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大數(shù)據(jù)用于商業(yè)決策有盲區(qū)，“大數(shù)據(jù)之父”給出新對(duì)策

只要有了大數(shù)據(jù)，商業(yè)決策就能更加準(zhǔn)確和理性嗎？

牛津大學(xué)教授維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch?nberger）是《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書的作者，被譽(yù)為“大數(shù)據(jù)之父”。

8月25日，舍恩伯格出席了2016IEBE上海高峰論壇，并就企業(yè)如何更好地利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行商業(yè)決策等問題接受了記者的專訪。

越來越多的企業(yè)開始重視對(duì)大數(shù)據(jù)的分析與利用。據(jù)貝恩咨詢公司的一份全球調(diào)研報(bào)告顯示，在其調(diào)研的超過400家年?duì)I業(yè)額高于5億美元的企業(yè)中，有大約60%的企業(yè)正積極在大數(shù)據(jù)方面進(jìn)行投資，以期獲取企業(yè)發(fā)展的新動(dòng)力。大數(shù)據(jù)已經(jīng)從高端化、差異化的決策工具，漸漸演化為各企業(yè)常規(guī)化的決策工具。

與此同時(shí)，人們對(duì)于大數(shù)據(jù)價(jià)值的看法也在發(fā)生轉(zhuǎn)變。在大數(shù)據(jù)研究的早期，極端樂觀的態(tài)度是當(dāng)時(shí)的主流，但近年來，這類觀點(diǎn)開始受到反思與質(zhì)疑。舍恩伯格對(duì)記者表示，“如果對(duì)大數(shù)據(jù)解讀得過度，實(shí)際上就是濫用數(shù)據(jù)”。

研究大數(shù)據(jù)，誠然可以讓企業(yè)更好地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的商機(jī)，但是，把大數(shù)據(jù)運(yùn)用到商業(yè)決策也存在不少局限。

以舍恩伯格之見，大數(shù)據(jù)用于商業(yè)決策存在以下三大難點(diǎn)。

▌難點(diǎn)一：只分析相關(guān)關(guān)系，導(dǎo)致商業(yè)決策出現(xiàn)盲區(qū)。

科研領(lǐng)域的很多統(tǒng)計(jì)和分析方法未必適合信息時(shí)代的商業(yè)領(lǐng)域，舍恩伯格對(duì)記者說：“很多人把數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系看成是因果關(guān)系，這有可能造成對(duì)大數(shù)據(jù)的過度解讀。”美國舊金山游戲公司Zynga的興衰，正是這樣一個(gè)例證。

Zynga公司的聯(lián)合創(chuàng)始人馬克·平卡斯（Mark Pincus）非常篤信大數(shù)據(jù)的力量。他在公司創(chuàng)立之初就搭建了一套完整的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，并組建了以谷歌公司數(shù)據(jù)分析專家領(lǐng)銜的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)。Zynga公司在數(shù)據(jù)倉庫、A/B測(cè)試工具和大數(shù)據(jù)分析方法上的領(lǐng)先，使其較其他游戲公司而言，可以更快按用戶反饋意見調(diào)整各類決策和設(shè)置。比如，游戲中的草地到底是設(shè)為紅色還是綠色，Zynga公司管理層不做決策，而是同時(shí)設(shè)置紅綠兩套顏色方案，哪一邊用戶付費(fèi)程度高，Zynga公司就迅速把草地定調(diào)為哪種顏色。這樣的優(yōu)勢(shì)，也確實(shí)讓Zynga公司在草創(chuàng)時(shí)期獲益良多，其最熱門的一款游戲《Farm Ville》曾創(chuàng)下月活躍用戶8300萬的紀(jì)錄。

但時(shí)間一長，這套體系的弊端也漸漸浮現(xiàn)。這種完全按當(dāng)前用戶喜好決策的模式，或許能分析游戲何以暢銷的相關(guān)因素，但無法分析游戲何以暢銷的因果因素。這使得Zynga公司的新游戲產(chǎn)品持續(xù)產(chǎn)生同質(zhì)化迭代。公司上下從領(lǐng)導(dǎo)層到各部門員工，關(guān)注游戲商業(yè)模式創(chuàng)新者日益減少。而在競(jìng)爭(zhēng)激烈、變化速度極快的游戲行業(yè)，失去創(chuàng)新精神就意味著全面落后。隨著Supercell公司、King公司等對(duì)手不斷推出創(chuàng)新型游戲，Zynga公司也在市值蒸發(fā)逾100億美元后，逐漸淡出主流游戲公司陣營。

當(dāng)前，商業(yè)環(huán)境的多變，令企業(yè)在做商業(yè)決策時(shí)更像是在面臨一個(gè)充滿突變的混沌系統(tǒng)。此時(shí)，基于陳舊數(shù)據(jù)、基于相關(guān)關(guān)系分析得出的結(jié)論，哪怕分析過程中數(shù)據(jù)量再大、分析方法再繁復(fù)，也難保企業(yè)不走進(jìn)決策的盲區(qū)。

▌難點(diǎn)二：完整的大數(shù)據(jù)難以被企業(yè)獲取。

所謂“大數(shù)據(jù)”，指的是總量的全體數(shù)據(jù)。但囿于人類在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與處理等方面的種種客觀限制，要獲得這樣的數(shù)據(jù)往往難度巨大。

一方面，完整大數(shù)據(jù)的采集非常困難。舍恩伯格對(duì)記者表示：“大數(shù)據(jù)應(yīng)用通常分為三個(gè)步驟：第一步是搜集數(shù)據(jù)，第二步是分析數(shù)據(jù)，第三步是根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出決策。其中，對(duì)很多公司而言，最難的一點(diǎn)就是搜集數(shù)據(jù)。”

另一方面，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模變得越來越龐大，企業(yè)的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理能力也在不斷受到挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)介質(zhì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)已愈發(fā)不現(xiàn)實(shí)的今天，商業(yè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)往往更依賴云儲(chǔ)存等方式。這樣一來，企業(yè)在添置云服務(wù)及Hadoop分布計(jì)算平臺(tái)等方面的預(yù)算，將是一筆不小支出。另外，由于完整的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)難以獲取，大數(shù)據(jù)在很大程度上存在著非結(jié)構(gòu)化的特征。例如，舍恩伯格就在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中有寫道，“只有5%的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的且能適用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫”?？梢姡髽I(yè)在采用智能分析、圖像識(shí)別等一系列先進(jìn)算法來使大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化時(shí)，將面臨高額花費(fèi)。一旦企業(yè)的相關(guān)投入跟不上，其所獲得的大數(shù)據(jù)就難言完整。

并不足夠完整的大數(shù)據(jù)，不僅不能為企業(yè)決策提供幫助，反而可能起到誤導(dǎo)的作用。在行業(yè)，就發(fā)生過試圖利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)票房，結(jié)果卻與實(shí)際票房差距甚遠(yuǎn)的事例。比如，愛夢(mèng)娛樂公司就曾利用其大數(shù)據(jù)建模，為《后會(huì)無期》推算了總票房收入，其推算結(jié)果為4.3億到4.8億元。而該的實(shí)際票房則突破了6.2億元。這樣的推算結(jié)果，顯然難以幫助影業(yè)公司在產(chǎn)品宣傳、渠道建設(shè)等方面進(jìn)行理性決策。事實(shí)上，愛奇藝公司CEO龔宇也曾表示，百度和愛奇藝也有相關(guān)的大數(shù)據(jù)，但因?yàn)樵谶@些搜集到的數(shù)據(jù)中仍有涉及不到的因素，所以這類預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率不算太高。由此可見，只要大數(shù)據(jù)中仍存在遺漏和偏差，其對(duì)企業(yè)潛在的誤導(dǎo)可能性就不容忽視。

▌難點(diǎn)三：大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域人才短缺。

企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用能力，受制于其人才儲(chǔ)備狀況。舍恩伯格說，“在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究和發(fā)展中，最重要的是人才。”

但因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析興起的時(shí)間并不長，且分析團(tuán)隊(duì)往往規(guī)模不小，所以，即使是頂尖企業(yè)在組建大數(shù)據(jù)分析部門時(shí)也難言輕松。以Facebook公司為例，這家硅谷巨頭花了將近四年時(shí)間，建立了一個(gè)超過30人的團(tuán)隊(duì)，才搭建起Facebook自己的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。維持這個(gè)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的常規(guī)運(yùn)行，更是需要超過100名數(shù)據(jù)分析專家。又比如，LinkedIn公司建立起自己的大數(shù)據(jù)部門用了整整六年時(shí)間。

如果這些知名公司，都需要在大數(shù)據(jù)分析部門的建設(shè)上如此費(fèi)心費(fèi)力，那么，其他公司在完成此任務(wù)時(shí)，其難度無疑更甚。麥肯錫咨詢公司發(fā)布的一份大數(shù)據(jù)報(bào)告就曾預(yù)測(cè)，到2018年，僅美國在數(shù)據(jù)科學(xué)家方面的人才缺口就會(huì)達(dá)到14萬至19萬人。人員構(gòu)架的短板，則會(huì)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域先進(jìn)技術(shù)難以得到實(shí)施。從貝恩咨詢公司的那份全球調(diào)研報(bào)告中可以發(fā)現(xiàn)，目前僅有38%的企業(yè)，能夠使用如NoSQL、HPCC以及自動(dòng)數(shù)據(jù)清洗算法等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的先進(jìn)分析方法。這些都使得各企業(yè)在用大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)決策時(shí)，其效果需要打上一個(gè)不小的問號(hào)。

▌縮小決策范圍，才能放大大數(shù)據(jù)的作用

在運(yùn)用大數(shù)據(jù)來輔助企業(yè)決策方面，舍恩伯格認(rèn)為亞馬遜是個(gè)典型案例。

對(duì)于用戶在亞馬遜網(wǎng)站上的頁面停留時(shí)間、評(píng)論查看情況、各類的搜索、各種商品的瀏覽量等大數(shù)據(jù)，亞馬遜公司都會(huì)做出細(xì)致分析。這家在各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中都無不體現(xiàn)著“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的公司，也在2016年《財(cái)富》全球500強(qiáng)排行榜中躋身前50強(qiáng)，排名達(dá)到第44位。誠如舍恩伯格所言，“那些能夠理解大數(shù)據(jù)、并且懂得讓大數(shù)據(jù)提供價(jià)值的公司，將能夠有更多的成功可能性。”

大數(shù)據(jù)能讓商業(yè)決策變得更盲目，還是更理性？舍恩伯格認(rèn)為關(guān)鍵還是在于，企業(yè)是否對(duì)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用范圍進(jìn)行了縮小，為其樹立一些邊界。

即使是非常重視大數(shù)據(jù)力量的亞馬遜公司，其在推出Prime等前瞻性業(yè)務(wù)時(shí)，主要依靠的也不是某些大數(shù)據(jù)，而是該公司創(chuàng)始人杰夫·貝佐斯（Jeff Bezos）的經(jīng)營哲學(xué)與商業(yè)洞見。

舍恩伯格向記者說：“大數(shù)據(jù)是一種資源和工具，它的目的應(yīng)限定為告知，而不是解釋。”把“告知”的任務(wù)交給大數(shù)據(jù)，而把“解釋”的權(quán)利保留在人的手中，才是讓大數(shù)據(jù)參與企業(yè)商業(yè)決策的良好方法。大數(shù)據(jù)的真正魅力，恰恰產(chǎn)生于其變“小”之后。

這樣，大數(shù)據(jù)在釋放用戶信息、改進(jìn)商業(yè)建模、優(yōu)化決策精細(xì)程度等方面的優(yōu)勢(shì)，將得到保留。與此同時(shí)，管理者也能利用大數(shù)據(jù)提供的精準(zhǔn)量化分析成果，使自己在戰(zhàn)略遠(yuǎn)見與商業(yè)洞察方面的優(yōu)勢(shì)獲得更強(qiáng)有力的支撐。

今年3月，谷歌公司旗下的AlphaGo以4:1的總比分戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石，引起了巨大轟動(dòng)。正如舍恩伯格所述，“現(xiàn)代的人工智能，其進(jìn)行自我深度學(xué)習(xí)的根基就是大數(shù)據(jù)”，AlphaGo，正是人類對(duì)大數(shù)據(jù)決策能力的一次良好運(yùn)用。

微縮于19X19格的圍棋規(guī)則邊界后，AlphaGo運(yùn)用大數(shù)據(jù)完成了遠(yuǎn)比人類更高明的決策，給予世人以啟示。

在舍恩伯格看來，“人類要知曉大數(shù)據(jù)的力量，同時(shí)也要看到大數(shù)據(jù)的局限”。在未來，一個(gè)個(gè)有邊界限定的“棋盤”，或許才是大數(shù)據(jù)在商業(yè)決策時(shí)更好的用武之地。