大數(shù)據(jù)議題：分析與直覺之爭
譯文大數(shù)據(jù)技術的下一輪推進是否會徹底抹去人類直覺在關鍵性業(yè)務決策中的作用，從而讓企業(yè)的運作完全依賴于由數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析機制？
也許不會，但隨著大數(shù)據(jù)趨勢的興起、眾多企業(yè)將越來越多地仰仗分析機制來處理實時決策事務，BoldIQ公司CEO Roei Ganzarski預測道——這是一家位于西雅圖的預測分析企業(yè)。不過這并不是說管理者需要徹底接受分析結論而完全舍棄主觀判斷。事實上，情況往往正好相反。企業(yè)高層管理者往往對于大數(shù)據(jù)分析概念嗤之以鼻，在他們看來單憑軟件根本不可能超越現(xiàn)場打拼多年、擁有敏銳商業(yè)嗅覺的運營老手。
“我們每天都會遇到類似的疑問，”Ganzarski在接受電話采訪時解釋道。“我們的回答是，‘這并不意味著我們認為您當前的運營機制有何不妥。’”相反，他強調(diào)分析手段旨在提供“一套額外的工具，幫助大家處理那些僅靠人力無法實現(xiàn)的任務。我們的作用并非取代傳統(tǒng)管理者，而是為了強化用戶制定決策的能力。”
很明顯，人類的大腦在無數(shù)實踐工作中仍然擁有遠超計算機的優(yōu)異表現(xiàn)。不過軟件在瞬間分析領域也同樣具備無法取代的優(yōu)勢，說到這里，他提供了一個交通運輸行業(yè)的實例作為佐證。“我們談談當日與次日交付業(yè)務模式。人們往往把這種效果視為分銷與供應鏈的***成就——只需發(fā)出訂單，快遞員就會在最短時間內(nèi)帶著貨品敲開買家的大門。”而這種方式恰好帶來一系列適合分析方案處理的大數(shù)據(jù)技術挑戰(zhàn)。
“一旦訂單被落實到位，快遞公司該如何確保自己的裝配車輛及司機已經(jīng)準備就緒，并能在幾毫秒之內(nèi)反饋出哪輛貨車與哪位司機應該負責此次遞送、整個交付流程又是否以準時準點且符合成本要求的方式切實完成？”
Barrett Thompson在Zilliant公司擔任卓越定價解決方案總經(jīng)理，這是一家專門幫助企業(yè)用戶發(fā)揮內(nèi)部數(shù)據(jù)優(yōu)勢、制定***銷售與定價決策的優(yōu)化服務企業(yè)。在今年一月接受采訪時，Thompson討論了算法與直覺這一話題并指出，算法型決策機制源自企業(yè)內(nèi)部不同個體所積累起來的集體經(jīng)驗。
“舉例來說，我正面對著過去一年來已經(jīng)完成的大量銷售交易事務資料，通過對保存在數(shù)據(jù)倉庫中的信息進行匯總、我發(fā)現(xiàn)案例總數(shù)高達五百萬之巨，”Thompson表示。“這些數(shù)據(jù)中蘊藏著一筆巨大的財富，也就是數(shù)百位銷售人員在數(shù)萬乃至數(shù)十萬種不同銷售情況下積累得出的通用性處理方式。要順利將其歸為己用，我必須找到一種解開重重枷鎖、提取其核心實質(zhì)的處理辦法。”
他同時指出，預測算法并不能以無中生有的方式憑空創(chuàng)造出知識成果。恰恰相反，這其實是一種“加速機制”，旨在更快地整理出企業(yè)已經(jīng)了解的信息。它由人類經(jīng)驗所驅(qū)動，衍生自“我們切實經(jīng)歷過的數(shù)據(jù)點。”
“我看不到其他499位銷售人員都做了些什么，我甚至記不住自己去年五月都干了些什么。我每一天都需要作出大量決定，而這些決定最終消失在自己的腦海里，”Thompson解釋稱。“如果我擁有一套軟件工具，那么由其提供的算法能幫助我回想起自己所學到的知識、告訴我其他人在實踐工作中積累下哪些心得……我可以在算法的引導下了解一切，并通過學習從中提煉出來的經(jīng)驗讓自己獲得與當事人等同的寶貴收益。”
當然，需要提醒大家的是Thompson與Ganzarski都屬于分析事務的從業(yè)人士，因此他們兩者的意見并不能作為此次爭議中的公正論據(jù)。
2013年12月，《哈佛商業(yè)評論》博客討論了直覺因素在數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)中所應扮演的角色，分析專家兼專欄作者Tom Davenport認為多數(shù)大數(shù)據(jù)項目通常都是由人類直覺判斷所推動：
多數(shù)旨在創(chuàng)建新型產(chǎn)品及服務的大數(shù)據(jù)項目往往都是由直覺判斷所推動的。舉例來說，谷歌的自動駕駛汽車就被其***們形容為大數(shù)據(jù)項目。谷歌研究員兼斯坦福大學教授Sebastian Thrun負責領導該項目。他在獲取必要的數(shù)據(jù)、地圖以及基礎設施等支持要素之前，就從直覺角度出發(fā)肯定了自動駕駛汽車的可行性。由于一位好友在車禍中去世，他憤而拉起隊伍向這一難題發(fā)起沖擊——他在接受采訪時坦言，當時在斯坦福大學中著手研究時、他對于到底該做些什么還毫無頭緒。
直覺這邊又獲得一票，他的實例也的確很有說服力。不過在企業(yè)環(huán)境下，分析機制將逐步參與到直覺決策當中、并發(fā)揮越來越重要的輔助作用。
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原文標題：Big Data Debate: Do Anything Trump Intuition?
