大数据：正确决策的前奏

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组织能否知道扩大生产是否会受到市场的欢迎？消费者有足够的钱购买产品吗？做出这个决定是否明智，还是等待以避免产生盈余更好？大数据使企业管理者能够选择最有利可图和风险最小的策略。 大数据.jpg 照片来源：starfotograf 了解 GDP 及其组成部分、价格以及主要货币和劳动力市场统计数据，可以完善分析并从更准确的预测中受益。然而，尽管在预测分析方面拥有市场上最好的工具，但必须考虑到信息的质量对结果至关重要。您需要实时访问大数据。 自回归分析方法或模拟：利用大数据的方法 近年来，不同的提供商致力于开发工具和程序，以促进宏观经济模型在商业决策中的使用。目标是使用基于未来模型的预测，或者如果做不到这一点，则使用基于当前经济状况创建的模型，这是当人们有权访问的数据延迟发布时可以实现的目标。因此，组织可以使用大数据来： 准备预测：在这种情况下，需要工具来生成和解释密度预测以及事件发生概率的预测。决策的成功取决于通过假设分析了解不同场景中会发生什么的能力。

鉴于此类分析的特点，可以说，宏观经济建模者生成 黎巴嫩 WhatsApp 号码数据 的预测在作为具体预测呈现时（即使它们伴随着表明预测不确定程度的置信区间）对决策没有用处。 实时进行经济分析：在这里，大数据使目标的实现变得复杂，因为它可能需要延迟才能获得，或者必须进行大量的后续修改。因此，一方面，如果仅使用可审查的最新数据，当前的决策难度增加，并且对所做出的决策的解释也不容易。 分析实时数据集并使用首次发布的信息对于了解过去和做出今天的决策至关重要。考虑到这一点，公司将不得不诉诸模拟或自回归分析方法来提取它们包含的所有价值并将其转化为可操作的知识。 实时大数据 预测和模拟的可靠性取决于用于执行预测和模拟的大数据，但宏观经济数据通常会进行重大修改，并且会提供新的源数据并进行概念上的改变。这种做法如何影响分析过程的结果？ 为了了解其重要性，负责大数据分析的人员应该首先在开发预测模型时考虑数据修正。可以通过考虑以下因素来量化和减轻影响： 使用的变量类型以及提供实时数据与最新可用数据的来源之间的差异。



选择受各种信息标准约束的模型时对数据修订的敏感性。 可用的经济文献可让您了解数据修订对预测的影响程度。 然而，还有另一种选择，那就是直接依赖实时大数据源。该决定通过提供以下内容来最大限度地降低财务风险： 最近发布的一组宏观经济和金融变量的历史数据，即实时信息。 过去可用的所有数据集；鉴于修订可能对结果产生重大影响并且宏观经济数据重述很常见，这提供了必要的视角。因此，今天发布的先前观察结果的测量结果可能与决策者在使用大数据时实际使用的测量结果存在很大差异。只有这样，您才能为此类信息添加上下文。 因此，通过实时培养分析工具和数据模拟器，揭示了对充分理解过去导致某些决策的原因的兴趣，以及发现和利用评论中任何系统模式的愿望，这使我们能够确保目前的决定是正确的；以及最大限度地调整当前决策的目标，这将塑造组织的未来。 同样，今天的决策者应该记住，最近发布的数据（目前在实时条件下使用的数据）将来也将受到修订。 在实时搜索统计数据、报告和大数据的来源时，您可以使用耶鲁大学图书馆、经合组织资源或提供此类宏观经济指标的不同网站，只要它们的来源经过验证且可靠。 在基于大数据做出决策时，必须注意比较从各种来源收集的信息，寻找能够完整描述宏观经济环境的指标，并将内部数据质量程序应用于所有这些知识，以便为公司的信息系统提供最佳的利用条件。