成为数据驱动型企业需要艺术和科学

业务分析策略常常试图从流程中尽可能地减少主观性。但在数据有限的情况下，人-算法配对可以表现得很好。

通过

发表:2017年10月10日

到目前为止，大多数商业领袖都知道，数据驱动的企业往往比非数据驱动的企业表现更好。但数据驱动意味着不仅仅是使用分析。

“我们有一种艺术与科学相结合的方法，”佐治亚州盖恩斯维尔市(Gainesville)的Black Book公司运营高级副总裁阿尼尔·戈亚尔(Anil Goyal)说。该公司帮助汽车经销商、保险公司和其他涉足汽车市场的公司对汽车进行估价，无论是新车还是二手车。

黑名册小组最近几个月很忙。据《黑皮书》(Black Book)的数据，毁灭性的飓风哈维(Harvey)和厄玛(Irma)过后，大约有50万至100万辆汽车被毁，其中许多车辆毁损殆尽。它帮助保险公司评估一些损失。

为了评估一辆汽车的价值，Black Book混合使用了数据平台和分析软件，包括SQL Server、Hadoop、Qubole等数据管理系统，以及R、Tableau等分析工具。该组织的分析团队使用各种技术开发算法，并分析来自拍卖、批发交易和零售清单的数据。

但这不仅仅是数据的问题。一旦算法产生了一个估值，一组分析师就会对其进行审查，并根据需要进行调整，以确保它反映了当前的市场现实。戈亚尔说，由于现有数据的局限性，这种机器和直觉的融合对于产生准确的估值是必要的。

“你必须有制衡，”他说。“如果我们能获得详细的数据，而且数据非常透明，能确切地说明一辆汽车受损的程度，我们就会非常有信心仅通过分析过程就得出一个数字。”

如今，许多企业都认为，作为一个数据驱动的企业意味着完全基于数据做出决策。这可以消除人们在决策过程中的偏见，使策略更加客观。

Claudia Imhoff，智能解决方案咨询公司总裁，提供数据驱动企业的需求洞察。

但这需要有完美的数据，以及对市场和业务流程的深刻了解，这些都可以转化为分析算法。这对于Black Book来说并不总是可行的，这也是为什么Goyal说让人们评估估值是很重要的。

例如,在飓风哈维袭击德克萨斯州之后8月份，皮卡的购买量低于这个皮卡普遍受欢迎的地区的预期。如果估价仅仅基于销售和拍卖的数据，一个算法可能会得出结论那款皮卡并没有那么受欢迎，价值也相对较低。

然而，该团队知道，销售低迷仅仅是因为供应不足。低供给和高需求实际上应该产生高价格，但Black Book没有能够反映这一事实的数字数据。这需要团队的知识来进行评估。

Black Book销售高级副总裁贾里德·卡尔弗斯(Jared Kalfus)说，该组织仅凭数据就能完成很多工作。作为一家数据驱动型企业，该公司在分析方面投入了大量资金，其工具和流程使Black Book非常接近准确的估值。但加入团队成员自己的人类知识是帮助他们脱颖而出的秘诀。

他说:“我们综合了所有这些数据，用艺术和科学的强大结合来产生我们的估值。”