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Top News In Ali Baba Business School Chair Professor Today - Breaking & Trending Today

機器遺忘 談何容易 (車品覺)

機器遺忘談何容易 (車品覺)
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大數據管理戰略 (車品覺)

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城市數據助企業決策 (車品覺)

別以為城市數據營運與企業無關，其實兩者是殊途同歸。（中通社資料圖片）
須知道城市要把數據運營好，先要明白「用」好數據不容易，「養」好數據更難。
城市的可持續性發展議題被高度關注，在日趨嚴峻的大環境下，探尋技術革命來提高城市管理者服務市民的能力是非常迫切的。經歷超過十年大數據時代，遇到不少數字化轉型的成功和失敗例子，其中有中小企、城市及擁有豐厚資源的上市公司。總結經驗後發現，業務性質雖然五花八門，但八成在轉型所遇到的困難有着很多共通點，典型例子都在於管理方式與技術發展上銜接的問題，一方面可能是業務主管對科技的不理解，另一方面可能是技術人員對業務不熟悉所致。
「用」好數據不容易，「養」好數據更難。（法新社資料圖片）
這本書從開始就以全局的角度去描述數據在 ....

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決策者須學會與雜訊共存 (車品覺)

每個人的噪音源頭皆不盡相同，可能源自情緒，又或許是突如其來的訊息，簡單如昨晚睡得不好。（Freepik網上圖片）
上期提到諾貝爾經濟學獎得主、87歲高齡的丹尼爾．卡尼曼（Daniel Kahneman），早期專門研究行為經濟學，其新作《雜訊：人類判斷的缺陷》（
Noise: A Flaw in Human Judgment），讓筆者對未來數字經濟倍感擔憂，基於大量數據所衍生的人工智能（AI），也許會因雜訊而扭曲，成為錯誤判斷的罪魁禍首。
現實生活中亦充斥雜訊，有用的訊息與噪音夾雜一起，無奈也要從中作出抉擇或篩選。筆者以女兒近期升中面試的親身經歷為例，學校安排考生面試的先後順序、面試老師的安排、試題設計，再加上遠程面試時，畫面與聲音的質素等，每一個環節都有機會釀成面試的雜訊。可想而知，儘管學生成績相若，惟要在競爭激烈的Band 1學校� ....

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數據分析師須具思考方式能力 (車品覺)

本文作者車品覺，為紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」。
道出這本書為什麼令人神往之前，我想先交代自己的心路歷程。筆者第一次對丹尼爾的關注，源於自己在建立阿里巴巴數據分析師團隊的過程中，CEO及高管對數據分析師有兩種極端的態度：1）更習慣相信自己的經驗及直覺判斷；2）數據分析結果太膚淺，缺乏洞察力。箇中比較容易概括的因由是數據分析師對業務的理解不足，除了業務理解外，技巧和思考方式都是數據分析師缺一不可的3項關鍵能力。
丹尼爾．卡尼曼最近出版了一本新書《噪音：人類判斷的一個缺陷》。（網上圖片）
其中以思考方式既少被提及，又很容易被忽略，有見及此，我在阿里巴巴的內部培訓上對此尤其重視，會為加入支付寶的分� ....

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