透明化有助於對抗演算法的偏見，但也會使組織容易遭到網路攻擊。可以說，在資料分析領域，人們認為資料愈多愈好。但在風險管理中，資料本身通常是不利因素的來源。因此，為了克服人工智慧的這種矛盾情形，組織必須仔細考慮要如何管理人工智慧的風險、提出關於這些風險的資訊，以及如何分享和保護這些資訊。

如果不能使用數據資料做出更好的決策，就是在浪費資料。如果決策者不理解分析結果的意義，就無法放心根據分析結果做決策。你不一定非得是數學或統計專家，但你必須學會運用分析思維的三大階段。

迴歸分析能協助我們探索兩個變數之間的關係，且迴歸分析的一大好處是，能夠檢視多個自變數如何影響因變數。我們如何善用迴歸分析加強自家的業務營運？

麻省理工學院研究員麥可．許瑞吉解釋，如何善用員工的個人科技。在大部分企業，員工會使用自己的行動裝置，如智慧型手機和平板電腦，取用工作所需的應用程式。應用程式可提高人們的生產力，可協助你的員工找到重要的資料和分析，可協助他們迅速回應顧客問題。那是好東西。

為了建立欣然接受數據資料、分析科學、人工智慧等新技術的企業文化，加拿大道明集團旗下的道明財富公司打造出一項稱為「財富ACT」的計畫，希望促使業務部門的中高階主管了解科技能如何協助業務。實施之後的成效不錯，已經協助道明集團邁出一大步，打造以科技為重的企業DNA。

有時候，你的企圖心不需要這麼大。

正確的數據資料，可協助管理員工離職風險。

目標錯誤不僅打擊銷售團隊士氣，還會損害利潤。