对于世界各地的企业来说，数据是一个巨大的竞争优势和增长源泉。数据分析可以揭示公司日常活动的秘密，让公司设计出更有效、更高效的运营方法、价格风险和预测市场模式。数据是主要的战利品，企业越来越意识到它是如何现实的，日常应用程序可以为他们的运营增加巨大的价值。
许多企业认为，获得客户数据将给他们带来不公平的优势。他们拥有的顾客越多，他们就能收集更多的数据，当他们分析这些数据时，他们就能卖出吸引消费者的好产品。然后他们会收集更多数据，重复同样的内容，直到对手变得无关紧要。然而，这种思维方式总是不正确的。尽管数据支持学习的指数周期似乎与网络效应类似，随着越来越多的人接受它，产品对用户来说变得越来越有价值，并最终获得大量用户，将竞争对手拒之门外，但它们并没有那么强大或持久。
然而，在适当的情况下，客户数据将有助于战略防御的发展。这一切都取决于数据是否具有高和长期的价值，是否具有排他性，是否有助于难以复制的变化，或是否提供快速实现的洞察力。这些特性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帮助企业快速处理和理解大量数据。客户的个人信息、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系统中收集。然后，机器学习算法对数据进行分析，以代表结果，并为每个人量身定制。
在SumitAggarwal(Viacom18|MITSloan|IIM的战略和数据科学负责人)撰写的一篇名为“如何使用数据获取竞争优势”的文章中，他在该部分提到：数据支持的竞争优势是否可持续，这取决于行业的性质、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》关于数据何时创造竞争优势的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，其持续时间越长的机会就越大。
- 数据的边际价值降低得越慢，由此造成的障碍就越强。
- 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。
- 无法购买或替代的独特客户数据构成了一个可防御的障碍。
- 竞争对手不需要数据来复制的产品增强功能不会产生持久的优势。
- 将来自数据的洞察力整合到产品中的速度。快速的学习周期使竞争对手很难迎头赶上。
