现在有一种现象，开口闭口都谈大数据，似乎没有数据支撑，罗列出N个变量和因素，不用数据说话，就不客观、不科学、不可信。
的确，大数据给我们认识、决策事物提供了明确的依据，避免了拍脑袋、凭感觉、靠经验的错误。但大数据也可能把真正核心的变量淹没在无穷的变量之中，使我们抓不住重点，再次陷入数据的混沌之中。
某种意义上说，大数据是科学的。但科学也有他的适用边界，并不能包治百病，适应所有领域。
正是从这个角度出发，世界著名的媒体文化研究者和批评家尼尔·波兹曼才苦口婆心地劝告我们说：历史、人类学、社会学这些东西，要回归人文学科的本质，少一点统计，少一点数字，反而更好。
今天读顾衡好书榜解读戴蒙德的《剧变》，脑洞被进一步打开。
作者戴蒙德在《剧变》中罗列了12个变量，用于解释七个国家是怎么陷入危机，又是如何在危机中做出选择的。
贾雷德·戴蒙德是当代少数几位探究人类社会与文明的思想家之一。写了不少有影响力的著作。在中国影响比较大的是《枪炮、病菌和钢铁》和《崩溃》两本书。
《枪炮、病菌和钢铁》讲的是各民族不同的命运，是由环境决定的。用他自己的话说就是“不同民族的历史遵循不同的道路前进，其原因是民族环境的差异，而不是民族自身在生物学上的差异”。
《崩溃》讲的则是，走向崩溃的文明社会都有一个共同的原因，就是环境资源的枯竭。
两本书都观点明确，只抓住一个关键变量讨论问题。
而《剧变》中作者一改以往的风格，罗列了12个变量，看似面面俱到，客观全面，却给人一种不得要领捣浆糊的感觉。
顾衡老师对这一点提出了不客气的批评。认为参数的无限增加并不是逼近真相的有效途径。讨论复杂问题，简化是必要的前提。
从这个观点出发，我看到现在一些企业管理的弊端。
制度越多越好，数据越全越好，考核指标越细越好。一些绩效管理的公式设置的参数之多，计算方法之繁琐，只有计算的人知道。
这样做的结果，不仅大大增加了管理成本，还容易忽略核心要素，与管理目标和初衷南辕北辙，陷入指标数据的陷阱。
删繁化简是一种高超的管理能力；直达问题本质，用一个措施、办法解决问题，比设定多个变量更有效。被大数据绑架，把大数据奉为圭臬，往往会使人陷入看似清晰的混沌。
我想起了“三大纪律，八项注意”，一页纸不到，就把初建的人民军队的纪律规范起来。想起“打土豪、分田地”一个口号，就把中国农民动员起来。这是何等的有力高效。
我这里绝不是反对大数据，而是强调使用大数据的边际条件适用范围，同时评估采集统计大数据的成本，如果不需要大数据就可以做好决策评估，也没有必要多此一举。
非常赞成顾衡老师的的观点：历史过于复杂，变量太多，所以要想面面俱到的话，那除了口水话片汤话，你什么都说不了。简化就成了有效讨论的前提。