鄭磊/文

      我們生活在一個(gè)不確定的世界里，這是人類(lèi)一直面對(duì)的重大挑戰(zhàn)。隨著世界變化越來(lái)越快，不確定性明顯增強(qiáng)了，數(shù)據(jù)變得越來(lái)越多，我們不得不提升自我認(rèn)知和適應(yīng)能力。這兩本《數(shù)據(jù)化決策》類(lèi)的書(shū)籍給我們提供了有效且易用的工具，其中，《數(shù)據(jù)化決策》已經(jīng)被譯成4種語(yǔ)言出版。作者從方法論高度，重新定義了量化分析，并且用大量示例講解了如何針對(duì)具體情況采用合適的量化方法，形成我們的常識(shí)，通過(guò)這些簡(jiǎn)單方法就可以有效減少不確定性。《數(shù)據(jù)化決策2.0》則介紹了基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)收集和分析的決策方法，相對(duì)前一本書(shū)，這本書(shū)需要更專(zhuān)業(yè)的分析工具，能夠得出更準(zhǔn)確細(xì)致的結(jié)果。

      這兩本書(shū)的主題是大數(shù)據(jù)時(shí)代的量化決策方法，屬于決策科學(xué)。第一本書(shū)給出的方法需要一些創(chuàng)意思考，但是使用起來(lái)很方便，只需要紙筆就能完成。比如古希臘人可以通過(guò)兩地距離估算地球的周長(zhǎng)，費(fèi)米用一些碎紙片大致估算了第一個(gè)原子彈試爆產(chǎn)生的威力。有很多有趣的竅門(mén)是非常有用的，你可能以為艱深不可高攀的理論問(wèn)題，就被作者輕易化解了。再比如，作者提到了一個(gè)5人法則，就是通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的簡(jiǎn)單計(jì)算完成快速量化分析的最佳例子。如果公司業(yè)務(wù)需要更多采用遠(yuǎn)程辦公，我們需要考慮每個(gè)雇員每天花在通信上的平均時(shí)間有多少。如果不需要太精確的結(jié)果，我們便無(wú)需對(duì)全體員工進(jìn)行調(diào)查，只要隨機(jī)選擇5名員工詢(xún)問(wèn)即可。假設(shè)得到的各是30分鐘、60分鐘、45分鐘、80分鐘和60分鐘，那么可以斷定所有員工用時(shí)的中位數(shù)有93.75%的可能是在30和80之間。你可以據(jù)此進(jìn)行決策而不必?fù)?dān)心有太大問(wèn)題。因?yàn)闃O少數(shù)員工的用時(shí)會(huì)離這個(gè)中間值很遠(yuǎn)。這種方法比小樣本抽樣還要簡(jiǎn)單和省時(shí)，如果你想要結(jié)果更準(zhǔn)確一些，可以再多選幾個(gè)樣本，但是結(jié)果的準(zhǔn)確度提高并不大。

      生活中很多時(shí)候需要這種不追求過(guò)于精確的判斷的場(chǎng)合。通過(guò)簡(jiǎn)單的計(jì)算和分析，就能幫我們進(jìn)一步確定工作方向，而我們手中的數(shù)據(jù)通常足夠用來(lái)做這種分析。盡管如此，是否要進(jìn)行量化分析，還是需要思考的，因?yàn)闊o(wú)論是構(gòu)思一種巧妙的簡(jiǎn)單量化方法，還是動(dòng)用大數(shù)據(jù)收集分析軟件做分析，都有成本和收益方面的考量。我們之所以這樣做，首先是為了減少不確定性帶來(lái)的損失。作者給出了5個(gè)步驟，先定義需要決策的問(wèn)題和相關(guān)的不確定因素，確定自己現(xiàn)在知道什么信息（數(shù)據(jù)），計(jì)算收集其他必要信息的價(jià)值和成本，然后選擇將有關(guān)量化方法用于具有高附加值的量化中，做出決策并采取行動(dòng)。

      對(duì)于要求更高的大數(shù)據(jù)分析，現(xiàn)在已經(jīng)有了非常好的算法軟件，可以隨時(shí)監(jiān)測(cè)和抓取網(wǎng)絡(luò)上留下的具有洞察價(jià)值的信息，而且這些信息是公開(kāi)的，一般不存在網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)抓取私人信息那樣的法律或倫理沖突。目前已經(jīng)有不少機(jī)構(gòu)通過(guò)這種量化分析改善決策方式并獲得了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。比如，紐約警局的臉書(shū)監(jiān)測(cè)小組能夠利用臉書(shū)中的信息，在沒(méi)有任何目擊者的狀況下，追查幫派斗爭(zhēng)中殺害無(wú)辜青少年的犯人并將其定罪。印度國(guó)產(chǎn)通信軟件 Hike Messenger采用精準(zhǔn)的社交媒體分析工具，將分析結(jié)果反饋給產(chǎn)品研發(fā)部門(mén)，用以開(kāi)發(fā)新的功能，只用了不到 3 年的時(shí)間，用戶數(shù)就超越臉書(shū)成為排在WHATSAPP之后的受歡迎的通信軟件。2016 年，融文集團(tuán)通過(guò)分析社交媒體信息，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了英國(guó)脫歐公投的結(jié)果，以及特朗普在大選中的勝出。而傳統(tǒng)的民意調(diào)查則獲得的是相反的結(jié)果，這表明網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析能夠更準(zhǔn)確地分析這類(lèi)復(fù)雜局勢(shì)。

      我們生活在一個(gè)被公開(kāi)數(shù)據(jù)淹沒(méi)的世界，但大量的數(shù)據(jù)仍然被忽視，這是一個(gè)尚未被充分關(guān)注的巨大“金礦”。網(wǎng)絡(luò)改變了我們的生活方式，但人們使用的決策方法仍停留在過(guò)去。我們有必要結(jié)合這兩本書(shū)提供的決策方法論，通過(guò)簡(jiǎn)易快速低成本方式先對(duì)問(wèn)題做一個(gè)初步分析，明確重點(diǎn)和難點(diǎn)，必要時(shí)，集中算力資源，借助大數(shù)據(jù)算法軟件對(duì)那些關(guān)鍵環(huán)節(jié)或信息進(jìn)行即時(shí)收集和分析，提高決策的準(zhǔn)確度和效率。