导读：近期工作深刻的感觉到了什么是心有余而力不足。 但是，我还是想明白了很多很多，分析必然走向智能化。企业现在的分析还太过基础，还被困在繁琐的基础分析中。 机会转瞬即逝，分析需要速度，计算机大数据监控效率远高于人类。并且可以做到实时监控，不错过任...
近期工作深刻的感觉到了什么是心有余而力不足。
但是，我还是想明白了很多很多，分析必然走向智能化。企业现在的分析还太过基础，还被困在繁琐的基础分析中。
机会转瞬即逝，分析需要速度，计算机大数据监控效率远高于人类。并且可以做到实时监控，不错过任何机会。
人更多的转向模型构架和敏感度控制，可以适度放权给机器。在金额较小的时候，机器直接执行，达到一定金额才需要人工授权。如果有企业可以提供服务，把这点能做好，我相信会诞生出一个千亿级的巨头。
然后就是整理过去人为处理记录，分析整理处理方案和结果。思考同一处理方案在不同环境下的差异，找出差异点，进一步优化处理方案。并且可以整理出一份标准的应对策略，融入企业培训中，帮助员工提高经营分析能力，并且能够对经营有更深刻的理解。
反复测试把问题应急处理能力提高到极致，容错率压缩到最低。还需要没过一段时间把错误决策挑出来，看看是不是之前的决策无法适应现在的环境了。
在及时性，准确性完善后，开始进行长线分析。将事后分析拉到事前预测，把问题扼杀在摇篮里。最终形成一个预警系统。
每次同类问题发生前有什么情况，找出共性，设置影响因素和影响效果，反复测试，最终做到准确预测。
还需要根据预测模型做出多种发展战略，把不同战略放入模型中对比。实际实施战略方案过程中，贯彻小步快跑，反复试错。通过不断修正，保证方案最优。
当然，再好的分析系统，都需要反复的打磨。市场是在不断变化的，如果人人都适应了，一定会有人找出来打破一个局面。所以，这个模型需要根据市场情况不断更新改造，以适应市常这就可以成为相关服务提供商提供一个长期稳定的服务收入。
加油( _ )
