Susan Athey：大數據如何改變商業管理

Intetix Foundation（英明泰思基金會）由從事數據科學、非營利組織和公共政策研究的中國學者發起成立，致力于通過數據科學改善人類社會和自然環境。通過聯絡、動員中美最頂尖的數據科學家和社會科學家，以及分布在全球的志愿者，我們創造性地踐行著我們的使命：為美好生活洞見數據價值。

原文：https://www.gsb.stanford.edu/insights/susan-athey-how-big-data-changes-business-management

原作者：Kathleen O'Toole

斯坦福經濟學家解釋電子數據寶庫如何為競爭開創新格局 ！

　　大量的數據收集正在改變著組織管理。（Steve Castillo拍攝）

電子數據的激增使得管理者能夠量化并徹底了解他們的業務，也就是說他們此用于升級產品或制造出全新的產品。斯坦福大學商學院經濟學教授同時也是微軟和其他科技公司的咨詢師Susan Athey，與《斯坦福商業雜志》討論了大量數據的收集、廉價的儲存和利用數據寶庫中進行機器學習的這些方面是如何對受網絡驅動的新興行業以及傳統商業的管理方式進行改革的。

以下是本次采訪的節選。

問：您是如何看待大數據技術改變硅谷的管理技巧以及之后發展的？

答：“管理者需要理解并且評估分析師的研究結果，他們發現，如果自己不能直接參與管理，就會面臨著遺忘或者遭到遺棄。” 在硅谷，大多數互聯網相關領域的公司都存在著一個顯著的特征：有著由大數據引起的對新且多樣化技能集的巨大需求。明顯地，必然有對數據分析的大量需求。在分析的范圍內，需要有人撰寫代碼，從大量的數據源沖提取數據并整合成有用的數據格式。也需要有人對這些數據進行簡單地分析，同時一些人做更加復雜的統計分析，這其中包含著機器學或計量經濟學的知識，例如建造數據模型可以預測網頁里的鏈接哪些會被點擊或瀏覽網頁時應該提供給消費者哪些產品。在高科技公司里，管理者需要理解并且評估分析師們的研究結果，他們發現，如果自己不能直接參與管理，就會面臨著遺忘或者遭到遺棄。在商業常規業務中創造的分析數據之外，一個新領域涉及了管理的大規模實驗平臺以及從實驗中的分析數據。

問：我聽說谷歌的專家一年運行成千上萬個實驗，正是實驗中的數據而不是管理人本身決定了公司的方向。事實上，在互聯網公司的一些數據專家傾向于將那些不基于數據的想法和直覺不屑地稱為河馬觀點（hippos），而這也代表著“高收入人群觀點”。您認為這是準確的界定方法嗎？

答：管理模式明顯地正在改變。不僅是谷歌和微軟這樣的大公司，甚至是最小的公司都通過強制的實驗過程改變搜索引擎的算法。這也意味著產品只有經過嚴格的統計檢查才可能見到光明。因為公司的核心產品的建立是基于數據管理方式運行的，沒有來自統計學家和數據科學家的評估研究和預測，管理者在財務和商業方面的計劃無法實現其目的。因此，即使是代表數據分析師的MBA們仍需要吃透復雜的分析并且能夠與工程師和產品團隊進行交流，而他們的專業語言就是數據。

就我經驗而言，MBA中能有好的商業直覺并且能夠聰明地運用統計學家語言的都是“搖滾明星”。他們能夠很好的理解數據能證明的什么、不能證明什么，并且如何高效地利用數據做決定。他們知道如何利用數據來證明一個觀點，更加視覺化的呈現信息，將收集的案例放在一起，所有的用來支持主要的結論。擁有這些才能的管理者會被其他公司挖走或在本公司得到快速晉升。他們給予執行報告并且他們是任何重要戰略項目的不可或缺人員。這也是其他行業期望的前進方向。

問：除了在線運行的實驗，對于商業而言，大數據所帶來的下一個大的改變是什么？

答：在監測設備或網站實時獲取與用戶進行相互作用的手機上的數據，并能及時進行機器學習，這也使得公司能夠面對其競爭對手時，提高自身的業績。互聯網公司正在處在基于機器學習自動決策的前沿，但是它在其他領域的應用也會帶來價值。

問：您能解釋一下機器是如何利用大量數據集進行決策工作的嗎？

答：考慮一下機器學習的最終算法—搜索引擎。人們查詢的目的是隨時間改變的。如果你今天輸入Amanda Bynes到搜索框，搜索引擎會非常迅速的查找其他人在今天搜索Amanda Bynes時看到的網頁并點擊的內容。今天很重要是因為你想要的必然和昨天不同。

例如，當Michael Jackson逝世時，網絡流量猛增，搜索引擎公司希望能夠在最初的30秒內阻止發送給人們關于演出者的普通網頁，取而代之的是開始發送給他們最新的新聞。通過使用最新的數據，一個你想要的眾包數據，一個搜索引擎可以成為一個快速的學習者。

所有的搜索引擎都試著這樣做，但是他們能做的多好關鍵取決于他們獲得數據的速度有多快。因此Google會比Bing做的更好，因為更多人首選Google。Amazon可以擊退小的零售運營商。如果你在Amazon中輸入“嬰兒車”，算法會為你個人找出最好的網頁版本。該算法使用了一種聯合方式，即確定你是哪種類型的消費者，以及像你這樣的消費者在過去一段時間里的點擊內容。

當我和在互聯網以外的公司談論機器決策時，他們常常沒有意識到大量數據的重要性。實際上，多年來，人工智能研究專家認為，如果他們理解了互聯網的鏈接結構和語言結構，就能夠幫助人們獲到更好的搜索結果。但實際上，擁有更多關于人們使用搜索引擎表現行為的數據也很關鍵。了解人們在輸入特定的連續的三個字母時代表的最常見的東西可能比語義上的理解更有意義。這意味著在行業里，機器學習對于產品的質量十分重要，你將會看到公司會更加集中，同時新公司將會更難的取得進展。

問：這就是投資者愿意將數百萬美元投入沒有利潤但是能增長寶貴數據的項目的原因嗎？

答：拿移動手機服務作為例子。如果你能讓更多手機使用者使用你的聲音服務，你將會在聲音識別上做得更好，也會為你的顧客帶來高質量的產品。這是你核心產品所能達到的能力，同時也是差異化的來源。這個數據的價值在于如何在不同的投資環境中理解語音功能。你能想象到，能夠收集一大堆數據的公司，在顧客需要語音識別時，將會沒有能直接競爭的對手，并將它作為突出的產品賣出去。用戶通過觸摸屏接口的所有產品都將會有此功能。所以，如果人們試圖通過打字、說話、使用觸屏、寫字或手勢去連接一個設備，那么一個擁有大量輸入的文本集的公司將會在用戶的輸入理解上會更快并且更準確。

一些互聯網公司因為想要聚集更多數據，在很多方向上進行整合，而語音識別只是你看到的普遍現象中的一個例子。他們并不希望他們的競爭者擁有數據來使他們的產品更好，或讓他們試著將數據用其他方式變現，例如通過更加個性化和更具有目標性的廣告。

問：在哪個行業，您希望看到大數據打亂它的常規業務呢？

答：這將是有趣預測：哪個領域將會更快地有效地使用數據。例如，你會認為，當你的航班延誤時，用一個自動航班預訂系統來改變一個連接行航班預訂會比調動車來開要方便更多。因為有來電顯示，當你從停機坪上叫車時，航空公司會知道你是誰。然而，在這種情況下，許多乘客都被耗費時間的航空電話弄得十分沮喪，只是在最近，我們才看到航空公司在這方面的體驗有真正的改善。另一方，汽車能自己安全的駕駛。另一個有吸引力的數據傳感器的應用是用來監測復雜機器的零件，例如汽車或飛機，并學會如何提高機器安全性或決定何時替換損壞的零件。醫療診斷同樣也是一個例子，機器仔細研讀兆字節的數據會比醫生更快更準確，僅僅是在極少的情況下，或是特定患者的治療中有少見的副作用。

你可能會驚訝于一些案例。你可能會認為像出租車這樣的行業會很難進入，因為它是被當地政府高度管制的敏感行業。然而，已有公司在很多城市成功進入，他們運用實時需求數據在供給短缺時提高價格，確保那些愿意支付更多錢的人找到出租車。

問：對于老數據可以找到新的用法嗎？

答：這里有大量的方法來回答重要的政策問題，不僅有公共政策還有商業政策的問題，使用運營的或被動方式收集到的數據用于其他目的。所有的社會科學家積極主動地從社交媒體上挖掘數據來研究任何事情，例如推特，從幸福的事情到青少年社會準則再到社會動亂的基礎。學術界和金融行業都有像Google Trends的資源，來尋找搜索模式，能夠用來預測流感的爆發，可以用于失業的統計，同樣適用于股票的回升情況。另一個增長趨勢是學術界研究者與公司合作從而有獲得大型數據，同時公司可以從研究者的專業知識中學習，并且研究者能夠回答研究使用公司專用的數據集的各種問題。此公布的研究只顯示總量的統計數據，從而保護數據的機密性。在這件事上，我已和微軟研究院進行合作并且卓有成效，其他公司，如eBay和Yahoo也同樣成功地與學術界進行合作。

想到一個較不明顯的例子：城市。芝加哥、紐約，以及一些國家，現在都在做大規模的數據收集。因為這些數據正變得具有可獲取性，它能有用于一些直接的目的，例如受數據驅使的政策或交通和交通流的管理。但是我們僅僅是開始看到數據的從屬功用所帶來的可能性，數據關注就像在對非常微小級別的噪音、能源利用和污染一樣。你可以聚集噪音的數據來識別是否違反噪聲條例，但之后你發現可以用它來研究噪音對兒童健康的影響。你可以收集關于出租車司機出行數據，用來監控其是否遵守各種規章制度，但在最后了解到通勤模式、公共交通的缺口、甚至是不同類型的顧客給小費的傾向。我期望也能在商業中看到。他們也許是被動地收集關于他們的顧客和汽車之間的關系。按照這種方式，他們也許會發現，顧客如何使用汽車的模式，對設計交通系統有著普遍的意義，對于城市規劃，以及如何設計未來的汽車的用處。

對于公司和政府而言，能夠全面利用他們所擁有的數據會很困難，因為保密性和數據安全的問題，但是令人更加驚喜的應用將必然出現。任何產業都可能會是下一個能夠以令人矚目的方式重新思量并進行創新的產業。

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本文轉自d1net（轉載）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据如何改变商业管理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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