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相反这些分析应该有助于理解复

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杂的相关性和因果关系;揭示数据海洋中的模式。但这种模式的浮出水面总是会触及有争议的话题,而偏见最终会失控。 TechCrunch 文章中一位精明的评论者是这样说的: 这篇文章似乎重申了认知失调理论的一个基本真理:为了减少与我们先前持有的观点的冲突(失调),我们倾向于忽略与我们的思维定式相矛盾的数据。下次你在车里做出不小心或执行不当的举动时,你可能会发现自己这样做了。注意你的想法,因为它试图将你的错误最小化或将你的行为转移给另一个司机。下次其他司机犯类似错误或给您带来不便时,请注意您谴责他们行为的速度有多快。难怪我们的许多政治和社会判断仍然不合理。 供应链商业智能应该减少我们做出的非理性商业判断的数量,但它不能消除它们,因为非理性人永远与我们同在。

知道了这一点我们

拥护者应该做什么?这是我的建议: 提醒人们数据不会扼杀梦想。供应链商业智能计划不是他们创造力的葬礼服务。事实上,恰恰相反。他们从 BI 中获得的洞察力将为您作为企业考虑过的最大胆、最具创意的选择铺平道路。 解除野蛮人的武装。 如何?通过公开承认非理性人存在于我们所有人中(有些人比其他人多)。与他人讨论您看到的信息,并消除惊喜因素。当偏见开始蔓延时,愿意说“嘿团队,记住我们讨论过这可能 最新邮件数据库 会如何变得情绪化,以及我们将如何处理它……” 提醒大家你是怎么来到这里的。 唯恐我们忘记,我们选择引入供应链商业智能系统的全部原因是旧的“凭直觉行事”的方式不像以前那样有效。我们为什么要回去? 拿着王牌,并准备好在必要时使用它。 确保您获得所有需要的高管支持,以引入 BI。更重要的是,确保您保持这种支持——您可能需要它来镇压非理性的起义。

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他们的数据收集

也延伸到家庭——数以百万计的人安装了智能电表,记录电力消耗数据,这些数据与天气甚至社交媒体数据一起分析,以预测何时会发生停电或短缺。 与大多数老派技术竞争对手相比,通用电气在大数据领域走得更远、更快。很明显,他们相信财务激励是存在的——董事长兼首席执行官 AO 列表 杰夫伊梅尔特估计,他们可以在未来二十年为世界经济增加 10 万亿至 15 万亿美元。在工业中,包括资源在内的一切都是有限的,效率是最重要的——通用电气正在用工业互联网证明他们相信大数据是释放其潜力的关键。今天几乎所有的汽车都装有传感器,可以测量汽车内几乎所有运动部件,等等。通用汽车还专注于汽车内的传感器和远程信息处理,这为他们节省了大量资金,并使汽车更加安全可靠。

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