3、走向解析智能
由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、默頓定律指導(dǎo)、基于大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)空間的默頓系統(tǒng)將會(huì)是一個(gè)新的智能研發(fā)平臺(tái)，戴明和德魯克的格言將變成智能系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)。
產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)沿此方向展開了實(shí)際行動(dòng)，許多主流的大公司正將商業(yè)情報(bào)正向商務(wù)解析（Business Analytics）轉(zhuǎn)變。在學(xué)術(shù)界，管理專業(yè)的領(lǐng)袖型組織，國際運(yùn)籌學(xué)與管理學(xué)研究協(xié)會(huì)（INFORMS）倡導(dǎo)將經(jīng)營和管理實(shí)踐都轉(zhuǎn)變?yōu)榻馕?，一些大學(xué)已經(jīng)建議，甚至為解析學(xué)設(shè)立了新的學(xué)位，以滿足對(duì)能夠使用數(shù)據(jù)解決業(yè)務(wù)問題的大學(xué)畢業(yè)生的迫切需求。
INFORMS將解析學(xué)（Analytics）定義為 “將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力以輔助做出更好的決策的科學(xué)過程”。對(duì)于這個(gè)定義，我有些許保留意見，因?yàn)樗簧婕暗匠橄筮^程，對(duì)抽象的逆過程（可視化過程），即“將洞察力轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)用以做出更好的決策”是同等甚至更重要的，而且必須成為任何解析學(xué)的研究和應(yīng)用的核心。維基百科的對(duì)解析學(xué)的定義，“解析學(xué)是數(shù)據(jù)中有意義的范式的發(fā)現(xiàn)和傳播”。這個(gè)定義涵蓋了上述的兩個(gè)過程，顯得更精確、更完善。
在解析學(xué)的崛起中人工智能可以而且必須發(fā)揮重要作用。顯然，商業(yè)界從情報(bào)到解析的轉(zhuǎn)變將情報(bào)的另一面忽略了。信息特別是秘密信息的收集和分發(fā)其實(shí)只是情報(bào)的一個(gè)方面，它的另一面是學(xué)習(xí)、推理、理解以及其他類似的智力活動(dòng)。我們必須確保的解析學(xué)中情報(bào)同樣有兩面的內(nèi)容，因此，我們應(yīng)該從兩個(gè)方面結(jié)合人工智能和解析學(xué)，邁向解析智能，也就是由默頓定律指引，默頓系統(tǒng)支持，按照戴明和德魯克的格言進(jìn)行運(yùn)作。我們開始解析智能方式仍然是我過去倡導(dǎo)的ACP方法：人工社會(huì)進(jìn)行描述解析（descriptive analytics），計(jì)算實(shí)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)解析（predictive analytics），平行執(zhí)行進(jìn)行處置或規(guī)則解析（prescriptive analytics）。
我相信不久的將來，人人都需要有解析智能的個(gè)性化系統(tǒng)，借以輔助他（她）在網(wǎng)絡(luò)空間進(jìn)行聯(lián)系和導(dǎo)航。谷歌或百度將不足以滿足人們的需求，否則，人們將淹沒在大數(shù)據(jù)的洪流之中。
登陸|注冊(cè)歡迎登陸本站，認(rèn)識(shí)更多朋友，獲得更多精彩內(nèi)容推薦！