《將來簡史》的「數據主義」——企業運做就是一套數據算法！

「人類正逐漸將手中的權利交給自由市場、集體智慧和外部算法，部分緣由就在於人類無力處理大量的數據。」 近兩年，一本全球矚目的《將來簡史》，對人類將來作了深刻的分析和探討，認爲「數據主義」將是人類歷史的下一個落腳點。將「數據」上升到整我的類信仰的高度，也在全世界範圍內引起了普遍的討論。

那麼，「數據」緣何有如此之高的歷史地位？接下來的「數據主義」運動，能給咱們企業信息化建設和數據化管理帶來哪些思考？人類在算法面前還能扮演什麼角色？這篇文章，筆者將和你們分享一下本身的思考。

1、數據主義和算法時代

一、數據主義的由來

14世紀至17世紀期間，歐洲大陸的文藝復興運動，將「人文主義」信仰帶進了人類社會。在此以前，因爲人類認識和改造天然的能力極其有限，神和上帝就是權力的中心，圍繞神和上帝構建起來的宗教和封建王國長期統治着人類世界。

隨着新興資本主義的發展和城市的崛起，人們逐漸改變了對本身世界的見解，人文主義開始宣揚人類自由、平等，強調人類對世界的價值和意義。在此後的幾百年間，兩次工業革命開始讓人類真正可以掌握本身的命運，再一次強化了「以人爲中心」而非「以神爲中心」的人文主義世界觀。

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然而，好景不長，剛剛認爲本身已經征服世界的人類，漸漸發現本身正在失去對世界的控制權。大數據和人工智能領域的長足進步，更強化了這一認知。

「數據主義」認爲，信息技術和生命科學的發展，逐漸將整個宇宙都簡化爲數據流，任何現象和實體的價值都在於對數據處理的貢獻，均可以歸結爲算法。而在這個由數據算法構成的世界裏，人類的價值和做用將被逐步削弱，直至消亡。

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二、萬物皆算法

計算機是數據算法的集大成者，從圖靈測試開始，到

Alpha

Go打敗人類圍棋手，人們逐漸造成了一種思惟定式，就是算法能夠模擬甚至是超越人類行爲。然而，「數據主義」認爲，人類的一切情感、意識及行爲，自己就是天然選擇留存下來的高級生化算法。

咱們用一個簡單的場景來理解下「算法」的含義：

下午2點，有點犯困的Tom來到咖啡機前，投入5個1元硬幣，按下按鍵，1分鐘後就拿到一杯香氣四溢的美式咖啡。喝完咖啡，Tom抖擻了一下精神又回到了工做崗位。

在這個場景中，你看到了哪些算法？

咱們一般所說的電子/機械算法，是指對計算機或機器輸入指令，並獲得相關輸出的過程；在這個場景中可能包括：

• 咖啡機識別了5個1元硬幣，進入待機狀態；
• 咖啡機識別了Tom的選擇，並根據要求啓動了美式咖啡的製做流程；
• 製做流程中的一系列自動化操做；

除了這些，咱們容易忽略的是另一些算法，不一樣的是，這些算法的載體是人的身體和長期以來造成的意識，它們一樣有輸入（因）和輸出（果）：

• 胰島素的做用使午餐後經歷了一個血糖急劇上升又迅速降低的過程，血糖的迅速降低讓人感受沒有力氣，昏昏欲睡；
• 咖啡能提神已經成爲大多數人的共識；
• 下午兩點仍是上班時間，Tom必須儘快回到工做崗位；

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在這個案例中咱們能夠看到，除了已經設計到咖啡機中的各類電子和機械算法，人類自己就是一套複雜的算法體系，這是人體經過長期進化造成的生化算法。固然，人和人之間的長期協做，又造成了各類各樣更加複雜的社會算法，好比「一杯美式咖啡=5元」！

三、算法的更替

在人文主義主導的幾百年歷史進程中，人類憑藉自身的感情、意識和行動，逐漸征服了世界。人類值得爲此感到驕傲！然而，這只是歷史。

生命科學的進展，逐步揭開了這些感情、意識和行動背後的算法邏輯，人的選擇不是生物預設就是隨機，沒有哪塊是屬於人類能夠本身掌握的「自由意志」。實驗室中，生化算法再也不是高深莫測的學科：

• 只要掃描人腦，就能在受試者本身有所感受以前，預測他們會有什麼慾望、作出什麼決定；
• 只要使用藥物、基因工程直接對大腦進行刺激，就能操縱甚至控制人的慾望；

值得注意的是，由於自身處理能力有限，人類正在經過各類方法，將已經掌握的生化算法交由電子算法來處理，被視爲生命科學領域最高峯的人類基因組計劃，也不得不依靠超級計算機進行數據管理、控制偏差、加速分析過程。

歸納來講，「數據主義」不只闡述了一個新的世界觀——萬物皆算法；同時揭示了一我的類世界可能不太願認可的趨勢——相比電子算法，人類自身構成的生化算法正在逐漸失去價值，電子算法最終會成爲人類世界的神。

2、理解企業算法

上文提到「任何現象和實體的價值都在於對數據處理的貢獻，均可以歸結爲算法」，那麼企業做爲當今社會廣泛存在的經濟實體，咱們該如何認識和改進這套算法？

一、 企業也是一套算法

工業革命於人類的價值，第一次真正將煤碳、石油這些能量巨大的天然資源歸入到人類生產過程當中來。現代企業誕生於工業革命以後，它的使命就是將這些資源有效地組織和利用起來，生產出可以改改善人類生活、推進社會進步的產品。

從這個角度來說，現代企業就是一套承擔了重要歷史使命的高級算法，通過一系列的經營管理活動，將人/財/物等社會資源，轉化成具備使用價值的社會產品，而後經過市場交換和互相鏈接提升全人類的生活水平。

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19世初，「科學管理之父」泰勒經過「鐵鍬實驗」將科學管理理論引入工廠，全面闡釋了企業算法的基本面貌，也爲後世的數據化管理提供了經典示範。

在此以前，工廠依靠純粹的經驗管理，生產效率低下，員工工資也難以保障。爲提高生產效率，泰勒放棄了「經驗測量」的方式，開始對搬運礦石這個業務環節進行精確的測量和優化研究，他用秒錶計算時間、用尺子計算移動距離，對鏟子的大小、每次搬運的重量進行調整改進，他的優化研究甚至具體到鐵鍬下鏟的速度與高度、上揚時間等等。一切以實驗數聽說話，最終，泰勒的「鐵鍬實驗」給搬運礦石這個環節生產效率帶來了質的提高。

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從泰勒的「鐵鍬實驗」開始，傳統的經驗管理被科學管理所取代，數據形式呈現的生產效率成爲衡量標準，企業算法的發展就是不斷以更高效率的生產方式替代低效的生產方式。

二、 企業算法的發展趨勢

規模和影響力激增

2017年排名全球500強首位的沃爾瑪，員工人數230萬，整年營收4850億美圓，超出泰國全國GDP（全球排名第26位）近500億美圓，富可敵國的企業正在世界的各個角落發揮着巨大的影響力。

從內部影響來看，不一樣類型的企業對資源的掌控範圍都在不斷擴大。勞動密集型企業可以組織起上百萬的員工規模，資金密集型企業可以對超萬億美金的資產進行全球配置。能夠說，這些巨無霸企業的算法效率，直接決定了上百萬員工的生計和萬億美金資產的使用效率。

從外部影響來看，一家企業所能發揮的影響力天花板愈來愈高，尤爲是科技發展的賦能，一個產品改變世界的狀況正在屢屢發生。Apple、Microsoft、Google、Facebook、Alibaba，這些全球市值最高的科技公司，正在經過經過企業自身的創造力推進人類社會光速發展。

外部參數變幻莫測

1960年代，伊戈爾.安索夫將「市場競爭」概念引入企業管理。二十年後，邁克爾.波特的「五力分析模型」更是將人們對企業外部環境的認識帶到一個新的高度，根據市場環境制定企業自身的經營戰略成爲不少企業成功的祕訣。

然而，近年來科技創新和競爭環境的變化速度，遠遠超出大部分企業的反應能力。螞蟻金服、滴滴出行、小米等一大批「獨角獸」企業正在以摧枯拉朽的氣勢改變着各個行業的競爭環境。可以根據變化莫測的外部參數進行快速調整，已經成爲企業算法可以實現可持續運行的重要標準。

電子算法得到更多受權

與泰勒所處的時代不一樣，現代企業若是仍是寄但願於「鐵鍬實驗」幫助快速提高生產效率無異於天方夜譚，人工測量和測算在體量龐大的企業內部和複雜的競爭環境面前舉步維艱。得益於信息技術的快速發展，人類正在將愈來愈多沒法承擔的企業算法交給計算機，小到我的的績效評價、大到集團的戰略投資方向，都有相應的測算模型。

隨着得到愈來愈多的受權，電子算法在企業算法中扮演的角色也在不斷升級。以生產管理領域爲例，電子算法從最初的歷史產銷數據彙總，到產能預測，再到對接自動化生產線實現智能排產，咱們有理由相信，最終，徹底不須要人類參與的無人工廠也有可能成爲現實。

3、企業算法的PDCA循環

從上面的論述咱們能夠看到，企業自身是做爲一套完整的算法存在的，這套算法的使命就是以最高效率將人/財/物等社會資源轉化成有使用價值的社會產品。隨着企業規模的不斷擴大、外部環境的變化加重，企業算法漸漸超出了人類的計算能力，電子算法在這個過程當中獲得了愈來愈多的受權。

而在將這套算法徹底交給計算機以前，人類在企業算法中仍是會發揮着不可替代的做用，電子算法只是服務人類的工具而已。

只要認識到企業是一套算法，管理和運營企業的基本邏輯就變得很是簡單了，人類的做用就是保障這套算法高效有序運轉。咱們能夠借鑑PDCA來理解人類與企業算法的關係：

Plan：基於戰略目標規劃企業算法藍圖

咱們都知道，對於軟件來講，圍繞需求的藍圖設計相當重要。而對於企業來講，圍繞戰略目標的企業算法藍圖設計也是企業高效運轉的必要條件。

1954年，德魯克提出目標管理（MBO），強調企業的使命和任務，必須轉化爲目標。此後的數十年間，KPI、BSC、OKR等等目標管理工具層出不窮，他們的目的就是將企業戰略目標和各個層面的運營活動聯繫起來，讓企業內部發生的每個行爲（經營活動、資源配置、組織架構、激勵機制等）都服務於最終目標，下降算法的損耗和成本。

以帆軟行業顧問利用BSC工具幫助企業進行銷量目標分解爲例，將提高銷量的企業目標分解到採供、物流運輸、生產運營、工藝、創新各個部門的關鍵經營指標，各個經營環節都能圍繞最終目標開展生產，這就是企業藍圖的做用。

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Do：企業算法藍圖的落地運行

根據企業算法藍圖，各個算法單元都清楚地理解了本身的使命目標，接下來就是提升各個單元的持續運算能力，保證算法總體高效有序的運行。隨着現代經營管理理論的不斷豐富，人力、財務、營銷、供應鏈、生產等各單元如何提高生產效率都有日趨完善的理論體系。

近年來，頗受市場推崇的「阿米巴」經營模式，就是一套旨在提高企業內部經營效率的管理算法。阿米巴經營的本質是經過訂價和附加值的核算，量化各個單元的貢獻，同時提供清晰的價值提高途徑，促使你們對「應該怎麼作」的思考。最終，整個企業所以獲利，實現利潤最大化、費用最小化。

通過10多年的項目實踐，帆軟造成了一套成熟可快速落地的阿米巴方案，經過信息化平臺將阿米巴固化，將項目中的創新經驗融入平臺，爲企業提供了一套保障經營活動效率的參考方案。

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Check：評估算法運行效果和問題

俗話說，沒法評價就沒法管理。監控企業算法的平常運行，首要任務就是對效果進行評價，此外還須要追溯到形成這個效果的成因，以便及時進行調整。

你們一般所理解的數據化管理，就是企業算法的這個環節。筆者認爲，企業算法完善的評估體系須要經過一整套數字化報告體系來實現，圍繞第一個步驟中中涉及的關鍵經營指標，進行全面的報告和展現，並經過運營層面的各種經營會議，討論和發現問題的根源。

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Act：優化算法/啓動下一個PDCA循環

經過發現問題、解決問題，企業能夠在某個時間點保持較好的運行效率。可是面對變化莫測的競爭環境，企業須要隨時保持戰略調整的靈活性，根據新出現的競爭情況，調整甚至從新啓動新的PDCA循環。

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小結

企業自己做爲一套算法，正在獲得空前的發展，某些方面已經逐漸超出了人類自身的處理能力，在這種狀況下，電子算法正在扮演愈來愈重要的做用。

可是，在真正的算法時代到來以前，人類還須要經過PDCA管理和不斷優化企業算法，可否理解和掌握數據，將直接決定了人們在將來企業算法中扮演的角色！

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