
大數據和統計學并不矛盾_數據分析師
通常,對于新的IT關鍵詞必定會出現反對派。最近,大數據就成為被攻擊的對象,諸如大數據失敗論等論調也明顯增加。
業界對大數據抱著極大的期待,這一點從大量的大數據研討會和展示會風潮就足以證明。這些年來,除了云計算浪潮,缺乏熱烈話題的IT業界而言,大數據是期待已久的大型關鍵詞,也許大數據會成為恢復業界活力的強心劑。
與此同時,日本政府提出新的IT戰略--將行政數據向民間開發,以便不斷創造新商務。也就是說,如何有效利用數據,推動商業成功,業已成為國家戰略的一環。
雖然筆者既不是強烈的贊成派也不是反對派,但通過以往的采訪經驗,對處理數據的難度有著清醒的認識。更何況涉及到大數據,其難度顯而易見。
筆者周邊很多人對大數據也有著各種不同的看法,提出各種問題。當然這些對于IT業界的讀者而言,都是理所當然的事情,筆者說這些也許是班門弄斧了。但是,正是這些眾所周知的道理通常也是非常重要不可忽視的。因此,下面筆者將重新提出大數據的陷阱,探討如何才能避免運用大數據的失敗。
是否真正需要大量的數據
首先,必須明確的一點是,是否真正需要大量的數據。
在一次活動中,一位統計分析的專家在談到大數據時說:本來統計分析學是如何通過少量的取樣,去了解事務整體的學問。例如,電視的收視率調查就是一個典型的事例,這類調查就是通過極少的樣本,來掌握日本全國的收視狀況。如果目的明確,并不需要大量的數據。
由于上述言論出自目前作為數據科學家備受矚目的統計分析方面的專家之口,讓筆者不禁大吃一驚。這就是說,只要有一定量的數據,無關數據數量,分析的結果并不會有很大的差別。如果果真如此,不禁讓人產生懷疑,即到底大數據是為何而存在。
聽到上述觀點,使人感到大數據所面臨的矛盾的應當不僅僅是筆者一人。本以為通過大數據分析,滿懷期待能夠發現以往沒有認識到的新的東西,但有時其結果不過是已有所知的事實而已。如果企業為系統開發投入數十億日元,得出的不過是證明資深職員經驗的結論,這也未免讓人難以接受。
正因為如此,就有必要重新考慮為何需要大數據這一問題。例如,企業需要明確通過將有交易往來的公司和社交媒體等本企業外的大量數據進行組合,是為達到何種目的等,即有必要事先制定大數據的目標。
數據的質量有無問題
第二點是由誰來維護大量的數據,即數據的質量如何能夠得到保障。
筆者曾聽說這樣一件事。某企業的總經理每個月都會收到有交易往來的IT供應商的宣傳(PR)雜志,但收件人的頭銜不是總經理,而是他曾經兼任公司CIO時的頭銜常務董事。雖然將頭銜搞錯,但還是都能收到,因此并沒有太在意。但當這家IT供應商的總經理到公司進行禮節性拜訪時,就提出了希望改一下頭銜的想法。
而這家IT供應商的新的賣點是大數據,公司的總經理當場表示回去馬上會進行修改。起初以為這點事情對于運營大數據業務的IT供應商而言不過是舉手之勞,一定會進行糾正。但是,等到下一個月他收到的的PR雜志時,發現收件人的頭銜仍然是常務董事。這位總經理通過兩本PR雜志感到仿佛看到了大數據的現狀,因此他非常失望地說:歸根到底IT供應商并沒有維護顧客數據庫。
上述例子雖然是顧客數據,而不僅僅是顧客數據,說到大數據必然還需要處理很多各種各樣的企業外部的數據。但是,這些數據是否是最新數據,其數據的精確度又如何等數據的質量就會非常重要。分析出處不明的數據將毫無意義。如果顧客數據不能隨時進行維護,也就不會產生任何價值。不應當將當初以為是寶山的大數據,變成一座堆滿垃圾的山。
是否忽視了現場職工的工作干勁
第三點就是企業不僅應當努力培養數據科學家,同時也需要提升現場職員的分析數據的能力。如果在店頭等現場直接接觸顧客的員工變得擅長數字,他們也能夠常常通過數據考慮事情并進行判斷,這樣的企業必定會強大起來。
例如,有一家超市的店頭銷售員就從與顧客的對話中得到啟發,通過購進新的商品或是改變商品陳列的方法,提升了銷售額。又比如,在特快列車上負責銷售的員工,發現似乎可吸煙座位的咖啡暢銷,當他整理出不同列車的銷售業績,結果發現確實是如此。于是決定在吸煙車廂集中推銷咖啡,結果咖啡的銷售量明顯增加。
當然,通過現場增加的銷售額,也許和利用大數據獲得的銷售數字相比很小,而且其分析能力也遠遠不及數據科學家。但是即便如此,如果通過將這種方式橫向拓展到其他現場,積累的數字也會非??捎^。同時,最為重要的是,這種方式能夠提升現場員工的工作動力。
實際上,某零售企業自從將其銷售分析統一由總公司實施后,店頭員工就失去干勁,甚至出現退職的員工。這說明只依靠上級的指令,則會降低現場的職業道德。因此,這家公司決定給予現場員工自由分析判斷的職能,由此店頭又重新恢復了活力。雖然大數據非常重要,但是如果將權限集中在某些部門,則會導致現場喪失工作干勁。
以上三點實際上不僅僅對大數據而言非常重要,而且同時適用于整個信息系統。大數據是IT業界期待已久的關鍵詞,為使其成長壯大,就需要腳踏實地的努力,而不應被其華麗的部分所束縛擺弄。正因為如此,筆者認為提出的上述三點需要重新銘記心中。CDA數據分析師培訓官網
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