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【读书笔记】信息整合的力量

2021-04-14 02:47:13

这是我的第240篇读书笔记。


比尔盖茨十多年前写道:“将你的公司与竞争对手区分开的最佳方式,将你与碌碌大众区分开的最佳方式,就是会充分利用信息。你如何收集,管理和使用信息,将决定了你的输赢。


所以好的公司会将员工人脉作为一种信息来源,对公司极有价值。坏的公司会将员工当做一种成本,他们要做的就是千方百计压榨员工,减少成本,而不是将员工作为资产和信息宝藏来开发利用。


所有的高管会和行业内的高管之间达成信息联盟来了解获取信息,并作出更好的工作决策。但是大多数高管通常会忽视一种更广泛,更加有用的资源:所有公司员工,甚至是最初级员工的集体知识和人脉。


【读书笔记】


我今天要和大家分享的不是联盟的方式,这个其实不太重要,重要的是:联盟后,你是如何处理,管理,分析这些信息的。


我不知道有谁在看《冰与火之歌:权力的游戏》中看到过光头太监瓦里斯的一番自白讲他的发家史:

瓦里斯为了生存不得不当小偷的时候无意中看到了一封信封的邮件内容,敏锐的他突然意识到情报的价值远在金子和宝石之上,他开始训练起一支“小老鼠”的队伍(就像在维斯特洛的那些“小小鸟儿”一样)。瓦里斯买下一些孤儿当“老鼠”,他选择那些年纪最小的,安静而又灵敏的,瓦里斯教会他们攀爬墙壁,滑进烟囱,也教他们读写。“老鼠”们会找到情报、信件、账本或是图表,他们看过之后将它们留在原地不动,根本不会有人察觉。情报的收集让瓦里斯和伊利里欧的财富比过去成倍地增长了起来,瓦里斯也因此声名远扬(或者说声名狼藉)。所以当你看到第四卷和第五卷的时候,你就知道瓦里斯的信息整合能力和信息渗透能力是多么的强悍,也难怪一开始狼爸爸一上来不久就被砍头了,我当时惊讶到话都说不出来,后来想想真的是细思恐极。


同样不知道你们看过《罗斯柴尔德家族》史料不?他们也是拥有一个非常强悍的信息网络来了解国家的信息变化,我相信宋鸿兵的《货币战争》中的一些正史野史中都讲到了信息情报战的重要性,这个被抗日神剧反复洗脑的天朝民族应该具备这个能力,所以不得不吐槽一下人民海洋的厉害:北京朝阳应该有一只匿名的人民志愿者队伍,他们由各个阶层的志愿者组成,为维护社区安全做到了功不可没的功劳,所以为什么北京老有明星被举报吸毒,这支队伍有不小的功劳。


在美剧《疑犯追踪》中,主角宅总造了一台信息整合的机器,是用来预防第二次911的预防犯罪信息分析系统,然后推算出各种可能性的结果,这部美剧有趣的地方是告诉你,这个未来的人工智能是善良的,并且你能在美剧中看到这台机器的如何自我学习而不是进入失控状态,非常有爱的一部美剧,强烈推荐大家去看看,绝对是良心之作。


我们在看到很多父母,上级,非常喜欢收集人性中阴暗的地方,然后对小孩和下属进行各种决策分析后的信息综合判断,然后预判恶心对方,而对方的理论逻辑点都是些很搞笑的地方。

所以他们一开头就是:

“我就知道你XXXXX。。”

“呐,看到了伐~XXXXX。”

“看我猜对了吧,XXXX。”


即使你掌握了所有的信息,不知道如何处理这些信息,也是一件非常可怕的事情。尤其是有些悲观的人在对待各种信息的时候,他就喜欢收集悲观的信息,来验证自己的观点,然后在进一步验证的同时,又找到了更多的观点,而这种人是上级的时候,危险性为更加大。


欧债危机的源头,,但是出于格子的私心,导致了欧盟不团结。英国是不可推卸的责任方,又作为欧盟的盟主,又因为自身的高贵感,和同盟国之间保持距离不团结了离心力,身在曹营心在汉的盟主在处理各种信息,一定是藏有私心的,那么有了什么好处能不能欧盟成员国会不会一起享受,有了危险自己悄悄留条后路?,所以正是因为这种小念头,导致了接二连三的欧洲危机存在,所以看上去欧盟是个同盟,其实根本就不是,那么这时候的盟军之间的信息阻断,情报猜忌,各种情报烟雾弹,就会让信息变得扑朔迷离。

这边我就不展开了,会有很多可以聊的话题,关键是领导人对待这些整合信息的期待是如何。


【即使24人都反对,我还是要去做】

我来讲一个故事:说有个人出国的时候,无意间接触到了国外的互联网,然后在搜索中国这个关键字的时候,发现没有任何信息,这个敏感的信息让他了解到了信息的重要性。

于是他回国之后,开始找人和他们说自己看见的愿景和未来,结果和24个人说了,23人表示他是个疯子,不切实际,第24个人说我虽然听不懂,但是你可以试试看,不行赶紧撤。


后来他想明白了:即使24个人都不看好,都反对,我还是要去做的,结果他做的黄页网,不久就赚到了第一桶金700万元。

他是谁呢?相信很多人都知道了,他就是马云。


我为什么用这个故事做结尾?

其实还是印证开头比尔盖茨的那句话:“将你的公司与竞争对手区分开的最佳方式,将你与碌碌大众区分开的最佳方式,就是会充分利用信息。你如何收集,管理和使用信息,将决定了你的输赢。

不要以为你信息多,但是即使给你同样的信息,你不知道如何区分,收集,管理和使用这些信息,你照样会输。

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