你被真实的数据骗了【宁宇专栏-287】
【摘要】数据本身不会说谎，但你确实可能被真实的数据欺骗。
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原中国移动业务支撑系统部经理，现华为业务软件部专家
愿意和大家分享运营商的辉煌与没落，成功与失败，他用他的故事和分析诉说：运营商和你们想的不一样。
转眼间，麦肯锡提出"大数据"已经十年了，如今"除了上帝，所有人都必须用数据说话"已经成为众多管理者的信条，无数的PPT和分析报告充斥着海量的数据；国人也开始拒绝"差不多"、"大概"等含糊字眼，似乎有了数据才有说服力。
在这样的背景下，呈现出一种新的情况：被真实的数据欺骗。被骗的不仅是那些刚从信息封闭世界里走出的人群，也包括久经历练的成熟管理者，被骗，有的是因为数学不好，有的则是因为心理原因，而更主要的原因，是发展太快了。
【数据量加速膨胀】
数字化的时代，技术手段越来越强大，业务应用越来越丰富，产生的数据也越来越多。EMC曾经在2010年发布过《数字宇宙十年》的研究成果，以数字的形式展现出数据的飞速膨胀。报告中称每年创建的数字信息量，2009年到2020年将增长44倍，而目前看起来这个速度还是被低估的。
这就意味着，过去我们以为的海量数据，在未来都是微不足道的；而某一领域的"小数据"和小概率事件，都可能演化为我们如今理解的"大数据"。
十五年前，中国移动在全国范围建设数据仓库，那时中国移动的规模还算不上大，企业的影响力也有限。一次在与微软的交流时，我们屡次质疑微软数据仓库技术对规模化应用的成熟度，把微软的专家问急了，说："你们总在质疑我们的技术能不能支持TB级，我其实一直怀疑你们有没有TB级的数据。"然后不顾瞠目结舌的我们，甩门而去。于是我们得出了这样的结论：微软公司缺乏电信运营商数据仓库建设经验。
经过几年的努力，我们自豪地宣布：中国移动建成了全球最大规模的数据仓库，系统容量达1600TB，其中有效数据容量800TB。
这是十年前我们的"世界第一"，没过多久，大数据时代来了，中国移动在话音时代建立起的数据仓库，其规模在流量时代显得那么保守，甚至比不上某一个业务所产生的数据。以前基于某一个数量级的分析可以摸索出规律来，如今同样的分析可能得出的结论有很大局限性，在数据分析领域里曾经的经验都不牢靠了。在这个时代我们都是学生，需要不断学习才可能跟上发展，自以为是的结果只能是自讨苦吃，自欺欺人。
【幸存者偏差的误判】
伴随着权健的热点，"幸存者偏差"的概念呈现在公众面前。这是一种常见的逻辑错误，指的是只看到经过筛选产生的结果，而没有意识到筛选的过程以及被筛选掉的关键信息，因此形成了错误的结论。典型的被筛选掉的案例包括：吃了保健品没有康复的人、中弹后飞不回来的飞机等等。（如果对这段内容感兴趣，可以去搜索《权健密码：幸存者偏差》）
除了这种极端的案例，在日常中以偏概全的现象更多。完整的数据量太大，所以在数据处理之前先要进行数据的清洗和格式转换等，在这个过程中就会筛掉很多数据和信息。有些非常有价值的数据被当作"异常数据"洗掉了。最终在惊呼中出现的黑天鹅，其实早就有迹可循，是一步步向我们走来的灰犀牛。
数据没有错，错的是数据处理的过程，再往下探一层，就是进行数据处理的人。并不是说这些数据处理者主观上有什么不良动机，而是很多时候对异常数据的识别和处理需要业务经验，而有业务经验的人不屑于去做这些底层的"体力活"，这种脱节导致了数据被错误处理。
随着时代的发展，统计学、概率论等数学基础能力的普及，越来越多的业务专家意识到数据的价值，带着各自的兴趣去观察、分析各种各样的数据信息，要想不被骗，必须把自己训练得更专业。
专业人员尚且如此，如果数据分析里的一些技巧被恶意运用，那么普通老百姓有多大的抵抗能力？包含着精准的数据和成功的案例，加上颇具煽动性的激情演讲，再有知名人士和权威媒体的站台，这样的套路你能躲开多少？
【强化偏见和执行】
在海量数据面前，在广阔的互联网天地中，再偏执的观点都可能拥有相当规模的支持者。也就是说即便有99.999%的人讨厌你，你仍然可以是个万人迷。在这种环境下，如果需要找数据和支持者来证明某些观点，太容易了。
我们看到很多文章和报道，都是作者预先设定立场和观点，再去做采访或者找数据，表面看这些证据能够充分证明作者的论点，实现逻辑自洽；但事实真相未必。最近一段时间，很多以讲故事的方式报道某极端事件的热点文章，过不了多久就被反转打脸，再回头看原报道，貌似严谨的逻辑和推演竟都是以偏概全的一面之词。
这样的问题发生在舆论媒体上，虽然会在一定程度引起混乱，但往往几天之后热度过去了，没啥大不了的。但是如果企业的决策者有这样的毛病，那问题可就大了。
在鼓励改革创新的时代，很多有理想有追求的企业经营管理者，不仅追求发展的整体目标，同时还希望在某一个方向或者领域留下自己的印记。这本来是好事，但如果设定的目标过于理想化，或者错误评估改变付出的代价，那么变革可能给企业带来严重的影响。
如果管理者尊重实际情况，开诚布公地与团队沟通协商，还是能找到正确的目标以及合理的演进路径。但偏偏有的管理者强调"执行力"，强硬地对待反对声音，就会引发内部的另一种风气：拿数据来证明领导英明神武，用部分数据来说明改革的成功，文过饰非，看似一片歌舞升平，其实是在错误的道路上越走越远。
前面说过，如今数据太多，可以找到论证各种论点的依据。也就是说，根据结论去找数据，就能做出一篇漂亮文章来，活生生地把科学做成了艺术，貌似解的是数学题，本质上还是在做语文，这样做出来的分析报告和规划，从逻辑上无法判断其真伪，读者对内容半信半疑，失去了价值甚至存在意义。
【结语】
总之，现如今，从海量数据中筛选出有价值信息的难度越来越大，筛选的规则和方法可能存在偏差，还有人刻意利用数据来包装掩盖真相。数据本身不会说谎，但你确实可能被真实的数据欺骗，我很讨厌这样，但是又有什么好的解决办法呢？
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