上海迪士尼於2016年6月開幕以來，急速引來消費者大量湧入和競爭對手的密切關注。同年11月，迪士尼公司召開財報電話會議，稱其業績之優出人意料，並著手興建第7個主題園區「玩具總動員」。根據資料顯示，上海迪士尼開園前4個月遊客量突破400萬人次，第一季財報顯示營收達55億美元。
迪士尼樂園的成功背後，有著大數據的深入應用
2013年3月，迪士尼公司斥資近10億美元研發的MyMagic+智慧旅遊服務系統在佛羅里達奧蘭多的迪士尼世界渡假區試點推出。這一系統整合了網站、手機應用和魔法手環（MagicBands）三個部分，是一個典型的物聯網系統。
魔法手環中崁入無線射頻識別晶片（RFID），源源不斷地產生遊客即時資料。基於這些資料，迪士尼不但可以平衡和疏導園內客流，還能為遊客提供極具個性化的服務：包括讓遊客可提前數月通過網站或手機應用預訂門票和制定遊園行程；在樂園特定情景下提供使用者所需要的資訊，告知等候時間長的遊客臨近空閒的遊樂點和餐廳打折信息；或者讓演劇人員突然叫出某個小孩的名字，並送上生日祝福等。
試運行結果顯示，在位於奧蘭多的4個主題公園和18個酒店服務超過1300萬使用者，明顯提升遊客滿意度。到上海迪士尼開園時，這一系統做了進一步升級，使用者手機App完全替代了手環。這不僅給迪士尼公司和用戶省了一筆費用，也降低用戶參與的門檻。
作為一個體驗式遊覽項目，迪士尼樂園面臨最主要的問題除了樂園管理，就是對遊客需求的準確把握，即所謂「消費者洞察」。園區是一個封閉系統，公司可以隨時獲取遊客的位置，借助於App所收集的使用者資料和位置，讓大數據資料有廣闊的用武空間。根據諮詢公司麥肯錫2016年分析報告，基於位置的服務正是大數據分析最能發揮價值的領域。從大數據應用來看，一般需要經歷基礎設施部署、資料收集與加工、資料分析和場景運用等四個階段。對於企業來說，前三個階段的工作具有一定的普適性。最大的區別在於場景運用。離開了具體場景，大數據猶如離山之虎、淺灘之龍，功用會大打折扣。換句話說，能不能將大數據資料與場景融合，是檢驗企業大數據管理能力的試金石。
對企業來說，場景是一個真實存在但又難以把握的東西。它既包括物理空間，也包括虛擬空間；既包括經濟、社會環境，也包括文化氛圍。如果從整個供應鏈看，供方和企業內部生產辦公場所是一種場景，提供服務的營業場所是另一種場景，產品售出後其使用和運行的環境也屬於企業需要關心的重要場景。
有了大數據，可以做的第一件事是分析企業重要場景中的要素，然後儘量將其資料化，以便於分析。從大資料角度看，我們區分場景中存在的三類要素：
• 第一類：客觀、可控和可資料化的因素。比如溫度、濕度、位置等。
• 第二類：相對主觀，只能部分資料化和控制的，但一定程度上可以分析。比如人員之間的朋友關係，與用戶互動交談、使用者對服務的態度等，可以利用擴展大數據資料的功能，開展田野試驗的方法，盡可能進行收集和分析。
• 第三類：無法或不可利用大數據來監測的。這可能是由於客觀條件限制，如無法接入互聯網，也可能是由於法律、倫理和隱私的原因，如涉及個人隱私資訊，使用者拒絕監控。
結合上述兩個維度，可以對資料與場景的融合情況分類如下：
從生產辦公，到銷售服務，再到售後，是產品或服務的控制權和所有權從企業向用戶端轉移和讓渡，最終脫離企業控制範圍的過程。各類場景對企業變得越來越模糊，比如使用者是否正確使用產品、是否能保持忠誠度等。模糊性對企業意味著資訊不對稱，如何解決這一問題是傳統企業的痛點。
互聯網與大數據結合 讓行銷運用更豐富
隨著互聯網的出現，企業可以借助於嵌入式晶片和智慧終端機持續收集資料，利用演算法分析不同的場景因素，減少場景的不確定性。在此基礎上，企業透過與用戶的互動，得到更清晰的用戶畫像和場景描繪。據此修正和優化企業決策，改進產品和服務。
用大數據之燭照亮原先對企業來說，處於黑暗中的場景，將其資料化。場景經過資料化，本身可以構成為大數據模型和分析的一部分，從而變得可控，是數據與場景融合的第一種方式。
大數據與場景融合的第二種方式，是面向不同時空環境下的客戶設計有利於銷售和服務的場景。此時，大數據的作用不再限於瞭解場景中的因素，還可以進一步改變場景，進行場景設計，影響用戶的行為。
場景設計通常發生在銷售和服務現場。企業基於大數據可以獲得精準的用戶畫像，據此為其度身定制，設計一個引導和推動其作出銷售決策或提升其滿意度的場景。前述迪士尼在現場讓演藝人員送遊客生日祝福就是一例。
由於現實世界中的場景有無窮多的變化，如何讓產品具有更強的適應性是企業贏得用戶，提升競爭力的關鍵。因此，大數據與場景融合還需要有第三種方式，即透過機器學習探索場景中不同因素的組合，用大數據類比出全新的場景，創新產品和商業模式。相比於第二種方式主要關注於現有場景和產品，這種方式強調基於全新場景開發新產品。
谷歌無人駕駛汽車是大數據與場景融合方式的典型應用。自2009年開始就在開發無人駕駛汽車，其總行程已突破了200萬英里（約合322萬公里）。但是到目前為止，它仍無法適應雪地場景。因雪地會讓攝像頭和雷射雷達等感測器的準確性下降，導致無人駕駛汽車無法對周圍環境做出準確識別。
例如，在雪地中，攝像頭和雷射雷達無法識別分道線，這就導致汽車很難防止車道漂移，安全駕駛。下雪天也導致感測器很難探測到意料之外的障礙物。因此如何將大數據與雪地這一全新場景，以及更為極端的場景，如爆炸現場的融合，是無人駕駛汽車未來需要解決的關鍵問題。
大數據是客觀世界近似的反映，可以說明企業減少資訊不對稱，在此基礎上，它還為人們建構了一個新世界，一個超越現實的世界，能夠為企業創新提供全新的思路。大數據與場景的融合，也可以看成這兩個世界融合的過程。