张礼立：确保数据真实性将成为强大市场领导力的基石

人类社会的发展史就是一部对抗不确定性、寻求人类命运发展确定性的历史，对不确定性的恐惧和对确定性的追求一直伴随着人类社会的发展和演进。社会的整个发展过程中，每一个个体、族群、部落、企业、国家 等都会面临着各种各样的挑战，例如，国家间的战争和冲突、自然灾害、 个人或团体的竞争等。人们都不可避免要在不确定性的环境中进行决策， 这些决策正确与否直接影响个体的幸福、部落的兴衰、企业的成长、国家的繁荣甚至历史的走向。

对不确定性的恐惧是人们认知社会规律的内在动力。化解不确定性有 “三部曲”: 第一，理解和认识世界运行的规律，是化解不确定性的逻辑起点; 第二，理解运行规律之后还要对未来将会发生什么进行预测，这是决策的基础和依据。第三，控制是将决策付诸行动的具体路径。

因此，了解数据的异常，有助于企业规避虚假数据所导致的错误决策， 要做到率先探查数据，并且消除造成失实数据的原因。但是原本利用这些实时数据来钻空子的人，不一定会配合，反而会加剧数据操控。虽然极个别数据超过异常范围或许还无伤大雅，但是一旦形成规模，就会造成极大的业务影响。例如，如果网约车司机有组织的同时收工，将造成约车平台上司机短缺，进而哄抬价格，这些人为实现自身利益对规则加以利用，但运营企业却因此要付出效率的代价。

动态定价算法以及消费者的反馈也表明，企业越来越需要了解披露或隐瞒数据的动机。例如，网上零售商每年花费数千亿美元，根据邮政编码或家庭收入在线发布广告并制定价格，但这种做法与消费者之间的隐私偏好相冲突。如果有众多试图欺骗算法的人，或者更多的是为了保护网络隐私，无意间采取欺骗算法的行为，例如，消费者网购时可以安装跟踪或者类似于浏览器的插件，在后台生成随机查询(只是由机器人点击广告)， 从而掩盖个人的真实搜索历史数据，并且误导广告商。在这种情况下，企 业将不仅面临经济损失，更会有收集错误信息数据而导致行动出现偏差。 

但是系统中的不良数据并不一定都是人为的，也可能是流程未按预期进行运作。企业如果能及时发现潜在欺诈行为，将有效改善系统的数据的真实性。因此，企业应不断完善系统本身，做到减少数据噪音，暴露真实的威胁源，在这个基础上对可靠数据进行评价，从而制定推动未来的关键决策。

总之，数据是数字化企业的命脉，也是支持复杂的业务决策、驱动持续增长的保障，而强大的网络安全和数据科学能力是构建数据智能体系、 确保数据准确性的先决条件。因此，确保数据真实性将成为强大市场领导力的基石。当企业大量投资自动化数据驱动系统时，确保数据的真实性是第一要务。试想，如果机器视觉系统无法区分停车标志与其他道路标志， 却植入到自动驾驶车辆中的话，那么误导性数据无疑会酿成严重交通事故。随着人工智能介入越来越多的关键性业务决策，数据偏差将形成更大的威胁，扭曲决策并破坏业务洞察力。■