“一个徒事思辨的可怜虫有如一头牲口，在枯槁的荒原上，被一个恶灵牵着兜圈子，却不知周围尽是葱绿的草地。”——歌德《浮士德》
脑力工作最大的问题是动手不足，冥思苦想而不行动。假期看到一个帖子讲“大数据思维”，较有启发。
大数据不是“一个很大的数”，而是“海量数据”“全体数据”的意思。我们以为高深莫测的大数据、人工智能不是取巧，反而是蛮力穷举，通过海量的全体历史数据，然后给机器逻辑算法，推测各种情况的最优应对方式。
思考得太多是因为想要找巧妙的方法，但是不行动，缺乏信息、数据，根本想不到好方法。所以，大数据思维是大巧若拙，要做什么事情，明确目标和步骤，先动起来，按部就班把步骤和可能性挨个走一遍，用最笨的穷举法，勤奋执行，数据积累到一定程度，聪明的办法会涌现出来。比如写作，与其研究、冥想所谓技巧，不如大量阅读、每天写，量堆上去了，大脑自动会变得文思泉涌。
帖子的作者举例，他曾经迷惘不知道适合做什么，把主流招聘网站从头到尾所有的岗位通读了一遍，明白了哪些技能雇主需要，哪些吃香。他还曾经把淘 宝上面的店铺挨个翻，惊讶于世界上竟然有那么多奇奇怪怪的生意。
大脑的信息加工过程是很神奇的，现在还没弄清楚机理。但可以相信它，对于大数据来说，所有的问题归根结底都是“数据量不够”。大脑也一样，如果结论出不来，说明信息不够，那就去行动，去增加信息，很多信息看似无关，掌握到足够多了，会有一个质变，比一开始小聪明更高效。
伟人说过一句著名的话“没有调查就没有发言权”，有很多经典的解释，我摘了一段：
还有一段很踏实的话，也送给自己，送给朋友们，最笨的踏踏实实，胜过玩技巧心眼：
欧洲人发展出科学，不是因为比中国人聪明，恰恰是遵循逻辑，不变通，挨个步骤尝试，积累到足够多“无用”的数据，质变豁然开朗。比如研究空气有没有重量，跟灌溉有啥关系？是不是很无用？然而一旦搞明白气压，又解决了动力，弄出抽水机，是不是瞬间比所有简单经验的灌溉方式高效百倍？笨办法反而是科学的方法。
公司管理的一个例子是《德胜管理》，它强调僵化遵循步骤，“不走捷径”，不按照流程来，即便结果好也要被处罚，笨吧？但他们想明白了这样总体看反而效率最高。
前文说的帖子，把大数据思维总结为，好多脑力劳动，归根到底是体力劳动，我觉得这句话很震撼，思维是行动的总结升华，但行动是思维的材料来源，本末不能倒置。开年激励自己，加倍勤奋，提升行动力，动起来！（欢迎关注我）
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