如果我们将其与企业进行类比，通常会有一个点，此时有足够的信息来做出决策，但不一定足以使其成为一个好的决策。在这些类型的场景中，人们必须不断审查需要理解的内容，以根据新数据改进决策。随着数据的变化，必须调整决策和反应。有必要使用目前正在开发的基于行动和反应的方法，因为通常在危机中，没有历史数据可供借鉴。
在当前的危机中，科学思维在很大程度上得到体现，简报的例子引用了昨天所说的内容、被认为是真实的内容，以及正在采取的行动。
这样的研究“基础”是优秀科学的特征之一。我们知道科学总是在发展（无论是否处于危机时期）。我们将继续更多地了解冠状病毒对世界的影响。优秀的领导者（政府和企业）必须真诚地沟通；例如，采取一种态度，即与各国政府当前的情况共享最佳指导，并继续根据共同学到的知识来调整应对措施。测试和学习是必不可少的。
失败是基于迭代的学习的第一次尝试。
提出正确的问题！
数据不一定会“说话”；这是对数据的解释。然而，任何解释数据的人都会有偏 巴西电报数据库 见。不同的方法和技术都有前提条件。机器学习等方法通常需要一些培训或示例。
目前，我们还没有例子。我们需要做出推论、前进并得出新的结论。数据很重要，但前提条件、批判性思维、我们提出的问题以及我们挑战偏见的方式将帮助我们克服偏见。
提出问题来指导思考：需要什么数据？我们试图做出什么预测？学到了什么？它如何推动我们前进？
找到真相？
当我们问自己在任何危机情况下如何找到“真相”时，影响更多的是一个人在特定时刻相信什么以及为什么相信。将会有许多来自不同角度的相互竞争的“真相”，包括数据延迟、观察者的角度、故意更改或删除数据以及其他因素。在任何危机期间，可能没有绝对的真理。
这个想法是关注人们的信念和原因，以及这些信念如何影响所做的决定。它是用问题来指导我们的思考：需要什么数据？我们试图做出什么预测？学到了什么？它如何推动我们前进？
评估应该相信哪些数据的最佳方法是什么？