隨着疫情在全球的擴展，無論是經濟還是個人的職業前景都出現了巨大的不確定性，除了中國依然在保持增長，其他各國都面臨着巨大的跌幅。
不確定性已經成為全球的共同敵人，黑天鵝和灰犀牛就如同喂熟的狗一樣攆也攆不走，那麼如何才能消除不確定性，實現個人價值和財富的的跨越式飛躍呢？
消除不確定性的唯一方法就是將“不確定性”變為“確定性”，更有力地控制自己的人生軌道。
泰德·威廉士的成功訣竅
棒球運動雖然有很多技巧和訣竅，但是依然難以掩飾它是一個不確定性很強的運動，但是被稱為“棒球之神”的泰德·威廉士則通過一個技巧將這個不確定性運動變為一個確定性極強的運動。
他將擊打區域劃分為77個部分，每個部分都是一個棒球可能的位置，他對77個區域進行了級別劃分，即圖中核心的甜蜜區和周圍的邊緣區，只有進入甜蜜區的棒球他才擊打，其他的球則一律放棄。
本質上來説，他將棒球進行了數據化處理，將棒球飛來的不確定性降低到最小，從而實現“只打好球”的最優目標。
萬事皆可數據化
除了極少數事情外，大多數事情都是可以進行數據化處理的，從而實現最大程度的掌控和最高強度的攻擊力。
有個朋友是做園區攝像機的銷售項目，他的銷售方式與其他人不一樣。
別的人一般都是按照園區的圍牆區域長度、內部人員密度、一些重要場所設計一個攝像機排布方案。這類方案看起來挺不錯的，能夠實現覆蓋面和成本之間的均衡，而且拿到其他工業園區稍微修改一下就可以複製使用。
但是這類通用性很強的標準方案推銷起來難度挺大，因為這類方案的特點就是各個監控點平均用力，沒有特色。
這個朋友是怎麼做的呢？他會根據園區歷年的事故和安全事件對某些關鍵區域進行數據化處理，例如在某些容易出交通事故的出入口安全分數為35分，另外一些從來沒有出過事故的出入口安全分數為95分，然後針對低分區域針對性設計了監控方案，尤其是通過智能攝像機的AI能力來識別出高危車輛、人臉並向監控人員實時發出警報信息等。
通過一套完整的安全數據化方案，補齊園區的安全漏洞、減輕管理人員的工作量，真正提升園區的安全指數，他的方案基本上一推一個準。
傳統的銷售人員就是“我買一套系統給你，讓你看得見”，而這個朋友則是“我幫你建立一套數據化管控體系，讓你從看得見到看得明白。”
很多以前看起來無法量化的內容，現在都可以進行適當量化。
例如你在公司要升職加薪，那麼公司一定有一套晉升制度，每一個等級都有一系列的要求，但是這些要求可能就僅僅是要求，沒有給出權重，看起來所有的要求都要滿足。
但是如果所有的晉升條件都平均用力，一定是一件最低效的勞動，你可以與HR、主管、已經晉升的老員工交流，瞭解實際考評時的評價標準和側重點等，然後對晉升標準進行數據化處理，將重點考核的內容設定為高分，只需要合格的內容設定為中等分數，只要參與過的內容設定為低分等。
這個過程就如同泰德·威廉士對棒球的擊打區域進行數據化處理一樣，你將確定重點擊打哪些區域，從而實現快速晉升。
如果有些方面無法真正做到完全數據化，也可以自己做個“主觀評價分數”，並在實踐過程中不斷調整這個“主觀評價分數”。
例如你對當前的工作不太滿意，但是因為各種原因又一時半會不太想離開，所以就一直湊合着堅持下去，這種狀態你自己不滿意，你的主管也不滿意，而且對你長期的職業生涯也沒有好處，這個時候你就可以做個“去留指數”：每天、每件工作都做一次打分。
如果這個指數一直向上延伸，説明你的環境一直沒有得到改善，當這個指數達到一定的數字時，你就明白自己應該離開了。如果這個指數在緩慢下降，則説明你的環境和狀態在持續好轉，那麼也可以考慮留下來。
最“世俗”的數據化方法：“它價值幾何”
對於事物或者決策，還有一個更加簡單也更世俗的數據化方法，就是“這個事物”、“這個決策”值多少錢。
這個方法雖然簡單粗暴，但是在需要快速思考和瞬間決策時也能提供一個判斷依據，有依據總比沒有依據好。
萬事數據化，讓你做出更有價值的決策
雖然我們的世界很複雜，無法像遊戲裏面那樣做到人物屬性、任務要求的徹底數據化，但是我們可以根據經驗、邏輯判斷等對最關注的人、事、物等做一個有效的局部數據化，協助我們自己做出最有價值、最精準有力的決策。
一句話總結
數據化方式可能無法100%消滅不確定性，但是可以幫助你在這個充滿不確定性的世界中擁有更高效的決策體系，真正做高價值的事情，這就是頂級高手們一直在做的操作。
（請關注鐳師兄，華為20年）