【51CTO.com原創(chuàng)稿件】

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作者Yuval Noah Harari

《未來簡(jiǎn)史》作者介紹

作者Yuval Noah Harari是一位歷史博士，***本書《人類大歷史》，《Homo Sapiens》得到了比爾蓋茨 (Bill Gates)和馬克扎克伯格(Mark Zuckerberg)的推薦。《未來簡(jiǎn)史》，《Homo Deus》是繼此之后又一部作品，而這部作品得到了中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)大佬們的關(guān)注。傅盛(獵豹移動(dòng)的CEO)就是其中之一的一位粉絲，邀請(qǐng)了Harari教授參加了2016年4月份的獵豹 Connect 大會(huì)。會(huì)上Harari教授談?wù)摿恕段磥砗?jiǎn)史》，以及人工智能在未來世界中將會(huì)扮演的角色。

《未來簡(jiǎn)史》提出簡(jiǎn)單卻有些令人心寒的論點(diǎn)：21世紀(jì)人性將因?yàn)橹悄芘c意識(shí)的分離被改變。我們已經(jīng)制造了機(jī)器，包含處理海量數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)，而它們能比我們更好地認(rèn)識(shí)我們自己的感受。谷歌搜索引擎自身并沒有個(gè)人想法或偏見，所以它不會(huì)在乎我們?cè)谒阉餍┦裁础５撬軌蛲ㄟ^處理搜索行為比我們自己更早地知道我們想要什么。

在這篇書評(píng)中，我將把重點(diǎn)放在“數(shù)據(jù)主義”(Data-ism)上。它也是書中的另一個(gè)主題。由于大多數(shù)的企業(yè)沒谷歌的數(shù)據(jù)壟斷性資源，我將討論非500強(qiáng)企業(yè)如何能夠采用數(shù)據(jù)主義去獲取見解以及商業(yè)優(yōu)勢(shì)。我將在Harari教授的看法的基礎(chǔ)上進(jìn)行一些延伸。由于我并不是一個(gè)哲學(xué)家或者歷史學(xué)者，所以我將不討論相關(guān)的哲學(xué)問題。

什么是數(shù)據(jù)主義?

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之前，由于人類要將數(shù)據(jù)提取成信息和知識(shí)，數(shù)據(jù)僅僅只是一系列腦力活動(dòng)的***步。而據(jù)Harari教授說，現(xiàn)如今海量數(shù)據(jù)已經(jīng)使信息提取變得異常艱難。由此而看，只有算法才能進(jìn)行這種處理。

盡管Harari教授對(duì)算法有著應(yīng)有的尊敬，他還是接著列舉了一些數(shù)據(jù)處理中非算法的機(jī)制。

• 價(jià)格機(jī)制：通過得知人們是否愿意支付，資源分配將變得可能(例如一個(gè)像倫敦一樣的大城市該生產(chǎn)多少面包)
• 證券交易所：當(dāng)政壇丑聞、自然災(zāi)害這樣的事情發(fā)生的時(shí)候，證券交易所只需要大致15分鐘的交易時(shí)間就可以獲知一個(gè)紐約時(shí)報(bào)的頭條對(duì)大多數(shù)股票價(jià)格的影響。

Harari教授接著指出了能夠推動(dòng)非算法的成功的四個(gè)方法：

1. 增加“處理器”(Processors)的數(shù)量。一個(gè)有著一百萬投資人的證券交易所要比一個(gè)只有一百人的實(shí)體市場(chǎng)有著更高的計(jì)算能力。

2. 增加“處理器”的種類。不同的處理器可能會(huì)用不同的方式去計(jì)算和分析數(shù)據(jù)，所以在單個(gè)系統(tǒng)中使用不同種的處理器或許可以提高系統(tǒng)的活力和創(chuàng)造力。一個(gè)農(nóng)夫、祭司、醫(yī)生之間的談話或許將促成奇特想法的產(chǎn)生，而三個(gè)狩獵者之間的談話就未必如此了。

3. 增加“處理器”之間的連接數(shù)量。如果處理器間的連接非常不足，那么僅僅增加處理器的數(shù)量和種類也就毫無意義了。十座城市相連的貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)無疑要比十座互相隔離的城市帶來更多經(jīng)濟(jì)、技術(shù)和社會(huì)的創(chuàng)新。

4.增強(qiáng)連接“處理器”傳達(dá)信息的靈活性。如果數(shù)據(jù)無法傳達(dá)、連接處理器也就毫無用處。 十所城市間單純的道路修建終會(huì)在強(qiáng)盜橫行和獨(dú)裁君主限制行動(dòng)的情況下淪為無用功。

這四個(gè)方法有時(shí)候相互矛盾。隨著處理器數(shù)量和種類的增多，它們間自由連接的難度也就越大。如果要成功地利用好這四個(gè)方法，找到一個(gè)能解決關(guān)鍵問題的折中平衡點(diǎn)尤為重要。

可操作的數(shù)碼見解

當(dāng)你采用以上四個(gè)方法來了解團(tuán)隊(duì)如何能夠最有效地獲取高質(zhì)量的數(shù)碼見解，它們可以提供很多幫助。退一步說，如果有著更多數(shù)量、同時(shí)也更多連接的“處理器”可以供我們利用，我們應(yīng)該最終會(huì)得到更高質(zhì)的數(shù)碼見解。所以，對(duì)于脫穎而出的商業(yè)性移動(dòng)或網(wǎng)絡(luò)app而言，到底什么是“處理器”呢?

從最微觀的層次上來說，這些“處理器”就是你的用戶——他們的反饋和行為都是珍貴資源。Harari教授并不是***個(gè)考慮根據(jù)用戶來獲取見解的人，宜家(IKEA)的創(chuàng)始人Ingvar Kamprad就喜歡坐在一個(gè)收銀臺(tái)后面觀察客戶。當(dāng)他被問到為什么這么做的時(shí)候，他回答道：“因?yàn)檫@是最合算也是最有效率的調(diào)查了，因?yàn)槲铱梢詥柮恳粋€(gè)人他們選擇和不選某個(gè)產(chǎn)品的原因。”

但你是在運(yùn)營(yíng)網(wǎng)站或移動(dòng)app的時(shí)候，你沒法也坐在一個(gè)收銀臺(tái)后面向別人提問。那么，為了獲取寶貴的見解，你的團(tuán)隊(duì)具體能采用哪些步驟呢?下面就把這些步驟分解到Harari教授的四種方法中。

1. 增加”處理器”的數(shù)量

(1) 實(shí)際應(yīng)用

• 記錄所有數(shù)據(jù)：每個(gè)用戶， 比如一個(gè)宜家店鋪的顧客，是一個(gè)“處理器”，也是一個(gè)寶貴見解的來源。細(xì)致的數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。用戶層面上關(guān)于數(shù)碼行為及交易的記錄是獲取見解的基礎(chǔ)。

(2) 如何重要

• 舉例說，當(dāng)使用Google Analytics或友盟這樣免費(fèi)的數(shù)碼分析工具時(shí)，它們通常用抽樣，但這個(gè)方法會(huì)因?yàn)橐恍┎⒉痪哂写硇缘奈鋽嘁?guī)則(比如每月的前5000名用戶)而導(dǎo)致目標(biāo)用戶的過濾/轉(zhuǎn)換率分析出現(xiàn)偏差。
• 如果非得抽樣，那么你應(yīng)該自己注明抽樣規(guī)則，而不是讓供應(yīng)商替你支配。

2. 增加“處理器”的種類

(1) 實(shí)際應(yīng)用

• 群體分析：分辨出一些用戶間的共同特征和共同數(shù)碼行為，以便將他們分割進(jìn)不同的群體。一片大體的數(shù)據(jù)不太好操作，而群體分析就有助于在各個(gè)群體的興奮點(diǎn)上集中精力。
• 了解用戶情緒：數(shù)據(jù)較難形容用戶是否激動(dòng)或失望。但通過跟蹤應(yīng)用內(nèi)的社交媒體達(dá)人，你可以了解他們分享前的行為，更好理解那時(shí)的情緒。

(2) 如何重要

• 除了在最有價(jià)值的顧客上集中精力外，理解用戶在促銷活動(dòng)時(shí)的花費(fèi)也有助于發(fā)掘升級(jí)機(jī)會(huì)。
• 舉例說，希拉里(Hillary Clinton)的團(tuán)隊(duì)在2016年的美國(guó)大選利用數(shù)據(jù)的力量找到潛在支持者的***一票。但特朗普(Donald Trump)始終脫穎而出。他通過有力的競(jìng)選主題，而不是大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的精確推廣(micro-targeting)。這些主題讓美國(guó)選民較激動(dòng)，在社交媒體轉(zhuǎn)發(fā)他的Twitter帖子。可見情緒是非常寶貴而難以通過大數(shù)據(jù)衡量的指標(biāo)。

3. 增加“處理器”之間的連接數(shù)量

(1) 實(shí)際應(yīng)用

• 線上和線下數(shù)據(jù)的集合：許多企業(yè)在線上和線下進(jìn)行推銷(比如一個(gè)實(shí)體店里的二維碼宣傳)

(2) 如何重要

• 線下的市場(chǎng)活動(dòng)可以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的有效性：“七的定律(Rule of Seven)”的重要標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)概念很簡(jiǎn)單：一個(gè)普通消費(fèi)者只有在接觸到一個(gè)品牌的信息七次的時(shí)候才會(huì)消費(fèi)。用線上和線下的指標(biāo)來測(cè)評(píng)不同的通道以及更有效地接觸目標(biāo)用戶。

4. 增強(qiáng)連接“處理器”傳達(dá)信息的靈活性

(1) 實(shí)際應(yīng)用

• 獲取見解的途徑不斷地在改變：企業(yè)采集、管理和數(shù)據(jù)分析的方式將在5年后有所不同。為了在不斷的變化中與時(shí)俱進(jìn)，一個(gè)可提供數(shù)據(jù)采集、可視化和分析的開放式技術(shù)構(gòu)架是良策。

(2) 如何重要

• 軟件工具和用戶喜好不斷地在更新，但是市場(chǎng)原理并不會(huì)改變。因此，企業(yè)們需要掌握原始數(shù)據(jù)的存取和集合不同平臺(tái)上的數(shù)據(jù)。

算法并不是解決所有問題的良藥

Harari教授認(rèn)為算法能夠復(fù)制這些生活中所見到的復(fù)雜、自我調(diào)節(jié)的機(jī)制。然而，這些算法只能強(qiáng)調(diào)關(guān)聯(lián)性，卻不能告訴我們?yōu)槭裁从脩暨@樣行動(dòng)。解決這類“為什么”問題會(huì)為移動(dòng)app及網(wǎng)站提供了最巨大的商業(yè)價(jià)值。

與其在大數(shù)據(jù)技術(shù)上進(jìn)行大量投資來獲取或有或無商業(yè)用途的關(guān)聯(lián)性方面的信息，我認(rèn)為不如向宜家的創(chuàng)始人Ingvar Kamprad學(xué)習(xí)和參考Harari教授的四個(gè)方法。這能更好地獲知你團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析構(gòu)架該怎么才能更集中于找尋“為什么”的因素。

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