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拍一萬次腦門不如跑一次數據，大數據是如何幫企業做決策的？

2021/12/25

數據科學如今已成為金融、零售等行業和政府治理的關鍵工具，2017年，數據正在成為各行業增長的重要助推器。數據科學具有能夠將數據轉化為可行的解決方案的能力，它可以幫助企業做出最正確的決策。此外，數據科學並不僅限於提供數據支持，它還在以下列方式影響著企業的各個環節。

各部門各層級的決策

企業的每個部門和每個層面都在不斷地做決策。人力部門需要做出決策，比如設立崗位和人資指標、在招聘資料庫里篩選適合的候選人、確定入職細節；財務部門需要考慮預算撥款、付款以及現金流；運營團隊需要分配資源、優化團隊、管理庫存等。在傳統背景下，這些部門獨立運營，部門管理人員往往需要花費相當長的時間來做出關鍵決策，而且做出的決策並沒有什麼很靠譜的依據。數據科學的興起讓企業在做決策方面釋放出潛力，根據實時數據，企業將一改往日決策慢、缺乏依據的面貌。

分析報告和數據可視化

大部分企業中不會有多少人精通數據，尤其是決策層。在數據科學發展之前，這些基礎的數據工作往往被認為麻煩和耗時，因此企業的數據所包含的信息並沒有被挖掘出來支持決策。數據分析報告可以把數據以一種有意思的形式展示出來，進而讓員工感興趣並參與其中。數據可視化以更直觀更易於接受的形式呈現難以理解的信息，它以故事講述為基礎，將數據化繁為簡。

數據不會說謊

由於做決策是一個很主觀的事情，在做決策時，團隊往往會出現分歧。根據研究，認知偏差可能會影響決策者的觀念，並導致偏差性錯誤。這種認知性偏差帶來的結果可能是團隊效率低、利潤低，也可能導致打輸關鍵戰役，丟掉競爭優勢。沒有實際的數據支持，做出的決策就無法一針見血地命中當前的運營癥結。

歷史數據

很多公司正在使用過去的數據作為了解用戶並給他提供大量選項的利器。以Amazon為例，它根據用戶過去的採購數據來預測用戶可能會有的購買意向，來推送相應的物品，這其實也有助於節省用戶的購買時間。在遊戲里，通過跟蹤過去的移動數據來預測下一步移動，對手或者是電腦可以更好地對抗玩家，遊戲體驗也可以進一步增強。通過歷史數據來計算風險可以幫助企業做出更明智的決策。