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仅代表本人观点
国家的十四五规划第五章中，用清晰的数字化战略中明确指出并强调，海量数据和丰富应用场景是我们国家数字化转型的差异化竞争力，也是我们成为数字强国的核心基础。
现在，数据要素的重要性已经被充分认知，但是数据必须要结合业务场景才能发挥价值，数据是强依赖于场景的，同样的数据，在有的场景可能是无用武之处，但是有的场景可能就可以大放光彩。
所以，如何识别，找到有价值的业务场景，成为了所有希望充分利用数据，完成数字化转型企业的第一要务。但是，很多企业对于业务场景的理解和认知是不准确的，所以，什么业务场景，一个完整的业务场景需要哪些要素，成为了探索场景的第一步。
1.对于业务场景的三大误区
什么是业务场景？虽然这个词每天都被很多人挂在嘴边，但是真的让大家举出有价值的业务场景的时候，似乎还有很多同学说的并不对。
比如，凯哥在多个精益数据工作坊中就发现，大家对于业务场景的定义普遍存在三大误区：
第一，将业务目标当做场景
比如，有的同学在列举业务场景时，说“提升用户体验”。提升用户体验是一个场景么？
不是，这是一类业务目标，而不是一个具体的场景。业务场景要能够可以落地，可以执行，能够对具体的用户带来价值。
所以，类似于“提升用户体验”，“提升收益”，“降低成本”，这一类，都不能算场景，只能算是业务目标。
第二，场景过于宏大
好的业务场景要能够针对性的描述出一类用户的业务问题，从而可以针对性的去找到解决方案，所以业务场景的描述不能过于宏大，颗粒度要适中。
比如，“精准营销”，经常被列示为一类场景，但是，其实这四个字可以包含的内容非常的多，所以，这样过于宏大的场景，也无法指导业务和技术人员对齐思路，所以很难将场景落地。
第三，颗粒度过细
与第二点相反的就是一个场景的颗粒度过于细节，小到都无法描述业务的价值，这样的场景也是不推荐的。
2.业务场景的两大价值
一个好的业务场景对内，对外能够起到非常大的作用，主要可以包括如下两大价值：
第一、对外让用户有获得感
通过一个具象的问题的解决过程，能够让用户直观，强烈，快速的感知到价值。只有让用户有获得感才能够争取到相关用户的全力的支持和参与。
识别到杀手级用户场景是企业数字化转型的核心关键，也是数据拉通的前提。
举一个例子，美国的医疗体系分为三大组织，药店，诊所和保险，过去这三大组织的数据很难拉通，各自处于不同的考虑都不愿意共享数据，多年以来都是如此。但是在新冠疫情出现以后，由于需要及时的出检测结果，这是一个非常迫切，而且对于各方都有利益的需求，在这个杀手级场景的拉东西下，很快的，很多年通过各种标准制定，协调沟通都没能彻底解决的问题，一下子很快就拉通了。
好的业务场景能够统一多个利益相关方的思想，实现共赢，从而可以更高效的整合资源，规范化，体系化的让相关者统一目标，统一方法，统一实践，从而提升协作效率。 往往当我们在解决问题的时候，花了很多的时间直接去研究解决问题的方法，然后我们发现方法有问题，相关方很难就方法达成一致。大部分情况下，不是解决方案的问题，可能本质出在问题本身，也许这个问题就没有识别正确，没有能够对齐目标。 识别到正确的问题，统一业务场景，数字化转型就成功了一半。 尤其是数据的利用领域，很多企业CIO抱怨和反馈，业务人员不配合，下级公司不支持，拿不到数据，或者数据质量差，数据源头也不愿意解决。 精益数据方法提出，找到正确的，相关方都能获益的价值场景是开发数据产品的第一要义，必须要识别到正确的场景才能够获得真正的业务价值，也只有这样，数据才能够被拉通，被融合。 数据拉通的问题，看上去是技术的问题，本质上是价值分配的问题。 如果你拿了别人的数据，但是无法提供给对方价值，那么对方配合的积极性肯定是有限的。
如果数据的融合能够给多方带来可观的收益，能够解决相关方的痛点问题，那么大家合作的意愿就会充分，碰到的问题也就容易解决。 从技术上来讲，没有不能拉通的数据，只有不愿拉通的数据。为了帮助大家更好的理解什么是业务场景，统一认识，从而在讨论具体的解决方案的时候，有的放矢，凯哥在多年的实践中结合精益思想，总结了《精益数据方法论》中非常重要的一个工具，精益数据场景画布，Lean Data Scenario Canvas，如下图所示：精益数据场景画布，包括十大要素，所有的数据应用的场景，都可以利用这个工具来结构化识别和分析业务场景：所有的业务场景一定要服务于特定的业务目标，产生业务价值。所以精益业务场景画布强调第一件事情要思考清楚这个业务场景最终的目标和价值是什么，是否是与企业战略，企业业务目标是一致的。一个场景一定要精确的分析并列示出当前的场景服务的用户都有哪些。只有聚焦了用户对象，才能更精准的识别他们的痛点和需求，才能找到真正的用户需求。很多时候，我们只关注与问题本身，而忽视了问题产生的上下文背景。而不同的环境，不同的时期，问题的都是不一样的，所以精益业务画布强调一定要将业务场景的背景描述清楚，这有这样，大家对问题的理解，才能更有代入感，同理心，才能够设身处地的站在用户的视角客观的来描述和分析场景本身。业务场景要描述出当前用户面临的问题，也就是用户痛点是什么，针对痛点才能够设计出针对性的解决方案。精益数据方法将用户的需求分成两类，一类是常说的用户痛点，也就是当前业务下装下用户面对的问题，比如体验不好的地方，流程不畅的地方。另外一类是用户的期待，就是抛开现在的现状，用户希望的状态是什么样子。比如，现在的业务需要手工输入身份证号，流程很繁琐，这是用户痛点。同时，用户提出，能不能不要打字，用更加简洁的方式来录入。这就是用户期待，往往用户期待是比痛点更加能够有价值的需求。每一个精益数据场景必须要在定义之初就设计出结果的度量体系，也就是如何来评价这个场景的问题是否已经得到解决，用户的满意度如何，是否达到了企业的目标。要分析出解决这个业务问题会面临哪些挑战和阻力，而当前的场景是否能够解决这些挑战和阻力，如果不能那么解决方案是什么，精益数据方法以创造用户价值为唯一出发点，不是为了设计场景而设计场景。设计出一个当下无法解决的场景除了浪费资源，没有任何意义。分析完前面的场景的目标，用户，设计了度量体系，扫描了挑战和阻力后，就进入了解决方案的设计。这里要简洁的描述出这个业务场景的解决方案是什么。可以附上业务流程图和架构图，从而更好的帮助相关者理解。作为数据业务场景的核心，在这里要列出当前业务场景可能涉及或者使用的数据资产有哪些。精益数据方法强调，这里的数据，不一定是当前企业已经采集存储的数据，而是逻辑概念的数据资产蓝图里的数据资产。解决当前业务场景可能需要的数字化技术，如果有识别到就填进来。比如刚才提到的手工输入身份证的痛点，就可以填入OCR技术，图像扫描识别。通过精益数据场景画布，企业能够结构化的将每一个数据产品的立项，可研阶段的工作非常精准，明确的列示出来，从而帮助企业去识别价值场景，确定投资策略。光有理论和方法是不够的，凯哥在《精益数据方法论》中设计和实践了一套精益数据工作坊，业界第一个卡牌式数字化转型桌游，通过一个沉浸式，有趣的游戏，无盲区探索出数字化转型场景，请看如何与客户一起“掼蛋”，发现业务场景。书太厚记不住？
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