大數據分析已被證明是許多應用的一種絕佳工具，從評估組織的盈利能力到確定最佳投資策略。不幸的是，即使近年來數據相關技術取得的所有進展，客觀數據分析所無法克服的一個主要障礙是管理人際關系。

僅僅根據績效數字來確定員工的意見很難。根據算法如何與企業相匹配(盡管很多企業家已經嘗試過)，也不可能告訴是否可以維護良好的關系。

但是數據處理的革命很快就會發生，它更多地關注定性的人類特征，以及人類在幾乎主觀的層面上如何相互影響。

需求

人們看到對這種分析越來越重視的一個重要原因是需求量龐大。從業務角度來看，管理者需要知道如何更好地理解和協調員工，業主需要與租戶保持良好的關系。

從個人的角度來看，人們渴望改善他們的友誼和浪漫關系。鑒于來自各方的推動，數據科學家和工程師正在著手推進可以使用數據處理這些復雜情況的項目。

數據如何改善關系

數據如何解決歷史上難以減少到客觀數量的問題?

數據量。有時，數據量的增加足以更好地理解人類如何一起工作和相互評估。在收集了數百個維度的信息后，即使是基本的算法也應該能夠精確定位預測人類行為的某些指標，或者至少規定關系的質量和形狀。

例如，重要的數據和研究可能會發現幾百個增加離婚可能性的因素。然后，這些因素的存在或不存在可以用來評估關系的相對強度，即使在最早階段也是如此。

預測性人工智能。預測性人工智能采用多種與數據相關的學科，包括數據挖掘、統計學、建模和機器學習，以獲得有關復雜系統的預測。只有在這些技術突破的交叉點上，人們才能創建一個足夠復雜的系統來預測一個人未來的行為。

目前，大數據使人們能夠對團隊的平均表現做出全面的預測，但其發群體越小，變量變得越不可預測。

“主觀”數據點。人們還會看到更多主觀數據點的優先級。盡管大多數系統仍然需要某種方法來使主觀特征成為可數的或可測量的，但如果人們想要預測人類行為并改善與他人的關系，則需要了解人格特質和情緒狀態的復雜性。

在許多方面，這是管理人際關系最復雜的領域。當談到人類行為時，變量和結果之間并不總是直接的關系。

另外，人們并不自然地在客觀場景中評估主觀因素，這對于預測分析算法來說很容易分析。

個人和組織的區別。偶爾，個人關系可能會破壞組織目標或者至少使組織目標復雜化。目前，目前很多分析技術適用于研究大量主題，無論是組織中的數百名員工還是某個領域的許多組織。

將數據用于管理人際關系的過渡將要求人們“放大”個人因素，這將需要新的數據處理方式，而且需要采用更為密集的方式來收集數據。

在這方面，人們面臨著一些關鍵挑戰，但數據分析的未來幾乎肯定會關注個人人際關系的力量和管理。人們已經看到系統的開始足夠強大，可以對以前不可預知的數據集進行預測。

隨著企業和消費者需求持續改善，人們不太可能看到這一勢頭放緩。在幾年之內，人們可能會使用軟件，使人們成為更好的經理、更好的業主、更好的談判者，甚至更好的朋友。
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總結

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