“坦白讲如果没有拥有数据思维，那即使拥有了很多数据，而且不管这些数据有多大，都不能说你在做大数据，所以大数据的核心其实是要拥有数据思维。”
什么是数据思维？数据思维的最核心是利用数据解决问题，利用数据解决问题的最核心是要深度了解需求，了解真正要解决什么样的问题，解决问题背后的真实目的是什么。在解决问题的过程中我们使用数据的方法，通常可以叫量化的方法。
所谓量化的方法，就是解决问题的过程要可衡量、可评估，有非常明确的定义，这点在车老师书里有一篇就介绍了他的几个定义，即“PIMA”，这四个字母分别代表了解决问题时要考虑的几个纬度。
需要有明确的目的（P）；
在达到目的的过程中需要有清晰的定义（I）；
在解决问题的过程中所使用的手段是可量化的（M）；
对问题、解决问题的全过程可评估（A）。
所以不管是财务、人事、还是生产或销售的每一个环节都是可量化的，可以通过数据解决问题的。
通过量化的数据解决问题，就是我们所谓的数据思维。举明略在金融行业的实际案例来看：我们先思考一下，金融行业里银行、保险或证券公司经营的目的是什么？这是核心。车老师在书里也介绍了，考虑大数据也好，考虑数据思维也好，首先是要分析出所做事情的真正目的是什么？然后再进行量化分析。
实际上，金融行业企业最核心的是风险控制问题。银行获取存款的过程做一个最基本的存款操作就行了，是没有任何风险的。但当银行想盈利的时候，存款业务因为要支付储户利息成为非赚钱手段，想赚钱要通过贷款实现。银行把收过来的存款贷出去，两者之间的利差是银行的利润。
所以对于银行来讲，真正的核心诉求是如何在贷款过程中降低风险，尽量减少贷款个体或企业不还款的风险。这个风险越低，银行的利润空间就越大。因为整个贷款利差并不高，可能只有几个点，最多也不会超过十个点，即便是现在的小贷，也不会超过十个点。但一般一个贷款人还不了款的话，银行利润就会被大打折扣。现在整个市场上的风险率或坏账率有时会高达百分之三、百分之五，即便比较低的时候可能在很多银行有百分之一点几、百分之二点几。所以如何有效的控制这个风险对银行很重要。
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