好是从拥有最广泛受众的资源开始。这样你会更快地产生更大的影响。
4.可视化数据
这必须是DDDM过程中最重要的步骤之一。通过以视觉上吸引人的方式，例如使用图表、图表和信息图展示见解，将能够更好地理解它们，并且更有可能影响整个团队的决策制定、投入和任务购买商业。
5.收集和分享见解
这是对数据提出问题、收集见解的步骤，可以与其他决策者和战略家分享这些见解，以帮助识别风险、解决问题、做出预测并在必要时推动变革。一旦收集了关键见解，就可以在整个企业中共享它们，以便每个人都能够每天做出更明智的决策，以造福于整个企业。
数字孪生如何使业务决策过程受益？
正如我们所说，数字孪生是物理实体的精确复制品。它使用物联网(IoT)传感器从物理世界收集数据，将其输入机器并在数字平原上重建物理实体。
重要的是不要将数字孪生与数字模型或模拟混淆。虽然这些东西具有数字部分，但它们缺乏物理体现。数字孪生的工作方式不同，因为它以各种方式反映其物理克隆，包括物理实体随时间变化的情况。这要归功于尽可能接近实时的连续数据流。
借助某些数字孪生技术，可以深入分析数据、行为和工作流程。这意味着可以在需要时立即采取行动以提高性能并规避可能代价高昂的问题。
作为现实生活中对应物的3D版本，数字孪生提供了一个安全的测试环境。
因此，数字孪生不是投入时间和专业知识来分析容易被人为误解的复杂数据，然后在存在失败风险的情况下实施实时更改，而是获取该数据并将其复制到易于衡量的模型中。
可以引入潜在的场景，并试验和监控更改以确保在上线之前取得成功。
数字孪生如何与智能建筑技术协同工作？
即物联网驱动的传感器、仪表和监视器提供了可用于增强建筑物运营方面和改善室内环境的见解。当将数字孪生添加到等式中时，收益会大大增加。
数字孪生可以了解建筑物的各个系统如何相互作用以及整个建筑物的相互作用。复制品不仅可以获取从各种物联网传感器汇集而来的大量信息，还可以整合来自现实世界外部的双向交互。
在智能建筑环境中使用数字孪生来做出数据驱动的决策有很多好处。
监测智能暖通空调和照明等设备对各种变化条件的反应，观察室内空气质量如何随着室外污染水平和建筑占用率的波动而变化，这些都是决策过程的重要贡献者。
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