一、解决问题从定义问题开始
现在有一道面试题：“假如我是一家知名电商的CEO，而今天是星期一早上9点钟，请你给我提供3个数据指标向我证明在过去的一周里，企业运营得一切正常，可以让我踏实下来。你认为，会是哪3个指标呢？”
你是会秒回三个常规的指标，还是继续提问呢？ 解决问题的方法就是提出问题，要汇报的对象是CEO、企业是知名电商、数据是周指标，指标的效果是让CEO可以踏实下来，那么我们可以问几个问题：怎么定义踏实？CEO关注的是什么…… 作者没有给出标准答案，他想表达的是重要的是思考问题的方法。
二、识别用户、认清价值、还原场景
假如客户有两部手机、四张信用卡，每天都登录你的网站，如何能够识别出通过不同ID登录的客户是同一个人？未来企业有多大能力去识别“一个碎片化的人”，将是一个巨大的考验和机会，只有识别出用户是谁，收集到的数据的意义才能被最大化。
数据价值要从企业和客户两个角度去考虑，对于企业数据收集是为了更合理的资源配置；对于客户是为了提升客户体验。作者举了银行的例子，银行每天下午两点钟排队人数很多。
以企业价值为核心去审视就是，如何帮助企业在下午两点钟时分流排队的人数；以客户价值为核心去审视则是，如何让客户减少等候的时间，并得到所需的服务。同样一件事情，这两者的提炼是不一样的：一是思考能否缩短在这家银行排队的时间，让客户提前两分钟享受服务；二是思考能否使用手机来解决排队问题，通过手机银行减少实体银行里的排队人数。
把枯燥的数据连接起来就一定能代表事实吗？作者举了一个想要买t恤最后却买了部手机的例子，要通过数据前端还原消费场景，后端还原业务需求，每个企业都需要思考自己有多大的能力去做到还原。
数据的本质是还原，只有明白了这个概念，才能知道哪些数据是重要的，哪些是需要去收集的。
附：数据十诫
1 一切从定义问题开始，问题问好了，答案就在里面。
2 在万物皆数据的年代，要以“假设数据都能获取”为前提去思考问题。
3 数据助力企业的“四部曲”：描述现况、深入诊断、预测趋势、指挥行动。
4 “快+准”的数据，让我们可以从已知规律中寻找价值。
5 “广+乱”的数据，给予我们从发现中获取颠覆过去规律的能力。
6 大数据不是独奏，而是不断连接无处不在的数据。
7 数据技术就是加速和积累（数据、分析、服务）的能力。
8 大数据生态的连接需要建立标准与规范。
9 大数据是诸多小数据的组合。
10 数据是一种信仰。
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