網(wǎng)站小編空城舊憶據(jù)網(wǎng)絡(luò)最新關(guān)于“世界上什么數(shù)據(jù)最值錢(qián)（世界之最的數(shù)據(jù)）”報(bào)道資料整理發(fā)布相關(guān)事件細(xì)節(jié)！本文目錄一覽：

1、2022年什么數(shù)據(jù)值錢(qián) 2、世界最值錢(qián)的東西有哪些 3、為何有人說(shuō)數(shù)據(jù)將成為無(wú)價(jià)之寶？ 4、在討論喬丹的時(shí)候，為什么個(gè)人榮譽(yù)和個(gè)人數(shù)據(jù)這么值錢(qián)？ 5、世界上最貴的金屬排名 6、數(shù)據(jù)分析:什么能力最值錢(qián) 2022年什么數(shù)據(jù)值錢(qián)

數(shù)據(jù)有下列特點(diǎn)才值錢(qián)：

大數(shù)據(jù)具備以下4個(gè)特點(diǎn)的才有價(jià)值：

一是數(shù)據(jù)量巨大。例如，人類(lèi)生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量?jī)H為200PB。典型個(gè)人計(jì)算機(jī)硬盤(pán)的容量為T(mén)B量級(jí)，而一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級(jí)。

二是數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)類(lèi)型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類(lèi)型的數(shù)據(jù)，個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對(duì)多數(shù)。

三是處理速度快。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息。

四是價(jià)值密度低。以視頻為例，一小時(shí)的視頻，在不間斷的測(cè)試過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。

[img]世界最值錢(qián)的東西有哪些

世界最值錢(qián)的東西如下：

一、黃金，黃金是最受人們歡迎的貴金屬之一了，相信很多朋友，尤其是女性朋友都喜歡戴黃金首飾。

二、玉石，主要原因就是因?yàn)橛袷膬r(jià)值高，玉石是比較稀缺的資源，在全球的儲(chǔ)量極少。

三、氚，氚也稱(chēng)超重氫，是氫的同位素之一，氚在自然界的存在極微，一般都是通過(guò)核反應(yīng)制作出來(lái)，用中子轟擊鋰可產(chǎn)生氚當(dāng)然它的價(jià)格也非常貴，每克約為30000美元，大約為人幣幣19萬(wàn)元每克。

四、鉆石，一個(gè)鉆石戒指少則幾萬(wàn)，多則幾十萬(wàn)以上，上面的鉆石也只是很少的一粒。

五、塔菲石，可以說(shuō)塔菲石是自然界中色彩最豐富的寶石，正是如此才受到人們的喜愛(ài)，但它的價(jià)格也是很高的，每克約13.6萬(wàn)元。

六、锎252，大約為每克2700萬(wàn)美元，這個(gè)價(jià)格讓很多人望而卻步，不過(guò)隨著科學(xué)家對(duì)它的研究，未來(lái)會(huì)有技術(shù)大量制作锎252。

七、反物質(zhì)，暗物質(zhì)由于它的特殊，有人估價(jià)每克至少100萬(wàn)億美元。

為何有人說(shuō)數(shù)據(jù)將成為無(wú)價(jià)之寶？

首先要知道數(shù)據(jù)從何而來(lái)，才能知道數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生價(jià)值。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)是指所能收集到的所有信息統(tǒng)稱(chēng)為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的生成包含方方面面，比如人類(lèi)活動(dòng)可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)，大自然春夏秋冬變化也能產(chǎn)生數(shù)據(jù)，甚至一顆樹(shù)木的生長(zhǎng)過(guò)程也能產(chǎn)生數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)本身如果不能應(yīng)用，就沒(méi)有價(jià)值，如果吧數(shù)據(jù)應(yīng)用起來(lái)，就能產(chǎn)生無(wú)限的價(jià)值。同類(lèi)數(shù)據(jù)量越大，通過(guò)數(shù)據(jù)分析也就能產(chǎn)生更大的價(jià)值。這些價(jià)值也可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，涵蓋我們的衣食住行。數(shù)據(jù)能創(chuàng)造無(wú)限可能那就是當(dāng)之無(wú)愧的無(wú)價(jià)之寶。

大家好，我是 科技 1加1！感覺(jué)這個(gè)問(wèn)題很有意思！是啊，當(dāng)前什么最值錢(qián)，要我說(shuō)就是數(shù)據(jù)！

這個(gè)問(wèn)題分兩方面來(lái)回答

1.什么是數(shù)據(jù)

定義:

數(shù)據(jù)是指對(duì)客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號(hào)，是對(duì)客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號(hào)或這些物理符號(hào)的組合。它是可識(shí)別的、抽象的符號(hào)。

它不僅指狹義上的數(shù)字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數(shù)字符號(hào)的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數(shù)量、位置及其相互關(guān)系的抽象表示。例如，“0、1、2...`”、“陰、雨、下降、氣溫”“學(xué)生的檔案記錄、貨物的運(yùn)輸情況”等都是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)加工后就成為信息。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，數(shù)據(jù)是指所有能輸入到計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號(hào)的介質(zhì)的總稱(chēng)，是用于輸入電子計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，具有一定意義的數(shù)字、字母、符號(hào)和模擬量等的通稱(chēng)。現(xiàn)在計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和處理的對(duì)象十分廣泛，表示這些對(duì)象的數(shù)據(jù)也隨之變得越來(lái)越復(fù)雜。

信息

信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系，又有區(qū)別。數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號(hào)、文字、數(shù)字、語(yǔ)音、圖像、視頻等。而信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，信息是加載于數(shù)據(jù)之上，對(duì)數(shù)據(jù)作具有含義的解釋。數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴(lài)數(shù)據(jù)來(lái)表達(dá)，數(shù)據(jù)則生動(dòng)具體表達(dá)出信息。數(shù)據(jù)是符號(hào)，是物理性的，信息是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理之后所得到的并對(duì)決策產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)，是邏輯性和觀念性的；數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。數(shù)據(jù)是信息的表達(dá)、載體，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，是形與質(zhì)的關(guān)系。數(shù)據(jù)本身沒(méi)有意義，數(shù)據(jù)只有對(duì)實(shí)體行為產(chǎn)生影響時(shí)才成為信息。

數(shù)據(jù)的語(yǔ)義

數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式還不能完全表達(dá)其內(nèi)容，需要經(jīng)過(guò)解釋?zhuān)瑪?shù)據(jù)和關(guān)于數(shù)據(jù)的解釋是不可分的。例如，93是一個(gè)數(shù)據(jù)，可以是一個(gè)同學(xué)某門(mén)課的成績(jī)，也可以使某個(gè)人的體重，還可以是計(jì)算機(jī)系2013級(jí)的學(xué)生人數(shù)。數(shù)據(jù)的解釋是指對(duì)數(shù)據(jù)含義的說(shuō)明，數(shù)據(jù)的含義稱(chēng)為數(shù)據(jù)的語(yǔ)義，數(shù)據(jù)與其語(yǔ)義是不可分的。

分類(lèi)

按性質(zhì)分為

①定位的，如各種坐標(biāo)數(shù)據(jù)；

②定性的，如表示事物屬性的數(shù)據(jù)（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物數(shù)量特征的數(shù)據(jù)，如長(zhǎng)度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；

④定時(shí)的，反映事物時(shí)間特性的數(shù)據(jù)，如年、月、日、時(shí)、分、秒等。

按表現(xiàn)形式分為

①數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，如各種統(tǒng)計(jì)或量測(cè)數(shù)據(jù)。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)在某個(gè)區(qū)間內(nèi)是離散的值[3] ；

②模擬數(shù)據(jù)，由連續(xù)函數(shù)組成，是指在某個(gè)區(qū)間連續(xù)變化的物理量，又可以分為圖形數(shù)據(jù)（如點(diǎn)、線、面）、符號(hào)數(shù)據(jù)、文字?jǐn)?shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)等，如聲音的大小和溫度的變化等。

2.數(shù)據(jù)的重要性

如今，大數(shù)據(jù)早已經(jīng)不是一個(gè)陌生的名詞，很多的行業(yè)在使用大數(shù)據(jù)之后都得到了非常好的效果，大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)相輔相承，互聯(lián)依賴(lài)，并且不斷的在快速發(fā)展。

互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年增長(zhǎng)40%，每?jī)赡瓯銓⒎环笥遥壳笆澜缟?0%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到明年全球?qū)⒖偣矒碛?5ZB的數(shù)據(jù)量，互聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的前哨陣地，隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展，人們似乎都習(xí)慣了將自己的生活通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)化，方便分享以及記錄并回憶。

大數(shù)據(jù)圍繞在我們生活的很多方面

大數(shù)據(jù)圍繞在我們生活的方方面面，最直觀的反映在我們每天都會(huì)使用的社交工具上面。例如騰訊擁有用戶(hù)關(guān)系數(shù)據(jù)和基于此產(chǎn)生的社交數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠分析人們的生活和行為，從里面挖掘出政治、 社會(huì) 、文化、商業(yè)、 健康 等領(lǐng)域的信息，甚至預(yù)測(cè)未來(lái)。說(shuō)簡(jiǎn)單一點(diǎn)，就是我們每天都在通過(guò)自己的QQ、微信、微博更新自己的動(dòng)態(tài)、朋友圈等，這些都將構(gòu)成一種數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)就是可以通過(guò)你更新的這些大量的信息，推測(cè)出你的愛(ài)好，你的工作，你的住址，你的收入情況等等這些信息。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大數(shù)據(jù)有多厲害

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大數(shù)據(jù)到底有多厲害？大數(shù)據(jù)就像蘊(yùn)藏能量的煤礦，煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無(wú)煙煤、肥煤、貧煤等分類(lèi)，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣，和這個(gè)相像，大數(shù)據(jù)并不在于“大”，而在于“有用”，價(jià)值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。大數(shù)據(jù)應(yīng)用工程師專(zhuān)業(yè)主要學(xué)習(xí)WEB技術(shù)、JAVA、JSP、大型數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle、LINUX集群、非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)NoSql、Hadoop等技術(shù)，通過(guò)這些課程的學(xué)習(xí)，讓學(xué)生具有JAVAEE開(kāi)發(fā)能力的同時(shí)能夠進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析和挖掘能，學(xué)生在就業(yè)的過(guò)程中即可以進(jìn)入傳統(tǒng)的軟件公司，進(jìn)行OA和ERP等傳統(tǒng)軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，同時(shí)也能進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析和大數(shù)據(jù)深度挖掘以及對(duì)服務(wù)器集群的組建等。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們要合理利用大數(shù)據(jù)，才可以創(chuàng)造更高的工作效率，才可以創(chuàng)造更多的財(cái)富。

所以說(shuō)數(shù)據(jù)就是金錢(qián)！掌握了大數(shù)據(jù)就是掌握了財(cái)富！

感謝大家的閱讀！

數(shù)據(jù)自身是沒(méi)有價(jià)值或者說(shuō)微乎其微的，價(jià)值是被賦予的，就像黃金一樣，黃金的價(jià)值是他的應(yīng)用前景或場(chǎng)景。

數(shù)據(jù)的價(jià)值就是數(shù)據(jù)能力體現(xiàn)出的收益，或者說(shuō)投資回報(bào)率。

今天我們就來(lái)聊聊數(shù)據(jù)能力和價(jià)值。 說(shuō)到大數(shù)據(jù)就不得不提數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)演化至最終階段或許會(huì)變?yōu)榇竽X中樞神經(jīng)，如果要支撐起整個(gè)復(fù)雜的大腦和神經(jīng)系統(tǒng)，需要一系列的復(fù)雜機(jī)制配合。

一、抽象的數(shù)據(jù)能力架構(gòu)

我把數(shù)據(jù)能力抽象概括為四個(gè)方向：傳輸能力、計(jì)算能力、算法能力和數(shù)據(jù)資產(chǎn)量級(jí)，后面會(huì)講述在這四個(gè)能力之上泛化出的數(shù)據(jù)應(yīng)用和價(jià)值。

1. 數(shù)據(jù)傳輸能力

數(shù)據(jù)大部分的使用場(chǎng)景必然會(huì)涉及到數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)傳輸性能決定了部分應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)的調(diào)用、加工、算法推薦和預(yù)測(cè)等；而傳輸抽象出來(lái)的支撐體系是底層的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)（當(dāng)然非同機(jī)房的傳輸還要考慮到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等。單純的小數(shù)據(jù)量調(diào)用等一般不會(huì)涉及到這些，但數(shù)據(jù)量級(jí)大、高并發(fā)且對(duì)SLA要求非常嚴(yán)格的時(shí)候，就是對(duì)數(shù)據(jù)傳輸能力的考驗(yàn)）。

從產(chǎn)品的角度我把數(shù)據(jù)傳輸能力分解為： 底層數(shù)據(jù)傳輸效率 和 應(yīng)用層數(shù)據(jù)傳輸效率 。

底層的數(shù)據(jù)傳輸效率是指數(shù)據(jù)源進(jìn)入后的預(yù)處理階段的傳輸效率，即加工為產(chǎn)品所需的數(shù)據(jù)交付物之前階段。

Ps:數(shù)據(jù)在可為產(chǎn)品所用之前需要很長(zhǎng)的一段加工過(guò)程，應(yīng)用層數(shù)據(jù)產(chǎn)品基本不涵蓋底層數(shù)據(jù)加工環(huán)節(jié)，而數(shù)據(jù)產(chǎn)品會(huì)用到規(guī)定好的數(shù)據(jù)交付物（即已約定好的結(jié)構(gòu)化或標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)），而利用此數(shù)據(jù)交付物再經(jīng)過(guò)產(chǎn)品對(duì)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的匹配和加工來(lái)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。即使涉及底層數(shù)據(jù)管理的相關(guān)產(chǎn)品也是對(duì)Meta元數(shù)據(jù)、使用日志或?qū)懞玫膕hell等的調(diào)用。

底層數(shù)據(jù)加工計(jì)算所涉及到的傳輸效率，直接決定了支撐數(shù)據(jù)產(chǎn)品高性能、高可靠的自身需求；而應(yīng)用層的傳輸影響了用戶(hù)體驗(yàn)和場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)。傳輸機(jī)制和體系就像毛細(xì)血管一樣遍布全身錯(cuò)綜復(fù)雜，但是流通速率直接決定了大腦供氧是否充足。

2. 數(shù)據(jù)計(jì)算能力

數(shù)據(jù)計(jì)算能力就像造血系統(tǒng)一樣，根據(jù)多種來(lái)源的養(yǎng)分原料進(jìn)行生產(chǎn)加工最終產(chǎn)出血液。而源數(shù)據(jù)通過(guò)高性能的底層多存儲(chǔ)的分布式技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行ETL(抽取、轉(zhuǎn)換、裝載)清洗后產(chǎn)出的是數(shù)據(jù)中間層通用化的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)交付物。計(jì)算速度就像造血速度一樣，決定了供應(yīng)量。而計(jì)算速度直接決定了數(shù)據(jù)應(yīng)用的時(shí)效性和應(yīng)用場(chǎng)景。

目前最多最普遍的就是離線數(shù)倉(cāng)，離線數(shù)倉(cāng)大部分擔(dān)任著事后諸葛亮的角色，即沒(méi)辦法保證數(shù)據(jù)的及時(shí)性而延后了數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用的產(chǎn)出，導(dǎo)致更多的是沉淀經(jīng)驗(yàn)而難以做到實(shí)時(shí)決策。而實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)，甚至說(shuō)對(duì)Data Lake（數(shù)據(jù)湖）的實(shí)時(shí)處理已經(jīng)逐步開(kāi)放應(yīng)用多種場(chǎng)景。我們先不考慮越來(lái)越強(qiáng)烈的實(shí)時(shí)性要求帶來(lái)的巨大成本是否真的可以創(chuàng)造等值的收益。

強(qiáng)實(shí)時(shí)可以更接近一個(gè)“未來(lái)”的狀態(tài)，即此時(shí)此刻。這遠(yuǎn)比算法對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)更有價(jià)值，因?yàn)榘盐昭矍氨葮?gòu)造多變的未來(lái)對(duì)一個(gè)企業(yè)更有價(jià)值。甚至說(shuō)當(dāng)數(shù)據(jù)過(guò)程快過(guò)神經(jīng)元的傳遞，那么從獲取到你腦電波的那一刻起，數(shù)據(jù)處理的驅(qū)動(dòng)結(jié)果遠(yuǎn)比神經(jīng)元傳遞至驅(qū)動(dòng)四肢要快。

是不是與兵馬未動(dòng)，糧草先行的場(chǎng)景相似？當(dāng)然這是以數(shù)據(jù)計(jì)算能力的角度來(lái)看待這個(gè)問(wèn)題。跳出來(lái)以我個(gè)人的觀點(diǎn)來(lái)說(shuō)，整體數(shù)據(jù)能力強(qiáng)大到一定階段后，會(huì)從主觀改變個(gè)人的意愿，即通過(guò)引導(dǎo)你的大腦從而來(lái)控制或決定個(gè)人行為且不會(huì)讓你感知，所以可以理解為從主觀改變個(gè)人意愿。從人的角度來(lái)說(shuō)，你并不知道或者直觀意愿去憑空決定下一步要做什么，因?yàn)榇竽X是邏輯處理器，當(dāng)然這又涉及到心理學(xué)，這些觀點(diǎn)就不在此贅述了，等往后另起一個(gè)篇幅來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)應(yīng)用未來(lái)前景和假想。

3. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)能力

都在說(shuō)“大”數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)量級(jí)越大越好嗎？并不是，從某種角度來(lái)說(shuō)大量無(wú)價(jià)值或者未 探索 出價(jià)值的數(shù)據(jù)是個(gè)負(fù)擔(dān)，巨大的資源損耗還不敢輕易抹滅。

隨著數(shù)據(jù)量級(jí)的急劇放大，帶來(lái)的是數(shù)據(jù)孤島：數(shù)據(jù)的不可知、不可聯(lián)、不可控、不可取；那么散亂的數(shù)據(jù)只有轉(zhuǎn)換成資產(chǎn)才可以更好的發(fā)揮價(jià)值。

什么是數(shù)據(jù)資產(chǎn)，我覺(jué)得可以廣泛的定義為可直接使用的交付數(shù)據(jù)即可劃為資產(chǎn)，當(dāng)然可直接使用的數(shù)據(jù)有很多種形式，比如meta元數(shù)據(jù)、特征、指標(biāo)、標(biāo)簽和ETL的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。

目前也在拓展Data Lake的使用場(chǎng)景，直接實(shí)時(shí)的使用和處理Data Lake數(shù)據(jù)的趨勢(shì)是一種擴(kuò)大企業(yè)自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)范圍和資產(chǎn)使用率的方式。這有利于突破數(shù)倉(cāng)模型對(duì)數(shù)據(jù)的框架限定，改變數(shù)據(jù)使用方式會(huì)有更大的想象空間。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值可以分兩部分來(lái)考慮：一部分是數(shù)據(jù)資產(chǎn)直接變現(xiàn)的價(jià)值；另一部分是通過(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為資源加工后提供數(shù)據(jù)服務(wù)的業(yè)務(wù)價(jià)值。

第一部分比較好理解，就是數(shù)據(jù)集的輸出變現(xiàn)值，如標(biāo)簽、樣本和訓(xùn)練集等的直接輸出按數(shù)據(jù)量來(lái)評(píng)估價(jià)值；第二部分價(jià)值比如通過(guò)自身數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化后的算法應(yīng)用而提升業(yè)務(wù)收益的價(jià)值或依于數(shù)據(jù)的廣告投放的營(yíng)銷(xiāo)變現(xiàn)等，甚至說(shuō)沉淀出的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力作為知識(shí)的無(wú)形資產(chǎn)對(duì)外服務(wù)的價(jià)值。這些間接的數(shù)據(jù)應(yīng)用和服務(wù)的變現(xiàn)方式也是數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的體現(xiàn)并可以精細(xì)的量化。

4. 數(shù)據(jù)算法能力

其實(shí)無(wú)論是傳輸能力還是計(jì)算能力，都是相對(duì)偏數(shù)據(jù)底層的實(shí)現(xiàn)，而離業(yè)務(wù)場(chǎng)景最近的就是算法能力所提供的算法服務(wù)，這是最直接應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景且更容易被用戶(hù)感知的數(shù)據(jù)能力，因?yàn)閷?duì)于傳輸和計(jì)算來(lái)說(shuō)用戶(hù)感知的是速度快慢，從用戶(hù)視角快是應(yīng)該的，因此用戶(hù)并不知道何時(shí)何地計(jì)算或傳輸。

而算法對(duì)業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景是一個(gè)從0到1，從無(wú)到有的過(guò)程。并且算法是基于數(shù)據(jù)傳輸、計(jì)算和資產(chǎn)能力之上泛化出的應(yīng)用能力，或者換句話說(shuō)是三個(gè)基礎(chǔ)能力的封裝進(jìn)化。

而算法能力是把多元的數(shù)據(jù)集或者說(shuō)獲取到盡可能多的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)決策判斷結(jié)果來(lái)應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景。算法能力的強(qiáng)弱反映了三個(gè)數(shù)據(jù)能力是否高效配合，是否存在木桶效應(yīng)，更甚者木桶也沒(méi)有。當(dāng)然單純的算法也可以單獨(dú)作為無(wú)形資產(chǎn)的知識(shí)沉淀來(lái)提供服務(wù)。

對(duì)于數(shù)據(jù)能力架構(gòu)中的四大能力，傳輸、計(jì)算和資產(chǎn)是基礎(chǔ)能力，而算法是高級(jí)的泛化能力。而能力的輸出和應(yīng)用才能體現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，數(shù)據(jù)能力的最大化輸出考驗(yàn)著整個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品架構(gòu)體系的通用性和靈活性。因?yàn)樾枰鎸?duì)的是各種業(yè)務(wù)演化出的多種多樣場(chǎng)景，對(duì)數(shù)據(jù)能力的需求參差不齊：可能是片面化的，也可能是多種能力匹配協(xié)調(diào)的。這對(duì)產(chǎn)品的通用性就是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，想更好的應(yīng)對(duì)這個(gè)問(wèn)題，可能就需要整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的產(chǎn)品矩陣來(lái)支撐和賦能。

二、數(shù)據(jù)能力對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)價(jià)值的呈現(xiàn)

從數(shù)據(jù)應(yīng)用的角度，每個(gè)能力都可以獨(dú)立開(kāi)放也可以組合疊加。如果把能力具象出來(lái)就會(huì)衍生到產(chǎn)品形態(tài)的問(wèn)題，產(chǎn)品形態(tài)是對(duì)能力適配后發(fā)揮作用的交付物。說(shuō)到產(chǎn)品形態(tài)我們可以想象一下應(yīng)用場(chǎng)景。

首先最基礎(chǔ)的應(yīng)用場(chǎng)景就是數(shù)據(jù)直接調(diào)用，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的使用基本會(huì)基于特征、指標(biāo)、標(biāo)簽或者知識(shí)等交付形態(tài)。而對(duì)于使用方來(lái)說(shuō)這些數(shù)據(jù)會(huì)作為半成品原料或依據(jù)來(lái)進(jìn)行二次加工應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，如數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法的訓(xùn)練與驗(yàn)證、知識(shí)圖譜、個(gè)性推薦、精準(zhǔn)投放（觸達(dá)）和風(fēng)控等。數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以統(tǒng)歸為在數(shù)據(jù)市場(chǎng)中通過(guò)構(gòu)建的一些OpenAPI進(jìn)行賦能。

而對(duì)于一個(gè)工廠來(lái)說(shuō)，僅僅進(jìn)行原材料的加工（ETL）輸出即除了自身原材料（數(shù)據(jù)資產(chǎn)）的壁壘外核心競(jìng)爭(zhēng)力很小，需要包裝一些上層的基礎(chǔ)服務(wù)來(lái)提升競(jìng)爭(zhēng)力，那么數(shù)據(jù)計(jì)算的能力融合進(jìn)來(lái)對(duì)原材料進(jìn)行二次加工（聚合統(tǒng)計(jì)）。

計(jì)算的聚合統(tǒng)計(jì)能力加入進(jìn)來(lái)后可以滿(mǎn)足大部分的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景的支持，就不單單是原材料毫無(wú)技術(shù)含量的輸出，并可以以半成品的形態(tài)規(guī)避數(shù)據(jù)敏感。因?yàn)閷?duì)于統(tǒng)計(jì)值來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)分析結(jié)果或結(jié)論，并不會(huì)涉及到自身敏感數(shù)據(jù)的輸出，因此你的核心資產(chǎn)不會(huì)泄露，而輸出的僅僅是資產(chǎn)的附加值。換句話說(shuō)知識(shí)產(chǎn)權(quán)專(zhuān)利依然在你手中，通過(guò)控制專(zhuān)利泛化出的能力進(jìn)行投資回報(bào)。

融入計(jì)算能力后的一些分析場(chǎng)景如：人群的畫(huà)像分析、多維度的交叉分析、業(yè)務(wù)的策略分析和監(jiān)控分析等多種場(chǎng)景。

隨著時(shí)代的發(fā)展和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的增多，這時(shí)工廠繼續(xù)需要產(chǎn)業(yè)變革，要深耕服務(wù)業(yè)逐步拋棄制造業(yè)形態(tài)，全面提升更高級(jí)的數(shù)據(jù)服務(wù)。這時(shí)算法能力的加入來(lái)更好的完善服務(wù)矩陣。

算法通過(guò)封裝了傳輸、計(jì)算和資產(chǎn)能力而進(jìn)行統(tǒng)一的更好理解的業(yè)務(wù)場(chǎng)景目標(biāo)預(yù)測(cè)和識(shí)別等。這樣對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)可以更容易接受和低成本使用數(shù)據(jù)服務(wù)而不需要再涉及到數(shù)據(jù)加工鏈路中，而僅僅需要一個(gè)目標(biāo)結(jié)果，通過(guò)算法的決策作為參考來(lái)指導(dǎo)業(yè)務(wù)方向。像算法對(duì)一些業(yè)務(wù)場(chǎng)景的預(yù)測(cè)分析，甚至說(shuō)一些人工智能場(chǎng)景的識(shí)別或?qū)W習(xí)思考，都可以通過(guò)算法賦能來(lái)實(shí)現(xiàn)。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)就是從無(wú)到有的突破，企業(yè)發(fā)展進(jìn)程甚至可能提升好幾年。

而貫穿以上能力應(yīng)用場(chǎng)景都是對(duì)數(shù)據(jù)傳輸能力的考驗(yàn)。

“數(shù)據(jù)”的重要性可以有以下幾點(diǎn)。

1、數(shù)據(jù)能夠?yàn)槠髽I(yè)高層提供決策支持。將企業(yè)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析挖掘后，能夠讓高層制定合理的措施。

2、數(shù)據(jù)能整合企業(yè)龐雜業(yè)務(wù)。每個(gè)企事業(yè)都有很復(fù)雜的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，借助數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)平臺(tái)可以將其龐雜的業(yè)務(wù)進(jìn)行整合。

3、數(shù)據(jù)能反應(yīng)事件本質(zhì)與趨勢(shì)。真實(shí)數(shù)據(jù)能夠更好地去了解事件的本質(zhì)問(wèn)題，預(yù)判事態(tài)發(fā)展。

4、數(shù)據(jù)能夠讓人們更加了解自己。未來(lái)你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用個(gè)人的數(shù)據(jù)進(jìn)行畫(huà)像，充分了解個(gè)人。

5、數(shù)據(jù)能反應(yīng) 歷史 ，展望未來(lái)。通過(guò) 歷史 數(shù)據(jù)查詢(xún)過(guò)往，也能夠使用以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行感知未來(lái)。

總之，在大數(shù)據(jù)和5G技術(shù)逐漸成為趨勢(shì)的時(shí)代背景下，“ 數(shù)據(jù) ”是越來(lái)越常見(jiàn)，如社交網(wǎng)絡(luò)、消費(fèi)信息、 旅游 記錄……企業(yè)層面的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、活動(dòng)數(shù)據(jù)……

在討論喬丹的時(shí)候，為什么個(gè)人榮譽(yù)和個(gè)人數(shù)據(jù)這么值錢(qián)？

對(duì)于NBA聯(lián)盟中的每一個(gè)籃球運(yùn)動(dòng)員，個(gè)人榮譽(yù)和個(gè)人數(shù)據(jù)都非常值錢(qián)，這是他們能夠成為超級(jí)巨星的基本條件和因素。喬丹的個(gè)人榮譽(yù)和個(gè)人數(shù)據(jù)這么值錢(qián)也是情理之中。，你在成為一個(gè)球隊(duì)領(lǐng)袖，成為一個(gè)時(shí)代的人物之前，必須展現(xiàn)自己突出的個(gè)人能力。這是你成為一個(gè)偉大人物的前提條件。如果邁克爾喬丹沒(méi)有那么亮眼的個(gè)人數(shù)據(jù)，即使他帶領(lǐng)著球隊(duì)打造出了公牛王朝，別人也不會(huì)認(rèn)可他，而是把這個(gè)功績(jī)安到別人的頭上。

作為一個(gè)球隊(duì)的領(lǐng)袖，你必須有出眾的個(gè)人能力才能統(tǒng)領(lǐng)這支球隊(duì)。NBA所有的籃球運(yùn)動(dòng)員都是世界上最具有天賦的運(yùn)動(dòng)員，他們每一個(gè)人都有著自己的傲氣。你要想統(tǒng)領(lǐng)這一支球隊(duì)是非常不容易的，如果你不能在籃球技術(shù)水平上勝過(guò)他們，你就沒(méi)有辦法讓他們聽(tīng)從你的指揮，籃球從來(lái)不說(shuō)謊，NBA也是一個(gè)講究實(shí)力的地方。只有你個(gè)人能力和數(shù)據(jù)達(dá)到一個(gè)讓人敬佩的程度之后，其他的籃球運(yùn)動(dòng)員才會(huì)愿意聽(tīng)從你的指揮。

NBA歷史上的每一個(gè)超級(jí)巨星，他們都有著非常亮眼的個(gè)人榮譽(yù)和個(gè)人數(shù)據(jù)。邁克爾，喬丹整個(gè)NBA職業(yè)生涯中拿到過(guò)三次50加五場(chǎng)60加的成績(jī)。很多人覺(jué)得現(xiàn)在的一些球員都能拿到這個(gè)成績(jī)，但是邁克爾喬丹他們那個(gè)時(shí)代主要是以防守為主，這個(gè)50分的重量和現(xiàn)代50分的重量完全不可以同日而語(yǔ)。他們那個(gè)之后，能夠拿到30分的個(gè)人成績(jī)都已經(jīng)是非常困難的事情。

10次得分王，六屆NBA總冠軍，六次MVP。這些都是至今為止沒(méi)有人能夠打不過(guò)的個(gè)人榮譽(yù)。邁克爾喬丹已經(jīng)把他的籃球技術(shù)水平發(fā)揮到淋漓盡致。展現(xiàn)了他自己的籃球天賦。

世界上最貴的金屬排名

世界上最貴的金屬排名锎、銠、金、銥等。

銠是昂貴的，因?yàn)樗诠I(yè)活動(dòng)中起著不可替代的關(guān)鍵作用。它被稱(chēng)為“工業(yè)維生素”。同時(shí)，它罕見(jiàn)，其市場(chǎng)價(jià)值正在上升。一些數(shù)據(jù)顯示，南非的銠產(chǎn)量是世界上最高的，超過(guò)了全球銠產(chǎn)量的80%。除了在二次回收中獲得有限數(shù)量的銠之外，中國(guó)幾乎依賴(lài)進(jìn)口。

鈀具有“發(fā)現(xiàn)時(shí)間短、產(chǎn)量小、消費(fèi)量大、產(chǎn)地集中”的特點(diǎn)，這也是鈀在世界上價(jià)格昂貴的原因。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，地殼中的鈀儲(chǔ)量?jī)H為鉑的1/6，年總產(chǎn)量不到黃金的8%。此外，世界上只有少數(shù)國(guó)家，如北美、俄羅斯和南非生產(chǎn)鈀。

稀有金屬的重要性

銥在地殼中很罕見(jiàn)。它是鉑和銥的合金。它是一種稀有的貴重金屬。其稀有性高于鉑。主要用于制造科學(xué)儀器、熱電偶、電阻絲等，也廣泛應(yīng)用于航空航天技術(shù)、制藥等高技術(shù)領(lǐng)域。銥被選為“十大稀有和貴金屬清單”。它廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)學(xué)和科學(xué)領(lǐng)域，并發(fā)揮著舉足輕重的作用。

釕是鉑族金屬中相對(duì)便宜的金屬。它在地殼中的含量只有十億分之一，是最稀有的金屬之一。釕有多種用途。它是工業(yè)領(lǐng)域中必不可少的金屬元素。具有“耐腐蝕性強(qiáng)，常溫下可抗鹽酸、硫酸、硝酸和王水的腐蝕”的特點(diǎn)。近年來(lái)，對(duì)釕的研究并未停止，其應(yīng)用前景十分廣闊。

數(shù)據(jù)分析:什么能力最值錢(qián)

數(shù)據(jù)分析:什么能力最值錢(qián)

前段時(shí)間，大家可能看到朋友圈有一篇文章刷屏。講的是世界500強(qiáng)公司的外籍CEO中，大部分都是印度人，很少有華人。

比如我們耳熟能詳?shù)墓綠oogle，Microsoft，Mastercard，他們的CEO全部都是印度人。

為什么呢？

有些人說(shuō)，因?yàn)橛《热擞⒄Z(yǔ)好。于是一些背單詞的軟件開(kāi)始借此傳播，說(shuō)要多背單詞，說(shuō)得好像背單詞就能背成CEO一樣。

《中國(guó)經(jīng)濟(jì)周刊》發(fā)過(guò)一篇文章討論這個(gè)事兒，他們采訪了一些專(zhuān)家，去問(wèn)他們，印度高管和中國(guó)高管到底有什么差異。最后大概提了三個(gè)點(diǎn)：

1）非常善于獨(dú)立思考，相比中國(guó)人追求正確答案的做法，印度人是非常敢于挑戰(zhàn)權(quán)威的；

2）非常敢說(shuō)，其實(shí)大家接觸身邊的印度人會(huì)有感觸，中國(guó)人總怕說(shuō)錯(cuò)話，但印度人不管對(duì)錯(cuò)都會(huì)說(shuō)出來(lái)。

3）印度人很善于抱團(tuán)。有這么個(gè)段子，如果一個(gè)老板在公司里招了個(gè)印度人，那么他很快會(huì)發(fā)現(xiàn)，公司會(huì)出現(xiàn)一群印度人。

事實(shí)是不是這樣的呢？中國(guó)人是不是欠缺這些獨(dú)立思考、溝通和人際相關(guān)的能力呢？

我們來(lái)看一些定量化的研究：

今年9月，圈外商學(xué)院聯(lián)合國(guó)內(nèi)頂級(jí)領(lǐng)導(dǎo)力公司勵(lì)衿做了一個(gè)調(diào)研，針對(duì)職場(chǎng)高管測(cè)評(píng)他們的領(lǐng)導(dǎo)力，最后結(jié)論顯示了中國(guó)人在領(lǐng)導(dǎo)力的各個(gè)維度上的一些優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。

這個(gè)測(cè)評(píng)中，用到了勵(lì)衿的領(lǐng)導(dǎo)力模型，也就是，要?jiǎng)偃晤I(lǐng)導(dǎo)力崗位，需要具備的一些能力，包括8大項(xiàng)36個(gè)維度。

測(cè)評(píng)對(duì)象包括圈外讀者、勵(lì)衿數(shù)據(jù)庫(kù)中各大公司中高管、合作商學(xué)院中的MBA等等，都是職場(chǎng)人士。

我們可以猜一下，中國(guó)職場(chǎng)人領(lǐng)導(dǎo)力的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)分別是什么？

中國(guó)職場(chǎng)人優(yōu)勢(shì)：

從圖上可以看出，中國(guó)職場(chǎng)人的優(yōu)勢(shì)在于自我管理相關(guān)的能力，比如說(shuō)高效執(zhí)行、持續(xù)學(xué)習(xí)。這個(gè)結(jié)論似乎也可以想象到，實(shí)際上，中國(guó)職場(chǎng)人的執(zhí)行力的確是不錯(cuò)的。

中國(guó)職場(chǎng)人劣勢(shì)：

1）缺乏思維的高度，尤其在遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)方面，包括戰(zhàn)略思維和商業(yè)敏銳度；

2）缺乏根據(jù)大環(huán)境來(lái)調(diào)整自己的認(rèn)知、調(diào)整自己做事方式的能力；

3）缺乏建立關(guān)系的能力。我在開(kāi)頭講的段子其實(shí)還有后半句：如果一個(gè)老板招了一個(gè)華人，那么他會(huì)很快發(fā)現(xiàn)，公司其他華人都走光了。

這個(gè)結(jié)論跟我們通常的理解，似乎是一致的，前面提到的定性調(diào)研和這里的定量調(diào)研，也是相對(duì)一致的。

那么，為什么會(huì)出現(xiàn)這樣的結(jié)果呢？是教育的原因？文化的原因？還是其他方面的原因呢？

我們?cè)賮?lái)看一組數(shù)據(jù)。

領(lǐng)導(dǎo)力公司DDI每年都會(huì)在全球范圍內(nèi)做一個(gè)調(diào)研，叫做經(jīng)理人成熟度評(píng)鑒。在各個(gè)國(guó)家都有這個(gè)調(diào)研，包括中國(guó)、美國(guó)和印度。

上圖的數(shù)據(jù)是中國(guó)、美國(guó)和印度的數(shù)據(jù)。

這張圖是問(wèn)了高管這樣一個(gè)問(wèn)題：你是如何當(dāng)上領(lǐng)導(dǎo)者的？各種回答所占的比例，在三個(gè)國(guó)家數(shù)據(jù)對(duì)比下，差異很大。

中國(guó)：在中國(guó)比例最高的回答是“我是最優(yōu)秀的技術(shù)專(zhuān)家”，這表明在中國(guó)，公司會(huì)因?yàn)橐粋€(gè)員工的技術(shù)能力不錯(cuò)而將他升入管理層。

更重要的是，員工自己也會(huì)認(rèn)為“我的技術(shù)很強(qiáng)”，“我在自己崗位上做的很不錯(cuò)”，“所以我應(yīng)該被升職”。

相信大家也會(huì)這樣想，在自己崗位上做得很好就應(yīng)該被升職。

這是在中國(guó)的情況。

印度：在印度情況有點(diǎn)不同。在印度，這個(gè)回答的比例是大大降低的，那么哪個(gè)回答的比例會(huì)比較高呢——“其他人認(rèn)為我是一個(gè)天生的領(lǐng)導(dǎo)者”，這里的其他人，指的是他的同事和他的上級(jí)。

這表明在印度，公司會(huì)因?yàn)橐粋€(gè)人的領(lǐng)導(dǎo)力比較強(qiáng)，能影響別人，能夠去帶團(tuán)隊(duì)而給他升職，而不是因?yàn)榧夹g(shù)能力給一個(gè)人升職。

美國(guó)：在美國(guó)又是什么樣的情況呢？很有意思，最高比例的是“我通過(guò)外部雇傭的方式擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職位”，美國(guó)是一個(gè)相對(duì)殘酷的地方，公司不會(huì)因?yàn)槟阍谶@個(gè)崗位上做得好、技術(shù)能力強(qiáng)，就給你升職。

如果你技術(shù)能力強(qiáng)，但是管理能力不行，他們可能會(huì)找個(gè)人來(lái)領(lǐng)導(dǎo)你，誰(shuí)行誰(shuí)上，這是美國(guó)公司的文化。

在這組數(shù)據(jù)里，還有一個(gè)值得注意的地方就是，在印度中有個(gè)回答比例比較高的是，“我得到晉升的原因是因?yàn)槲业慕逃尘埃热鏜BA”。

印度是一個(gè)非常注重商業(yè)管理教育的國(guó)家，我們常戲說(shuō)印度盛產(chǎn)碼農(nóng)，但是這些技術(shù)人員其實(shí)會(huì)非常有意識(shí)培養(yǎng)自己的領(lǐng)導(dǎo)能力。

在我之前的咨詢(xún)公司里，絕大多數(shù)印度同事都會(huì)有一個(gè)MBA學(xué)位，比中國(guó)人的比例高很多。

二.

領(lǐng)導(dǎo)力不是領(lǐng)導(dǎo)才要具備的能力

那么，這些發(fā)現(xiàn)跟大多數(shù)人有什么關(guān)系呢？畢竟不是所有人都當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)啊。

實(shí)際上，領(lǐng)導(dǎo)力本質(zhì)上是一種影響力，是能夠帶著團(tuán)隊(duì)奔向同一個(gè)目標(biāo)、共同達(dá)成愿望的能力。

這種能力在你跟客戶(hù)的交流、跟政府的交流、跟投資人的交流當(dāng)中，都是需要具備的。所以，領(lǐng)導(dǎo)力不是只有領(lǐng)導(dǎo)才需要的能力，本質(zhì)上就是一種影響力。

如果你沒(méi)有，只是靠自己?jiǎn)未颡?dú)斗，缺乏杠桿，是很難與別人競(jìng)爭(zhēng)的。

那我們要彌補(bǔ)哪些缺失的領(lǐng)導(dǎo)力呢？

剛才說(shuō)到，領(lǐng)導(dǎo)力包含了8項(xiàng)36個(gè)素質(zhì)，沒(méi)有人可以把這些全部都做得很好，那我們應(yīng)該著重提升哪些？我在這里做了個(gè)篩選標(biāo)準(zhǔn)：

應(yīng)該培養(yǎng)什么樣的領(lǐng)導(dǎo)力呢？

1） 市場(chǎng)價(jià)值高的能力，尤其大家愿意為這種能力付錢(qián)。

2） 市場(chǎng)稀缺的能力，企業(yè)需要這種能力，但是市場(chǎng)上又很少。

3） 未來(lái)時(shí)代持續(xù)需要的能力，這種能力不僅現(xiàn)在有用，將來(lái)很長(zhǎng)時(shí)間都有用。

根據(jù)這三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，我們就能去做一些篩選。

什么樣的能力才是高價(jià)值的能力？

前面的調(diào)研中，我們收集了每個(gè)參與者的收入數(shù)據(jù)。

做了個(gè)有趣的數(shù)據(jù)分析：把高收入人群和低收入人群分為兩個(gè)不同的組，將這兩組人群進(jìn)行比較，研究高收入人群通常在哪些能力上表現(xiàn)比較好。

最終發(fā)現(xiàn)跟收入最相關(guān)的能力，是跟思維高度有關(guān)的戰(zhàn)略思維和高瞻遠(yuǎn)矚，其次是抓關(guān)鍵能力有關(guān)的有效決策、要事優(yōu)先，然后是能夠應(yīng)對(duì)未來(lái)的不確定性，最后是知人善任、打造人才梯隊(duì)的能力。

另外，未來(lái)時(shí)代什么能力最重要？

知識(shí)和技能都在不停地更新?lián)Q代，未來(lái)最重要的能力包括以下三點(diǎn)（注：這個(gè)部分不詳述了，此前的關(guān)于終身學(xué)習(xí)的文章中有詳細(xì)解釋?zhuān)?/p>

1）人與人之間的溝通。

2）創(chuàng)新，這是人類(lèi)歷史發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力。

3）跨領(lǐng)域能力，而非專(zhuān)業(yè)知識(shí)能力。

如果取交集會(huì)發(fā)現(xiàn)，同時(shí)符合缺失、高價(jià)值以及適應(yīng)未來(lái)這三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的能力，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)是戰(zhàn)略思維和商業(yè)敏銳度，也就是思維高度。

同時(shí)符合兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的能力，是適應(yīng)未來(lái)、適應(yīng)變化、根據(jù)變化調(diào)整的能力，抓關(guān)鍵的能力以及溝通和建立關(guān)系的能力。

三. 如何提升這些能力

既然知道這些能力很重要，那我們應(yīng)該如何提升這些能力呢？這里我總結(jié)了一些方法：

1）跟真正的高手交流

跟能夠深度思考的人交流，有種大腦被瞬間點(diǎn)燃的感覺(jué)。

我們?cè)?jīng)做過(guò)一個(gè)觀察：在我們的商學(xué)院學(xué)員里面，有剛?cè)肼殘?chǎng)的新人、有大企業(yè)的高管CEO，當(dāng)他們一起交流2周后，職場(chǎng)新人的思維和表達(dá)就會(huì)發(fā)生很大變化。

思維是分很多不同層次的（注：這部分我會(huì)在本月25號(hào)的直播中，跟你們?cè)敿?xì)講講，直播參與方式會(huì)提前告知你們）——

每個(gè)層次都像是一個(gè)閉環(huán)，在其中邏輯自洽，覺(jué)得沒(méi)有問(wèn)題，但是當(dāng)高手跟你一說(shuō)，你就突然被拉到一個(gè)很高的層次上，有恍然大悟的感覺(jué)。

2）學(xué)習(xí)相應(yīng)的方法和套路

在生活中遇到的任何事情，小到情緒，中到工作，大到整個(gè)商業(yè)社會(huì)，全部都是有規(guī)律和套路的。

學(xué)會(huì)這樣的套路，學(xué)會(huì)這樣的方法，才能夠勝出，才能有正確的方向。

3）避免重復(fù)的工作和學(xué)習(xí)

很多人都喜歡在朋友圈背單詞打卡，如果想要考四六級(jí)、出國(guó)等等，這樣做可能是需要的，但如果是想要學(xué)習(xí)、只是不知道要學(xué)點(diǎn)什么，所以才去背單詞，這樣要完。

因?yàn)楸硢卧~是簡(jiǎn)單的背誦和記憶，是大腦最初級(jí)的勞動(dòng)，當(dāng)大腦一直停留在初級(jí)勞動(dòng)時(shí)，如果你未來(lái)想要進(jìn)入更高階的模式，會(huì)發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)不適應(yīng)了。

所以不要讓大腦一直停留在背誦記憶的初級(jí)勞動(dòng)上。

4）刻意練習(xí)

真正的練習(xí)不是為了完成一個(gè)量，練習(xí)的精髓是要持續(xù)地做自己做不好的事。在任何行業(yè)或領(lǐng)域中希望提升自己的每個(gè)人，刻意練習(xí)都是最為強(qiáng)大的學(xué)習(xí)方法。

5）多問(wèn)為什么

身邊一些朋友，也算是背景很光鮮了，看到快手和頭條火起來(lái)，他們覺(jué)得看不上，覺(jué)得很鄙夷。

但如果只是看不上、不去看、不去思考這些東西為什么會(huì)火起來(lái)，那就很難從中理解到用戶(hù)的需求，很難從中理解到未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)，很難理解到年輕人到底要什么。

好了，建議說(shuō)到這里，可能你們會(huì)覺(jué)得這些建議都太麻煩了，很難做到。那么，也給你一個(gè)更加快速的建議，就是：談戀愛(ài)！

在這個(gè)領(lǐng)導(dǎo)力調(diào)研中，我們做了一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)在各種婚戀狀態(tài)中，戀愛(ài)中的人各項(xiàng)能力最強(qiáng)，單身狗能力最差（真不是我故意虐狗啊啊啊）。

所以，似乎，貌似，可能，或許，你可以談個(gè)戀愛(ài)？

不過(guò)，你也要小心一點(diǎn)，談戀愛(ài)可以，結(jié)婚不行，因?yàn)榻Y(jié)婚后這些能力又開(kāi)始下降了。（各位不要打我啊啊啊）

最后，再送大家一句話：學(xué)會(huì)以不變應(yīng)萬(wàn)變。

亞馬遜CEO貝索斯曾說(shuō)：人們總會(huì)問(wèn)我，未來(lái)什么會(huì)變，但從來(lái)不問(wèn)我，未來(lái)什么不會(huì)變。在變化的時(shí)代，很多東西都在變，我們最該去追逐的不是變化的東西，反而是那些不變的東西。

這是亞馬遜取得成功的原因，對(duì)我們自己也是一樣。

現(xiàn)代社會(huì)，碎片化信息很多，平均2-3年就會(huì)有知識(shí)的更新?lián)Q代。

所以，與其去不斷追逐、學(xué)習(xí)和收藏那些快速變化的碎片化知識(shí)和信息，最終一無(wú)所獲，不如花一些時(shí)間，提升自己做任何事情都需要的能力，比如學(xué)習(xí)、思考等等，最終在這個(gè)變化的時(shí)代，以不變應(yīng)萬(wàn)變！

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