探索性数据分析:并不是数据攻击,而是新型研发方式

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发表于 : 2015-8-12 12:55:26 最新回复:2015-08-12 14:03:36
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justme
justme  精英

很好的一篇文章,转来大家看看

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作者:BILL FRANKS,TERADATA首席分析官


最近几天,很多公司的客户和我谈起他们的需求,希望构建一套方法,进行我们常说的“探索性数据分析”,或者“发现性数据分析”。然而我发现,很多人对于探索性分析究竟是什么有着根本性的误解。

探索性分析并非毫无重点的数据攻击!

当我说到探索性分析并没有明确定义,而是一个持续演变、不断发展的概念时,很多人都觉得很有趣,他们认为我在说的事情就像一个疯狂的科学家试图在一堆乱七八糟的实验结果中发现有价值的规律一样。然而我坚决地反对这种观点。

相反地,我认为探索过程的出发点应该是一个十分具体而重要的商业问题。在经过初级头脑风暴之后,我们至少还应该有一个大概的想法,应该如何高效解决问题。在这个基础上,探索性过程才能开始真正检验我们的想法究竟多大程度上解决了问题。通常一个探索过程会涉及一个至多个重要的未知因素。

  • 可能要处理一个全新的商业问题

  • 可能需要利用到一个或多个新型数据源,而这些数据源可能是未经过大规模测试

  • 可能会用上以前从未使用过的分析工具

简单来说,当我们想要采取某一个提议时,我们知道它肯定有它的好处,但却无法清楚得知其具体成效。唯一的方法就是深入挖掘,检验最终结果。作为探索过程的一部分,我们可能需要从多个维度调整挖掘方向,最终得到的解决方案可能和刚开始探索时所设想的相去甚远,但却仍然以最初的核心问题为中心。

探索性分析确实是一种研发手段

如果要将分析技术作为企业的战略性要素,那么分析技术就应该获得和公司核心产品服务一样程度的投资。和传统的调查研究和研发活动不同,探索性分析并不会盲目出击。人们认为研发团队应该保持创造力,尝试各种方法寻找出成功项目。乍看之下,有人可能觉得一个项目在传统的产品设置中可行,在探索性分析中就行不通。然而我们必须明确地意识到,不管使用哪一种方法,得到的结果都应该是一样的。


我们一家高科技产业的客户每年仅将有限的产品推向市场,但这些产品上市的背后都离不开巨额的投资和反复的试错。考虑到产品的复杂程度,快餐公司每年也只会往菜单上多加一两个菜。然而,在他们的实验厨房里,新菜谱、新原料源源不断地流入,经过厨师的反复探索筛选,最终一道菜才能脱颖而出,呈现在您面前的餐桌上。

探索性分析的过程也是如此。我们会做很多尝试,然而其中只有很小的一部分是值得全方位实施的。只要业务前沿的关注点正确,这些挑选出来的想法就能创造很高的战略价值。然而很多的点子则无法实现,只能废弃。我可以很确定地说,很多型号的电脑芯片、很多口味的鸡肉三明治都没办法成功走过研发阶段。并非每一个想法都能坚持到最后,但只有经历过了失败,才能找出成功的方法。事实上,如果你的分析技术找不出那些失败的想法,那就肯定出错了。可能是研发团队没有持续跟进创新,也有可能是发生了未知的错误。

提升分析技术在研发领域的作用

我们应该同时探讨探索性分析和研发,因此将讨论重新导向非常重要。人们听到“研发”这个词时会感觉更轻松一些,因为他们认为研发这种开发新产品和新理念的方法比较理性、科学而规范。其实探索性分析也同样具有这些特征,只不过需要持续地跟进,保证每一项研发活动的正确进行。凭借正确的监督和领导,企业没有理由不能从探索性分析中获取巨大的价值。

在将分析技术应用于研发过程时,最有趣的一部分就是探索性技术会自己证明自身的有效性。你可以先局部利用探索性分析方法来检验一小部分有关人类或科技资源的关键性问题,如果结果证明这种分析方法可行,你就可以逐渐扩大应用范围,用它来解决更多的问题。随时间推移逐渐积累,你就能开发出一套稳定而广为接受的分析研发技术。你只需要撇开最初误解的困扰,打破对未知的抵触。

你会和我一样地发现,只有很少一部分的人会不认为研发是一项重要的商业活动。所以,在企业推行探索性分析技术时,你首先要做的就是让大家知道,它只不过是另一种形式的研发行为而已。你的工作任务仍然十分艰巨,但通过这种方法,至少人们会愿意去听你的论证,也可能进一步地给你机会,证明你的能力。



作者介绍:
Bill Franks是Teradata的首席分析官, 他在分析与大数据领域的趋势方面有着独到的见解,并帮助客户了解Teradata及其分析业务伙伴如何为他们提供帮助。他还负责制定Teradata在分析和大数据领域的战略。

他是畅销书《驾驭大数据》的作者。在《驾驭大数据》一书中,他将过去20多年与客户一起实施大型分析项目的经验加以概括,得出了在大数据和分析时代获得成功的诀窍。


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Mr.V
Mr.V 官方号 发表于 2015-8-12 14:03:36 已赞(0) 赞(0)

good!

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