Atefeh Atti Riazi说，她是一个直觉的大信徒。但当谈到IT和业务融合时，她相信，直觉必须给基于商业智能——尤其是预测分析——的决策让路。

　　Riazi指出，毕竟，根据专业的黑眼睛判断，技术开支未能提供投资回报率（ROI）或客户价值，CIO们没有出色地预测未来。

　　Riazi说：“我们正基于我们已知的猜测未来。”Riazi是纽约市房屋局（NYCHA）的首席信息官。她说：“问题是我们不知道那些我们不知道的东西。”正引导美国前国防部长Donald Rumsfield。

　　网罗IBM的咨询服务（无偿服务的，由于供应商的兴趣在创建高效节能的“智能建筑”），Riazi正使用商业智能和预测分析去挑战公共援助计划的“都市传说和神圣的母牛”——正如她所说的那样。正使用BI和预测分析工具研究一切——从如何最好地降低运营成本，提高建设效率，到哪方面的投资将实际上改善超过40万NYCHA居民的生活质量。

　　Riazi使用各种BI工具，从SAP公司的BusinessObjects和IBM公司的Cognos和WebSphere，到由Visokio公司提供的Omniscope应用程序，该应用程序在Riazi的桌面上的大数据集上运行相关性。然而，产品不是在这一点，她坚持说：“这是关于开放的头脑。”

　　要树立分析和预测模型需要的开放意识，Riazi敦促CIO们开始补充一些统计学家、数学家和社会学家到他们的工作队伍中。

　　Riazi说：“我们必须摆脱我们的安乐窝，这意味着IT不是正要部署硬件和软件。它是关于智能，这是为什么IT专业人员最好了解如何使用数据的原因。”她说：分析学正将IT专家“从‘思维’阶段带到我所说的智慧阶段。不是‘我认为，因此我是’，而是‘我知道，所以我是。’”

　　Riazi的挑战是从生活在NYCHA楼宇中的庞大人员群体收集数据。这是在北美最大的房委会，手头上大约有13,000名员工，但许多NYCHA住户没有在线访问。否则，收集有关如何改善房委会的楼宇老化，或减少房屋区域周围的犯罪的数据是很困难的，至少可以这样说。然而，商业智能可以帮助填补数据差距。

　　意外的BI和分析结果

　　商业智能和预测分析被证明是很有帮助的，并且能给出意想不到的见解，一个例子是Riazi的研究小组最近针对犯罪所做的工作。“神圣的牛”说摄像机打击暴力犯罪。在来自多个源（包括警察报告）的十年的信息之上运行分析后，她的研究小组的数据表明，安全摄像机确实可以阻止人为破坏。

　　然而，一旦他们在某个地方待了2个月或更长的时间，摄像机似乎对暴力犯罪没有什么效果。仅仅当摄像机附加上其他措施，例如随机的警察巡逻和良好的对讲系统，才能制止犯罪。

　　Riazi说：“在这里，在这些研究结果表明这不会是一个特别有用的开支之前，我们准备在更多的摄像设备上进行巨额投资。”

　　Riazi说，她和她的团队从IBM的商业智能和预测分析的做法中学习到的最宝贵的经验教训是，分析各种元素的重要性，其中许多元素在一开始似乎和房委会的核心任务不相干。她开始应用来自外部源的数据——例如，来自欧洲和美国人口普查局——以弄清楚究竟什么才能制止犯罪；她开始考虑其他因素：例如，最近的超市以及教堂附近的距离。然后，NYCHA的数据开始呈现不同的表现。

　　Riazi说：“清除一些元素和引入一些奇怪的元素，然后看看你的模型[用于推断什么制止犯罪]在哪儿开始跟踪。”