以下内容是根据曲卉在是在友盟+举办的2019UBDC全域大数据峰会上的演讲，在不改变原义的基础上整理编辑的内容。

数据驱动增长的体系与基础、流程，如果你掌握了，应用起来，其实就像一个自动传送带一样，你不需要费太大的劲就可以事半功倍。

在过去的10年里，美国的很多公司在应用数据的路上经历了不同的阶段，从最开始的时候没有数据，到后来开始有数据无应用，到**全面数据与企业决策的全面结合。

通过多年的工作和对行业的深度观察，我今天和大家分享4种如何用数据去驱动增长的方式。

第一种是指标建模。

所谓的指标建模，就是如何用指标和模型的方式把企业的业务、产品高度概括化、提炼化，让企业在海量数据中挖掘出数据之间微妙的联系，过滤掉大量无用的信息，让企业能很快触及核心问题，从数据中提炼价值。

第二种是机会洞察。

金融和互联网是目前数字化程度**的行业，这两个行业中沉淀了大量数据，比如渠道数据、用户数据及业务数据等，这无疑是一座金矿，里面潜藏了大量可以被发现的珍宝，可以被进一步加工、打磨。机会洞察就是企业要有一双能发现金矿的慧眼。

第三种是衡量结果。

衡量结果的基础是企业要有科学的评估体系。企业开发一套系统，要去衡量其产生的效果，然后从中得到一些洞察，进而有指向性地进行完善和迭代。在整个流程中最重要的一环就是衡量，因为只有科学的评估体系，才能使企业的系统运转有度可依，有病可查，否则很容易陷入南辕北辙的困境。

第四种是决策自动化。

当完成前三个步骤之后，决策自动化就水到渠成了。

当下机器学习与深度学习的无监督训练算法等技术日渐成熟，越来越多的决策可以依赖算法的自动化完成，这将使得企业决策的速度、效率和质量都大大提高。

这就是四步数据驱动增长的“道”，下面我重点介绍一下“术”的部分。

指标建模

指标建模最重要的概念是两点。