大数据时代不存在10000小时定律

2019/11月/25大数据技术与运用0 条评论

 

现如今进入大数据时代,无论是企业还是个人,都能深刻的感受到节奏在加快,信息在爆炸,知识在迭代。对于企业来说,有很多方法去应对大数据时代所产生的机遇和挑战,比如雇佣数据分析师或干脆使用DataFocus或tableau等数据分析工具。企业尚在大数据环境中深谙生存之道,而能在大数据环境中意识到这一点并不断迭代的个人,却寥寥无几,大部分人意识到了这个问题,但却一直徘徊在所谓10000小时的大师之路上。但其实,在这个半区块链的大数据时代,10000小时定律并不适用,适用的是对自己不断进行数据分析和挖掘的思维。

首先我们来解释一下10000小时定律。《异类》中提到,人们眼中的天才之所以卓越非凡,并非天资超人一等,而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。比如每天工作8小时,一周工作5天,那么成为一个领域的专家至少需要5年,这就是10000小时定律。

但是我们会发现,到了后来实力不再快速的增长,而是逐渐平滑。举个例子来说就是开了三年车的实际比起开了三个月时间车的司机来说车要开得好很多,实力差距很大,但是一个开了三年车的司机和一个开了10年车的司机来看,实力的差距就不是特别明显。

而总有一些人,那些被我们称为大师的人,他们既没有练习10000小时,也没有在后期平滑实力。在他们超过平均水平后,却能够在短时间里继续快速提升自己的水平,达到一般人达不到的高度,有些人看上去花了3年时间,能力却比10年的人更强。在大数据时代这种现象比比皆是,新兴的90后,无论是职场能力,还是创业能力达到高级水准的年龄都在提前。

这就是我们想说的大数据的威力,现在的人可以非常便捷的利用周遭的数据,并整合为自己的数据,在经过挖掘和分析以后变为自己的能力。在这里并不是讽刺努力本身,而是努力的方向和努力的思维方式。过去每一个关于努力的结论背后一定有相应数据进行支撑,而数据每时每刻都在迭代,所以我们关键应抓住数据分析思维本身,来不断优化自己的行为路径和策略实施。

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