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首頁(yè)職業(yè)發(fā)展 非互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者：大數(shù)據(jù)給我工作與思維帶來(lái)的變革
非互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者：大數(shù)據(jù)給我工作與思維帶來(lái)的變革
2014-12-16
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第一次聽(tīng)到Big Data/大數(shù)據(jù)還是在歐洲念商學(xué)院的時(shí)候，有一門(mén)課叫做《管理咨詢(xún)》。教授看了2012年10月的《哈佛商業(yè)評(píng)論》，興致勃勃的對(duì)我們說(shuō)，小組期末作業(yè)（當(dāng)時(shí)我們的是一個(gè)市場(chǎng)預(yù)測(cè)項(xiàng)目）所有的分析都必須基于更多的數(shù)據(jù)。用他的話(huà)說(shuō)：“只有你無(wú)情的虐數(shù)據(jù)，它才會(huì)乖乖的告訴你，你想了解的信息”。同時(shí)他也提到，利用部分信息的不可獲得性來(lái)進(jìn)行信息倒賣(mài)的生意，在以后會(huì)越來(lái)難做。

這些天讀了維克托?邁爾?舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch?nberger）的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有一些感觸。我現(xiàn)在的工作雖然不在咨詢(xún)公司，但也涉及對(duì)企業(yè)行業(yè)的判斷與預(yù)期，因此從管理/商業(yè)的角度來(lái)說(shuō)說(shuō)這一趨勢(shì)對(duì)我的工作與思維帶來(lái)的影響：

1、數(shù)據(jù)的意義：

舉最貼近我的例子，我研究生是學(xué)“項(xiàng)目管理”的，這門(mén)學(xué)科中有一個(gè)技術(shù)或者說(shuō)方法叫做 Earned Value（EV）/掙值，通過(guò)項(xiàng)目經(jīng)理制定收集和發(fā)虧信息的范圍、方式和頻率，由項(xiàng)目中具體操作人員進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、粗加工和反饋。基于這些被初步加工過(guò)的數(shù)據(jù)，項(xiàng)目經(jīng)理可以了解到諸如項(xiàng)目是否超支、是否延期等信息。除了與利益相關(guān)人交流外，這些信息本身是沒(méi)有作用的，它們的作用于價(jià)值是體現(xiàn)在“應(yīng)該觸發(fā)/不觸發(fā)相應(yīng)的行動(dòng)進(jìn)行干預(yù)和調(diào)整”上，也就是用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)從而實(shí)現(xiàn)干預(yù)以獲得理想的結(jié)果。

從企業(yè)管理的角度看，雖然不同的利益相關(guān)人（比如股東、管理者、監(jiān)管部門(mén)、公司員工）對(duì)企業(yè)有不同的期待與要求，審計(jì)對(duì)他們的作用是相似的：財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是否真實(shí)可靠？能否利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行決策？ 市場(chǎng)數(shù)據(jù)、人力數(shù)據(jù)、科研數(shù)據(jù)等也是類(lèi)似——我們關(guān)注數(shù)據(jù)的真實(shí)性最終還是希望能用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)與決策，而不是數(shù)據(jù)本身。

我們關(guān)注企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)其企業(yè)戰(zhàn)略、組織架構(gòu)和流程的描述最終是需要相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行支持，從而判斷這個(gè)企業(yè)能否構(gòu)筑一條“路”通向其所期待的終點(diǎn)。因此戰(zhàn)略決策、投資決策和管理改進(jìn)的決策都將基于這些預(yù)測(cè)。

2、我們對(duì)數(shù)據(jù)的態(tài)度：

作為一個(gè)非財(cái)務(wù)學(xué)生/工作者，在我接觸這類(lèi)學(xué)科時(shí)，了解到會(huì)計(jì)/財(cái)務(wù)使用的數(shù)據(jù)應(yīng)滿(mǎn)足：相關(guān)性、可靠性、可比性和可理解性?？紤]到財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的特殊性，其他數(shù)據(jù)還應(yīng)考慮透明性（并非所有數(shù)據(jù)都是一手的）和準(zhǔn)確性（并非所有數(shù)據(jù)都有明確的獲取和儲(chǔ)存標(biāo)準(zhǔn)與流程）。

用作者的話(huà)說(shuō)，對(duì)數(shù)據(jù)的衡量標(biāo)準(zhǔn)為：正確性、準(zhǔn)確性、嚴(yán)格度和純潔性。

在目前的趨勢(shì)下，數(shù)據(jù)透明性有較大的提高（由于互聯(lián)網(wǎng)的作用，很多信息變得可以獲得了）那么我們對(duì)數(shù)據(jù)其他方面的容忍度也會(huì)下降或者說(shuō)也不得不下降。這體現(xiàn)在我們被暴露在更多的數(shù)據(jù)下，會(huì)發(fā)現(xiàn)很多以前所沒(méi)有關(guān)注和思考過(guò)的問(wèn)題，而處理和解決這些問(wèn)題方法也許也是我們之前所沒(méi)有的。比如我們?yōu)榱嗽贏和B兩個(gè)方面進(jìn)行論證而收集數(shù)據(jù)，而為了A方面而收集的數(shù)據(jù)又揭示了B方面可能存在的問(wèn)題。這部分?jǐn)?shù)據(jù)相對(duì)B方面而言是不準(zhǔn)確或者說(shuō)不嚴(yán)格的（從數(shù)據(jù)來(lái)源與采集方式等角度來(lái)看），但其意義又是不容忽視的。

因此創(chuàng)新精神（如何發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題、展開(kāi)新思考和采用新辦法）以及相應(yīng)的知識(shí)管理（如果再次遇到，我們應(yīng)當(dāng)如何處理），又顯得尤為重要了。這也是我對(duì)舍恩伯格提到的三個(gè)趨勢(shì)的理解：


  • 樣本漸趨于總體（此時(shí)此處收集到的信息也許有其他用途）；
  • 精確讓位于模糊（信息的質(zhì)量決定其靠參考性和價(jià)值，但不應(yīng)進(jìn)行放棄）；
  • 相關(guān)性重于因果（在初期應(yīng)關(guān)注信息能告訴我們什么，而不是為什么能夠告訴我們；當(dāng)然伴隨知識(shí)管理方面經(jīng)驗(yàn)的收集與發(fā)展，是可以嘗試去理解的）

3、在這一趨勢(shì)下，我們能做什么？

回國(guó)后參加過(guò)一家在地產(chǎn)咨詢(xún)界赫赫有名的咨詢(xún)公司的面試，最后決定我放棄這個(gè)offer的原因只是那個(gè)經(jīng)理人的一句話(huà)。當(dāng)時(shí)我問(wèn)他，他們公司擁有怎樣的數(shù)據(jù)庫(kù)，他們?cè)陧?xiàng)目中會(huì)用怎樣的方法對(duì)數(shù)據(jù)本身進(jìn)行加工。他給到我的回答是：在大環(huán)境下，很多信息是非公開(kāi)的，因此不需要擁有很多的信息或?qū)π畔⑦M(jìn)行加工，它們本身就是可以賣(mài)錢(qián)的。而我的理解是作者認(rèn)為大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈將有三類(lèi)角色，即掌握海量數(shù)據(jù)的公司、提供數(shù)據(jù)分析能力的技術(shù)公司以及提供思維的公司和個(gè)人。目前看來(lái)應(yīng)該是掌握數(shù)據(jù)的公司，因?yàn)楝F(xiàn)階段很多數(shù)據(jù)還是不可得的或者不能有效收集的，因此這類(lèi)公司可以授權(quán)相關(guān)的公司來(lái)分析數(shù)據(jù)。而技術(shù)分析公司雖有可轉(zhuǎn)移的的技術(shù)，可卻很難再進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的收集。

而從我的角度來(lái)看，最重要的是第三類(lèi)公司，因?yàn)榍皟烧咧皇琴Y源的儲(chǔ)備者，而第三類(lèi)公司才是資源與價(jià)值的轉(zhuǎn)化者。在信息透明度仍在提高的進(jìn)程中，我們更加關(guān)注的應(yīng)當(dāng)是如何利用好已有數(shù)據(jù)進(jìn)行認(rèn)知、預(yù)測(cè)、判斷與決策。

引用作者的話(huà)，“正在發(fā)生的未來(lái)”，“更好地方法和答案還在不久的將來(lái)”。以上是我一些粗淺的見(jiàn)解。

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