大数据算法代替人类决策利大于弊？
一、大数据算法代替人类决策利大于弊？
大数据算法人类决策利大于弊。大数据时代的到来可以说是社会发展的必然结果，是时代进步的产物，给人们的生活和工作带来了诸多的便利，例如近日频频使用的健康码无疑就是大数据应用案例的典型之一。大数据使我们的生活变得更加高效、精准，但凡事都有两面性，从长远来看，大数据在为生产生活带来便利的同时，也让人不禁担心是否会存在信息安全隐患。
一：大数据的“利”
预测
从古至今，预测能力都是人们所向往的能力之一，而大数据预测则是大数据最核心的应用。当今的大数据预测，就是对现已记录的历史数据进行分析利用，结合数学模型，预测未来从而推断出结果。大数据预测的优势体现在它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。大数据预测将传统意义上的“预测”拓展成为“现测”。
从得到的结果来看，大数据预测不仅使得到的结论用于处理现实业务更加简单、客观，其结果甚至更有助于帮助决策规划。可以说预测是大数据最典型直观的价值体现。在未来，大数据应用将更深层次地渗透到生活中的方方面面，用于精准预测需求，防患于未然。
相关性
有人可能会问，有了大数据预测，是不是就能高枕无忧了？答案是否定的，能够引导人们做出决策的关键环节其实是在于能在大数据中提炼出“相关性”。谷歌开发的名为“谷歌流感趋势”的工具，通过跟踪搜索关键词频率来判断全美地区的流感情况，当关键词（如温度计、流感症状、肌肉疼痛、胸闷等）搜索率飙升时，工具便会发出预警。
由此可见大数据分析，能够令看似不相干的事物相关性浮出水面。事实往往是复杂的，大数据的相关性并不意味着两个事件具有因果联系，而具有因果联系的两件事从大数据本身来看有时也并不相关。大数据时代，我们无需考虑现象背后的本质，只要发现相关性，就可以加速决策，创造巨大的经济或社会价值。
二：大数据的“弊”
冗杂度高
不可否认，大数据在数据记录、数据异常比较等方面具有很大的优势，比如打击刷单行为，但是，大数据并不是万能的，也存在很多局限性，大数据记录太多数据，不一定都是需要的，有时重要的信息只占很低比例，这就是质量低、利用效率低。一旦只一味迷信大数据而没有认真地去分析和判断，往往把错误地把偶然现象当作规律来处理，这时如果投入分配大量的资源，教训就会接踵而至。
威胁用户隐私
在大数据时代，人们偶然间会有发现自己的隐私受到威胁的经历：互联网服务提供商监视着我们的隐私，购物应用监视着我们的购物习惯，搜索引擎监视着我们的网页浏览习惯，社交软件监视着我们的社会关系，理财产品监视着我们的财富……互联网服务提供商不合规利用数据对我们造成的影响尚可原谅，一旦数据被泄露或非法交易，将造成不可预知的后果。当今泄露事件层出不穷，隐私信息随时有可能流入不法分子之手，有时大数据与用户隐私难以兼顾。
二、如何让大数据为决策可用？
我们是一家专做大数据的公司。大数据决策性可以主要在于大数据的质量，决定大数据的质量，不仅仅是原始数据质量，跟在于数据维度多寡，设置是否合理，维度直接的关联度和最终决策需要的逻辑性参数怎么来设定，整个算法模型的搭建是否能自动迭代和优化，怎么进行数据结果的检验。
为此我们做了大量的研究，最终形成了一套寻找适合各个行业的大数据获客系统找用户，它把行业细分为2万多个，根据各个行业的需求做供应链和厂家、产品、服务匹配。最终实现根据每位使用者的要求得到结果的要求，大幅降低了企业的管理、决策和获客成本。
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三、大数据财务决策是什么？
大数据与财务决策是基于云计算平台，将通过互联网、物联网、移动互联网、社会化网络采集到的企业及其相关数据部门的各类数据，经过大数据处理和操作数据仓储（ODS）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘 / 数据仓库（DM/DW）等数据分析后，得到以企业为核心的相关数据部门的偏好信息，通过高级分析、商业智能、可视发现等决策处理后，为企业的成本费用、筹资、投资、资金管理等财务决策提供支撑。
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