和数据打了两年多交道，认可了数据对决策的价值；今天读书时突然意识到自己「远离」数据已经两个月了。思考原因时偶得以下 500 字小作文，信马由缰、不成系统，欢迎讨论。
先上结论：个人认为主要的原因是业务不同。业务会决定使用数据决策时的类型、多少、敏感度。以下对比书中例子和我实际接触的例子，以此论证。
书中例子：贷款风控
书中用贷款风控业务举例，风控业务的决策端离用户较远，有机会获取大量数据，数据结论几乎直接决定决策。
为什么离用户远？风控服务虽然提供给用户使用，但用户对于「能获取到自己数据的人」一定抱有敌意，甚至可能不知道这类人的存在。回访用户成本高收益小，直接获取用户反馈很难。
为什么可以依据数据直接决定决策？风控的本质目的是让借贷双方「好借好还再借不难」，在这方面，数据比承诺更诚实。风控在授权的基础上获取贷款用户的行为数据以及以往的信用数据，由此预测出同类用户未来的还款表现。风控服务的提升空间只在怎么更精准的预测，不再受外界其他因素影响。
对比例子：办公工具
办公系统/办公工具类的产品，一般目的在提升效率。效率不容易通过数据体现，因为效率很难衡量，也很难知道天花板在哪。
但使用者往往能直接提供很多信息。用户的直观感受（或称用户体验）可以体现出「有没有帮助用户提升效率」。对打工者来说，好用的工具可能不值得发表评价，影响工作效率的工具一定值得吐槽。只要给用户以表达的渠道，有心和无心的反馈都隐含着决策的空间。因此，主动或被动的收集尽可能多的用户反馈，对系统工具产品的决策有更直接的价值。
在用户反馈之外，系统工具的决策也需要数据做辅助，只是角色不那么直接。数据量和维度可能不足，有时也会涉及保密信息，因此需要在使用者主动反馈的基础上有的放矢，而不太能基于数据直接决策了。
附：读到了哪里有感而发的？
