相信相信的力量，相信数学的力量R君说“For the sweet love remember'd such wealth bringsThat then I scorn to change my state with kings.思卿至爱，语中有财富万千，江山名利，宸意亦无移我志。”（威廉.莎士比亚《十四行诗》）2021年日本东京奥运会，有这么一位来自奥地利的公路自行车女选手，孤身一人，既没有团队，也没有教练，训练都全靠自己，却成功摘下了奥运会金牌。更为令人惊异的是，这位名叫Anna Kiesenhofer的奥运冠军，却不算是一位专业运动员。她其实是一位数学博士后，她在英国剑桥和西班牙加泰罗尼亚理工大学分别拿到了数学硕士学位及博士学位，现在在瑞士洛桑联邦理工大学做研究员，而公路自行车，不过是她的业余爱好.......实际上，这位学霸姐之所以能获得这个奥运冠军，正是因为她很早就开始研究东京的天气和气温情况，并且充分利用自己的数学专业和强大的计算能力制定了一个热适应过程表及比赛全程体能及速度配置表，并且根据这些精确计算的结果进行训练和比赛，拿到了冠军.......所以，与其说这是比赛，不如说这是计算出来的冠军。这位学霸姐的功绩，妥妥的说明了大数据及数学计算模型的力量和应用。但实际上，早在2002年，美国职业棒球大联盟里就有过一次震惊全美的数据应用革新事件，并且还在2011年被著名的好莱坞帅哥布拉特.皮特自掏腰包拍成了电影《点球成金》，并且在2012年的奥斯卡中异军突起，拿下包括最佳影片和最佳男主角在内的六项大奖提名，差点成为当年真正的黑马.....电影当然拍的很好，但更重要的是这个故事本身已经够令人震撼的了：棒球是美国最流行的运动项目之一。所以在美国职业联赛中，很多小城市都拥有自己的职业球队。但可想而知，这些小球队大部分时间都属于“参与”比赛，因为无论从球员素质、教练组水平以及日常硬件设施上，和大城市的俱乐部差的实在太远，因为这就是个“Money Ball Game”（金钱资本的游戏）。其实这和国人比较了解的足球市场差不多，大俱乐部财大气粗，才能买得起世界上最好的球员，也才能（大概率）踢出顶级水平和成绩。所以小城市奥克兰“运动家”俱乐部和其他小俱乐部一样，虽然努力在不停试图突破自己的联赛成绩水平，但是，3000多万美金的预算，也只能让他们基本上成为棒球新秀运动员的培养场。一旦好苗子在比赛中打出好成绩，基本上就会被预算充裕（基本都在1亿美金以上）、虎视眈眈的一线俱乐部，比如著名的纽约“洋基队”或者波士顿“红袜队”用高薪挖角过去......可以想象，小俱乐部的经理们，在这么捉襟见肘的预算中，要维持球队的运转，还要不断面对大俱乐部的挑战，冲击好成绩，这可真不是一件容易活。喜欢玩《冠军足球经理》游戏的玩家大部分都知道，不通过一些游戏金钱设定上或者部分特殊球员的BUG，你想从一个小球队一路冲到冠军队，那基本上是不可能的任务.......Billy Beane，我们的布拉德.皮特为了节省电影制作成本，加上自己喜爱这个角色，亲自饰演的这位奥克兰“运动家”俱乐部经理，就面对着这样的挑战。在预算有限，并且3大球队主力都已经转会离开的情况下，他却不信邪（也是没有办法），起用了名不见经传的分析员Peter Bran。这位耶鲁大学经济学硕士用计算机建立了一整套球员表现大数据模型，并且告诉Billy，你应该抛弃传统的以每一个单一球员的综合表现来作为比赛核心的理念，而应该转换成组合一只球队，在每一个合适的位置用上数据表现最好的那位球员，来用整体概率取胜。哪怕每个队员在其他方面具有明显的缺陷，但球队取胜只需要考虑他的最佳位置和强项表现就可以了。而这个模型和思路应用的结果，就是小球队奥克兰“运动家”竟然成功的创造了美国棒球职业大联盟的20场连胜记录，而球队经理Billy，也因此收到了顶尖球队波士顿“红袜队”1200万美金的职业邀请......甚至，虽然Billy没有去掌管“红袜队”，但他和Peter创下的这套模型和应用很快被很多俱乐部认可并采用。而波士顿“红袜队”也依靠着这套理论，在两年后拿到了他们自1918年以来的第一个世界冠军......这一切牛逼结果的背后就是以数据和概率为指引和准则，不以无法量化的“经验”为导向的逻辑。听起来是不是很熟悉？除了大数据，Peter的这套理论是不是就是我们常听到的管理学上的反“短板”理论？（所谓每个桶能装水的最大容量取决于最短的一块桶板的长度）而对应的，用另外一种方法和视角，只要最长的长板够长，每个桶一样具有无限的潜力......所以，到底大数据、数学模型与长板理论是怎么改变了整个美国棒球界？且听《点球成金》娓娓道来.......数据化运营的精髓核心从R君第一天开始做电商，就有人问：到底什么是电商？和传统经营模式到底有啥差别？抛开各种学院派的各种“严谨”书面定义，R君认为：新经济与电商和传统经营的最大差别，就是全面实时终端数据化的反馈来经营，而不是基于猜测、直觉或者经验主义。这正如“AlphaGo”与人类超一流棋手留下的大量棋谱中一样的结果，很多时候，你发现AI完全不会选择人类多年来形成的所谓“定式”方式，而完全基于它自己对于整个局势的计算及对每一步棋优劣概率的对比判断，来选择它的下一步棋。很多时候，AlphaGo下的棋形（所谓盘面的形状）完全不好看，甚至感觉“不科学”，但是最终却始终是这些难看的棋赢下了整场比赛。奥克兰“运动家”取得的这样成就，当然首先要归功于Billy自己勇于突破了传统的思维......和所有的球队一样，奥克兰队养了一批棒球球探和咨询员。他们会基于自己几十年对棒球项目的理解和自我的喜好，以及长年对各种球员的观察和经验来给出对整个球队排兵布阵及每个球员价值的判断。要承认，老球探们沉浸行业多年，他们当然有一定的行业经验和眼光。但是，眼光和直觉这个东西毫无可量化的逻辑，甚至常常错的离谱......比如，Billy自己就是个所谓“被看好的”明日之星的最典型失败案例。在当初进入斯坦福大学及直接走入职业棒球运动生涯的选择中，Billy选择了相信这些资深“球探”给他规划的蓝图：你身上具有多少美好又稀有的天赋，你一定是个棒球天生的明日之星。所以赶紧抓紧机会成为职业巨星，而不是一条普通年轻人正常努力与发展的“慢”道路........结果，事实证明，被看好的“明日之星”的美好梦想并没有发生。Billy不过是个棒球打的比一般人好一点的普通人，他自己最后作为一位俱乐部经理的成就要远高于作为职业球员的成就。正因为Billy亲身体会到了这些传统经验和方式的不稳定性，所以他一直都在寻找能跳出陈旧规则，寻找新的突破点的方法。因此，当他听到了Peter的以球员表现数据化为基础，将比赛的各项参数彻底量化，以数据和概率来保障比赛的结果时，他眼睛一亮......其实Peter的理论和逻辑并不难理解，在我们的生活中，有很多行业和领域，本质上都应该追求结果而不是过程本身。实际上，因为我们作为做事的核心要素 -人本身，受到了性格、环境、喜恶这些因素的干扰，所以大部分时候，我们过于关心过程本身，却忘记了最终的目标。于是，往往我们自以为正确的方式和观点，其实却是低效甚至错误的。所以，大数据也好，量化模型也好，长短板理论也好，并没有那么神秘。如果你能想明白一个事情的终极目标，就可以将它像“庖丁解牛”一样拆成明确的细分目标，再通过分析每个过程中的细致流程，将其量化，就可以出来一个模型（公式）。理论上，只要对着模型（公式）中的各种因子和变量去朝着最需要的数值努力，你就能达到模型最终的结果。如果达不到，就说明模型还不够完善，需要继续修正更多的要素。比如：电商行业的基本公式就是 GMV=流量X转化率X平均客单价；而这其中的核心要素，又可以拆为更细致的一些层级。比如：老客的流量，复购率；新客的激励转化，价格策略调整后引起的转化率变化等等......又比如在游戏行业或者在线阅读行业，最基本公式就是收入=活跃用户数XARPU （平均活跃用户的付费金额）；每一项设置、活动都可以最终化为用户的送达、点击、使用、复购等等具体数据，来评判合理性及商业回报。甚至有一些创业项目，如曾因为虚造收入而受到惩罚的某咖啡品牌，从创立初期开始，开店速度、数量和时间，以及收入安排曲线，甚至融资时间，金额很早就完全规划好，最终可以做到，如钟表般精准的营运数据与上市节奏.......除了电商和互联网行业，实际上这样的思路在传统行业也一样可以应用的很好。比如，连锁餐饮、工厂生产流水线都可以用标准化流程来管理和优化每一个细节步骤所需要花费的时间及成本，从而让餐厅的出菜速度、翻台率，客户等待或结账时间，工厂的生产效率及产出达到最优化结果。这当然是数据与模型的魅力，它最大的好处就是可以量化，并且可以被明确执行，而完全不用浪费时间去考虑其他无关紧要的要素。寻找并最大化核心要素的高效输出，是数据化运营的精髓所在。成功还需要什么？让所有人都接受局部自我价值的具象化，某种程度上，意味着对整体个人利益和个性化的放弃。因为在这样的数据化和模型化运营的方式下，每一个个体不过是整体模型的螺丝钉和部件。你只需要输出和贡献整个模型需要的价值就可以了，没有人会关心你的感受和提升（除了你的核心价值）。所以，这样的模型当然会被很多人不喜欢。比如《点球成金》里的老球探、球员甚至教练，都对此有着深恶痛绝的感受。（尤其是教练，20连胜某种意义上，是Billy和Peter排兵布阵大概率会出现的结果，与他关系并不大。事实上，他还在反复试图抵抗和阻碍这样的系统执行，直到Billy把他手上的牌都抽光，他不得不执行Billy的策略为止）其实这些人的抗拒当然好理解.......毕竟人家存在的价值基础被你根本性颠覆了。但是经验和多年累积是否真的以后再也没有价值了？有趣的是，Billy在拒绝波士顿“红袜队”的offer之后，坚守在奥克兰“运动家”中，即便他再强力推行这样的数据化运营模式，他之后也没有再创造过更强的辉煌。甚至即使在2002年的20连胜纪录后，季后赛第一场奥克兰“运动家”的招数就失效了，直接止步季后赛，更不要说争夺冠军宝座了。而电影中，也表现了第20场连胜的艰难，“运动家”以11:1领先，被对方连追10分，直到击球手打出了一个全垒打，才算涉险取胜。虽然电影中的表现，似乎是因为Billy不信自己的宿命（他现场观赛，球队就要输），差点造成球队风水逆转。但是本质上，也说明这个模型本身就存在着一些其他不可控的风险要素，会严重影响比赛结果。所以，数据化运营，并不是万能灵药。如果真的依靠一种方式，就能永久立于不败之地，商场和赛场之上便不会出现那么多意外浮沉了.......实际上，奥克兰“运动家”的结果，说明经验与眼光也并非完全没有用。重点在于，在什么样的阶段，什么样的情况下，采用什么样的模型和方式，而经验与眼光又能在什么样的情况下发挥自己应有的作用。比如，联赛与季后赛所倚重的比赛要素显然不同，就好像足球世界杯比赛小组赛与淘汰赛的差异一样存在一些本质差异。所以，老球探也好，球员也好，教练也好，即便在数据化运营模型下，他们的经验和努力也并非完全没有价值。他们其实需要的是，调整自我的意识和经验输出方式，在新的模式和模型下找到自己更能贡献价值的地方。比如：教练完全可以和Peter更好的讨论季后赛的模型及数据安排，调整排兵布阵；球探也可以更深入的帮助了解对手的情况，从而让单向的模型变成双向更有针对性的方式。实际上，R君觉得Billy在最后没有选择波士顿“红袜队”的offer，也是一个相当遗憾的决定。这个决定本身就受到了当初他错误选择职业棒球生涯而没有选择大学的影响，同样是受到了情感和人性的负面干扰.......其实，Billy完全可以在更大的舞台，充足的资源下更好的去执行他的实验与追求（改变长期以来的棒球比赛思路），去取得他人生最大的辉煌。坚守在小俱乐部，不免有些固步自封与保守，实在是非常可惜的事情.......事实上，当初这部电影也算是命运多舛，因为题材特殊，历史数据证明风险（也是基于模型），不仅最初拍摄预算被砍了一半，剧本也被反复更改，导演也三易其主。从原著问世到本片上映，整整七年过去了.......然而，《点球成金》最终不仅在北美拿下了7千4百多万美金的票房，成为棒球电影史上新的票房里程碑，还收获了一堆奖项，这又何尝没有说明，革新、信念与勇气有时候才是成功的最重要要素。在R君的心目中，Billy和他的《点球成金》精神，永远将是一部照耀着不屈的勇气、进取及革新的经典。R君，2021年8月1日，于上海。
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