中小企业聘数据专才前 应考虑目的及可能回报

参与人力资本新加坡讲座的专家指出,数据分析说穿了只有三个简单道理,即懂得如何计算、反对仅凭着感觉做决定,以及必须能够带来商业上的好处。

在大数据浪潮席卷全球的当儿,大数据、人工智能和机器学习等相关名称或许显得花哨和吸引人,让中小企业跃跃一试。

不过,中小企业在投入巨资聘请数据专才前,应该慎重考虑这么做的目的,以及所可能得到的回报和成果。

这是昨天参与人力资本新加坡(Human Capital Singapore)讲座系列“协助企业在数码经济中蓬勃发展”的专家,所发表的看法。

Infra Asia电脑软件工程师朱晨馨接受《联合早报》访问时说,大数据、人工智能和机器学习对大公司诸如谷歌、推特和面簿等来说是重要的。在这些企业,即使是经营手法改善1%,也等同于数以百万元计的进账。

不过,对小公司来说,若它们采用的是以上任何电子数据表以外的做法,就必须慎重考虑这会为它们带来怎样的投资回报率。

“(聘请)数据专家是昂贵的,融合新系统也导致营运暂停,这是一个关键的决定。除非企业领导人百分百知道要从数码科学得到什么,他们不应跨出太大的一步,而是让自己保有分析性头脑就可以了。”

她引述另一名讲者介绍的“AB测试法”为例指出,数据分析并不需要复杂方法。例如,商店可以在某一周把一个产品摆放出来,下一周则摆放另一个产品,来测试消费者的反应。

人力资源顾问刘远青也认为,不应该把数据分析当成是什么了不起的标签。事实上,数据的存在已有数千年历史。

数据分析说穿了只有三个简单道理,即懂得如何计算、反对仅凭着感觉做决定,以及必须能够带来商业上的好处。

出席讲座的Jean Yip集团营运总裁叶佩芬受访时说,集团采用数据分析,但不仅着重定量(数量)分析,也注重如个人化服务等信息的定性(性质)分析,并且不会盲目使用数据分析。

她说,公司的策略是跟着群众的习惯走,这跟数据有密切关系。过去,客户在时间方面没有那么紧张,可以花两三个小时美发;但现代的客户则没有这样的时间。因此,集团必须增加更多店面,就近为客户提供服务。

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