導(dǎo)讀：“數(shù)據(jù)科學(xué)到底可以為企業(yè)帶來怎樣的收益？管理者該如何正確的利用數(shù)據(jù)科學(xué)為企業(yè)創(chuàng)造收益？我們從企業(yè)經(jīng)營的本質(zhì)出發(fā)，一起客觀冷靜的分析熱點(diǎn)背后的商業(yè)機(jī)會。”
01—企業(yè)的根本目的與經(jīng)營本質(zhì)
討論“數(shù)據(jù)科學(xué)”之前，讓我們先來明確企業(yè)的目的與經(jīng)營行為本質(zhì)。
在本文中，我們遵守傳統(tǒng)的、會計(jì)學(xué)的定義：企業(yè)的目的是盈利。
在會計(jì)學(xué)中，計(jì)算利潤最簡單的公式為：利潤 = 收入 - 成本
因此我們也可以將企業(yè)的目的拆分為：1）提高收入；2）降低成本。
企業(yè)的一切經(jīng)營活動就是圍繞著這兩件事情展開的，一項(xiàng)經(jīng)營活動要么可以直接或間接的提高收入，要么可以降低成本，除此之外都是無意義的。
02—數(shù)據(jù)科學(xué)
數(shù)據(jù)科學(xué)是從數(shù)據(jù)中提取“知識”的科學(xué)（實(shí)際上在“數(shù)據(jù)科學(xué)”這個詞變得流行起來之前，我們更多使用“知識發(fā)掘”，Knowledge Discovery）。
上面我們提到企業(yè)經(jīng)營行為的本質(zhì)，是為了降低成本和提高收入而進(jìn)行的一系列決策。要做出正確的決策，我們從總結(jié)過去的經(jīng)驗(yàn)，評估當(dāng)下的現(xiàn)狀，并對未來進(jìn)行預(yù)測。而知識則是這一系列步驟的基本原料。
“知識”是很籠統(tǒng)的字眼，在決策過程中我們需要什么樣的知識？從數(shù)據(jù)科學(xué)的角度來說，有如下幾項(xiàng)常見的知識發(fā)掘任務(wù)：分類分析、回歸分析、聚類分析、時(shí)序分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則。在本文中，我只做出簡單的解釋：
分類分析
回歸分析
聚類分析
時(shí)序分析
關(guān)聯(lián)規(guī)則
03—商業(yè)應(yīng)用
銷售預(yù)測
銷售預(yù)測可能是數(shù)據(jù)科學(xué)家在為企業(yè)服務(wù)時(shí)最常見的任務(wù)。通過對歷史銷售數(shù)據(jù)的分析（時(shí)序分析），數(shù)據(jù)科學(xué)家可以為企業(yè)的銷售部門提供關(guān)于未來銷售業(yè)績的具有洞見性的預(yù)測。決策者和銷售人員可以進(jìn)行符合邏輯的討論，并更加合理的分配財(cái)務(wù)、人力資源。
相比起以往基于銷售人員經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行的方法，基于數(shù)據(jù)科學(xué)的預(yù)測可以提供更為合理的預(yù)測，但更重要的是，基于數(shù)據(jù)科學(xué)的預(yù)測為決策制定者提供了量化的分析結(jié)果。當(dāng)決策者與銷售人員進(jìn)行討論時(shí)，他們不再基于模棱兩可的經(jīng)驗(yàn)，不再容易陷入 “憑什么？” 的無效討論中，而是針對具體的量展開討論并修正預(yù)測結(jié)果。
精準(zhǔn)市場分析
正確的使用數(shù)據(jù)科學(xué)可以幫助你理解歷史數(shù)據(jù)，對比競爭產(chǎn)品、服務(wù)，分析市場，最終解答最重要的問題：“何時(shí)、何地、誰在購買我的產(chǎn)品或服務(wù)”？基于這樣的市場景象描繪，決策者可以有效的對商業(yè)過程進(jìn)行反思，更快的適應(yīng)市場變化的趨勢。
風(fēng)險(xiǎn)控制
數(shù)據(jù)科學(xué)可以為企業(yè)有效的標(biāo)注出高風(fēng)險(xiǎn)行為。無論是可能違約的供應(yīng)商或客戶，亦或者生產(chǎn)過程中可能存在的異常，數(shù)據(jù)科學(xué)手段可以在極短的時(shí)間內(nèi)向決策者發(fā)出預(yù)警，讓企業(yè)能夠游刃有余的規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和矯正錯誤，以避免更大的損失。
具有說服力的商業(yè)計(jì)劃
數(shù)據(jù)科學(xué)亦可以被看作一種基于邏輯、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的 “語言”。因?yàn)檫@樣的語言的嚴(yán)密性和普世性，以數(shù)據(jù)科學(xué)為根基的商業(yè)計(jì)劃往往比基于經(jīng)驗(yàn)和個人魅力計(jì)劃更有說服力（當(dāng)然，最好的情況是以上因素都具備）。而且，基于數(shù)據(jù)的商業(yè)計(jì)劃在與潛在投資人討論時(shí)，天然具備方便修改與分析的特點(diǎn)。
人才管理
通過對于歷史數(shù)據(jù)的分析，數(shù)據(jù)科學(xué)可以幫助決策者了解企業(yè)當(dāng)下的人力資源狀況。具備哪些特征的雇員具有更高的穩(wěn)定性？哪些行為預(yù)示著雇員可能對企業(yè)造成損失？這些信息可以幫助決策者更好的制定人才策略，使得企業(yè)的人力資源成本極大降低。
04—更大的世界
盡管“數(shù)據(jù)科學(xué)”作為熱點(diǎn)詞，在這些年受到了商業(yè)界的關(guān)注，但事實(shí)上除了數(shù)據(jù)科學(xué)以外還有許許多多的基于計(jì)算機(jī)科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的工具可以幫助企業(yè)更加行之有效的實(shí)現(xiàn)盈利目的。例如數(shù)學(xué)優(yōu)化幫助企業(yè)在復(fù)雜的可選決策參數(shù)中找出最佳方案；專家系統(tǒng)幫助企業(yè)對 “故障” 進(jìn)行診斷（這里故障不僅僅指設(shè)備故障，亦可以是商業(yè)流程或人員的異常）;多 Agent 系統(tǒng)可以模擬復(fù)雜的市場環(huán)境和個體互動，幫助決策者理解不同的狀況下市場將會如何發(fā)展。
作為商業(yè)決策者，無論是數(shù)據(jù)科學(xué)亦或者是其他手段，都是為了企業(yè)的最終目的，亦即盈利，而服務(wù)的。決策者本身并不需要成為這些手段的專家，數(shù)據(jù)科學(xué)也好，人工智能也好，決策者需要的更多是理解它們該如何被應(yīng)用到具體的企業(yè)運(yùn)營事務(wù)當(dāng)中并發(fā)揮作用，在適當(dāng)時(shí)候合理的部署相關(guān)系統(tǒng)和專家。
（本文作者：瑪爾思商學(xué)院，商業(yè)轉(zhuǎn)載請注明）
