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思想+机器

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思想+机器

优化和开展分析的决策模型

Wiley,

15 Minuten Lesezeit
10 Take-aways
Text verfügbar

Was ist drin?

大数据！人工智能！知识管理！哪个才是浮夸的潮流？

评级

8

关键特征

  • 实用性
  • 结构清晰
  • 概览

导读荐语

易唯思公司CEO马克·沃伦韦德精通分析论，在本书中，他提出了很多切实可行的建议。仅本书第一部分中的“分析论谬论清单”就能帮助企业节约不少成本，而第三部分对方法论的阐述则有助于更加理性而有效地开展分析。同时，由于作者本人太过精通分析论，书中有些地方的行文较快，对于新手来说有一定的难度。getAbstract将本书推荐给：

  • 企业高管
  • 对分析论、大数据以及知识管理感兴趣的读者

浓缩书

大数据：浮夸、谬误和现实

大数据以及与其相关的分析论等领域都充斥着浮夸。有关大数据的各种理论掀起了一系列关于大数据真相的理性而专注的讨论。第一个谬误就是，“大数据能够解决一切问题”。然而，事实并非如此。很多人在不具备必要条件和工具的情况下盲目追求大数据。大数据的管理和使用离不开良好的企业构架，更离不开分析论、目标、标准以及专业员工的正确使用。

一些人错误地认为，我们需要“数据湖以及相应的工具”。“数据湖”指的是海量的信息集合。关于数据的一个谬误就是，数据的量越大，处理数据的成本就越低。然而，在更多的情况下，你只是在复制数据，放任数据在湖中死去，并使自己暴露在不当处理知识产权的风险当中。人们还坚信，数据越多，智慧就越多。在能够以正确的方式处理正确的数据的情况下，的确如此。但是大多数时候这种说法是错误的。

数据金字塔

设想一座四层的数据金字塔。其中，第一层是“原始数据”，比如监控摄像头拍下的照片；第二层是“信息”，即经过粗略处理分析后的数据；第三层是进一步对数据进行分析，对数据产生更深刻的疑问，此时你对信息的理解更为全面，足以帮助你做出更好的决策；第四层也是最高层，你能够创造“知识”，并在不同情况下都能提出见解。决策者想要的是第三、四层的知识，简单堆砌数据只能永远停留在第一、二层。

关于作者

马克·沃伦韦德是易唯思（Evaluserve）公司的创始人兼CEO。易唯思是一家专注于分析论和数据管理的公司。

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