数据驱动和数据赋能有什么区别？

在谈及大数据的价值时，“数据化管理，数据化运营，数据驱动，数据赋能“可以说是最频繁提及的词语，但是及时作为数据从业者，也未必能彻底搞清楚其中的差别。

回归到数据对于企业经营最顶层的作用来看，其实数据的作用就2个，首先是数据优化，其次是数据驱动。

1.数据优化

顾名思义，就是通过数据来优化个人或者企业的行为，是一种后置的价值，过去没数据时，靠经验拍脑袋定性决策，有了数据后，可以一切用数据说话。比如，练习打靶，统计每次命中的靶数，心里有数后，在教练的经验指导下，调整动作，再看下次命中是否有所提升，这就是数据优化。

2.数据驱动

数据驱动则是指利用数据的能力，直接为决策或者运营的过程提供“外挂”支持，例如通过增加高倍望远镜、激光瞄准器，或者大量数据统计分析发现，当风速20公里/小时，风向东南时，枪口的角度应该时X度。在下次打靶过程中，提供直接的能力加持。

再比如，过去做广告投放，主要是根据广告的效果点击数据，不断尝试优化投放策略，运营人员的经验对效果有巨大影响，所以有专门的广告代理公司以及SEO优化师。而随着数据技术的成熟，运营的精细化，在广告投放时，针对产品的目标用户画像选择流量池中的目标用户群体，并融入算法的个性化行为匹配能力，广告的转化效果得到了大幅提升。

所以，数据优化和数据驱动的主要区别，一个侧重于利用数据提供优化的方向，另一个则是直接把数据作为改进的方法和利器。以后再去用相关的词语去描述大数据的价值时，就可以按照这两个维度去区分了。