数据决策真的有那么重要吗?

作者: admin 分类: 干货技术分享 发布时间: 2020-12-08 16:09

近期在思考一些数据决策和非数据决策的事情,还没有完全想明白,先把目前的一些想法分享下,一起探讨下。
平常在工作中大家也都比较喜欢基于数据达成的共识或者决策,这样比较顺利成章,也比较容易接受,但这样真的靠谱么?我不确定。
我发现其实有两种决策类型,一种是可以量化的,一种是不能量化的。
可以量化的,比如在疫情影响下,被迫需要关闭一家店,有两家各种条件差不多的店,一家营业额是200万/月,一家营业额是50万/月,关哪家?
不能量化的,比如我看到小米和B站的一些决策:
这些决策能量化么,能靠数据决策出来么,很难,所以我就对数据驱动决策的适用边界有一定存疑,而且数据决策本身还有很多局限性。
小米所有的硬件类产品,税后净利润不得高于5%。–小米CEO雷军
我们70%的流量其实都是分配给中小UP主,甚至是不知名的UP主。–B站CEO陈睿
首先可能根本没有数据,刚起步哪有什么数据,而且一些新的模式,新的事物本身很可能就是反常识、不确定,甚至早期都不被看好的,毕竟看起来靠谱的事情可能早已经被别人做掉了。
最后想说的是,数据代表着过去,是已经发生的静态事情,我们需要做的是基于现状,来预判将来可能发生什么,而在预判这件事上,我们绝大多数人并不擅长。
通过2个案例来简单看下。
湖中有一片睡莲叶子,这片叶子以每天增长一倍的速度向外扩散。如果48天后莲叶就能覆盖整片湖面,那么其覆盖湖面一半的面积需要多长时间?
答案是多少,24天么?还是47天?
另外看一下之前一些大佬们的预测:
“人们没有理由想要在家里拥有一台电脑。”———数字设备公司总裁肯·奥尔森(1977年)
“手机绝对取代不了固定电话。”———手机发明人马蒂·库珀(1981年)
“苹果手机没有机会占据大量市场份额。”——微软CEO史蒂夫·鲍尔默(2007年)
回过头来看,你可能觉得这些预测很可笑,这不是显而易见的事情么,可当我们自己在那个时代,那个背景,那个角色下,我们又真能做出更好的判断么?我不知道。
心理学上针对这种现象有一个专门的名词,叫后见之明。
所以啊,数据本身就有很多的局限性,而且只是辅助,最终还是取决于判断力,也就是决策水平。
我们能怎么办,具体要怎么办,我能想到的有这么几点。
大胆设想,小心求证
上文中提到了,有些东西在早期的时候,看起来是很不靠谱的,假定要做的话,就不要加那么多限制条件,不要急于否定它。
要能够想办法去证实或者证伪,在验证的过程中,可能发现是对的,也可能发现是错的,保留变化,而不是基于自己的观点再去找支撑自己的数据或者事实。
当发现和猜想不一样的时候,要能勇于承认自己的错误判断并且不断修正它,而不是把一些东西掰碎,再强行填充到自己的判断里。
排除了一切的不可能,剩下的不管多么难以置信,一定就是真相。— 柯南道尔
最后就是在决定尝试之前,不妨问问自己,假定最坏的情况,会发生什么,对于这种情况,自己能否接受。
做大概率的事情
对于单次博弈,输赢是不确定的,只要你赢的概率比输的概率高,哪怕只是高一点点,只要重复的次数足够多,就能稳赢。
抛硬币的时候,理论值是正面和反面概率都50%,对于单次抛硬币而言,结果是不确定的,当重复几千甚至几万次的时候,正反面次数应该是差不多的。
假定现在通过某种手段,把硬币的正面动了一些手脚,正面的概率是51%,反面的概率是49%,赢的概率高了1%。
同样1万次的话,最终的期望结果是20000元,而上一次最终的期望结果是0。

  1. 可以看到在多次重复博弈中,哪怕只是提高一点点概率,最终的结果可能就有不少差异。
    我们的人生也是一连串决策所塑造的,在这种情况下,比较理性和科学的方式,就是坚持做大概率的事情。
    为了能提高自己的准确率,我们要做的其实是打造自己的决策系统。
    在俞军老师的书里有这样一个观念,理性决策的三要素:信念、目标、行动,优先级为理性的信念>理性的目标>理性的行动。
    理性的信念是对自我认知的认知,对于某个事情,我能获取到的信息可以打多少分,我的决策思维方式能打多少分,我可能有哪些认知的偏误。
    理性的目标就是为了达成这个事情,我的关键目标是什么,为什么是这个而不是其他的,为了达成这个目标到现在,有什么关键变量已经发生变化,或者将要发生变化。
    理性的行动就是基于信念,目标,找到当下的最优解。
    这其实就是一个信息输入、加工和输出的过程,在这个过程中,不断修正自己的决策模型,以提高准确率。
    坚持做正确的事情
    如果实在不知道怎么做,遵守自己内心的选择吧,相信某个东西是对的,然后坚持它。
    就好像B站的陈总相信只有让优质的内容得到更多的流量,优质的UP主才会越变越多,优质的UP主越变越多,才能够产生更多的好内容,平台的流量才能越来越大。
    当然,当我们发现自己坚持的信念不对的时候,也需要及时进行目标和行动的调整。
    最后
    想用张一鸣的一句话作为最后的警醒,“同理心是地基,想象力是天空,中间是逻辑和工具”。
    数据决策也只是一种工具,有时候我们需要看数据,有时候需要靠模糊的感觉。
    推荐策略中有一种算法叫贪心算法,它有一个非常大的局限性,就是从当下来看,每一步的最优解,未必是全局的最优解。
    人生的决策何尝不是如此,有的时候洋洋得意的决定,若干年之后发现其实是很蠢的决定,有的时候觉得很糟糕的经历,若干年之后,也可能会感谢这段经历塑造了现在的自己。
    所以啊,数据决策未必靠谱,但基于做大概率事情的原则,在没有更好方式的前提下,能量化的就进行量化,但需要警惕由于信息不完备,决策过程也会有各种坑。
    在这个过程中,建立自己的决策模型,不断的优化迭代,然后提高自己决策的准确率。
    实在不知道怎么选的时候,就选择自己相信的东西,然后坚持它。

如果觉得我的文章对您有用,请随意打赏。您的支持将鼓励我继续创作!

发表评论

电子邮件地址不会被公开。