凯西·科兹科夫(Cassie Kozyrkov)是谷歌首位首席决策官(CDO: Chief Decision Officier)。

　　她已经培训了17000名谷歌员工通过结合心理学、神经科学，经济学和管理科学等来强化数据科学，以此做出更好的决策。

　　现在，因为她，谷歌定义出(define)了一个新的学科，并希望与大众分享这一新兴学科，他们把它称之为决策智能工程学(decision intelligence engineering)。

　　谷歌需要一个能使个人、团体和机器做出明智决定的决策框架。不过类似这样的流程尚不存在，所以谷歌公司决定搭建一个。

　　在与谷歌的数据科学咨询部门合作时，科兹科夫经常看到高管根据无意识的偏见而不是数据本身引导做出决定。

　　科兹科夫的研究生培训涵盖心理学、神经科学和统计学。她不仅仅培训决策者数据科学，还开始利用行为科学来帮助他们做出真正由数据驱动的决策。

　　这意味着通常在查看任何数据之前即能有效地制定决策。

　　谷歌决策框架的第一步要求决策者确定如何在缺少更多信息的情况下做出决定。

　　你的默认选择是什么?假设你必须决定是否住进一家酒店。你有酒店的照片，但没有住客评价。仅看照片，你会选择住进去吗?

　　“我们假装自己没有偏好，但这只是自欺欺人，”科兹科夫说。“在一无所知的情况下，我们对于什么是更安全、更好的选择确实有一种与生俱来的感觉。”

　　The second step is to define how you would make the decision if you had access to any information you wanted.

　　第二步是定义如果你可以访问所需的任何信息，你将如何做出决定。

　　What would it take to convince you to stay at the hotel? Would you want to read every review or just see the average review score? If you use average review score only, does that number need to be 4.2 or 4.5 or something else to convince you to stay at the hotel?

　　什么可以说服你住进这家酒店?您想阅读每篇评论还是只看平均评分?如果您只看平均评分，这个数字是否必须为4.2或4.5或更高才能说服你住进这家酒店?

　　科兹科夫认为，决策智能工程学不仅适用于数据科学家和社会科学家等专家。公司中的每个人都需要运用数据做出决策。问题在于弄清楚个体如何做出最好的决策。

　　“决策是人类一直在做的事情，”科兹科夫表示，“每个人多多少少都了解一些，我敢说每个人至少都是这个流程某一部分的专家。”