一些大数据专家讨论了如何将数据分析软件的洞察力与人力资源经理的智慧结合起来。企业在经营业务时会更信任什么:大数据还是直觉?
大数据因其消化大量复杂信息的能力而令人敬畏。然而,它测量小变量的能力很弱。人类的本能是脆弱的,计算能力存在偏见。然而,令人惊讶的是,它可以结合微妙的变量,实现指数级跳跃。
这是当今企业面临的严峻挑战:你相信数据分析的趋势曲线,还是依赖人力资源经理丰富的经验和智慧?
当然,答案通常是“两者皆有”但这并不容易。什么是混合?以及如何将它们结合起来。
不可预测的收入增长取决于如何正确回答这些问题。赚钱* * *需要做出* * *决定(当然还要执行它们)。
为了更深入地理解这个棘手的问题,六位大数据专家在旧金山的地层数据会议上进行了交流和讨论:
大数据与人类智慧的融合难度
许多企业都试图从大数据中获利。他们认为大数据可以为决策提供魔力。他们可以通过收集指标和见解获得巨大的竞争优势,而获得大数据就等于获得财富。
然而,即使用户依赖大数据,他们也知道结果令人困惑,有时毫无价值,但它们也可以是快速输入和获得结果的一种方式。
在新华帝2019年进行的一项调查中,77%的受访者表示,“大数据和人工智能程序的商业应用对他们的组织构成了挑战。”
Gartner,一家研究公司,最近说,“到2022年,只有20%的分析见解会带来商业结果。”
也就是说,企业总是注重指标,但它并没有带来多少好处。
尽管面临挑战,使用大数据是绝对必要的。企业无需分析就能竞争的观点已经过时了。这就像一艘没有指南针的船。在目标预测分析不佳的例子中,零售商甚至在其他家庭成员知道之前就预测了——例怀孕。这是令人震惊的竞争力分析。
如果你是一名经理,你可能会感到压力:知道此时此刻,竞争对手也在关注数字,他们用具体的报告来指导从你那里获得市场份额的计划。如果你不这样做,你很快就会落后。
然而,正如人们所见,一些最关键的变量无法精确量化,这意味着它们根本无法计算。
当然,有时候你的指标是可信的。例如,您的分析应用程序本季度售出了1,200个小部件,比上一季度的1,000个有所增加。结果,仪表板显示销售额增长了20%,这是一个坚如磐石的数字。
但是这种直接报告并不是大数据的魔力。使用这个昂贵的分析工具意味着用它来做复杂的商业决策。做出有见地的决定,让你超越竞争对手。
问题是:决策越复杂,就越有可能包含无法量化的变量。以下是一些典型的数据分析方法。
数字处理与现实世界的结合
在这个假设的例子中,假设一家公司在美国东部有一个分公司,在西部有一个分公司。现在是投资和发展业务的时候了:那么应该在哪个部门投资更多呢?
西部分公司一直是公司稳定的摇钱树。但是现在,大数据应用程序的趋势曲线显示,东方分支增长更快。如果我们进行深入研究,我们会发现东方分公司销售代表的收入每季度比西方分公司增加17.8%。
根据这些指标,公司的预算缺口扩大了,资金流入了东方分公司。但是大数据没有透露的是,东部分公司的人力资源专家杰西卡·罗伯茨在招聘* * *销售人员方面是个天才,但这无法量化。因此,每个销售代表都有一个更高的收入指标。
然而,才华横溢的罗伯茨搬到了一家竞争对手公司。在接下来的两年里,他在公司招聘的员工一个接一个地离开,东方分公司的收入急剧下降,人力资源部也很难找到合适的员工。在哪里投资是企业面临的核心问题,但大数据软件没有提供任何帮助。
然后,人们可能会说:这不是软件错误,而是那些使用软件的人,这是事实。这使得人们理解使用大数据时最困难的问题之一。
真的很棘手
假设大多数企业在决策时将大数据分析和人类本能结合起来,那么这两个方面的结合程度和方式是一个问题。
讽刺的是,平衡数据和直觉的决定本身就是人类的决定。该软件不能告诉人们如何认真对待它的结果。因此,现代企业管理需要在两个不同的层面做出决策:“归根结底,尽管* * *,的分析软件制作了大量精美的市场饼图,但它的挑战依然存在。企业需要平衡。
企业将在多大程度上依赖数据分析或使用人类智能?
图表是加快速度最直接的方法,但也有一些潜在的变量,如果没有深思熟虑的管理者,这些变量将被忽略。或者,你能完全依赖管理层的直觉而几乎不看数据吗?
这种方法可能会给创业公司的创始人带来麻烦,他们的生意就是一切。有时,外部风险投资者会强迫他们查看电子表格来维持业务增长。
我希望人们能找到比这两个极端更谨慎的组合。有一点是肯定的:企业的收入取决于如何平衡这些因素。
当这些专家讨论时,他们的结论是显而易见的:将人类直觉与数据分析结合起来与其说是科学,不如说是艺术。至少它需要真正理解企业的业务,真正理解软件。
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