每个领导者都会制定大量决策。每项决策都取决于相关信息。无论领导公司、政府、军队还是家庭都不例外。
过去50年来，领导者获取的信息在质量和数量上发生了一次重大变革。工业时代被信息时代所取代，这在很大程度上是因为竞争基础已转变为知识、专业技术和智力资本。的确，信息技术行业的最终价值从来都与芯片、计算机和软件无关。一直以来，该行业始终在努力帮助领导者充分了解企业各个领域中所有已经发生、正在发生和可能发生的情况。您能否发现关键模式？您能否从数据中提取出重要见解？您能否从制定和实施决策中除去延迟和成本？
从任何角度来看，现在都可以比以往任何时候更加准确地回答这些问题。然而，对于信息的数量和种类，以及在更加智能化的世界中制定决策的速度的要求也会有所提高。有多少信息？数字信息每天以350倍于所有美国大学研究图书馆内信息数量的速度不断增长。都有哪些类型？信息由数十亿人创作——并通过数万亿台智能设备、传感器和所有测量对象方法进行传输。至少有80%的新增数据为非结构化内容：电子邮件、文件、图像、病历、视频、音频以及更多内容。获取信息的速度有多快？为了跟上当前的交易速度，系统可能必须实时接收所有类型的活动信息，对其进行关联和分析，并以每秒超过6万次的速度（或300倍于蜂鸟振翅的速度）采取相应措施。那么，我们是否必须听任不可见的区域范围不断扩大？我们是否注定要在更大的海中捞取更多的针，由于知识获取的延迟而错失更多良机？
幸运的是，答案是否定的。现有技术可帮助捕获并处理所有这些数据，并将其转变为实际智能，而不仅是有条理的信息或知识。我们能够发现空前详细的关键模式。我们能够比以往更快地捕获并分析市场、发展趋势和消费者偏好的种种变化。如今能够以全新方式对高度复杂的系统和大型部门进行优化。“流计算”等新方法借助高级软件算法来跟踪新的刺激因素，分析活动数据，将其与其它相关信息相关联——并直接接入运营和物流系统，从而弥合思想与行动之间的鸿沟。
的确，基于重型数学方法（heavy-duty mathematics）的高级分析正开始使我们从进行“感知和响应”或“实时”决策制定转变到进行类似于预测的决策制定。
这有可能改变整个世界的实际运转方式。目前，保险公司已了解了数十亿份客户投诉的关键模式，从而能够更好地识别带有欺诈性的客户投诉。警察局正在将来自无数观察和设备的信息相互关联，以识别犯罪模式，从而帮助预防而非仅仅惩罚犯罪。零售商正在通过将库存商品与天气预报相关联来优化库存和运输系统——这远远好过将天气本身作为引导消费者行为的指标。
相关实例不胜枚举——而变化才刚刚开始。设想它如何能够转变企业和社会领导者所寻求的一切事物——我们追求经济发展、社会进步、环境可持续性和疾病防治的方法；我们彼此交互，并与世界交互的方法。
