大数据分析陷阱：用着一流分析师 情况却依旧糟糕

大数据分析正越来越渗入到我们生产、生活的方方面面。似乎跟着数据走就一定不会错，它们是我们赖以决策和行动的依据，是盲目自信背后的千军万马，是懒惰与迷茫交织中的飞蛾扑火，是找不到理由时的铿锵借口，是东窗事发时金蝉脱壳的巧妙战术……

大量风投资金正蜂拥至以区块链、智能投顾、大数据风控等新晋技术为代表的金融科技行业。在过去的5月份里，全球金融科技领域的投融资事件有45起，其中，中国就占了21起，占比接近一半，达47%。许多企业投下数百万美元用于大数据、分析法，并雇佣数据分析家，但结果却似乎不像初衷那么热衷，拂了管理者们的片片痴心与好意。

一位CIO表示，“我们现在可以做实时的分析，那是我在五年前根本无法想象的，但这么所带来的影响力，仍与我的预期差距很远。”

他们坐拥比往昔更多、更好的数据，分析师和分析法也是一流的，但经理人对业务的想法和争论，似乎仍和过去没什么两样，该解决的问题一样没解决，仍在原地绕圈子，只不过这圈子看起来似乎更冠冕堂皇了点——使用的数据与分析法比以前“先进”。虽然更多的公司决策是在大数据驱动下做出的“科学决策”，但组织文化给人的感觉却仍然相同，似乎还更加懒散和无所作为。

那么，问题到底出在哪儿呢？

根据最新的一项研究分析，该分析以那些“对投资在分析法上的回报感到很满意”的企业为研究对象，得到的结果是：越是平庸和中等的企业，越倾向于用大数据和分析法来支持决策；而那些把大数据分析用到实处并获得切实好处的企业，即“分析回报率”高的企业，则倾向于用大数据和分析法来推动并维持行为的改变。

也就是说，不是大数据和分析法的错，错在你是怎么对待它们的。如果单纯是为了偷懒和推责，让大数据来代替你决策，那么对不起，天下没有这样好的事，而且，从长期来看，除了不断贬低你作为人的价值外，我看不出还有什么好处。正确的大数据分析法，应该是把它们纳入到企业既有的流程和检讨会，借助它们来创造和鼓励不同类型的对话和互动。要等到管理阶层确认想要改变、并清楚知道影响的行为是什么之后，再去做分析或商业情报的工作。得到正确的答案，甚至是问正确的问题，这些都不是高“分析回报率”企业关注的重点。虽然他们也认可数据与分析法的问题、答案的重要性，但他们更看重的是这些问题、答案与分析是如何将个人与企业的行为协调一致（或彼此冲突）的。有时，最好的分析法却误导着引来了最坏的行为，因此，别让大数据害了你。

为何你的分析让你失望，或许是你的目的岔开了正确的轨道。

这其中，真正的挑战是洞察。利用大数据和分析法来改善解决问题和决策的方式，其中有一个不容忽视的问题就是大数据分析师，新的分析法往往对应着新的组织行为：企业员工可能需要因此而作更多的分享和协力合作，各部门间可能需要设置互补或互异的业务流程，经理人和管理高层可能需要确保现有的激励措施不会破坏分析带来的成长机会和效率……然而，大数据和分析法的质量，远不如分析的目的来得重要。最有趣的紧张态势和争论，始终围绕着企业是否会因使用大数据分析法而获得最大报酬，以使既有的企业流程和组织行为更完善，或者，改变企业员工的行为。但实践却告诉我们，最有成效的对话往往是聚焦于分析如何改变行为，而非解决问题。

你的行为决定你的效果，你的目的决定你的行为。综上，不要辜负了你的大数据分析法，应该切实地将大数据分析运用到改变企业的对话、行为和决策模式上，而非直接让数据凌驾于人的大脑，代替你发号施令和作出决策。你得心里有点什么影像了，再通过数据去佐证你，用它去支持你的论点，而非代替你发声。

（编辑：应用网_常德站长网）

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