傳統企業做決策，很多是靠老闆或高管自己拍腦袋去定調，憑著他們在商場的經驗或市場觸覺，或者委託協力廠商的調研公司作分析和研究，去支撐老闆們的決定，尋找認同感。這個做法，在過去未出現互聯網的時代可能是對的，但也曾經出現過災難式的誤判，令原本擁有優勢的企業落後於人。80年代初麥肯錫曾經為AT&T做了一份移動電話的報告，認為未來全球只有200萬的用戶市場，不值得投資和開發這個產品，今天便知道這份報告錯得很厲害，原因可能用了錯誤的數據或演算法，或撰寫報告的人有前設，令AT&T在當時擁有巨大優勢也不可以更上一層樓。

　　智慧企業的商業決策是倚靠大數據和演算法，很多人一聽到數據已帶有色眼鏡，認定數據會造假或以此騙人，但是數據是足夠大數量和是一些真實成交的數據，而演算法是經過深度電腦學習的話，其決策的命中率就會非常之高。讀者看了一大堆文字肯定搞得一頭霧水，但筆者只講一個例子便會弄明白。Netflix是典型的智能企業，而CNN是傳統企業，Netflix可以從觀眾的瀏覽次數、停留時間、搜索習慣等形成實時的活數據，只要演算法寫得好，便會知道觀眾喜歡看甚麼類型的節目？哪個演員組合更賣座？所以他們投放的製作叫好又叫座，每粒子彈也沒有浪費。

　　傳統的電視台是廣播，數據的回饋有一段時間，也倚靠協力廠商用傳統方法做統計，偏差往往很大，決策也是靠高層憑經驗去敲定，收視並不穩定要聽天由人。兩個企業在長時間軸肯定智能企業跑贏，因為他們做每一次的決策的勝算也高，在大數據法則之下，智能企業會把傳統企業淘汰，Netflix便是最好例子。

　　90年代初，里安房地產開發上海瑞虹新城的時候，也是沒有採納當地的數據，只是照搬開發沙田第一城的經驗，沒有考慮房型和朝向的問題，故第一期的銷售並不理想。其實每一個城市或地區的要求都不一樣，需要靠數據去支撐決定項目設計，今天的數據要求是即時性及運用算法，推算會得到更精準的產品符合消費者的要求。

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