爱华网过去倚赖直觉作决策的人，现在逐渐落后于新兴的超强数据思考者，我们称这些人为「超级数据达人」，擅长在庞大的数据库中钻研，找出隐藏在各项数据之下的关连性。什么是「超级数据解析」？ 是一种数字决策的方式，会去分析数据库中大量的数据，然后从统计的角度来预测可能的发展，并依此判断哪种决策最可能成功。实务案例如下：很多人会用音乐网站iTunes的最热门下载排行榜来判断，哪些歌曲会走红，哪些只是陪榜。亚马逊网络书店的畅销书排行榜，利用所谓「群众智慧」的例子，其实也就是说众人的推荐效果往往优于个人的推荐。要寻求群众的集体智慧，可以计算群众的平均评价。要能实际成功运用超级数据解析，必须具备以下几项条件：大量的数据数据：企业除了可以在公司内部自建数据数据库，也可以委由专擅数据仓储的公司来代劳。强大的计算机计算能力：这部分不论是在处理效能或是成本效益上，都持续稳定成长中。企业显然必须有能力快速筛选数据，达成有用的结论，这样手上握有的消费者数据才有意义。
精准的追踪系统：也就是汇集与比较不同测试结果的能力。企业如果没有建置一套系统来追踪营运状况，就很难掌握全局。举例：搜寻网站Google让使用者可以很方便地测试不同广告，并比较其广告效果。Google允许购买「关键词广告」的广告主用2则广告进行测试，刚开始2则广告会轮流出现，然后该公司的软件会判断哪一则广告吸引的点阅次数较多，并自动选择刊登点阅率较高的那一则广告。只要在短短数日之内，就可以透过成千上万的点阅人次来搜集实际反应。目前的应用状况 「超级数据解析」不只适用于商业界，其技术与益处现在也开始逐渐进入政治界与医学界，尤其在医学界。以下为运用超级数据解析的案例：美国的「医疗照护促进学会」是走在实证医学尖端的组织，该学会检视病患死亡的原因，并且设法找出是否有大规模的统计证据，显示有哪些方法可能降低这些风险。譬如，很多病人在手术后会产生肺部感染的现象，随机试验显示，只要将病床头部的部分抬高，并增加清理病人口腔的次数，便能大大降低感染的机会。即使有着明显的关连性，医院仍然不愿意改变一贯的作业方式。为了挑战这种心态，医疗照护促进学会推动了「10万个生命活动」。这个活动的重点是，如果医院能够在照护上施行他们所建议的6项改革，就可以避免10万名病患的死亡。结果有3,000家以上的医院参与这项计划，其中有约1/3同意6项改革全数施行，并且有一半以上的医院至少采纳3项建议。18个月之内，该组织就宣布这项活动已经成功地超越原订目标。对照活动前后各医院的死亡率可以发现，这6项改革避免了大约12万2,342件在院死亡案例。从案例明显看出，超级数据达人的表现远远超越传统的专家学者。可能的原因如下：专家学者难免会有个人的偏见和偏好，这会在无形中影响到他们的预测，而统计的程序完全依照数据。大多数人往往对于自己预测的能力过于自信，使自己在新证据出现时无法尽速调整，计算机则完全不会有这种问题。人类生来往往就会太过重视不寻常的事件，这可能会减损我们精确预测未来的能力。统计的程序不仅可以使预测更准确，还可以说明这项预测的准确程度，这正是人类有所不足之处。
