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大數(shù)據(jù)時(shí)代下的“反恐”戰(zhàn)術(shù)

2013-11-20 20:43:14 大云網(wǎng)  點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)的決策中的地位在不斷上升,那為何風(fēng)投不跟上這個(gè)潮流呢? 什么時(shí)候風(fēng)險(xiǎn)投資的依據(jù)會(huì)從直覺轉(zhuǎn)向算法呢?  我們生在一個(gè)算法的時(shí)代。便宜的計(jì)算和相應(yīng)的軟件給各個(gè)領(lǐng)域都帶來了巨大的進(jìn)步。現(xiàn)

    (本文作者Thomas Thurston是風(fēng)投公司Ironstone Group的首席技術(shù)總監(jiān)和資金經(jīng)理。同時(shí),他也是數(shù)據(jù)科學(xué)公司Growth Science的CEO,這家公司主要工作是運(yùn)用算法和新的科技來預(yù)測(cè)商業(yè)行為。)
   

       數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)的決策中的地位在不斷上升,那為何風(fēng)投不跟上這個(gè)潮流呢? 什么時(shí)候風(fēng)險(xiǎn)投資的依據(jù)會(huì)從直覺轉(zhuǎn)向算法呢?
 
  我們生在一個(gè)算法的時(shí)代。便宜的計(jì)算和相應(yīng)的軟件給各個(gè)領(lǐng)域都帶來了巨大的進(jìn)步。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)學(xué)家利用算法來預(yù)測(cè)天氣,疾病,賽事結(jié)果,選舉結(jié)果,哪部電影會(huì)最為賣座,甚至是你的未來另一半。
 
  與此同時(shí),風(fēng)投業(yè)還處在十分古典的階段,它更多的是一門藝術(shù)而非科學(xué)。因而,為何沒有更多的VC利用數(shù)據(jù)科學(xué)來指導(dǎo)他們的投資呢?
 
  傳統(tǒng)的VC會(huì)去拜訪那些初創(chuàng)企業(yè),然后再用他們的個(gè)人直覺從中擇優(yōu)去劣。對(duì)少數(shù)精英VC來說,這種直覺引導(dǎo)的投資會(huì)帶來極大的回報(bào),然而全美的前500家風(fēng)投卻總體表現(xiàn)得并不如意。美國(guó)風(fēng)投報(bào)告(National Venture Capital Index)顯示,整個(gè)風(fēng)投業(yè)在2000到2010年的整體回報(bào)率為負(fù)。我們無需為此指責(zé)VC們,畢竟從一群初創(chuàng)企業(yè)中選出其中的佼佼者比表面上看起來要難許多。然而為何不因此讓VC們做出更多基于數(shù)據(jù)的決定呢?

對(duì)于將數(shù)據(jù)科學(xué)引入風(fēng)投產(chǎn)業(yè)的阻力主要有兩個(gè):
 
  首先,很多人會(huì)說基于數(shù)據(jù)科學(xué)的對(duì)初創(chuàng)企業(yè)的預(yù)測(cè)是十分不靠譜的,相較之下,他們更相信業(yè)內(nèi)高手的直覺。
 
  其次,即便假設(shè)基于數(shù)據(jù)科學(xué)的預(yù)測(cè)是靠譜的,依然有人認(rèn)為這不可行。因?yàn)樵S多人認(rèn)為這會(huì)引導(dǎo)不良的社會(huì)和道德風(fēng)氣(機(jī)器可以取代人的決定)。
 
  盡管如此,數(shù)據(jù)科學(xué)早已進(jìn)入了風(fēng)投業(yè)。舉例來說,有一家不愿透露姓名的風(fēng)投完全采用數(shù)據(jù)分析的方式進(jìn)行投資,并且已經(jīng)掌握一億六千五百萬美元的基金,投資了大概四十家初創(chuàng)企業(yè)。這家企業(yè)利用近二十年來的風(fēng)投數(shù)據(jù),在兩個(gè)星期內(nèi)做出投資決定;并且,他們從不獨(dú)立投資(只會(huì)和別的風(fēng)投一起投資);而且從不在董事會(huì)占有席位。這家公司會(huì)根據(jù)初創(chuàng)企業(yè)的行為為其評(píng)分,然后把得分最高的公司進(jìn)行人工審核然后才能通過最后的投資評(píng)審。
 
  我所在的公司,Ironstone也使用類似的審核程序。Ironstone會(huì)使用機(jī)器和人工的混合評(píng)審法在兩個(gè)星期內(nèi)決定是否參投初創(chuàng)公司。如果在數(shù)據(jù)分析這關(guān)過不了,那這單投資就沒戲。如果公式告訴我們,“這家公司能行”,那也需要經(jīng)過第二層的人工審核階段。Ironstone的數(shù)據(jù)采集自發(fā)給初創(chuàng)企業(yè)的調(diào)查問卷和來自其他途徑的數(shù)據(jù)。不同的是,Ironstone是愿意獨(dú)領(lǐng)一輪投資的。
 
  Google Ventures作為一家投資了170多家初創(chuàng)企業(yè)的風(fēng)投公司也使用這種混合審核法,在投資企業(yè)前對(duì)其進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)據(jù)分析。Google Ventures的Bill Maris說:“我們有世界上最多的數(shù)據(jù),也有最為強(qiáng)大的云計(jì)算能力。如果我們不利用這些資源而直接就去隨意投資那實(shí)在是太愚蠢了。”據(jù)說現(xiàn)在很多更為傳統(tǒng)的風(fēng)投公司也開始使用一些數(shù)據(jù)分析了。
 
  除了篩選優(yōu)秀的初創(chuàng)企業(yè)和增加收益外,在風(fēng)投中引入數(shù)據(jù)科學(xué)還有什么好處呢?
 
  快速
 

  運(yùn)用數(shù)據(jù)科學(xué)來篩選的好處之一就是它很快。一旦輸入收集到的數(shù)據(jù),很快確定的結(jié)果就可以出來了。這也就是像Ironstone這樣的公司能在兩個(gè)星期內(nèi)就決定是否投資一家公司的原因了。相較之下,傳統(tǒng)的VC可以很快的拒絕一家初創(chuàng)企業(yè),但決定起是否投資一家初創(chuàng)企業(yè)來卻非常的慢。如果一家初創(chuàng)企業(yè)被選中,VC們可以耗費(fèi)數(shù)月的時(shí)間來爭(zhēng)論是否投資這家公司。
 
  客觀
 
  傳統(tǒng)的VC做出投資決定所憑借的大多是一時(shí)沖動(dòng),因而很容易受到一系列的認(rèn)知誤差的干擾。比如說,他們的決定可能會(huì)被當(dāng)時(shí)的室溫,之前吃的食物,睡眠質(zhì)量還有其他雜七雜八的因素極大的影響。盡管算法可能看上去很笨,但它們總是客觀的。它們不會(huì)感到疲憊、勞累、饑餓、情緒化或是被血統(tǒng)顯赫的創(chuàng)辦人誤導(dǎo)。
 
  有理有據(jù)
 
  創(chuàng)業(yè)者總是抱怨說VC總是用一些莫名其妙甚至是有問題的標(biāo)準(zhǔn)去評(píng)價(jià)他們的企業(yè)。確實(shí),認(rèn)知偏差可能會(huì)極大的干擾VC們,讓他們沒法集中精力去評(píng)析初創(chuàng)企業(yè)。相對(duì)的,數(shù)據(jù)科學(xué)可以完全的屏蔽這些認(rèn)知“雜音”。盡管不同的算法帶來的結(jié)果不同,但他們至少是基于現(xiàn)實(shí)的假設(shè)和數(shù)據(jù)的,而非一時(shí)的心血來潮。
 
  有提高空間
 
  算法背后的邏輯是直白而清晰的。你可以直接的看到它是怎樣做出決定的。這使得算法有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)使它能夠得到改進(jìn)。然而直覺卻不是這樣的直白和清晰。VC們那些天馬行空的直覺在長(zhǎng)期可靠性上比起算法來實(shí)在是差遠(yuǎn)了。
 
  然而在風(fēng)投界,針對(duì)算法篩選的雙重標(biāo)準(zhǔn)依然是存在的。對(duì)于一套算法來說,在考慮其是否能進(jìn)入風(fēng)投的決策程序時(shí),VC還有投資者們幾乎都會(huì)質(zhì)詢是否有支持它的大量數(shù)據(jù),它在統(tǒng)計(jì)上的穩(wěn)定性,以及在操作層面的可行性。不僅如此,他們還會(huì)苛求算法中出現(xiàn)的樣本大小,緊密的對(duì)應(yīng)關(guān)系,以及清晰的定義。然而VC們那些飄忽的直覺卻往往既沒有經(jīng)過任何的統(tǒng)計(jì)測(cè)試,也沒有在操作上確定過可行性,甚至一點(diǎn)都不簡(jiǎn)明清晰。
 
  延伸性
 

  因?yàn)樗惴êY選的快速,客觀,精準(zhǔn)和可改進(jìn)性,它能夠極大的縮減每次決策所需要的時(shí)間和人力。這可以留出精力給VC們?nèi)ピ黾铀麄兊馁Y金而不必陷入無盡的決策泥沼。
 
  平均來說,一個(gè)活躍的VC一年大概會(huì)做四宗投資。這個(gè)數(shù)字不僅是因?yàn)閂C有多少錢而確立,還受到保質(zhì)保量的完成一宗投資所需要的人力和時(shí)間成本所限制。當(dāng)資本開始擴(kuò)張,傳統(tǒng)風(fēng)投極為耗費(fèi)資源(人力和時(shí)間)的特點(diǎn)便顯露無疑了。結(jié)果就是,擁有更多資本的VC想投需要資金量更大的公司,即便這本身沒什么意義。
 
  VC們對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)的抵觸也許來源于他們與之相關(guān)的意愿和技能的缺失。有些VC直白的反對(duì)把數(shù)據(jù)科學(xué)引入風(fēng)投,也有的在默默觀察數(shù)據(jù)科學(xué)在風(fēng)投中產(chǎn)生的效果,還有一些VC已經(jīng)開始積極的運(yùn)用數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)行風(fēng)投了。只要沒有偏見的人都看的出來,VC界正處在一個(gè)偉大時(shí)代開始前的黎明。

 

 

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責(zé)任編輯:小沈

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