打造專家級決策
Keep Up with Your Quants

湯瑪斯．戴文波特 Thomas H. Davenport

幾年前，美國某大銀行的資深計量分析師告訴我：「我不知道我們為何不把房貸從帳上移除。我有個模型清楚顯示，很多房貸都無法償還，我把那個模型傳給我們的房貸部負責人。」

我問房貸部負責人為何忽略那項建議，他回應：「如果分析師給我看模型，那並不是我能理解的方式，我甚至不知道他的部門在分析還款機率。」後來那家銀行因房貸壞帳，而慘賠了數十億美元。

我們活在大數據的時代。無論你從事的行業是金融、消費品、旅遊和交通運輸，或是工業用品業，分析已是組織必備的競爭要件。但正如前面的銀行例子所示，光有大數據，甚至有人熟悉數據的運算，是不夠的。經理人也需要和計量專家有效合作，才能確保他們的工作，可以產生更好的策略和戰術決策。

對熟悉分析的人，這並不是問題，例如有麻省理工學院博士學位的凱撒娛樂公司（Caesars Entertainment）執行長蓋瑞．拉夫曼（Gary Loveman）、普林斯頓大學主修電機與電腦科學的亞馬遜網站執行長傑夫．貝佐斯（Jeff Bezos）、從史丹福大學資訊科學博士班輟學的Google創辦人賴瑞．佩吉（Larry Page）和謝爾蓋．布林（Sergey Brin）。但如果你是典型的高階主管，可能只在大學修過一、兩門數學和統計課程，也許你很擅長使用試算表，知道怎麼做長條圖或圓餅圖，但對於分析，往往感到計量知識不足。

那麼對你來說，這股「資料導向決策」的趨勢意味著什麼？你如何避免像那位房貸部負責人落入虧損的命運，領導公司走向分析改革，或是至少能夠嫻熟了解分析技巧？本文是為非計量專家撰寫的入門文章，以高階主管的廣泛訪談內容為基礎，受訪者包括我擔任教職時的學生，以及我擔任顧問時的客戶。

你，當個專業用戶
一開始，先把自己想成分析資料的用戶，資料的生產者是計量專家。你做決策時，會結合他們的分析報告與模型，與你的業務經驗和直覺。這些計量專家當然很擅長收集現有的資料，並預測未來，但他們大多缺乏足夠的知識，難以找出假設和相關變數，也無法得知組織根本的變動。身為資料用戶，你的任務很重要，必須提出假設，並判斷在瞬息萬變的商業環境中，分析的結果和建議是否合理。也就是說，你必須承擔幾個關鍵責任，有些只需要改變態度和觀點，有些則需要一些研究。