几年前，美国某大型银行的一位资深分析师向我抱怨道：“真没想到我们的按揭坏账那么严重。早就告诉过按揭部负责人，我的模型明确显示，多笔贷款很可能无法偿还。”
那位负责人后来告诉我：“或许分析师给我看过他的模型，但那不是我能理解的语言。我甚至不知道他的团队在研究偿还概率问题。”这家银行最终因不良贷款损失数十亿美元。
身处大数据时代，无论是金融服务、消费品、旅游交通，还是工业产品领域，企业若想在行业内争得一席之地，必须借助数据分析的力量。但这家银行的失败例子警示我们，拥有个中高手、获取大数据，还远不足以成功。企业需要更全面的管理者与“宽客”（quant，定量分析师或金融工程师——译者注）搭档，有效利用他们的分析，达成高质量决策。
如果你通晓宽客的语言，一切好说（例如凯撒娱乐（Caesars Entertainment）的加里·洛夫曼（Gary Loveman），麻省理工学院博士；亚马逊的杰夫·贝索斯，普林斯顿大学电气工程、计算机专业学士；谷歌的谢尔盖·布林和拉里·佩奇，斯坦福大学计算机专业博士肄业）；但一般高管的数学和统计学知识还停留在大学本科水平。或许你能熟练使用电子表格，看懂条形图和饼状图，但如果碰上复杂的数据分析，你的数学恐怕不够用。
如今大数据已全面介入决策制定，这场革命中的你，如何自我定位？如何避免失败的命运，带领企业力争上游，至少不落伍？本文根据大量高管采访写就，结合了笔者的教学与咨询经验，可为数盲管理者提供基本参考。
首先要记住，你是数据分析服务的使用者。除了运用市场、管理经验及直觉，你还需要宽客的分析和模型支撑你的决策。宽客的工作固然是收集数据、做出预测，但大多数分析师知识不够全面，难以结合企业现状和市场现实，正确提出假设、选取变量。结果常常是，构建出的模型跟不上飞速变化的外部环境。作为数据分析的实际使用者，你的任务恰恰是判断模型与现实的相符程度。承担这一重要职责，需要管理者进行自身调整，转变心态和思路，并适当补充专业知识。具体来说，可以从下列五方面着手。