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Strategy Data Analytics Strategy 2月 2, 2015

利用数据掌控全局

休斯敦火箭队总经理Daryl Morey谈美国职篮NBA的领导、决策与数据分析。

Like in basketball, using data and information around you to call the shots can lead to a big wins.

Yevgenia Nayberg

Based on insights from

Daryl Morey

Daryl Morey对有益的数据情有独钟,而且多多益善。作为休斯敦火箭队的总经理,这位西北大学毕业生已因其热衷于利用数据分析为球队做出决策而闻名,这些决策范围甚广,从在球场上哪个位置投篮,到赛季中期交易要换取哪位球员均包括在内。Morey接受《<i>Kellogg Insight</i>》的采访,畅谈有关组织一个懂得分析的工作团队的重要性,如何确保自己明智运用数据,以及处理数据时始终要考虑到成果等话题。

(编者注:本次采访经过编辑,以配合长度规定并使内容更清楚。特别感谢Kellogg学院教授Thomas Hubbard、Keith Murnighan、Ned Smith等人协助此次访谈。)

Kellogg Insight(下称“KI”):您在收集数据时,是否事前已经知道自己想问哪些问题,还是问题从您能收集到的数据中产生?

Daryl Morey(下称“DM”):对我们来说,问题是非常简单的。所有的作为均根据在三至五年这段期间内赢得冠军的概率来评断。如果我们收集的数据或做的决定能影响那个概率,我们就会去做。对我们而言,成功的函数相当容易计算,可惜这算式会让人非常气馁,因为每年的冠军得主只有一个,要从三十支球队中胜出的概率极低。

KI:在Kellogg,我们开设了一个有关数据分析的新课程。该课程将数据分析定位为具有主导意义的难题,而非将它视为一个统计方面的问题。企业领导者在将数据分析与企业运作的其余部份进行整合时,所面临的关键挑战有哪些?

DM:我们火箭队有个深具远见的老板,在他的职业生涯中一贯如此。他深信数据分析对于帮助形成决策所具有的价值。他见过数据分析在他从事的其他行业中的功效,而且他是篮球界说出“我要将全部精力奉献于此”这番话的先驱者。

在其他球队,我听到许多沮丧的声音。决策者们反其道而行,所采用的方式往往不奏效,因为他们不善于运用信息。

KI:您是如何让组织内的人对数据分析感到自在的?

DM:我想这大部份跟你聘人的目的,以及你提供的报酬有Ð#20851;。我们要确定聘用的人了解信息的价值。你不一定每次都得用数据来帮助做出决定,但你确实每次都要考虑是否可以这样做。这是我信奉的圭臬,也是我们聘人的准则。在职业生涯中向上发展的人,都是那些做出最佳决策的人。

KI:就数据分析而言,其他行业有哪些真知灼见也适用于您的领域?

DM:体育界真的很晚才开始运用数据来做出决策。如果你看华尔街,或是看消费品公司或信用卡公司,或者看看宝洁(Procter & Gamble),它们全都是早就利用数据做出决策的企业。体坛后知后觉,很晚才加入。我们认识一些从事量化基金工作的人,他们处理的数据和我们非常相似,因为他们的数据也同样随着时间快速改变。我们试图预测球员表现;他们则试图预测公司业绩。

KI:抽象的事物,例如“打球的风格”,要如何捕捉并对它们进行具体分析呢?

DM:事实上它并不会太抽象。你在球场上就可以看见。目前拥有的最先进的数据是捕捉场上所有球员与裁判的每秒25帧位置数据,该数据画质虽粗糙但其所含信息却十分丰富。如果你想研究球队的打球风格,例如球员的移动速度,打球的节奏,多常散开打,多常聚合打等等,那些数据确实能收集NBA球队与球员各种不同的打球风格。如果你想研究球员位置、速度、加速度、急转等所衍生的全部动作,我们现有的数据就能提供这些信息。

KI:在篮球界有个很明显的现象,就是某些球员组在一起打效果特别好。您如何利用数据分析来判断哪些类型的球员属于这一种?

DM:这是个棘手的问题。就像任何其他的事情一样,有些问题很容易回答,像是打球的风格,有些则极难回答。

如果是讲棒球的话还容易些。棒球的互动要少很多,基本上是投手和击球员之间的单独互动,以及来自裁判、捕手和守备位置的一些影响。

反观篮球,就以一个跳投为例:如果跳投成功,是因为球员本身擅长投篮,因为挡人安排得当,因为对方防守不佳,还是因为传球传得好?仅仅这样一个进球,涉及的原因就有上百个,这里所举出的还只是些简单的原因。试图将球员之间的所有互动完整地分门别类是件极为困难的事,也是我们一直试图改进的事项之一。要是能有不论输球或赢球都不会影响我个人和其他人饭碗的比赛,也许我们就可以说:“这场比赛,咱们用不同的球员组合来试试这个办法”,或许这是能够真正找出影响性因素的唯一之道。

KI:长久以来,教练通过观看影片向球员们指出他们在球赛中的表现以及可以如何改进。这种量化数据是否有助于教练指导的过程?

DM:当然有帮助。你指出视频信息与教练指导过程不过是另一种形式的数据,说得好!其实所有人都在用数据,即使自己并未意识到。数据是来自你周遭世界的信息,你以自身的经验以及据其所形成的思维模式来处理这些信息。

那么,你如何区别出真正的信号和杂音呢?你如何分辨面对的是虚假的表象,还是不容忽视的事实?对方某个球员在上半场很“火”--火的原因是因为他选的投篮机会都很棒吗?我们需要对他进行贴身防守吗?或者球赛确实按照我们的计划在进行,只是我们上半场运气不好,我们还是应该继续执行原本的计划?这种种的决定,数据都可以帮得上忙,对于指导球员也确实有帮助。

KI:你们在球赛进行中实时使用数据吗?

DM:是的。如果你去看过球赛,你就会知道场上帮忙的人很多。像[Kevin] McHale这样一位聪明的教练,他会利用所有可获得的信息。如果有个球员把我们打得落花流水,这件事一定会被讨论。通常主教练会在中场休息时决定我们要如何调整打法。

KI:在您的职业生涯中,谁是您见到过的最难推销数据分析的对象?

DM:在棒球界,分析显示人们采用不正确的做法已有许多年,我们篮球界则比较幸运,但还是有些球员与教练确实认为那些经过时间考验的东西比简单的数据所呈现的更靠得住些。

试图向精于分析的[Jeff] Van Gundy教练说服“二换一”(2 for 1,也就是在一节球赛即将结束时用两次快投来取代一次好投的打法)是比较好的策略,是颇具挑战性的。教练们一向偏好用一次好投的战术。但事实是,两次快速坏投确实比一次好投要好,明智的教练们也已朝这个方向修正。

经过一段时间后,Van Gundy教练终于相信二换一是正确的做法,即使他实际上不一定执行,因为他觉得该策略对胜负结果并不会产生重大差别。我想他是对的。

KI:“Moneyball”(《点球成金》)有没有让您的日子变得好过些?

DM:有的。就算没有那本书,我想我们球队的老板最终还是会聘用我或像我这样的人,但我确实认为那本书有推波助澜的作用。它帮助了一些观点顺利推展,尤其在棒球界,近期则传到篮球界,或许再过一段时间会传到足球和冰球界。

KI:有哪件事情,是您现在因为数据分析而了解,但您和其他职位与您相同者在十年前并不了解的?

DM:球队的投篮选择,已随着时间逐渐并相当戏剧性地转移到以下区域:在篮框附近出手,以及在三分线上出手。[这项转变的益处]我认为是以前就知道但或许没有受到肯定的。人们当然并未对它做出重大的投资决定。在“我相信某个理念”与“我相信某个理念;我愿意花大钱在背后支持它、投资于它,将我的事业前途贡献给它”,这两者之间有着很大的区别。

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