这些方法可以通过预测分析驱

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解决这个问题的方法是向员工灌输成长心态让他们将失败视为一种学习经历并在下次更加努力地工作以取得更好的结果。当员工认为正是他们的努力工作使他们在工作中更加成功和聪明时他们就会有内在的动力去做得更好。奖励鼓励学习和自我发展的行为将更好地确保未来的良好结果因为组织本质上是在鼓励员工创造自己的好运气。仅根据人们产生的结果来奖励他们的另一个问题是这是一种错误的二分法。一个人要么成功要么失败。

然而成功或失败真的如表面所见吗例如 手机号码列表 谷歌是一家成功的公司吗谷歌之所以成功是因为它经历了许多失败这些失败帮助它学习并扩大成功。悉尼歌剧院是成功还是失败它的成本比最初计划的要高得多建造时间也比预期要长得多。它当时被认为是一个失败的项目但现在是世界上最具标志性的建筑。在一个不稳定不确定复杂和模糊的世界中成功和失败并不像人们想象的那样一成不变。世界成功的真正关键是人员和组织能够快速学习并适应快速变化。根据人们学到的东西和成长的程度来奖励他们会产生更理想的结果而不仅仅是奖励好的结果。




汲取过去的教训做出更好的数据驱动决策的关键乔金年月日随着物联网和互联设备的出现机构收集的数据量持续增长与管理数据相关的挑战也在不断增长。应对这些大数据挑战需要联邦专业人员使用适合混合云环境的新数据挖掘方法。动的自动化和智能决策来提高网络效率。今天的环境需要摆脱过去的数据分析方法过去的数据分析方法既耗时又需要大量的体力劳动。传统上数据分析需要对计算能力进行大量投资并且需要全天候工作的数据科学家团队来解析信息背后的含义。在物联网互联设备和混合云环境变得普遍之前这是很困难的。