安德魯·麥卡菲（andrew mcafee）
埃里克·布林約爾松（erik brynjolfsson） | 文
程明霞 丨 譯
挖掘全新的海量資訊流將為公司業績帶來革命性 的提公升，前提是：你要改變制定決策的文化。管理大師戴明（w. edwards deming）與德魯克在諸多思想上都持對立觀點，但「不會量化就無法管理」的理念卻是兩人智慧型的共識。這一共識足以解釋近年來的數字大**為何無比重 要。簡而言之，有了大資料，管理者可以將一切量化，從而對公司業務盡在掌握，進而提公升決策質量和業績表現。
關於亞馬遜那些耳熟能詳的故事遮蔽了它的真正實力——這些先天帶有數字基因的公司所能做到的事，是上一代商 業領袖夢寐以求的。但實際上，大資料的潛力也可以幫助傳統企業實現轉型，甚至幫它們獲得更好的機會提論會有更多細節證明，這場大資料的革命遠比之前的「數 據分析」要強大得多。企業因此可以做精準地量化和管理，可以做更可靠的**和更明智的決策，可以在行動時更有目標更有效率；而且這些都可以在一直以來由直 覺而不是資料和理性主宰的領域實現。
隨著大資料之工具與理念的不斷傳播，許多深入人心的觀點將被撼動，比如經驗的價值、專業性與管理實踐。各個行業的商業領袖都會看清運用大資料究竟意味著什麼：一場管理革命。
但是，伴隨商業世界其他一些深刻的變革，公司向「大資料驅動」轉型必將遭遇巨大的挑戰，它需要公司領導層擁有一手的數位化能力（或者，在其他一些情況下，需要的可能是會放手的領導）。
決策文化變革
大資料的技術挑戰顯而易見。但其帶來的管理挑戰更為艱鉅——這要從高管團隊的角色轉變開始。
**智囊請閉嘴 大資料最至關重要的方面，就是它會直 接影響企業怎樣做決策、誰來做決策。在資訊有限、獲取成本高昂、且沒有被數位化的時代，讓身居高位的人做決策是情有可原的。因為他們擁有多年累積的經驗， 並將觀察到的商業模式和組織內部關係內化到了自己的思維與行為中。我們可以給這種決策者和決策過程貼個標籤：直覺主義。這些人描繪的未來藍圖——會發生什 麼事情、事情該怎樣解決、因此該如何做規劃等——全部基於他們的個人觀點。
尤其那些做重大決策的人，都是組織內典型的位高權重的人，要不然就是**請來的擁有專業技能和顯赫履歷的外 部智囊。大資料領域的人認為很多公司仍然維持著這種方式——依賴「hippo」做決策。所謂hippo，就是那些高薪人士的觀點（the highest-paid person's opinion）。
的確有一些資深高管忠實於資料，一旦資料否定了他們的直覺，他們會拋棄個人觀點。但是我們相信，在今天的整 個商業世界中，人們仍然更多依賴個人經驗和直覺做決策，而不是基於資料。我們在研究中設計了乙個「五點復合標尺」，用來測量一家企業究竟在多大程度上是數 據驅動型的。32%的回應者認為他們的公司只具備其中的一兩點或兩三點。
讓資料做主 有志於引領企業實現大資料轉型的高管們， 可以從兩個最簡單的技巧開始。首先，要養成習慣問：「資料怎麼說？」每當遇到重大決策的時候，要緊跟著這個問題進一步問：「這些資料從哪兒來的？」「這些 資料能得出什麼分析？」「我們對結果有多大信心？」（員工能從高管的這種行為中迅速接收到資訊。）其次，他們要允許資料做主；當員工看到一位資深高管聽任 資料推翻了他的直覺判斷——這將是改變一家公司決策文化的最大力量。
在確認哪些問題需要解決的階段，毫無疑問，專業技能仍然至關重要。傳統領域的專家，因為對所在行業的深刻理 解，可以清楚地識別機遇與挑戰。比如passur公司一直極力從全美主要的航空公司挖人，越多越好。因為擁有豐富的航空業運營知識，在passur尋找下 乙個市場機會的時候，這些人的價值不可估量。
隨著大資料運動的推進，這些傳統領域的專家也會轉變角色。他們的價值不在於提供類似那些高薪人士的「直覺主義」的答案，而在於他們善於發現真問題。「電腦有什麼用呢？它們只知道給答案。」當天才畫家畢卡索這麼說的時候，他一定很懷念那些傳統領域的專家。
五大管理挑戰
大資料轉型並不是萬能的，除非企業能成功應對轉型過程中的管理挑戰。以下五個方面在這一過程中尤為重要。
領導力 那些在大資料時代獲得成功的企業，並不是簡單 地擁有更多或者更好的資料，而是因為他們的領導層懂得設計清晰的目標，知道自己定義的成功究竟是什麼，並且找對了問題。大資料的力量並不會抹殺對遠見與人 性化洞察的需求。相反，我們仍然需要這種領導者——他們能抓住某個絕好的機會、懂得如何開拓市場、用自己的創意提供那些相當新奇的產品和服務，並且巧舌如 簧地勾勒出一幅激動人心的前景，說服下屬們激情澎湃地為此拼命工作，最終成功贏得顧客。未來十年獲得成功的企業，其領導者必然具備以上特質，與此同時推進 了公司決策機制的轉型。
人才 隨著資料越來越廉價，實現大資料應用的相關技術 和人才也變得越來越昂貴。其中最緊迫的就是對資料科學家和相關專業人士的需求，因為需要他們處理海量的資訊。統計學很重要，但是傳統的統計學課程幾乎不傳 授如何運用大資料的技能。尤其需要的能力是將海量資料集清理並系統化，因為各種型別的資料很少是以規整的形態出現的。視覺化工具和技術的價值也將因此突 顯。隨著資料科學家的湧現，新一代的電腦工程師必須能夠處理海量資料集。而設計資料試驗的技能，則會非常有助於彌補資料呈現的複雜關係與因果之間的鴻溝。 除此之外，那些最優秀的資料科學家還需要掌握商業語言，幫助高管把公司面臨的挑戰變為大資料可以解決的形式。毫無疑問，這類人才炙手可熱，很難找到。
技術 處理海量、高速率、多樣化的大資料工具，近年來 獲得了長足的改進。整體而言，這些技術已經不再貴得離譜，而且大部分軟體都是開源的。hadoop，這個目前最通用的平台，就整合了實體硬體和開源軟體。 它接收湧入的資料流並將其分配至很便宜的儲存盤，同時它也提供分析資料的工具。儘管如此，這些技術需要的一整套技能對大部分企業的it部門來說都是全新 的，他們需要努力將公司內外所有相關的資料都整合起來。只有技術遠遠不夠，但技術是整個大資料戰略中不可或缺的部分。
決策 一家高效的公司通常把資訊和相關的決策權統一在 一起。而在大資料時代，資訊的產生與流通，以及所需人才都不再是以往那樣了。精明的領導者會創造一種更靈活的組織形式，盡量避免「自主研發綜合症」，同時 強化跨部門合作：收集資訊的人要提供正確的資料給分析資料和理解問題的人，同時，他們要和掌握相關技術、能夠有效解決問題的人並肩工作。
文化 大資料驅動的公司要問自己的第乙個問題，不是 「我們怎麼想？」而應該是「我們知道什麼？」這要求企業不能再跟著感覺走。很多企業還必須改掉乙個壞習慣：名不副實的大資料驅動。我們發現很多這樣的企 業，最常見的表現是，高管們明明還是按傳統方式做決定——以hippo，那些高薪人士的意見為主，卻拿出乙份香豔的資料報告支撐自己的決定是多麼英明。其 實那不過是分配下屬四處尋找的專為這個決定做辯護的一堆數字。
毫無疑問，成功的路上荊棘密布。資料科學家不夠多；技術不只新，甚至新奇；把各種關聯當作因果關係，由資料得到誤導性的模式；文化轉型的挑戰更是艱鉅，比如，對隱私的關切已經越來越突出。但是，大資料在技術和商業領域的卓越表現勢不可擋。
證據一目了然：大資料驅動下的決策更高明。高管們要麼擁抱這一現實，要麼捲鋪蓋走人。在各個領域中，企業只有找到將資料科學與傳統技能完美結合的方式，才能打敗對手。我們不能說，所有的贏家都會將大資料用於其決策制定。但資料告訴我們，這樣確實勝算最大。
安德魯·麥卡菲是麻省理工學院數字商業中心的首席科學家，著有《企業2.0》（enterprise 2.0）一書，哈佛商學院出版社2023年出版。
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