在我看来，所有的数据产品都是与决策相关的。也因此，数据优化的应该溯源于人或者机器中分析决策的每个环节，不断更新你的锚点。
打破一个决策，首先要知道人们如何决策，以及有了新数据又如何改变决策。这两者间的区别是什么？会带来什么价值？大决策往往是由一连串的小决策组成的。比如快的打车APP提高效率的关键点，在于如何让司机的数据与用户的数据关联，同时如何不断交叉比对历史数据，找到最高效的匹配。这其中最关键的是如何衡量数据回流的效用，在动态中，找到新的锚点。
如今传统企业已经到了必将需要融入互联网之中的时刻，这个时候实时数据就是你的新数据资料。当中的能力最为关键的是对实时数据的还原、提炼，并为企业所用。这就是一个“数据”持续优化决策的过程——看清楚“你自己”的动态过程。
通用电气CEO杰夫 伊梅尔特曾说：如果昨晚你睡觉时，GE还是一家工业公司，那么今天醒来就会变成一家软件和数据分析公司。
作为传统工业的代表，通用电气都想通了，和人家说，我已经拥有千万级的数据点，传统企业还有什么可犹豫的？
作者：车品觉 via：福布斯中文网