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從James Bond、CIA到孫子兵法,都告訴我們:掌握了資訊,就等於掌握了全世界。

不過到了現在,這說法或許得改成「掌握了統計學,就等於掌握了全世界」,因為隨著科技的發展,任何一個領域的爭議,都有辦法透過數據的收集與分析來找出最佳解答。這樣的資訊解法,已經漸漸滲透到各領域之中,例如流行病學、教育界、經濟學、運動 … …。

更具體的來說,如果你看過電影《魔球》,裡面的棒球統計學觀點,正是告訴我們:只要懂得利用統計學,即便是弱勢的球隊也可以在美國職棒聯盟賽的季後賽爭奪冠軍資格!

同理可證於其他領域。

所以無論你同不同意、適不適應,所有學問都必須用到統計學的時代來臨了。

大數據、數據科學家 … … 這個世代最性感的詞彙之一

我們曾介紹過《二十一世紀最性感的職業:Data Scientist》,文中《哈佛商業評論》宣布「Data Scientist,數據科學家」是二十一世紀最性感的職業。微軟也曾統計過今後技術部門最夯的三項專長,無獨有偶,他們都跟統計學有關:

● 資料採礦、機器學習、人工智慧、自然語言處理
● 商業智慧、競爭分析
● 分析、統計(esp. 網站分析、A/B測試、統計分析)

Google首席經濟學家Hal Varian更曾說過「我不斷強調,未來十年內最具吸引力的職業,將會是統計學家!」而在台灣,《財訊雜誌 第419 期》的報導更是告訴我們,「資料科學家入門就領 44K」;要成為資料科學家,你一定需要具備軟體開發技術、資料處理分析和專業領域知識等技能;其中資料處理就是統計、數據分析。

這些例子都昭示著大數據時代的來臨。

曾聽過一位在中國讀書的朋友這樣告訴我「在中國,我已經聽大數據三個字聽到想吐了」;所有人都知道大數據很重要,但要怎麼做?只是蒐集資訊嗎?你投入的這些成本可以換回等值的利益嗎?

現在我們看到很多公司花大錢在蒐集資料,分門別類的存放,打著大數據的金字招牌,每年花上不少的費用。但這必要嗎?

這邊舉《統計學,最強的商業武器》一書作者日本統計學家西內啓所分享的例子:

「我們公司累積了好幾TB的大量資料,伺服器雖非Exadata等級,但也都齊備了。這樣一來,能夠發現什麼嗎?」

對於這種公司,我覺得很不可思議,我總想問問他們「你們連可能有什麼樣的發現都不知道,為什麼會願意做這樣的投資?」

而這些公司可能只會回應「嗯,就覺得好像能發現什麼嘛」或是「至少初步掌握了現況」這種模稜兩可的回應。

但其實想靠統計學獲取可靠的數據輔助商業策略,有時候根本不必花大錢。重點在於找對方式,搞清楚你們需要的是什麼!