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第一条关键原则是打破思维定势。我们每个人都陷在一种思维定势里，个体、团队以及公司都是如此。也许你不会时刻感觉到这种思维定势，但它此刻就在你身边，它包括了一切你知道自己能做和不能做的事情、应该做和不应该做的事情、能办成和不能办成的事情，以及你知道自己被允许做和不被允许做的事情。你的思维定势建立在预算、经验、传统、技能、系统、数据可用性和其他许多事情的基础上。
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从某种程度上讲，这些思维定势并不是有害的。它们可以帮助我们集中注意力，帮助我们搞定事情，在日常工作中帮助我们考虑重要的实际问题。但是如果你觉得这些思维定势太死板，灵活性不够，那你就遇到麻烦了。如果不能经常挑战思维定势，它们会逐渐变成巨大的阻碍。问题的关键在于确定你不是故意限制你自己和你的企业。
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上一次你定义了哪些能做和哪些不能做、哪些该做和哪些不该做或者哪些能被企业接受和哪些不能被企业接受的思维定势之后，一切有什么改变吗？你上一次思考企业使用现在这种分析方法的原因是在什么时候？你上一次回顾第7章中讨论的优秀分析原则，以确保你的分析团队没有偏离正确轨道是在什么时候？你上一次考虑像我们在第5章和第6章中讨论的那样更新流程和方法是在什么时候？你上一次更新系统以充分利用第4章中讨论的当前可扩展性程度是在什么时候？
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你上一次挑战自己的思维定势是在什么时候
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根据思维定势做事不见得不好。但是，你必须经常挑战你的思维定势以确认之前的限制还在。否则，你将不必要地约束了自己。尽可能地推进到能力范围的真实边界而不是假想边界。近年来，度量分析流程的技术进步很大，许多企业甚至还没有意识到到它们错过的潜在收益。
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公开的分析比赛是分析领域近来的一个趋势。在这些比赛中，参赛人员如果需要可以得到一个清除了敏感信息的数据集。所需的模型、分析类型以及获胜的标准都公开张贴了出来。在比赛的最后，成绩最好的团队将赢得奖金。世界各地的专家所带来的技术有可能帮助组织者摆脱自身思维定势的束缚。由于企业外部的人员不会受到企业内部思维的限制，因此参赛人员通常很容易获得比组织者更好的结果。
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为了帮助你的企业打破思维定势，你需要让员工互相提出挑战性的问题、不断验证假设，并且尽可能地推进到他们能力范围的真实边界而不是假想边界。
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1．效仿哥白尼
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哥白尼是一个打破思维定势极好的例子。在15世纪和16世纪，人们普遍认为地球是太阳系的中心。哥白尼通过对已有数据的分析，认为太阳系的中心是太阳而不是地球。他的日心说是一个伟大的创新，并开辟了天文学的新纪元。哥白尼还被视为引发科技革命的关键人物。这场科技革命推翻了自古希腊以来就开始流行的理论，〔4〕为建立现代科学奠定了基础。
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然而，哥白尼有了想法之后，并不愿意公开发表。他明白这样创新的想法会引起很大的争议。旧理论认为地球是太阳系的中心，这是错误的。他的新理论很难被深受旧理论影响的人们所接受。
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如果你的理论基础是错误的，那么由该理论所得出的结论将都没有意义。哥白尼的例子表明，即便是成功的创新也不并总是能够立即被接受的。哥白尼花了很多年的时间才将他的发现公之于众，近三个世纪以后他的理论才被完全接受。最终，他创立的正确理论取得了胜利。当然，哥白尼明白地球仍然是太阳系中的一个重要部分，只不过不是太阳系的中心而已，而说地球不是中心并不意味着地球不重要。
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关注人，而不是工具
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哥白尼指出太阳系的中心是太阳而不是地球。今天，许多企业把焦点放在技术和工具上，认为它们是取得分析成功的核心要素。事实上，成功的核心要素不是这些工具和技术，而是使用这些工具和技术的人。如果不能关注正确的模型，成功将会受到很大的限制。
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商界常见的一个错误是，企业往往把数据库、软件应用程序等工具视为高级分析生态系统的中心。太多的企业喜欢强调它们如何使用最好的工具，或者为员工提供了最好的软件，或者运行着最好的数据库。这一切当然很重要，企业肯定能够从最好的工具、软件和系统中受益，因为工具和技术是企业分析创新能力的关键组成部分。
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但是，使用这些技术带来商业增长的是什么？是使用它们的人及其使用方式，以及人做出的决策。我们在第8章和第9章中讨论过，使用工具、软件和系统的人才是分析生态系统的中心。企业需要确保把正确的工具交给正确的人，以获得正确的结果。如果只有最强大的系统和最复杂的工具而没有优秀的分析专家，驾驭大数据也是不可能的。
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2．应用原则
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今天，如果一家企业致力于创新，那么分析对它来说就是一个关键部分。最近，分析领域有一些创新。如果企业想打破思维定势、驾驭大数据，那就必须充分利用这些创新。其中一项创新是，通过库内分析技术使得第4章中讨论的可扩展性分析成为现实。与其他的许多创新一样，20世纪90年代最初支持该创新的人们付出了很多努力。包括工业界人士在内的许多人，最初对这一概念都持怀疑和不屑的态度。
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库内分析目前已经成为主流，理解这一点很重要。全球各行业的公司都已经认识到并文档化了因为支持库内分析所带来的速度改进。与传统方法的极限速度相比，运行分析流程的速度可以提高40倍、50倍甚至100倍。这不是一种增量性质的改进，而是一种质的飞跃。今天，不使用库内分析的人简直是疯了。花几分钟的时间，你就可以用因特网搜到讨论各家公司如何借助库内分析，把分析的可扩展性提升到了一个新层次的会议纪要、文章以及正式的实例研究。一个类似的有趣故事是使用MapReduce进行开发，我们在第4章也讨论过了MapReduce。
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如果一个优秀的分析团队使用库内分析和MapReduce，那么他们的分析流程将比原先快好几十倍，想象一下他们聚焦于分析创新的时间会比以前多多少吧。许多企业甚至直到现在还没有认识到获得这些分析结果是可能的，因此他们仍然在用老办法做事，仍然被以往的限制约束着，已经渐渐被竞争抛到了后面。根据分析的可扩展性，能做的事情比以前更多了，你的企业应该充分拓展其他的业务。
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11.2.2 原则2：形成连锁反应
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如果你不能冲破思维定势去追求创新，那么形成连锁反应是不可能的。许多创新本身的影响力很大，但检测被其引发的新的创新，其影响力变得更加惊人。第二条原则是连锁反应，这是指数级的创新！
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真正的创新想法常常会引起之前无法预见的其他突破，这些突破产生的影响比最初的创新还要大。创新的未来潜在影响是不可忽视的。如果不重视今天的创新，不仅会失去当前立即可见的机会，还会失去不可胜数的后续的未知机会。从长远来看，过早地否定新想法或者不重视创新所带来的损失可能比想象中要大很多。我们来看几个例子。
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指数级的机遇
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创新可以引发一系列未知的其他创新，这些创新会产生比最初创新更大的影响。大数据就是一个很新的创新，其未来的连锁反应仍然是不可预见的，但肯定会引发连锁反应。不要因为今天没有着手分析大数据而错过后面连锁反应所带来的机会。
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1．从电话到因特网到社交媒体
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