传统科学思维中，决策制定往往是“目标”或“模型”驱动的，也就是根据目标（或模型）进行决策。然而，大数据时代出现了另一种思维模式，即数据驱动型决策，数据成为决策制定的主要“触发条件”和“重要依据”。
小数据时代，企业讨论什么事情该做不该做，许多时候是凭感觉来决策的，流程如图所示，由两个环节组成：一个是拍脑袋，另一个是研发功能。
基本上就是产品经理通过一些调研，想了一个功能，做了设计。下一步就是把这个功能研发出来，然后看一下效果如何，再做下一步。
整个过程都是凭一些感觉来决策。这种方式总是会出现问题，很容易走一些弯路，很有可能做出错误的决定。
数据驱动型决策加入了数据分析环节，如图所示。
基本流程就是企业有一些点子，通过点子去研发这些功能，之后要进行数据收集，然后进行数据分析。基于数据分析得到一些结论，然后基于这些结论，再去进行下一步的研发。整个过程就形成了一个循环。在这种决策流程中，人为的因素影响越来越少，而主要是用一种科学的方法来进行产品的迭代。
例如，一个产品的界面到底是绿色背景好还是蓝色背景好，从设计的层面考虑，两者是都有可能的。那么就可以做一下 A/B 测试。
可以让 50% 的人显示绿色背景，50% 的人显示蓝色背景，然后看用户点击量。哪个点击比较多，就选择哪个。这就是数据驱动，这样就转变成不是凭感觉，而是通过数据去决策。
相比于基于本能、假设或认知偏见而做出的决策，基于证据的决策更可靠。通过数据驱动的方法，企业能够判断趋势，从而展开有效行动，帮助自己发现问题，推动创新或解决方案的出现。
