2012年，一個(gè)叫維克托·邁爾·舍恩伯格的人寫了一本叫做《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的書，從那之后，一些老板為了表現(xiàn)的新潮一點(diǎn)，通常都會(huì)在談到數(shù)據(jù)的時(shí)候都刻意的說(shuō)成“大數(shù)據(jù)”，盡管這個(gè)“大數(shù)據(jù)”和“數(shù)據(jù)”之間究竟有什么區(qū)別，多少算大，大了會(huì)怎么樣這些問(wèn)題對(duì)于很多人來(lái)說(shuō)至今也說(shuō)不太清，但這不重要，至少我們知道，李世石被機(jī)器人擊敗了，知識(shí)問(wèn)答也被深藍(lán)碾壓了，一定是有些大事要發(fā)生。
沒(méi)錯(cuò)，不可避免的技術(shù)革命正在來(lái)臨，或已經(jīng)來(lái)臨，可是對(duì)于外行來(lái)說(shuō)，這到底是意味著什么呢？誰(shuí)會(huì)失業(yè)？哪是風(fēng)口？我們能做什么？我們?cè)撟鍪裁茨兀?/p>
人人都該用數(shù)據(jù)
通識(shí)教育（liberal arts），也被翻譯成博雅教育，原指城市公民應(yīng)該學(xué)習(xí)的基本學(xué)科，是生活常識(shí)的部分，通常包括邏輯、藝術(shù)、自然科學(xué)等，萬(wàn)維鋼把它翻譯成“自由技藝”，意思是，這是原來(lái)自由人和貴族才有機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)的東西，是培養(yǎng)領(lǐng)導(dǎo)的教育。我們先秦的時(shí)候講的貴族六藝：禮、樂(lè)、射、御、書、數(shù)，也是類似的。現(xiàn)代社會(huì)中，這些逐漸改進(jìn)成了今天的“基礎(chǔ)教育”。
為什么說(shuō)通識(shí)教育是培養(yǎng)領(lǐng)導(dǎo)的教育，因?yàn)橄鄬?duì)于專業(yè)人才，重視專業(yè)的深度，這些知識(shí)更加注重的是知識(shí)和技能的廣度，讓人能夠觸類旁通，洞察更多的信息，進(jìn)而更加準(zhǔn)確的做出決策，而領(lǐng)導(dǎo)最重要的工作，就是做出決策。
我們的教育中，這一部分一直是比較缺乏，這也是現(xiàn)在各種“通識(shí)類”課程火爆的原因之一，大學(xué)生和白領(lǐng)們，進(jìn)入到社會(huì)中才發(fā)現(xiàn)，自己缺少一些底層的基本技能，所以花大量的時(shí)間補(bǔ)課，學(xué)習(xí)“寫作”、“演講”、“運(yùn)營(yíng)”，甚至包括“編程”和“數(shù)據(jù)分析”。
工業(yè)時(shí)代到數(shù)字時(shí)代的變化，讓社會(huì)資源的價(jià)值發(fā)生了改變，工業(yè)時(shí)代，最有價(jià)值的是能源和原材料，那是鼓勵(lì)人們淘金的年代，是探險(xiǎn)者的時(shí)代，能夠在惡劣環(huán)境生存的探險(xiǎn)家們，需要的是對(duì)于自然科學(xué)的理解和優(yōu)秀的個(gè)人素質(zhì)。而數(shù)字時(shí)代中，信息和技術(shù)這些抽象的東西開(kāi)始變得越來(lái)越值錢，我們也許迎來(lái)了一個(gè)創(chuàng)造者的時(shí)代，能夠用自己的技能和知識(shí)無(wú)中生有，憑空創(chuàng)造出價(jià)值的人，才是這個(gè)時(shí)代的英雄。這也許是寫作、演講、運(yùn)營(yíng)、編程和數(shù)據(jù)分析，成為我們的通識(shí)的原因。
最近的經(jīng)濟(jì)學(xué)人封面文章是“數(shù)據(jù)是新的石油”，不再糾結(jié)數(shù)據(jù)的大小了，只要有數(shù)據(jù)，就會(huì)有價(jià)值，每個(gè)人都有自己的數(shù)據(jù)，每個(gè)集體、每個(gè)公司也一樣，能夠從數(shù)據(jù)中看到獨(dú)特的價(jià)值，或許將會(huì)是對(duì)于未來(lái)領(lǐng)導(dǎo)者的基礎(chǔ)要求。
數(shù)據(jù)不神秘
通識(shí)的一個(gè)特點(diǎn)是，入門不難。
數(shù)據(jù)分析說(shuō)起來(lái)也簡(jiǎn)單，在Tiger的《商業(yè)分析入門》系列課程中，總結(jié)的商業(yè)分析常用流量其實(shí)就這幾步：
在方法論的部分，并沒(méi)存在特別高的技術(shù)門檻，有基礎(chǔ)的邏輯知識(shí)就可以很好的理解，再利用excel 和基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)學(xué)，就可以做許多事情了，比如通過(guò)自我量化管理和數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化自己的工作效率，或者在公司的業(yè)務(wù)中，加入相應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并制定重要的核心指標(biāo)，定期回顧，根據(jù)指標(biāo)作出調(diào)整。這些都是在實(shí)際中，普通人切實(shí)可行的一些動(dòng)作，隨著數(shù)據(jù)采集工具、在線表單、數(shù)據(jù)分析工具越來(lái)越便宜，越來(lái)越好用，未來(lái)一定會(huì)有更多針對(duì)個(gè)人和小型組織的解決方案，懂得數(shù)據(jù)分析的思考方式，就可以直接為自己創(chuàng)造價(jià)值。
算法和直覺(jué)
通識(shí)的另外一個(gè)特點(diǎn)，相信你也猜到了，精通很難。
琴棋書畫，修生養(yǎng)性，學(xué)習(xí)一下，很快就可以上手，可是真的想吃這口飯的話，就要苦練一番了。數(shù)據(jù)分析也是如此，尤其因?yàn)檫@是一個(gè)交叉學(xué)科，要求有多領(lǐng)域的知識(shí)作為基礎(chǔ)，一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家要懂統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)編程，還要有相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)。而這三個(gè)領(lǐng)域，每一個(gè)都不是軟骨頭，統(tǒng)計(jì)學(xué)和編程，都是需要一句句語(yǔ)言，一個(gè)個(gè)算法學(xué)下來(lái)的；具體領(lǐng)域的知識(shí)，需要的則不僅僅是書上的東西，還包括足夠的案例支持和實(shí)踐。
畢竟，數(shù)據(jù)始終是數(shù)據(jù)，算法能夠得到的結(jié)果，還需要人結(jié)合實(shí)際的案例才能做出切實(shí)有效的決策，如何在海量的數(shù)據(jù)和眼花繚亂的數(shù)據(jù)指標(biāo)以及公式中得到洞察，考察的不僅僅是一個(gè)人的技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)，還包括他對(duì)于人性的理解和對(duì)未來(lái)的判斷。
有人說(shuō)，直覺(jué)有時(shí)比各種理性的分析有效。不說(shuō)邏輯上的幸存者偏差，《blink》里提到的那種“一眼便知有沒(méi)有”的有效的直覺(jué)，是需要長(zhǎng)時(shí)間的刻意練習(xí)的，有了大量的實(shí)踐積累后，成為專家，才能夠瞬間判斷。而這也可以理解成是一種理性分析，是人在大量的接觸不同的場(chǎng)景之后，自動(dòng)識(shí)別出了其中的模式，進(jìn)而產(chǎn)生了洞察，因此，前行的路上，少不了積累。
總之，數(shù)據(jù)科學(xué)沒(méi)有想象的那么神秘，沒(méi)有那么難應(yīng)用，它其實(shí)里我們很近，甚至每個(gè)人都可以從中受益，可是如果想精深，確實(shí)需要投入大量的時(shí)間和精力來(lái)學(xué)習(xí)。與其擔(dān)心自己未來(lái)會(huì)不會(huì)失業(yè)，不如先試一試用數(shù)據(jù)思維先為自己創(chuàng)造價(jià)值，在實(shí)際的應(yīng)用中逐漸學(xué)習(xí)，至少，學(xué)會(huì)應(yīng)用數(shù)據(jù)的人，在未來(lái)勝算總會(huì)大一些。
