数据科学到底可以为企业带来怎样的收益？管理者该如何正确的利用数据科学为企业创造收益？我们从企业经营的本质出发，一起客观冷静的分析热点背后的商业机会。
企业的根本目的与经营本质
讨论“数据科学”之前，让我们先来明确企业的目的与经营行为本质。
在本文中，我们遵守传统的、会计学的定义：企业的目的是盈利。
也许读者会认为这是不言而喻的，但实际上今日的商业理论研究者更倾向于将利润视为企业为其客户提供产品、服务的等价回馈，而其根本目的在于创造这些产品和服务，例如“社会责任论”者将企业的最终目的视为“创造更多的社会福祉”，而利润则是这些被创造出来的社会福祉的应得报酬。形而上学的讨论是有趣且重要的，它帮助我们理解事物的本质，并在此基础上更好的做出分析和决策。尽管如此，为了方便讨论，我们仍然基于传统的会计学定义进行展开。请允许我再次强调：企业的目的是盈利。
在会计学中，计算利润最简单的公式为：
利润 = 收入 - 成本
因此我们也可以将企业的目的拆分为：1）提高收入；2）降低成本。
企业的一切经营活动就是围绕着这两件事情展开的，一项经营活动要么可以直接或间接的提高收入，要么可以降低成本，除此之外都是无意义的。
经营行为林林总总，小到如何为客人准备咖啡，大到决定是否将已上市的公司私有化。从我个人的角度来看，这些行为的本质即是一个一个的决策。这些决策可大可小，有的需要经过深思熟虑，有的已经成为“肌肉记忆”。这其实很像驾驶一辆汽车，我们不断通过视觉和听觉获取当前路况的信息，然后做出一个个的诸如向左转向、减速、鸣笛、刹车之类的决策，将车辆安全的驶达目的地。
数据科学
数据科学是从数据中提取“知识”的科学（实际上在“数据科学”这个词变得流行起来之前，我们更多使用“知识发掘”，Knowledge Discovery）。
上面我们提到企业经营行为的本质，是为了降低成本和提高收入而进行的一系列决策。要做出正确的决策，我们从总结过去的经验，评估当下的现状，并对未来进行预测。而知识则是这一系列步骤的基本原料。
决策与知识
“知识”是很笼统的字眼，在决策过程中我们需要什么样的知识？从数据科学的角度来说，有如下几项常见的知识发掘任务：分类分析、回归分析、聚类分析、时序分析和关联规则。在本文中，我只做出简单的解释：
分类分析 根据给出的个体特征，对个体进行分类。一个典型的例子是金融机构根据潜在贷款人的收入、年龄、籍贯、婚姻状况、职业、贷款金额等将贷款人分类为高、中、低风险客户；另一个例子是根据某产品的各种特征，将其分类为“潜在畅销品”、“潜在滞销品”等类别。
回归分析 找出各特征之间的数学关系。例如当我们的零售企业发掘出 “气温” 与 “销售额” 之间存在的数学关系（当然，也可能不存在，这只是个例子），我们可以利用天气预报对销售额进行预计；又例如回归分析可以发掘 “通话时间” 与 “签单率” 之间的关系，可以对电话营销员的表现进行评估。
聚类分析 找出相似的个体。例如当我们举行客户活动时，我们希望 “属性” 类似的客户聚集在一起，以产生更好的互动。以往我们经常根据客户的年龄、职业等进行聚类，利用聚类分析，我们可以综合以上各类属性产生更贴切的用户群体。
时序分析 本质上是回归分析的一个特殊场景，它发掘 “时间步”（Time-step）与变量之间的关系。时序分析是最易理解的知识类型，我们通过过去的数据对未来进行预测，例如金融产品价格、销售业绩、市场需求的变动等等。
关联规则 发现个体之间的关系规则。最著名的案例被称作 “啤酒与尿布”：某超级市场通过数据挖掘，发现在周五的，晚上啤酒与尿布总是被一起购买。因为周五晚上总是男士被要求来买尿布，他们同时会购买一些啤酒以犒赏自己一周的辛苦。
数据科学的常见任务
商业应用
前两节我们分别阐述了企业的目的和数据科学的定义，将他们结合起来，让我们在这一节了解数据科学是如何为企业创造更多利润的。
诚如第一节所言，企业运营的目的在于提高收入和降低成本，而数据科学提供的知识几乎可以用于企业的一切决策。我无法枚举您的企业可能遇到的所有状况，因此在这里我只能为您列举最常见的几项数据科学在企业经营中的应用。
销售预测
销售预测可能是数据科学家在为企业服务时最常见的任务。通过对历史销售数据的分析（时序分析），数据科学家可以为企业的销售部门提供关于未来销售业绩的具有洞见性的预测。决策者和销售人员可以进行符合逻辑的讨论，并更加合理的分配财务、人力资源。
相比起以往基于销售人员经验进行的方法，基于数据科学的预测可以提供更为合理的预测，但更重要的是，基于数据科学的预测为决策制定者提供了量化的分析结果。当决策者与销售人员进行讨论时，他们不再基于模棱两可的经验，不再容易陷入 “凭什么？” 的无效讨论中，而是针对具体的量展开讨论并修正预测结果。
精准市场分析
正确的使用数据科学可以帮助你理解历史数据，对比竞争产品、服务，分析市场，最终解答最重要的问题：“何时、何地、谁在购买我的产品或服务”？一方面，这样分析可以让企业更有效的实施营销手段。无论是专注于现有市场提高产品和服务质量，亦或者是将资源集中于开发新市场，企业的投入将会更加精确的定位到具有高变现潜力的客户上；另一方面，这样的分析为决策者提供了合乎逻辑的，可以量化的市场景象。基于这样的市场景象描绘，决策者可以有效的对商业过程进行反思，更快的适应市场变化的趋势。
风险控制
数据科学可以为企业有效的标注出高风险行为。无论是可能违约的供应商或客户，亦或者生产过程中可能存在的异常，数据科学手段可以在极短的时间内向决策者发出预警，让企业能够游刃有余的规避风险和矫正错误，以避免更大的损失。
具有说服力的商业计划
数据科学亦可以被看作一种基于逻辑、数学和统计学的 “语言”。因为这样的语言的严密性和普世性，以数据科学为根基的商业计划往往比基于经验和个人魅力计划更有说服力（当然，最好的情况是以上因素都具备）。而且，基于数据的商业计划在与潜在投资人讨论时，天然具备方便修改与分析的特点。
人才管理
通过对于历史数据的分析，数据科学可以帮助决策者了解企业当下的人力资源状况。具备哪些特征的雇员具有更高的稳定性？哪些行为预示着雇员可能对企业造成损失？这些信息可以帮助决策者更好的制定人才策略，使得企业的人力资源成本极大降低。
更大的世界
尽管“数据科学”作为热点词，在这些年受到了商业界的关注，但事实上除了数据科学以外还有许许多多的基于计算机科学、运筹学、统计学等学科的工具可以帮助企业更加行之有效的实现盈利目的。例如数学优化帮助企业在复杂的可选决策参数中找出最佳方案；专家系统帮助企业对 “故障” 进行诊断（这里故障不仅仅指设备故障，亦可以是商业流程或人员的异常）;* 多 Agent 系统*可以模拟复杂的市场环境和个体互动，帮助决策者理解不同的状况下市场将会如何发展。
作为商业决策者，无论是数据科学亦或者是其他手段，都是为了企业的最终目的，亦即盈利，而服务的。决策者本身并不需要成为这些手段的专家，数据科学也好，人工智能也好，决策者需要的更多是理解它们该如何被应用到具体的企业运营事务当中并发挥作用，在适当时候合理的部署相关系统和专家。
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