下一轮大数据技术的进步，是否会彻底抹杀人类直觉在关键业务决策中的作用，使企业的运营将完全依赖数据驱动的分析机制？西雅图预测分析公司BoldIQ的首席执行官RoeiGanzarski预测，可能不会，但随着大数据趋势的发展，公司将越来越依赖分析来进行实时决策。但是，这并不意味着管理者需要完全接受分析的结论，完全摒弃主观判断。事实上，情况往往恰恰相反。企业高层常常对大数据分析这个概念嗤之以鼻。在他们看来，单靠软件是不可能超越在现场打拼多年、商业嗅觉敏锐的运营老手的。“我们每天都面临这样的问题，”甘扎斯基在接受电话采访时解释说。“我们的回答是，‘这并不意味着我们认为你现在的运作方式有任何问题。’”相反，他强调分析旨在提供“一套额外的工具来帮助你处理你无法手动完成的事情。”我们的作用不是取代传统的管理者，而是提升用户的决策能力。”可见，人脑在无数的实际任务中，依然有着远超计算机的卓越表现。但是，软件在瞬时分析领域也有着不可替代的优势。说到这里，他举了一个交通行业的例子作为佐证。“我们来谈谈当日达与次日达的商业模式。人们倾向于将这种效应视为分销和供应链的最终成就——只需下订单，快递员就会拿着货物在门外敲门。”最短的时间。家门口。”而这种方式恰恰带来了一系列适用于分析解决方案的大数据技术挑战。应该由哪个司机负责送货，整个送货过程是否井然有序？准时且具有成本效益的方式？”HumanAlgorithmBarrettThompson是Zilliant卓越定价解决方案的总经理，这是一项优化服务，可帮助业务用户利用内部数据做出最佳销售和定价决策。企业。在采访中今年1月，汤普森讨论了算法和直觉的话题，并指出算法决策机制来源于企业内部不同个体积累的集体经验。“例如，我面对过去一年完成的大量销售交易交易，通过汇总数据仓库中存储的信息，我发现案例总数高达五百万，“汤普森说。“这些数据蕴藏着巨大的财富，是数百名销售人员在数万或数十万种不同销售情况下积累的通用方法。要想成功为己所用，我们就得想办法解开枷锁，提取它的核心精华。”他还指出，预测算法不能凭空创造知识产品。恰恰相反，这实际上是一种“加速机制”，旨在更快地梳理企业已经知道的信息。它是由人类经验驱动的，源自“我们实际经历过的数据点”。“我看不到其他499名销售人员做了什么，我什至不记得我去年5月做了什么。每天我都必须做出很多决定，这些决定最终会在我的脑海中浮现，”汤普森解释说。“如果我有一个软件工具可以提供一种算法，可以帮助我回忆起我学到的东西，告诉我其他人学到了什么在实践中……我可以在算法的指导下学习一切，并通过学习从中提取的经验，获得与有关各方同样宝贵的收益。”当然，需要提醒的是，汤普森和甘扎尔斯基都是分析事务的从业者，所以他们的观点不能作为这场争论的依据。中的公平论据。2013年12月，《哈佛商业评论》博客讨论了直觉因素在数据驱动型企业中的作用。分析师兼专栏作家TomDavenport认为，大多数大数据项目通常是由人类直觉驱动的：大多数针对创造新产品和服务的大数据项目通常是由直觉驱动的。例如，谷歌的自动驾驶汽车被其领导描述为一个大数据项目。谷歌研究员兼斯坦福大学教授塞巴斯蒂安·特伦(SebastianThrun)正在领导该项目。在获得数据、地图和基础设施等必要的支撑要素之前，他凭直觉肯定了自动驾驶汽车的可行性。在一位密友死于车祸后，他召集了他的团队来解决这个问题——他在接受采访时承认，当他在斯坦福大学开始研究时，他不知道该做什么。直觉在这里又投了一票，他的例子确实很有说服力。但在企业环境中，分析机制将逐渐参与到直觉决策中，并发挥越来越重要的辅助作用。原文链接：http://www.informationweek.com/big-data/big-data-analytics/big-data-debate-do-analytics-trump-intuition/d/d-id/1269193?原标题：大数据辩论：做任何的直觉？
