今天是一個大數據時代，所以我們要能夠讀懂數據，培養我們的數字洞察力。那具體來說要怎麼做呢？這裡給你介紹一本英文新書《真相：我們對世界充滿誤解的十個原因，以及為什麼這個世界比你想象的要好》（Factfulness: Ten Reasons We're Wrong About the World-and Why Things Are Better Than You Think）。
這本書的作者是世界頂級醫學健康專家漢斯•羅斯林。微軟創始人比爾•蓋茨也推薦過這本書，他覺得這是2018年最值得讀的一本書。
作為一名醫學健康專家，漢斯•羅斯林不只關注醫療數據，他還關注經濟、人口、地理、歷史、文化等不同領域的數據。如果我們把這些完全不同領域的數據拿過來進行研究和對比，就會對今天的世界有一個全新的瞭解，也能幫我們洞察到很多“淹沒在數據海洋裡”的真相。在漢斯看來，沒有枯燥的數字，也沒有不相干的信息，關鍵是看你會不會解讀數據。《真相》這本書總結了十個可能會阻礙我們提高數字洞察力的原因，下面和你分享其中的三個原因。
第一個阻礙我們提高數字洞察力的原因是直線思維。首先問你一個問題：今天全世界總人口是76億，其中0到15歲的兒童有20億人。到2100年，也就是82年之後，全世界總人口會達到110億，那麼0到15歲的兒童有多少呢？有三個選項，分別是40億、30億和20億。你可以在心裡想一個答案。
漢斯在美國、英國、瑞典、法國等國家進行了調研，結果發現，答對的人只有15%。然後他又到達沃斯世界經濟論壇，把這道題拿出去問各國領袖和世界500強公司的CEO們，結果也只有四分之一的人答對了。這道題的正確答案是20億。經過了80多年的發展，年輕人的數量沒有增加，只是維持現狀。
可能你會覺得奇怪，世界人口不是增加了40億，怎麼0到15歲的兒童數量沒有變化呢，怎麼樣也應該增加一點兒吧。但實際上，世界人口在未來80多年裡增加的都是15到74歲之間的成年人。所以，如果你看到人口增長，就想當然地認為每個年齡段的人口都會增長，可能就會嚴重影響你對商業市場的判斷，從而造成重大損失或者錯過巨大的市場機會。
人類的直覺天生就是線性的。我們看到一塊石頭砸向我們，不用數字計算，我們下意識就知道趕緊躲開；當我們開車的時候，不用知道時速，憑感覺就知道應該跟前面的車保持多遠的距離。但是在商業世界做決策的時候，線性思維並不總是可靠的，想當然地認為事情應該如此，就會犯大錯。
第二個原因是格局不夠。漢斯長期為聯合國工作，曾經在全世界最貧困落後的地區行醫。他當年在莫桑比克工作的醫院，每年要醫治1000名病重的兒童，死亡率是1/20，也就是差不多一個星期就有一名兒童因病死去。這是非常讓人心痛的數字，但是更讓人心痛的是，這些孩子如果可以得到更好的治療、更好的照顧，就很有可能被救活。漢斯有一位醫生朋友遠道而來看他，就指責漢斯沒有盡全力救治兒童。但漢斯卻是從一個更大的格局上來看這個問題的。
漢斯來到當地之後，就開始蒐集數據。他發現能夠送到醫院接受救治的兒童，只佔整個地區生病兒童的很少一部分，98.7%病死的兒童甚至沒有機會來醫院接受救治。漢斯認為，花很大的代價去提高醫院裡1.3%兒童的生存率，而不管醫院以外98.7%兒童的死活，才是真正的不道德。所以漢斯會花精力去組織培訓當地人，讓他們具備最基本的醫療救助知識。比如每個家庭都要了解一下怎麼應對常見的兒童多發病。這樣做，一是在兒童發病初期就可以得到及時治療，這樣大大提高了他們的生存幾率；二是這些去不起醫院的孩子，也可以在家、在社區得到基本的治療。
漢斯總結說，人們經常會花大量的精力、財力，去應對那些我們一眼就能看到的問題，比如醫院裡1.3%病重的孩子，但是這樣做，我們就忽視了更大的問題，比如醫院之外98.7%病重的孩子。在任何時候，資源都是有限的，我們不要被眼前的數字和個案吸引，而忘了站在更大的格局上看問題。
第三個原因是決策太快。漢斯講述了一個讓他終身都後悔的故事。很多年前他在非洲行醫，有一次遇到當地很多人都病倒了，這些人被送到醫院之後，症狀很相似。漢斯沒辦法在很短的時間裡診斷出這究竟是一場惡性傳染病，還是一次食物中毒。在非洲，一旦爆發惡性傳染病，後果非常嚴重。所以當地市長追著漢斯問，到底是不是傳染病？要不要採取臨時隔離措施？漢斯雖然沒有把握，但是覺得隔離一下也沒有壞處，萬一是傳染病可就麻煩了。
於是，市長宣佈這個地區臨時隔離，公交車也臨時停運。結果河對岸原本要坐公交車到市區買菜的幾個婦女和孩子，只能改成坐船，但是很不幸，船翻了，這幾個婦女和孩子全部身亡。就在臨時隔離措施實施不久之後，檢測結果就出來了，這幾個人是食物中毒。所以，這件事給漢斯留下了很深的傷疤，他不斷反問自己，為什麼當初要急著下決定，同意採取臨時隔離措施？為什麼不能等到檢查結果出來之後再做決定？
漢斯給大家的告誡是：當有人告訴你趕緊行動，不然就晚了的時候，你就必須要警惕起來，因為大多數情況下，他們這樣催促你，導致的結果只能是你自己放棄思考和判斷。想想看，我們做過的那些重大決定，有多少決定是真正把數據研究清楚之後，深思熟慮才做出的呢？
總之，數據並不枯燥，關鍵是我們能不能克服種種偏見和先入為主的觀點，同時能夠站在更大的格局上整體地看待問題。只有這樣，我們才能有過人的數字洞察力。
大數據處理信息服務商金盛網聚WJFabric認為，數據的特點在於對已完成進程的總結，數據伴隨著時間的推移而出現，但總結的效果卻無法時時顯現。大數據的作用建立在對大量數據樣本的研究基礎之上，是對先前所發生事件的研究，在前瞻方面可以有規律性的預測，卻難實現創新性的判斷。因此，盲從於數據的單一結論很可能遮蔽自身該有的預判能力，因此全面地瞭解事態，在研究數據樣本的同時能夠拋開數據結論，保持獨立思考、研究與判斷的能力，這在大數據時代是更為重要的特質。
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