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第4章企業決策與數據挖掘

大數據將引發“管理革命”
　　
　　這種借助數據改進決策活動的潛在機會不斷涌現，其影響力涉及企業以及整個經濟體的方方面面。正因為如此，埃里克·布萊恩約弗森認為大數據將引發“管理革命”。布萊恩約弗森是麻省理工學院斯隆商學院的經濟學家、麻省理工學院數字商務中心主任，是學術界堅定地認為大數據將發揮深遠影響的代表。
　　我從20世紀90年代中期開始與布萊恩約弗森接觸。當時，互聯網正在迅速發展，但是它將對經濟造成什么樣的影響卻不得而知。互聯網制造了大量富豪，被人們熱捧為革命性技術，但是對美國經濟的生產率卻沒有起到推動作用。生產率的提高意味著每小時勞動創造的財富更多，是提升生活水平的動力所在，也是技術的副產品。這道難題導致人們開始懷疑，對數字技術的所有投資與熱情是否物有所值。經濟學家、諾貝爾獎得主羅伯特·索洛對20世紀80年代的窘境進行了概括，他辛辣地指出：“計算機時代的影響力無處不在，唯獨生產率統計數據例外。”人們把索洛的批評稱作生產率悖論。
　　面對這樣的懷疑，對技術持樂觀主義態度的布萊恩約弗森給出了兩個解釋。他認為，首先，官方統計數據并不能全面表現數字創新帶來的好處；其次，技術革命需要時間。為了說明這個觀點，布萊恩約弗森不僅引用了自己對技術與工作行為的研究成果，還引用了其他人的一些成果（包括斯坦福大學經濟歷史學家保羅·戴維斯完成的一項經典研究）。1990年，戴維斯在論文《發電機和電腦》中指出，人們在19世紀80年代初就開始使用電動機，但是，直到20世紀20年代生產率才有明顯提高。布萊恩約弗森說，這項技術的普及，以及企業對工業生產線進行重組，的確需要那么長的時間。在20世紀90年代之前，人們對互聯網的響應比對當年的電動機快，生產率在20世紀90年代末也有了提高。
　　美國的國內生產總值達到17萬億美元，在這樣一個巨型經濟體中，影響績效的因素不僅僅是技術，還包括經濟周期、金融危機和人口結構的變化趨勢等。不過，布萊恩約弗森發現，大數據表現出的某種規律性與以往的技術有相似之處。在研究實驗室里培育多年形成的創新成果正在被應用到產品之中；一兩個行業已經率先起步，例如在線廣告業；一些實驗項目也把目光投向了未來，例如IBM的沃森與谷歌的自動駕駛汽車（這是大數據的機器人化身）；對大數據技術的熱情讓企業與初創公司慷慨解囊，紛紛投資。但是，人們還沒有看到大規模的回報。因此，技術樂觀主義者與技術悲觀主義者展開了激烈的論戰。
　　在研究中，布萊恩約弗森花了很多時間考察企業內部的情況。他說，有一項研究對他的思想產生了深遠的影響。當時，布萊恩約弗森正在考察一家企業人員招聘方面的內部電子郵件。他與兩名研究生一共查看了125 000封電郵的信息，對負責招聘工作的人員進行了調查，還收集了5年期間反映該公司負責招聘工作的員工在1 300項任務完成方面表現的財務數據。他們在對這些數據進行第一次分析時就發現，這些電子郵件的確表現出了某些規律，例如上下班時間。布萊恩約弗森回憶說：“這個規律有一定的預測作用，但是這種相關性太淺顯了，我感到有點兒失望。”
　　就在這時，研究小組中的那兩名研究生建議從社交網絡的視角來分析這些電子郵件數據以及其他數據，并分析信息傳播的廣度與速度，找出有影響力的交流者，即在信息傳輸中發揮中樞作用的那些人。結果，他們發現，那些交友廣泛的人獲得信息的速度較快，他們的工作通常完成得最為成功。2006年，布萊恩約弗森與思南·阿拉爾（現在是麻省理工學院的一名教授）、馬歇爾·范·亞斯提尼（現在是波士頓大學的一名教授）合作發表了這個研究成果，題為“信息、技術及信息工作效率”。
　　數據的運用肯定會提升決策活動的效果，憑直覺就會知道這是顯而易見的，越來越多的證據也證明我們的直覺是正確的。但是，布萊恩約弗森在研究中并沒有局限于單個企業，而是在更廣泛的范圍內測量了量化方法的影響力，因此取得了新的突破。布萊恩約弗森同兩位研究人員（一位是賓夕法尼亞大學沃頓商學院的教授洛林·希特，另一位是麻省理工學院的研究生金熙京）一起，收集了179家大型企業的詳細調查資料。在這次調查以及后續訪談中，他們請這些企業介紹自己的經營方式、在技術方面的投資以及對技術的應用。他們了解的內容不僅包括這些企業所收集信息的數量與種類，還包括在是否開發新產品、提供新服務等重要決策活動中如何應用這些數據，如果沒有應用這些數據，原因是什么。他們發現，采用了“數據驅動決策活動”的企業，與曾經采取其他措施（包括對技術進行投資）的企業相比，生產率要高出5%~6%。
　　我請布萊恩約弗森回答我，數據驅動的決策與其他決策到底有哪些顯著區別。他簡明扼要地給出了一個我聞所未聞的回答：兩者之間的本質區別在于，數據驅動決策主要立足于“數據與分析”的基礎之上，而非數據驅動決策的基礎則是“經驗與直覺”構成的傳統管理藝術。
　　布萊恩約弗森承認，數據本身并不是神圣的。他說：“無論采用哪種方法，都有可能出大問題。但是我認為，人們在決策時，經驗與直覺造成的錯誤遠多于數據與分析所導致的錯誤。”他認為，大數據主義的過分之處主要表現在對前景的擔憂上。他說：“我們還有很長的路要走。而且，數據技術遠遠領先于管理文化前進的腳步。”無論是電動機還是互聯網，都表現出了一種相似的歷史規律，即首先是創新，然后組織機構再做出調整。

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