我們生活在一個不確定的世界，這是人類一直面對的重大挑戰(zhàn)。隨著世界變化越來越快，不確定性明顯增強了，數(shù)據(jù)變得越來越多，我們不得不提升自我認知和適應能力?！稊?shù)據(jù)化決策》給我們提供了有效且易用的工具，它已經(jīng)被譯成4種語言出版。作者從方法論高度，重新定義了量化分析，并且用大量示例講解了如何針對具體情況采用合適的量化方法，形成我們的常識，通過這些簡單方法就可以有效減少不確定性。《數(shù)據(jù)化決策2.0》介紹了基于網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)收集和分析的決策方法，相對前一本，這本書需要更專業(yè)的分析工具，能夠得出更準確細致的結果。

這兩本書的主題是大數(shù)據(jù)時代的量化決策方法，屬于決策科學。第一本書給出的方法需要一些創(chuàng)意思考，但是使用起來很方便，只需要紙筆就能完成。比如古希臘人可以通過兩地距離估算地球的周長，費米用一些碎紙片大致估算了第一個原子彈試爆產(chǎn)生的威力。有很多有趣的竅門是非常有用的，你可能以為艱深不可高攀的理論問題，就被作者輕易化解了。比如，作者提到了一個5人法則，就是通過統(tǒng)計學的簡單計算完成快速量化分析的最佳例子。如果公司業(yè)務需要更多采用遠程辦公，我們需要考慮每個雇員每天花在通信上的平均時間有多少。如果不需要太精確的結果，我們便無需對全體員工進行調查，只要隨機選擇5名員工詢問即可。假設得到的各是30分鐘、60分鐘、45分鐘、80分鐘和60分鐘，那么可以斷定所有員工用時的中位數(shù)有93.75%的可能是在30和80之間。你可以據(jù)此進行決策而不必擔心有太大問題。因為極少數(shù)員工的用時會離這個中間值很遠。這種方法比小樣本抽樣還要簡單和省時，如果你想要結果更準確一些，可以再多選幾個樣本，但是結果的準確度提高并不大。

生活中很多時候需要這種不追求過于精確的判斷的場合。通過簡單的計算和分析，就能幫我們進一步確定工作方向，而我們手中的數(shù)據(jù)通常足夠用來做這種分析。盡管如此，是否要進行量化分析，還是需要思考的，因為無論是構思一種巧妙的簡單量化方法，還是動用大數(shù)據(jù)收集分析軟件做分析，都有成本和收益方面的考量。我們之所以這樣做，首先是為了減少不確定性帶來的損失。作者給出了5個步驟，先定義需要決策的問題和相關的不確定因素，確定自己現(xiàn)在知道什么信息（數(shù)據(jù)），計算收集其他必要信息的價值和成本，然后選擇將有關量化方法用于具有高附加值的量化中，做出決策并采取行動。

對于要求更高的大數(shù)據(jù)分析，比如精確度、即時性高，現(xiàn)在已經(jīng)有了非常好的算法軟件，可以隨時監(jiān)測和抓取網(wǎng)絡上留下的具有洞察價值的信息，而且這些信息是公開的，一般不存在網(wǎng)絡爬蟲抓取私人信息那樣的法律或倫理沖突。目前已經(jīng)有不少機構通過這種量化分析改善決策方式并獲得了競爭優(yōu)勢。比如，紐約警局的臉書監(jiān)測小組能夠利用臉書中的信息，在沒有任何目擊者的狀況下，追查幫派斗爭中殺害無辜青少年的犯人并將其定罪。印度國產(chǎn)通信軟件Hike Messenger采用精準的社交媒體分析工具，將分析結果反饋給產(chǎn)品研發(fā)部門，用以開發(fā)新的功能，只用了不到3年的時間，用戶數(shù)就超越臉書成為排在WhatsApp之后的受歡迎的通信軟件。2016年，融文集團通過分析社交媒體信息，準確預測了英國脫歐公投的結果，以及特朗普在大選中的勝出。而傳統(tǒng)的民意調查則獲得的是相反的結果，這表明網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)分析能夠更準確地分析這類復雜局勢。

我們生活在一個被公開數(shù)據(jù)淹沒的世界，但大量的數(shù)據(jù)仍然被忽視，這是一個尚未被充分關注的巨大“金礦”。網(wǎng)絡改變了我們的生活方式，但人們使用的決策方法仍停留在過去。我們有必要結合這兩本書提供的決策方法論，通過簡易快速低成本方式先對問題做一個初步分析，明確重點和難點，必要時，集中算力資源，借助大數(shù)據(jù)算法軟件對那些關鍵環(huán)節(jié)或信息進行即時收集和分析，提高決策的準確度和效率。