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业务信息建模是数据驱动的基础
时间：2018-11-30新闻来源：致远互联官网浏览量：7935
信息时代已来，更是数据驱动企业发展的时代，滚滚洪流裹挟一切向前，需要做的反而应该是洞察数据，建模结构，而不仅仅看一些现象、简单的概念。
任何一种业务都会有模型或者说业务本身的规律，必要的逻辑推理计算模型是数据驱动的基础，并不需要过度的数据，业务自有其信息指针，如销售管理的漏斗、合同、回款周期（周转率）以及回款数，结合客户、项目数量等等数量指标，即可判断清楚未来一个季度甚至半年的收入，从而决策如何动作。
人类的伟大或独特性就在于建模能力，我们只要较少的数据即可决策，而机器人或者人工智能目前并不具备建模能力，这是人类的基本的、独特能力，人人俱有。
任何业务领域的针对性数据，只要深入洞察获取、掌握就能把握本质，通过预测并改变行为，即具备自我实现的神奇效果。概念是方向的指引，并不具备完整的信息，细节的场景才会具有意义和价值，现在的信息化，具备支持移动信息能力是基本面，但如果仅仅有移动而不具备pc的后台数据整合和处理，信息模型就会被肢解为移动片段而不成为整体。
现实场景中，固定的pc无法获得“位置”信息，移动带来位置变量，因而能够知道“您在哪里”，实现了时间、地点和人物的完整组合，形成完整的事件信息，让虚拟互联网从“不知道你是一条狗”变成了“我知道你是谁”的无隐私时代。
信息业务建模中，还需要开放心态接受反直觉的结果。致远协同研究院和北大光华团队历时两年多，抽样上百变量，通过概统计回归、因子提取，多轮反复迭代，研究出销售人员的行为的“公告阅读数与业绩强相关”结论，通过访谈十数人验证了行为结果。大数据回归同时发现了部门间协作差，网络结构洞等问题。这与直觉不一致！
就像通过烟囱冒烟、用电量看到生产状况，能够预测企业业绩，本质上并不神秘，科学研究解释与论证了模型，其结果是让我们能够通过简单的行为数据获得业绩的未来，这就是模型的价值，科学的目的是通俗而不是神秘。我们常常不相信简单的数据结果，而需要写出80页的ppt或者数万字的报告，这是一种悲哀。
数据指针不要多，概率统计仅需52个数据可以计算出95%的相关度，相信数据，相信模型，不断学习建模，这也许是人类能够自我发展与进化的力量与动力。
数据，少就是多，模型极简为好！这是人类的独特能力，不可荒废。
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