在充满不确定的时代，我们该如何自处？

先讲一个故事： 很久以前，在某个王国里，大家都不穿鞋。有一天，国王出巡被石子扎破了脚。于是，国王下令：全部国土都铺上牛皮，以消除自己可能被扎破脚的不确定性。 接到命令的大臣认为这不现实，同时也没必要。他建议国王，与其给全国的土地铺上牛皮，不如用牛皮将国王的脚包起来，这样，外在的不确定性就被消解了。 的确，不论是人生还是企业，我们都无法消除掉所有外在的不确定性，所以，我们要学会让自己变得强大起来，在“反脆弱”中不断成长。 今天我们就来讨论下：在充满不确定的时代中，我们要如何自处？ 一、“不确定”是必然的 凯恩斯最大的贡献之一就是区分了风险和不确定性。所谓风险，是知道会发生什么，只是发生的可能性是随机的，是有一定几率的。比如掷骰子，我们知道结果肯定是六个数字中的一个，且每个数字出现的可能性为1/6。 但是，不确定性是我们不知道将会发生什么。因此，相比于风险，不确定性让我们更加恐惧和不安。凯恩斯说：“我们的大多数决策可能起源于动物精神——一种自发的而不是无所事事的冲动。”基于“动物精神”的人类本性会导致很多的不稳定性。 在经济学领域中，我们大多是在追求最优化，但是在一个充满不确定性的世界中，面对任何事情，能够获得的至多是一个最优解区间，不可能有唯一最优解。 比如让你在拥有确定的10块钱和有10%的概率获得100块钱两个机会中做选择，哪一个才是最优的，很难界定。因此，不论是个人还是企业，优先追求的并不是“最优化”，而是存活，要想办法活的更久，活的更好。那么，什么是最好的存活理论呢？ 举个例子，你知道“是谁造的船吗？”——我们都想当然的以为是人类设计了船只，诚然，船只的出现离不开人类的创造，但是人类的想法是千奇百怪的，也许我们的祖先曾经设计过各种各样的船只类型，但是，现在我们能够看到的、能够在水上正常行驶的船只，是被大海筛选出来的、能够真正在海面上存活的船只。这就是适者生存的存活逻辑，最好的存活理论。 二、切换视角，从不确定性中看到确定性 不确定性存在的根本原因是我们对信息的掌握不充分，世上的诸多事情都有其特有的规律，只是我们对它们了解太少，因此看不到这种规律。随着我们对某件事情的认识越来越丰富，确定性也会随之增加。 面对不确定性时，我们应该提醒自己它不是绝对的无序，也不应该像一只无头苍蝇那样去生存。我们首先需要做的是提升自己的认知，不论是微观层面还是宏观层面，认知越丰富，面对世界时的确定性也会越强。 尽管复杂系统很难预测，但是生命往往会在复杂系统之上显现出相对确定的形态。组成人体的细胞多达50万亿，这些细胞每时每刻都在发生反应与变化，其中当然有很多的不确定性，但是人的行为又具有相对确定性。7岁换牙，12岁青春期，40岁中年危机……所以，在充满不确定性的人生中，仍然有很多确定的事情，我们要学会在面对复杂事件时切换视角，找到相对确定性。 同样的，大数据时代，我们周围更是充斥着各种不同的理论、知识、信息和噪音，数据爆炸式增长和科技高速发展所带来的冲击，加大了未来的不确定性。美国哲学家杜威曾说，对确定性的追求是人类亘古不变的需求。当我们接收的数据和信息越多，面临的选择就越多，如若不善于过滤、挖掘和处理，对各种决策就可能会造成负面影响，当然也会放大我们对未来不确定性的恐惧。 因此，对于企业管理者而言，既要学会拥抱不确定性，同时也要找到终极意义或终极使命，为自己找到一种宏观确定性。 三、数据驱动决策或成未来趋势 从数据决策角度讲，数据能让你了解一些以前根本都不知道的事情，除了本身质量的问题，数据不会说谎，通过大数据挖掘进行量化分析有助于精细化管理和运营，这是大数据思维的核心所在。未来大数据思维在各行各业的渗透和如火如荼的大数据系统建设不亚于一场数据爆炸时代的管理变革“启蒙运动”。这场运动由互联网企业发起并逐渐繁荣，当大数据思维在传统企业、机构和政府普及并落地应用之时，很可能就是通用人工智能时代的开始。 现阶段大数据领域更注重数据采集、数据存储、基础计算和可视化等层面，唯独数据挖掘建模和决策支持尚未展开深入研究和对接，这是大数据难以落地的根本原因。我们大多数人决策其实是靠感觉、个人经验或别人建议，少部分人会亲自对报表等小数据进行客观数据分析。 而大数据为我们提供了一种更加可靠的决策支持，毕竟数据不会说假话。大数据本身不产生价值，大数据的根本用途是利用大数据挖掘分析对我们的决策提供规律、知识和经验等科学依据，客观上减少面对未来决策的不确定性。 比如：当我们不知道哪个渠道的用户转化成本最低？哪个渠道的用户转化率最高时 图1：诸葛io之SEM优化 比如：当我们不知道产品改版后是否对业务增长有所提升时 图2：诸葛io之产品改版评估 比如：当我们不知道用户进入产品后，是如何使用我们的产品时 图3：诸葛io之用户行为路径 总之，我们面对的是一个充满不确定性的世界，只有拥抱不确定性，关注自身发展，以数据为认知提升的载体，以更低的成本，更高的效率，为商业价值的实现找到一个最优解区间。 -八大数据分析模型- 八大数据分析模型之——用户模型（一） 八大数据分析模型之——事件模型（二） 八大数据分析模型之——漏斗分析模型（三） 八大数据分析模型之——热图分析模型（四） 八大数据分析模型之——自定义留存分析模型（五） 八大数据分析模型之——粘性分析（六） 八大数据分析模型之——全行为路径分析（七） 八大数据分析模型之——用户分群模型（八） PS：要了解更多数据分析具体的技巧、方法论及实战案例，点我领取 诸葛io，你身边的数据驱动教练 欢迎添加微信：zhugeio2016一起探讨交流

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