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Amazon的大數(shù)據(jù)思考,你有嗎?

2015-02-05 14:57:13   作者:   來源:中國大數(shù)據(jù)   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


  在政界,大家忙著測(cè)自己的亞斯伯格指數(shù)。 在商界,老板忙著問員工,你有沒有大數(shù)據(jù)思維。 回答前Amazon大數(shù)據(jù)首席科學(xué)家的四個(gè)問題,測(cè)測(cè)自己有沒有大數(shù)據(jù)思維吧!

  「數(shù)據(jù)是『新石油』,」亞馬遜前首席科學(xué)家韋斯岸( Andreas Weigend)為時(shí)下熱議的大數(shù)據(jù)(Big Data)做出注解。

  任教于美國史丹佛大學(xué)、柏克萊加州大學(xué)的韋斯岸,專精大數(shù)據(jù)、行動(dòng)社群等技術(shù),研究人類行為和他們所創(chuàng)造的數(shù)據(jù),20多年來擔(dān)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(tái)進(jìn)行短期參訪,拆解大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)與個(gè)人將面臨的改變。

  他提出幾個(gè)問題,大家不妨自問,自己有沒有大數(shù)據(jù)思維。

  問題一:你分得清公司真正的大數(shù)據(jù)問題嗎?

  韋斯岸提到九年前在阿里巴巴交流的經(jīng)驗(yàn)。 他提到,在一場(chǎng)實(shí)作坊之中,有一位不認(rèn)識(shí)的主管出席,當(dāng)時(shí)現(xiàn)場(chǎng)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(tuán)執(zhí)行副主席、來自臺(tái)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(shí)讀能力很強(qiáng)。

  「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(shí)讀的一環(huán)。 但多數(shù)人分不清層次,所以第一步必須先有識(shí)讀能力,才知道「公司大數(shù)據(jù)」的問題是什么。

  問題二:從數(shù)據(jù)中,你可以看到那些層次?

  韋斯岸提到,多數(shù)人接受的統(tǒng)計(jì)教育很差,加上之前資料不足。 所以,大家看到銷售數(shù)據(jù),通常只停留在第一個(gè)層次,譬如:那個(gè)產(chǎn)品最暢銷、最重要。

  但大數(shù)據(jù)時(shí)代,搜集資料不再困難,從數(shù)據(jù)中,應(yīng)該看出的是「關(guān)聯(lián)性」。 看到產(chǎn)品暢銷,提出的問題應(yīng)該是:是不是因?yàn)锳因素,讓產(chǎn)品暢銷。

  韋斯岸強(qiáng)調(diào),在學(xué)校教育期間,大學(xué)生學(xué)習(xí)回答問題,研究生則是學(xué)習(xí)提出問題,在企業(yè)組織工作,重點(diǎn)則在于問對(duì)的問題,因?yàn)橛袛?shù)據(jù),所以回答時(shí)常很簡單??。

  問題三:客服人員是成本,還是價(jià)值?

  韋斯岸說,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,每個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)都有大量的數(shù)據(jù),每個(gè)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(shí),寫下亞馬遜事業(yè)方程式,那時(shí)爭(zhēng)論的問題是:人力導(dǎo)向的電話客服中心是成本嗎? 因?yàn)槿绻头^程順利,顧客會(huì)覺得:亞馬遜真是間好公司,那么客服就從成本轉(zhuǎn)換為公司利益。

  韋斯岸舉的另一個(gè)例子是:Zappos,這家以銷售鞋子為主的網(wǎng)站,最著名的服務(wù)是顧客買一雙鞋,將會(huì)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(fèi)者將擁有一雙非常合腳的鞋子,就會(huì)轉(zhuǎn)告親友。 這就是把企業(yè)最討厭的退貨率,轉(zhuǎn)化成一種行銷利益。

  問題四:你愿意跟數(shù)據(jù)分析人員說話嗎?

  韋斯岸提醒,在大數(shù)據(jù)時(shí)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(shù)上班族只喜歡看已經(jīng)被處理過的資料。 但未來,大家可能得學(xué)著吃「比較生」的數(shù)據(jù)材料。 即使是管理者也必須跟數(shù)據(jù)分析人員對(duì)話,真正了解資料涵義。

  他指出,資料科學(xué)是新興熱門詞匯,必須結(jié)合多項(xiàng)技能,第一項(xiàng)技能是「好奇心」,第二項(xiàng)是「處理資料的意愿」,愿意正視資料,無論規(guī)格大小或內(nèi)容對(duì)錯(cuò),都不會(huì)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(xiàng)則在于「合作的意愿」,行銷人員必須與數(shù)據(jù)分析人員對(duì)話,真正了解資料涵義。 第四項(xiàng),才是「說出資料的故事」。

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