01.保持数据冷静
大数据时代，数据工作者经常说要用数据为业务赋能。不停的给业务人员、管理者、CEO述说着数据的重要性和超人能力。在过去十多年的数据产品工作经验中，我的工作就是把数据组织成资产，转化为能解决用户痛点问题的数据服务。
现在很多企业用数据确实还处在1.0时代：将数据指标通过BI报表或可视化大屏透出呈现，供管理者对业务发展情况做出判断和决策。
那些率先进行数字化转型的企业，则努力的向2.0时代迈进：将企业的核心业务，加上数据引擎，实现更高精细度的经营和管理。
而大多数传统企业则远远没有发展到数字化阶段，有些企业刚刚完成了IT信息化建设；有些企业深陷在数据治理的泥沼中难以自拔；有些企业连业务信息化的建设都处于做一半丢一半的迷乱状态。
基于以上种种，企业数字化建设任重道远，有大量的基础建设和教育工作是值得投入和需要正确宣教的。
不过今天这篇文章倒不是述说该如何进行数据化建设，而是让数据工作者或业务人员或管理者，意识到数据并不是万能的：我们确实需要大数据赋能，但是不能迷信大数据。
02.为什么这么说呢？
一个在某领域拥有多年从业经验具有高敏感度的专家，他的大脑根据直觉做出决策的准确性在80分的话，
当前的大数据技术根据能采集到的所有数据信息输入到知识网络中，输出决策的准确性大概就在60分，
而仅有1-3年工作经验的普通基层员工，在信息不对称、行业经验弱、自主思考少等众多不利因素的干扰下做出决策的准确性可能就只有40分。
现有企业组织中人才比例往往是20%的领域专家和80%的基层执行者，所以企业确实需要利用60分的大数据技术帮助80%的40分能力者提高到70分水位，把20%的80分能力者提升到90分水位。
所以有非常多的企业CEO们在了解到大数据人工智能在企业降本增效方面的价值作用后，大刀阔斧的制定了数字化转型战略。
但是在数据战略制定并执行的过程中，管理层们如果过分相信数据而降权专家意见，或领域专家们偷懒放弃自己的直觉判断而完全让位听从于大数据，公司的决策准确性就会整体退化到60分的结果。
03.奈飞的数据案例
有很多利用大数据快速成长起来的企业，发生了被大数据反噬的情况，我们来看下奈飞的案例：Netflix美国奈飞公司，是一家会员订阅制的流媒体播放平台。
《奈飞文化手册》曾经是互联网管理者必读书籍。当然，直到现在，奈飞“自由与责任”的企业文化仍然打动和鼓励着我。
比起它在文化上的塑造创新，更被商业世界记住的是它颠覆了人类影视消费模式。在这个变更中，数据起到了最核心的作用，可以说，奈飞是数据驱动业务的全球最优秀实践案例。
奈飞将一切业务数据化。2018年时奈飞每天就会产生一兆以上的日志数据。
根据海量用户的租借、观影、评价等数据，计算出用户的观影偏好、周期、类型等特征，构建出个性化的观影推荐系统，目前已有75%的用户会直接选择系统推荐的节目；
通过数据分析洞察确定新剧集的题材、导演、演员等关键要素以保障影片与受众的匹配性，例如《纸牌屋》就是奈飞通过大数据决策制作的第一步作品；
并通过实时数据来判断剧集可行性和调整接下来的剧情走向，打破了传统内容市场依赖创作灵感、制作经验和市场调研的传统模式。
“奈飞的每一个决策，小到封面的调色，大到个性化的市场策略，原创内容的决策，所有的一切都是数据驱动的。”数据文化使得奈飞有一半的员工在日常工作中都能利用数据来帮助做业务决策判断。
但在2022年，奈飞因为用户流失、裁员等负面消息，公司市值蒸发两千多亿美元，一夜回到解放前。种种迹象表明，奈飞可能正在走下神坛。
大数据正在影响、侵蚀编剧们的独立创作意志，奈飞的内容创作开始受到大数据的反噬：
1. 根据大数据洞察 “快节奏、高强度的信息密度”来指导的内容创作上映后口碑不如人愿：笑点密集但浅尝辄止，内容和节奏都落入俗套。
2. 用户数据的轻微波动都可能影响内容的命运，使得很多创作半途而废。
3. 缺少能做出长期耐心好内容的创作环境，很多剧情无法收线草草收尾，高开低走。
04.真正重要的
冰冷的技术始终不应该代替人脑，特别是需要高度创造力联想力的思维判断工作。
不断更新的技术，不管是过去的信息化、互联网技术，还是现在的云计算、大数据、人工智能技术，都应该是人的辅助工具，为人所用，而不是代替人做决定。
对于人来说，不能放弃自己做决定的权利，这是人之为人的本质区别。
不妨回头想下，我们每天都在用的娱乐、资讯、社交类的APP，是用算法推荐取代了人的自由意志，还是提供给人做更准确选择的自由？
在数据产品上，不应该设计一个数据决策系统，而应该是数据辅助决策系统……
人工智能时代下的能力培养，应该关注的是高级思维能力，例如想象、创造、联接、预见、共情……
不是记忆力、执行力、耐劳力、反应力…，因为这些能力机器也可以做得到，并且做的非常好，一点也不会出错。
大学教育的本质是教会具有独立思考能力的人，而不是记忆力执行力很强的机器。
所以我们要把自己活得越来越像个人，而不是和机器竞争谁更像台机器。
低水平的重复劳动，确实有被机器替代的危险。
在商业世界中，说的直白残酷一些，大多数企业需要的并不是员工，而是岗位（这固然是不对的，会造成员工的身份认同危机：我就是我的岗位，但这也确实是现代管理理论下的实际结果）。针对某个岗位职责来看，如果人能做得好，性价比高，就招聘人；如果机器能做得好，性价比高，就采购机器。
企业中80%的基层岗位基本上都是一个普通职场人，经过上岗培训后就能逐渐胜任的岗位，因此企业招聘这80%的普通员工时并不在意也并不需要每个员工的个性。很有可能，并不需要太久，人工智能就会发展到可以用机器取代人工，胜任岗位要求的程度。
关注媒介投公众号
