量化的大数据时代

　随着大数据时代的到来，基于数据科学方法的定性和定量结合的研究变得愈加重要。而《数据化决策》这本书的量化技术，却可以给予了管理者在管理和决策方面很大的帮助。对于特定的公共与商业问题，只有结合“大数据”，才能完成大数据决策时代的真正革命。这本书囊括了商业、科学以及生活各方面的问题，而这本书的目标读者也正是像政府官员、公共政策制定者、投资人、CEO 、CFO 、CIO 、风险管理者、大数据与商业智能从业者等。
　　读这本书首先需要明白三个问题：什么叫量化？量化的目的是什么？以及怎么去量化？
书中指出量化是在数量上减少不确定性的观测结果。一个真正的量化过程不需要无限精确。而且，如果没有报告误差，也没有采用抽样和实验等实证方法，就认为数字是完全正确的，根本不是真正的量化。量化的是不确定性、风险和信息价值。量化只是减少不确定性，而不是彻底消除不确定性，所以在量化过程中的花费远小于因此而带来的收益，所以在企业或者是政府机构、组织决策时进行量化是一件非常值得的事情。
　　在第二部分量化什么 不确定、风险、信息价值一章中，道格拉斯·W.哈伯德特别提出‘分清有价值和无价值的量化’，量化的目的就是使我们的行为更有意义，有价值。分清量化是否有价值关键就是对风险的量化，而其核心就是把所有数据用于减少不确定性。道格拉斯·W.哈伯德在此所提到的量化不确定性、风险和信息价值是量化工作的必要因素。
　　怎么去量化我们的数据呢，道格拉斯·W.哈伯德把量化的过程归纳为五个步骤。第一：定义需要决策的问题和相关的不确定因素；比如，我们面临的进退两难的困境是什么？然后定义所有和有关的变量，并确定一个大致的方向。第二，确定你现在知道了什么；对于要做出决策的问题，是否对于数据有个确定的了解，并且知道寡欲这些数据究竟有多少不明确性。第三，计算附加信息的价值；信息的价值在于它能减少我们决策的风险。第四，将有关量化方法用于高价值的量化中；主要是一些简单的统计学方法和科学方法。第五，做出决策并采取行动。做出决策，还要对决策者个人的决策特点进行一下量化，是决策达到最优化。
　　本书提出了一套完整的量化方法论，如若能够将此方法运用到自己的专业领域，将收获的不止是一大笔财富。