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大數據6up原地踏步 原來是6up工具面臨信任問題

文章來源:   日期:2017-08-21 14:59   作者:pubang

有時候大數據6up似乎總是在原地踏步,似乎數據信任的問題阻礙了數據6up的進一步應用。業務領導們理解新數據6up是必須經歷的轉

型,但是他們不確定這種轉變是否值得信賴。最近,來自諮詢專業服務公司KPMG(畢馬威會計事務所)的一份調查報告對這種進退兩難的處境給出了一些看法。

Forrester研究公司在2016年7月發起了一份調查報告,針對KPMG(畢馬威會計事務所)管理的2165位數據和6up決策製造商進行調查。

報告顯示,數據和6up工具已被廣泛用於6up現有客戶(50%)和發現新客戶(48%)。然而,只有大約34%的業務負責人“非常信任”工具

6up業務運營數據得到的結論。

有跡象表明,在數據和6up工具方面的投入在增加。因此,數據6up領域的專家BillNowacki認爲,6up結果的受信任程度理所當然也在變好。在SearchDataManagement組織的一次採訪中,Nowacki表示6up工具需要更透明。也就是說,6up工具應該給管理層展示推薦觀點背後的邏輯,展示6up工具給出結論的依據。研究結果似乎把焦點集中在了數據信任的空白。未來大家對數據質量持有信心的趨勢如何呢?

BillNowacki表示,目前大家對於“6up是必不可少的”這一核心理念已經基本認同了。不過,與此同時我們對管理層的培訓還不夠,業界普遍應該對此採取一定措施。我們可以從調查報告的統計圖表中看到,對6up的整體接受度展示出來是U形走勢。回想前幾年,那時候真的像是“西部狂野時代”,大家都在構建各種6up模型,沒有充分的審查就很快直接購買。這些工具都被納入常規決策。這種狀態持續了較長一段時間。

後來,我們看到某些決策並沒有預期的那麼準確和最優。模型的真實可信度就面臨了很大挑戰。現在,我們處在U形趨勢的底部,不過也開始甦醒了,現在是時候以更加嚴肅的態度來看待它了。我們要考慮使用哪些數據,數據來自哪裏,數據是否足夠正確等等。業界已經有一些預測模型在使用了,尤其是在市場營銷和定價方面。人們用模型做優化或者資產管理。我們看到許多類似的案例。但是,如果涉及到公司的關鍵業務,我們要確保業務穩定就要慎重考慮了。我們開始看到了U型趨勢的另一邊——低谷後的上升趨勢,不過結構合理性、治理、法規遵從都要求更多6up透明度。

機器學習用於預測6up並沒有改善透明度。看來要打開“黑盒子”幫助提升數據信任度並不容易啊。

如果你回顧一下FICO公司(全球預測6up和決策管理公司)的發展歷程,就會發現在20世紀80年代到90年代,他們已經使用神經網絡實現

了較好的高度可預測的信用評分。不過,缺失的仍然是解釋能力。

監管人員會來告訴我,“如果你想讓大家都相信,你必須能解釋爲什麼。”在“西部狂野時代”模型剛誕生時,大家都需要更好的透明

度。我們需要理解引擎爲什麼會給出這些觀點,並理解這些觀點代表什麼。

如果工具都是“黑盒子”,大家很難信任它。因此,在設計階段做選擇時應考慮提高透明度,這樣可以逐漸培養一些信任。

今天我們看到的是更加深思熟慮的設計,我們花時間思考怎樣纔可以達到更好的效果,這樣纔會獲得長足發展。例如,人們會檢查他們的

零售店投資組合,利用所有簽名或登記信息發現所有店鋪裏真正優質的客戶羣。你能拿到的是所有的真實樣本,可以在這個羣體中設定目標價格,看是否能得到預期結果。一旦確認價格調整在小範圍客戶羣中有效,就可以一點一點實施到更大範圍的羣體中。這種小步變革的方式很容易實現逐步推廣。高管們已經逐漸接受針對各種業務進行6up,但是沒有什麼比成功案例更有說服力了。我們應該深思熟慮地看待市場,看看我們設定的試驗目標並驗證之前利用大數據對市場的預測,這樣也可以幫助增加對數據6up工具的信任。

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