大數(shù)據(jù)改變?nèi)祟悰Q策方式

責(zé)任編輯:editor004

2014-01-20 10:36:05

摘自:中國經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào)

比如,人們可以通過數(shù)代人海量數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,驗(yàn)證轉(zhuǎn)基因食品究竟是不是危害了人類健康,這比醫(yī)學(xué)因果邏輯檢驗(yàn)更靠譜。比如,我們可以通過建立宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型,按相關(guān)分析方法,用歷史數(shù)據(jù)擬合各類經(jīng)濟(jì)變量間的關(guān)系,形成方程集。

當(dāng)今人類社會(huì)已進(jìn)入到了大數(shù)據(jù)時(shí)代。大數(shù)據(jù)改變了人類的決策方式,這種改變是一種革命性的。

大數(shù)據(jù)時(shí)代有以下三個(gè)方面的顯著特點(diǎn):

首先,“海量數(shù)據(jù)”最大限度解決了人類主觀世界與客觀世界之間的信息不對(duì)稱性難題。

借助數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)技術(shù),特別是互聯(lián)網(wǎng)的普及,自然界、社會(huì)及人類自身的各種結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被充分挖掘出來,人類有能力獲得真實(shí)世界完整的海量信息。量變到質(zhì)變,人們對(duì)世界的認(rèn)識(shí)能力和水平得到空前提升。這是一個(gè)令人震驚得不知所措的變化。

比如,淘寶網(wǎng)上交易數(shù)據(jù),可以很清楚揭示哪些品種的商品走俏,用以指導(dǎo)供貨和后面的生產(chǎn)。“以銷定產(chǎn)”不再僅僅是一句口號(hào),而是一種機(jī)制。隨著人類交易活動(dòng)全面數(shù)字化,這種清晰可見的經(jīng)營模式將極大地節(jié)約資源、提高效率。有人說,用戶體驗(yàn)是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最優(yōu)秀的商業(yè)智慧,喬布斯的蘋果、馬化騰的微信、周鴻祎的360、雷軍的小米等,無不因重視用戶體驗(yàn)而獲得巨大成功。而我們說,只有在大數(shù)據(jù)時(shí)代,才有真正的用戶體驗(yàn),因?yàn)镃EO們掌握的不再是樣本數(shù)據(jù)、抽樣數(shù)據(jù),更不是個(gè)案感覺,而是全樣本大數(shù)據(jù),以此指揮供應(yīng)系統(tǒng),完全按正態(tài)分布的多數(shù)用戶的需要組織生產(chǎn)。

微博、微信等自媒體出來后,人們碎片化時(shí)間被充分用起來了,它真正改變了人們的行為和生活習(xí)慣。人們?cè)诮涣髦ぷ?、生活信息;分享著人生?jīng)驗(yàn)和智慧;傳達(dá)各種利益訴求以及對(duì)國家、人類社會(huì)發(fā)展的建議。一個(gè)大數(shù)據(jù)的思想市場(chǎng)形成了。

其次,“相關(guān)分析”突破了傳統(tǒng)簡單的因果分析方法,并利用數(shù)據(jù)一致性法多方驗(yàn)證。

相關(guān)分析是大數(shù)據(jù)時(shí)代的一個(gè)代表性方法論。沒有大數(shù)據(jù)時(shí),因?yàn)闊o法獲得全樣本數(shù)據(jù),我們只能做一些基于抽樣數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,所得到的結(jié)論也只能是局部的、參考性的。而我們從事的一些生產(chǎn)生活實(shí)踐活動(dòng),只能依靠一些簡單的因果邏輯推理來指導(dǎo),且需要實(shí)踐效果的反饋來檢驗(yàn)理論、修補(bǔ)理論、完善理論。這個(gè)方法成本高、效率低不說,還很容易產(chǎn)生失誤,有時(shí)候是重大失誤。這種被動(dòng)局面在大數(shù)據(jù)時(shí)代因?yàn)橛辛巳珮颖鞠嚓P(guān)分析,就很容易克服了。

比如,人們可以通過數(shù)代人海量數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,驗(yàn)證轉(zhuǎn)基因食品究竟是不是危害了人類健康,這比醫(yī)學(xué)因果邏輯檢驗(yàn)更靠譜。再比如,對(duì)沖基金通過量化模型,可以找到兩支沒有因果關(guān)系、但很有規(guī)律的反向走勢(shì)的投資品種,而做無風(fēng)險(xiǎn)套利的對(duì)沖操作。還比如,我們?cè)诳疾旖?jīng)濟(jì)是否復(fù)蘇時(shí),可以通過直接考察GDP,也可以利用數(shù)據(jù)一致性法,考察PMI、CPI、就業(yè)、稅收、信貸量、貨運(yùn)量、發(fā)電量等指標(biāo),甚至也還可以考察榨菜銷量、女人裙子長短這些沒什么因果關(guān)系但有很好的相關(guān)性指標(biāo),等等。類似例子不甚枚舉。這就是大數(shù)據(jù)相關(guān)分析方法的魅力所在。

當(dāng)然,人們目前能夠做基于海量數(shù)據(jù)的相關(guān)分析,如上所述,這已經(jīng)產(chǎn)生了許多令人驚艷的結(jié)論,人們目前還沒有能力去探明這些相關(guān)變量之間的因果邏輯,但相信人類最終總會(huì)解決這個(gè)問題。

最后,“瞬間互動(dòng)”節(jié)約了巨大的社會(huì)創(chuàng)新的試錯(cuò)成本。

試錯(cuò)是自然科學(xué)的唯一方法,人們能夠做自然科學(xué)的試錯(cuò)實(shí)驗(yàn),愛迪生發(fā)明都是在千百次反復(fù)的失敗實(shí)驗(yàn)中最后成功的;但我們不能做社會(huì)變革實(shí)驗(yàn),因?yàn)橛新窂揭蕾嚕?ldquo;開弓沒有回頭箭”,一個(gè)文化大革命試錯(cuò),影響的不是一個(gè)項(xiàng)目、一個(gè)企業(yè),影響的是整整一代人!改革之難就難在這里,不允許出錯(cuò)!大數(shù)據(jù)為我們創(chuàng)造了一個(gè)通過“瞬間互動(dòng)”的糾錯(cuò)機(jī)制。過往我們?cè)谧稣邔?shí)驗(yàn)時(shí),往往采取摸著石頭過河的方式,通過樹立榜樣的方式,比如開辦深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)來試錯(cuò)。現(xiàn)在不同了,為推廣群眾路線的執(zhí)政理念,我們可以通過“排隊(duì)買包子”的方式,并與網(wǎng)友進(jìn)行充分互動(dòng),以檢驗(yàn)政策效果。瞬間互動(dòng)最大限度減少試錯(cuò)成本、節(jié)約了交易費(fèi)用,最明顯的改進(jìn)是大大減少?zèng)Q策的失誤,不犯顛覆性錯(cuò)誤。這在人類歷史以前是不可想象的。有了大數(shù)據(jù),我們才能有能力擺脫社會(huì)實(shí)踐的路徑依賴,做頂層設(shè)計(jì)。

我們說,大數(shù)據(jù)是資源配置的第三只手。因?yàn)槭袌?chǎng)在資源配置中起決定作用和更好地發(fā)揮政府的作用,都離不開信息的支撐作用。資源最優(yōu)配置需要經(jīng)濟(jì)主體政府、企業(yè)、居民等克服動(dòng)物精神的理性決策和行動(dòng),而有了信息才有理性決策,有了理性決策才有理性行為及行為效果。大數(shù)據(jù)為我們創(chuàng)造了一種克服信息不對(duì)稱性的完全信息環(huán)境,使得理性決策才能夠?qū)崿F(xiàn)。大數(shù)據(jù)改善決策,這不僅是一個(gè)理論,更應(yīng)該成為全民的一種自覺行動(dòng)、一種習(xí)慣。

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理性決策來源于領(lǐng)導(dǎo)層,而頂層設(shè)計(jì)需要大數(shù)據(jù)支撐。下面是若干典型領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)的例子。

(1)銀行等金融領(lǐng)域

銀行表面經(jīng)營的是貨幣,實(shí)際上經(jīng)營的是風(fēng)險(xiǎn)。銀行吸收存款,發(fā)放貸款,而最有挑戰(zhàn)的是貸款決策。銀行的核心競(jìng)爭力就是它擁有比普通百姓更有水平的投資眼光。銀行的息差就是投資家眼光的報(bào)酬。而投資家眼光的形成需要有競(jìng)爭情報(bào)和決策支持系統(tǒng)的支撐。決定銀行競(jìng)爭力的不是核心地段的漂亮辦公大樓,不是分布在街道各處眾多的柜臺(tái),而是搜集信息并形成正確決策的能力。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,有觀點(diǎn)甚至認(rèn)為成本巨大的傳統(tǒng)柜臺(tái)可能會(huì)消失,被網(wǎng)絡(luò)所取代。從這個(gè)意義上說,銀行業(yè)是信息行業(yè)。

我國銀行競(jìng)爭情報(bào)系統(tǒng)目前正處在探索和開創(chuàng)階段,信息內(nèi)容需要包括以下八個(gè)主要方面:

——高管意圖:中央及各級(jí)政府的規(guī)劃、政策,以及決策者偏好等信息。

——形勢(shì)判斷:宏觀、金融、行業(yè)、區(qū)域、國際等經(jīng)濟(jì)形勢(shì)信息。

——競(jìng)爭格局:主要競(jìng)爭者相同業(yè)務(wù)市場(chǎng)占有率和競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)信息。

——客我關(guān)系:信貸市場(chǎng)需求與供給關(guān)系及其決定的出價(jià)條件信息。

——投資機(jī)會(huì):貸款意愿和還款能力信息。

——風(fēng)險(xiǎn)提示:可能出現(xiàn)壞賬的各種潛在因素信息。

——用戶信用:信用記錄?;ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)涉足銀行業(yè)最強(qiáng)大的競(jìng)爭力所在。

——國外經(jīng)驗(yàn):國外同行專業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

除銀行外,金融領(lǐng)域最有挑戰(zhàn)的是證券投資決策。股票、期貨、黃金、外匯等投資品,通過利用信息不對(duì)稱性獲取超額利潤,信息是證券投資的生命。工作模型就是:一是大數(shù)據(jù),二是在此基礎(chǔ)上的量化模型,三是投資策略。

無論是銀行,還是證券投資,資產(chǎn)投資組合戰(zhàn)略最重要。這就需要有良好的頂層設(shè)計(jì),以系統(tǒng)把控投資機(jī)會(huì)與規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),謀求收益最大化。當(dāng)然,一個(gè)給力的大數(shù)據(jù)支撐是必不可少的。

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(2)政府

政府的工作,重要內(nèi)容是體制、機(jī)制和政策。體制就是經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的運(yùn)行平臺(tái),機(jī)制就是經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的運(yùn)行流程,政策就是經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)則。政府需要通過頂層設(shè)計(jì)進(jìn)行體制改革和機(jī)制、政策調(diào)整,以外部性改善優(yōu)化經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)行的生態(tài),進(jìn)而提高經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。政府的頂層設(shè)計(jì)需要大數(shù)據(jù)做支撐,沒有大數(shù)據(jù)就沒有頂層設(shè)計(jì)。信號(hào)失真導(dǎo)致政策失誤的例子古今中外比比皆是,判斷失誤導(dǎo)致決策失誤的例子也是不勝枚舉。

首先,國家需要一個(gè)強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫。為了獲得真實(shí)可靠的數(shù)據(jù),國家統(tǒng)計(jì)局與百度、阿里巴巴等合作,利用大數(shù)據(jù)改進(jìn)政府統(tǒng)計(jì)的科學(xué)性和及時(shí)性。比如物價(jià)指數(shù),統(tǒng)計(jì)局全國選取幾千個(gè)樣本點(diǎn)觀測(cè)同一個(gè)市場(chǎng)幾個(gè)代表性的商品,定期采集數(shù)據(jù),加權(quán)匯總。這就不如用淘寶實(shí)際交易商品及價(jià)格變化計(jì)算得及時(shí)、準(zhǔn)確。

當(dāng)然,大數(shù)據(jù)不僅包括結(jié)構(gòu)化的定量數(shù)據(jù),還包括大量非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)和圖音視等非結(jié)構(gòu)化的定性數(shù)據(jù)。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的政府經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫,不僅僅是統(tǒng)計(jì),還應(yīng)該包括宏觀、金融、行業(yè)、區(qū)域、國際等方面的動(dòng)態(tài)、統(tǒng)計(jì)、觀點(diǎn)(含當(dāng)時(shí)及歷史)信息。所以,光有國家統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是不夠的,還需要有專門的機(jī)構(gòu),搜集經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)含統(tǒng)計(jì)在內(nèi)的各類信息,做成專業(yè)的數(shù)據(jù)庫。

其次,國家也需要有智庫。經(jīng)濟(jì)體制改革、經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃、經(jīng)濟(jì)政策與措施,都需要進(jìn)行充分的調(diào)查、分析、討論,最終形成方案。大數(shù)據(jù)時(shí)代拒絕拍腦袋決策。頂層設(shè)計(jì)基于數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的分析模型,是時(shí)代賦予的一個(gè)特征。所以,一個(gè)智庫行業(yè)和思想市場(chǎng)的形成,既有必要性,也有可行性。

比如,我們可以通過建立宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型,按相關(guān)分析方法,用歷史數(shù)據(jù)擬合各類經(jīng)濟(jì)變量間的關(guān)系,形成方程集。如果我們要調(diào)整政策,比如減稅,我們可以把減稅變量代入模型,演算減稅所帶來的GDP、CPI、就業(yè)等各種指標(biāo)的變化,藉此來定量判定該政策的效果。這個(gè)工作在沒有定量大數(shù)據(jù)前是不可能完成的。

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(3)高校圖書館

數(shù)字圖書館是伴隨信息技術(shù)發(fā)展而產(chǎn)生的一個(gè)概念,是高校的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。在信息時(shí)代,作為海量知識(shí)載體的圖書館,特別是高校圖書館,已突破傳統(tǒng)大建筑大藏書量的物理概念,而延伸到網(wǎng)絡(luò)的虛擬領(lǐng)域。衡量一個(gè)高校圖書館的能力,要綜合看線上線下為讀(瀏覽)者提供信息的能力,所以,館藏水平不以藏書量衡量,而要以信息儲(chǔ)量衡量。

高校是個(gè)智庫,也是培養(yǎng)人才的地方,數(shù)字圖書館是高校最重要的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)之一。特別是財(cái)經(jīng)類院校,大數(shù)據(jù)一方面可以支撐其專家從事各類經(jīng)濟(jì)研究,另一方面也是學(xué)生學(xué)習(xí)資料的強(qiáng)大支撐。

數(shù)字圖書館的經(jīng)濟(jì)信息內(nèi)容范圍更廣泛,包括經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫、經(jīng)濟(jì)論文庫、經(jīng)濟(jì)視頻、政策法規(guī)庫等,還可訂制經(jīng)濟(jì)模型與分析平臺(tái),包括CGE、政策模擬、投入產(chǎn)出、景氣指數(shù)、績效評(píng)價(jià)等模型。

除此之外,企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)、中介組織、媒體,甚至個(gè)人,都需要了解動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)信息,都要關(guān)注經(jīng)濟(jì)形勢(shì)與政策,以便能夠與時(shí)俱進(jìn),提高決策水平。小而言之,大數(shù)據(jù)可以提高每個(gè)個(gè)體的選擇和行動(dòng)效能;大而言之,通過改善決策,整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)能夠總體效率得以大幅度提高。

重視大數(shù)據(jù)不僅是一種態(tài)度,更是一種水平。

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