伟大的位理学家伽利略曾经说过“一切事物都应该被测量,哪怕那些看起来不能测量的食物,也可以通过努力被测量出来”这也许是人类对一切事物的数字化陈列和描述的最初的一种设想。这些观点在缺乏足够数据支撑的情况下,还很难在现实中得以实现。不过中培大数据专家钟老师指出,随着时代的进步,尤其是大数据诞生之后,这些愿景也越来越成为可能。
麦当劳在全球的管理可谓盛名,特别是麦当劳独特的克隆方式更是其保持长盛不衰的秘诀。不论你在全球的哪个地方,每一家麦当劳都和你所熟悉的麦当劳一模一样,会让你有种亲切感和温馨感。麦当劳做到这一点关键就在于目标的量化。
任何一家麦当劳店都有一本专门的经营手册,除了指导员工的行为外,更有严格遵守的标准,其中包括食物配置、设备维护、店面环境等。比如,手册要求门窗一天必须擦两次。
此外,在食物的配置上也是如此,小面包只能是3.5英寸宽,一磅肉所含脂肪必须少于19%等。在食品出炉后存放的时间方面,规定炸薯条是7分钟,汉堡包是10分钟,咖啡是30分钟,若超过时间则要将食
在大数据越来越深入人们生活的今天,一切皆可量化的目标也越来越成为可能。蒂芬·贝克在《当我们变成一堆数字》一书中,也提出了“一切事物都可以被量化”的观点,将事物数字化也越来越成为时代的趋势。大数据的伟大之处在于,能够将构成所有事物的要素进行数据转化,从而实现对整个事物的量化,真正确保了一切皆可量化的实现。
量化的目的在哪里,就是确保对事物的精确认识和掌控。斯蒂芬·贝克在他得书中向世人描述了一个鲜活的数字化世界。在这个世界中,一切事物都成了一个个鲜活的“量化体”,在通过量化之后,那些看起来多么复杂的事物,都会像一个个由积木拼成的模型。甚至我么每个人都会被蕴含在大数据的海洋之中,言行举止都被可以被记录下来成为一个个数据,我们在网页上对种种信息的点赞或者吐槽,刷卡购物、在高速公路上开车、在医院检查身体或者接受治疗、用手机扫二维码等等,这些我们看起来很普通的行为,都能被记录下来成为一个个信息和数据,通过量化,我们就是一个被数据化的人,在周围的人甚至我们的亲人朋友看来,我们是一个有着有着喜怒哀乐的复杂事物,但在那些拥有我们所有数据资料的人面前,我们就是一个数据复合体,我们与其他人的不同点在于相关组成要素的数据不同而已。
例如,在GPS的支持下,简单的东南西北的方向,以及以地标为参照的位置也可以被数据化;当我们在空间或者微薄上面发表自己的心情时,通过对各种状态的分析,我们的心情也能够被数据。在安装了相关的传感装置之后,那些常人看看不见摸不着的空气也能被数据化,信息技术带来的数字革命,为我们呈现了一个简单而精彩的量化世界。穿衣指数、森林火险等级、
“不会量化就无法管理”已成为管理学界的共识。借助“一切均可量化”的技术背景与思维方式,在这场大数据的思维革命后,未来的政府以及企业可以获得更多基于管理对象的知识,以精准地量化和管理,实现更可靠的预测和更明智的决策。
对学校教育而言,最大的难题是如何克服一对多讲授的不足,为每个学生提供个性化的、持续性的指导和评价。现在的在线课堂可以做到这一点。如果你还认为在线教育就是一个镜头、一段远程视频,实在是低估了它的实力。现在的在线课堂其实是一个学习行为量化与数据搜集的大师。它能够记录你在一张幻灯片上停留的时间,判别你在答错一道题之后有没有再次复习,统计你在网上提问的次数、参与讨论的情况,然后在这个基础上对你的学习行为进行诱导和评价。
为了搜集尽可能多的学习行为数据,哈佛大学和麻省理工学院斥巨资打造了大量优质课程,免费供世界各地的学习者们使用。这些数据将被用来改进学校教育,进而巩固其在教育界的领航者地位。
诚如舍恩伯格所预言的那样:“将世界看作信息,看作可以理解的数据的海洋,为我们提供了一个从未有过的审视现实的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。”
政府等公共管理和服务机构目前就坐在这样一个尚未开发的“信息喷泉”上。例如,监控摄像如果仅用于安全保卫,就是一项纯粹的成本支出。通过大数据技术,数据能够投入不同的领域,实现“一份钱两份货”,监控摄像甚至被视为一项可以增加收入的投资。从视频中挖掘人流数据、车流数据,分析其身份特征、行走路径、停留模式和聚集热点,对城市的规划和管理都极有价值。结合时间线,从无数摄像头搜集到的信息,还可以看出一个区域、一个城市的变化,比如,是更多的店铺在装修开张,还是更多的在歇业,新出现了更多的饭店,还是更多的服装店这些变化汇集起来,我们可以看到经济趋势、自然环境的变化甚至人们快乐和紧张的程度。
在大数据还没有产生和被运用之前,虽然企业也能进行一些传统的数据统计,但那些还不足以将整个工作尤其是那些庞大的工作目标量化。在传统的数据统计模式下,大到国家的重大项目,小到企业的发展目标,展现在工作人员面前的形象都是庞大而抽象 ,但通过大数据量化之后,那么这些目标将以具体数字的形式呈现在我们面前,目标的价值也将会实现更加具体的展现,让给人们更清晰地了解哪些是行为是有用的,哪些行为毫无价值。
目标的量化的前提是首先将目标的各个组成要素具象化,例如有的人常常将找一份好工作当做自己的目标,但如果没有将这份工作的要素量化,那么这个目标实际上就是虚无的概念。但如果将这分工作的在企业规模、工作时间、薪资等方面做出量化,那么这个目标就能很清晰的展现在面前,其各个组成要素的数量指标也将为我们寻找合适的工作提供指导,让我们不因为盲目而走弯路,甚至误入歧途。
这一原理在大数据时代同样如此,随着数字化越来越普遍,那些庞大的目标也可以被量化了,这对企业来说,通过将目标数字化和模块话,让企业在整个实施的过程中,做到清晰明确,能更加清楚地知道,为实现这些目标,哪些是应该做的,哪些是不应该做的。还可以通过工作的量化来检验,哪些是工作是有用功,哪些工作是无用功。
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