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3.做什么
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成功的智能数据企业会十分谨慎地使用有限的数字化资源。他们一方面避免重复劳动，不支持同质化应用项目，例如不重复支持客户关系管理领域的应用，另一方面，不在不切实际地构建大数据战略幻想方面浪费太多时间。他们做得更多的是结构化、系统性地分析企业的数字化潜力，然后列出发展重点。此处，有一个非常好用的工具，即所谓的数据热图。
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热图这个概念在当下很流行。早在1873年的巴黎市议会会议上，热图就作为一种可视化工具首次投入使用，当时巴黎对不同的城区进行了统计调查，热图的应用使统计结果更易于理解。
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抓住数字化机遇的核心是要做好两个维度的聚类分析。在智能数据项目中，我们在横轴上系统地归类现有数据，如果有必要，也会去获取易得的其他数据。例如，如果是一家汽车生产企业，那么横轴上的数据就可以分类为车辆数据、客户数据和生产数据。在纵轴上可以显示企业内的哪些人使用了这些数据。通过系统性地对比横纵轴的数据，我们可以相对快地鉴别出哪些数字驱动下的商业案例可以为公司和客户带来更大的增值。此外，热图分析可以使两个数字化项目之间可能的联系变得显而易见，以前可能没人发觉。
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原则上，此时人们已经非常清楚应该先做什么了。极有可能先做的事情与“为什么这样做”有关，至少在“怎么做”这个问题被良好地组织起来的情况下是这样。
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概率击败偶然
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如果我们从认识论层面出发，把所有数字化的事物再彻底地审视一下的话，我们可以得出如下结论：我们并不相信大数据理论家预言的“理论的终结”。当数据全然能够解释这个世界的时候，也并非说理论本身就走到了尽头。在没有意外发生的情况下，我们只能基于过去和现在的数据推测未来。但是生活却不是提前预设好的。在人类走向灭亡的最后一天，非理性行为和偶然事件会让预言家明白，他们也有预测不到的事情。同样，也不会有人能够长期地准确预测汇率和股市行情，但是，人们可以通过建模来探寻短期事件的发展机制。
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在没有意外发生的情况下，我们只能基于过去和现在的数据推测未来。但是生活却不是提前预设好的。
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反过来说就是，能够意识到预言家能力的有限性并接受这一现实，这也属于智能数据冠军企业的核心竞争力之一。这些企业也明白，预测水平会随着时间的推移得到优化。概率击败偶然不是绝对的，但是在数据分析方面我们会变得越来越智能。
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具体到企业经营的日常工作中，是这样的：智能数据分析会利用所有经实践验证过的分析工具，这些分析工具能够协助我们加深对客户的理解，借助这些分析工具，我们可以影响客户的行为。但是，有一些分析工具是不会被选用的，例如那些无法评估其使用效果、对企业人力和财务造成负担的分析工具；还有一些技术分析手段因“自恃过高”也不会被选用，它们认为具有自学习功能的机器可以完成一切，企业原有的人员和模式都已经多余了。
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智能数据冠军企业认识到，通过改革成为具有数据分析能力的市场竞争者是一个长期且艰辛的过程。它们也并不会去指望，通过一两个智能数据项目，就能够多快好省地打开全新的、高潜力的商业模式的大门。相反，他们认为，智能地、持续地经营数据是多层面价值创造的“启动程序”，同时，从长期来看，也是巩固既有竞争优势、获得新优势的重要因素之一。欲知详情，请看下一部分。
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智能数据：如何挖掘高价值数据 [:1704272160]
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智能数据：如何挖掘高价值数据 第二部分 智能数据的循环
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智能数据：如何挖掘高价值数据 [:1704272161]
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第4章 五步流程实现增值
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提出正确的问题
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“计算机没有什么用处。它们唯一能做的就是告诉你答案。”这句话出自巴勃罗·毕加索。众所周知，作为画家，毕加索擅长用极其扭曲的方式来表现客观现实，但他却不是数据分析方面的专家。像所有伟大的艺术家一样，他对当时的时事话题有着独特的感知能力。
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从毕加索所生活的时代到现在，信息技术的发展是否明显快于现代绘画艺术的发展，这个问题的答案是开放性的。可以确定的是，计算机系统在处理艺术问题方面始终有些困难，比20世纪60年代信奉科学技术的未来学家预言的还困难。IBM的沃森认知计算系统可以解码语言，能够理解上下文的意思，可以基于前期输入的报纸杂志信息和维基数据库回答测试题目，回答速度和准确度超过之前任何一位《危险边缘》人类冠军。但就算现今我们超智能的IT系统很聪明，能够提出令人感到意外的问题，它们大部分还是存在一些问题的。
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日常生活的实践经验可以让我们认识到：
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以数据为基础的价值创造的潜力不一定来源于数据本身。