数据现已融入各行各业，成为全球市场的一大亮点。当前的经济增长在很大程度上离不开数据，正如增长离不开实物资产和人力资源等其他重要生产要素一样。对于世界各地的企业而言，数据是竞争优势和增长的巨大来源。数据分析可以揭示公司日常活动的秘密，使公司能够设计出更有效和高效的运营方法、价格风险和预测市场模型。数据是主要奖品，企业越来越意识到真实的日常应用程序如何为其运营增加巨大价值。许多企业认为访问客户数据会给他们带来不公平的优势。他们拥有的客户越多，他们收集的数据就越多，当他们分析这些数据时，他们就能销售出吸引消费者的好产品。然后他们收集更多数据，重复同样的事情，直到对手变得无关紧要。然而，这种思维方式总是不正确的。虽然数据支持学习的指数循环看起来类似于网络效应，随着越来越多的人拥抱它，产品对用户的价值越来越大，最终获得大量用户，将竞争对手拒之门外，但他们没有那么强壮或持久。然而，在适当的情况下，客户数据将有助于战略防御的发展。这完全取决于数据是否具有高和长期价值、是否具有排他性、促进难以复制的变化或提供可以快速实现的洞察力。这些特征确实为企业提供了竞争优势。基于数据的学习在分析解决方案中，数据支持的学习算法可帮助企业快速处理和理解大量数据。客户个人信息、内容偏好、搜索习惯、电子邮件、GPS位置、社交媒体消息和使用模式都可以直接从CRM系统收集。然后机器学习算法分析数据以表示结果并为每个人量身定制。在SumitAggarwal（Viacom18|MITSloan|IIM的战略和数据科学主管）的一篇题为“如何使用数据获得竞争优势”的文章中，他在该部分提到：IsData-BackedCompetitiveAdvantageSustainable,Itdependsonthenature行业，组织如何使用数据，数据的质量，以及竞争对手本身的质量。《哈佛商业评论》当数据创造竞争优势时，文章列出了以下因素作为竞争优势可持续性的决定因素：数据增加的价值越高，持续时间越长的机会就越大。数据的边际价值下降得越慢，由此产生的障碍就越强。数据过时的速度越快，竞争对手/新进入者就越容易，因为他们不需要从多年的数据中学习。无法购买或替换的独特客户数据构成了一个防御性障碍。竞争对手不需要数据复制的产品增强功能不会产生持久的优势。将数据洞察融入产品的速度。快速的学习周期使竞争对手难以赶上。
