迎接＂分析性思維＂和＂演算法思維＂融合的時代
維特根斯坦（1889一1951）
Ludwig Josef Johann Wittgenstein
大衛·沃勒的文章《訓練您團隊的程式碼思維》，刊登於麻省理工學院商學院學刊《麻省理工學院斯隆管理評論》，文字雖然不長，但是，很可能是近來最值得閱讀和思考的文章。該文提出了“To Think in Code”的觀念，以及如何和為什麼要將“分析性思維”和“演算法思維”相結合的時代性的和根本性的挑戰，不懂和不會＂演算法思維＂將是日益殘缺不全的思維，是喪失基於演算法邏輯的思維。進一步思考，＂演算法思維＂將逐漸侵蝕＂分析性思維＂。現在想一想，維特根斯坦是嘗試將兩類思維相結合的先驅，他的＂數學哲學＂的歷史價值是被低估的。故本院將此文譯成中文，並以公眾號的方式發表，與大家共享，並期望得以傳播，引發更深入的思考與探討。
朱嘉明 2019年9月8日
訓練您團隊的程式碼思維
大衛·沃勒／文
袁洪哲／譯
圖片來源：MIT SLoan Management Review
大多數公司仍然將進行分析等同於在電子表格（spreadsheet）中編寫公式。但自電子表格發明以來，業務格局發生了巨大變化。如今，組織必須從數百萬個人客戶的角度進行思考，而不僅僅是少數細分市場，並以可重複使用的解決方案來解決問題，以避免從頭開始重新設計流程。他們希望從機器學習和人工智慧的最新進展中獲益，而不是簡單地將回歸方程拋到他們面臨的任何分析類問題上。
簡而言之，公司需要重新訓練編寫程式碼，而不是公式，因為未來的工作不僅需要分析性思維，還需要演算法思維。
這種觀點的改變意義重大。大多數公司可能認為程式碼僅限於IT 部門的模糊角落，或者作為特定資料科學家群體的專屬領域。但是，設法使程式碼成為在其業務中傳播分析的自然語言的組織通常比同行更快地成長和創新。
採用以程式碼為中心的方法將從三個方面使組織受益：
首先，程式碼思維允許公司將資料與資料分析完全分開，從而使團隊能夠獨立於一項來改進另一項。當資料和分析完全分離時，不同的團隊可以專注於獨立改進每個方面，從而加快進度。
其次，程式碼更易於共享和重用——整個開源軟體運動都依賴於這個想法。軟體開發人員花費數年時間構建工具，使其工作易於跟蹤、修改和共享。
最後，程式碼對簡單和複雜的分析都更為適合。機器學習和AI 技術的突破作為程式碼實現，透過克隆研究人員正在使用的程式碼，個人可以快速、免費地獲得最先進的分析技術。
那麼，管理者必須做些什麼來將現有員工隊伍從公式轉移到程式碼？
拆除“巴別塔”
溝通是協作的先決條件。語言障礙為有效分享思想製造了一些最強的障礙。這不僅適用於文字交換和口語對話，對程式碼也是如此。但是，在幾種程式語言中，必須從心理上重新投射想法，需要額外的專業知識，因為它在認知上可能要求很高。
公司應該最多選擇兩種（程式語言），但理想情況下，一種分析程式語言（analytical programming language）作為公司範圍的標準——每個人都可以“說”。需要明確的是：沒有一種選擇適合每種情況，理性的人可以在標準選擇上意見不一，因此團隊應該為熟悉的管理團隊改變的挑戰做好準備。公司可以透過同意每隔幾年重新稽覈標準來安撫反對者，並保持更新。
建立共享程式碼儲存庫
一旦人們用一種共同的語言轉錄了想法，公司就應該從開源社羣中得到啟示，並建立自己的共享程式碼儲存庫（repository）和知識庫（knowledge base）。這使得人們能夠快速輕鬆地分享他們的編碼工作，並避免不斷重新發明輪子。
與任何中央系統一樣，公司需要仔細考慮安全性和許可權，並且應根據自己的保密或智慧財產權保護標準更改訪問憑據（access credential）。但是，創造一個豐富的空間，讓創意從廣泛的貢獻中獲益，是進步的強大引擎，而且公司可以受益匪淺。
使用共享程式碼儲存庫，組織內的多個組可以使用相同的程式碼檔案來解決相似的問題。
例如，銀行的營銷團隊可能想知道正在考慮抵押貸款再融資的客戶，以便他們可以針對這些客戶定位某些產品；財務團隊可能還需要有關可能再融資的資料，因為這些資料可被用以制訂預算和賬單。在這兩種情況下，問題的提法都是一樣的——有多少人，以及哪些人，可能再融資？那麼，為什麼不使用相同的程式碼來得到答案呢？
只需選擇一個專案
快速推進的一個好方法是選擇一個專案，圍繞它建立一個程式碼儲存庫，並邀請廣大受眾貢獻程式碼。
像GitHub 和Bitbucket 這樣的程式碼共享平臺使這一點變得簡單。從廣泛適用且無爭議的專案開始非常有用，例如：時間序列預測、生成客戶細分和計算價格彈性等。
一些公司已經超越了內部共享儲存庫，並公開分享了他們的成果。谷歌和微軟等領先的科技公司已經這樣做了一段時間了。但是現在，其他行業的公司開始看到採用這一戰略的好處。例如，一家電信運營商將其共享程式碼儲存庫作為開源社羣的一部分，這使得該公司能夠利用他人的幫助，甚至在公司外部，並有可能為電信行業設定標準平臺。
使程式碼成為正常業務的一部分
希望從高階分析中產生最大價值的公司面臨著最後一項艱鉅的挑戰：他們必須使基於程式碼的建模成為規則，而不是例外。
它必須成為商務常態，像將電子表格附加到電子郵件中一樣看上去無足輕重，自然而然。使這一挑戰令人生畏的是，它不僅需要改變觀點，而且需要改變習慣。但有一些務實的戰略用以加速這種轉變。
培訓的價值
使這種變化快速而順利發生的一個策略是保護和為員工提供培訓的時間。如今，公司和個人都可以選擇多種課程，從訓練營到大規模開放式線上課程（MOOC），再到定製的現場指導。
有了專注，成為稱職的編碼員不是不可逾越的任務，管理者不應假設他們的員工不能勝任。
無需恐懼
在這個新世界裡有許多指南。流行的答案，無論是透過搜尋引擎、培訓資源或同行教師，幾乎總是優雅和可複用。有時，這些答案將包含指向大量開原始碼儲存庫的連結，其中包含任何相關問題的解決方案。
對於電子表格來說，情況通常並非如此，因為資料和分析的交織使得很難抽象出問題可複用和可最佳化的解決方案——尤其是當該解決方案需要的不僅僅是一個步驟。
文章來源：MIT SLoan Management Review, SUMMER 2019 • VOL.60 • No.4 , Page 14-16
原文連結：https://sloanreview.mit.edu/article/train-your-people-to-think-in-code/
作者：大衛·沃勒 | 奧緯諮詢數字實踐（Oliver Wyman Digital Practice）合夥人，美洲資料科學和工程聯席主管。他領導的專案利用先進的統計和機器學習方法來解決現代業務核心的具有挑戰性的分析問題。
譯者：袁洪哲 | 數字資產研究院研究員
本文由 數字資產研究院 出品
