用google的「手氣不錯」單一答案選項來比喻商業智慧型系統的魅力是再恰當不過了。如果查詢返回的是乙個並且是惟一正確的答案，你會覺得手氣特好，因為說實話，任何bi問題很少只有乙個正確答案。
出色的bi僅僅為你指對了方向。設想一下：選擇灰褲子的消費者中有52%同時選擇白襯衫，但如果藍色毛線衫也可供選擇，那麼只有31%的人會選擇白襯衫。因此如果你是一名銷售商，想銷售大量的襯衫，在得到這一資訊後，就會想辦法確保藍色毛線衫不會出現在消費者的視線內。不過就算如此，你能賣出一件白襯衫的機會也只有一半多一點。
要是襯衫銷售商知道如果襯衫是藍色的，則購買的消費者比例可以從52%提高到67%，它會怎麼樣做呢？如果這樣，他一定會大量生產藍襯衫。但要是他又知道如果向消費者推銷藍色毛線衫，買襯衫的比例就會突然下滑到14%，又會怎樣呢？這下他犯難了，如果他沒法控制毛線衫數量，就更是如此。
如果他孤注一擲，就會把賭注押在藍襯衫上，同時希望毛線衫數量有限。但如果他比較保守，那麼做出決定之前，他需要更多資訊。襯衫和毛線衫銷售的重疊部分在**？毛線衫顏色有關係嗎？每天的時間段有關係嗎？所在地區呢？保守的bi使用者會不斷查詢系統，直到最佳方案出現在面前。
這種辦法似乎很合理，因為你知道得越多，就能做出越明智的決策。果真如此嗎？未必。確切地說，我倒贊同德國哲學家歌德的一句話：「知識越廣，懷疑越多。」
不過，大多數終端使用者的想法恰恰相反。他們期望直接簡單的答案。如果能夠像google的「手氣不錯」那樣，得到惟
一、正確的答案，就再好不過了。倘若不走運，終端使用者有可能對bi的好處感到惱火、困惑甚至懷疑。
當bi僅由專家使用時，這不是大問題，因為專家知道如何運用bi軟體統計的精確性。但正如「bi走向平民化」一文所述，bi工具現在已經被越來越多的員工所採用，而他們並不是統計學專家。
言歸正傳，大眾並不知道懷疑的重要性。不過，bi是通過產生懷疑才真正為商業應用服務的。bi迫使我們懷疑得出的結論、回到初步階段、重新設定假定和條件。它促使我們思考，而不是給出事實。
bi可以讓你從不同視角查詢一系列相關資料，以便在一組既定條件下更進一步接近事實，這離提供事實相距甚遠。大批終端使用者在開始使用bi之前必須明白這一點，否則就有可能做出許多錯誤的決策，從而導致公司遭受慘重損失。
因此，終端使用者必須接受bi培訓。不僅僅是培訓員工如何使用工具，還要讓他們了解為什麼要用bi：你需要bi工具幫助做出最佳決策，而不是正確決策。
我們常常因為要獲得針對某一問題的正確答案而深入分析太多的資訊，但經常遇到的情況是：我們查詢得到的資訊越多，就越不走運。
莫什·魯賓斯坦和艾麗絲·菲爾斯滕貝格在《大腦型組織》一書中寫道，17世紀的一位歐洲紳士「一生中所接觸的資訊量還不如現在的乙份**。」這恐怕可以說明為何當時的那些紳士們對自己的世界觀如此堅信不疑，從而導致一些毫無意義的舉動：發動戰爭以及在假髮上撒白粉。正是因為他們知道的不夠多，所以才不會懷疑自己的想法。
在我看來，這正是bi工具的精髓：它不是讓你相信自己所知道的，而是促使你去思考更多的問題和疑惑。
出色的bi僅僅為你指對了方向。設想一下：選擇灰褲子的消費者中有52%同時選擇白襯衫，但如果藍色毛線衫也可供選擇，那麼只有31%的人會選擇白襯衫。因此如果你是一名銷售商，想銷售大量的襯衫，在得到這一資訊後，就會想辦法確保藍色毛線衫不會出現在消費者的視線內。不過就算如此，你能賣出一件白襯衫的機會也只有一半多一點。
要是襯衫銷售商知道如果襯衫是藍色的，則購買的消費者比例可以從52%提高到67%，它會怎麼樣做呢？如果這樣，他一定會大量生產藍襯衫。但要是他又知道如果向消費者推銷藍色毛線衫，買襯衫的比例就會突然下滑到14%，又會怎樣呢？這下他犯難了，如果他沒法控制毛線衫數量，就更是如此。
如果他孤注一擲，就會把賭注押在藍襯衫上，同時希望毛線衫數量有限。但如果他比較保守，那麼做出決定之前，他需要更多資訊。襯衫和毛線衫銷售的重疊部分在**？毛線衫顏色有關係嗎？每天的時間段有關係嗎？所在地區呢？保守的bi使用者會不斷查詢系統，直到最佳方案出現在面前。
這種辦法似乎很合理，因為你知道得越多，就能做出越明智的決策。果真如此嗎？未必。確切地說，我倒贊同德國哲學家歌德的一句話：「知識越廣，懷疑越多。」
不過，大多數終端使用者的想法恰恰相反。他們期望直接簡單的答案。如果能夠像google的「手氣不錯」那樣，得到惟
一、正確的答案，就再好不過了。倘若不走運，終端使用者有可能對bi的好處感到惱火、困惑甚至懷疑。
當bi僅由專家使用時，這不是大問題，因為專家知道如何運用bi軟體統計的精確性。但正如「bi走向平民化」一文所述，bi工具現在已經被越來越多的員工所採用，而他們並不是統計學專家。
言歸正傳，大眾並不知道懷疑的重要性。不過，bi是通過產生懷疑才真正為商業應用服務的。bi迫使我們懷疑得出的結論、回到初步階段、重新設定假定和條件。它促使我們思考，而不是給出事實。
bi可以讓你從不同視角查詢一系列相關資料，以便在一組既定條件下更進一步接近事實，這離提供事實相距甚遠。大批終端使用者在開始使用bi之前必須明白這一點，否則就有可能做出許多錯誤的決策，從而導致公司遭受慘重損失。
因此，終端使用者必須接受bi培訓。不僅僅是培訓員工如何使用工具，還要讓他們了解為什麼要用bi：你需要bi工具幫助做出最佳決策，而不是正確決策。
我們常常因為要獲得針對某一問題的正確答案而深入分析太多的資訊，但經常遇到的情況是：我們查詢得到的資訊越多，就越不走運。
莫什·魯賓斯坦和艾麗絲·菲爾斯滕貝格在《大腦型組織》一書中寫道，17世紀的一位歐洲紳士「一生中所接觸的資訊量還不如現在的乙份**。」這恐怕可以說明為何當時的那些紳士們對自己的世界觀如此堅信不疑，從而導致一些毫無意義的舉動：發動戰爭以及在假髮上撒白粉。正是因為他們知道的不夠多，所以才不會懷疑自己的想法。
在我看來，這正是bi工具的精髓：它不是讓你相信自己所知道的，而是促使你去思考更多的問題和疑惑。
出色的bi僅僅為你指對了方向。設想一下：選擇灰褲子的消費者中有52%同時選擇白襯衫，但如果藍色毛線衫也可供選擇，那麼只有31%的人會選擇白襯衫。因此如果你是一名銷售商，想銷售大量的襯衫，在得到這一資訊後，就會想辦法確保藍色毛線衫不會出現在消費者的視線內。不過就算如此，你能賣出一件白襯衫的機會也只有一半多一點。
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莫什·魯賓斯坦和艾麗絲·菲爾斯滕貝格在《大腦型組織》一書中寫道，17世紀的一位歐洲紳士「一生中所接觸的資訊量還不如現在的乙份**。」這恐怕可以說明為何當時的那些紳士們對自己的世界觀如此堅信不疑，從而導致一些毫無意義的舉動：發動戰爭以及在假髮上撒白粉。正是因為他們知道的不夠多，所以才不會懷疑自己的想法。
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用技術創造價值
用技術創造價值 之所以 發布此資訊是希望可以找到一些技術合作者，共同完成承接的軟體專案。希望合作者有實際軟體專案開發經驗，有足夠的可支配時間。主要技術領域為基於.net平台的b s專案，尤其希望合作者具有web使用者互動設計，報表管理或資料安全方面的經驗與技能。我在自己的軟體開發實踐中，深感 獨木難...
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