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　　《數(shù)據(jù)化決策》讀后感2000字：

　　最近，我閱讀了《數(shù)據(jù)化決策》一書。這本書的作者是哈伯德，他被稱為應用信息經(jīng)濟學創(chuàng)始人，也是國際公認的知名測量師、決策分析師和風險管理專家。單看這本書的書名，似乎是一本嚴肅的教科書，但如果細看它的英文原名，《How to Measure Anything》,又給人一種暢銷書的感覺，而事實上作者運用的也更多是暢銷書的文筆。當然這樣寫也無可厚非，畢竟利用數(shù)據(jù)作出決策是適用于各行各業(yè)的，而這些管理者往往對數(shù)據(jù)、統(tǒng)計等領(lǐng)域不求甚解，用這種低門檻的方式更容易讓讀者理解作者希望傳達的理念。本文將簡要介紹書中的核心觀點與個人收獲，并討論書中的觀點有哪些值得商榷之處。

　　書名原意“如何量化一切”，似乎已經(jīng)彰顯了作者語不驚人誓不休的風格。果然，作者在書中有不少看似荒唐的論斷，比如，他認為提高IT系統(tǒng)的安全性帶來的效益是可以量化的；不僅如此，他還認為幸福婚姻的價值甚至人生的價值也是可以量化的。看到這些“標題黨式”的觀點，不禁讓人心生疑竇，“這些公說公有理，婆說婆有理的事情，都能被你量化出來？”

　　細讀下去，作者的說法雖然有些嘩眾取寵，但是深究起來也不無道理。作者所說的量化，主張“準確”而不必“精確”，減少不確定性，但不必消除。人們覺得有些事物不可量化，往往是像數(shù)學考試一樣，拘泥于得出某一個精確的值，這樣無形中給量化工作增加了障礙，即便這些懸而未決的因素影響著決策，人們寧愿拍腦袋也不會嘗試量化。

　　而作者認為，量化事實上并非想象中困難。很多時候，只要準確定義問題，分解問題，就能夠厘清大量的未知地帶。把問題區(qū)分為已知和未知的因子，再對未知的部分進行低成本的統(tǒng)計調(diào)查，例如小樣本隨機抽樣、簡單的實驗和觀測等等，就能夠達成量化目標。事實上，很多企業(yè)碰到的測算問題是前人早已遇到過的，通過搜集、借鑒這些問題的解決方式，也能夠少走很多彎路。

　　作者還指出，不應該因為有“量化太難”這種思維慣性而不量化，而是應根據(jù)決策的準確度需要而量化。因為現(xiàn)實中只要確定了目標取值的一定范圍，往往就足夠做出決策判斷了，并不需要百分之百的精確。

　　為了更好地解釋說明，作者還列舉了某企業(yè)實施IT安全優(yōu)化項目時采用的評估方法，書中也將此類評估稱之為費米問題。

　　首先，該企業(yè)確定了評估的目標，就是測算當前不采用IT安全保障的情況下，對企業(yè)每年造成了多大的損失，以此匹配相應的項目投資金額。讀后感接著，量化團隊對這一目標變量進行了分解，除了已知的部分以外，關(guān)鍵是找出不確定的部分并將其分解為可確定、可測量的因子，在這個例子中就包括企業(yè)被病毒攻擊的頻率、受影響的員工數(shù)、生產(chǎn)率的降低程度、宕機時間等，再根據(jù)員工的成本，就可大致構(gòu)成出所需的目標變量。

　　之后該團隊通過科學觀測或?qū)ふ疫^往研究結(jié)果的方式，對以上不確定的因子進行測算，而且并不追求完美的精確，而是對每個指標都列出90%的置信范圍，最終推算出了企業(yè)目前每年因IT安全隱患遭受的經(jīng)濟損失。而這個值也僅僅是真實損失的下限，因為除了員工的生產(chǎn)力損失以外，IT系統(tǒng)的修復、企業(yè)的信譽受損等因素都還沒有計算在內(nèi)，企業(yè)實際受損的程度其實要更加嚴重。至此，作者以一個真實的案例清晰地道出了數(shù)據(jù)化決策的基本方法論，一層層撥開了問題的迷霧，直達核心，用量化為企業(yè)帶來了實實在在的效益。

　　順便說一句，細心的讀者一定發(fā)現(xiàn)了，作者的這種量化方法論，其實和著名的咨詢公司麥肯錫所倡導的“MECE”方法（Mutually exclusive, collectivelyexhaustive）有著異曲同工之妙，本質(zhì)上就是將大問題分解成相互獨立的小問題，并把所有情況考慮清楚。這樣的思維方式，在我們?nèi)粘Ｉ罟ぷ髦械谋姸鄨鼍袄锒加杏梦渲亍?/P>

　　說到最后，這本書一開始吹出了“我能量化一切”的大牛，然后又以清晰的方法論和詳實的案例實踐，還真的把這個牛給基本圓回去。作者提出的理念確實很有借鑒意義，因為只有從思想上認定量化是可行的，才會邁出嘗試量化的第一步，才能夠真正客觀理性而不是憑主觀臆斷來理解事物；有了對事物的準確理解，才有充分的決策基礎(chǔ)。當然，除了商業(yè)領(lǐng)域之外，個人認為，不是所有東西都適合用數(shù)字明碼標價的，特別是在家庭、感情方面，畢竟俗話說得好，“講錢傷感情”啊。