曾鸣老师在智能商业20讲，谈到了许多的企业，尤其是中小企业对于大数据非常关注，但是总觉得找不到切入点。如果能换个視角，将数据思考为"数据流"，就像是水流在公司內部各部门流动，那么对于大数据马上就形象起來，企业思考的重点就是，記錄、收集、流动、运用分析、排除节点、智能決策。以下就以餐飲企业如何结合数据流，以个人的视角來模擬：
第一，先从记录开始，一定要借助一个互联网系统，把店內所有的行动与流程都，记录下来。
第二，产品背后的关键字链接。
比如客户在菜单的页面上，先选择哪一个菜，这个菜背后代表的口味、味型、分类以及菜品呈现方式等等，都必须有关键字的记录，那么我们就可以知道客户在选择菜单时被什么所吸引。
第三，店内的服务反馈闭环必须建立。
客户如何评价服务，以及针对某个特定服务员服务如何做评价，客户整体满意度调查，这些都是在店内会产生的服务数据。而客戶的反馈是最直接修正調整的方向。
第四，针对这个餐厅品牌整体满意度服务数据的调查，以及可以分成对服务菜品，店内环境等几个指标的调查。
第五，要建立会员系统，透过会员系统，让客户的习惯，在店内的流程能够都被记录下来，这样子可以针对客户以智能系统来推荐产品，以及派发客户喜欢的优惠券等等的这些活动，增加客戶黏性。
第六，利用会员系统，将客戶的满意度，想办法转化成忠诚度，然后跟会员形成有效的互动，形成商业的闭环，让反馈能够直接地传达，而且能以数据智能来做决策。
第五，实现由智能来做决策的数据闭环。
可以针对不同区域客户喜欢的口味、菜品的摆盘等各式数据，由数据智能来决定下一个硏发菜单的方向。
第八，让公司內部每一个环节的員工都习惯透过数据来分析，但是决策的时候要引进智能系统，不要以人为的方式来做出决策。
第九，关心数据流在企业内的流动方向及各个环节运用是否順畅，容易产生的节点在哪裡，想办法打通各个关节，让数据流动效率提高。
企业应用数据智能是个重要的系统工程，但是也绝不可能一蹴而就，绝对是循序渐进长期的过程。但是关于数据智能的DNA，必须及早开始建立，逐渐深入员工思考与公司基因里，才能在未来商业竞争中脱颖而出，充分应用数据智能所帶来的便捷与高效。
