在大航海时代，人类应对不确定性风险主要靠勇气，勇者无敌。
后来数学家发明了概率论，解决一些不确定性问题，就应用到概率计算公式。
有这样一个经典案例:有一个纺织品公司，有两个工厂，那座老厂占总产量的40%，这意味着随机抽取一件纺织品，有40%的概率来自老厂，此所谓先验概率。同时我们发现老厂的次品率是新厂的两倍，如果一名客户投诉说发现的了一件次品，那么该找新厂还是老厂呢？
一方面先验概率意味着这件次品最有可能来自新厂，因为它占总产量的60%，而另一方面，新厂的次品率只占两厂全部次品的1/3。但我们根据此信息修正先验概率后，那些次品来自新厂的概率只有42.8%，来自老厂的概率则为57.2%，这就是后验概率。
根据获得的新信息修正基于旧信息的判断，这一做法源于以下哲学理念:在一个动态的世界中，在不确定性的条件下，不存在单一的答案。
是的，经济社会、商业活动从来就不会存在一个答案，那个概率高的选择未必就是正确的，概率高只能说这件事发生得可能性大，但并不意味着必然发生。
数字经济新时代，我们知道做这件事情可以有另一种选择，那就是通过数据来做决策。如果纺织公司做了数字化部署，那么很容易通过数据溯源，找到那件次品在什么时间、什么工位、由谁生产的？
但现实的商业活动之所以复杂、难以决策，就在于老厂没有做数字化转型部署，在新厂的数据库里找不到那件次品，是否意味着那些次品就来自于老厂呢？如果老厂负责人通过查手工台账说这些次品也不在他们工厂，那公司总经理该如何决策呢？
决策不仅要考虑不确定性发生的概率，还要考虑做选择人的动机。如果过了几天，有另外一个客户投诉说他们发现了一件次品，而且通过确凿数据证明这个次品来自于新厂，那么作为公司的总经理又该如何决策呢？
更不确定的事情接着发生，老厂厂长通过学习全面质量管理等新的管理理念，通过一系列管理措施使次品率大幅下降，公司内部统计某个月两个厂次品率基本一样，那么原计划对老厂进行数字化改造的计划还进行吗？