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懂得分析數據,就能做更好的決策?德國專家:少了這件事就不行!

2019-11-19 20:41:53
Managertoday
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我們每個人每天都在做決策,大至企業間的併購案,小至中午的伙食選擇。每人每天都會接收到成千上萬條的資訊與數據,有的候選人善用數據分析而打贏選戰,有的企業依據數據分析結果而找出明星商品。身處在數據時代的我

我們每個人每天都在做決策,大至企業間的併購案,小至中午的伙食選擇。每人每天都會接收到成千上萬條的資訊與數據,有的候選人善用數據分析而打贏選戰,有的企業依據數據分析結果而找出明星商品。身處在數據時代的我們,究竟應該怎麼好好解讀「數據」所帶來的訊息?

德國數據科學專家薩巴斯欽韋尼克博士(Sebastian Wernicke)在媒體、娛樂、電信、科技領域有豐富的顧問經驗,他利用數據科學協助客戶與投資者作出商業決策。以他觀察,像亞馬遜(Amazon)、谷歌(Google)這類大型頂尖數據公司雖然掌握大量數據並善於分析,還是會有出錯的時候。

「數據分析並沒有想像中有效。除了擁有龐大的數據外,它並不總是跑出適當的結果。」韋尼克博士表示。換句話說,即使掌握了類似數據,並有強而有力的數據分析作為後盾,但仍可能因決策方式而出現迥異結果。

Amazon旗下一家電視製作公司Amazon Studio曾經利用免費試看功能,監督觀眾的收視行為與評分,利用大量收集而來的數據,以決定未來電視節目的走向。另一家提供影片服務的公司 網飛(Netflix),也同樣以現有的觀眾數據,深入了解所有觀眾的小細節與偏好,以找出下一個頂尖節目。

兩家公司都有相似的觀眾數據為分析基礎,並且設定了相同的目標:賣座。只是,最後結果卻不相同。Netflix達陣的漂亮,但Amazon卻只做出稍微高於均值的節目。

你可能想問,為什麼?

決策成功與否,取決於兩件事

韋尼克博士曾經歷過許多在數據分析上的掙扎,他也因而觀察到一個做出成功或不成功決策的「模式」。「當你要解決一個複雜問題時,基本上會做兩件事:拆分、再合併。」

數據與數據分析只適用於第一步驟「拆分」,意即它只能幫助人們分析問題及了解細節,它並不適用於將細節拿回來再整合。而要做到再合併,其實我們每個人都擁有此功能的工具—也就是我們的「大腦」。

別打安全牌,「風險」才有機會引領你登峰造極

以上述Netflix的成功案例而論,要做出拆合與製作賣做節目的決策,是數據無法替決策者決定的,決策者做決策當下,正在承擔很大的風險。

反觀Amazon的做法,謹守「這是數據告訴我們的」,全程以數據來制定決策,雖然是個安全的做法(也能製作出中上的節目),但是卻不一定能有傑出表現。因為像這樣的理性決策,其缺點在於它假定有個最佳決策等著被發掘,而這樣的思考方式很難有突破性的發想。

以這兩個例子來看,越多的數據不見得會導向更好的決策,那麼我們該怎麼更聰明地使用數據?

「數據當然是做決策時的一個強大工具,但我相信,當數據開始主導這些決策時,事情也會開始出錯。不管它多麼強大,數據僅是一個工具。」韋尼克博士說道。

純粹以數據做決策所會發生的錯誤,起因於決策的難處不在於收集大量資料,而在是否在過程中有勇氣承擔決策的風險。

如同電影《翻轉幸福》(Joy)中,女主角堅毅又無畏的創業精神,讓她最終以暢銷的創新產品,改變了自己與家人的命運;又如韋尼克博士在結語所言,「在你以專家之姿做出決策並承擔風險時,到最後不是數據,而是風險,會帶你來到表現曲線的最右端。」

「你不能憑靠恐懼以及可能會發生之事來做決定。」——美國第一夫人 蜜雪兒歐巴馬(Michelle Obama)

撰稿:廖庭瑋

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(本文經授權轉載自TEDXTaipei,原文請點此。)

圖片來源 / Philips Communications via flickr, CC licensed