最佳決策須結合資料與經理人專業

數據資料目前已是管理企業許多職能的重要工具，包括行銷、定價、供應鏈、營運等職能。這個趨勢正進一步蓬勃發展，因為人工智慧與機器學習可望發揮許多功能，而且目前很容易收集、儲存人們日常生活中各方面的資料。

不過，這趨勢是否開始出現過度發展的現象？身為預測分析（predictive analytics）的從業人員和教師，我最關心的，是我所謂的「大數據，小頭腦」（big data, little brain）現象，也就是過度依賴資料來引導決策的經理人，捨棄了自己的知識與經驗。

在典型的大數據專案中，經理人會請內部或外部團隊收集和處理資料，希望能取得有關特定業務問題的深入見解。大數據團隊擁有必要的專業知識，能把原始資料轉換為可用形式，並選擇可找出具統計顯著性模式的演算法，然後將結果以圖表、視覺化資料和其他類型的報告，提交給經理人。這種情況是有問題的，因為大多數經理人並非資料科學專家，而大多數資料科學家並非商業專家。正如陶德．克拉克（Todd Clark）與丹．威森菲德（Dan Wiesenfeld）最近為《哈佛商業評論》撰寫的一篇文章〈技術不是實現分析價值的阻礙〉（3 Things Are Holdi...