首先作为一个数字化从业者，本人绝无意贬低数据的意义，而是力求理性论证，用不同角度看待数字化。
有本知名的商业传记叫蓝血十杰，说的是美国商业史上是个以数据为管理信条的天才，他们奉行以事实和数字为基础的理性管理，把数字分析部门变成了组织中最有潜力的机构，把数字信仰变成了一种宗教。早期他们都在商界政界取得了巨大的成功，有一位号称“人类电脑”的麦克纳马拉甚至成为了美国国防部长，直接指挥了越战。他指挥战争基于的数字指标项精细得令人发指，根据他对数据的研究，他甚至公开预测越南主要军事行动可以在1965年底结束。然而，尽管越战中美军的各项数据碾压越军，甚至可以说美军赢了每一场战斗，而最终美国却输了这场战争。为什么数据没有预测出越战的走势？这个问题待会会讨论。
另一个案例，我以前文章里讨论过，数字化首先是一种思维，这在人类历史上可以追溯到数字和文字的起源，人类自那时起用虚拟的思维和表述系统来描述操作客观世界。利用数学，数字方式管理事务的人和事例屡屡出现，18世纪普鲁士国王领有大片森林，但他只关注一个指标：这片森林，每年给我带来多少收入。因为KPI确定了，他的林业官员所有的管理思维和动作，就都只围绕这一指标展开，结果发现生长速度快，材质坚硬，价格高的挪威云杉看上去最符合经济效益最大化的目标，但当森林都换上挪威云杉后，很多问题暴露了出来，单一树种次生林导致的树种退化、土壤贫瘠，病虫害失控、动物/野生作物消失，等等，最后这种“科学林业管理”反而导致了森林收入下降。
上面说的唯数据论的做法，很有点拉普拉斯的宇宙系统论的味道，这一类科学家奉牛顿的经典力学为宇宙的终极理论，认为只要有数据，宇宙的任一点任一粒子的过去未来都可以通过数据和公式计算出来，当然后来的量子力学很清晰的指出，这种思维只适合于宏观 低速的物理世界，在高速微观的世界，因为测不准原理，没有哪个粒子的轨迹可以完全被预测，因为只要预测就需要对现有运动数据做观测，而只要一观测，粒子的行为就会发生改变（这在哲学层面很有点象中国的风水大师算命，命势可以预测，但不可说，一旦天机泄露，运势又会因此改变）。
说了这么多，那数据管理到底可不可取，或者说什么情况下可以完全或者主要依赖数据（也就是人工智能）来管理？如果我们总结历史上唯数据论者的问题，可以看到，这需要几个前提，另一面，这几个前提不满足也导致了历史上反复发生的问题：
第一， 管理数据模型的数据维度要全。这个问题我在前面说大数据的文章里详细聊过，大数据也应该是“全”数据，只在某一个或某几个维度的数量大，不仅不是大数据，而且会误导对现实情况的理解，前面说的普鲁士国王管理森林的例子，就是因为他只看到了一个维度的数据，木材产出率，尽管这些数据可以准确及时，但并不决定他的目标。也就是数理统计里，为什么有一个分析叫主成分分析，将所有（注意，是所有）可能相关的数据集汇到一起，看对目标起重大影响的，到底是哪几个（综合）指标。但常常人们还是只看自己关注的那几个数据，或者在模型里只放自己认为重要的那些数据。
就算把所有数据维度都考虑到了，这里带出的一个子问题就是，反应实际情况的要素，都已经数据化了吗？是不是所有要素，都能够数据化（标准化）？数据化的前提是标准化，也就是客观的，与现实情况相符的，普遍接受的度量。重量、体积、数量、金额、距离、时间，甚至质量、完好度、性能等等，都是可以全球统一标准的，而类似士气、民意、认可度、心理预期这些因素，却十分难标准化，因为有太多和人相关的主观成分，而恰恰是这些难以量化的因素，对战争起了确定性作用。题外话，个人认为这是人类思想发展永恒的一个矛盾，人之所以为人就是因为人有自己主观的思维和判断，如果所有主观的思想都可以被量化，这意味着存在一个客观的标准（基线），主观意识被基线化了，那这还能被称为主观吗？人类越自由，越民主，理论上就应该更尊重个人独立独特性，也就是主观性，而越让个人主观意识发展，主观成分高的要素就越难以一致化（标准化，量化）。
第二个方面，数据的及时性和数据语义。篇幅问题，下一篇再详述，
这涉及到未来解决这类问题的大杀器，物联网，这在我看来是消除数据延时和全局优化的关键技术。下一篇文章里，我们来看看物联网到底如何革命式的改造了基于数据管理的方式。 ------------ 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only.
