依靠直覺進(jìn)行盲目決策，是很多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者容易跌入的坑。如今，大數(shù)據(jù)為這一風(fēng)險(xiǎn)提供了規(guī)避途徑，日益受到企業(yè)青睞。
谷歌內(nèi)部正用數(shù)據(jù)進(jìn)行“即時(shí)預(yù)報(bào)”，比如根據(jù)6月份的第2周汽車銷售的查詢數(shù)量，預(yù)測(cè)出幾周后發(fā)布的6月汽車銷售報(bào)告。
美國(guó)運(yùn)通公司正通過(guò)分析數(shù)據(jù)監(jiān)控查找違規(guī)者。如果有人在美國(guó)運(yùn)通卡上存入大額賬款，再在佛羅里達(dá)州注冊(cè)一個(gè)轉(zhuǎn)寄地址，他很可能在利用該州不嚴(yán)格的破產(chǎn)法鉆空子。
亞馬遜則申請(qǐng)了一項(xiàng)包裹運(yùn)輸預(yù)測(cè)系統(tǒng)的算法專利，它根據(jù)消費(fèi)者的網(wǎng)站停留時(shí)間、商品瀏覽時(shí)間、點(diǎn)擊及停留的鏈接和愿望清單等，來(lái)預(yù)測(cè)他的購(gòu)買情況，從而盡可能減少運(yùn)輸、庫(kù)存和供應(yīng)鏈成本。
英國(guó)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司沙贊（Shazam），讓200個(gè)國(guó)家的4億用戶，使用自家產(chǎn)品查找歌曲、電視節(jié)目和廣告，從而建立了一個(gè)巨大的用戶偏好數(shù)據(jù)庫(kù)，沙贊聲稱，自己能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)哪些群體 / 藝術(shù)家 /曲目會(huì)取得成功。
麻省理工斯隆管理學(xué)院教授安德魯。麥卡菲（Andrew McAfee）甚至建議，人類應(yīng)該盡量減少對(duì)經(jīng)驗(yàn)判斷的依賴，更多地依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型硬性算法的結(jié)果。他認(rèn)為，大量研究表明，在“混亂、復(fù)雜、真實(shí)”的環(huán)境中做出判斷時(shí)，基于數(shù)據(jù)的算法比專家更有可能做出正確的預(yù)測(cè)。
反對(duì)的聲音：過(guò)度預(yù)測(cè)是場(chǎng)騙局
這股迷信浪潮近年來(lái)越刮越烈，忠實(shí)的追隨者前仆后繼，同時(shí)也有一群激憤的反對(duì)者逐漸出現(xiàn)。
之前，“大數(shù)據(jù)之父”舍恩伯格在接受界面新聞?dòng)浾卟稍L時(shí)，就曾表示，“如果對(duì)大數(shù)據(jù)解讀得過(guò)度，實(shí)際上就是濫用數(shù)據(jù)”。Thinkers50獎(jiǎng)得主、管理學(xué)者馬??？林斯特龍（Martin Lindstrom）也提出：“目前我們面臨的問(wèn)題是，商業(yè)世界已經(jīng)完全被大數(shù)據(jù)給蒙蔽了。”
谷歌對(duì)流感趨勢(shì)的分析就是一個(gè)典型事例。
谷歌依據(jù)自己的搜索結(jié)果，推測(cè)11%的美國(guó)人都患了流感。然而事實(shí)證明，龐大的搜索量很大程度上受到社交媒體造勢(shì)的影響，谷歌高估了2013年年初的流感趨勢(shì)。美國(guó)東北大學(xué)的大衛(wèi)。拉澤（David Lazer）領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)指出：“谷歌的方法是在5000萬(wàn)個(gè)搜索詞中，找到適合的1152個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。”而在此過(guò)程中，與“流感”相匹配、但實(shí)際上與此無(wú)關(guān)的搜索詞出現(xiàn)概率“相當(dāng)高”。
過(guò)分迷戀數(shù)據(jù)，也會(huì)影響公司前程。
Zynga公司的聯(lián)合創(chuàng)始人馬克。平卡斯（Mark Pincus），在公司創(chuàng)立之初就搭建了一套完整的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。管理層習(xí)慣不做決策，他們只按用戶反饋意見作出反應(yīng)。比如，游戲中的草地到底是設(shè)為紅色還是綠色，直接依據(jù)用戶喜好拍板。這種討好策略的確讓Zynga 在草創(chuàng)時(shí)期獲益良多，其最熱門的一款游戲《Farm Ville》曾創(chuàng)下月活躍用戶8300萬(wàn)的紀(jì)錄。但時(shí)間一長(zhǎng)，Zynga公司的新游戲產(chǎn)品只能同質(zhì)化迭代，公司上下關(guān)注游戲商業(yè)模式創(chuàng)新者日益減少。隨著對(duì)手不斷推出創(chuàng)新型游戲，Zynga也在市值蒸發(fā)逾100億美元后，逐漸淡出主流游戲公司陣營(yíng)。
學(xué)界將數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)失敗主要?dú)w納于兩個(gè)方面的原因——
1.對(duì)歷史數(shù)據(jù)的過(guò)度信賴
所有預(yù)測(cè)的好壞，都取決于管理者所運(yùn)用的歷史數(shù)據(jù)。然而現(xiàn)實(shí)中，創(chuàng)新性業(yè)務(wù)或新產(chǎn)品是沒(méi)有先例可循的。歷史數(shù)據(jù)即使有，也不可靠——手機(jī)品牌商雖然擁有手機(jī)購(gòu)買和使用體驗(yàn)等方面的大量歷史數(shù)據(jù)，但手機(jī)的類別已經(jīng)今非昔比。
2.管理者總是怎么方便怎么選
對(duì)于一些很重要、但不方便采集的數(shù)據(jù)，人們常常會(huì)選擇性忽視。很多專家學(xué)者認(rèn)為，如果金融機(jī)構(gòu)將采集的范圍擴(kuò)大，也許可以避免2008年金融危機(jī)的發(fā)生。
此外，企業(yè)的大數(shù)據(jù)研究，已經(jīng)成為一場(chǎng)軍備競(jìng)賽。Facebook花了將近四年時(shí)間，才建立了一個(gè)超過(guò)30人的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，而維持該平臺(tái)的常規(guī)運(yùn)行需要超過(guò)100名數(shù)據(jù)分析專家，LinkedIn公司建立起自己的大數(shù)據(jù)部門用了整整六年時(shí)間。這顯然不是每一個(gè)普通公司都可以承擔(dān)的。
數(shù)據(jù)只能預(yù)測(cè)簡(jiǎn)單事務(wù)，復(fù)雜決策別指望它
這樣看來(lái)，數(shù)據(jù)可以很好地預(yù)測(cè)一些事情，比如去某地度假是否會(huì)下雨，鳥類是否會(huì)以預(yù)定的途徑遷徙，然而我們卻很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出股價(jià)走勢(shì)、有多少人會(huì)買一款新型汽車、鼓勵(lì)健康飲食是否能達(dá)到理想的效果。