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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