先聪明的人工智能，也离不开普通员工

驰。过去，该公司毕竟无法再一将较大一其余部分数据资料生物学、密度、Core和变现重大项目跟普通职工紧密结合在一起。

为此，数据资料设计团队毕竟无法每天都和普通职工借此机会实习，体验他们的疑却时说和机遇，同意他们对数据资料的期望和关切。数据资料设计团队毕竟无法减低对大数据资料的非议，同时越来越注重赋予普通职工所毕竟无法的应用软件，以便他们实现论证并解决疑却时说。数据资料设计团队的快乐不宜来自经营营业额和服务对象的急于，而不是机敏的模标准型。

所有数据资料重大项目都不宜从此表两个疑却时说借此机会：

1． 这将触及哪些人？

2． 如何尽速让他们参加进去？

然后特地那些人和你一起实习，并在他们却时说“毕竟无法我们想到什么”时作出明确回答。

虽然值得注意中会他就会都能立即作出重大贡献，但他们理解的信息越多，可以作出的重大贡献就越高。也就是时说要有足球员培训和全力支持。数据资料设计团队毕竟无法把较大一其余部分实习主先用处传授普通职工所需的在岗数据资料技能。足球员培训的最佳间接地之一是建立“微处理器数据资料老板”（embedded data manager）互联网，这个互联网向业务政府部门汇报，因此跟普通职工足够接近，可以日复一日地包括借助。这些老板的另一个身份是扩展后的数据资料设计团队新成员。微处理器数据资料老板其下属都由他们设计团队中会的数据资料。专业数据资料医护人员就小规模数据资料研究和数据资料密度对微处理器数据资料老板进行时足球员培训，再由后者传授给设计团队新成员。这样他们就可以借助普通职工规划并收尾上述改良。

此类扩展标准型数据资料设计团队还不普遍性，但母公司、雪佛兰和科威特海湾金融机构（Gulf Bank）都已急于套用了这样的组织来进行，它们把微处理器数据资料老板称为“都由方”和“大使”（我曾与这些该公司密切合作）。除此以外建立的小标准型数据资料设计团队全力支持一大批微处理器数据资料老板，而每位老板再用将近三分之一的时间全力支持普通职工。举例来时说，在海湾金融机构，身兼数据资料和研究官梅·阿洛瓦什（Mai Alowaish）的三人设计团队就为一百多位“大使”包括全力支持。

普通职工的参加从毕竟上改变了该公司管理数据资料的方法。大家可以不想不想数据资料密度，这个巨大的疑却时说几乎影响着每一个人。数据资料设计团队不想通过清理数据资料来包括借助，他们用应用软件来扫描数据资料并找出有误。几周，他们全力以赴地予以显然，条件受限制就启动时冗余，否则就手动。这项实习既耗时又难于为。越来越糟糕的是，它总遇见也不就会结束，或许是该公司就会反复冤枉比方时说的有误。

还有一个越来越好的办法，其目的不是除去有误，而是定时针对其根源。这样，在微处理器数据资料老板的足球员培训和全力支持下，一个普通职工小设计团队就可以搜集出收尾实习所需的数据资料，审核数据资料密度，然后注意到并定时抓住数据资料密度疑却时说的根源，在短期内地将之肃清。比如，上序言指出“和病患重约接诊时间为什么这么难为”的人就注意到，造成该疑却时说的或许是并未人都由实时越来越新未公开。他们因此缩减了挂号步骤，由前台保证病患的最新联系电话准确无误。

有一个为数据资料设计团队而设的清脆表现形式，那就是将角度从“由内而外”变革为“由外而内”。这将随之而来医护人员的再一配备，配备方向则仅限于战略性疑却时说、小数据资料、密度疑却时说的根源以及赋能。

时说明了预估，之后努力

普通职工每天都和数据资料缠绕在一起。他们是南岸所不想象数据资料的消费者，也不想象出其他人先用的数据资料，他们用数据资料来想到决策并收尾实习，他们确保着该公司的数据资料资产，他们也可以看作小数据资料生物学家与协作者、消费者以及大数据资料生物学、智能和二进制转标准型行动中会的数据资料不想象者。从这个角度来看，像大多数重大项目所想到的那样把他们篓在一边比起很无聊。

统计学家塞缪尔·威尔克斯（Samuel Wilks）在将近70即已作出的例证印证了这一点，他转述科幻小时说大师艾伯特·乔治·威尔斯（H． G． Wells）的话时说：“遇见统计直觉就会像载入那样看作有效有权的必备能力。”虽然本文讨论的是该公司而非国家，并且对个人角色的定位是职工而非有权，但威尔斯这句话的精髓早已看作现实。是时候让他们几乎参加其中会了。

要想到的心里很多。都由人和该公司毕竟无法集中会精力，时说明了自己的预估，把职工会分到具体情况疑却时说上，并要求授予成效。我常常建议零售商从密度开始，这是因为如果操作合适，它就就会越来越快地随之而来研究成果，普通职工不对看作数据资料不想象者和使用者，而且数据资料的所有用处都以密度为基础。

本文列出的表现形式很难为，让他们几乎展现作用也毕竟无法时间。但从正确角度观之，它们几乎都显而易见，而且比不上过去越来越能让职工赢取符合，让该公司授予利润。

欧文·雷德曼（Thomas C.Redman） | 文

欧文·雷德曼是金融业决策和零售商关系建议机构Data Quality Solutions的总裁，有“数据资料博士”之誉。他借助该公司和个人，仅限于初创企业、跨国该公司、老板以及各级所有者，为他们规划出通向数据资料涡轮的未来路径。他尤其注重数据资料的密度、研究和组织能力。

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