大数据以其消化大量复杂信息的能力令人敬畏。但它在衡量细微变量的能力上很弱。人的本能是脆弱的，并且在计算能力方面存在偏见。然而，它能够将细微的变量结合起来，并实现指数级的飞跃，这是令人惊讶的。
这是当今企业面临的一个严峻挑战：是相信数据分析趋势曲线，还是依赖人力资源管理者的丰富经验和智慧?
当然，答案通常是“两者兼而有之。”但这并不容易。什么是混合?以及如何结合它们?
无法预测的收入增长取决于如何正确回答这些问题。实现利润最大化需要做出最佳决策(当然还要执行这些决策)。
为了深入了解这个棘手的问题，六位大数据专家在旧金山的Strata数据会议上为此进行了交流和探讨：
•O'Reilly Media公司首席数据科学家Ben Lorica
•Okera公司首席技术官Nong Li
•Streamlio公司营销副总裁Jon Bock
•Curie Point学校校长Jeff Curie
•Domino数据实验室营销副总裁Jon Rooney
•Infinia ML公司营销总监James Kotecki
大数据与人类智慧的融合难度
很多企业正在努力从大数据中获取最大收益。他们认为大数据可以提供决策魔力，可以通过采集指标并收集洞察力以获得巨大的竞争优势，而获得大数据等于获得财富。
然而，即使用户依赖大数据，他们也知道其结果令人困惑，有时毫无价值，但它们也可能是快速进入并获得结果的一条途径。
在New Vantage公司在2019年进行的一项调查中，77%的受访者表示，“大数据和人工智能计划的商业应用正在给他们的组织带来挑战。”
调研机构Gartner公司最近认为，“到2022年，只有20%的分析见解能够带来业务成果。”
这就是说，企业总是关注指标，但它并没有带来多少效益。
尽管面临挑战，但利用大数据绝对必不可少。企业可以在不使用分析的情况下进行竞争，这种想法已经过时了。这就像一艘没有指南针的船。在糟糕的目标预测分析示例中，零售商甚至在其他家庭成员知道之前就预测了客户怀孕——这是令人震惊的分析竞争能力。
如果你是一名经理，可能会感受到压力：因为知道在这一刻，竞争对手也在关注着数字，他们使用特定报告来指导可以从你那里获取市场份额的计划。如果你不这样做，就会很快落后。
然而，正如人们所看到的，一些最关键的变量无法精确地量化，这意味着它们根本无法计算。
当然，有时你的指标是值得信赖的。例如，你的分析应用程序在本季度销售了1,200个小部件，高于上一季度的1,000个。因此，仪表板报告销售额增长了20%，这是一个坚如磐石的数字。
但是这种直接的报告并不是大数据的神奇之处。利用这种昂贵的分析工具意味着使用它来制定复杂的业务决策。做出那些让你超越竞争对手的富有洞察力的决策。
问题在于：决策越复杂，就越可能包含无法量化的变量。以下了解一下数据分析无法提供帮助的典型方式。
数字处理与现实世界的结合
在这个假设的例子中，假设一家公司在美国东部和西部各有一个分公司。现在是投资和发展业务的时候了：那么在哪个分公司投资更多呢?
西部分公司一直是该公司收入稳定的摇钱树。但是现在，大数据应用程序中的趋势曲线表明，东部分公司的业务增长速度更快。如果进行深入研究，就会发现东部分公司销售代表每季度的收入比西部分公司增长了17.8%。
根据这些指标，该公司预算缺口扩大，其资金流入东部分公司。但大数据没有揭示的是，东部分公司的人力资源专家Jessica Roberts在招聘顶级销售人员方面是个天才，但这无法量化。因此，每个销售代表都有着更高的收入指标。
然而，才华横溢的Roberts却跳槽到竞争对手的公司。在接下来的两年里，他在该公司招募的员工纷纷离职，东部分公司的收入急剧下降，而其人力资源部门难以找到适合的员工。而在哪里投资是企业面临的核心问题，但大数据软件没有提供任何帮助。
然后，人们可能会说：这并不是软件出错，而是那些使用软件的人，而这是事实。这让人们了解了使用大数据时最棘手的问题之一。
真的很棘手
假设大多数企业在做决策时都将大数据分析和人类本能结合在一起，在多大程度上以及如何将这两方面结合起来是一个问题。
具有讽刺意味的是，如何权衡数据和直觉的决定本身就是人类的决定。该软件无法告诉人们如何认真对待其结果。因此，现代企业管理需要在两个不同的层次上进行决策：
•预决策过程，涉及如何权衡数据与人工输入的人工决策。
•最终决定本身。
归根结底，即使是最好的分析软件所做的就是制作大量精美的市场饼图，但其挑战仍然存在。企业需要进行平衡。
企业会在多大程度上依赖数据分析，还是利用人类智慧?
采用图表这种最直接的方法可以加快速度，但是有一些潜伏的变量，如果没有深思熟虑的管理人员，将会忽略这些问题。或者，能够完全依赖管理人员的预感，而几乎不看数据吗?
这种方法可能会困扰初创企业的创始人，他们的业务就是一切。有时，外部风险投资者强迫他们查看电子表格以保持业务增长。
希望人们能找到比这两种极端情况更加谨慎的组合。有一件事是肯定的：企业的收入取决于如何平衡这些因素。
在这些专家进行探讨时，其结论很明显：将人类直觉和数据分析结合起来更多的是艺术而不是科学。至少它需要真正了解企业的业务，并真正了解该软件。
京公网安备 11010502049343号