数据，或者说大数据，这个词对于当今的我们来说并不陌生。就连我坐公交出行的时候，都可以听到车上的爷爷奶奶们谈论到。
大数据作为新兴资源，听到谈论是一方面，但能不能为我们所用就是另一方面了。
我们常常听说某公司或某企业利用大数据做了什么了不得的事情，某人工智能又利用了大数据干掉了某行业的翘楚……
由此可见，如果善于利用数据进行工作，会给我们提供多少竞争力。
但在日常生活中，我们总在扮演生产数据的人，而非利用数据的人：逛购物网站，在某个商品停留了几秒，点击了哪些商品；玩了什么游戏，KDA如何、在泉水浪费了几秒钟选装备等等。
有时这让人忍不住会思考：难道只有机构组织可以利用数据来进行工作，我们个人就没办法利用数据改变生活了吗？
《数据思维》这本书的作者，给我们提供了一个新的思考方向：即便是我们个人，也能够利用数据思维来改变自己的思考方式，让个人也能够使用数据，提升自己。
这本书的作者名叫乔丹·莫罗，美国在线教育网站Pluralsight的数据、设计和管理技能主管。由于工作的原因，他深刻认知到数据对于整个世界来说是何等的重要，所以他致力于帮助组织和个人提升数据认知能力。乔丹·莫罗也曾担任过数据素养项目咨询委员会主席，是公认的“数据认知素养之父”。
介绍完了作者，让我们一起来看看书中的内容。
1. 新石油：数据
当今社会，如果论增长速度，想必没有什么事物能够比得过数据。
这些数据都是哪来的呢？我们回忆一下，当我们走在路上、站在公共交通载具里，有多少人在低头玩手机？有多少公司在办公时依托着各类软件？
在我们每一次操作电子产品之后，都会在不知不觉间产生大量的数据，这些数据会通过APP反馈给应用或是手机厂商。厂商接收到这些数据后，会利用算法对你的行为模式进行建模，然后“个性化”调整，控制你更多地使用，产生更多的数据，如此往复。
根据“世界经济论坛”统计，到2025年，全球每天预计会创建463EB的数据。1EB有多少呢？以我们熟知的MB进行换算的话，1EB等于1099511627776MB，相当于212765957张DVD！
如此庞大的数据资源，如果可以被充分利用，其产生的价值必然是无限的；但如果不能利用，这些资源的存在对我们来说就毫无意义，只是一堆数据垃圾。
在这样的背景下，学会利用数据思维，我们就相当于掌握了可以开采数据“石油”的抽油机，就能创造更多的价值，产生更多的收益。
2. 数量解析
虽然说利用数据进行分析判断听起来很简单，但是真正面对庞杂的数据时，如何抽丝剥茧地找到我们需要的数据，才是数据思维关键的一环。
就算掌握再多的数据，如果不能把有用的信息提取出来，那么我们将会被数据拖垮，反而给自己增加了负担。
所以，想要利用数据，就要学会解析数据。于是作者提出了解析数据的四个步骤，分别是：描述性数量解析、诊断性数量解析、预测性数量解析和指导性数量解析。
所谓数量解析，就是针对数据或统计数据进行分析计算，发现数据背后表明的含义。
描述性数量解析，就是针对数据进行描述，包括特征、品质、事件等表象。
像我们最常见的KPI、营销报表、公司财报等，就是描述性数量解析的实例，它们可以很好的体现出在过去的一段时间内公司或个人发生了什么（如果没有造假的话）。
根据描述性数量解析，我们可以进行数量解析的第二步：诊断性数量解析。
如果把数量解析的四个流程当作是看病的过程，那么第二步就相当于医生对你已经患上的病进行分析诊断，让我们明白究竟是什么样的情况导致了最终的数据结果。
进行完数量解析的前两步之后，我们就来到了第三步：预测性数量解析。
根据前两步的分析判断，我们可以大致推断出在未来的一段时间内，在不发生外界较大变化的情境下，我们按照同样的行为模式会产生什么样的结果。
预测结果能够让我们提前做好准备，有计划地对待一切。
最终来到第四步：指导性数量解析。
指导性数量解析就是我们通过得出的数据来调整未来的工作方向，继续优化工作。
通过以上四步，我们就可以充分利用数据来改变我们的工作、生活，并持续不断地优化工作。
不过仅仅是知道数据解析的流程还是不够的，为了能够充分理解数据信息，作者提到了“数据认知素养”。
3. 数据认知素养
如果说数据分析是招式，那么数据认知素养就是心法。
数据认知素养就是对数据进行阅读、工作、分析和沟通的能力。
作者以公司协作进行举例，站在研发、营销、高管等不同的岗位角度来说明组织（公司）中不同岗位的人应该关注什么问题，如何解决问题。
比如用数据展开工作这一方面，作者认为高管在发起任何一场活动之前，必须要用数据展开工作，尤其当活动超出了控制范围和以往做法时，高管更需要利用已有的数据进行决策，不能拍脑门想起一出是一出。
同时作者还不断强调，数据认知素养对每个人都很重要，只有让团队中每个人都掌握数据认知素养，才能够增加数据流畅性和对于数据决策的执行力。
关于数据认知素养，书上详尽进行了解释，也提出了成套的提升方案。
比如在用数据展开工作这方面，作者认为在展开工作前，我们需要先知道自己的角色是什么，是数据分析师，还是决策定制者，或是决策执行者。
知道自己的身份之后，最好去找个老师，让老师带着你去展开学习，可以事半功倍。其余就是不断训练，不断训练，不断训练。
同时，作者也将心法（数据认知素养）和招式（数据分析）进行了合并，让二者相辅相成，提升我们对于数据的应用能力。
最后，作者提出了一个数据知情决策框架，这个框架不光是组织机构可以使用，就是我们个人也可以使用，其内核就是发现问题——调整决策——执行决策——发现问题。
除此之外，作者还在书中提到了商务智能、人工智能、云、边界分析、嵌入式分析等各个领域与数据认知素养之间的关系，这里就不再过多赘述，如果你感兴趣，翻开书看看，也许能获得和我完全不同的见解。
随着社会不断进步，数据不断爆炸增长，利用数据进行决策已经是大势所趋。真实的数据所反映的情况是不会骗人的，我们需要提升自己的数据思维，利用数据分析来解决问题。
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