在审视事物变迁时，我们通常依赖两种不同的路径来得出定性结论：一种是通过数据比较与分析，另一种是基于长期积累的经验和常识。这两种方式分别体现了“数据思维”与“经验思维”。那么，这两种思维模式是否水火不容呢？

培养数据思维，助力决策升级

所谓经验思维，即是依托个人经历或普遍适用的常识对事物进行判断，进而形成结论。经验丰富者仅需观察一组数据，便能迅速做出定性判断，这种能力实际上源自他们背后对大量数据的长期积累，比如工匠的技艺传承，农夫对农时的把握，这些都是数据汇总的智慧结晶。

因此，经验思维实际上可以视为数据思维的一种沉淀形式。然而，经验思维的应用并非无懈可击，它在面对快速变化时往往显得力不从心，固守旧有经验可能导致错误的决策。而更新经验需要时间积累，当变化过于迅猛时，这种思维模式便显得捉襟见肘。

在生活和工作节奏加速的今天，数据量化的优势愈发明显，它能够缩短适应变化的时间，相较于经验思维，能更快地适应新的变化。值得注意的是，数据思维并非简单地将事物数字化，而是追求在数字基础上形成定性的描述和结论。

常见的情况是，一些数据报告虽然列举了众多数据，却未形成明确的结论，这并不能称之为数据思维，而只是数据的堆砌。例如：

在此例中，虽然列举了众多经营数据，但缺乏最终结论。如果我们调整上述示例，使其包含数据与结论的结合，那才是数据思维的体现。

因此，仅有数据而没有结论，并不能算作真正的数据思维。