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nEqual 数据智能需求层次理论nEqual Data Intelligence Needs（简称 nDIN 理论）将企业对对于数据的管理和应用分为5个层级：基础构架、数据安全、数字化决策支持、数据激活与应用、智慧商业。nDIN 理论中提到：“数据在得到科学的存储和安全保障后，下一个需求层级就是价值的发挥，首要体现就是‘决策支持’。”当企业有了稳定健全的基础架构，以及保障了数据的安全性之后，下一步就是利用数据帮助企业做决策化的支持。
AI 时代的到来，数据作为驱动 AI 商业化的重要燃料，其重要性已经不言而喻。如何激发数据的最大价值，并能利用数据清晰、真实地说明消费者的状态、市场环境、行业发展趋势等问题，从而更好地支持企业的商业决策、商业价值提升、甚至是 AI 驱动的智慧商业?
在企业数字化转型过程中，“数字化决策支持”是开始数据商业应用的第一步。传统方式，企业决策依靠的是市场调研、人为感知、或者某一个产品或广告的受欢迎程度来调整市场策略，而现在，则依靠大数据的帮助来达到这一目的。数据能够从各个维度帮助企业实现商务决策前的认知和分析，根据可量化的分析结果得出能够为企业的业务规划、商业布局、甚至是架构调整等的企业内外部决策提供强有力、客观的事实依据。
在数字化决策方面，在快消、车企等领域，nEqual 都有着丰富的实践经验，并充分相信和信任数据的价值和指导。例如，nEqual 曾利用数据帮助某知名车企分析其进店的欲购换车车主中，哪些人群的转化率更高。通过对现有车主、高意向车主多维度的数据研究发现，现拥有欧美系车的车主，在换购期间对其品牌关注度更高，更感兴趣、转化意向也更高。针对这一数据的分析结果，实现针对性的千人千面营销策略，4S店通过有针对性的电话销售等方式，最后实现进店和销售转化率的进一步提高。
企业实现数字化决策支持并不是一蹴而就、或速战速决的，nEqual 认为以下几个方面企业不容忽视：
1. 对于数据应用和管理的统筹能力：这是一个老生常谈的话题，数据商业化的基础就是数据的统筹管理和安全能力，也正如 nDIN 理论中所提到的，数据价值的发挥源于基础构架对数据进行合理的采集、清洗、标签化等管理，同时在确保数据安全的情况下才能进行合理的商业应用。所以对于数字化决策来说，搭建好的基础构架、确保数据的安全管理，是数字化决策实现的核心，也是必不可少的重要环节;
2. 数据分析和信任：基于靠谱的基础构架平台和技术，才能实现数据的科学管理，进而指导商业决策。数字化的过程，不可缺少的就是对于眼前所量化数据有专业的分析能力，并且相信数据结果带来的指导，这样才能让后续的决策和执行更具有领导力和说服力。同时，初级阶段，也可以通过阶段性的效果进行验证，让数据循序渐进的发挥价值;
3. 创新和商业实践能力：数据化决策的支持将带来更多创新的商业指导和思考，例如：商业模式的转变、组织构架的优化、市场布局的调整等等，能够接受创新和颠覆性改变，并能利用实践摸索顺应数字化决策的方向，进而助力企业从中受益，才能更好的实现数字化商业决策的红利。就像对于数据的信任一样，企业的创新和实践能力并非一蹴而就，循序渐进也是企业拥抱数字化的一种方式;
4. 企业人才及团队合作：正如 nEqual 首席产品官兼总裁 任佩禹 在一次 AI 分享中所提到的：“AI 落地与企业数字化转型是相结合的，需要清晰、敏捷的架构、和既懂业务又懂技术的复合型人才，让企业能综合考虑各 AI 技术的成熟度和实际商业问题，并结合企业战略，选择合适的商业场景。” 数字化决策也是一样，需要专业的复合型人才，懂数据、懂分析、懂企业管理，毕竟企业未来数字化落地的最终目的是实现以 AI 为核心的智慧商业;
5. 合作方业务和技术能力：企业本身具有各种数字化能力，但是经常会出现数据封闭、断层、价值受限等问题，在转型过程中企业通常需要一个合作公司，助力其全方位的实现数据管理合理化、数字化决策支持、商业应用等。合作方需要具备专业的技术能力、分析能力、咨询能力、产品研发能力、行业认知能力等，能够与企业形成环环相扣、紧密相连，为企业提供最高效的响应支持和技术落地。
综述，企业对于数据决策支的应用能力关乎到企业数字化转型中商业模式的优化、数字化、和自动化，数字化决策也是企业全面数字化变革的重要环节。同时，决策支持过程也标志着企业已经逐步开始人工智能的落地，有助于帮助企业清晰梳理核心商业流程，改变原有思考模式，推动企业适应 AI 的发展思路，最终引领和顺应 AI 时代的创新和变革。
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