数字化时代，需要数据思维！

一、什么是思维？

思维最初是人脑借助于语言对客观事物的概括和间接的反应过程。思维以感知为基础又超越感知的界限。通常意义上的思维，涉及所有的认知或智力活动。它探索与发现事物的内部本质联系和规律性，是认识过程的高级阶段。按照思维形式，可以将思维分为：感性思维、逻辑思维和理性思维。

感性思维：在直接接触外界事物时感官直接感觉到的具体。

逻辑思维：逻辑思维也叫抽象思维，它主要依靠概念、判断和推理进行思维，是人类最基本也是运用最广泛的思维方式。

理性思维：理性思维是一种有明确的思维方向，有充分的思维依据，能对事物或问题进行观察、比较、分析、综合、抽象与概括的一种思维。说得简单些理性思维就是一种建立在证据和逻辑推理基础上的思维方式。

二、什么是数据思维？

我们判断和分析事物的变化形成定性的结论，一般有两种方法，一种是通过对事物所涉及的一系列数据进行收集、汇总、对比、分析而形成结论。另一种是通过感官、经验、主观和感性判断而形成结论。前者可以称为“数据思维”，后者可以称为“经验思维或传统思维”。“数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式，是一种量化的思维模式，是重视事实、追求真理的思维模式。”，简单的说数据思维就是用数据思考，用数据说话、用数据决策。

用数据思考，就是要实事求是，坚持以数据为基础理性思考，避免情绪化、主观化，避免负面思维、以偏概全、单一视角、情急生乱。

用数据说话，就是要杜绝“大概、也许、可能、差不多……”，而是要以数据为依据，基于合理、有逻辑的“推论”。

用数据决策，就是要以事实为基础、以数据为依据，通过数据的关联分析、预测分析、事实推理获得结论，避免通过直觉做决定和情绪化决策。

三、数据思维的三个特点

互联网时代，我们能够接触的信息量太大、太杂，我们“听到的、看到的”往往不一定就是事物的真相。所以，互联网时代更需要数据思维。数据思维总结成12个字就是：善于简化、注重量化、追求真理。

1、抓重点、善于简化

数据思维要抓重点、善于简化。在当下我们这个信息浩繁庞杂的时代，我们的身边充斥着各种正面的、负面的、片面的、真实的、虚假的，各种各样、真真假假的信息，一不小心就会被纷繁复杂的因素所干扰。在纷繁的信息中我们思考问题要善于简化，抓住重点、抽丝剥茧。聚焦核心问题，从结果或最终目标出发，收集信息、评估情况、寻找多种视角，找到高效解决方案。这是一种化繁为简的思维方式，简单化是要直指问题的核心和根本，就是要追问你的最终目标是什么？从最终目标出发，找到解决问题的创新方法，而不要被一些枝节问题所困扰。

2、求精确，注重量化

数据思维一般更注重量化，善于用定量的方式去思考和决策。量化的思考能够能够帮助我们做计划，从而将工作、生活安排的井井有条。我也是这样的，前一天晚上会把第二天做的事罗列出来，然后以时间为单位，计划每件事花多长时间。例如，我的公众号是计划1-2周出一篇，每一篇需要事先想好文章的题目、制定文章大纲、确定文章章节，然后计算每个章节的文字撰写、配图制作所需要花费的时间，最后将每个章节计划分配到工作之余的闲暇时间里，每天完成1-2个章节，1周左右完成整篇。量化的数据思维，有助于我们将复杂的问题分解成几个小问题，然后按部分制定计划，对不同的问题，做出不同的计划，直到所有问题解决。

求精确，注重量化的数据思维，强调具体和准确，强调能力聚焦、问题聚焦，在一个个具体的点上解决问题。“大数据、小场景”就是这个道理，大数据本身没有任何价值，只有聚焦到具体的问题、具体的应用场景上，才能发挥出大数据真正的价值。所以，真正有数据思维的人都是求精确、注重量化的，而不是搬弄一些“大概念”——什么智慧智能、颠覆传统、改变世界！

3、知不知，追求真理

老子在《道德经》中说：“知不知，尚矣；不知知，病也。”意思是知道自己还有所不知，这是很高明的。不知道却自以为知道，这就是很糟糕的。在我看来“知不知”不仅是一种谦虚、低调的人生观，也是一种“尊重事实、实事求是、追求真理”的思维模式，因为“不知”所以才需要不断的去学习、去探索、去追求真理。

拥有数据思维的人，知道数据不是万能的，知道世界万物的关系非常复杂，也知道简化可能带来很多误差，也知道再大的数据都是历史的数据，而万物是动态变化的，现有的知识都是也有真伪的，追求真理永无止境。我们生活在一个数据爆炸的时代，数据的作用被无限放大。然而，这也带来了一个问题：数据也许是客观的、科学的，但是分析和处理数据的方法，有时却是华而不实、迷惑不清且过分简单的。同一现象，同样的数据，分析方法不同，导致结论不同的情况也较为常见。这就更需要我们拥有数据思维，不仅需要量化的思考问题，更要需要探究数据的真实性、客观性，不断探寻隐藏在数据背后的真相。

四、有大数据，不如有数据思维

在当今大数据时代，信息泛滥、算力膨胀，数据不是太少而是太多，数据的纷繁复杂，数据质量无法保障，数据价值密度低下。对企业来说，大数据到底是企业资产还是负担，这是一个颇受争议话题。大数据的存储、处理都需要一定的成本，还需要人力专门去维护，而数据用不起来，或用的不好，并不会给企业产生任何价值。在这繁杂的大数据中，如何能够快速找到价值数据，并依靠数据去发现问题、分析问题、解决问题、跟踪问题，就需要我们建立数据思维模式。而只有拥有数据思维才能真正成为数据的主人，而非数据的奴隶，因此，不论企业还是个人拥有数据思维远比拥有大数据更重要。

参考文献：东家TALK《数据思维与商业创新》