随着分析工具和云计算技术的进步，收集新数据和利用以前未开发的信息来源变得更加简单。机器学习算法已经发展到可以识别出人工无法察觉的关于特定业务绩效指标的规律，这种实时的数据收集和分析能力能够带来有竞争力的优势。相关技术仍在持续高速发展，因此对于企业而言，充分认识可利用的机会并使用正确的工具来优化其数据的商业效益至关重要。

步骤三：实时价值优化

实时价值优化的核心是步骤一（创建价值模型）的升级版。即利用在步骤二中收集和创建的所有数据形成计算引擎，通过仪表盘将运营KPI层层传递到企业用户的通信设备上。仪表盘以及其中的KPI可满足不同类型用户的特定需求。

一旦形成这样的系统，企业就可以进行绩效优化。通过将管理层讨论的焦点集中到仪表板中的KPI并监测所采取的行动对各项KPI的影响，企业就能够开启一个正反馈循环，这一系统能够不断自我完善，并进一步产生一系列助益。在这些信息的基础上，企业便能够更好地将预算与长期场景规划、对管理层与供应商以及客户的激励措施，以及对于投资和其他战略性举措的关键决策相统一起来。

随着云技术的发展与应用，这类解决方案不再受到传统IT系统的限制，能够直接实现标准化，部署进程也将加快。

这类解决方案的供应商在这个过程中扮演着至关重要的角色，Inawisdom就是其中之一，L.E.K.与其展开了密切合作。如果没有上述的数据和分析工具，企业难以克服相关复杂性、连接性以及灵活性等方面的困难，在发起管理团队的直接控制下以合理的成本与时间实现一套实时分析解决方案。

即使已经确定了哪些KPI最为关键，并针对它们之间的联系进行了建模，企业在创建实时价值优化解决方案时仍然会面临一些重大障碍和延迟的情况：通常数据来源有很多；所需的数据可能难以获取，且质量不够高；IT资源经常被转移到其他项目；企业可能会被紧急但重要程度较低的问题分散注意力。此外，许多企业不具备针对多个结构化和非结构化数据集制定报告的能力，或者没有时间和资源来进行数据可视化。最后，企业通常倾向于将数字化以及数据能力与商业能力割裂开来，但实际上这两个方面能力应该密切合作，才能设计出更好的商业解决方案。

企业应该作出更多努力，克服这些挑战，企业高层的投入和承诺将是致胜关键。

实时价值优化并不能一蹴而就，但是数据分析和云技术的持续进步意味着新的解决方案能被更为迅速地开发、测试和部署，通常只需要几周时间。这种方法能够帮助管理最复杂的数据集，具有很高的成本效益和安全性，同时也可以在企业内部大规模部署。

这种敏捷和迭代的流程能够帮助企业实现差异化、提高运营效率、削减成本、提高销量和利润。我们看到很多企业通过这一流程实现了相关转变并创造了价值，具体方式有很多，包括价格优化和变现、采购成本节降、降低运营与管理成本，以及通过在从不同业务单元中保持统一的销售与客户支出信息以谈判获得更有利的商业条件等。

如果公司管理团队制定了明确的绩效提升日程，并且具有使用新的分析工具和技术的眼光和动力，实时价值优化定能为他们带来巨大的业务机会和持续的竞争优势。