某猿工作日记-智慧是怎样炼成的

作者: 天使程序员 | 来源:发表于2015-04-09 06:03 被阅读1017次

    在一切开始之前,某猿先来段声明,怕破坏了各位的兴致,如果期待看到什么精辟犀利的见解,或是什么精彩经典的桥段,那么您来错了地方,这个系列整体行文是流水为主的日志体。主要记载着某猿在工作中得到的杂七杂八的感悟。本想起个文艺点的名字,如《猿物语》,但鉴于有动物观察手册之嫌疑,则还是老老实实名为日记。另外不用日志,是由于工作属性太强,不做过多解释,估计以后本系列里会有所提及。

    "Where is the wisdom we have lost in knowledge?
    Where is the knowledge we have lost in information?"
    - The Rock (1934), T. S. Eliot (1888-1965)[1]

    本发作为本系列的初篇,除了副标题的内容,另一主要目的是立志,某猿的写作史上只有两次发生过连续并大篇幅的写作经历,一是准备GRE和托福的作文,另外就是给某位姑娘写的信了。曾经有过很多次,某猿痛下决心一定要写一些什么,甚至曾经为了逼自己写过一个小博客程序,基本上不管怎样的尝试过不了多久就不再宠幸了。痛定思痛,再联想到最近看的无数小说,一定是某猿没有立下什么心魔大志,对于压迫感和期待感不足,不象人家龙傲天等穿越后,稍受挫折就发个心魔大志,然后就碰上了老爷爷,继而开后宫,无敌于天下。于是某猿于此立志,一定要,尽量坚持每天,额,一定频率的写作吧。

    某猿,对于那些行文深入潜出,结构清晰,观点犀利,让人读完了引发无限思考的文章书籍,是大为钦佩。到底作者的脑袋是怎么长的,多少智慧的积累,才有这样的产出呢?毕竟顶着IT的名号混了数年的某猿,修过打印机,焊过电路板,写过代码,带过团队,搞过工程,做过产品,不能说是多么经验丰富吧,也算颇有想法。在不信邪的列下好多个题目之后,真心不知道怎么下手去解决自己给自己的这些“任务”。难不成这回又要放弃?

    在一次开会回家的途中,大脑神游天外,继续痛苦挣扎这个问题,突然思绪飘逸到了工作上。因为一些角色的转变,本人不得不从本本分分“做”任务,转化到主动“卖”想法。于是乎多年的被积压的话唠本质也有所爆发。但在从“做”到“卖”的过程中,某猿发现,以前大部分时候对于知识处理只完成了“小周天”的过程,从信息的搜集到单方面的吸收,到应用到工作及各种活动领域,自以为是的认为牢固了。到后来发现其实更高的境界是完成一个"大周天",就是进一步达到一个通过自己的信息的传递,出来给别人,在从别人处得到反馈,在这个过程中,你会不断的提炼萃取自己的所有,以便可以更好的更有价值的把信息传达给听众,而且听众的反馈不管表面上看上去多不可理喻,但很多时候,细细想想后会引发自己进一步的思考,达到了进一步的凝练出智慧。既然生成最终的智慧的路上,总会是一步步淬炼的过程,那么何苦强求一步到位,于是乎退而求其次,记录下一路的征程,虽然不一定那么精彩,但是于自己来说其价值也是非凡,以便之后或许会抽丝剥茧,形成真的猿类智慧也说不定。某猿美名此为迭代式写作。

    借用他人的智慧抽象的表达一下:

    ![DIKW金字塔模型[2]](http:https://img.haomeiwen.com/i139234/05e7e0b00562b4b0.jpg)

    相信看过此模型,虽然看似简单,但是这种凝练的模式,不同的人也许会有所不同的感悟。再来摆几个著名的金字塔。

    ![The Jurney-Warden data-value pyramid of 2011[3]](http:https://img.haomeiwen.com/i139234/fd39f28e005db9a8.png)

    ![马斯洛需求金字塔[3]](http:https://img.haomeiwen.com/i139234/5981ce8e0f3112b0.png)

    这两个金字塔第一次摆在一起的时候,是我看一本叫做Agile Data Science[3],以前从来没有考虑过的一些信息,有了一定的关联。

    于是乎我得到了这个:


    DIKW金字塔企业版

    额...码码积木,堆个小金字塔谁都会,那若是转换成这个模样呢:


    企业数据管理框架

    我想再进一步解释就看什么样的走向了,再对比倒数第一个和倒数第二个,是你的话,给其他部门的人“卖”想法的时候,会怎么选呢。

    写到这里目的达到,收尾走人。

    关联资料:
    The Internet of Things: how the next evolution if the Internet is changing everything
    Is your business ready for a business app?
    Fuel the Enterprise with Clean Master Data
    Effective master data management


    1. The Rock (1934)

    2. DIKW Pyramid

    3. Agile Data Science

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