過去十年來，大數據帶給企業一種彷彿找到應許之地的期待，期盼它能成為一條通往目標客戶習慣、慾望和需求的絕佳熱線。
2011年5月，特別研究報告中，管理顧問公司麥肯錫（McKinsey）主張：「大數據將支撐生產力提升、創新和消費者過剩的新趨勢，成為未來企業競爭的核心基礎。」同一時期之後發布的IBM報告則指出，當時全球資訊的90%是在最近兩年內產生的，說明每天都在產生大量的數據。
然而，2021年發布的NewVantage Partners 2020大數據與高階主管調查結果揭示了與最初預期不同的現狀。該調查內容是基於《財富》雜誌（Fortune）評選出的企業中，1,000名負責數據計畫的管理階層的回覆。
- 只有26.8%的企業建立了數據文化。
- 只有37.8%的企業表示自己正在進行數據驅動的營運。
- 目前在數據和分析領域競爭的企業僅有45.1家。
當然，必須指出的是，Netflix和Amazon等企業透過這種用於客戶智慧的數據挖掘確實讓他們的股東感到滿意。
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但是，儘管數據量呈爆炸性增長，並且一些企業取得了成功，但大多數企業卻難以從中獲得與最初預期相同的深刻洞察力。最終，數據分析僅僅是一種工具。當我們將這種數據分析作為策略時，我們就會對人和他們的行為做出假設。
也就是與人們的現實世界毫無關聯的錯誤假設。
換句話說，大數據本身反而會導致企業對人們產生誤解。
首先，大數據導致了薄數據（Thin Data）的出現。在社會科學領域，理解人類行為的數據主要分為兩種。其中，薄數據主要來自人們的數位足跡。例如，她穿44碼的衣服、有著褐色的眼睛、喜歡喝黑皮諾葡萄酒等這些表面上的資訊。
而另一種厚數據（Thick Data）則提供了人們實際體驗世界的理解。例如，她可以在雨後聞到青草的氣味，她認為和她一起散步的那個人很特別，她穿的運動鞋讓她感覺步伐更加輕盈等這些富有意義的資訊。
也就是說，大數據只關注與產品相關的關聯性（correlation），而對生活中的因果關係（causality）不感興趣。然而，作為社會存在的理解人類行為的關鍵在於因果關係。如果缺乏對客戶真實想法和感受的洞察力，薄數據本身的意義和應用價值就會受到限制。埃森哲（Accenture）的《行動中的分析》（Analytics in Action）報告指出，聲稱擁有卓越績效管理能力的組織中，只有20%「發現了想要測量的事物與想要實現的績效之間的證實因果關係」。這就像證明了以演算法為中心的企業正在失去理解人類行為的能力。
最重要的是，如果沒有批判性思考的能力，大數據就永遠無法揭示其中具有戰略價值的模式。這裡的批判性思考（Critical thinking）是指根據客觀證據對事態進行比較和審查，『釐清因果關係』並根據由此產生的判斷採取行動的過程。企業需要培養管理階層正確解讀人類行為的能力，這可以通過上述說明來解釋。
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人類最偉大的解讀性思維類型來自社會科學領域。
歷史、文學、哲學、人類學等人文科學已經歷了2000年的歲月，它們教會了我們批判性思考的技巧，讓我們能夠正確地理解人類。只有深入理解人類行為，才能理解和解釋客戶行為的劇烈變化，並從中發現通往創新的可能性。
最終，如果能夠找到為什麼（Why）的答案，企業就能夠在大數據運動的喧囂中找到自己獨特的價值觀，並成為唯一真正理解人類的企業。
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