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投资者需要时常思考一个问题，那就是：我到底在赌什么？我下多少注？这是一个衡量现在和未来的问题。在回答这个问题的时候，投资者们会有意无意地在拉帕波特第二部成功的著作中寻找到建议。这本书于2001年出版，书名是《预期投资》（Expectations Investing）。投资者根据预期进行投资的主要立足点，是通过谨慎分析企业未来的发展前景，来判断企业的现时价值，而这种价值在过去被低估了。目前这种论点获得了广泛共识。书中描述的预测企业未来发展前景的工具就是所谓的标准。以投资者的眼光来看，现时的股价对企业来说首先是一种低估的评价，这种评价不能促进企业的数字化变革。
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以投资者的眼光来看，现时的股价对企业来说首先是一种低估的评价，这种评价不能促进企业的数字化变革。
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另一方面，利好的消息是：一家保险公司为了维持市场领先者的地位，不一定非得成为谷歌。一家食品零售企业不需要具有像亚马逊公司那样的数字化竞争力。具有高利润值的电信企业也没必要像脸谱网一样那么了解自己的用户。但是，它们必须在它们所在的行业里成为智能数据冠军，比行业里的其他企业具备更强的数字化竞争力。
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[1]德国大型时尚电商，主营服装和鞋类。——译者注
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[2]Bestandsgarantie，在英文中是grandfathering，译为“祖父制”“祖父条款”。祖父条款是一种规定，它说的是，某些人或者某些实体已经按照过去的规定从事一些活动，新的法规可以免除这些人或者这些实体的义务，不受新法律法规的约束，继续依照原有的规定办事。——译者注
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智能数据：如何挖掘高价值数据 [:1704272159]
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智能数据：如何挖掘高价值数据 第3章 智能数据冠军——选择正确的数据是成功的基础
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“每天，我们每秒制造出的数据量相当于美国国会图书馆全部馆藏的3倍。但是，它们大多数是像YouTube上的影片，或是像13岁小孩之间谈论下一部《暮光》系列影片的短信一样。
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——纳特·西尔弗
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聪明的数据使用者
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亚马逊首席技术官沃纳·威格尔（Werner Vogels）宣称：“我们从来都不嫌信息太多，信息越多越好。”从理论上讲，这有一定道理，但从实践上来看，这完全是个谬论。
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很多企业的IT系统都是满负荷运行。这些系统自然不是可任意延展的。给系统扩容往往会比预计的情况花费更长的时间和更多的费用。将数据和应用转移至“云端”，从技术上看同样也是很艰难的，而且基本上，花费也总是超预算。与此同时，还要考虑系统安全和数据保护问题。
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纳特·西尔弗（Nate Silver）是统计学家和知名博主。2008年美国大选之前，他所掌握的数据量肯定远比手握大量预算的美国选情机构少。他在自己用虚拟名字申请开设的个人网页FiveThirtyEight.com上发表了他关于奥巴马将会获得第一次总统竞选胜利的预测。他准确的预测使电视上德高望重且手握大量数据的媒体评论员们显得十分落寞。实际上，美国50个州的投票结果被纳特预测对了49个，只有印第安纳州的投票结果错了。在2012年奥巴马第二次参选美国总统的时候，纳特准确预测了全部50个州的投票结果，其中包括了“摇摆州”和哥伦比亚特区。
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如果世界上存在一种像诺贝尔奖一样的奖项，用于表彰过去一年中最聪明的数据使用者的话，那么纳特·西尔弗绝对是最具竞争力的候选人。评奖委员会可以在颁奖词中做如下描述：
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纳特·西尔弗在经初步研究后提出了正确的假设，而后又根据这一假设挑选出了正确的数据。他遵循“试错法”来不断优化他本来已经很简洁的预测算法，使整个预测系统具备了自我学习功能。在与假设的不断比较中，他反复问自己：从人为估算角度来看，哪些关联是真正重要的？哪些关联只是出于预测系统统计方面的需要，才看起来显得重要？
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对纳特来说，只有数据量少，他才能真正地利用这些数据。这位来自密歇根州不惹眼的统计学家的大数据分析成功事迹的迷人之处在于：事后再去审视，他对于选情的研究与人类基本常识相比，是一种变异形式。所谓的人类基本常识是这样的，一个小男孩跟他的父亲说，刚刚看到前面路上有5元钱，他的父亲回答道：“孩子，那现在肯定没有了，早就有人把它捡走了。”
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纳特·西尔弗创造性地优化了选举结果预测，基本思路很简单，那就是群体智慧优于某一个专家的个人智慧。之前是因为令人难以相信，所以没人真正利用这一点。来源于多个选情预测机构的分析手段肯定比其中某一个机构的分析更能够给出接近真相的预测结果。如果将这种大数据分析理念移植到商业层面，那么我们可以得出这样的假设，即大数据分析的“硕果”藏得很隐蔽。
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在这个移植过程中自然会有一些注意事项，而且也很难想象，大多数行业的数据挖掘者会像选情研究人员那样错过真正重要的信息。但从过去10年我们的项目研究经验来看，基本上都证明了：
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超多的超级“硕果”都隐藏得超级深！
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只有当我们抛开了那些时髦话和与之相关的、看似具有说服力的观点时，我们才能真正收获这些“硕果”。换句话说就是，我们必须运用正确的方法，系统地去寻找真正有用的信息。
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找对数据比拥有超多数据更有用
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如果想收获“数据果实”，我们必须注意以下几点：
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☆正确的数据