入行10年了,我一直在推廣數據化思維的重要。銘記於心的是師傅說,用好大數據的前提是假設數據都可以獲取,先不要被數量多寡限制想法。馬總也說過,真正的大數據就是當你還未想通如何用它時,它已經在那裏。大數據時代確實需要一種全新思維方式,而且這遠比數據資源及任何演算法重要。我認為,機械人統治世界的日子還遠呢,但贏家應該屬於兼具信仰和數據驅動的人們,科技的目的是讓生活過得更美好幸福。
當大家為人工智能與大數據興奮不已之際,有否想過為什麼真正從中得利的企業還是寥寥可數?其實大多數公司仍然處於大數據的發展初期。別忘了,像谷歌、阿里巴巴這類公司,10年前已經啟動變革步伐。雖然至今,我們尚不能形容出「大數據」的全貌,大數據還是個進行式的詞彙。我卻堅定不移地認為,未來是一個高速運轉的世界,其命脈肯定依賴於海量數據驅動的即時決策與互動。
大數據將從根本上變革人類的生活模式及企業營運方式,甚至催生全新的社會形態乃至產業,包括智能空間和社區創新。
然而,利用海量數據和人工智能演算法,協助企業自動優化並即時執行運營任務,前提是高效的數據流通及即時回應。這種企業要先具備掌握海量數據(包括內部、外部、結構化、非結構),以及轉換這些資源形成智能決策的能力。有了這種數據科學範式,那些企業就能搶在事情發生之前作出應對。我們可以把數據科學實戰描述成一個優化的閉環:
1)首先圍繞着定義好問題及目標如何被量化
2)獲取訓練數據作測試、探索,識別最佳的數據模式
3)為數據作準備,包括清洗、增強數據等
4)圍繞着定義好的量化目標,作數據分析及建立模型
5)呈現問題解決步驟,找到解決方案
6)根據量化結果優化以上過程
凡是把這個閉環嵌入公司中樞神經系統的企業,都將迎來全新視角,提早進入敏捷行動、精確預測、多維自動化決策的智能管理時代。然而須謹記,數據科學只是一種工具,要成為開創行業變革的領先者,不能忽略如何釋放人類潛能。