《一年阅读48本书》
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每期读书会后，小链将根据分享人的观点编写成文章，如下。
前 言
在今天的数据时代，我们被各种数据产品和服务所包围。但问题来了：我们真的需要它们吗？它们能为我们带来什么实际价值？如果不能帮助我们提高工作效率、控制成本、降低风险，那么它们的价值何在？如果一个数据产品不能解决实际问题，那它同书中的“皇帝的新衣”别无二致。
（——4V理论，分别是volume（数据量大）、variety（形式多样）、velocity（速度快）、veracity（数据真） ）
王汉生教授及其团队“狗熊会”基于多年经验和教训总结出的理论框架，完成了《数据思维：从数据分析到商业价值》我觉得本书给了我们一个很好的答案，它回答了数据是什么、价值是什么，以及如何将数据转化为价值。
那本篇文章，笔者想跟大家聊一聊两个问题，
第一个问题，我们为什么要形成朴素的数据价值观？
第二个问题，我们怎样形成数据思维？
一
为什么要形成朴素的数据价值观？
笔者为大家归纳总结了以下八个点。
二
如何形成数据思维？
首先是数据意识。
在数据泛滥的今天，我们要习惯于通过数据来评估自己的工作。这种习惯不是追求技术的花哨，而是通过量化的方式来评估业绩和效率。例如，在电商业务中，收入、流量和转化率等关键指标的设定和跟踪，能帮助我们清晰地了解业务的健康状况。个人同样可以通过记录工作时间和产出，用数据来评估自己的工作表现。
然而，设定指标并非易事。我们可能会遇到两个主要难点：
一是不清楚用什么指标来评估；二是即使知道了指标，也可能难以获取数据。
对于第一个难点，当我们面临不知用哪些指标来评估的困境时，这通常反映出我们对业务逻辑的理解还不够深入。数据指标本质上是对业务逻辑的具体体现。要真正理解业务，我们需要深入到工作的第一线，从全局角度审视工作方向和业务目标。
以用户增长为例，我们不仅要考虑新客户的增长，也要关注老客户的维护。这些指标的设定应基于对业务全局的理解，它们是业务逻辑的直接反映。在现实业务中，情况会更加复杂多变，但核心在于我们是否能从正确的视角来分析问题。
第二个难点，我们也常遇到确定了指标却难以获取相应数据的问题。这在重业务或难以量化的领域尤为常见。例如，客户满意度是一个重要的指标，但获取这一数据可能需要大量的前期工作，如发放问卷等。面对这种情况，我们需要坚定决心，如果认定某个指标对于长期发展至关重要，即使过程艰难，也必须坚持去做。
即使这可能需要大量的基础工作，但这是一项值得投资的长期指标。记住，衡量什么，就能得到什么；不衡量，则一无所知。
数据思维的第四、五、六步在于频繁深观察、深入分析与记忆提炼。
首先，频繁观察意味着我们需要持续追踪和审视数据，避免仅凭一时的观察或主观判断做出决策。这种长期的、日积月累的观察有助于我们捕捉数据的趋势和异常，从而做出更为准确的判断。正如硅谷的理论所示，深思熟虑后的决策往往更为精准，这是因为我们的大脑能在潜意识中处理大量信息。
其次，深入分析要求我们超越数据表面，挖掘其背后的深层含义。我们通过寻找锚点，比如使用同比和环比等参考指标，来建立数据的参照系。同时，探究因果关系，识别哪些因素导致了数据的表现，是业务表现出色的关键。
此外，细分数据也是解读信息的重要手段。通过从宏观到微观的逐层细化，如从全国到省市，从用户到新老客户等，我们能够更精确地理解数据，并据此做出更有针对性的决策。
例如，面对月度订单30%的增长，我们不仅要考虑这一涨幅是否达到预期，即寻找锚点，还要分析其背后的因果关系：是节假日需求的增长、内部流程优化的成果，还是国家新政策补贴的影响。进一步地，我们会对订单增长进行用户结构的细分，探究新老客户的转化路径和流量来源。
这一过程中，记忆与提炼至关重要——我们需要从复杂的数据中提炼出关键结论，并以此支持决策。即便在不确定性中，我们也要尽量捕捉并记录下显性的结论，供团队讨论和决策时参考。
最终，数据思维的价值在于其对决策的实际指导。解读数据后，我们需要将结论运用于行动，即使在数据不完全明确时，也应根据现有信息做出最佳猜测，并准备根据后续数据进行调整。同时，数据的呈现方式也至关重要，良好的数据呈现不仅能够帮助我们更好地沟通观点，也能够增强他人对我们决策的信任。通过这些步骤，数据不再是抽象的数字，而是转化为有力的决策工具。
此外，数据的呈现同样重要，它不仅帮助我们在面对投资人或进行内部汇报时更有效地沟通，也能增强我们观点的说服力，避免因缺乏数据支撑而受到质疑。
笔者认为形成数据思维涉及八个关键步骤：建立数据意识、业务理解、指标坚持、频繁观察、深入分析、记忆与提炼、决策运用和数据展示。这不仅是一个个人理解的过程，也是一个团队协作和持续学习的过程。通过这些步骤，我们能够确保数据不仅仅是“皇帝的新衣“或数字的游戏，而是推动业务发展、创造价值的有力工具。
三
成为数据机器的牧羊人
自2017年以来，我们见证了元宇宙的兴起，大模型的诞生，直至今日，我们几乎全面步入了人工智能时代。专家们预测，不久的将来，人工通用智能（AGI）将走进我们的生活。
肖仰华教授提出一个引人深思的观点：我们可能正处在一个历史性的转折点，人工智能的智能体将能够与我们自身相映射，甚至可能比我们更了解我们自己。这不仅是技术的突破，更是对自我认知的挑战。
《未来简史》一书中也提到，随着大数据和算法的发展，我们可能会达到一个临界点，即系统对我们的了解将超越我们对自己的了解。这不禁让我们思考，当抖音等平台能够根据用户行为精准推送内容时，我们是否还能清晰地认识自己的喜好和需求？
人工智能在很多领域已经超越了人类，但它们仍需依赖外部知识和逻辑推理来指导其发展。在这个过程中，我们人类更像是数据机器的牧羊人，引导和管理着这些智能系统。
技术的发展也带来了前所未有的危机感。新技术的应用周期越来越短，新概念层出不穷，令人目不暇接。人类社会可能正处于发展失控的边缘，我们如何保持清醒，不被技术所麻痹，成为了一个重要的议题。
我们需要成为数据机器的牧羊人，而不是被它们所控制。我们应该培养结构性思维，不断运用我们的大脑，利用人工智能和数据作为工具，帮助我们做出更明智的决策。
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