「数据应用」是数据产生业务价值的最后一环，也是我们所谓的第五个馒头。
一切前面的准备都是为了最后的饱腹感和愉悦感。数据应用在业务场景中可以直接定性或定量的体现业务价值，而前面所有步骤的进行，都是以数据应用能够最终产生业务价值为前提。
近年来，随着袋鼠云数据中台项目的实施与应用，积累的数据应用解决方案和产品工具也日渐成熟与丰富。这个过程中，有几个问题是袋鼠云和客户所共同关心的：
第一，当企业进行全面数字化转型的过程中，如何看清、理清各种数据应用？
对于一件事物而言，当我们可以对其进行完整的描述和归纳，甚至抽象出背后深层次关联要素时，说明我们对这件事物有了相对完整的认知。
数据应用一定是围绕着企业中的“事”和“物”而展开。
研发，生产，采购，销售，服务等是“事”，是围绕着一块业务而进行的行为的集合。
“人、财、物”或者“人、货、场”或者“产品、资产设备、物料、组织、人员，顾客，客商”等等是“物”，是产生这些行为的客观实体。
这两类东西构成了所有数据应用所服务的对象，这些东西是本源。
然后就是围绕着这两类事物的数据了：
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第一层是所谓的「交易数据」，这些是重要的记录，涉及到钱，涉及到货，涉及到协作和职责，这些记录的数据一个小数点都不应该差，一条信息都不能丢失。
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再扩充的就是「行为数据」了，这些数据看似没有那么重要，但却是很多大数据应用的基础和前提。从这些行为上，我们能够定性地总结出很多实体画像和标签，为很多业务进行数据上的建议和推断。
在这个数据基础层上，就是数据应用了：
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从技术纬度，可以归纳为数据统计，数据分析，数据挖掘，算法类应用。
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从业务角度分，可以是看清业务，洞察细节，智慧智能，业务创新。而所有数据应用的最小颗粒度则是众多的指标、标签。
围绕着“事”和“物”的数据应用元素周期表
第二，如何对数据应用的价值进行客观评判，如何递进开展？
数据价值是显而易见的，但又是千人千面的。即使是最基础的统计报表，用得好了，也可以发挥巨大的业务价值。但是这个又有一部分取决于企业的数据素养，统计数据呈现在眼前了，有没有用，怎么用都是个问题。
传闻说，抗日战争的时候，林彪就注重数据统计，每次战斗结束都会对缴获的枪支弹药进行即刻的盘点。一次，战斗过后，林彪发现缴获的枪支中，短枪比例特别高，立刻判断刚刚的战斗中遭遇的是敌方管理团队，马上组织了进一步的追击。
对数据的重视和数据的敏感性，会让我们在经营过程中收获很多意外的惊喜。
很多精细的管理者由于企业条件限制，想要而不可得，而很多项目中，我们做好的众多报表却又没有得到很好的利用。
企业数据化的第一步，就是能够让企业中各个层级，各个业务线，各个岗位的人员充分享受到数据的支持，让企业先能看清业务。然后才是进一步在数据的海洋中，利用数据发现更深层的业务关联，或者是利用数据给各个岗位以实际的业务指导，降低企业整体的运营难度，甚至将部分简单的工作交给机器自动来完成。
数据并不神秘，数据更不是点金棒。
一个企业从构建中台，培养数据思维，到用好数据是一个过程，并不是花一笔钱就能够一蹴而就的。所以企业数据化建设是一个整体战略，是一种管理思维的转变，同时当前数据应用的丰富和数据处理技术的提升，也能够让企业获取到比以前更加丰厚的收获。
第三，对于数据服务厂商而言，其自身的定位是什么，如何与甲方形成合力？
选择一个有实力的数据服务厂商，可以有效促进企业数据化的进程。而且数据服务厂商，除非有了很特别的原因，一般都是要长期伴随企业服务的。毕竟，一个厂商要从全面了解企业数据化现状和管理情况入手，然后再统一梳理企业内的数据资源，最后才能对整体中台的数据模型烂熟于胸。
我们期望数据服务厂商能够具备以下能力：
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懂数据，懂业务，有一定的行业经验
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了解企业业务，了解企业数据，熟悉整体模型
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有一定的数据治理能力，帮助企业提升数据质量
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能够构建完整数据中台，在数据化应用之初奠定良好基础
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有数据应用的规划能力，尽量全面的了解数据应用方式，进行一定的整体设计
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数据应用开发能力（数据开发，应用开发）
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一定的算法能力。虽然不一定算法也要由一家来提供，但是对算法的熟悉能够指引规划
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服务能力。一定的人员保障和核心人员的稳定
