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，直接找到高端财富人群;某保险公司利用社交传播，直接吸引了高端保险客户;某互联网金融公司利用外部数据，提高了30%左右恶意欺诈用户识别率;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中国企业。

　　总之，2016年希望大数据产业可以持续高速发展，更多具有商业价值的案例出现。在工业大数据、数字化营销、数字化运营、大数据风控、客户洞察和业务分析等领域，涌现出更多的典型案例。企业实现数字化思维的转型，找到更多的数据应用场景，也希望企业的领导层和管理者转化思维方式，开放心态，多了解外部数据环境，主动接触数据公司，从上向下推动企业的数字化转型。