大数据被潮流所接受，皆因它能够带来进步与利益
纵观古今，博览中西，能够经历历史的洗刷而留存下来的精粹，都是能经得住各种考验的东西，都是能够真实满足人类各种需求的东西。这些“东西”，要么是从物质上说能给人类带来利益的——如农业、手工业、商贸等；要么是从情感上说能够给人类带来快感的——如绘画、舞蹈、歌曲等。这些东西在几千年的文明史中，除了样式上会有与时俱进的变化，但究其核心，若整体一个产业种类或艺术种类自被催生日起便被存续下来，那一定是满足了人类的需求。那么，大数据是否能够被当前的历史潮流接受，那就是要看它是否能够给我们带来切切实实的利益。
有不少人说，工业革命又将迎来一次变革了，更道大数据产业是第四次工业革命的标志，这个说法虽有待商榷，但是，只要它给人类社会带来生产力进步，以一种更智能新颖的模式代替人类重劳力，促进全社会信息共享和交流，让社会以更高进程地进步，那也未尝不可。
科学技术是第一生产力，踏入工业40时代，必有新的主导科学技术——大数据、BI、云计算、物联网、移动互联等新一代信息技术打破了原有的技术壁垒，形成了新型的产业和商业创新模式，促进和刺激了新一轮的生产力发展。
低廉快速，让大数据能成为盈利的工具
说到大数据，我们可以具体、广义地理解成Hadoop、各种数据挖掘、机器学习算法、人工智能。因此，今年也催生出学习以上技能的一股风潮。那么，努力学习是否真有丰厚的回报？答案是肯定的，因为，大数据能成为盈利的工具。
日常 *** 作中，为了缩短计算和统计的时间，为运营与决策提供数据成本更为低廉和具有时效性的方案，我们会采用Hadoop或者Spark这些框架进行分布式计算；为了深埋于数据背后的数据量化后的规律与彼此的逻辑关系，我们使用机器学习算法对数据进行深度的挖掘和处理。
在运营学当中，“消除不确定性来降低试错成本”是一句经过万千实践留下的“金句”。而围绕这一中心思想发展起来的工程技术改进、算法改进、架构优化等，都是大数据变现的核心内容。而商家和企业十分看重的大数据分析，深究其本质，其实和获取信息的本质是一致的——通过消除不确定性来降低试错成本。
做大数据是为了降低成本，增加行业收益
很多人认为，大数据变现只是纸上谈兵，然而，在我们认识到本质之后就不会让人觉得变现这件事很困惑或很艰难。虽然大数据带来的利益并不是我们可以唾手可得的，但是，在比较明确的思路和目标下，在国家的相关政策，以及世界科技的潮流催生下，这也渐渐变成了一种趋势。
很多人误会，做大数据是为大而大，其实，做大数据是为了降低成本而大，这个成本是广义的。在项目启动初期，商家与企业看似花费了很多的金钱在设备购买、工具分析、人才挖掘上，但是未来这些设备上所承载的数据以及从中得到的信息，会大幅削减试错成本，而且在某些行业领域里这种增益的效果还会非常明显。以小见大，事半功倍的事情，何乐而不为？
大数据企业，成为融资创收的高产地
根植于大数据核心技术，越来越多的大数据企业被融资。
创建于2014年的 Cazena，位于马萨诸塞州沃尔瑟姆。Cazena开发的大数据即服务产品可以让企业把基于云的数据湖和数据集市结合起来，用于配置和优化大数据系统，包括那些构建在Hadoop、Spark和MPPSQL技术上的系统。因为强大的技术系统，它已经吸引了大量的关注和资金，更在2010年被IBM以17亿美元收购。
在2015年5月正式发布的 Maana位于加州Palo Alto，被看作是可以很好地收集和分析由物联网网络生成的海量数据的公司。而被业务线所广泛应用的Maana Knowledge Graph，则是Maana开发的一个数据搜索和发现平台。这个系统构建在Apache Spark处理引擎上，能收集来自多个系统或者"孤岛"的数据，并将其转换为运营洞察。2016年3月，Maana在B轮融资中获得2600万美元。
位于加州门罗帕克的Aviso，创建于2012年。Aviso基于云的软件集成了一系列CRM应用。结合机器学习算法和投资组合管理技术，Aviso开发的预测分析应用软件能够帮助销售经理和销售代表优化交易、降低风险和精确销售分析。现在，不少销售机构已经将这套应用软件应用于改善销售预测流程。
变现，是大数据火爆背后的根本原因。共享经济时代，越来越多人选择大数据相关行业。先问一下，你认为自己，是以下三种哪一种？
a、头脑非常厉害的人
b、比较有头脑的人
c、离“有头脑”还差很远的人
《思维铺子》的读者，我猜绝大多数是c。
而其它很多专栏的读者，可能都是a或b。
查尔斯·布可夫斯基曾说：
“这个世界的问题是，聪明人总是怀疑自己，愚蠢的人总是充满自信。”
不过问题是，你如何确定，自己就是a、b或者c呢？
这篇文章，主要就讲：
· 你如何判断自己或别人的思考水平，是什么层级？
· 然后，你该如何思考「入门」？
· 思考，该如何提升？
01
什么是「思考」的入门？
首先，什么是「入门」？
上篇文章 我们说到：
在古代，你跪在师父前敬茶，师父让弟子把门关上，小声给你讲解本门修炼方向。
你终于找到了练武的方向，在师父前痛哭流涕。
连续做一件事，有了稳定方向，才能叫「入门」。
比如
· 自己的职业，该怎么规划？
· 创业做产品，除了产品，还应该做什么事？
· 感情出现问题，怎样想办法调整？
· 孩子不听话，怎么去引导？
···
你的人生，会遇到各种奇奇怪怪的问题。
但每次，是不是都乱想一通，根本不知道「思考」方向。
每个人都用手机拍过照片，但有90%的人根本不懂拍照该怎么「入门」。因为拿着相机或打开Photoshop修图，根本不知道该注意什么。
思考和摄影一样，也是一门包罗万象的技能。
那么「思考」，又该如何入门呢？
每遇到一个问题，该如何确定思考方向呢？
直接用『第一性原理』来想 ，你会立即顿悟：
思考，毕竟就是门 「技能」 （Skill)。
而技能，无非就是：
“ 面对某个领域，每次能固定通过什么「行为」，去作用什么「对象」，最终达成什么「结果」。 ”
比如：
· 游泳，是通过「划水-蹬腿」，作用于「水」，最终达到在水里「能前行-不下沉」的结果。
· 上篇讲的摄影，就是通过「构图-光影-颜色」（的调整），作用每张「照片」，最终达到「高级感-冲突感-故事感」。
那思考所面对的「行为」、「对象」、和「结果」是什么呢？
02
「思考」的入门？
先来看，要发挥「思考」这个技能，你需要通过什么「行为」（工具）？
来！跟着我，拿出一张A4纸，在上面画一条横轴。
分别标四个点： 「判断-观察-分析-整合」
这是人类思考的四种不同心智工具，每种你都很熟悉。
只是每个人，有不同使用倾向。
A、更倾向「判断」
你第一次去女朋友家，女朋友妈妈就自称“三分钟就能看透一个人”。
她给女朋友说，一见你，就知道你是个“老实人，工作有能力，但自信还不够。”
这就是 「判断」，目的是快速作出决策。
B、更倾向「观察」
你女朋友的父亲对妈妈的判断不削一顾。
而是通过这几天，观察你的作息和用餐习惯；刻意访谈你的父母、工作和朋友网络；搜索你的朋友圈，QQ空间记录等所有网路信息。
甚至…打电话给朋友，调查你近一年的所有出行记录、入住酒店情况等。
这就是 「观察」，目的是获取大量事实信息。
C、更倾向「分析」
你不经意间，知道了女朋友父亲的举动。
为此，你增加了和女朋友的谈话，更多了解了父亲小时候经历，以及特殊职业所带来的习惯。
然后你基本分析出，她父亲具有超强的控制人格；而母亲多年一直陷入这种争斗中；而你女朋友，则形成了“边界意识薄弱”的心理特质，做事没什么原则。
为此，你不仅看明白了每个人的心理，也分析出了三者的关系。
这就是 「分析」 ， 目的是看到事情背后更深刻的原因。
D、更倾向「整合」
「整合」的全称叫「整合思考」。
比如你现在，分析看明白了女朋友一家情况后，不是选择离开，而是去建立一整套关系结构。
你开始布局，“和女朋友之间应该保持怎样的关系？应该怎样帮助她实现自我成长？”
然后“你和她父母怎样建立关系？如何维持父亲控制感，但又在自己掌控范围内。”
最后，你搞定了一切。
这就是 「整合」，目的是搞定事情背后一整个系统。
这是横轴，「A判断-B观察-C分析-D整合」 。
普通人整天都是「判断」，厉害的人常常使用「观察」和「分析」，真正的高手会「整合」系统。
A→D，也就是心智工具从「低级→高级」的过程。
再看看下面这张图，是不是完美对应这四个阶段：
只用自己价值观作判断的人，都不可一世——愚昧山峰
而不断观察的人，其实是最低姿态——绝望之谷。
不断分析的人，更热衷追寻事物本质——开悟之破。
整合构建体系，模型的人——大师之路。
03
思考，需要通过一定「行为」，作用某个「对象」
「行为」刚刚讲了，那什么是「对象」呢？
厨师做饭的对象是“食材”；摄影的对象是“照片”；写作的对象是“文字”。
那思考的对象又是什么呢？
我们画一根纵轴，还是打三个点：「要素-关系-条件」
我们常常说， “每个人看问题角度不同” 。
这个角度，通常就是指这三者。
1、更关注「要素」
比如女朋友的事情搞定了，你成为了一名心理咨询师。
你有很多来访者，都出现了感情问题。
他们一来，往往都是指责，我“男朋友性格有问题”，他“整个人从刚开始到现在，完全变了。”
这就是关注「要素」，“男生a、女生b”，都是感情中，“人”这个要素。
2、更关注「关系」
男生a、和女生b之间，其实有很多中间的关系小人。
它们可能是彼此情感依赖c，也可能是相互学习成长d，也会是彼此疗愈对方曾经伤痛的e。
心理咨询师，往往更清楚：感情除了问题，很可能不是a和b什么问题。而是中间的c、d、e等各种小人，“生病或死掉”了。
这就是更关注「关系」。
3、更关注「条件」
「条件」是指外部的，限制性条件，通俗讲也可以叫环境。
比如一段情感关系的外围：
年入百万or年入十万、房子在二环or城乡结合部、在北上广深or五线城市、父母是控制狂or善解人意…
这些统统都是外部的「条件」。
它们往往不直接影响要素和关系，但却是让舞蹈能够顺利演出的舞台 。
刚刚说到的横轴A→D「判断-观察-分析-整合」，是从「低→高」的心智模式。
而纵轴1→3「要素-关系-条件」则是你看问题的「局部→整体」 。
OK，我们用一个例子，把整个 「思考坐标轴」 串起来：
你开发了一款智能烤面包机，该怎么推向市场呢？
如果只是躲在实验室，不断 观察（B1) 、 分析(C1） 并改进面包机本身，这就是理工科思维， 更关注「要素」本身 。
而你的秘书提醒你，应该多关注面包机和用户之间的关系。
所以你们开始调研（B2），国内其实有500万烘焙爱好者，比如很多宝妈，他们更享受烘焙本身乐趣，更愿意每次拍照发朋友圈，而不是真正想吃。
所以经过分析，你们发现了一个洞见：
在烤箱内，放置摄像头。 让烘焙爱好者，能够获得面包从发酵到嘭一下烤好的全过程。
最终，你们设计出全世界第一款带摄像头的烤箱。这就是海尔的智能烤箱T3。
但思考这些还不够。如果你要足够说服投资人，还得去研究市场规模有多大？
国内烘焙行业和人群规模的发展有什么？
在5G时代，你们的产品是不是搭上了物联网这趟高速列车？
这些，就是你在思考「条件」。
04
恭喜你，得到了一张「思考全局地图」，也是思考的说明书。
不过你最关心的，是这个说明书该怎么用呢？
一、你能一眼看穿对方的认知水平
·天一冷，你妈让你穿秋裤？
这是什么？ A1「判断-要素」 ——用自身感受或观念，去判断对方是不是冷。
·你找工作，父母硬是给你安排一份稳定工作，并且给你权衡利弊，分析一大堆理由。
这是 A1和A3「判断-要素&条件」 。
·大学生Green在面试做自我介绍时有点磕磕绊绊，面试官Blue没有立即做出判断。而是通过更多提问，看看学生Green到底是“不够自信”还是“准备不充分”。
这是B1「观察-要素」
·而如果面试官Blue发现，最近自己主导的很多常面试，对方都很紧张，没有发挥应有水平。
她通过统计调研，最终分析出——是自己开场提问方式，以及一些强势的肢体动作，以及室内的光线给了面试者很多压力。
为此，她重新调整了面试方案。
这就包括了 B2、C2、C3和D2 ，她在不断思考自己，面试者，以及环境之间的关系。
理论上，越往横轴纵轴箭头方向的，每思考一个问题所宫格更多的，思考当然就越全面和深入。
二、训练不同门派的思维模式
不过，也请不要误会。
这个 「思考地图」的用法，不是让你每遇到一个问题，都需要从A1到D4把十二宫格都都过一遍。
你点个外卖，不可能把方圆5km所有店铺都统计分析一遍吧。
而面对不同事情，更好方式其实是从一个点，就是一个宫格开始，然后辐射到周围几个宫格，确保把问题解决就行。
比如 产品经理做一个产品，最开始的点，一定是B1（观察痛点） ：
1、观察一个痛点，并通过调研分析大致准确（B1→C1）
2、最快时间设计出MVP，去看看是否验证此前猜想的关系（D1→C2)
3、收集反馈，整合所有需求，最终确定你家产品的方向（C2→D2→D1)
这些不同的路径走向，当然就是不用门派，所提倡的思维模型。
三、开启思考大门
横轴往右，纵轴往上，这些都是你思考方向。
有了方向呢？还不够，还可以深入。
就像一般人的爱情，都是“搭讪→聊天→见面→看→酒店→谈恋爱→求婚→结婚→生子”。
但是你可以把每个环节都做到极致啊。
思考也是一样，每一个环节，都可以更深入下去。
比如如何更深入了解一个人呢？
你刚认识女朋友，HR面试一个公司重要岗位，都需要这个技能。
那就是B1「观察-要素」。
观察，其实都有很多方法，比如调研、提问、像FBI那样侦查。
而要素，比如了解一个人，则要看TA的需求、动机、认知边界、存在感等等
所以，未来很长很长时间，我都会根据这个最基础的地图，把「思考」这个门类逐渐展开。
让你逐渐建立立体化的思考框架。
05
后面的话
最后，看看为什么大师会说那些金句：
威廉·詹姆斯曾说：
“很多人觉得他们在思考，而是实际上只是在重新整理自己的偏见。”
这基本都是在A1和A2区域「判断-要素&关系」
村上春树曾说：
“这个世界大多数人都不思考，不思考的人也不会发觉这个真相。”
其实就是因为思考作为一项复杂技能，就像摄影、写作，多数人都没有掌握。
用脑想事情≠思考
身边太多人都不思考了，每次都好想拿个空酒瓶，使劲敲一下。
“长这么大个脑子，为什么不拿来用”。
但是，忍了。
反正大多数人都不思考，我们就享受他们不思考所带来的苟且红利吧。
End
“金融 科技 和产业不能是‘两张皮’”“金融业本质不能变”“强监管并不是说金融 科技 行业发展到头了”“金融和 科技 的深度赋能是我们通向美好世界的一个必由之路”……12月17日，在2020南都金融高峰论坛上，来自学界、金融业界、创投业界的嘉宾，围绕“重塑与嬗变—— 科技 驱动 金融业赋能双循环”主题进行了一场头脑风暴，金句频出，他们分别从产、学、研角度阐释了金融 科技 等现代技术对金融业的赋能作用，从中或可管窥未来金融业发展的美好愿景。南都金融高峰论坛，是南方都市报自2012年举办至今的金融年度高端论坛，是华南地区持续时间最长、规模最大、规格最高的金融峰会，今年已是第九届。今年的论坛，南开金融（广东）首席经济学家论坛及广州金融服务促进会提供了合作支持。
“重塑与嬗变—— 科技 驱动 金融业赋能双循环”主题圆桌研讨
疫情激发金融行业加速拥抱金融 科技 ，双循环格局下还有哪些新思路、新机遇？中山大学岭南学院院长陆军教授认为，当前形势下，金融 科技 发展的机遇在于更多、更深地和传统金融机构合作，孕育出新业务形态。他表示，“一带一路”、RECP协定都将是金融 科技 赋能实体经济、推动经济“双循环”发展格局的重大机遇。
现场嘉宾主要以保险业为例，探讨了金融 科技 对业务的“加速”作用。“大数据时代精算师还能干什么？过去精算师主要精力是做假设，本事体现在把假设做得准一点，模型一个一个套就可以了。现在有了大数据，依然需要精算师做假设，但这些假设的依据更充分了。”中山大学岭南学院、政治与公共事务管理学院双聘教授申曙光从技术对精算师业务的改造出发这样阐释道。
“以医疗 健康 为例，医保数据覆盖了过去多年广东全省居民的就医情况，已知所有男性治疗心脏病的数据，已知做手术、用药、费用等数据，通过一定模型就能比对出结果。这说明精算的基础已经发生了重大变化，它一定会影响定价，一定会使定价合理化、精准化、个性化发展，对渠道费率将有直接的影响。这也是在重大疫情面前，保险公司依然能有所增长的抓手——移动互联网、大数据、人工智能改造了销售渠道。”申曙光总结道。
从保险业实战角度出发，明亚保险经纪广东分公司总经理李苑兰分享了疫情期间加速数字化转型的经验，验证了前述申曙光教授的观点。她介绍称，疫情促使业务方式敏捷转型，从营销团队管理、产品研发到销售保险业务全流程都在往线上转。“只有这样，整个行业还能够维持一定的增长；也因为这样，整个保险行业在民生保障这一块我认为今年做得非常好。”她这样表示，“今年也因此涌现出了很多企业，实实在在地提供给客户更精准的服务，提供给不同层级的客户更广泛的服务。”
金融 科技 如何推动金融业深度嬗变？知名 财经 学者、创投专家/如是资本董事总经理张奥平提出，按行业发展周期来看，金融行业的数字化转型目前来看仍是处于初级阶段，伴随 科技 的改变，行业的功能和属性是否会变？在场多位嘉宾均认为，金融业仍将恪守本质不会改变。
南开大学金融学院副院长/南开大学金融 科技 研究中心主任刘澜飙指出，数字化和 科技 可能会改变具体的金融业务和实现这些功能的形式，也会改变金融机构去开展业务所能够影响或覆盖的范围，但金融业本身的功能、属性会不会嬗变。
北京大学数字中国研究院（华南）院长助理傅瑜也认为，数字化是一个工具，而不是一个战略，不可能改变金融业的属性和功能，它解决问题本质上是降本增效。比如用大数据和区块链、物联网技术解决征信成本过高、信用识别难度大的问题，解决了实体企业成本高和融资难的问题。
实际上，2020年是金融 科技 监管剧变之年，一系列监管政策出台让金融 科技 行业绷紧神经。强监管要监管什么？如何有效风控？傅瑜博士的看法是，金融 科技 和产业不能是“两张皮”。她解释称，金融的创新解决了交易的问题，保险的产生解决了航海运输的问题，信用通证的出现解决了全球贸易的问题，金融的创新一定要和产业结合在一起，它来源于产业，并且服务于产业，这是一个根本点。
此外，广州乡村振兴基金副总裁/广州绿色金融协会副会长曾宇提供了一种金融业数字化转型的思路，他认为应从供给侧结构改革的方向思考转型路径，如“金融+ 科技 ”双向人才的培养，可能成为接下来一段时期。高校学科建设的一个重点方向。
乌镇世界互联网大会刚结束不久，最吸引人眼球还是那“老两样”，除了互联网大佬饭局上的各种八卦信息，剩下的就是大佬们“段子手”级别的金句了吧反观实业界大佬，这些人在互联网上就显得低调了许多，但低调也是实力派，实业界大佬用行动证明，自己平时只是低调了一些，其实说起金句同样信手拈来。
这不，在本月19日召开的“苏宁智慧零售大开发战略大会”上，中国地产圈300个大佬齐聚南京共同探讨合作事宜，大会上的实业界大佬们同样金句连连。比如苏宁集团董事长张近东说“冬天来了，春天还会远么”，这么多实业界大佬齐聚南京开大会，不发生点什么怎能对得起观众别急，且看笔者为您详细解读。
智慧零售牵手地产商，开启优势互补生态战略举措
寒冬时节，众多地产商齐聚南京，目的在于与苏宁共同探讨智慧零售新模式，携手打造命运共同体。而这一命运共同体的诞生，则离不开苏宁提出的智慧零售。
不得不说，此次苏宁牵手国内众多地产行业巨头，是一种优势互补的战略举措，双方凭借各自的优势，足以让此次合作达到完美的共赢目标。
首先，无论是零售界的苏宁还是地产商，双方均拥有强大的商业实体经济命脉，且对线下运营均有着丰富的经验。经过多年的发展，苏宁已经拥有较为成熟的线下实体商业规模，目前在全国已经拥有4000家左右的店面基础，到2020年，苏宁各种业态店面将突破2万家。而从线下运营经验来说，无论是线下实体商业起家的苏宁，还是扎根线下实体的地产行业，双方的运营经验优势不言而喻。
其次，苏宁与地产商均有着共同的发展目标，那便是持续赋能线下实体商业。苏宁在经过“+互联网”和“互联网+”两个阶段的变革之后，将原有的线下资源和能力拓展到线上，开启数据化运营。再让融合后的互联网技术反哺线下，对线下实体的业务流程进行改造和优化，实现线上和线下的融合运营模式。
显而易见，提出智慧零售的苏宁，对线上和线下商业的布局同样看重，而线下实体商业又是苏宁智慧零售解决方案最终落地的平台，通过这套解决方案的全面铺开，可以实现苏宁赋能线下商业的目标。而对地产商来说，利用线上资源赋能实体商业也是其改革非常重要的一个方向。
以苏宁智慧零售解决方案为核心，实现实体业态场景赋能地产商目标
正如苏宁集团董事长张近东在大会上说：“苏宁智慧零售解决方案就好比方便快捷的 *** 作系统和量身定制的APP应用”。这一构想的背后是苏宁智慧零售的本质和赋能之道的高度概括。
先看苏宁智慧零售的本质。透过苏宁智慧零售的本质，我们可以窥见这套智慧解决方案被视为手机 *** 作系统的缘由。众所周知， *** 作系统与手机是相辅相成的关系，有了手机的承载， *** 作系统才能发挥其功效，同时 *** 作系统也是手机“裸机”上运行的最基本的系统软件。有了这项基本的系统软件，其他手机软件才能在手机上正常运行。
而苏宁的智慧零售系统解决方案，利用的是大数据、云计算、物联网等方面的领先技术，将这些技术贯穿到零售业的各个流程、环节和场景当中，形成一套完整的零售行业解决方案。有了这套技术方案的扶持，苏宁的开店计划就得以快速铺开。例如，借助苏宁的数据金矿系统，能够针对购物中心的社区人群进行大数据挖掘和分析，提供精准营销方案，实现商业的高效运营目标。
因而，借助地产商们良好的商业实体基础能力，并将这些地产商业实体比作手机硬件，那么苏宁的智慧零售解决方案就犹如手机里面的 *** 作系统，两者结合共同实现实体商业的良好运作。
再观苏宁智慧零售的赋能之道。通过漫长的时间摸索，苏宁走出了一条自己的智慧零售之路，在苏宁全场景互联和多业态的并发下，通过技术推进和数字化打造融合渠道，不断延伸出新的产业实体形态。苏宁的零售产品涉及10种零售业态，覆盖生活的方方面面，进而形成苏宁的零售新模式。
而根据苏宁智慧零售的生态布局，不仅在渠道上实现线上资源共享，还能集合各类业态开设购物广场，为线下实体商业提供定制化的业态模式。正如苏宁集团董事长张近东所说：“零售业态的重塑与再造，将线上全品类和线上各场景有效匹配，开启零售业态的3D打印时代”。
如果把苏宁的各种实体业态如云店、母婴、超市、体育等专业店面比喻成手机APP，那么这些APP就相当于地产行业的个性化手机APP，通过大数据挖掘用户信息，可以在商业运营上为用户提供精准化的商品和服务。
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