數據敏感度是對數據感知、計算、理解能力，是通過數據的表象理解事物本質的程度。

對數據敏感的人，看到數據能夠找出問題，找到規律，發現機會或做出決斷;對數據不敏感的人，看到數據只會問這是什么，這反映了什么，這能說明什么?對數據毫無敏感而言的人，“數據就是數據”，甚至不會想到以上問題。

人并非天生就會對數據產生敏感度，人們對數據的敏感度來源于經驗的積累，看的數據越多，種類越豐富，處理的問題越多、敏感性就越強。因此，數據敏感度是可以培養的。

所謂培養數據敏感度，本質上就是培養通過數據發現問題、解決問題的能力，可以從以下幾個方面入手：

1、質量評估：對數據的表象和質量進行評估，判斷數據是否完整、是否準確、是否符合業務規范?

2、識別真偽：能夠對數據的真假做出判斷，看出數據中存在的貓膩，例如：年度報告，本事業部今年老員工的離職率為0，實際上新入職的員工有大批離職的。

3、找到因果：能夠通過數據找到事物之間因果關系，從而找到產生問題的主要原因和根本原因。例如：產品銷量下降了，直接原因是客戶量減少了，本質原因是市場出現了更具競爭力的產品。

4、找出關聯：能夠通過數據多維采集和分析找到事物之間關聯關系，關聯分析是洞察事務本質的重要方式，關鍵點在于數據維度全、數據樣本完整且具有足夠的代表性。

5、判別優劣：能夠通過數據的對比判斷事物的好壞優劣，例如：季度銷售完成率為50%的報告，如果沒有歷史數據作為對比很難判斷出這個季度銷售業績的好壞。

6、洞察規律：能夠從數據中找到事物發展的規律，例如：古人為了農業生產需要，順應自然規律，通過對春夏秋冬、冷熱交替的不同時間的記錄和研究，總結出來了二十四節氣。

7、預測預估：能夠從已知的數據中提取到的規則，從而對未知的業務影響作出預測。