如何提升员工的“数据思维”，让每一个人都能理解数据的价值和规律，甚至都具备数据分析的能力。即便是对于金融这样走在数字化前排的行业来说，也在受类似问题的困扰。
和其它传统的实体行业不同的是，金融几乎就是一个基于数字的“游戏”。但是，拥有数据是一回事，能把数据价值释放出来又是另一回事。
不少金融企业表示，虽然行业整体在平台建设和数据整合方面取得了可观进展，然而对于如何提高数据的利用率，真正释放数据要素价值，还有很多问题亟待解决——比如，内部员工如果不具备数据思维，就不能在日常开展业务的过程中把数据的价值纳入考虑范围，即便企业坐拥海量数据，也可能形同虚设。
所以，InfoQ 带着“如何提升企业员工的数据思维”这一问题，采访了曾在被奉为“数据驱动金融先驱”的 Capital One（美国第一资本银行）任职多年的晋梅博士。
晋梅是中国科技大学数学系本科、美国乔治华盛顿大学统计学博士，毕业后就加入了 Capital One；回国后，她先后在量化派、顶象技术、全量全速等公司任职，现在是神州信息资深金融科技专家。对于金融和互联网的业务经营、数据建模、运营分析和风险管理，她拥有着非常丰富的实战经验。
而针对我们的“迷思”，晋梅可以说是“一言惊醒梦中人”——她说——企业数字化做不好，大概率是因为，只看见了数据思维中的“数据”，但对“解决问题”鸵鸟式逃避。
01 数据不是越多越好，模型不一定越复杂越好
一提到“数据思维”，我们常常会听到这样的说法，一定要积累海量的数据、一定要用上复杂的算法和模型、一定要实现对业务的颠覆式创新。事实是这样吗？晋梅认为，数据思维的本质，不是追求数据的积累
