大數(shù)據(jù)技術(shù)的下一輪推進(jìn)是否會(huì)徹底抹去人類直覺在關(guān)鍵性業(yè)務(wù)決策中的作用，從而讓企業(yè)的運(yùn)作完全依賴于由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析機(jī)制？

也許不會(huì)，但隨著大數(shù)據(jù)趨勢(shì)的興起、眾多企業(yè)將越來越多地仰仗分析機(jī)制來處理實(shí)時(shí)決策事務(wù)，BoldIQ公司CEO Roei Ganzarski預(yù)測(cè)道——這是一家位于西雅圖的預(yù)測(cè)分析企業(yè)。不過這并不是說管理者需要徹底接受分析結(jié)論而完全舍棄主觀判斷。事實(shí)上，情況往往正好相反。企業(yè)高層管理者往往對(duì)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(chǎng)打拼多年、擁有敏銳商業(yè)嗅覺的運(yùn)營(yíng)老手。

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“我們每天都會(huì)遇到類似的疑問，”Ganzarski在接受電話采訪時(shí)解釋道。“我們的回答是，‘這并不意味著我們認(rèn)為您當(dāng)前的運(yùn)營(yíng)機(jī)制有何不妥。’”相反，他強(qiáng)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(shí)現(xiàn)的任務(wù)。我們的作用并非取代傳統(tǒng)管理者，而是為了強(qiáng)化用戶制定決策的能力。”

很明顯，人類的大腦在無數(shù)實(shí)踐工作中仍然擁有遠(yuǎn)超計(jì)算機(jī)的優(yōu)異表現(xiàn)。不過軟件在瞬間分析領(lǐng)域也同樣具備無法取代的優(yōu)勢(shì)，說到這里，他提供了一個(gè)交通運(yùn)輸行業(yè)的實(shí)例作為佐證。“我們談?wù)劗?dāng)日與次日交付業(yè)務(wù)模式。人們往往把這種效果視為分銷與供應(yīng)鏈的***成就——只需發(fā)出訂單，快遞員就會(huì)在最短時(shí)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(shù)挑戰(zhàn)。

“一旦訂單被落實(shí)到位，快遞公司該如何確保自己的裝配車輛及司機(jī)已經(jīng)準(zhǔn)備就緒，并能在幾毫秒之內(nèi)反饋出哪輛貨車與哪位司機(jī)應(yīng)該負(fù)責(zé)此次遞送、整個(gè)交付流程又是否以準(zhǔn)時(shí)準(zhǔn)點(diǎn)且符合成本要求的方式切實(shí)完成？”

人類算法

Barrett Thompson在Zilliant公司擔(dān)任卓越定價(jià)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(shì)、制定***銷售與定價(jià)決策的優(yōu)化服務(wù)企業(yè)。在今年一月接受采訪時(shí)，Thompson討論了算法與直覺這一話題并指出，算法型決策機(jī)制源自企業(yè)內(nèi)部不同個(gè)體所積累起來的集體經(jīng)驗(yàn)。

“舉例來說，我正面對(duì)著過去一年來已經(jīng)完成的大量銷售交易事務(wù)資料，通過對(duì)保存在數(shù)據(jù)倉庫中的信息進(jìn)行匯總、我發(fā)現(xiàn)案例總數(shù)高達(dá)五百萬之巨，”Thompson表示。“這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著一筆巨大的財(cái)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(shí)質(zhì)的處理辦法。”

他同時(shí)指出，預(yù)測(cè)算法并不能以無中生有的方式憑空創(chuàng)造出知識(shí)成果。恰恰相反，這其實(shí)是一種“加速機(jī)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(yàn)所驅(qū)動(dòng)，衍生自“我們切實(shí)經(jīng)歷過的數(shù)據(jù)點(diǎn)。”

“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(xué)到的知識(shí)、告訴我其他人在實(shí)踐工作中積累下哪些心得……我可以在算法的引導(dǎo)下了解一切，并通過學(xué)習(xí)從中提煉出來的經(jīng)驗(yàn)讓自己獲得與當(dāng)事人等同的寶貴收益。”

當(dāng)然，需要提醒大家的是Thompson與Ganzarski都屬于分析事務(wù)的從業(yè)人士，因此他們兩者的意見并不能作為此次爭(zhēng)議中的公正論據(jù)。

2013年12月，《哈佛商業(yè)評(píng)論》博客討論了直覺因素在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)中所應(yīng)扮演的角色，分析專家兼專欄作者Tom Davenport認(rèn)為多數(shù)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常都是由人類直覺判斷所推動(dòng)：

多數(shù)旨在創(chuàng)建新型產(chǎn)品及服務(wù)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目往往都是由直覺判斷所推動(dòng)的。舉例來說，谷歌的自動(dòng)駕駛汽車就被其***們形容為大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。谷歌研究員兼斯坦福大學(xué)教授Sebastian Thrun負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)該項(xiàng)目。他在獲取必要的數(shù)據(jù)、地圖以及基礎(chǔ)設(shè)施等支持要素之前，就從直覺角度出發(fā)肯定了自動(dòng)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(duì)伍向這一難題發(fā)起沖擊——他在接受采訪時(shí)坦言，當(dāng)時(shí)在斯坦福大學(xué)中著手研究時(shí)、他對(duì)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(shí)例也的確很有說服力。不過在企業(yè)環(huán)境下，分析機(jī)制將逐步參與到直覺決策當(dāng)中、并發(fā)揮越來越重要的輔助作用。

原文鏈接：

http://www.informationweek.com/big-data/big-data-analytics/big-data-debate-do-analytics-trump-intuition/d/d-id/1269193?

原文標(biāo)題：Big Data Debate: Do Anything Trump Intuition?