数据是企业决策的核心。直到最近，大部分数据来自客户反馈和市场测试。然而，大数据的兴起造成了一种情况，即更多的企业可以基于预测分析而不是经验测试推出产品。因为这是一个不同的市场。
研究驱动的企业决策与基于预测分析的决策之间是否存在明显的差异?以下是一个阐述大数据是如何塑造市场的更仔细的看法，
更大的数据池
在过去，试生产进行的市场研究要求收集一系列测试产品或广告活动的主题，但往往这些资料库有限，导致数据不足。然而，从大数据可用的指标允许企业使用建模来测试新的想法。由于可用于建模的数据池比大多数市场研究中的数据池大得多，因此它们比试生产测试更有准确性。
另一方面，统计建模可能会使相关性和因果关系更加难于区分。通过一组实际的主题，企业可以询问他们，并进一步了解他们对企业想法的回应;当使用统计建模时，企业只需要在测试后运行测试，以确定数据池中发生的情况。如果企业错过了一个重要的考验，有可能会误解市场力量的要求。
有足够的数据吗?
在预测分析时代，许多企业遇到的另一个问题是数据不足。虽然规模大、知名度高的公司拥有大量的信息，但规模较小的企业和新企业往往缺乏做出明智决策所需的关键信息。但是，如果小企业打算采用传统的研究风格来做决定，他们将永远无法跟上电子时代竞争的步伐。他们能做什么?
由于大数据的统计分析系统现在非常强大，企业可以用有限的数据做更多的工作。通过成功定义问题的范围和探索潜在的解决方案的范围，企业可以构建一个可持续发展的计划。测试阶段可能会比对于那些更加成熟的企业的时间要长，但成功的可能性更大。
从预测到规范性分析
最终，大数据将企业从预测性分析(定义可能发生的事情)转移到规范性分析(提示公司应该做什么)的能力，这可能是现代决策工作中真正的游戏规则的改变者。通过规范性分析，企业面临着许多可能的结果，他们以数据为基础的保证是正确的。这是一个更为慎重的决策方法，用计算机器判断来代替人为错误。
规范性分析的兴起使许多商业领袖相信人们正在进入数据导向解决问题的时代。这可能是真的。人类的解决问题更有偏见，同时不能容纳更多的数据，众所周知，人类并不像想像的那么可靠。机器是否会因为自动编码而变得更好，还有待观察，但所有迹象表明：大数据将把业务决策推向新的高度，使其比以往任何时候都更快、更智能、更全面。
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