馮煜林
大數據是我的主要研究方向之一，在我看來大數據時代下數據的價值將被逐漸體現，未來大數據的應用將非常普遍，整個人類活動將處在大數據環境之下。
信息技術的發展一個重要的服務對象就是管理者，以前管理者在做決策時經驗是第一參考維度，現在有了大數據的全面分析，能讓管理者更加清晰的掌握市場動態，從而做出更加合理的判斷，制定更加有效的策略。
作為管理者要清楚一件事情就是未來的管理更加依賴於“數據”，數據的來源是管理者應該考慮的第一件事情。目前很多企業在管理過程中並沒有完善自己的數據採集流程，有很多企業甚至忽略自身的數據採集，這是一件非常可怕的事情，在大數據時代放棄數據也就意味著放棄了發展。所以對管理者來說面臨的第一個挑戰就是完善企業自身的數據採集流程。
完善數據採集流程是第一步，這個步驟能讓企業的運營是否健康有了參考的數據，數據維度越高則越能全面的反映經營情況。不同行業的數據採集方式不同，銷售企業和生產企業的數據採集流程也不同，這個採集的方式需要具體企業具體分析。
管理者面臨的第二個問題是如何對採集的數據進行分析，分析數據通常需要有專業人士來完成，企業管理者要跟數據分析工程師溝通，確定哪些數據的分析結果對企業有幫助，這個過程可以簡單的理解為建模。為企業的業務流程建模是一個比較費事的過程，通常每個行業都有一個大致的參考模型，在這個參考模型上再根據不同企業的情況進行針對性的調整，最終形成一個驗證模型，通過驗證模型的數據分析結果來不斷對模型進行完善。
建模只是數據分析和應用的一個環節，目前比較流行的分析方式是採用機器學習的方式，根據數據的動態變化來發現數據變化背後隱含的信息，而這正是未來大數據分析的一個重要方向。數據從模型化向智能化轉換是未來的趨勢，目前很多數據分析都是建立在人工智能的基礎之上，這樣的數據分析結果更能說明問題。
目前大家熱議的“新零售”就是採用大數據和人工智能的方式來對傳統線上、線下以及物流進行重新構建，打造一個智慧化零售的新生態。這個新生態的核心就是數據化、智能化。作為管理者來說接受並瞭解大數據和人工智能是一定要做的事。
如果大家有關於大數據、人工智能方面的問題可以諮詢我。
