车品觉
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红杉资本车品觉:不能迷信大数据,企业成功需八步

车品觉
2017-10-20 · 12:00
[ 亿欧导读 ] 尽管作为大数据专家与布道者,但车品觉看待大数据的态度非常理性。车品觉直言,很多数据科学家在科研上非常专业,但在商业分析和经营分析上做的很差,这是非常常见的。
,大数据,AI

文章来源于:车品觉,图片来自“亿欧图库”

在神策数据主办的神策2017数据驱动大会上,红杉资本中国基金专家合伙人、前阿里巴巴集团副总裁、《决战大数据》作者车品觉向现场观众分享了自己对企业大数据方面的观察与思考。

尽管作为大数据专家与布道者,但车品觉看待大数据的态度非常理性。车品觉直言,很多数据科学家在科研上非常专业,但在商业分析和经营分析上做的很差,这是非常常见的。

车品觉告诫企业主: 机器分析做得好的公司,不代表数据分析做得好;非结构性数据处理得好的公司,不代表结构性数据也能处理很好;数据分析做得好的公司,不代表商业智能做得好;而商业智能做得好的公司,不代表生意就能做得好。车品觉呼吁, 企业千万不要把大数据当成万能的解决方案,不可迷信大数据。因为企业大数据的全过程应用会包括数据处理、算法、产品以及具体业务,这一连串的应用是相辅相成,缺一不可的。

比如底层的数据采集没有做好,那么上层的应用必然会出问题。「数据不稳定,深度学习也就不会起作用。」

与此同时车品觉指出, 现在很多公司欠缺的并非数据采集与处理的能力,而是思考能力比较落后。

他以目前火热的无人车行业为例:

「比如未来的无人汽车,一辆车可能会有 3000 个传感器,背后的厂家有几十个,甚至是不同国家的厂商。那么这样一个无人车,你怎么让数据稳定、跨境数据合规传输、进行数据采集与数据分析等等?这些都是非常现实的问题。IoT 的发展,其实正在打破我们当前的大数据业务思路,因为它确实非常复杂。 简单的数据和算法不能代表 AI 。」

车品觉表示,自 2010 年大数据概念被提出之后,在最初的 3 年中,很多公司都是在做结构化数据。从 2013 年开始,有些公司便尝试使用机器学习处理非结构化数据,这就带来了很大的变化。

例如现在的杭州智慧城市,我们可以将人们走动的影像变成数据,而数据就是决策的依据。

他直言, 要想解决一个问题,相关的数据越多,解决问题的精准度就会越高。但他提醒,我们必须注意其中包含准确与不准确的概率。

「现在很多医疗项目没有完全应用大数据和 AI,其中就是概率的问题。大数据有时会有潜在的风险。」

在「企业究竟需要多少数据量才能解决问题」这个观点上,车品觉形象的用「拼图」对数据量进行了解释。

他认为,如果我们只有一块拼图,那么很难了解到拼图完整的图像。但当拼图足够多时,我们不需要很复杂的算法,也能解决问题。所以 企业要了解自己掌握的数据是否达到了关键的临界点。

车品觉表示,人们总是很想知道发生了什么,为什么会发生,未来可能会发生什么,如果发生了我们怎么做?

其实这些问题一直都是BI想要解决的。 第三方数据可以辅助企业进行决策,但企业主就需要先了解这些数据拼图有多少是集中的,有多少是离散的,有多少数据与自己的问题相关。不弄清楚这些则会南辕北辙。

「比如高层管理者和中下层管理者要处理的问题一定是有差别的。中下层管理者可能更关注目前的问题,而高层管理者则需要考虑几年之后的企业发展。那么高层管理者需要的数据量一定会远远大于中下层管理者。」

最后车品觉表示,从公司的发展来说,一家成功的企业发展都不会逃过这8个步骤:

1. 关注决策的过程。加强数据分析能力

2. 建立数据资源,整理数据标准;

3. 形成管理规范,建设数据管理平台;

4. 建立海量数据的深入分析能力;

5. 建设外部数据的战略储备;

6. 建立数据的外部创新能力;

7. 推动自身数据的开放与共享;

8. 数据产业的战略布局。

他直言,前3点都是传统意义上各家企业都能做的。第 4 点是企业成功与否一个分水岭,能否建立海量数据的深入分析能力非常重要。企业要适时引入高级的外部人才,才能在未来的竞争中占据优势。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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