不确定型决策

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俗话说:「两利相权取其重,两害相权取其轻」。理论上,这属于风险型决策,与今天要说的不确定型决策有很大的区别。

风险型决策的收益、损失、成本和风险,是清楚知道的,发生的概率也是明确的,这种选择一般好做。但也有三种情况会导致决策失败。

分别是理智弱鸡、算力不足、资源匮乏。

第一种,理智打不过感性。明知道投入产出不成正比,但抵制不了诱惑,或者抱有侥幸心理,万一收益大于损失呢?赌博和出轨是比较典型的例子。以出轨为例:

收益 损失 风险
出轨 肉体、精神的短期欢愉
刺激、新鲜的体验
物质、经济、时间
心力损耗(撒谎、内疚等负面体验)
一个或两个家庭的破坏、骨肉心灵创伤
外部评价降低
经济纠纷、官司、人身风险
不出轨 家庭稳定和睦 禁忌体验 平淡

经过对比,明显不出轨从各方面来讲都比较合算。出轨被发现的概率基本是 100%,风险随之而来,善后非常麻烦,为什么还是有那么多人出轨呢,尤其是一些有地位的人,冒险不可谓不大。对于这些有身份地位的人来说,除了和常人一样的侥幸心理和难以抵制诱惑以外,还因为他们抗风险的能力要比常人更强一些。出了最坏的结果,能不能承担得起?这也是决策的底线思维。选择的自由,与实力密切相关。

第二种,算力不足。炒股很能说明这个道理,理论上,掌握了全部信息,运用各种算法分析价值指标和博弈态势,一定可以预测股票的涨跌,但现实中很难做到这样的程度。面对复杂模型,因为信息掌握不全、条件不具备,很难「权轻重」,也就容易决策错误。

现实中的算力不足,更主要是因为畏惧和厌恶「计算」,人类进化到现在,还保留着尽可能降低能量损耗以确保生存的基因,而复杂的脑力计算非常损耗能量,所以依靠右脑的直觉决策,成为很广泛地决策手段。但对于关键和复杂的选择,轻率的决策很可能造成比较糟糕的后果。

第三种,资源匮乏。这也是今年诺贝尔经济学奖得主的一个研究结论。作者在《贫穷的本质:我们为什么摆脱不了贫穷》书中写道,因为资源不足,穷人只能为改变眼下的困境做出选择,而这种选择对长远的利益是有损害的,穷人并非意识不到,但无能为力。经日累月,打破不了循环,久而久之形成了所谓的「穷人思维」。

现今老龄化社会结构趋势显著,医疗费用高,老一辈的人购买了重疾保障保险的比例非常低,除了保险意识不够之外,还因为老人在支援子女家庭建设,没有更多的经济去考虑配置医疗保险,一旦身患重病,可能卖房也难以负担;「35 岁人群」面对壮年失业风险,很多选择低成本或无成本的扩展副业,而没有选择优先购买保险抵御风险,若干年后再买,身体条件下降,保费和保险范围都不太有利。

举这两个例子是为了说明资源匮乏对于决策的影响。

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相对于以上确定性比较高的风险型决策。真正不好做的是不确定型决策,不确定性是人生常态,人生道路上的每一个关键时刻,如择校选专业、择偶结婚、跳槽换工作,大多属于不确定型决策——无法确定每项选择的收益、损失和发生几率,不知道哪一种选择结果才是好的,往往让人陷入两难境地——如果能预知未来,该有多好!

首先,有选择是好事。有选择,就意味着自由。只有「穷人」才没有选择。这个观念一旦建立起来,选择到好结果的几率就会上升,因为排除了烦恼、焦虑、犹豫的负面情绪干扰,就能专注在决策本身上。

其次,前人已经给我们研究出了不确定型决策的准则和方法。

1)冒险法(赫威斯决策准则)

目标是获得最大收益。预估每一种选择能确定获得的最大收益,选择收益最大的那个选择。

这种方法的缺点是最后可能获得最大亏损,因而称之冒险投机的准则,有些赌的性质。

比如说,选择去可能能上市分股票的创业公司,而不考虑工作强度、压力、氛围和距离和管理情况。一旦公司上市拿到股票,就能实现财富自由。

另一个例子是改革开发初期或之前,从国营企业选择下海扔下铁饭碗的那批人。

2)保守法(瓦尔德决策准则)

目标是风险最小,避免最坏的结果。预估每种选择的最低收益,选择最低收益值最大的那个选择。

比如说,把家庭稳定当成一个重要的选择因素,从多个追求者里选了一个老实巴交的男生。就是保守法。

3)等可能性法(拉普拉斯决策准则)

通过比较每个选择的损益平均值来进行选择,在收益最大化目标下,选取择平均收益最大的选择,在成本最小化目标下选择平均成本最小的选择。

通常来说,相当于给每个选择的多个有利条件和不利条件设置权重,然后根据每个选择两方面得分,结合自己的目标去选择。

4)最小最大后悔值法(萨凡奇决策准则)

目标是确保避免较大的机会损失。这个方法不考虑收益,而考虑机会损失。确定每个选择的最大机会损失,选出最小的那个选择。

就是确定了某个选择之后,对丢失其它选择机会所能承受的后悔程度。

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最后,无论面对什么样的选择:

1)信息一定要支撑得起决策。

对于最在意的方面,多方收集信息和探听情报,以增强决策的依据。比如选择新 Offer,如果你对工作环境的人际关系比较在意,就一定在入职前想办法打听到领导的风格,同事的人品。这不是难办的事。

2)相信经验。

无法通过科学的方法获得客观评估的情况下,依靠经验。可以看看贤哲谚语怎么说,也可以听听身边经历同样抉择的人的意见。人性不变,历史就有指导意义,你所遭遇的,世界上一定还有其他人也曾遭遇,你不是一个人。

比如说结婚自古讲究门当户对,这不是物质的世俗,而是意味着物质观、世界观和价值观一致,冲突就少,家庭就和谐。其它条件相同的情况下,选门当户对的那一个。

3)跳出已有选择

这正是不确定性的好处之一。目前的选择已经是全部的选择了吗?不得不从对立的选择中选择其一吗?《第 3 选择》全本书都在说这个问题。

这本书说,面对任何问题,大家惯用的第 1 选择就是按照「我」的方式,第 2 选择就是按照「你」的方式来进行。冲突点往往就在于,到底是你的选项比较好,还是我的。因此,不论选择哪一方,都会有人觉得受伤或牺牲。作者指出,这时不妨考虑第 3 选择:超越你的或我的方式,设法找到更高明、更好的方法,让双方都能从冲突中找到一条出路,称之为“第3选择”(The 3rd Alternative)。

如果把上段中「你」换成世界,其实就是寻求和世界和解的选择。我有我的倾向,世界给了我约束,这也是选择如此困难的本质原因。能否在这两者间找到一种更加融洽的选择?

4)不选择,也是一种选择

你大可不必立即做出选择,时间会帮你选择。如果不能等待,那就尝试模拟时间的流逝,运用终局思维的能力,辨析什么是真正重要的。想象当你年老的时候,做了什么和不做什么会让你后悔——想象是会骗人的。你要观察椅子上那个年老的你,真正的内心。

别被时代抛弃,读完这 6 点,你就明白了大数据

「大数据」这个热词,我们都有所耳闻。但究竟什么是大数据?大数据有什么特点?大数据能用来干什么?大家又语焉不详。

从技术角度讲,大数据当然很高深,但对于我们普通人来说,了解大数据的常识和原理其实很容易,读完以下 6 点,你就能明白大数据到底是什么。从而——不再只是被技术支配,还能在理解的情况下被支配:)

数据不只是数值

一提到数据,你是不是首先想到了「数字」或「数值」?那些存放在 Excel 表格中的,用于统计、分析的数字。

大数据中所说的数据,可不止是数字和数值这么简单,它包含电脑上所能存储的全部文件类型。如数据库、文本(文档)、图片、音频、视频等。

也就是说,所有能数字化的内容,全都是大数据存储、处理的对象。

什么样的数据才能称为大数据?

普通的数据肯定不能称得上大数据。几个硬盘就能装下,几台电脑短时间就能处理完的数据都不是大数据。

无法用一般技术存储、处理的数据,就称为大数据。

存储需要硬盘资源,处理需要 CPU 计算资源。单台计算机无论硬件性能有多强悍,总归是有限的,人类自古以来搞社会工程的经验非常丰富,如数万人、数百万人修建长城和金字塔,自然就想到了解决思路。

像搞人海战术一样搞「机海战术」,问题不就解决了吗?

「分布式」就是「机海战术」,蚂蚁咬大象。思路是有了,但技术实现方案相当有难度。

就拿存储来说,联合多台计算机去存储一份数据,该以什么格式存储,谁去指挥存储,谁去执行存储,任务如何分配,有的计算机存得快、有的存的慢,有的硬盘可能有故障,或存的过程正好断电了,该如何保障数据完整、没有错误、效率最高,又如何从多台电脑上读取文件……全都是问题。计算任务也面临类似问题。

Google 公司发表了三篇论文,出发点是如何利用大量廉价的低配置电脑(而非昂贵的服务器)去做海量数据的存储和运算,率先解决了分布式存储和计算的技术难题,奠定了大数据技术的基础,从此以后,大数据行业就开始发展了。

总结:大量联网的计算机,以某种协同算法,将硬盘和 CPU 联合起来,共同对多样化的数据进行存储和处理,称为大数据技术。

想想看什么情况会产生上面这种场景?

很简单,一种是周期性产生的数据量特别庞大,如 Facebook 2013 年时全球用户每天发布的照片数量达 3 亿 5 千万张,YouTube 2018 年时每分钟用户上传的视频时长达 400 小时;另一种是数据短时间内爆炸式地产生,像天猫 2016 年 双 11 大促活动,每秒钟产生 17.5 万笔订单数据。

这样规模的数据,称为海量数据,远远超过了单台设备存储和处理的物理极限。

数据从哪里产生?

目前世界上计算机存储的海量数据,都是来自于哪儿呢?大体上说,来自人的活动和机器的记录。细分为五类:

第一类是人在互联网上主动发布的数据,称为 Web 和社交媒体数据,如各种微博、博客、社交网站、电商网站中的评论内容。

第二类是机器对机器的数据,比如 RFID 数据、GPS 数据、智能仪表、监控记录数据以及其他各种传感器、监控器的数据。

第三类是系统的交易记录和行为日志数据,比如电信运营商的上网记录、信令数据,金融行业的交易记录、理财记录等,还有用户访问网站、使用 APP 系统所产生的各种行为日志。

第四类是生物计量学数据,指的是和人体识别相关的生物识别信息,如指纹、DNA、虹膜、视网膜、人脸、声音模式、笔迹等。

第五类是人工生成的数据:比如各种统计调查问卷、电子邮件、工作文档、纸质文件、扫描件、录音、摄像和电子病历等。

存储成本下降,硬件性能和网速提升,促成了大数据的繁荣。

以前存储大数据是成本和负担,现在能保留的数据尽量保留,数据成了企业、个人重要的资源和资产。

大数据有什么特点?

大数据著名的 4V 特征来了,这属于基础知识。海量(Volume )、多样(Variety)、高速(Velocity)、价值密度低(Value)。

海量和高速(实时)不细说。

多样,指的是数据类型和结构多样。数据类型在上文提到了,你能想到的所有格式的文件,都属于大数据的范畴。

结构,是指的数据的组织方式,有没有一定的规律。最有规律的,称为结构化数据,人类比较容易理解数据结构和关系,计算机也很容易读写和处理分析,像关系型数据库(MySQL、Oracle、PostgreSQL……),就是典型的结构化数据。数据有序地存储在「单元格」中,每一列都有固定的格式标准并代表相同的业务含义。

| 用户 | 商品 | 商品评价 | 物流评价 |

| —- | —————– | ——– | ——– |

| 李某 | iPhone 11 Pro Max | 好评 | 好评 |

结构化数据

结构性比结构化数据稍弱一些,但仍然保持有一定的结构的,我们称为半结构化数据。如 xml 文件和用于传输和交换数据的 json 文件等。一般是文本文件。

半结构化数据

结构化更弱的文件,如图片、视频等,以及自然语言,称为非结构化数据。但理论上非结构化数据是不存在的。

一上市我就下单了,到手后和想象的一样,屏幕贼细腻,面容识别更快了。物流小哥骑着火箭送到的。

非结构化数据

价值密度低,有点反直觉。但也容易理解,这是一个相对说法,数据量越大,无效数据也会越多,有价值的数据会稀释到整个数据池里。数据量级每上升一个等级,挖掘出的价值等比都有衰减。所以称为价值密度低。比如摄像头监控视频,连续录制,但关键的事件可能只需要其中的几分钟。

理论层面,还有一个对大数据特点的总结:那就是「全面而非抽样、效率而非精确、相关而非因果」。

传统统计学理论都是基于抽样数据建立的,这是成本所限。样本的质和量决定结果好坏。大数据利用分布式技术,可以采集和分析全量数据。这就可以比抽样数据揭示出更多的信息。

精确也是抽样数据分析所必须的,如果不够精确,放到全量数据中,偏差就会更大。而大数据是尽可能全量和实时分析,不追求个例的精确,更注重全量分析的效率。比如搜索引擎,能很快发现某时间段某地区的用户,搜索和「流感」相关关键词的趋势上升,可得出一个可能性的结论:某地区爆发了流感。

同样是由于更全面的数据,我们能发现【更多】的「因」导致的「果」,这就是所谓的相关。以往我们发现了一个现象,会假设有限的原因,再用数据验证,验证通过,因果链条就建立起来了。而大数据全量的分析,可能会找出更多影响结果的要素,它们和结果是相关的关系。

大数据能用来干什么?

你能想到最常用的一个大数据应用是什么?

答案是搜索引擎,像百度。它爬取全互联网的网页,将快照存储在服务器(相当于复制了网页内容,想象看数据量有多大),建立关键词和网页的索引关系,并排序,把排序结果也存储起来,在你输入关键词的时候,毫秒级地把相关网页排序结果展示出来。

大数据的第一个应用,就是搜索。

第二,大数据可以做画像,对一切实体做标签,最常见的是用户画像。原理是根据用户搜索的关键词、手机安装的 APP 清单、操作某应用的时段频次、手机的定位轨迹、历史的消费记录……融合起来清晰地描绘出用户的属性和行为特征,如年龄、性别、兴趣爱好、经济能力……贴上全方位的标签。这就是所谓的大数据比你自己更了解你。

第三,大数据还用来做推荐。像今日头条、抖音,根据你的行为,判断你的喜好,推荐相关信息流。电商购物,根据你的浏览、收藏和添加购物车记录,以及和你相同标签的人的购物记录,向你推荐可能感兴趣的商品。广告系统的核心也是推荐,你刚查了:「牙痛怎么办?」接下来在很多网站和应用中,你可能都会收到医院和药品广告。

第四个应用方向是风控。常见的有身份伪造、垃圾广告、虚假交易、黄牛秒杀、活动套利、数据泄露、垃圾注册、推广作弊、信用套现、账号盗用、盗卡交易、信息爬取等。互联网公司以多种方式补贴用户的推广费用,经常被黑客、羊毛党利用技术手段和专业设备套取。如何从大量正常的业务中识别这类非法操作,是大数据风控的重点。

另外比较传统的应用是分析和查询。共同之处是对延迟有较低的容忍度。传统小规模关系型数据库的查询响应一般会很快,也有比较成熟的优化方式,比如索引、缓存、读写分离、分库分表等。但大数据有非常大的不同,为了更快在海量数据中根据查询条件获得某值,可以把数据放入内存中,内存比硬盘读写更快,这就是内存计算。还设计了列式存储,预聚合等多种方法加快分析和查询的速度。预聚合就是提前把分析和查询结果处理好,等待被调用。

对于分析和查询,在本系列文章里,后面会介绍 OLAP 和交互式查询,感兴趣的同学请关注微信公众号「关耳爷」。

以上应用中,风控和推荐,属于实时计算的领域,数据连续地接入、处理、计算,像水流一样,不间断,也叫做流计算,保证业务的即时性。其它应用属于离线计算,所谓离线计算,就是可以分批次,周期性地处理历史数据,如当天处理前一天的数据,所以又称为批处理。在分析应用里,有实时也有离线。有的大数据厂商和产品,也把批流结合作为技术突破点或宣传卖点。

大数据和云计算、物联网、人工智能有什么关系?

云计算,核心是虚拟化技术。卖的是存储、计算和网络,你不知道按配置购买的主机是来自一台物理服务器分割出来的一部分,还是由多台服务器组合而来。云计算最大的优点是可以灵活地调整配置,就是所谓的弹性扩展。这是大数据所需要的一项重要功能,因为大数据技术的基础是分布式,所需要的内存、CPU、硬盘资源根据需求扩展,两者具有天然的亲密性。

云计算平台作为基础设施,对大数据平台起支撑作用,大数据平台利用资源管理的组件去请求和释放云计算平台的资源,完成数据处理。

物联网的智能设备、传感器,会产生很多数据,这类数据和业务系统的数据有不同的特征,比如写多读少,一般不会更新,存储频率较稳定,每条记录一般都带时间戳,对应的有专用的时序数据库的支持。物联网产生的数据存储在大数据平台中,大数据平台完成清洗、处理,经过离线计算供分析和数据可视化使用,也有实时计算,用于监测和预测设备的异常。

大数据平台为物联网提供数据功能服务和支撑。

人工智能重点是算法平台,在机器学习的编程框架支撑下,大数据平台中的数据样本供给各个算法做训练,不断调整算法,最后选出最优算法,以达到人类一些智能活动的标准,比如图像识别,能像人一样分出猫猫狗狗,识别出图片的文字;自然语言的语义分析,能像人一样听懂人类的语言,达到较准确的程度,这是人工智能的目标。

大数据像食物一样喂养人工智能的算法。使算法越来越精确、高效和低功耗。

从一件小事看我们和马云有什么不同

今天是教师节,阿里巴巴公司 20 周年纪念日,也是掌门人马老师 55 岁生日。这一天,他将卸任阿里巴巴集团董事局主席。我们一起祝马老师教师节快乐、生日快乐、退休快乐!

关于他的事迹,大多已被人们所熟知。但有一件小事,和他创业、管理阿里巴巴无关,有很多朋友可能不知道,但足以体现他的与众不同。

1995 年,马云刚开始创业,在杭州经济大厦办公。晚上 8 点多的时候,他骑车去上班(为什么是晚上 8 点去上班),路上看到四五个壮汉在抬井盖。

联想到小孩儿掉井里的新闻,他想到是有人偷井盖,找警察找不到,路人也不愿意和他一起阻止。

挣扎半天,上前喝道:「给我抬回去!」一只脚踏在脚蹬上,随时准备逃跑。

原来这是电视台导演的一个测试,看有多少路人会阻止不法行为。马云是唯一通过测试的人

这也是他第一次上电视,镜头上,31 岁的马云长发、消瘦、肢体动作丰富,还不是现在成功人士的形象。

有人评论马云这种行为「有勇有谋」,勇是面对危害社会公众利益的事件时敢于挺身而出,谋是留有了后手,在找警察和路人帮忙无望后,一个人面对几个壮汉,做好了逃跑准备。

普遍的价值观是各人自扫门前雪。我认为支配马云这种行为的底层价值观是「正直」。

管理大师德鲁克说过:

正直(诚实)是管理人员必须具备的惟一的绝对条件。

同某个人一起工作的人,特别是他的下级,在几个星期里就可以知道这个人是否正直。他们可以原谅这个人的许多缺点,如缺乏能力、缺乏知识、个性不定或态度不好等,但他们不会原谅他的“不正直”,他们也不会原谅更高的领导选择这样不正直的人。

正直(integrity)是管理者绝对必须满足的一个条件,是一项必须在任职之初就具备的品质,不能在任职之后再去培养。

正直的品格往往比分析能力重要得多。

正直的领导,对外能带领团队做正确的事,走在正确的方向上,不用担心违法乱纪;对内能赏善罚恶,公平对待成员。跟着正直的领导,不用担心穿小鞋,背黑锅。

十八罗汉紧密追随马云共建事业,也许马云正直的人格魅力是关键作用之一。

Linux 内核漏洞简单解决方法:升级内核

最近阿里云安全中心提示 ECS 操作系统 Ubuntu 18.04 存在内核漏洞。如下图:

解决 Linux 内核漏洞,最简单的方式就是升级内核。方法如下:

一、检查可安裝的 Kernel 版本

apt-cache search linux-image-\*
apt-cache search linux-headers-\*

二、安装新 Kernel

apt-get install linux-image-X.X.X.X-generic
apt-get install linux-headers-X.X.X.X-generic

注意要安装相同版本的内核。

三、更新 initramfs image

update-initramfs -u -k all 

update-initramfs -u -k `uname -r`

四、更新 Grub

update-grub

更新后重启系统:

reboot

重启之后检查新内核是否生效:

uname -a

按以上步骤操作后,重新检查系统漏洞,均已消失。

《Ship It》翻译后记

用了一个月的时间,断断续续把《Ship It》这本 10 位硅谷产品经理攒出来的小册子翻译完了。回头看一遍内容,还挺有成就感的。看数据,也有一些朋友浏览过,感谢你们。

期间刷过 200 部电影讲解的短剧,也疯狂玩了几天王者荣耀,困难的时候想要放弃,但咬着牙往下坚持。之前也有过一次翻译的经历,想把 AdonisJs(一个 Node.js 的框架)的文档翻译成中文的,翻译了大概三分之二,放弃了。

自己原创的《产品经理成长系列》,还差最后四篇,接下来也会更新完。

写文章和翻译,目的是整理回顾和学习提升,但更重要的是为了突破不能坚持的缺点。

我是个缺乏耐心、韧性很差的人,过去一概如此。曾有过很好的想法,起步后遇到各种各样的障碍,很快就放弃。那些在当时还算比较新鲜的创意,如果其中有一项能百折不挠地执行下去,就算不能实现财务自由,估计每个月也能有稳定的被动收入,也许那样就可以不用早九晚五把大把的时间都搭在价值不是很高的事情上。

比如最简单的一个项目,中医资讯网站,我在 2008 年学中医的时候就做过一个网站「中医时代」,域名是 cmtime.com,这个域名现在在交易市场上标价 2 万块,可是我在迁移网站数据库失败后就把这个网站和域名都扔掉了。

反观另一个中医网站,叫做中医世家,也就是中医资讯和书籍内容,这里有它的统计数据:

https://tongji.baidu.com/web/1511277/overview/index?siteId=29927
图片

它的日 PV 惊人地达到了 15 万至 20 万,UV 在 4 万左右。这个规模的流量,放置百度联盟或 Google Adsense 广告,每个月的收入应该至少在3 万元以上。当时我的「中医时代」,并没有多少流量,但某医疗关键词曾一次被点出 3.6 美元的收入(注意是 2008 年时),可以想象,这个网站如果一直坚持做到今天,就相当于多了一个人的收入,这种类型的网站对技术和运营要求都不高。

虽然晚了,但我从今年年初开始,又拾起了过去的梦想,从头开始做一个叫经方派的中医网站,流量上升的相当稳定,这一次,要做的就是坚持。

回首那些我曾想做的网站,一个个都因小小的障碍就放弃了。生活中、工作中的很多事情都是同样的命运,开始比较有激情,很快就归于寂静了。

我在想,原因是什么。

首先是成本低,也许只花费了我数小时、几天或一周的时间,域名也就几十块钱,服务器一个月 10 美元,所以做半截扔了也不心疼。

再次就是短期见不到收益,精神和物质上都没有,遇到挫折,就撂过了事。

还有就是我太追求完美,不能容忍缺陷,总想一步到位干到最好再放出去,但自身的能力又有限,不能在界面、功能、内容上做到完美,抵挡不了挫败感,就逃避了。

另外就是我会同时进展多个项目,包括现在也是,自己的几个想法都在进行,还有和别人合作的事情也在推进,不能专注于一件事情上,精力和时间毕竟有限。

我还太爱追求新的技术,实现一个功能,常规的手段也能实现,但是如果我了解到一样新技术,就非想用新的来构建,像是为了学而用,并不是为了去解决问题。

本身我也只是一个产品经理,尽管也能做些设计和开发的工作,但确实不是强项,把一个想法,落地变成一个可用的、易用的产品,单枪匹马还是非常有挑战的,也就说与面对的难度相比,能力是不足的。

接下来,就需要专注一些、容忍不完美、以目标为导向、寻求一些专业人才的帮助,来克服半途而废的毛病。

这一次《Ship It》的翻译,算开了个好头,它并不完美,充其量就是能读通,可以明白什么意思,离「信达雅」的标准要求尚远。

于我而言,它是一个成品,标志着我完整地做完了一件事,过程中也尽可能地做到最好。

感谢这件事,也希望接下来我认准的事情,都能有始有终。

Ship It 10:如何发挥你的内在领导力

作者:Kenneth Berger,Slack 公司产品经理

翻译:关尔也

注:这里的 Leadership,直译是领导力,通过对全文的了解,更准确的意思是「内在张力」,包含内省、选择与判断,译文中仍以领导力来阐述。

几乎每个人都对自身的领导力没有足够的信心。人们想通过讲座、书籍和资讯来补足领导力的短板。 但 Kenneth Berger 解释说,领导力不是来自哪一本书,人本身并不缺少这项技能。大多数人具有限制性的信念,阻止了自身张力的形成,而他们自己并不知道这一点。

什么样的信念限制了你的潜力?

有些不习惯去思考的东西,拖了我们的后腿。

Kenneth 在多个著名的硅谷公司工作,收获了很多经验和教训,过程中学到了许多关于领导力的内容,我们将在下面去探讨。

在 Adobe 公司的经验教训:倾听你的内心

Kenneth 在 Adobe 公司工作了8年多。开始是一个充满激情的新人,很快就变成了一个「老油条」。他舒服地享受着自由的时间和可观的薪水,尽管觉得不应该停留在舒适区,但他还是一直留了下来。直到 8 年后,他被解雇了。

这里的关键教训是听从你的内心和直觉,对内心的感受保持警觉。这些感受可能有点让人不舒服,但它正是要告诉你去突破舒适区。这样做的回报很大,能让你以符合你价值观的方式工作,也意味着你是充实的。

在 YesGraph 公司的经验教训:你的工作不是争斗

Kenneth 和别人合伙创办了 YesGraph 公司。另一位合伙人有工程背景,而 Kenneth 具有设计背景。两个人很快就陷入激烈的争论中。谁对谁错看起来至关重要。事实上,创始人的工作不是为了证明自己对,而是要让公司成功。当创始人把权利斗争置于效率之上时,公司就遭受了巨大的损失。

你的工作不是赢得会议中的争论,而是关于更宏大的东西。当你放弃争斗中赢的良好感觉,而专注于更大的使命时,你就成为了真正的领导者。

在 Slack 公司的经验教训:认清本质

Kenneth 离开 YesGraph 公司后,他决心避免无谓的冲突,而是专注于埋头干活儿。他从一开始就相信 Slack 公司,相信他们所做的正在产生影响。但他并没有完全理解他的岗位职责。他认为这是传统的产品经理工作:做用户访谈,确定功能等。

Kenneth 没有意识到 Slack 是老板的「宝贝」,他不是被雇来写需求文档的,而是被请来好好培育这个「宝贝」,这有很大的不同。1 个月后,Kenneth 差点被老板解雇。他被要求做能证明自己价值的事。

突然间,工作充满了恐惧,显然哪里有些不对。3 个月后,Kenneth 的岗位被取消,他换了岗。Kenneth 为旧职位做了努力,又一次获得了职位。但是终归不行,9 个月后,Kenneth 永久地离开了 Slack 公司。

这里得到的教训是要弄清不良处境的根本原因。如果不弄清楚,它只会越变越大。一旦你定义错了一个问题,你就不可能找到解决它的正确方法。

自我价值选择

离开 Slack 公司后的一年内,Kenneth 觉得自己是个失败者,但他也没有一直停留在这种消极状态中。他选择了自己的方式,开始写作和演讲。Slack 公司的经历并非失败,而是一个了不起的教训。Kenneth 重新定义自己的观点,并拥抱新的可能性。

Kenneth 发现自己在产品工作中获得的经验教训,可以通过一对一的对话方式为人们提供价值。他意识到这种方式可能对某人的生活和事业造成影响时,他知道这就是他的选择,于是他成了一名教练。他找到了他的赛道。

当有人说「这就是唯一的路」时,不要接受它,而要挑战它。去尝试更多的可能。

领导力来自于内省

领导力不是你做了什么,而来自于你是怎么认为的。它们是关于这些:

当你倾听你的内心时,你就是内省和警觉的。

当你放下对错的执念后,你就是谦虚的。

当你精确定位问题时,你会变得敏感和勇敢。

当你选择更多视角时,你就是一个有远见的人。

Ship It 9:Facebook 产品管理的 9 个经验教训

作者:David Breger,Facebook 公司产品经理

翻译:关尔也

David Breger 将他在 Facebook 担任产品经理时所领悟到的 9 个宝贵经验分享出来,希望对新的产品经理更好地处理常见问题有所帮助。

1、为成功做好准备

产品经理往往具有数据和工程背景,这意味着他们通常具有逻辑分析能力和批判质疑精神。他们为失败做了充足的准备,但往往为成功没有做足准备。包括:如果产品成功,功能将如何设计?如果用户迅速增长,你能否应对?对职业规划也应采取同样的态度——你准备好跟上发展的节奏了吗?

2、坚定信念,轻装上阵

发自内心地相信,轻松灵活地坚持,这对于领导创新和多元化的团队至关重要。产品经理需要拥有坚定的信念,但也愿意在客观处境下改变方向。这是一种微妙但必不可少的平衡行为。

3、保持弹性

作为产品经理,会与开发工程师、UI 设计师和其他人组成团队。团队氛围可以采用预先计划好的方式。或根据人员的特点去调整,总之不是强加你的方式。不要期望别人都能适应你。

4、预测趋势

公司在产品层面做好准备之前,更重要的是增加市场份额和保持领先优势。预测规模如何扩大,比其他人更快达成。这是在竞争性产品领域中脱颖而出的关键方式——在趋势明朗之前,成为新事物的第一批专家之一。

5、想要了解用户,要有一支多样化的团队

Breger 表示,拥有一支多元化的团队对于了解用户和开发用户想要的产品至关重要。通过与具有不同背景的团队成员协作,可以引入了新的观点,从更多的见解中获益。

6、与互补的人在一起

让自己的周围有一群能够弥补你弱点的人,同时你也要能够弥补他人的弱点。这要求你诚实地对待自己的局限性,找出那些拥有你不具备的才能的人。

7、让聪明人参与项目,不要担心其背景

在分配任务时不要担心团队成员的背景,不要担心他是否具备足够的相关经验,而是要考察其是否足够聪明,聪明的人即使没有背景,也会从一个全新的角度来看待问题。产品的世界变化如此之快,需要不同背景的聪明人给出更好的解决方案。

8、适时扩充团队,确保成员为产品成功已做好准备

了解产品和功能所处的阶段,根据明确的战略和路线图,将合适的人员分配到正确的位置。确保他们有成就感,这样才能形成可扩展的团队,当团队没有获得所需资源或关注时,很容易受到挫折丢掉信心。

9、了解你在职业生涯中的真正目标,并尽力去实现

产品经理必须有职业目标和实现目标的动力。没有这种持续上一个台阶的想法,你就会停滞不前,你的团队也会如此。始终有职业目标,并关注实现这些目标的机会。个人的积极进取会感染其他成员,从而形成一个更有成效、更积极的团队。

Ship It 8:产品经理职业的演变

作者:Helen Sims,Airbnb 公司产品经理

翻译:关尔也

Airbnb 公司产品经理 Helen Sims 拥有超过六年的产品相关经验,她非常愿意分享职业生涯。从她的分享中我们可以了解产品经理职业演变的更完整的过程,了解各个阶段产品经理的工作重点,也能更加熟练地掌握其中的窍门。

50 年职业规划

在正式进入产品经理职业发展这个话题之前,Sims 首先要求你用 50 年的轨迹来描绘你的职业生涯。这样,你就可以确定你预期投入的时间和希望得到的结果——把时间线拉长,来看待投入产出比。如果没有目标,你可能会在职业生涯中迷失方向,不知道自己想要什么以及如何得到。

脑子里有了这个远期规划的框架后,我们来探讨产品经理之路的每个「阶梯」,深入研究其工作类型,并思考每个级别所需的东西。

入门级别

与其它岗位一样,大多数人都应该是从入门级开始。Sims 表示,入门级产品经理的作用都类似于助理,逐步了解组织架构和岗位职能。

入门级产品经理的工作需要学习和了解其它学科如何运作,并以这些理论解释产品所呈现的结果,以此来对现有产品进行迭代。请记住,理性思考的结果可能会有出入,人类感性的世界相当复杂,因此,要灵活地应用理论。

独挡一面级别

下一个阶段是「在没有人帮助和监督下开展工作」,你不再处于入门级别,这个级别已经是一名成熟的产品经理。

此时,你将从头到尾构建产品并分析解释大量数据,需要主动与团队沟通。传达愿景、鼓励团队、承担责任是这个阶段里非常重要的。

产品经理级别

这个级别里涉及到「帮助他人工作」。Sims 表示,你需要专注于吸引和留住优秀人才,提高团队整体效率。此外,你还必须精简管理流程,如解决问题和提供建议或反馈的流程。

Sims 说:「人们不会留下糟糕的工作,他们会留下糟糕的经理」,因此,请确保关注团队成员的问题和诉求。

管理级别

产品经理职业发展的最后一步是成为产品总裁。除了确定很多问题的主要目标,你还必须通过有效的领导力来提升团队的绩效。有效的领导力意味着你有明确的产品目标和理念,以及清晰的公司方向。如果你的团队没有统一的理念,那将会遇到致命的问题。

Sims 举了自己公司理念的例子供我们参考:「客户优先,商业其次,公司最后」。

Ship It 7:如何破解产品经理面试

作者:Gayle McDowell,CareerCup 公司创始人/CEO

翻译:关尔也

众所周知,产品经理是互联网行业中最具吸引力的职位之一。开发、设计、市场以及销售等不同岗位的人激烈竞争着这一岗位。

好的一方面是,只要你肯付出多一点努力,你就可以超越很多人。

Gayle McDowell 出版了几本书,其中之一是《破解产品经理面试》。她是 CareerCup 的创始人兼 CEO,她的公司提供科技行业的职业咨询服务。

她积累了很多关于产品经理面试的经验。让我们从基础的部分开始。

寻找最合适的产品经理

Gayle McDowell 首先强调了「完美的产品经理是不存在的」。产品经理要求的综合素质非常高,一般人不可能在每个学科中都具备高超的技能。因此,产品经理应该了解自己的优点和缺点,并且能够以互补的方式描绘它们。

如果你缺乏经验,在面试时,就要多讲一些你解决未知问题的思路。

为了能准确地宣传自己,你应该了解岗位的要求及你如何匹配要求。如果你有技术背景,你可能会被认为技术扎实,但缺乏商业决策能力。如果该职位需要较强的商业思维和其他技能,你可以准备一些实例,来说明你能胜任商业方面的工作。

强化而不重复

当你展示自己时, McDowell 说,最重要的是,面试官会挖掘你过往的经验是否与未来的工作相匹配。这就是为什么要展示相关成功经验是如此重要。请记住,面试官只有你的简历,所以你必须以一种更加强化的方式展示自己,而不是重复简历。

爱好和兴趣能很好地弥补你的「刻板印象」。兴趣能作为一种驱动力,向面试官表现你很有学习的热情,想要了解职业以外的东西。如一个数据分析师喜欢绘画,这说明他具有严谨的逻辑分析能力,还有创意设计的相关能力。

典型的面试问题

产品设计问题:面试官会要求你叙述设计某种产品的思路。这时要尽可能多地提出问题。你需要了解用户特征、行为属性、使用场景等。这就像是给教室设计的书架和给家中只有少数几本书设计的书架大不相同。

最喜欢什么产品:如果没有最喜欢的APP、To C、To B 产品等,你就不应该参加产品经理面试。对于这个问题,你应该准备相关的答案:

  • 它解决了哪些问题?
  • 为什么人们喜欢它?
  • 为什么你喜欢它而不是别的产品?
  • 你会如何改进它?

重要的是,你需要展示出洞察力。你要像这个产品的产品经理一样,向面试官展示出来你的想法。将竞品、用户和优化加入答案中,表明你了解产品的成功方式,并知道如何改进。

快速准备答案的提示:罗列优势和劣势,从中各选出五个。针对十个特征中的每一个,写下你的经验或教训。通过使用情境、动作和结果来构建内容,确保干货十足。

Ship It 6:建立试错文化

作者:Byron Jones,Optimizely 公司产品总监。

翻译:关尔也

正文:

Byron Jones 是前美国宇航局的工程师,他将自己的知识和技能带入了产品管理领域。 他过去的工作背景和在 Optimizely 五年的产品经理经验使他能够对建立试错文化提供一些建议。

Jones 认为,如果你有试错意识并在早期形成习惯,那么能给产品带来巨大的增长。

为什么试错很重要

如何知道产品以及某次功能变更成功与否?不同的人、环境和经历等,这些都是难以控制的外部因素,它们让数据呈现的结论变得难以解释。试错是确定产品效果唯一系统的方法。

Netflix(译注:视频点播应用鼻祖)开始开发一款产品,目的是优化客户生命周期价值(CLV,指的是每个用户如购买者、会员、使用者在未来可能为该服务带来的收益总和,对以广告、销售等动态现金流入的服务如会员订阅、电子商务等是相当重要的营运参考数据),但他们意识到不能等待 29 个月才能看到产品结论,最终他们转向数据验证,根据行为短期变化来预测用户 CLV。

试错的六个习惯

通过养成试错习惯,可以帮助你的公司获得可用数据,做出更好决策,从而快速改善行为。

  1. Jones 谈到的第一个习惯是,负责人要对试错结果重视,应积极询问和了解测试结果,要让团队成员了解到你对试错的关注。Jones 说,“文化始于顶层”,成员需要知道他们的想法在被关注,且能得到他们的想法是有价值的反馈,这样他们会更有信心努力地工作。 
  2. 其次,Jones 认为团队可以用试错来「保护」对的想法。这可以将风险和成本转变为测试和数据,为对的想法提供支撑。使团队有更多机会利用对的想法。
  3. 第三个习惯是无论成败都要庆祝。人们往往只会庆祝成功,不会庆祝失败。但即使测试失败了,也应该庆祝:允许团队重新评估、测试并找到解决方案。Jones 将此称为试错奇点,每一次的试错失败都是自我强化。
  4. 第四个习惯,Jones 提到应该聘请实验对象。他说,一方面可以收集实验对象的数据,另一方面这些人能利用对比来说明数据真实性。
  5. 第五个习惯是为试错确定合适的指标。试错的目的是让团队消除主观猜测,尽可能实事求是地做出决策,因此,必须确保指标适合优化目标。
  6. 第六个习惯是构建快速试错机制。多次试错能看到更多的想法。实现高效率的试错方法是对团队进行教育和培训,对试错回顾、保持轻量运行、降低条件依赖、实现数据自动化跟踪这些方法都可以使试错更有效率。

通过养成这六种习惯,可以在企业中建立起试错文化,实现团队的巨大产出和创新。