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：百货女王厉玲：大数据是忽悠
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不是忽悠，大数据要支撑企业商业决策了
来源：财经综合报道&&&
作者：佚名&&&
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　　“大数据其实离我们很近，虽然它们很少被关注。” 瑞金麟集团联合创始人&瑞雪科技CEO洪斌表示。
　　此时，人人热议“大数据”，数据成为企业的重要战略物资已毋庸置疑，但如何有效运用大数据，为企业发展提供决策依据并帮助其在日益激烈的竞争中发现新的增长点，却是个现实的问题。特别是随着技术手段的变革，数据以前所未有的速度累积，大数据应用成了企业数字化战略的核心。
　　在现实中，对于大多数企业来说，数据的采集、标准化、处理、分析挖掘等技术与人员成本过高，导致在这些企业的眼中，大数据既是公司未来发展的必需品，又是遥不可及的奢侈品。500)this.width=500' align='center' hspace=10 vspace=10
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　　日，数字技术与商业解决方案领导者瑞金麟集团旗下瑞雪科技在北京发布了新一代大数据分析产品，“瑞雪分析云”。这或许成为大数据帮助企业经营决策提供支撑。
　　在此次大会上瑞雪科技数据产品负责人夏曦介绍了瑞雪分析云的六大亮点：1、全渠道整合；2、为分析而生；3、多数据源接入；4、高性能交互式查询；5、开箱即用；6、可扩展数据模型。同时他对企业在数据应用中的痛点也进行了深度剖析，首先，企业没数据可分析？瑞雪分析云自带高价值数据供客户分析；其次，数据使用成本高昂？瑞雪分析云提出全流程探索式分析，让数据的使用者可以零门槛地在数据中探索真知；此外，数据分析的结果不能直接转化为生产力？瑞雪提出“all-in-one services”一站式服务，以企业经营中遇到的问题为切入点，为企业做好IT技术的整合，让企业可以不用考虑各个系统间如何集成，开箱即用地使用其系统直接解决经营中的实际问题。
　　夏曦提出，瑞雪分析云要做的是真正的服务，不只是给分析工具，而是要直接解放企业中的生产力，用自动化、专业的服务完全替代掉企业中部分人力劳动，切实解决企业在数据应用中的痛点，而且，我们的服务不仅支持云端部署，也可以私有部署，SaaS的本质问题是服务而不是云端。
　　存储每一个可能有用的细节数据
　　在高峰论坛环节，瑞金麟集团联合创始人&瑞雪科技CEO洪斌做了发言，他并坦言，瑞雪分析云的面世，来源于数据湖泊(Data Lake)的概念。对于什么是Data Lake，洪斌用一句话做了阐释：简单地讲，就是存储每一个可能有用的细节数据，当需要时再一站式分析的理念。
　　他认为，大数据其实离我们很近，虽然它们很少被关注，但却真实存在。只是它们中的绝大多数，还没有被记录下来就已经消失了。我们所说的大数据，其实并没有创造新的数据。它只是把企业忽视的、遗漏的数据重新挖掘出来，然后进行统一的、交叉的分析。可是传统的数据分析理念，根本无力解决海量数据的问题。传统数据分析理念其实是在不断引导企业抛弃细节数据，致使数据每汇总一次都是分析潜力的丧失。就这样，企业最终得到的只能是越来越多不同程度汇总过的数据。而有价值的细节数据却在不断汇总的过程当中，越来越多地被过滤掉了。
　　“工程师是企业连接数据与价值的最大障碍”
　　此外，洪斌认为工程师才是企业连接数据与价值的最大障碍。企业不可能预先定义所有的分析目标，这就意味着业务需要不断地与工程师沟通新的数据分析需求，这个过程费时费力。因此，他强调，应该将分析的权利和能力彻底交还给业务，工程师只需要搬运可能有用的数据就够了。瑞雪分析云实现了这一点，是数据湖泊(Data Lake)理念的一个轻量化商业实现。不但存储细节数据，并提供大数据级别的处理能力，接入数据时不要求预先定义分析目标，任何分析目标都可以随时产生即时解答，无需依赖工程师搜集整理数据。
　　在接下来的环节中，瑞金麟集团联合创始人&云像数字CEO安士辉；瑞金麟集团联合创始人&瑞云智锐CEO曲飞宇、瑞金麟电子商务CEO周颖也分别从消费者资产对数据的应用；分析云的跨行业应用；以及数据驱动的电商运营等几个方面展开了探讨。
责任编辑：cnfol001
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不关注人性的大数据，只是大忽悠
斯大林曾说：一个人的死是悲剧，一百万个人的死就是数据。如果拿医学界的术语，这是一种共情疲劳，如果换成时下最流行的术语，就是我们还无法处理大数据。上周参加腾讯思享会，主题就是“大数据将如何影响社会变革”。场间针对大数据，提出了不同的声音，有“数据孤岛论”：现有的大数据是断裂而封闭的，比如腾讯说自己有某方面的全数据，但是否有百度，有阿里的？有“数据阴谋论”：现在在用大数据做事的就是大企业和政府机构，如果我们普通人不能掌握，那就是被一个无形的网所束缚、所监控。有从经济安全角度来看待大数据处理“黑箱”问题时的作用。也有从实践角度来谈论大数据在商界中的应用。但最触动我的是下面两个观点。这里简单摘编下以飧读者。不关注人性的大数据是大忽悠－－－刘德寰现在主流对大数据的理解是基于维克托的《大数据时代》进行二次改良。但这其中有两个十分值得商榷的观点，一是对抽样的极端蔑视，二是无原则的推崇相关。大数据是一种抛弃随机分析法（抽样调查）而对所有数据进行处理，那么这其中就存在一个由斯坦福Trevor Hastie提出的问题，如何在稻草里找一根针，前提是很多稻草长得和针一样。这是我们所有大数据研究面临的最大风险，数据太大之后带来的实际上是一个规律的丧失和失真，千万不要忽视了抽样。抛开这两个观点，更为可怕的是现在的大数据鲜有关注人性。先举个生活中大家都遇到过的问题，一个人去网上买了5升的洗衣液，整个流程花费了不到1分钟。第二天浏览网页，他发现旁边的广告就是各种各样的洗衣液。这是什么？基于大数据的精准营销？ 这恐怕是基于大忽悠的精准骚扰吧。 有点常识的人都知道，5升的洗衣液就算家里人再多也要用一个月，而且那个人流程这么短，肯定就是品牌忠诚者，推广的应该是什么时候那个品牌的洗衣液会打折之类的，这才是大数据。人类早期研究问题的方法就是靠体会、知觉、体验、内省等，这些看起来跟大数据无关的东西可能恰恰是大数据的核心，因为它是思想。&谷歌2008年弄了一个非常厉害的东西叫流感趋势预测，它预测的结果比美国疾病控制中心还准，当时轰动了全球。结果后来里面东西越来越乱，严重的高估了流感的状态。为什么？这就是刚刚说的维克多流派谈大数据的时候重相关不重因果。流感跟发病的时间点，跟美国比如中学生篮球赛那个时间点是完全一致的，这俩概念能有关系吗？问题是只要搜索中学生的篮球赛，就构成了流感预测的一个主要的词之一。类似的东西太多了，为什么？因为在谷歌预测的时候，没有找疾控公共卫生的专家，这些东西才是进行大数据预测的一个很重要的前提。基因工程才是真正的大数据人有多少细胞？量级为10的14次方。 其中一个细胞癌变就能导致你生命的完结。难道这不是大数据？真正的大数据是生命大数据，基因筛查可以消灭先天性疾病和预防癌症，人类想在千年之后复活亦不是难事。可是这样的基因科技发展却遭遇了无数现实瓶颈和伦理挑战。问题1:从文明和宗教角度，基因工程造就的“完美人”是另一个物种，这样的“完美人”还是人类么？问题2:基因问题与大数据问题其最大伤害是对人格独立性与隐私性的剧烈破坏。针对这两个问题，华大基因研究院汪建院长给出他的解读：你不做，欧洲人在做，美国人在做，用一种最悲观的说法，与其让白人把我们搞死不如我们自己把自己搞死。1993年我在西雅图的时候，老布什时代启动人类基因组计划，那个时候讨论地非常激烈。基因科学会对现行的人类道德、法律、生活生产医疗方式带来天翻地覆的变化，这可能很难以人的意志来改变，在这个时间维度上有点儿太快了，我们自己也感觉太快。当时我在科学院的时候就是因为这些事情争论不休，所以，我们才离开。离开以后，结果更快了，从几十个人几年时间变成几千人，明年可能就上万了，明年纯基础研究机构有上万人，可能对国家现在有关的科研机构的破坏性和挑战性就很大，产业的发展也会很大。但是它在某些程度上又顺应着民众的需求。
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学习。。。你是如何被“HR大数据”忽悠的 : 经理人分享
你是如何被“HR大数据”忽悠的
终于决定写这个话题的时候，我心里不禁在想，到最后，这种为大家消除阴影面积的事情，还不是得靠我出马。
从去年开始，“HR大数据”这个话题似乎越来越火，从顾问公司，到业界各种专家，还是HR从业人员，不管懂还是不懂，都喜欢拿着大数据三个字说事，看多了之后，我的感觉是，“卧槽，你们还真敢说啊”。
毕竟大数据（英文名称big data，又称逼格太大），这个概念，在业界是有清晰的定义的，你不能拿个简单的数据分析就往上去套，都不知道你套的是哪根鸡毛，什么拿离职率也当成是大数据来呈现，要是更牛逼点，估计搞个邮件自动回复都能叫阿法狗了。
简直是凤姐用美图秀秀一秒钟变身空姐的即视感。
所以，澄清”HR大数据“这件事情的历史性重任，就顺理成章地落在了东畅君身上（故意装作无视周围鄙夷的目光——）。东畅君的难题是，作为一个灵活的胖子，要如何灵巧地避开诸如Hadoop、Spark、R语言这些很诗意却让大家很容易失意的词，又要甩出柔软的身段将这个由于本身很难又被各种解读导致大家一头雾水的概念娓娓道来，请大家多给一点信心和掌声！
其实呢，要说清楚HR大数据这件事情也并不难，难的是选择好角度。比如现在谈HR大数据的文章清一色都是在谈“HR大数据是什么”，且不管讲得对不对，大家总之是听了一堆觉得云里雾里，完全是大学老师说要给你划重点，结果划了满满一书的绝望感（满满都是回忆——），结果学完出来两眼一抹黑很容易又被忽悠了。所以，与其谈大数据是什么，我们不如先来谈谈HR大数据不是什么。
误区之一：把人力资源数据化就是大数据
在众多误区之中，这应该是大家最常见到的一个。实际上人力资源数据化并不是什么新鲜事了，随便找一个专业的HR或者HR顾问公司就能拿到许多可以评估人力资源工作的指标，除了开始提到的离职率，还有出勤率、招聘周期、组织氛围、敬业度等等，这些结构化数据的存在可以让大家在过去很好地评估人力资源的工作，因此被大家奉为圭臬。
可是问题来了，这些东西到底有什么意义呢？企业关心的是我现在和未来能不能赚更多钱，有逼格一点的说法叫价值创造是不是更高，所以老板总觉得很郁闷，一方面看你们每天玩数据玩得不亦乐乎，但要真是对HR问起一些问题，比如我要销售额翻一倍究竟该花多少钱招多少人啊，什么样的人才和干部最适合我们组织啊，你搞了这套激励体系以后到底我组织绩效增加了多少啊，HR立刻两眼一抹黑，掉过头开始骂老板土包子，不会用“专业的眼光”来看待HR。
可问题是，你在大排档吃烤鱼的时候，你还是只会看烤鱼好不好吃，价钱贵不贵，吃完以后有没有拉肚子，你也不会吃饱了没事用天然气利用率、烤鱼各部位烧烤停留率（这是什么鬼，好吧我乱编的）来衡量大排档的老板对吧。
而对于老板来说，他如果能通过观察每个食客的回头率、停留时间、点菜的偏好，乃至于统计他们吃鱼的姿势、吧嗒嘴的声音、在大众点评上的评语、在朋友圈发的照片、住所的位置、乃至第二天吃饭的菜单（你没看错，这些都是数据，又叫做非结构化数据），经过分析就能知道哪些要素在什么组合之下是和食客的吃饭频次和买单额度具有较大相关性的，于是我可以据此对我的食材、佐料、服务流程、摆盘乃至店面装修等要素进行适当的调整和优化，并可以据此预测出我调整以后我每个月可以多赚多少钱，多少时间大众点评的评分可以上五星。
这就是大数据，看着很不切实际吗？要知道当年Netflix就是怎么拍出来一部火爆全球的《纸牌屋》的，他们通过对自己3300万用户的行为进行分析，知道了大家喜欢看什么样的电影电视，在什么时候会暂停、回放、快进，喜欢搜索什么关键词等等，最后发现用户很喜欢 Fincher（社交网络、七宗罪的导演），也知道 Spacey 主演的片子表现都不错，还知道英剧版的《纸牌屋》很受欢迎，三者的交集表明，值得在这件事上赌一把。
由此可见，HR想凭离职率和出勤率这类数据的统计就做到这个层次？还太嫩了点。
所以简单的人力资源数据化，哪怕是这个数据因为有十几万人显得很“大”，那也不能算大数据，也并没有什么卵用，只不过是老生常谈，而你不幸知道的太少了，而已。
误区之二：大数据距离企业太远，HR应该先把基本的数据分析做好
这也是HR经常容易被忽悠的一点，因为基本上你只要去找一个人说我要做大数据咨询，对方立刻会开始谆谆告诫说我们还是先做HR数据分析的咨询吧，因为你看现在业界没几个公司做成了HR大数据的，都不成熟，你看看你基本的数据都没有标准化规范化，简单的数据分析仪表盘都没有实现，就想做大数据，这是空中楼阁。
大数据分析真的要以“基本的数据分析”为基础吗？还真不是，因为两者的思考方式完全不一样。
传统的HR数据分析是“体检型”的，就是说我一定要先按模块定义出这么一堆数据出来，然后我看看各个指标对不对，就好像你去医院买了个体检套餐，里面要做什么项目都写得清清楚楚的，你一样一样做完以后交表等结果，然后医生那里有每样数据的正常范围是什么，所以会告诉你血脂高了视力弱了脊椎弯曲了（加班狗的悲哀……）。所以每样数据必须非常精确，差了一点就会判断错误。然后拿到结果你会发现其实绝大多数检查我根本不用做嘛，结果还是要花这么多钱好坑爹，可是医院会说这又没有剧透，我不一样一样检查完我怎么知道你正不正常呢。
而大数据分析是“治病型”的，就是我觉得我最近经常咳嗽而且咽喉痛，一位正常的医生不会让我去做骨髓穿刺，而是会按一些和我症状相符的可疑病症来筛选检查手段，比如张嘴说啊然后查血、拍片，最后根据数据反映的情况说我很大概率上应该是咽喉炎，然后根据治疗咽喉炎的经验让我去打点滴做雾化吃药，三天之后我的病好了。在这个场景里，理论上我不需要所有检查结果都精确指向我是咽喉炎，只需要排除掉其它可能性，大概率地判断我应该是咽喉炎就可以了。
当然你可能会说，体检的时候就能根据不正常的数据发现问题然后去找医生治病啊，这点是没错，可是你敢说我不体检就不能发现我身体不正常了吗？你敢说我体检了一切正常以后我的身体就没有任何问题吗？我又不傻。
比如Google在发现大家对冗长的面试流程怨声载道以后，就通过大数据分析发现，面试平均只要超过3.6次，边际效用就会大大降低，而面试效率和候选人的体验也会大大降低，所以性价比最高的方法是让面试次数缩短到四次以内，这样他好我也好，全家人都开心。
像这种问题，靠“体检”怎么能发现呢？那可真是宝宝心里苦，可宝宝不会说啊。
误区之三：找个咨询顾问就能搞懂大数据了
其实如果掌握了上面两个误区，你应该就能明白，如今某些专家和顾问根本就不懂什么是HR大数据，更从来没有实践过HR大数据，他们只是拿着数据分析的工具来挂羊头卖狗肉的，是莆田系医院的好基友，顾问界的塔利班。
大数据和以往的HR咨询产品是完全不同的，与其说大数据给HR带来的是一种工具上的提升，毋宁说是一场思维上的变革。在这场变革中，HR既要能够脱离已有的框架和工具，用更全面的视角去看到以往从未关注到的变量，又要从心理学、组织行为学、管理学的层面更深入地把握个体和组织，从而观察到真正的问题，触及更深刻的本质，提出更科学的假设，更要对技术和数学有深刻的洞察，了解技术和数学可以帮助我实现什么，如何实现（而这些都恰好是某些习惯于卖现成产品和报告的顾问所欠缺的，再加上实践经验的缺乏，这也是为什么如今某些顾问都嘴上各种说大数据，却极力避免做大数据项目的原因）。
在完成思维变革的HR的眼中，实现HR大数据，其实只有三个步骤，第一，假设，第二，验证，第三，应用。特别简单，你说似不似！
那个，如果大家姿势水平高到可以和东畅君谈笑风生的话，应该会反应过来，这就是如今在科研和学术界已经被广泛接受的实证思路，只不过在应用层面，要注意更加从企业实际情况出发。
所以我说，HR大数据剥离掉技术层面的唬人的外皮，其实一点也不复杂，只不过HR们以前的心思都花在了去揣摩领导和套用模板上，而忽视了对事实和真相的追求，在反人类的道路上走得越来越远。所以在HR大数据时代，HR只不过是在回归本质，只有在这条路上，才是和Google、Facebook这些HR大数据的标杆越走越近了。
不过，如果说同时整合这些经验、理论和技术的人实在是凤毛麟角，也可以退而求其次，要么我可以精通其中一样，要么我能理解这几种人的思维，将这几种人整合在一起，并敢于去不断推动HR大数据的落地实践，为业务和组织呈现出真正的价值。
HR大数据的确为HR打开了崭新的篇章，更可以让HR的地位提升到前所未有的高度，是HR的阿波罗登月，是历史的转捩点，是撬动地球的杠杆。
可是，你得先会玩啊……
好的，总之谢谢大家观赏东畅君装了这么久的X，那个，如果有什么不完善和不周到的，你倒是来拍我呀。
来源：蜜蜂派 作者：刘东畅
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作者：佚名
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