導讀：“數據科學到底可以為企業帶來怎樣的收益？管理者該如何正確的利用數據科學為企業創造收益？我們從企業經營的本質出發，一起客觀冷靜的分析熱點背后的商業機會。”

01—企業的根本目的與經營本質

 討論“數據科學”之前，讓我們先來明確企業的目的與經營行為本質。

在本文中，我們遵守傳統的、會計學的定義：企業的目的是盈利。

在會計學中，計算利潤最簡單的公式為：利潤 = 收入 - 成本

        因此我們也可以將企業的目的拆分為：1）提高收入；2）降低成本。

        企業的一切經營活動就是圍繞著這兩件事情展開的，一項經營活動要么可以直接或間接的提高收入，要么可以降低成本，除此之外都是無意義的。

02—數據科學

        數據科學是從數據中提取“知識”的科學（實際上在“數據科學”這個詞變得流行起來之前，我們更多使用“知識發掘”，Knowledge Discovery）。

        上面我們提到企業經營行為的本質，是為了降低成本和提高收入而進行的一系列決策。要做出正確的決策，我們從總結過去的經驗，評估當下的現狀，并對未來進行預測。而知識則是這一系列步驟的基本原料。

“知識”是很籠統的字眼，在決策過程中我們需要什么樣的知識？從數據科學的角度來說，有如下幾項常見的知識發掘任務：分類分析、回歸分析、聚類分析、時序分析和關聯規則。在本文中，我只做出簡單的解釋：

分類分析

回歸分析

聚類分析

時序分析

關聯規則

03—商業應用

銷售預測

        銷售預測可能是數據科學家在為企業服務時最常見的任務。通過對歷史銷售數據的分析（時序分析），數據科學家可以為企業的銷售部門提供關于未來銷售業績的具有洞見性的預測。決策者和銷售人員可以進行符合邏輯的討論，并更加合理的分配財務、人力資源。

        相比起以往基于銷售人員經驗進行的方法，基于數據科學的預測可以提供更為合理的預測，但更重要的是，基于數據科學的預測為決策制定者提供了量化的分析結果。當決策者與銷售人員進行討論時，他們不再基于模棱兩可的經驗，不再容易陷入 “憑什么？” 的無效討論中，而是針對具體的量展開討論并修正預測結果。

精準市場分析

        正確的使用數據科學可以幫助你理解歷史數據，對比競爭產品、服務，分析市場，最終解答最重要的問題：“何時、何地、誰在購買我的產品或服務”？基于這樣的市場景象描繪，決策者可以有效的對商業過程進行反思，更快的適應市場變化的趨勢。

風險控制

        數據科學可以為企業有效的標注出高風險行為。無論是可能違約的供應商或客戶，亦或者生產過程中可能存在的異常，數據科學手段可以在極短的時間內向決策者發出預警，讓企業能夠游刃有余的規避風險和矯正錯誤，以避免更大的損失。

具有說服力的商業計劃

        數據科學亦可以被看作一種基于邏輯、數學和統計學的 “語言”。因為這樣的語言的嚴密性和普世性，以數據科學為根基的商業計劃往往比基于經驗和個人魅力計劃更有說服力（當然，最好的情況是以上因素都具備）。而且，基于數據的商業計劃在與潛在投資人討論時，天然具備方便修改與分析的特點。

人才管理

        通過對于歷史數據的分析，數據科學可以幫助決策者了解企業當下的人力資源狀況。具備哪些特征的雇員具有更高的穩定性？哪些行為預示著雇員可能對企業造成損失？這些信息可以幫助決策者更好的制定人才策略，使得企業的人力資源成本極大降低。

04—更大的世界

盡管“數據科學”作為熱點詞，在這些年受到了商業界的關注，但事實上除了數據科學以外還有許許多多的基于計算機科學、運籌學、統計學等學科的工具可以幫助企業更加行之有效的實現盈利目的。例如數學優化幫助企業在復雜的可選決策參數中找出最佳方案；專家系統幫助企業對 “故障” 進行診斷（這里故障不僅僅指設備故障，亦可以是商業流程或人員的異常）;多 Agent 系統可以模擬復雜的市場環境和個體互動，幫助決策者理解不同的狀況下市場將會如何發展。

        作為商業決策者，無論是數據科學亦或者是其他手段，都是為了企業的最終目的，亦即盈利，而服務的。決策者本身并不需要成為這些手段的專家，數據科學也好，人工智能也好，決策者需要的更多是理解它們該如何被應用到具體的企業運營事務當中并發揮作用，在適當時候合理的部署相關系統和專家。

                                                                                         （本文作者：瑪爾思商學院，商業轉載請注明）