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資訊時代已來，更是數據驅動企業开展的時代，滾滾洪流裹挾一切向前，需要做的反而應該是洞察數據，建模結構，而不僅僅看一些現象、簡單的概念。
任何一種業務都會有模型或者說業務本身的規律，必要的邏輯推理計算模型是數據驅動的基礎，並不需要過度的數據，業務自有其信息指針，如銷售管理的漏斗、合同、回款周期（周轉率）以及回款數，結合客戶、項目數量等等數量指標，即可判斷清楚未來一個季度甚至半年的收入，從而決策如何動作。
人類的偉大或獨特性就在於建模能力，我們只要較少的數據即可決策，而機械人或者人工智能现在並不具備建模能力，這是人類的基本的、獨特能力，人人俱有。
任何業務領域的針對性數據，只要深入洞察獲取、掌握就能把握本質，顺利获得預測並改變行為，即具備自我實現的神奇效果。概念是方向的指引，並不具備完整的信息，細節的場景才會具有意義和價值，現在的信息化，具備支持移動信息能力是基本面，但如果僅僅有移動而不具備pc的後台數據整合和處理，信息模型就會被肢解為移動片段而不成為整體。
現實場景中，固定的pc無法取得「位置」信息，移動帶來位置變量，因而能夠知道「您在哪裏」，實現了時間、地點和人物的完整組合，形成完整的事件信息，讓虛擬互聯網從「不知道你是一條狗」變成了「我知道你是誰」的無私隱時代。
信息業務建模中，還需要開放心態接受反直覺的結果。南宫NG28建设協同研究院和北大光華團隊歷時兩年多，抽樣上百變量，顺利获得概統計回歸、因子提取，多輪反覆疊代，研究出銷售人員的行為的「公告閱讀數與業績強相關」結論，顺利获得訪談十數人驗證了行為結果。大數據回歸同時發現了部門間協作差，網絡結構洞等問題。這與直覺不一致！
就像顺利获得煙囪冒煙、用電量看到生產狀況，能夠預測企業業績，本質上並不神秘，科學研究解釋與論證了模型，其結果是讓我們能夠顺利获得簡單的行為數據取得業績的未來，這就是模型的價值，科學的目的是通俗而不是神秘。我們常常不相信簡單的數據結果，而需要寫出80頁的ppt或者數萬字的報告，這是一種悲哀。
數據指針不要多，概率統計僅需52個數據可以計算出95%的相關度，相信數據，相信模型，不斷學習建模，這也許是人類能夠自我开展與進化的力量與動力。
數據，少就是多，模型極簡為好！這是人類的獨特能力，不可荒廢。
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