研究驅動的企業決策與基于預測分析的決策之間是否存在明顯的差異?以下是一個闡述大數據是如何塑造市場的更仔細的看法，

 

 

在過去，試生產進行的市場研究要求收集一系列測試產品或廣告活動的主題，但往往這些資料庫有限，導致數據不足。然而，從大數據可用的指標允許企業使用建模來測試新的想法。由于可用于建模的數據池比大多數市場研究中的數據池大得多，因此它們比試生產測試更有準確性。

 

另一方面，統計建模可能會使相關性和因果關系更加難于區分。通過一組實際的主題，企業可以詢問他們，并進一步了解他們對企業想法的回應;當使用統計建模時，企業只需要在測試后運行測試，以確定數據池中發生的情況。如果企業錯過了一個重要的考驗，有可能會誤解市場力量的要求。

 

 

在預測分析時代，許多企業遇到的另一個問題是數據不足。雖然規模大、知名度高的公司擁有大量的信息，但規模較小的企業和新企業往往缺乏做出明智決策所需的關鍵信息。但是，如果小企業打算采用傳統的研究風格來做決定，他們將永遠無法跟上電子時代競爭的步伐。他們能做什么?

 

由于大數據的統計分析系統現在非常強大，企業可以用有限的數據做更多的工作。通過成功定義問題的范圍和探索潛在的解決方案的范圍，企業可以構建一個可持續發展的計劃。測試階段可能會比對于那些更加成熟的企業的時間要長，但成功的可能性更大。

 

 

最終，大數據將企業從預測性分析(定義可能發生的事情)轉移到規范性分析(提示公司應該做什么)的能力，這可能是現代決策工作中真正的游戲規則的改變者。通過規范性分析，企業面臨著許多可能的結果，他們以數據為基礎的保證是正確的。這是一個更為慎重的決策方法，用計算機器判斷來代替人為錯誤。

 

規范性分析的興起使許多商業領袖相信人們正在進入數據導向解決問題的時代。這可能是真的。人類的解決問題更有偏見，同時不能容納更多的數據，眾所周知，人類并不像想像的那么可靠。機器是否會因為自動編碼而變得更好，還有待觀察，但所有跡象表明：大數據將把業務決策推向新的高度，使其比以往任何時候都更快、更智能、更全面。