大数据时代 如何判断与决策

马云曾经说过：大数据时代，知行合一是企业家最大的挑战。以笔者的理解，这句话背后的逻辑是“面对庞杂的表象信息，凭借企业家当下的认知与智慧，仍然无法在短时间内做出相对清晰的判断与决策，更无法给企业的组织行为予以明确指导。”

企业家的决策挑战

企业家的角色本质，就是企业的精神领袖，担负着为企业的组织行为提供决策的责任，面对VUCA（volatility(易变性)，uncertainty(不确定性)，complexity(复杂性)，ambiguity(模糊性)的缩写）世界，企业家的每一项决策，都经历以下三部曲，即如何快速获得足够的信息、如何快速对信息做出结构化处理、如何快速对结构化的信息做出分析。然而，也恰恰是这三部曲的每一步骤，一 一对应地挑战企业家的认知维度、预测能力和控制策略。

至此，可能会有人能提出疑问：我们可以给企业配置类似智囊的团队，帮助搜集信息、处理信息、分析信息等。问题是，智囊团队如何做到“在合适的时间，获得合适的信息，并以合适的方法对信息做出处理和分析，再以合适的方式传递给企业家”，其中的关键就是四个“合适”。

1、合适的时间，讲究的是快速、实时。显然，时间不合适，意味着决策的基础--信息可能不合适，不能确立“消除不确定性”的前提条件。

2、合适的信息，包含两个条件：一是隐性数据的显性化，讲究数据的完整性和准确性，把大量蕴含在人、事、物的隐性数据能够不断的采集和聚合；二是隐性知识的显性化，就是对技术、工艺、流程、技能、理念、文献等知识，如何实现逻辑结构化、融合模型化等。信息的“合适程度”决定着认知升维程度，是决策与判断的先决条件，也就是知行合一中的“知”之基础要素。

3、合适的方法，信息由过去发展到现在的大数据，面对海量的、多源的、异构的、非结构化的数据特性，采用不同的处理方法与分析方法，输出的数据结果是不一样，甚至截然相反，所以才会有从传统的统计分析、到机器学习、再到深度学习、知识图谱计算等数据分析方法演进。

4、合适的方式，包括数据输出的形态、形式，以及如何支持快速传递，这其中的核心就是软件化。换言之，企业家也好、其他决策者也好，可以利用处理后的数据软件化形态，来支持其判断与决策，以及对决策控制实施过程的监控。“软件定义一切”就包含了这一层感念。

总之，无论企业家、还是智囊团队，我们都面临着在VUCA（volatility(易变性)，uncertainty(不确定性)，complexity(复杂性)，ambiguity(模糊性)的缩写）环境中如何进行决策的问题。因为决策正确与否将导致事情的成败、得失、利弊、优劣等结果，并由此影响个人的幸福、组织的发展、社会的繁荣、历史的走向。其中核心的任务就是如何消除“VUCA”为前提。从古代的占卜/星象、再到500年前的欧洲“新教伦理”、再到近百年来的科学，都是我们人类在不确定环境中试图赖以依靠的决策方法，其本质都是试图化解在决策时候面对的种种不确定性。

尽管这些决策方法或机制依然在今天现代化的时代延续着，但人类对“不确定性”的恐惧、“不确定性”源于信息约束条件下人类有限的认知，以及它们之间的相互发酵作用，驱动人类着对决策方法与机制不断地探索和演进。

认知世界的新方法

如果，我们把人类社会认知客观世界的方案做一个梳理，可以分为四个阶段。

第一阶段，是理论推理，天才科学家通过“观察+抽象思维”获得对世界的认知，如牛顿的万有引力定律、爱因斯坦的相对论；

第二阶段，是实验验证，如飞机风动实验验证、汽车碰撞实验等

第三阶段，是模拟择优，在虚拟世界里做试验试图发现物理世界的规律，如中国的高铁可以通过虚拟的高铁在虚拟的沪京线上跑起来。

第四阶段，是大数据分析，就是通过大数据发现物理世界新的规律。

无论是模拟，还是大数据分析，它们的背后都离不开“大数据”、以及处理大数据方法即“算法”。其本质就是“数据+算法”的决策机制。这正是我们人类由于对“不确定性”的先天恐惧，以及对提升认知维度的强烈愿望而驱动。

“数据+算法+算力”构建了我们认知世界的新方法。其背后的核心就是这个三要素的相互作用力的综合体现：

首先，就是数据的流转，即合适的数据在合适的时间，以合适的方式传递给合适的人和机器，这是决策前提条件，也是我们化解在决策时的“不确定性”基础条件。

其二，就是算法。算法通俗来讲就是如何将数量处理、分析的更加快速和精确，其任务就是在数据流转过程中，找到将“不确定性”转为“确定性”的最优路径。

最后，是算力。通俗来讲就是处理数据的计算能力。举个例子，阿法狗与李世石对战的时候，采用了是分布式计算版本，意思就是由多个计算机群组成的，据说最少用到了1202个CPU和176个GPU（显卡），外加100+左右的计算加速卡等等，也等于说李世石以一个人的脑力同时对抗1000个“疯狂的电脑”，这就是算力能量。

总之，正是这种认知世界的新方法，我们可以将对事物运行规律的认知，通过代码化转载到软件系统实现感知、训练、优化和控制。这也印证了数字化转型的本质就是“数据+算法+算力”即服务。

看原文【大数据时代，如何决策与判断】https://mr.baidu.com/ct76ecl?f=cp&u=3c37e2e497e57b13