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非互聯網從業者：大數據給我工作與思維帶來的變革
2014-12-16
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第一次聽到Big Data/大數據還是在歐洲念商學院的時候，有一門課叫做《管理咨詢》。教授看了2012年10月的《哈佛商業評論》，興致勃勃的對我們說，小組期末作業（當時我們的是一個市場預測項目）所有的分析都必須基于更多的數據。用他的話說：“只有你無情的虐數據，它才會乖乖的告訴你，你想了解的信息”。同時他也提到，利用部分信息的不可獲得性來進行信息倒賣的生意，在以后會越來難做。

這些天讀了維克托?邁爾?舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch?nberger）的《大數據時代》有一些感觸。我現在的工作雖然不在咨詢公司，但也涉及對企業行業的判斷與預期，因此從管理/商業的角度來說說這一趨勢對我的工作與思維帶來的影響：

1、數據的意義：

舉最貼近我的例子，我研究生是學“項目管理”的，這門學科中有一個技術或者說方法叫做 Earned Value（EV）/掙值，通過項目經理制定收集和發虧信息的范圍、方式和頻率，由項目中具體操作人員進行數據采集、粗加工和反饋?；谶@些被初步加工過的數據，項目經理可以了解到諸如項目是否超支、是否延期等信息。除了與利益相關人交流外，這些信息本身是沒有作用的，它們的作用于價值是體現在“應該觸發/不觸發相應的行動進行干預和調整”上，也就是用這些數據進行預測從而實現干預以獲得理想的結果。

從企業管理的角度看，雖然不同的利益相關人（比如股東、管理者、監管部門、公司員工）對企業有不同的期待與要求，審計對他們的作用是相似的：財務數據是否真實可靠？能否利用這些數據進行決策？ 市場數據、人力數據、科研數據等也是類似——我們關注數據的真實性最終還是希望能用這些數據進行預測與決策，而不是數據本身。

我們關注企業領導者對其企業戰略、組織架構和流程的描述最終是需要相應的數據進行支持，從而判斷這個企業能否構筑一條“路”通向其所期待的終點。因此戰略決策、投資決策和管理改進的決策都將基于這些預測。

2、我們對數據的態度：

作為一個非財務學生/工作者，在我接觸這類學科時，了解到會計/財務使用的數據應滿足：相關性、可靠性、可比性和可理解性?？紤]到財務數據的特殊性，其他數據還應考慮透明性（并非所有數據都是一手的）和準確性（并非所有數據都有明確的獲取和儲存標準與流程）。

用作者的話說，對數據的衡量標準為：正確性、準確性、嚴格度和純潔性。

在目前的趨勢下，數據透明性有較大的提高（由于互聯網的作用，很多信息變得可以獲得了）那么我們對數據其他方面的容忍度也會下降或者說也不得不下降。這體現在我們被暴露在更多的數據下，會發現很多以前所沒有關注和思考過的問題，而處理和解決這些問題方法也許也是我們之前所沒有的。比如我們為了在A和B兩個方面進行論證而收集數據，而為了A方面而收集的數據又揭示了B方面可能存在的問題。這部分數據相對B方面而言是不準確或者說不嚴格的（從數據來源與采集方式等角度來看），但其意義又是不容忽視的。

因此創新精神（如何發現新問題、展開新思考和采用新辦法）以及相應的知識管理（如果再次遇到，我們應當如何處理），又顯得尤為重要了。這也是我對舍恩伯格提到的三個趨勢的理解：


  • 樣本漸趨于總體（此時此處收集到的信息也許有其他用途）；
  • 精確讓位于模糊（信息的質量決定其靠參考性和價值，但不應進行放棄）；
  • 相關性重于因果（在初期應關注信息能告訴我們什么，而不是為什么能夠告訴我們；當然伴隨知識管理方面經驗的收集與發展，是可以嘗試去理解的）

3、在這一趨勢下，我們能做什么？

回國后參加過一家在地產咨詢界赫赫有名的咨詢公司的面試，最后決定我放棄這個offer的原因只是那個經理人的一句話。當時我問他，他們公司擁有怎樣的數據庫，他們在項目中會用怎樣的方法對數據本身進行加工。他給到我的回答是：在大環境下，很多信息是非公開的，因此不需要擁有很多的信息或對信息進行加工，它們本身就是可以賣錢的。而我的理解是作者認為大數據價值鏈將有三類角色，即掌握海量數據的公司、提供數據分析能力的技術公司以及提供思維的公司和個人。目前看來應該是掌握數據的公司，因為現階段很多數據還是不可得的或者不能有效收集的，因此這類公司可以授權相關的公司來分析數據。而技術分析公司雖有可轉移的的技術，可卻很難再進行海量數據的收集。

而從我的角度來看，最重要的是第三類公司，因為前兩者只是資源的儲備者，而第三類公司才是資源與價值的轉化者。在信息透明度仍在提高的進程中，我們更加關注的應當是如何利用好已有數據進行認知、預測、判斷與決策。

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

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