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2018-03-28 12:50:35
2018-03-28
[美] 马克·沃伦威尔德（Marc Vollenweider） 著
译者序
数据分析已经有多年的发展历史了。从20世纪90年代早期的商务智能报表、多维分析等信息获取类工具分析企业运营的问题、预测业务发展趋势，到最近10多年机器学习在工业界的大量成功应用，尤其是大数据技术的兴起，数据产生的速度和数据量前所未有，数据分析的方法和工具能力日新月异，企业对数据加工的深度和利用率获得前所未有的提升。从数据中探查业务相关的信息和知识，并实现数据的价值，数据分析普遍成为各行各业企业竞争的工具。
数据分析是机器智能的基础。就目前的数据收集、加工水平来看，数据分析并不是万能的。业务数据还存在着质量问题，机器学习的算法对含噪声数据的处理效果并不理想。另外，尽管数据量增加迅速，但与业务领域有关的全量数据收集还比较困难，数据孤岛还广泛存在。在企业界，最近几年颇有影响的深度学习算法在图像识别、语音处理、语义理解等领域取得了引人注目的成绩，机器智能在某些领域的表现超过人类，为人类的思维提供了有价值的信息和知识，辅助人类更好地解决问题。但必须看到，机器智能基本还限制在模拟人的智能的层次，应用范围还有一定的局限。人类对自身大脑的结构和思维机理认识还在探索中。在这种情况下，人的思维或心智，尤其是在常识推理、创新性设计、基于情感的价值判断等领域，机器智能还望尘莫及。而机器在统计推理、大规模计算等方面远超过人类，可以帮助人们发现一些有用的信息和模式。人的心智和机器智能结合（后文称为人机共生）将会大大提升业务决策的质量。因此，如何结合机器智能与人的思维能力来改善企业各层人员的决策能力就成为一个重要的问题。
本书分为三个部分，分别阐述在结合人的心智和机器智能过程中如何避免数据分析的错误认识、实现人机共生的机会以及主要方法。
首先针对人机共生（mind+machine）的问题，总结了在业界流行的一些常见偏见，它们会阻碍人们充分利用数据分析。这些对数据分析的谬误性认识，存在于很多企业中。这些认识包括对大数据分析的过度崇拜、数据量的大小对分析结果的影响、数据治理、数据分析团队、组织重组对数据分析的影响、知识管理对分析用例投资回报率的影响、机器智能的能力高估、数据分析项目的风险等方面。对于成功的数据分析项目，如何避免这些问题、培养正确的数据思维和数据价值观，作者都给出了详细的讨论。
机器智能和人的心智各有所长，互为补充，因此人机共生是未来数据分析的最好方式，这在很多行业的应用中都得到了证明。第二部分讨论了为人机共生带来有利机会的13个趋势，从云计算与移动应用、物联网的应用、知识环的监管、多客户端应用、数据隐私保护、共享经济、知识管理、工作流与自动化、人机交互、外包合作等方面讨论了促进人机共生的手段。对于需要开展数据分析的企业而言，这些手段对充分利用上述这些前所未有的机会，提升数据分析项目的成功率，实现数据的变现价值，都具有重要的参考价值。
针对上述问题，第三部分采用用例的方法，列举了实现人机共生的15种典型的方法，涉及人机共生的分析用例方法、知识环的规划、基于问题树的数据选择、工作流的正确使用、终端用户的服务、用户体验的指导原则、成功的知识管理规则、心智的相容、知识产权与知识对象、用例组合的治理、用例的交易与共享等方法，这些方法为企业如何利用机器智能、提升人的决策能力，给出了比较实用的启发。
本书不是一本关于数据分析的技术书籍，没有复杂枯燥的算法、工具和系统介绍，但对于企业管理人员深入认识数据分析在企业决策中的作用、避免一些导致数据分析项目失效的错误认识、提升业务决策中利用机器智能的效果，提供了数据思维以及方法论的指导。本书是作者多年实践的领悟以及经验总结，比较适合关注、领导数据分析项目的管理人员，或者对数据分析有兴趣的人士阅读参考。
赵卫东
2017年10月
复旦大学
本书是一本开创性的指南，把人类智慧和*先进的机器智能进行了*有效的组合，以增强企业商业决策力。本书没有复杂枯燥的算法、工具和系统介绍，但为企业管理人员深入认识数据分析在企业决策中的作用，为企业管理人员避免一些导致数据分析项目失效的错误认识，为企业管理人员提升业务决策中利用机器智能的效果，提供了数据思维以及方法论的指导。本书分为三个部分，分别阐述在结合人的心智和机器智能过程中，如何避免一些数据分析错误的认识，实现人机共生的机会以及实现人机共生的主要方法。
马克·沃伦威尔德（MarcVollenweider）[瑞士]
Evalueserve（易唯思）公司的联合创始人，易唯思公司是一家影响全球并为客户提供研究、分析和数据管理解决方案的公司，其结合了全球专家分析师网络和一流技术的人机共生流程。马克·沃伦威尔德作为苏黎世和麦肯锡印度公司的前合伙人，对数据分析有着浓厚兴趣，特别是人类心智和智能机器如何能够互补方面。他认为公司可以通过利用人机共生来提高生产率，缩短上市时间，提高产品质量，并获得新的潜能。
“就现在来看，人机共生是一次对数据分析发人深省的探索。马克·沃伦威尔德提出并拓展了几个改变格局的概念，例如有效边界、知识环和用例方法，展示了如何应用它们来获得*佳投资回报。这些想法应该作为每个企业的数据分析方法的基石。这是一本为拥有大量现实世界范例的通才们撰写的令人着迷的读物，我对它爱不释手。”
——Stefan Arn
UBS财富管理全球技术主管、UBS瑞士全球技术主管、战略监管计划集团IT主管
“在这个信息和技术过载的世界，人机共生为在寻找可执行的商业洞察力的商业领袖提供了一个非常必要的解决方案。马克·沃伦威尔德作为世界顶*银行、企业和专业服务公司的顾问以及两家行业创新型企业的创始人，得出了一个如何将人类专业知识与技术相结合来提供高投资回报率的独特观点。他简化了复杂的课题，而且他的方法被超过40个易理解的并且能提供丰富洞察力的用例学习所支持。对于在市场上寻求可持续竞争优势的商业领袖来说是难以抗拒，并且很好理解的。”
——Mark Bidwell
Innovation Ecosystem创始人、BC平台主席、Terramera主管
“这是一本非常有趣的读物。它通过使用案例、*佳实践和行业洞察力中的大量现实世界用例来阐明数据分析。它还提供了根据投资回报率和‘那又怎样’检验分析价值的使人耳目一新的业务角度。虽然它针对的人群是高层管理人员和决策者，但我认为对于技术人员、研究人员和数据分析人员来说，这也是一本很好的读物。我会将它作为对大数据和社交媒体进行分析研究的部分参考。”
——Tat-Seng Chua教授
新加坡国立大学计算机学院KITHCT 讲席教授
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