पछिल्लो महिना, हामीले आत्म-सेवा BI को फाइदाहरु को बारे मा छलफल गरीयो हाम्रो ब्लग मा। स्वयं सेवा BI को एक जोखिम यो हो कि डाटा प्रत्येक व्यक्तिको व्याख्या को लागी खुला छ, र यसैले राय र पूर्वाग्रह को विषय हुन सक्छ। हाम्रो समाज डाटा मा अधिक निर्भर हुन्छ, जहाँ त्यो अन्तर्ज्ञान छोड्छ? के एक बिना अर्को अस्तित्व छ?
गार्टनर रिसर्चका वरिष्ठ उपाध्यक्ष पीटर सोंडरगार्डका अनुसार, "सूचना २१ औं शताब्दीको तेल हो, र एनालिटिक्स दहन इन्जिन हो।" तर जसरी डाटा आफैंलाई समाज को हरेक पक्ष मा धेरै भन्दा धेरै एकीकृत गर्दछ जसरी हामी यो जान्दछौं, त्यो अन्तर्ज्ञान कहाँ छोड्छ?
आखिर, यो आइन्स्टाइन आफैं हुनुहुन्थ्यो जसले भन्नुभयो "म अन्तर्ज्ञान र प्रेरणा मा विश्वास गर्दछु। म कहिलेकाहीं महसुस कि म सही छु। म गर्दिन चिन्छु कि म छु। "
तर वास्तव मा डाटा बनाम अन्तर्ज्ञान को बहस बुझ्न को लागी, हामी बुझ्न को लागी यी प्रत्येक को प्रतिनिधित्व गर्दछ।
डाटा बायाँ मस्तिष्क हो। यो तार्किक र गणना छ। यो गणितीय र वैज्ञानिक छ। तपाइँ यसलाई स collect्कलन गर्न सक्नुहुन्छ। तपाइँ यसलाई परीक्षण गर्न सक्नुहुन्छ। यो ज्ञात, तथ्य, र कारण मा आधारित छ।
त्यसपछि त्यहाँ अन्तर्ज्ञान छ। यो "थाहा" को एक पुरानो एम्बेडेड भावना हो। यो सहज छ। यो सही मस्तिष्क हो। यो हाम्रो वातावरण को एक शारीरिक जागरूकता र डाटा को एक उप-सचेत भेला हो।
त्यसोभए तपाइँ कुन अधिक, डाटा वा अन्तर्ज्ञान मा भरोसा गर्नुहुन्छ?
पहिले डाटा हेरौं।
डाटा नवीनता चलाउँछ। यो जम्मा गरेर हामी न केवल भविष्य को आकार मात्र यो भविष्यवाणी गर्न को लागी सक्षम छौं। यो तपाइँ वा तपाइँको व्यापार एक प्रतिस्पर्धी किनारा दिन्छ जब यो सूचित निर्णय गर्न को लागी आउँछ। यसले तपाइँलाई वांछित परिणाम प्राप्त गर्न मद्दत गर्दछ र तपाइँ रणनीति बनाउन मद्दत गर्दछ जब समस्याहरु को समाधान को लागी खोज।
डाटा को उपयोग गरेर र आपूर्ति र माग को कानून को पालन गरेर, ट्रेविस Kalanick, उबर को सह संस्थापक, गतिशील मूल्य निर्धारण लागू गरे, जब चार्ज अधिक छ र जब यो कम छ, जब लामो समय मा ठूलो भुक्तान गरीएको छ चार्ज। जेफ्री मूर, लेखक र Salesforce, माइक्रोसफ्ट, र गुगल जस्ता कम्पनीहरु को लागी उच्च प्रोफाईल सल्लाहकारले भने: "ठूलो डाटा बिना, तपाइँ अन्धा र बहिरा हुनुहुन्छ र एक फ्रीवे को बीचमा हुनुहुन्छ।"
अन्तर्ज्ञान
अर्कोतर्फ, दृष्टि तपाइँ एक व्यक्ति वा एक कम्पनी को रूप मा डेटा द्वारा व्याख्या गर्न सकिदैन। त्यो अन्तर्ज्ञान हो। यसले तपाइँलाई ठोस तर्क बिना निर्णय गर्न मद्दत गर्दछ, जुन डाटा मा हाम्रो बढ्दो निर्भरता दिईएको छ, एक भयानक विचार जस्तो देखिन्छ, तर धेरै पटक यो ठूलो बन्द तिर्छ।
बिल एलन, १ 1950 ५० को दशक मा बोइing्ग को सीईओ एक दृष्टि थियो कि बाँकी कम्पनीले देखेनन्। त्यतिखेर बोइingले मात्र रक्षा उद्योगका लागि हवाईजहाज बनाइरहेको थियो तर उसको अन्तर्ज्ञानले उसलाई भन्यो कि उसलाई एउटा व्यावसायिक विमान बनाउन आवश्यक छ। उनले आफ्नो बोर्डलाई यो भन्न को लागी कडा संघर्ष गरे कि एक वाणिज्यिक विमान को उनको दृष्टिकोण बोइing को भविष्य हुनेछ। त्यो विमान ट्रान्सकन्टिनेन्टल एयरलाइनर, 707०XNUMX थियो, र यसले हवाई यात्रामा क्रान्ति ल्यायो जस्तो कि हामीलाई थाहा छ।
न्यु जर्सी इन्स्टिच्युट अफ टेक्नोलोजीको एक अध्ययनले पत्ता लगाएको छ कि int१% उच्च अंतर्ज्ञान स्कोर भएका सीईओहरुले आफ्नो ब्यापार हरेक ५ बर्षमा दोब्बर बनाउँछन्। पनी अमेरिकी सेनाले सैनिकहरुलाई आफ्नो 81th औं इन्द्रिय परिष्कृत गर्न मा लगानी गर्दछ किनकि अन्तर्ज्ञान कहिले काहिँ युद्धको मैदानमा बुद्धि भन्दा धेरै मूल्यवान हुन्छ।
अंतर्ज्ञान + डाटा =
तर किन डाटा र अन्तर्ज्ञान एक अर्काको विरोध गर्न पर्छ? आखिर, ती दुबै को उपयोग synergistic, सन्तुलित, सम्पूर्ण मस्तिष्क सोच छ। डाटा तपाइँको निष्कर्ष प्रासंगिक बनाउँछ र अन्तर्ज्ञान एक पेट भावना संग कि पुष्टि गर्दछ। तपाइँ एक सिद्धान्त बनाउन को लागी अन्तर्ज्ञान को उपयोग गर्न सक्नुहुन्छ र त्यसपछि डाटा संग परीक्षण गर्नुहोस्। अनिवार्य रूपमा, अन्तर्ज्ञान मात्र डाटा को अर्को रूप हो।
आविष्कार विशेषज्ञ बर्नाडेट जिवा भन्छन् कि हामी ई बिना निर्णय गर्न सक्दैनौंmotion, न त डाटा सधैं व्यवहार को एक सही प्रतिनिधित्व हो। उनले २०१ presidential को राष्ट्रपतीय चुनावलाई यसको उत्तम उदाहरणको रूपमा उद्धृत गरे। "डाटाले एउटा कुरा भन्यो, र वास्तवमा" वास्तविक "कहानी हाम्रो नाक मुनि थियो, र हामीले यसलाई बेवास्ता गर्यौं।" वास्तवमा, अन्तर्ज्ञान र डाटा विज्ञान हातमा हात जान्छन्। अन्तर्ज्ञान तपाइँ अवधारणाहरु को एक समझ र कसरी उनीहरुलाई लागू गर्न को लागी, साथै डाटा को संदर्भित गर्न मा मद्दत गर्दछ। त्यहाँ अदृश्य र अंतर्ज्ञान संग व्याख्या गर्न को लागी डेटा मा निहित जानकारी छ।
मँ लेखक म्याल्कम ग्लेडवेल बाट एक उद्धरण संग छोड्छु। "एक पलक झिम्काउने मा धेरै तर्कसंगत विश्लेषण को महिनाहरु को रूप मा हुन सक्छ।"
सबै भनिएको छ, तपाइँ कुन मा अधिक भरोसा गर्नुहुन्छ? के तपाइँ अधिक डाटा संचालित, सहज, वा दुबै हुनुहुन्छ?
