经验比方法重要

  作者:《ttnn BI观点》创办人 刘庆
2007/8/1 17:11:12
一条直线,你能看出什么?从简单的表象,能够看到背后的本质,这是功夫。BI,花了很大精力在于如何将事物忠实地表现出来。做数据整合,做报表,做OLAP,做挖掘。首先保证原材料的真实,然后再从各个角度来观察表象。至于你能从这些表象分析出来什么东西,恐怕很难让BI告诉你,这是读者的功夫。

本文关键字: 理论探讨

一条直线,你能看出什么?从简单的表象,能够看到背后的本质,这是功夫。BI,花了很大精力在于如何将事物忠实地表现出来。做数据整合,做报表,做OLAP,做挖掘。首先保证原材料的真实,然后再从各个角度来观察表象。至于你能从这些表象分析出来什么东西,恐怕很难让BI告诉你,这是读者的功夫。

往往,换个角度就够了。不是所有的人都能如李寻欢那样,从郭嵩阳的尸体看出荆无命的剑招。也不像黑客帝国里面那些端坐在屏幕面前,看着绿色字符直往下落,就知道发生什么事情。

所以我想BI真正要用好是否应当将它当作是一种启发式工具呢?而并非宣传所言,你只要拥有某种BI工具,就会走向科学决策。它能够帮你发现新的观察角度,OLAP很明显是如此。本来我觉得数据挖掘应该是直接告诉人”知识”的,但其实不然,挖掘大多还是停留在发现新角度上面,最后要得到什么结论,需要”解读”。例如关联分析的结果并没有告诉你两种业务之间相互的关系,你得根据置信度、支持度,还得加上业务上的规则去理解。甚至这样的解读能够导致完全相反的结论,却都有道理。

从表象看本质,需要经验。小孩子看到表象就是表象,听到假话以为是真话,长大了,学习到了,原来表象后面隐藏着本质。你说这是智慧吗?不敢说,有时候觉得这种本事并非什么智慧,倒不如单纯一点,简单一点反而是大智慧。因此,前面说到需要的是”经验”。

经验这种东西,机器到现在还学不来。现在各种所谓”智能”仍然像个傻瓜,包括商业智能

去年年底的时候,经常琢磨人究竟是如何分析问题的,或者说在一个业务领域里面,需要分析的问题能够分成哪些类型。这是方法层面的考虑,按照上面的说法,经验是分析问题所需要另一方面的东西。有些人没有什么具体的方法来分析问题,但有经验,这样就表现出来就像是直觉一样。当他看到一条曲线的时候,就会直截了当地关注到其中某一段关键点上去。别人问,你是怎么看出来的,他说,”直觉”。其实,他是经历过太多这类的事情,才获取经验了的,可能他自己都不知道为什么会那样判断,也没人教什么分析方法之类的。

而有些人没有经验也能分析问题,当然,分析的层面就不同。比如你分析一个商业问题,可以用人生的经验去类比,能分析个大概。对企业难题的分析,凭着社会经验,也能命中关键点。你说分析方法在这里面有多重要?先明确目标,再分门别类,再去芜存菁,似乎也只是一种”器”,工具而已。

如此看来,经验比方法重要。方法是固定的,可以学习的,易得。而经验是自己去经历的,不易得。

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