分析:如何用大數(shù)據(jù)服務(wù)“武裝”你的商業(yè)決策

從“十三五”規(guī)劃中提出“國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”起，到近期熱議的“兩會(huì)”政府工作報(bào)告中首提“人工智能”，無(wú)疑，大數(shù)據(jù)和人工智能在整個(gè)國(guó)家政策及社會(huì)發(fā)展中的重要地位已開(kāi)始逐步凸顯。大數(shù)據(jù)的影響不僅僅體現(xiàn)在技術(shù)與制造過(guò)程上，同時(shí)也體現(xiàn)在管理者對(duì)企業(yè)的決策思維與過(guò)程中。不同于傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)的決策模式，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用將全面升級(jí)企業(yè)管理及商業(yè)決策的過(guò)程，使管理者的決策過(guò)程向更智能化、更有據(jù)可依的趨勢(shì)邁進(jìn)。

數(shù)據(jù)的爆發(fā)引起決策環(huán)境的巨變

今天，我們正處于一個(gè)數(shù)據(jù)大爆炸的時(shí)代，一方面，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展源源不斷地為企業(yè)提供指數(shù)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)樣本，成為企業(yè)管理者決策的強(qiáng)大依據(jù)。通過(guò)對(duì)全面數(shù)據(jù)樣本的分析和整理，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)決策將最大程度地避免決策者主觀情緒的影響，使得決策更加客觀準(zhǔn)確，規(guī)避許多決策誤區(qū)和風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，爆發(fā)式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)本身具有體量巨大、種類(lèi)繁多、價(jià)值密度低及產(chǎn)生速度快的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系也不再是簡(jiǎn)單的因果關(guān)系而是冗雜的相關(guān)關(guān)系，企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)作出決策的成本也相應(yīng)提高，DT時(shí)代的到來(lái)，對(duì)企業(yè)決策者來(lái)說(shuō)既是機(jī)遇，也是挑戰(zhàn)。

無(wú)論如何，大數(shù)據(jù)參與到商業(yè)決策過(guò)程中已成為一種不可逆的趨勢(shì)，如何在這場(chǎng)歷史洪流中“順勢(shì)而行”，用大數(shù)據(jù)這把“利器”武裝自身及企業(yè)，提升決策創(chuàng)新影響力，已成為企業(yè)決策者的重要課題。

大數(shù)據(jù)用于商業(yè)決策的難點(diǎn)

在面對(duì)一項(xiàng)新興的顛覆性技術(shù)時(shí)，往往會(huì)出現(xiàn)盲目跟風(fēng)的現(xiàn)象。許多企業(yè)為了順應(yīng)時(shí)代潮流而“擁抱大數(shù)據(jù)”，忽略了大數(shù)據(jù)在用于商業(yè)決策中的難點(diǎn)部分。

首先，企業(yè)獨(dú)立獲取真正的“大”數(shù)據(jù)的成本過(guò)高。實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)支撐決策的基礎(chǔ)是全面的數(shù)據(jù)采集，而對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，這往往是難度巨大的。再進(jìn)一步，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模變得越來(lái)越龐大，企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力也在經(jīng)受挑戰(zhàn)，企業(yè)在添置云服務(wù)及Hadoop分布計(jì)算平臺(tái)等方面將付出一筆很大的支出。因此在決策前期，企業(yè)往往趨向于尋求專(zhuān)業(yè)大數(shù)據(jù)企業(yè)的幫助，如利用此前由中譯語(yǔ)通發(fā)布的“譯見(jiàn)”大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集及處理，節(jié)省開(kāi)發(fā)成本。

總而言之，在利用大數(shù)據(jù)做出決策之前，數(shù)據(jù)的采集、傳輸、建模存儲(chǔ)、查詢分析、可視化等多個(gè)環(huán)節(jié)中所涉及的技術(shù)與人員成本高昂，一旦企業(yè)相關(guān)投入跟不上，其所獲得的大數(shù)據(jù)就難言完整。而不完整的大數(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。

“譯見(jiàn)”大數(shù)據(jù)平臺(tái)成決策者助力

舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)中寫(xiě)到：“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?！币虼耍谄髽I(yè)決策這件事上，還是要從決策者需求出發(fā)，而不是從大數(shù)據(jù)出發(fā)。由企業(yè)決策者提出對(duì)大數(shù)據(jù)的需求，再把從數(shù)據(jù)收集到處理的一系列高難度任務(wù)交給專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商，而最終再將“解釋”的權(quán)利回歸決策者的手中，才是讓大數(shù)據(jù)參與商業(yè)決策的最佳途徑。

為滿足企業(yè)管理者的這一需求，“譯見(jiàn)”以平臺(tái)化的產(chǎn)品模式為企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)服務(wù)，使大數(shù)據(jù)不再是企業(yè)決策的“奢侈品”，而成為各企業(yè)常規(guī)化的決策工具?；谌蝾I(lǐng)先的自然語(yǔ)言處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，“譯見(jiàn)”平臺(tái)可為決策者呈現(xiàn)覆蓋全球所有主流國(guó)家和地區(qū)的實(shí)時(shí)與歷史數(shù)據(jù)，并通過(guò)先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析模型和可視化處理技術(shù)，化繁為簡(jiǎn)，用自動(dòng)化、專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)服務(wù)解放企業(yè)中的生產(chǎn)力，讓管理者在戰(zhàn)略遠(yuǎn)見(jiàn)與商業(yè)洞察方面獲得更強(qiáng)有力的支撐，讓大數(shù)據(jù)真正成為商業(yè)決策的利器。