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趋势的变化可以为你的大数据战略带来好运也可以带来严重破坏。但是，对于结果，你自身可能比你想象的具有更大的影响。战略的最新趋势是尽可能地适应。你应该塑造的能力是围绕你的市场和供应保持弹性，而非局限在某一套产品/市场组合中。

在此先不讨论这个方法的优点。但这对于一个用大数据和预分析来理解和预测目标市场动向的战略来说，有些矛盾。我很赞同现代战略家所信奉的，但是有一个问题，如果人的行为也证实了你的大数据战略，你必须随时察觉你的目标行为的变化。

你新增所收集和分析的大数据是一个样本，一个代表，它代表着你过去、现在和将来的outcomes（比如消费者行为）。所有样本都有误差，但最具危害的抽样误差会在你操作的时候不请自来。

抽样误差关乎规模和代表性，是分析设计问题，相对容易改正认知。但是，你可以设计一个完美的分析操作，它良好地运行一段时间，你却发突然发现失去了预测能力，这将是一个不容易修复的问题——再看看我们还能做什么。

人类大多数都是基于习惯的动物，这也是让我们保持理智的根本。如果你每一天都经历着全新的日程，这不确定性程度极有可能让你抓狂。人类行为一个矛盾方面就是：我们需要变化，但我们也需要确定性和稳定性。这对于你的分析战略来说很重要，因为你可以以这个对确定性的需求为中心来减轻抽样误差。但首先，你必须知道：在变化影响你之前，它已经发生了，这意味着你需要擦亮眼睛，捕捉正确的信息。

这看似一个简单的趋势图，但它也是一个控制图表，因为它还监控着你的平均数和变异数。有不同的在决定你的信息是否遵循着一个稳定的模式。你的数据专家知道如何配置它，如果你是作为领导，关键则是如果你的控制图表发出警报，就有可能表明你的预测战略将岌岌可危。

结论

自然科学家和社会科学是两码事——预测社会行为是困难的，有风险的。任何战略采用大数据和预分析来预测行动随后都会迎来两个挑战——使它是正确的，并保持它是正确的。当然，这是没有保证的。但你也并非绝对受你的市场支配，落实一个控制计划，监控领导和性能指标，并且执行这项计划像对待你的营销计划一样认真。