在以前，数据往往只被显示，不被存储；慢慢地，人们需要随时随地查找数据，随之，存储数据的概念被普遍认知；再慢慢地，人们渐渐产生了数据思维，发现可以通过观察数据来制定运营策略；当进入了互联网时代的爆发期，此时产生了大量的数据，人们通过数据挖掘，收集了大量的外界数据。数据中台就是一个在数据层面上为企业业务提供帮助、决策的一个工具。

数据中台将数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，最终形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。数据中台支持海量数据的存储、计算、产品化包装，为前台基于数据的定制化创新以及为业务中台基于数据反馈的持续演进提供强大支撑。数据中台可以解决数据孤岛、数据资产流失、数据服务能力不足、数据价值低等相关问题，最终使数据能够赋能业务场景、产生业务价值。

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认知失调是一种紧张状态，当一个人持有两种不一致的认知时便会发生，不一致的认知可以是观念、态度、信仰等。

决策AI率先在互联网行业落地并创造显著商业价值，目前逐步向银行金融及各行业具备完善信息化基础的行业龙头渗透。以银行为代表的金融行业是次于互联网、政府的数字化转型先锋行业。银行业资产规模大，有充足的数字化研发投入资本，在金融领域数字化转型最早，拥有丰厚的技术储备与IT人员，且商业流程基于数据，具备良好的数据储备。此外，零售、餐饮行业的数字化程度也较高，具备决策AI落地的潜力。

►认知门槛：企业落地AI的认知门槛可大体分为两类，1）高管团队对AI创造增量价值的认知和推广意识不足，根据灼识咨询，国内72%企业处在AI落地的单点试验和局部推广阶段，AI厂商的早期推广核心在于增加公司核心管理层对于AI应用的认知，即从0至1过程；2）业务部分与技术部门的认知结合不充分，深度学习具有较高技术门槛，业务人员也具有自身深刻的业务积淀，传统模式下技术人员难以高效地将AI技术服务于业务，因此，通过平台将技术与业务的认知相结合是亟待解决的问题。

如何让人们多做他们已经同意的事情？

对于决策智能的定义，从不同的角度有不同的理解。维基百科认为它是一门通过运用社会科学，决策理论和管理科学中的理论知识来扩展数据科学的一门工程类学科。知名科学社区Towards Data Science给出的定义则强调：决策智能是关于做选择的科学，它融合了数据科学、社会科学和管理科学，人们用它来改善生活，提升企业价值，以及改变世界。

全撤

与ChatGPT的聊天截图

（1）行为需要自己负责；

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