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數據科學帶來新視角 (車品覺)

By on January 2, 2019

本文作者車品覺，為紅杉資本中國基金專家合夥人、阿里巴巴集團前副總裁，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」

其實大多數公司仍然處於大數據的發展初期。（Freepik網上圖片）

其實大多數公司仍然處於大數據的發展初期。（Freepik網上圖片）

入行10年了，我一直在推廣數據化思維的重要。銘記於心的是師傅說，用好大數據的前提是假設數據都可以獲取，先不要被數量多寡限制想法。馬總也說過，真正的大數據就是當你還未想通如何用它時，它已經在那裏。大數據時代確實需要一種全新思維方式，而且這遠比數據資源及任何演算法重要。我認為，機械人統治世界的日子還遠呢，但贏家應該屬於兼具信仰和數據驅動的人們，科技的目的是讓生活過得更美好幸福。

當大家為人工智能與大數據興奮不已之際，有否想過為什麼真正從中得利的企業還是寥寥可數？其實大多數公司仍然處於大數據的發展初期。別忘了，像谷歌、阿里巴巴這類公司，10年前已經啟動變革步伐。雖然至今，我們尚不能形容出「大數據」的全貌，大數據還是個進行式的詞彙。我卻堅定不移地認為，未來是一個高速運轉的世界，其命脈肯定依賴於海量數據驅動的即時決策與互動。

大數據將從根本上變革人類的生活模式及企業營運方式，甚至催生全新的社會形態乃至產業，包括智能空間和社區創新。

然而，利用海量數據和人工智能演算法，協助企業自動優化並即時執行運營任務，前提是高效的數據流通及即時回應。這種企業要先具備掌握海量數據（包括內部、外部、結構化、非結構），以及轉換這些資源形成智能決策的能力。有了這種數據科學範式，那些企業就能搶在事情發生之前作出應對。我們可以把數據科學實戰描述成一個優化的閉環：

1）首先圍繞着定義好問題及目標如何被量化

2）獲取訓練數據作測試、探索，識別最佳的數據模式

3）為數據作準備，包括清洗、增強數據等

4）圍繞着定義好的量化目標，作數據分析及建立模型

5）呈現問題解決步驟，找到解決方案

6）根據量化結果優化以上過程

凡是把這個閉環嵌入公司中樞神經系統的企業，都將迎來全新視角，提早進入敏捷行動、精確預測、多維自動化決策的智能管理時代。然而須謹記，數據科學只是一種工具，要成為開創行業變革的領先者，不能忽略如何釋放人類潛能。

利用海量數據和人工智能演算法，協助企業自動優化並即時執行運營任務。（Freepik網上圖片）

利用海量數據和人工智能演算法，協助企業自動優化並即時執行運營任務。（Freepik網上圖片）

(編者按：車品覺著作《覺悟．大數據》現已發售)

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