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数据思维和数据场景成为企业数据商业应用的一个障碍。其中层起到了很大的作用，可谓成也萧何，败也萧何。很多企业的固有的商业思维方式、惯性思维模式、对年轻一代客户的不了解，对短期利益对看重等多种因素造成了数字思维(或者说数据商业敏感度)的落后。以下是小编为你整理的大数据程序学习教程

一个的决策和意识往往误导了企业商业化进程，某些不开放的心态和落后的思维方式阻碍了企业的数字化进程。特别是国有大型企业包括金融行业，部分中层的数字化思维落后于整个行业的发展，被传统IT厂商和外包商影响的思维正在严重影响其数字化进程。在数字化思维方面，国有企业落后于股份制企业，北方落后于南方，经济不发达地区落后经济发达地区。

数字化思维是数据场景应用的基础，数字思维会提升企业的数据商业敏感度，帮助企业从数据中发值，也可以引导企业选择正确的数字化商业进程。客观地说，数字化商业进程未来是所有企业必须经历的阶段，也是企业发展的未来。

数字化商业是逐渐进化的过程，不能一促即成，需要不断的进行尝试，可能也需要不断试错。这个过程既不能空想建成，投入巨大财力和人力，进行大规模建设。像某个企业，投入千人，两年未有结果。也不能像另外一个企业，裹布不前，不断调研，一年下来没有任何变化。就像马云说的，这是个抢钱的时代，当你还在想商业模式时，别人已经跑马圈地，走在了时代的前沿，剩下的只有后悔和遗憾了。

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数据场景应用其实并不复杂，业务需求同数据相结合，数据应用场景即刻就会呈现。国外同行的案例告诉我们，数据场景的应用往往建立在数据分析和业务分析之上。从商业应用场景出发，很容易找到数据应用场景。例如Climate收集的天气数据可以帮助农民规划植物种植和病虫防止，花旗银行信用卡直接利用乘客头等舱乘坐记录来给客户寄送白金卡;某银行利用物业费缴费情况，直接找到财富人群;某保险公司利用社交传播，直接吸引了保险客户;某互联网金融公司利用外部数据，提高了30%左右恶意用户识别率;国外某互联网银行其运营成本仅是传统银行四分之一;手机短信可以揭示客户收入水平等，这些都是很典型的数据应用场景。

数据场景应用来源于业务人员对数据的商业敏感度，同时也来源于数据分析人员对业务场景对了解，另外对外部数据应用案例和外部数据源的了解，也会帮助企业提高数据场景应用能力。数据的流通、数据案例的分享、数据场景的交流、同行人员的头脑风暴都会帮助企业找到数据应用场景。过去行业里熟知的大数据案例多来源于美国，希望未来典型的数据应用案例可以来源于企业。