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       前文提到，在传统的工业时代，影响最深响的世界观是牛顿的科学决定论，这个体系影响了整个工业革命和工商管理：

      1、计划，基于数据和预测；

      2、控制，基于流程和制度；

      3、组织，基于科层架构和人员分工。

      而工业时代价值观建立的基础是原子论，量子时代（大数据时代）价值观建立的基础是比特论。

      原子与比特实际上是一个事物的两个方面。从原子论到比特论，这一世界观的升级，将给我们带来打通世界的巨大商机：O2O，软硬件结合，工业4.0和虚拟现实等，这一点前文已经讲述；刘老师认为，从工业时代到大数据时代，我们还需要升级三个世界观：

      1、从物质论到关系论；

      2、从决定论到概率论；

      3、从机械论到自组织。

      下面就让我们一起感受这三个不一样的世界：

      1、从物质论到关系论

      在传统的工业时代，我们认为世界是由物质构成的。但在大数据时代，我们认为世界的本质应是关系而不是简单的物质。

      纠缠实验表明，两个电子，无论是你把它放置很近或放置很远（可远至以光速也无法及时进行通信的距离），它们依然按照一定的“关系”运转。

      龙树菩萨是佛教界的哲学家，他认为事物是从相互依存性当中派生出自己的存在和性质，而就它们本身来说却什么也没有；当代无数的量子场试验，似乎都在印证他这句话。

      从物质论到关系论这一世界观的升级，将给我们带来巨大的商机：

      互联网商机：互联网的本质是连接，马化腾提出，腾讯公司的使命就是“连接一切”。人类本质的需求是生存，获取资源的方式成为生存的关键因素;智能手机使人与人之间能够产生超越空间和时间的连接，连接则大大降低了成本。

      组织创新商机；连接改变组织。

      企业应对资源、能力短板，传统工业时代的主流观点是“补短板”；但在大数据时代，企业应重点运用积木理论，构建资源、能力平台，搭建生态圈。

      社群，也是连接的集合；大数据时代的社群本质上是一种组织创新；我们可以预见，建立在新型组织社群基础上的商业模式将会如雨后春笋般绽放。

      2、从决定论到概率论

      量子力学的开创者海森堡提出，测量这个动作会搅扰被测量粒子的运动状态，对粒子的位置测量得越准确，它的速度就越不确定；反之亦然。由此，他提出了不确定性原理。

      “薛定谔的猫”诡异的实验表明，世界本质上是不确定的。

      从决定论到概率论这一世界观的升级，将给我们带来巨大的商机：

      产品运营创新：

      由于外部环境是不确定的，轻资产创业是风险较小的抉择。创业者不要一开始就期望推出完美的产品，而应基于外部环境的新变化，通过不断迭代进行产品优化，最终赢取市场。

      战略规划创新：

      企业战略规划的传统做法，大多是基于充分把握外部环境的变化这一假设，但在大数据时代，外部环境是不确定的，传统的假设并不总是成立。

      当然，这并不表示企业战略规划将陷入不可知论。

      企业规划人员虽然不能预言每次结果，但可以确认不同结果出现的概率。企业决策人员需要面对新的环境进行战略规划创新。

      3、从机械论到自组织

      企业大多希望从优势到卓越，实现基业长青；但我们观察世界上所谓成功的企业，其基业并不长青。

      AT&T曾位居全球IT企业界首位，但65年后被IBM取代；

      IBM称雄25年后，被微软取代；

      微软只在冠军位置上坐了15年，很快被谷歌取代；

      谷歌要保持这一尊号多少年，会被脸谱或其它企业取代？让我们拭目以待。

      热力学中的熵增定律表明，孤立系统总是趋向于熵增，最终达到熵的最大状态，也就是系统的最混乱无序状态。

      上升到哲学层面理解，世界上万事万物包括自然、精神和社会领域，都是按照“递弱代偿”原理演进的，总的趋势是生存度不断下降。

      但是，对开放系统而言，由于它可以将内部能量交换产生的熵增通过向环境释放热量的方式转移，所以开放系统有可能趋向熵减而达到有序状态。

      诺贝尔化学奖得主普里戈金提出了耗散结构理论。他想表达的哲学观念是，远离平衡态的开放系统，通过跟外界交换物质和能量，可以经过自组织形成新的、稳定的、有序的结构。自组织有四大特点：

      从计划到进化

     如大数据时代的神经网格算法与机器学习正是基于这一理念而不断演进；

      从封闭到开放

      如罗辑思维提出的U盘理论，旨在连接势能；

      平衡到非平衡

      若干局部的变化和不稳定性，反而确保了整个体系的稳定性和完整性，如本文开篇中提到的水的流动。

      从控制到失控

      我们观察不同时代的组织形态，会发现组织形态正在发生不断的变迁。在农业时代以家庭为中心，在工业时代是以公司为中心，在互联网时代是以社群为中心。

      而在大数据时代，很多企业管理者在感叹，现在员工越来越不好管了！在大数据时代，企业呼唤创新的管理模式。自组织就是一种较适宜大数据时代的组织模式。

      小米科技、韩都衣舍是典型的大数据时代组织创新案例。

      小米科技的组织管理模式：没有管理层，超级扁平化。

      每个合伙人都是“项目负责人”，只有三个级别，多大腕都是工程师小型化团队。没有KPI，没有销售佣金，没有绩效评估。管理只有两个目标：用户是否为产品尖叫？用户是否愿意推荐给朋友。

      韩都衣舍的组织管理模式：买手小组制为核心的单品全程运营体系。

      买手小组由选款师、选款助理、商品制作专员、库管员和文员组成（弹性较大，3-10人皆可）。

      小组权利：公司规定最低定价标准，具体产品定价、生产数量、何时打折、促销价格等，基本由小组自己决定。

      奖励惩罚：业绩排名前三名的小组，奖励特别额度；业绩连续排名后三名的小组，解散重新分组。

      围绕买手小组制，韩都衣舍的整个管理架构分为三层：与品牌相关的企划、视觉、市场部门；人力、行政、财务等行政支持部门；以及IT、供应链、物流、客服等互联网支持部门。

全文完。

      注：“前文”指本号昨日登载的《文明篇》，您可以先关注仁达方略，然后从历史消息往前翻一天发现。

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      刘先球老师是仁达方略项目总监，也是管理大数据领域专家。

      随着仁达方略管理大数据中心建立，并发布系列管理大数据产品和服务，2016年被业内人士称为管理大数据元年。

      什么是管理大数据？

      简单点说，当管理信息或管理数据经过常年累月的积累，具有了连续性、代表性和广泛性等特征，那么它本身便会成为管理创新手段，这就是管理大数据。

      根据中国经济导报等媒体援引仁达方略发布的《2016管理大数据企业需求调研报告》，管理大数据应同时具备以下三层属性：“管理属性”，“海量”，还有“人工智能”。

      对于企业而言，管理大数据应用的意义重大。以某钢铁企业为例，该企业及行业其他企业过去和现在的战略描述、组织信息、管理制度、管理变革过程记录等等，都属于管理数据，一旦突破为大数据，便可以为组织变革提供及时有效的支撑；结合仁达方略海量的数据库和模型分析，能发挥巨大的能量。

      作为国内最早致力于组织变革领域管理数据研究与服务的管理咨询公司，也是最早研究管理大数据并形成体系的专业机构，仁达方略管理大数据中心将汇集管理理论界和实践者的力量，依托仁达方略多年研究与咨询基础和海量管理数据库，为企事业机构、非盈利组织和政府客户提供管理大数据产品和课题研究服务。

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