舍恩伯格解读大数据用于商业决策的3大难点

　　【中国智能制造网 名家论坛】越来越多的企业开始重视对大数据的分析与利用。在未来，一个个有边界限定的“棋盘”，或许才是大数据在商业决策时更好的用武之地。
　　　　牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格（ViktorMayer-Schönberger）是《大数据时代》一书的作者，被誉为“大数据之父”。
　　
　　8月25日，舍恩伯格出席了2016IEBE上海高峰论坛，并就企业如何更好地利用大数据进行商业决策等问题接受了记者的专访。
　　
　　据贝恩咨询公司的一份调研报告显示，在其调研的超过400家年营业额高于5亿美元的企业中，有大约60%的企业正积极在大数据方面进行投资，以期获取企业发展的新动力。大数据已经从化、差异化的决策工具，渐渐演化为各企业常规化的决策工具。
　　
　　与此同时，人们对于大数据价值的看法也在发生转变。在大数据研究的早期，乐观的态度是当时的主流，但近年来，这类观点开始受到反思与质疑。舍恩伯格对记者表示，“如果对大数据解读得过度，实际上就是滥用数据”。
　　
　　研究大数据，诚然可以让企业更好地发现数据背后的商机，但是，把大数据运用到商业决策也存在不少局限。
　　
　　以舍恩伯格之见，大数据用于商业决策存在以下三大难点。
　　　　难点一：只分析相关关系，导致商业决策出现盲区。
　　
　　科研领域的很多统计和分析方法未必适合信息时代的商业领域，舍恩伯格对记者说：“很多人把数据间的相关关系看成是因果关系，这有可能造成对大数据的过度解读。”美国旧金山游戏公司Zynga的兴衰，正是这样一个例证。
　　
　　Zynga公司的联合创始人马克·平卡斯（MarkPincus）非常笃信大数据的力量。他在公司创立之初就搭建了一套完整的数据分析系统，并组建了以谷歌公司数据分析专家领衔的大数据团队。Zynga公司在数据仓库、A/B测试工具和大数据分析方法上的，使其较其他游戏公司而言，可以更快按用户反馈意见调整各类决策和设置。比如，游戏中的草地到底是设为红色还是绿色，Zynga公司管理层不做决策，而是同时设置红绿两套颜色方案，哪一边用户付费程度高，Zynga公司就迅速把草地定调为哪种颜色。这样的优势，也确实让Zynga公司在草创时期获益良多，其热门的一款游戏《FarmVille》曾创下月活跃用户8300万的纪录。
　　
　　但时间一长，这套体系的弊端也渐渐浮现。这种完全按当前用户喜好决策的模式，或许能分析游戏何以的相关因素，但无法分析游戏何以的因果因素。这使得Zynga公司的新游戏产品持续产生同质化迭代。公司上下从领导层到各部门员工，关注游戏商业模式创新者日益减少。而在竞争激烈、变化速度极快的游戏行业，失去创新精神就意味着全面落后。随着Supercell公司、King公司等对手不断推出创新型游戏，Zynga公司也在市值蒸发逾100亿美元后，逐渐淡出主流游戏公司阵营。
　　
　　当前，商业环境的多变，令企业在做商业决策时更像是在面临一个充满突变的混沌系统。此时，基于陈旧数据、基于相关关系分析得出的结论，哪怕分析过程中数据量再大、分析方法再繁复，也难保企业不走进决策的盲区。