数据库被称为“关系型”，但如果数据是一个人，我会用“复杂”来形容我和她的关系。我会给你一些细节，但我想知道我是否孤身一人。如果您分享我的感受，请在下面给我留言。 一方面，我喜欢数据。有利的数据可以帮助我证明我的决定是正确的，并在面对质疑时为我辩护。另一方面，她也可能反复无常，甚至反复无常。为什么她只给我部分答案，并且在我最需要她的时候却消失了？在某种程度上，我认为我们都对数据又爱又恨。有时，她把我们变成英雄。其他时候，她会用断章取义的数字背叛我们。这种经验的二分法导致我们谨慎对待数据：我们渴望利用她的力量，但又担心被烧毁。 我们可能应该首先承认，虽然我们迷恋数据，但我们并不真正了解她。我们习惯于根据少量数据和大量直觉来做出业务决策。对于我们许多人来说，数据世界是陌生的。对我来说，直到 20 岁我才拥有了我的第一台电脑。

每秒通过互联网传

输的数据比我拥有那台电脑时整个互联网上存储的数据还要多。[i] 因为我们并不是在数据中长大的，我们需要时间来习惯将她有效地纳入我们的决策中。 然而我们发现很难相信数据，因为她似乎没有忠诚感。每个人都认为她站在他们一边。无论争议是政治、体育还是商业，都无关紧要。我们永远是对的，并且我们有数据来证明这一点。不同的选民甚至可以看到完全相同的数字并得出截然不同的结论。每个选举年我们都会被这种现象的例子淹没。 也许我们对数据的不熟悉导致我们对她能为我们做的事情抱有不切实际的期望。数据并不关心对与错。她只回答事实问题：“我的损失率是多少？” “我的保单保留率是多少？” “如果我排除超过 5 万美元的索赔，去年我有多少索赔？” 但这些事实只能让我们实现目标的一半。因为我们不仅仅想知 科威特手机号码列表 道我们的损失率是多少，我们还想知道这个数字是否有用。而这正是数据无法帮助我们的地方。当然，更多的数据可以为我们提供更多的背景信息，但最终好与坏的问题需要人类的判断。

期望数据能够回答道

德问题将会令人失望——这已经发生在我们所有人身上。 我们可以放心，这条路以前就有人走过。五百多年前，古腾堡的印刷机大大降低了书籍的生产成本。在印刷机出现之前，书籍是稀有的——属于僧侣和抄写员的领域。古腾堡诞生后短短五十年，估计印刷了两千万册书籍[ii]，为不断壮大的有文化的中产 欧盟电话号码 阶级实现了知识民主化。考虑到与当今的相似之处是很有趣的。五十年后的世界会是什么样子？没有人知道，但可以肯定的是，数据素养将成为一项功能要求。 等供应商正在推出解决方案来满足这一要求。以我们行业特定的方式，数据素养就是 的全部内容。所有 客户共享的通用技术平台和数据模型使社区基准和精选的外部内容实时可用，所有这些都没有实施项目或前期风险。我们认为现在从事保险行业是一个激动人心的时刻。与此同时，如此巨大的变化也可能引发一些焦虑。“我的组织可以吸收所有这些数据吗？我如何确保它不会被误解或滥用？” 这些担忧都是有道理的。

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