現在有一種現象，開口閉口都談大數據，似乎沒有數據支撐，羅列出N個變量和因素，不用數據說話，就不客觀、不科學、不可信。
的確，大數據給我們認識、決策事物提供了明確的依據，避免了拍腦袋、憑感覺、靠經驗的錯誤。但大數據也可能把真正核心的變量淹沒在無窮的變量之中，使我們抓不住重點，再次陷入數據的混沌之中。
某種意義上說，大數據是科學的。但科學也有他的適用邊界，並不能包治百病，適應所有領域。
正是從這個角度出發，世界著名的媒體文化研究者和批評家尼爾·波茲曼才苦口婆心地勸告我們說：歷史、人類學、社會學這些東西，要回歸人文學科的本質，少一點統計，少一點數字，反而更好。
今天讀顧衡好書榜解讀戴蒙德的《劇變》，腦洞被進一步打開。
作者戴蒙德在《劇變》中羅列了12個變量，用於解釋七個國家是怎麼陷入危機，又是如何在危機中做出選擇的。
賈雷德·戴蒙德是當代少數幾位探究人類社會與文明的思想家之一。寫了不少有影響力的著作。在中國影響比較大的是《槍炮、病菌和鋼鐵》和《崩潰》兩本書。
《槍炮、病菌和鋼鐵》講的是各民族不同的命運，是由環境決定的。用他自己的話說就是“不同民族的歷史遵循不同的道路前進，其原因是民族環境的差異，而不是民族自身在生物學上的差異”。
《崩潰》講的則是，走向崩潰的文明社會都有一個共同的原因，就是環境資源的枯竭。
兩本書都觀點明確，只抓住一個關鍵變量討論問題。
而《劇變》中作者一改以往的風格，羅列了12個變量，看似面面俱到，客觀全面，卻給人一種不得要領搗漿糊的感覺。
顧衡老師對這一點提出了不客氣的批評。認爲參數的無限增加並不是逼近真相的有效途徑。討論複雜問題，簡化是必要的前提。
從這個觀點出發，我看到現在一些企業管理的弊端。
制度越多越好，數據越全越好，考覈指標越細越好。一些績效管理的公式設置的參數之多，計算方法之繁瑣，只有計算的人知道。
這樣做的結果，不僅大大增加了管理成本，還容易忽略核心要素，與管理目標和初衷南轅北轍，陷入指標數據的陷阱。
刪繁化簡是一種高超的管理能力；直達問題本質，用一個措施、辦法解決問題，比設定多個變量更有效。被大數據綁架，把大數據奉爲圭臬，往往會使人陷入看似清晰的混沌。
我想起了“三大紀律，八項注意”，一頁紙不到，就把初建的人民軍隊的紀律規範起來。想起“打土豪、分田地”一個口號，就把中國農民動員起來。這是何等的有力高效。
我這裏絕不是反對大數據，而是強調使用大數據的邊際條件適用範圍，同時評估採集統計大數據的成本，如果不需要大數據就可以做好決策評估，也沒有必要多此一舉。
非常贊成顧衡老師的的觀點：歷史過於複雜，變量太多，所以要想面面俱到的話，那除了口水話片湯話，你什麼都說不了。簡化就成了有效討論的前提。