在當時的年代，包覆裝甲不單是一項高成本的作業，更有實質上的考量，如完整包覆的裝甲是必能提高飛機的防護效果，但過重的重量不但有可能導致飛機無法飛行，在平衡、油耗、機師操控上都有所影響，所以如何找到關鍵的防護點，是這項作業的重要課題。
『哪裡脆弱我們就保護哪裡』
當時研究發現引擎上平均每平方英尺有1.1個彈孔，機身1.73個，油料系統1.55個，其它部位1.8個。看起來機身和其它部位最容易受到攻擊，軍方認為應該針對以上部位進行保護，但同時受邀參與研究的數學家Abraham Wald，卻提出完全相反的意見。他透過8篇專文研究，揭出需要受保護的，應該是那些彈孔少，甚至是沒有彈孔的部位。
這些研究讓軍方困惑了。
而Abraham Wald接著提出了他的觀點，也就是日後大家熟悉的『倖存者理論』 。也就是今天作為研究對象的戰機，都是能倖存回來的，所以大家所關注的，是眼前的彈孔，卻忘記那些回不來的戰機實際上是遭遇到什麼傷害。
至此事情開始有了有趣的變化，為什麼這些被研究的戰機得以平安返航，是因為單純的幸運，還是因為那些沒有中彈的位置，才是維持戰績能夠回來的因素？後來英國軍方採計了數學家的建議，加強保護那些部位，有一定程度的學者認為，這個措施讓當時的英國空軍取得相當的優勢，甚至影響後期的英德戰局。
『我們不該只關注那些倖存的人』
我們之所以會說倖存者理論是大數據的領先者，並不是單純由統計數據的角度出發，這也是現今許多想從事大數據研究或是加值利用的盲點。大數據並不是單純的龐大數據，要如何由海量的數據中，分析出有價值的參考，這才是大數據的精髓。同樣的，以大數據的角度來看，英軍著重的僅是直接的統計數據，倘若依照這麼直觀的角度，那麼也許今天的世界歷史可能會有不少的差異，而關鍵就是，看見那些應當被看見的真實。當我們只去比較倖存者，那麼我們就會被倖存者所誤導，例如我們拿少數傑出的優異份子當範例，提出他們可能中途輟學，可能做了哪些一般人現在不選擇的路徑，認為這就是成功的法則，卻忽略了有其他與他們走相同路徑的人都在中途失敗，無法被大家看見。
在工業製程中也是相同的，如果你只看單一成功的案例，就忽略的其實關鍵的並非成功的要素，而是找出失敗的問題，是否有其他類似的產品或流程失敗了，那麼關鍵的要點是什麼？一個成功的大數據研究者，或是數據分析師，應該要懂得使用對的方法，著眼對的角度，希望大家都能夠在這浪潮中找到正確的方向。
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