2015年德國舉辦的漢諾威IT博覽會上，馬云在開幕式上發表主旨演講時表示“未來的世界，我們將不再由石油驅動，而是由數據驅動”時，很多人還是不愿意相信，但是現在我們來看看，如今我們的生活很多方面真的是由數據在驅動。

自從“互聯網+”被提升至國家戰略層面，傳統制造業仿佛在迷途中找到了一條轉型升級，實現突破的捷徑。大數據、AI等尖端技術的使用，實現了客戶的分層管理和信息個性化匹配，真正做好了精準營銷。互聯網帶來的信息獲取的方式改變，引發的一系列變動，用蝴蝶效應和馬太效應來解釋，最能看清楚這真相。互聯網其實壓根就沒改變營銷，對用戶改變的是信息獲取的方式，更自由，更個性，更廣泛了。

在過去幾年，人類大腦想出了一切方法，他們進行研究，并做出所有必要的分析，并提出可能的建議，以改善營銷統計。人們還進行了復雜的調查，以便更多地了解市場和企業。特別在股票交易中，他們觀察市場，并仔細建立最適合買入或賣出的時機。如今，人類在這些操作的執行中仍然扮演著重要角色，但隨著大數據概念的進入，人們發揮的作用越來越小。目前，人們對于幾乎一切都希望具有洞察力，從如何將他們的時間在社交媒體上，到什么會影響他們的購買模式。

互聯網產品數量的增多和人們在線時間的延長，使得用戶交互數據激增。通過挖掘這類數據發現行業洞見，從而構建偉大產品，激發了人們極大的興趣。企業能否對來源多樣、海量雜亂的數據進行有效分析和利用，推動產品創新，成為衡量企業競爭力的新標尺。

將數據從其最原始的狀態加工成信息，進而成為知識，最終成為可供業務決策使用的數據洞察和智慧。獲取數據洞察需要通過大量數據分析，數據分析方法使用是否得當直接決定了從數據里提煉出什么，價值有多大。企業的管理和決策，傳統模式下主要依靠經驗，數據驅動模式下主要憑借數據洞察。

要建立數據驅動的思維，首先要做到對數據真實性的嚴控，盡量避免出現“假數據，真分析”的狀況。對于數據的出處和真偽進行識別，找到獲取準確數據的方法，這既是數據驅動思維的前提，也是數據驅動思維的基礎。采用數據驅動的方式進行準確的推斷，是信息時代的常規思維模式；但當我們剛剛步入信息時代的時候，在過渡期還會有很多人篤信自己的結論，只是為了數據而去找數據，對于這樣的行為還是要保持警惕的。

當未來越來越多的流程實現自動化，相比于數據知情，世界將更偏向于數據驅動。然而，在近幾十年，數據知情還將持續占據十分重要的地位，而數據驅動的發展進步則要靠數據知情型人才來推動。