人人都在談數(shù)據(jù)驅(qū)動，如數(shù)據(jù)化管理、數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營、或者數(shù)據(jù)驅(qū)動的測試等，關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動的應(yīng)用的討論很多，但關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動基本原理的討論較少，本文試圖追根溯源，談一談數(shù)據(jù)驅(qū)動的基本原理：數(shù)據(jù)如何驅(qū)動？能夠驅(qū)動什么？

創(chuàng)新新互聯(lián)，憑借十余年的網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設(shè)計經(jīng)驗，本著真心·誠心服務(wù)的企業(yè)理念服務(wù)于成都中小企業(yè)設(shè)計網(wǎng)站有上千多家案例。做網(wǎng)站建設(shè)，選創(chuàng)新互聯(lián)。

談原理之前，先說一個我個人的經(jīng)歷。

有一次我老婆從首都機場T3航站樓回家，我?guī)退辛艘粋€滴滴，后來我看到賬單顯示是80多元，路程是20多公里，而我家離機場不過7-8公里，一般滴滴專車的費用是40多元，顯然司機是繞路了，滴滴的APP上同時也顯示了一條信息，大致意思是：車費異常，是否需要申訴？

我點擊了“需要申訴”，滴滴APP立刻彈出一個界面，大意是：您有很好的信譽記錄，接受您的申訴，此次收費按42元計算（具體數(shù)字忘了，反正是按正常的計費水平）。

當(dāng)時覺得，哇，滴滴這個功能太牛了，給客戶的體驗太好了！

試想一下，在滴滴之前打出租車，類似狀況是完全不同的場景：

1，  你可能根本不知道司機繞路了

2，  你事后發(fā)現(xiàn)司機繞路了，但你下車時忘了要票據(jù)，無法舉證

3，  你當(dāng)時就發(fā)現(xiàn)司機繞路了，跟司機要了票據(jù)，但票據(jù)上只有里程和時間，而沒有出發(fā)地點、目的地和行車路線，你無法證明司機繞了路

而滴滴則徹底改變了這一狀況：主動提醒你是否需要投訴，你提出申訴后，立刻就做出令你滿意的處理！

滴滴的投訴處理如此貼心而智能，它是怎么做到的呢？如果我們對數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)與信息、知識和人工智能的關(guān)系有一些基本的了解，就能理解滴滴這種投訴處理的運作機制。

數(shù)據(jù)金字塔可以幫助我們理解數(shù)據(jù)與信息、知識和人工智能的關(guān)系。

數(shù)據(jù)本身是沒有意義的，如果它不能轉(zhuǎn)化為信息和知識的話；但如果沒有數(shù)據(jù)，或者數(shù)據(jù)匱乏，信息和知識的產(chǎn)生也就成了無水之源。

• 如果你經(jīng)歷了某件事，把它記錄下來。

• 如果你記錄了某件事，把它上傳。

• 如果你上傳了某件事，分享它。

這意味著每個人都成為數(shù)據(jù)的采集、處理和分享者。

在上述滴滴的例子里，滴滴顯然做到了這一點：乘客的所有用車經(jīng)歷都由系統(tǒng)做了記錄、上傳和分享。

企業(yè)在數(shù)據(jù)層面存在的兩個問題

1. 數(shù)據(jù)存在缺失：

比如我所服務(wù)的一家互聯(lián)網(wǎng)公司，他們就沒有關(guān)于客戶推薦的數(shù)據(jù)（有多少客戶向他人推薦了產(chǎn)品），這是一個很小的例子，但數(shù)據(jù)缺失是企業(yè)普遍存在的現(xiàn)象，原因在于目前企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)主要來自于各業(yè)務(wù)系統(tǒng), 如 CRM 和 ERP 等，而業(yè)務(wù)系統(tǒng)是為完成特定業(yè)務(wù)而設(shè)計的，數(shù)據(jù)只是副產(chǎn)品而已，必然導(dǎo)致決策所需的一些數(shù)據(jù)是缺失的；

2. 數(shù)據(jù)采集的無效性：

傳統(tǒng)企業(yè)很重視數(shù)據(jù)的采集，例如他們會要求門店的員工將接待客戶的相關(guān)信息記錄下來，但所記錄的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，用途極有限，這里面原因有二：

一是采用紙筆或者Excel來記錄，過程比較麻煩

二是他們只是單純的數(shù)據(jù)采集、處理和分享，但數(shù)據(jù)的應(yīng)用卻基本和他們無關(guān)，員工采集數(shù)據(jù)只是應(yīng)付了事，缺乏內(nèi)在的動力。

互聯(lián)網(wǎng)公司也同樣存在數(shù)據(jù)采集無效的情況，如一家互聯(lián)網(wǎng)公司通過QQ和潛在客戶溝通，他們所了解到的客戶需求信息記錄都在QQ里，如果要想過一段時間再跟進某個客戶，往往很難找到這個客戶的相關(guān)信息，QQ里記錄的這些數(shù)據(jù)實際上無法為業(yè)務(wù)所用。

要解決企業(yè)在數(shù)據(jù)層的這兩個問題，需要企業(yè)基于經(jīng)營決策需要，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的規(guī)劃：需要哪些數(shù)據(jù)？如何采集？以什么方式記錄？

比如上面所說的互聯(lián)網(wǎng)公司，如果一開始就有關(guān)于潛在客戶開發(fā)需要哪些數(shù)據(jù)支持的規(guī)劃，就有可能設(shè)計出一個結(jié)構(gòu)化的需求溝通工具，既可以有效記錄客戶的需求信息，又利于后期的數(shù)據(jù)分析。

如果沒有對數(shù)據(jù)的統(tǒng)一規(guī)劃，企業(yè)的數(shù)據(jù)將很可能會處于“ROT垃圾狀態(tài)”，即冗余（Redundant）、過時無用 (Obsolete)和瑣碎（Trivial）。

信息：是被組織起來的數(shù)據(jù)，是為了特定目的對數(shù)據(jù)進行處理和建立內(nèi)在關(guān)聯(lián)，從而讓數(shù)據(jù)具有意義，它可以回答誰（who）、什么（what）、哪里（where）、什么時候（when）的問題，對于企業(yè)經(jīng)營而言，信息的作用在于過程管理和績效評估。

在上述例子里，滴滴的系統(tǒng)將時間、出發(fā)地、目的地、行駛路線、會員等資料整合起來，就形成了一條完整的乘客乘車信息，從而實現(xiàn)了對司機服務(wù)過程的監(jiān)控和管理。

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息的階段，企業(yè)存在兩個問題：

1. 缺乏有效的數(shù)據(jù)分析工具：

少數(shù)大型企業(yè)（如銀行和電信公司）一般擁有BI系統(tǒng)可以實現(xiàn)將不同源的數(shù)據(jù)進行整合、并支持在線分析處理和報表，但很多企業(yè)還是依靠Excel進行分析和報表，比如一家擁有上百家門店的中型珠寶公司，老板很重視數(shù)據(jù)，強調(diào)用數(shù)據(jù)說話，每次開經(jīng)營分析會，大區(qū)經(jīng)理就要熬夜用Excel來做各種分析報表，效率很低，也很讓區(qū)域經(jīng)理窩火：我是帶兵打仗的，卻需要我做這么多案頭工作！

2. 缺乏將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息的分析能力：

有一定規(guī)模的企業(yè)現(xiàn)在都擁有大量的數(shù)據(jù)，例如我們從一家互聯(lián)網(wǎng)公司各業(yè)務(wù)系統(tǒng)導(dǎo)出來的數(shù)據(jù)，就達(dá)數(shù)千萬行之多，如何從這些數(shù)據(jù)里看到數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，將他們組織成有意義的信息，無疑是一個挑戰(zhàn)，一般的企業(yè)不具備既了解業(yè)務(wù)又會數(shù)據(jù)分析的人才。

這導(dǎo)致企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)里，只有很少一部分得到了有效處理，變成了有價值的信息，而大部分?jǐn)?shù)據(jù)停留在其原始狀態(tài)：只是一個無意義的客觀存在。

知識：對信息的總結(jié)和提煉。是基于信息之間的聯(lián)系，總結(jié)出來的規(guī)律和方法論，主要用于回答為什么（why）和怎么做（how）的問題，在企業(yè)里的應(yīng)用包括問題診斷、預(yù)測和最佳做法。

舉個例子，北京夏季高溫多雨，8月份溫度在20-36度之間，平均降水天數(shù)12天，這是根據(jù)多年資料總結(jié)出來的北京氣候的規(guī)律，這個知識有三個作用：

1，  問題診斷（回答為什么），如這個知識解釋了北京今年8月份為什么下了那么多雨

2，  預(yù)測：明年8月份北京很可能溫度還在20-36度之間，平均降水天數(shù)12天

3，  最佳做法：8月份來北京旅游穿短袖衣服即可，體弱者要帶長袖，最好帶傘。

滴滴的系統(tǒng)里應(yīng)該有一個關(guān)于如何處理司機繞路問題的知識庫，否則就不會這么智能化地完成投訴處理了。

大多數(shù)企業(yè)在知識層面做得較差，一些企業(yè)雖然建立了知識管理系統(tǒng)，但并沒有一個有效的知識生成、應(yīng)用和更新機制；更多的企業(yè)沒有知識管理的體系，這些企業(yè)存在大量隱性知識，比如企業(yè)里總有一些銷售高手，他們憑直覺或經(jīng)驗?zāi)軌蛉〉猛怀龅匿N售業(yè)績，他們也許說不清楚，但他們知道怎么篩選潛在客戶、知道何時跟進、知道何時應(yīng)該促成，這就是所謂“隱性知識”，隱性知識顯得如此神秘，導(dǎo)致很多管理者認(rèn)為銷售高手是天生的，是無法復(fù)制的。

有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動機制將能實現(xiàn)企業(yè)里隱性知識顯性化，顯性知識結(jié)構(gòu)化，從而讓企業(yè)里的每個人可以隨時隨地獲取相關(guān)知識進行業(yè)務(wù)操作。

以銷售為例，克隆一個銷售高手或許不可能，但從數(shù)據(jù)的角度來看，如果銷售人員的銷售行為資料都能夠得以完整記錄，并得到有效整理和總結(jié)，就可以提煉出銷售的最佳做法，從而讓每個銷售人員都可以在銷售中運用這些做法。（對這個議題感興趣的可以看看Jenny Dearborn所著《銷售的革命》，它以講故事的方式闡述了數(shù)據(jù)如何幫助銷售管理者進行問題診斷、預(yù)測以及銷售最佳做法總結(jié)）

人工智能：機器對信息和知識的自主應(yīng)用

人工智能是系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)、信息和知識，形成類似于人腦的思維能力（包括學(xué)習(xí)、推理、決策等）。

在信息和知識層面，數(shù)據(jù)都是提供決策支持作用，而到了人工智能階段，則是系統(tǒng)模仿人類應(yīng)用信息和知識進行自主決策了。

我所經(jīng)歷的滴滴司機繞路的例子，就是滴滴的系統(tǒng)根據(jù)我的乘車信息，以及滴滴系統(tǒng)里的知識庫，由系統(tǒng)而非滴滴員工完成了一個投訴處理過程。

實際上，這樣的應(yīng)用早已很普遍，亞馬遜著名的推薦機制也是類似的，系統(tǒng)代替了員工，不厭其煩地向顧客推薦他可能感興趣的商品。

不少人認(rèn)為，數(shù)據(jù)金字塔的頂端是智慧而非人工智能，對此我有不同看法：智慧不是建立在知識基礎(chǔ)上的，知識不是智慧的必要條件，很多高僧很有智慧，但并沒有很多的知識，比如六祖慧能從小不識字，卻能聞經(jīng)解義。

原因在于，知識來源于經(jīng)驗（數(shù)據(jù)），來源于人類對這個三維世界的觀察，而智慧可以無需通過經(jīng)驗，有可能通過與高維度建立連接而獲得（北大的劉豐教授有一個演講，名字叫《開啟你的高維智慧》，大家可以參考）

而人工智能則一定要建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，沒有數(shù)據(jù)，無論是專家算法還是深度學(xué)習(xí)都無用武之地，有了數(shù)據(jù)，計算機才有可能通過專家算法或深度學(xué)習(xí)形成知識，進而具備類似人類頭腦的思維能力。

從這個意義上來說，人工智能永遠(yuǎn)無法超越人類的智慧。由此我們也可以看到數(shù)據(jù)的局限性：它可以將人類的理性發(fā)揮到極致，但它只會模仿卻無法創(chuàng)造，它無法替代人類的感性和直覺，而正是這份感性和直覺，讓生命多了一些有趣和柔軟，真正的創(chuàng)造也由此發(fā)生！

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)cdcxhl.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機、免備案服務(wù)器”等云主機租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場景需求。

本文名稱：數(shù)據(jù)驅(qū)動到底是什么？如何驅(qū)動，又能驅(qū)動什么？-創(chuàng)新互聯(lián)
文章網(wǎng)址：http://www.chinadenli.net/article26/djdcjg.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)頁設(shè)計公司、虛擬主機、軟件開發(fā)、自適應(yīng)網(wǎng)站、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)建站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)