1989 年为了是否提供脱脂牛奶，星巴克管理层展开激烈的辩论（争论不休），各有各的理由。

CEO 霍华德觉得用了脱脂牛奶就意味着背叛引进意大利浓缩咖啡这一初衷等。

直到有一天，其去咖啡店目睹了一位女性顾客要加脱脂牛奶，但收到店员答复没有之后的无奈和叹气。

霍华德立马决定改变自己的态度，还是赶快试点吧，也别空对空争论不休了 …

传统的经济预测会依赖美国的供应管理协会制造业指数（ISM）、德国的经济研究所商业前景指数（Ifo）、中国的采购经理人指数（PMI）等。

新冠疫情期间，此类指数的时效性面临一定的质疑；而且很多来自调查对象的反馈，会因为情绪因素而失真。

彭博经济研究（Bloomberg Economics）提出了一种新的方法，基于电力需求、交通拥塞状态等高频数据来编制 26 个国家的经济预测数据。

彭博以 2020Q2 各国 GDP 为例，进行回溯测试发现：利用这些高频数据可以预测到各国经济活动变量的 76%。

而传统采购经理人指数之类的平均预测准确率只有 60%。

这个案例可认为是大数据在经济预测领域的应用。

Oliver Wyman 咨询公司的一项研究，归纳了工业互联网（IIoT）的层次结构和几种典型角色。

层次结构角度：应用层和平台层之间的 “Marketplace 应用市场” 是一个重要的 “小薄层”。这个小薄层的存在，可以让整个生态系统的覆盖范围大幅增加。

Microsoft Azure 定位基础设施层和平台层为主；Siemens Mindsphere 定位特定垂直领域的专家；HOMAG Tapio 定位应用市场；ThyssenKrupp MAX 定位特定工业应用服务商。

图二是 Oliver Wyman 对不同角色在工业互联网价值构成的预判。但如何理解这个变化？

一个典型误区：在 “总蛋糕”...