数据创新领域的精英们之所以感受到如此大的压力，是因为那些尽最大努力推动策略并利用数据提高获利的企业必将面临更多挑战。

但被打开的并不是潘多拉的盒子。如果数据创新者不断发现要解决的新问题，也会同时找到巨大的好处。与仍处于初阶等级的企业相比，采用完全成熟的数据创新作法的领先者能增加9.5%的毛利。

除此之外，他们还能以两倍于初阶企业的速度超过获利目标。在我们的调查中，所有三个成熟度等级的群体都能达成获利目标(事实证明这些受访者都非常聪明),但领先性企业平均毛利能增加7.79%,而初阶者则为3.94%。

领先者能利用更高比例的数据：高达企业本身数据的66%,相较之下初阶者只有48%,中阶者则为57%。

供应链成本是许多行业开销的重要一环，也是过去几年特别令人头疼的问题。最佳化供应链来降低预测成本并大幅减少意外中断，可以为企业带来比竞争对手更大的优势，并帮助政府机构用更及时、更具成本效益的方式提供服务。

使用数据创新来解决与供应链有关的问题，可以带来重要的优势。无论处于何种成熟度，大多数受访者告诉我们，以数据推动的创新可以降低供应链成本(69%受访者)和营运中断的情形(59%受访者)。

不出所料，领先者认为将数据应用于供应链后能获得更大的进步：79%的数据创新领先者表示成本降低了，而初阶者为60%。73%的领先者表示供应链中断情形减少，而初阶企业仅为51%。

但实际的成本改进有多少?当被问及他们透过利用数据减少多少供应链成本时，领先者表示去年平均减少6.1%,是初阶者(24%)的2.5倍。

来源：Splunk

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