商业数字化的今天，越来越多的公司开始倡导“用数据说话”，利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。但如果一个公司试图对所有可能收集到的数据进行分析或者期望用数字来解决一切问题，那便又陷入了另一个极端，让自己受到数据分析复杂性的困扰。如今，智能客服机器人便能够提供简单有效的数据分析帮助企业在已有的业务认知基础上更好地作出商务决策。
第一步，提高数据生产
更快的数据=更快的认知=更快的结果。通过建立一个可以快速融合大数据的混合科技数据服务平台来自动化并加速数据的产生和更新。这样的环境能够帮助企业更好地运转和管理业务，并使大量数据在企业内部更好地流通。实时的数据分析可以帮助公司更快地制定决策并提高服务质量。
第二步，利用分析工具
商业智能和数据可视化。商务智能的核心就是将数据分析融入公司运营中来优化的决策制定并提高业绩。商务智能通过合适的数据、时机和媒介，用直观明了的可视化方式向公司决策者展示他们需要的分析结果，帮助他们更好地理解数据分析结果并进一步优化决策分析。
通过数据挖掘技术，公司可以更好地探索出原本不是很明显的数据变化趋势，以此来优化商业决策。
利用数据分析应用程序可以让公司管理者直接有效地进行数据分析，帮助他们更好地按照数据分析结果来作出商业决定。这些应用程序可以针对不同行业，也可以灵活机动地满足公司内部不同人群的需要：从市场部到财务部，从公司管理层到中层。
智能客服机器人能够去除数据建模中的人员影响因素，更直观地预测客户行为和企业业绩。通过大量的数据和强大的运行能力，智能软件可以结合数据科学和认知科技帮助机器作出更好的决定。
第三步，利用数据分析制定决策
商务目标、科技、数据形式、数据来源等很多因素都会影响数据分析，这些因素也在随时间不断变化。通常，公司可以按照不同的商业问题的本质采用两种方法。
(1)如果商业问题很明确而且有已经存在的解决方法，采用以假验为基础的方法，用对照组测试结果，然后再进一步将分析结果应用到更大的顾客群中。
(2)如果商业问题很明确，但是没有已知的应对方法，那么公司可以采用一些数据挖掘的方法，从数据中寻找规律以及因素之间的关联性。当商业问题较多时，公司首先应该关注解决哪个问题能给公司带来最大的价值，然后按照已有的知识来选择是假验法还是挖掘法。
以数据分析结果为导向的运营思路可以帮助公司决策者优化决定，但是过犹不及，纷繁复杂的数据分析也许也会扰乱决策制定。有时候，去繁就简，才能更好地利用数据，看清海量数据背后隐藏的商业秘密。
