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@为什么大数据项目总失败？你没问对这四个问题( 二 )


这些类型的错误甚至会困扰最为先进的公司 。对此我们仅仅举出两个最为突出的例子就足够了：亚马逊和谷歌 ， 最近与模型偏见有关的丑闻被高度曝光了 。当我们处理数据时 ， 我们需要不断地向我们的模型提出难题：它们适合于我们的使用目的吗？它们是否考虑到了正确的因素？模型所输出的数据是否真实地反映现实世界中发生的事情？
三、数据无法告诉我们什么？
数据模型 ， 就像人类一样 ， 它们总是倾向于根据最可用的信息来做出判断 。但是 ， 有时你所缺失的数据往往会像你所拥有的数据一样影响你的决策 。我们通常将这种类型的可用性偏差与人类决策联系起来 ， 但人类设计者往往将这种偏差传递给自动化系统 。
例如 ， 在金融业中 ， 那些拥有大量信贷历史的人往往比那些没有信贷历史的人更容易获得信贷 。后者通常被称为“瘦档案”客户 ， 他们发现自己很难买车 ， 很难租赁房屋 ， 也很难申请到信用卡 。(我们中的一员 ， 一位名叫格雷格的同事 ， 在海外生活15年后回到美国时 ， 就曾亲身经历了这个问题） 。
然而 ， 缺少信贷历史并不必然表明信用风险很高 。而信贷公司最终往往仅仅因为缺乏相关数据而放弃潜在的盈利客户 。最近 ， 益百利公司开始通过应用Boost程序来解决这一难题 ， 该程序通过查询消费者的日常支付活动来使消费者获得信用评分 ， 比如定期的电信充值和公共事业支付等等 。迄今为止 ， 已有数百万人在该程序上登记注册了 。
因此 ， 要问一问你的数据模型可能遗漏哪些方面 ， 这个问题是极其重要的 。如果你正在管理你所测量的数据 ， 你就要确保你所测得的数据真实地反映了现实世界 ， 而不只是一些最容易收集的僵死的数据 。
四、我们如何利用数据重新设计产品和商业模式？
在过去的十年里 ， 我们已经了解了数据如何帮助我们更有效地管理我们的业务 。智能化地使用数据使我们能够进行自动化处理 ， 预测我们的机器何时需要维护 ， 并且更好地为我们的客户服务 。正是数据使得亚马逊能够提供包裹当日达服务 。
数据也可以成为产品本身的重要组成部分 。我们可以举一个著名的例子 ， Netflix长期以来一直使用智能数据分析来花更少的成本创建更好的项目 。这使得Netflix在与对手——如迪士尼和华纳传媒——竞争时获得了一个重大的优势 。
然而 ， 真正令人振奋的是 ， 你可以用数据来完全重新构想你的业务模式 。在Eric工作的益百利公司 ， 他们已经能够利用云技术 ， 从只以信用报告的形式提供处理过的数据 ， 转变为为客户提供实时访问报告所依据的更细粒度数据的服务 。这看似是一个微不足道的转变 ， 但它已经成为益百利公司业务增长最快的部分之一 。
有人说数据是新的石油 ， 但实际上 ， 数据要比石油更有价值 。现在 ， 我们必须开始转变观念 ， 不能仅仅将数据视作一种被动的资产类别 。如果使用得当 ， 数据甚至能够提供一种真实的竞争优势 ， 并产生一种全新的业务方向 。然而 ， 要做到这一点 ， 你不能仅仅从寻找答案开始 。你必须学会如何提出新的问题 。
埃里克?哈勒、格雷格?萨特尔 | 文
埃里克?哈勒是益百利公司数据实验室的执行副总裁兼全球负责人 ， 该实验室利用人工智能和数据资源进行了一系列突破性实验 ， 并开发出了新的产品 。
【@为什么大数据项目总失败？你没问对这四个问题】格雷格?萨特尔是一位国际性的主题演讲者、顾问和畅销书作者 。


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