当一个时代浪潮汹涌而来时，能够坚持理性看待和分析问题的精神是难能可贵的。

        维克托·迈尔·舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出，在大数据时代，我们处理数据的理念要完成三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。大数据的力量如此耀眼，但我们必须避免被它的光芒诱惑，并善于发现它固有的瑕疵。

        情况一：忽视小数据

       19世纪60年代，日本人非常重视中国石油行业的发展。在中国官方对外播发的宣传中国工人阶级伟大精神的文章和照片中，日本信息专家逐渐摸清了中国 大庆油田的具体方位、规模及产量。从而设计出适合中国大庆油田的采油设备，做好了充分的夺标准备，最终获得巨额订单，使西方石油大国目瞪口呆。小数据仍然会在一个相当长的时期内发挥重要作用。但小数据通常是弱信号，出现的频次低，往往被决策制定者们忽略。

        情况二：误用大数据

        如果我们问理发师，我们的头发是不是应该修剪一下，可能他甚至会让我们换个造型，无论抽查多少理发师样本，结果都是这样。我国企业正在摒弃以往“闭门造车”的管理模式，主动引导消费者群体参与其业务流程管理中的各项活动，并根据互动反馈完成产品优化创新。同样的，企业面向顾客的问卷调查中，顾客的意见我们是不是就该全盘接受呢？在经济生活中，人本质上还是自利的，他人的理性并不能成为我们的理性。很多调查结果的产生可能只是利益相关者希望通过企业这 方面的改变获得更大的利益。

        情况三：因果倒置

        许多喜欢健身的人会选择游泳作为他们的塑身方式，理由很简单：游泳运动员的体形都是那么匀称协调。而事实的情况是，由于运动员们具有那样的身材体形，他们才会游出常人无法取得的成绩。另外，报刊上经常会有文章证明，良好的员工激励会创造更高的企业利润。果真如此吗？是不是因为员工所在的公司经营得 好，才使得员工积极性更高呢？对数据间的因果关系不是必须首先厘清的。

       情况四：错误因果

        一位企业地区负责人，他将员工中最不积极的3%送进一个激励培训班，想以此来促进企业员工的积极性，下次调查时果然这些人中的一大半都不在最差的 3%中了。可是，是激励班效果突出呢，还是仅仅因为原先那3%发挥失常绩效不高而现在恢复正常了呢？不论企业的利润、高层的领导能力还是员工的绩效水平， 都不是常量，而是一个波动的过程，在低谷处即使没有外力作用也会回归均值。企业不能盲目地为提高的一点点绩效而欣喜，因为背后可能是不相关的成本付出和毫无意义的员工劳动。

        情况五：看不到的因果

        当海量的数据被企业所收集，当大数据的思想被应用到实践中去，一个尖锐的问题摆在我们眼前，如何看出数据的相关关系呢？很多数据不会以一种正相关或者负相关的简单方式存在。这时我们仍然需要运用“经验—猜想—验证”这一总结因果关系的经典流程。虽然这一时代“数据为王”，但人的价值就在于其基于对企业现象深刻理解所提炼出的关键要素。

        当一个时代浪潮汹涌而来时，能够坚持理性看待和分析问题的精神是难能可贵的。

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