從“十三五”規劃中提出“國家大數據戰略”起，到近期熱議的“兩會”政府工作報告中首提“人工智能”，無疑，大數據和人工智能在整個國家政策及社會發展中的重要地位已開始逐步凸顯。大數據的影響不僅僅體現在技術與制造過程上，同時也體現在管理者對企業的決策思維與過程中。不同于傳統的基于經驗的決策模式，大數據技術的應用將全面升級企業管理及商業決策的過程，使管理者的決策過程向更智能化、更有據可依的趨勢邁進。

　　數據的爆發引起決策環境的巨變

　　今天，我們正處于一個數據大爆炸的時代，一方面，互聯網的發展源源不斷地為企業提供指數增長的數據樣本，成為企業管理者決策的強大依據。通過對全面數據樣本的分析和整理，大數據驅動的企業決策將最大程度地避免決策者主觀情緒的影響，使得決策更加客觀準確，規避許多決策誤區和風險。另一方面，爆發式增長的數據本身具有體量巨大、種類繁多、價值密度低及產生速度快的特點，數據之間的關系也不再是簡單的因果關系而是冗雜的相關關系，企業應用大數據作出決策的成本也相應提高，DT時代的到來，對企業決策者來說既是機遇，也是挑戰。

　　無論如何，大數據參與到商業決策過程中已成為一種不可逆的趨勢，如何在這場歷史洪流中“順勢而行”，用大數據這把“利器”武裝自身及企業，提升決策創新影響力，已成為企業決策者的重要課題。

　　大數據用于商業決策的難點

　　在面對一項新興的顛覆性技術時，往往會出現盲目跟風的現象。許多企業為了順應時代潮流而“擁抱大數據”，忽略了大數據在用于商業決策中的難點部分。

　　首先，企業獨立獲取真正的“大”數據的成本過高。實現大數據支撐決策的基礎是全面的數據采集，而對于大多數企業來說，這往往是難度巨大的。再進一步，隨著數據規模變得越來越龐大，企業的數據存儲能力也在經受挑戰，企業在添置云服務及Hadoop分布計算平臺等方面將付出一筆很大的支出。因此在決策前期，企業往往趨向于尋求專業大數據企業的幫助，如利用此前由中譯語通發布的“譯見”大數據分析平臺進行數據搜集及處理，節省開發成本。

　　總而言之，在利用大數據做出決策之前，數據的采集、傳輸、建模存儲、查詢分析、可視化等多個環節中所涉及的技術與人員成本高昂，一旦企業相關投入跟不上，其所獲得的大數據就難言完整。而不完整的大數據不僅不能為企業決策提供幫助，反而可能起到誤導的作用。

　　“譯見”大數據平臺成決策者助力

　　舍恩伯格在《大數據時代》一書中寫到：“大數據是一種資源和工具，它的目的應限定為告知，而不是解釋。”因此，在企業決策這件事上，還是要從決策者需求出發，而不是從大數據出發。由企業決策者提出對大數據的需求，再把從數據收集到處理的一系列高難度任務交給專業的大數據服務提供商，而最終再將“解釋”的權利回歸決策者的手中，才是讓大數據參與商業決策的最佳途徑。

　　為滿足企業管理者的這一需求，“譯見”以平臺化的產品模式為企業提供專業的大數據服務，使大數據不再是企業決策的“奢侈品”，而成為各企業常規化的決策工具�；�于全球領先的自然語言處理技術、大數據和人工智能技術，“譯見”平臺可為決策者呈現覆蓋全球所有主流國家和地區的實時與歷史數據，并通過先進的數據分析模型和可視化處理技術，化繁為簡，用自動化、專業的大數據服務解放企業中的生產力，讓管理者在戰略遠見與商業洞察方面獲得更強有力的支撐，讓大數據真正成為商業決策的利器。