人是万物的尺度

人是万物的尺度

《罗辑思维》今天讲的是一本关于领导力的书，作者是曼联（足球队）功勋教练弗格森和红杉资本主席莫里茨，书名就叫《领导力》。我没读过，只是刚刚听罗胖讲关于评判标准的问题，我也有同感。

数据应用的范围已经从高科技变成普遍的观念，企业和个人在标准以及决策的制订时，越来越需要数据的支撑，这当然有用，当然是进步。可是，这就出现了两个新的问题——一是数据是根据过去的统计得来的，二是分析数据的工具和标准又是分析师人工设计出的带有特定目的的算法。

先说第一个，过去统计的数据对于未来有用吗？肯定有用。有多大用，一直有用吗？这个就是问题的关键所在，你想啊，数据是根据实际获得的，实际情况又是随机发生的，无论数据多么准确，它反映的都是过去一系列事件的某种趋势，但这种趋势能否一直延续就不是由数据决定了，两者的关系如果弄反了，数据不仅无用，反而有害。所以啊，以数据为导向，前提必须是以实际情况为基础，实际要优先于数据。试想一下，主导这个世界的竟然不是随机性，而是数据分析师，那将是种什么样的场景？还好这些都只是想象而已。

第二个，也是使用数据最难的地方——分析数据的标准应该怎么定？好的数据分析师不仅精通数据建模，还得深刻理解模型背后赋予数据的意义。数据就像一本“字典”，一万个人能从里面提取出一万句，甚至更多不同含义的话，哪一种更能代表实际情况，更有利于帮人做出最佳决策？这些问题只有通过不断尝试。而且就我看来，不会有完全正确的模型，人们只有通过不断改进，这条路没有终点。但是一个标准（分析模型）的好坏是人一下子就能感受到的，人是各种标准的“受体”，它们都得通过人的检验。一个标准在某一时间段或对某一群人合适，但很可能过了这段时间或者换一群人就不再适用，这才是实际情况。

现在公司面临的情况基本都是上述原因造成的，标准和预期与实际情况有偏差，我想各位都明白我说的什么意思。一个组织持续不断的延续，靠的不是好的标准、制度，靠的是不断改进的标准和制度。试想一下，和一群原始人一起建立的制度，与一群现代人建立的制度肯定不一样，两者都是同一种族，只不过经历了时间的跨度，这中间是一场漫长的改变。

我不知道什么是从一而终，我只明白原地踏步就是退步。也许昨天我还很帅，可早晚有一天我会变成糟老头子，我只是不想比我身边的人老得快，那我就得锻炼身体。

我数学一直不好，也不喜欢数据这东西，只喜欢和人聊天，不喜欢被过时的标准束缚。也正是这样，我发现，像我们这样的人比较适合去优化数据分析的模型。

阿基米德是我的偶像，我钦佩美术家的作品，但我以为，美术作品不过是些影子和外表。而发明家呢？我想，他们为世界创造的东西，都是摸得着、看得见的，实实在在地改变世界。这是《特斯拉自传》中他说的一段话，要想创造实实在在的东西，光靠想象是不够的，不管自己的力量有多微薄，也得做出实际行动来才行。

“人是万物的尺度”。通过个人去影响标准是千万年来最自然的事，通过标准影响个人，就像是特斯拉所说的“影子和表象”。

电影院里的巨幕永远比观影者的脑袋大得多，每个人都知道那是假的，可是，换了一个更大的屏幕，怎么就觉得它是真的了呢？开关又在哪里呢？