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    Amazon的大數據思考,你有嗎?

    2015-02-05 14:57:13   作者:   來源:中國大數據   評論:0  點擊:


      在政界,大家忙著測自己的亞斯伯格指數。 在商界,老板忙著問員工,你有沒有大數據思維。 回答前Amazon大數據首席科學家的四個問題,測測自己有沒有大數據思維吧!

      「數據是『新石油』,」亞馬遜前首席科學家韋斯岸( Andreas Weigend)為時下熱議的大數據(Big Data)做出注解。

      任教于美國史丹佛大學、柏克萊加州大學的韋斯岸,專精大數據、行動社群等技術,研究人類行為和他們所創(chuàng)造的數據,20多年來擔任全球知名企業(yè)顧問,包括阿里巴巴、Best Buy、SAP、路透等。 韋斯岸近期受功典資訊之邀,來臺進行短期參訪,拆解大數據時代企業(yè)與個人將面臨的改變。

      他提出幾個問題,大家不妨自問,自己有沒有大數據思維。

      問題一:你分得清公司真正的大數據問題嗎?

      韋斯岸提到九年前在阿里巴巴交流的經驗。 他提到,在一場實作坊之中,有一位不認識的主管出席,當時現(xiàn)場有人發(fā)問,「我們不清楚那些資料」。 這位主管立刻反問,「你說不清楚是什么意思?你是不清楚是否有那些資料?還是不清楚資料是否正確?兩者大不相同,還是不清楚如何解讀資料?這又是另一種問題」。

      這位主管正是現(xiàn)任阿里巴巴集團執(zhí)行副主席、來自臺灣的蔡崇信。 韋斯岸推崇,蔡崇信能問出這樣的問題,表示阿里巴巴的資料識讀能力很強。

      「公司有那些資料」、「資料是否正確」、「如何解讀資料」等,都是資料識讀的一環(huán)。 但多數人分不清層次,所以第一步必須先有識讀能力,才知道「公司大數據」的問題是什么。

      問題二:從數據中,你可以看到那些層次?

      韋斯岸提到,多數人接受的統(tǒng)計教育很差,加上之前資料不足。 所以,大家看到銷售數據,通常只停留在第一個層次,譬如:那個產品最暢銷、最重要。

      但大數據時代,搜集資料不再困難,從數據中,應該看出的是「關聯(lián)性」。 看到產品暢銷,提出的問題應該是:是不是因為A因素,讓產品暢銷。

      韋斯岸強調,在學校教育期間,大學生學習回答問題,研究生則是學習提出問題,在企業(yè)組織工作,重點則在于問對的問題,因為有數據,所以回答時常很簡單??。

      問題三:客服人員是成本,還是價值?

      韋斯岸說,在大數據時代,每個業(yè)務環(huán)節(jié)都有大量的數據,每個環(huán)節(jié)都可以改善,把成本變成利潤。 在亞馬遜任職期間,韋斯岸與Amazon創(chuàng)辦人貝佐斯花了約50小時,寫下亞馬遜事業(yè)方程式,那時爭論的問題是:人力導向的電話客服中心是成本嗎? 因為如果客服過程順利,顧客會覺得:亞馬遜真是間好公司,那么客服就從成本轉換為公司利益。

      韋斯岸舉的另一個例子是:Zappos,這家以銷售鞋子為主的網站,最著名的服務是顧客買一雙鞋,將會收到該款3雙不同尺碼的鞋,供顧客試穿,不合的另2雙鞋免郵資退還。 郵資看似是成本,但只要消費者將擁有一雙非常合腳的鞋子,就會轉告親友。 這就是把企業(yè)最討厭的退貨率,轉化成一種行銷利益。

      問題四:你愿意跟數據分析人員說話嗎?

      韋斯岸提醒,在大數據時代,大家都要培養(yǎng)吃資料壽司(Data Sushi)的意愿與好奇心。 過去,多數上班族只喜歡看已經被處理過的資料。 但未來,大家可能得學著吃「比較生」的數據材料。 即使是管理者也必須跟數據分析人員對話,真正了解資料涵義。

      他指出,資料科學是新興熱門詞匯,必須結合多項技能,第一項技能是「好奇心」,第二項是「處理資料的意愿」,愿意正視資料,無論規(guī)格大小或內容對錯,都不會逃避,也不要求先清理資料,否則就等于在處理加工品。

      第三項則在于「合作的意愿」,行銷人員必須與數據分析人員對話,真正了解資料涵義。 第四項,才是「說出資料的故事」。

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