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第4章企业决策与数据挖掘

大数据将引发“管理革命”
　　
　　这种借助数据改进决策活动的潜在机会不断涌现，其影响力涉及企业以及整个经济体的方方面面。正因为如此，埃里克·布莱恩约弗森认为大数据将引发“管理革命”。布莱恩约弗森是麻省理工学院斯隆商学院的经济学家、麻省理工学院数字商务中心主任，是学术界坚定地认为大数据将发挥深远影响的代表。
　　我从20世纪90年代中期开始与布莱恩约弗森接触。当时，互联网正在迅速发展，但是它将对经济造成什么样的影响却不得而知。互联网制造了大量富豪，被人们热捧为革命性技术，但是对美国经济的生产率却没有起到推动作用。生产率的提高意味着每小时劳动创造的财富更多，是提升生活水平的动力所在，也是技术的副产品。这道难题导致人们开始怀疑，对数字技术的所有投资与热情是否物有所值。经济学家、诺贝尔奖得主罗伯特·索洛对20世纪80年代的窘境进行了概括，他辛辣地指出：“计算机时代的影响力无处不在，唯独生产率统计数据例外。”人们把索洛的批评称作生产率悖论。
　　面对这样的怀疑，对技术持乐观主义态度的布莱恩约弗森给出了两个解释。他认为，首先，官方统计数据并不能全面表现数字创新带来的好处；其次，技术革命需要时间。为了说明这个观点，布莱恩约弗森不仅引用了自己对技术与工作行为的研究成果，还引用了其他人的一些成果（包括斯坦福大学经济历史学家保罗·戴维斯完成的一项经典研究）。1990年，戴维斯在论文《发电机和电脑》中指出，人们在19世纪80年代初就开始使用电动机，但是，直到20世纪20年代生产率才有明显提高。布莱恩约弗森说，这项技术的普及，以及企业对工业生产线进行重组，的确需要那么长的时间。在20世纪90年代之前，人们对互联网的响应比对当年的电动机快，生产率在20世纪90年代末也有了提高。
　　美国的国内生产总值达到17万亿美元，在这样一个巨型经济体中，影响绩效的因素不仅仅是技术，还包括经济周期、金融危机和人口结构的变化趋势等。不过，布莱恩约弗森发现，大数据表现出的某种规律性与以往的技术有相似之处。在研究实验室里培育多年形成的创新成果正在被应用到产品之中；一两个行业已经率先起步，例如在线广告业；一些实验项目也把目光投向了未来，例如IBM的沃森与谷歌的自动驾驶汽车（这是大数据的机器人化身）；对大数据技术的热情让企业与初创公司慷慨解囊，纷纷投资。但是，人们还没有看到大规模的回报。因此，技术乐观主义者与技术悲观主义者展开了激烈的论战。
　　在研究中，布莱恩约弗森花了很多时间考察企业内部的情况。他说，有一项研究对他的思想产生了深远的影响。当时，布莱恩约弗森正在考察一家企业人员招聘方面的内部电子邮件。他与两名研究生一共查看了125 000封电邮的信息，对负责招聘工作的人员进行了调查，还收集了5年期间反映该公司负责招聘工作的员工在1 300项任务完成方面表现的财务数据。他们在对这些数据进行第一次分析时就发现，这些电子邮件的确表现出了某些规律，例如上下班时间。布莱恩约弗森回忆说：“这个规律有一定的预测作用，但是这种相关性太浅显了，我感到有点儿失望。”
　　就在这时，研究小组中的那两名研究生建议从社交网络的视角来分析这些电子邮件数据以及其他数据，并分析信息传播的广度与速度，找出有影响力的交流者，即在信息传输中发挥中枢作用的那些人。结果，他们发现，那些交友广泛的人获得信息的速度较快，他们的工作通常完成得最为成功。2006年，布莱恩约弗森与思南·阿拉尔（现在是麻省理工学院的一名教授）、马歇尔·范·亚斯提尼（现在是波士顿大学的一名教授）合作发表了这个研究成果，题为“信息、技术及信息工作效率”。
　　数据的运用肯定会提升决策活动的效果，凭直觉就会知道这是显而易见的，越来越多的证据也证明我们的直觉是正确的。但是，布莱恩约弗森在研究中并没有局限于单个企业，而是在更广泛的范围内测量了量化方法的影响力，因此取得了新的突破。布莱恩约弗森同两位研究人员（一位是宾夕法尼亚大学沃顿商学院的教授洛林·希特，另一位是麻省理工学院的研究生金熙京）一起，收集了179家大型企业的详细调查资料。在这次调查以及后续访谈中，他们请这些企业介绍自己的经营方式、在技术方面的投资以及对技术的应用。他们了解的内容不仅包括这些企业所收集信息的数量与种类，还包括在是否开发新产品、提供新服务等重要决策活动中如何应用这些数据，如果没有应用这些数据，原因是什么。他们发现，采用了“数据驱动决策活动”的企业，与曾经采取其他措施（包括对技术进行投资）的企业相比，生产率要高出5%~6%。
　　我请布莱恩约弗森回答我，数据驱动的决策与其他决策到底有哪些显著区别。他简明扼要地给出了一个我闻所未闻的回答：两者之间的本质区别在于，数据驱动决策主要立足于“数据与分析”的基础之上，而非数据驱动决策的基础则是“经验与直觉”构成的传统管理艺术。
　　布莱恩约弗森承认，数据本身并不是神圣的。他说：“无论采用哪种方法，都有可能出大问题。但是我认为，人们在决策时，经验与直觉造成的错误远多于数据与分析所导致的错误。”他认为，大数据主义的过分之处主要表现在对前景的担忧上。他说：“我们还有很长的路要走。而且，数据技术远远领先于管理文化前进的脚步。”无论是电动机还是互联网，都表现出了一种相似的历史规律，即首先是创新，然后组织机构再做出调整。

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