大資料分析已被證明是許多應用的一種絕佳工具，從評估組織的盈利能力到確定最佳投資策略。不幸的是，即使近年來資料相關技術取得的所有進展，客觀資料分析所無法克服的乙個主要障礙是管理人際關係。
僅僅根據績效數字來確定員工的意見很難。根據演算法如何與企業相匹配(儘管很多企業家已經嘗試過)，也不可能告訴是否可以維護良好的關係。
需求人們看到對這種分析越來越重視的乙個重要原因是需求量龐大。從業務角度來看，管理者需要知道如何更好地理解和協調員工，業主需要與租戶保持良好的關係。
從個人的角度來看，人們渴望改善他們的友誼和浪漫關係。鑑於來自各方的推動，資料科學家和工程師正在著手推進可以使用資料處理這些複雜情況的專案。
資料如何改善關係
資料如何解決歷史上難以減少到客觀數量的問題?
資料量。有時，資料量的增加足以更好地理解人類如何一起工作和相互評估。在收集了數百個維度的資訊後，即使是基本的演算法也應該能夠精確定位**人類行為的某些指標，或者至少規定關係的質量和形狀。
例如，重要的資料和研究可能會發現幾百個增加離婚可能性的因素。然後，這些因素的存在或不存在可以用來評估關係的相對強度，即使在最早階段也是如此。
**性人工智慧。**性人工智慧採用多種與資料相關的學科，包括資料探勘、統計學、建模和機器學習，以獲得有關複雜系統的**。只有在這些技術突破的交叉點上，人們才能建立乙個足夠複雜的系統來**乙個人未來的行為。
目前，大資料使人們能夠對團隊的平均表現做出全面的**，但其發群體越小，變數變得越不可**。
「主觀」資料點。人們還會看到更多主觀資料點的優先順序。儘管大多數系統仍然需要某種方法來使主觀特徵成為可數的或可測量的，但如果人們想要**人類行為並改善與他人的關係，則需要了解人格特質和情緒狀態的複雜性。
在許多方面，這是管理人際關係最複雜的領域。當談到人類行為時，變數和結果之間並不總是直接的關係。
另外，人們並不自然地在客觀場景中評估主觀因素，這對於**分析演算法來說很容易分析。
個人和組織的區別。偶爾，個人關係可能會破壞組織目標或者至少使組織目標複雜化。目前，目前很多分析技術適用於研究大量主題，無論是組織中的數百名員工還是某個領域的許多組織。
將資料用於管理人際關係的過渡將要求人們「放大」個人因素，這將需要新的資料處理方式，而且需要採用更為密集的方式來收集資料。
在這方面，人們面臨著一些關鍵挑戰，但資料分析的未來幾乎肯定會關注個人人際關係的力量和管理。人們已經看到系統的開始足夠強大，可以對以前不可預知的資料集進行**。
隨著企業和消費者需求持續改善，人們不太可能看到這一勢頭放緩。在幾年之內，人們可能會使用軟體，使人們成為更好的經理、更好的業主、更好的談判者，甚至更好的朋友。
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