工作時間越久越發(fā)現(xiàn)，教育背景、學(xué)歷、工作經(jīng)歷這些越來越不重要，而那些看上去虛無縹緲的東西左右著我們，價值觀指引我們往哪兒走，而思維方式，決定了我們能夠走多遠(yuǎn)。
和學(xué)生時代的朋友溝通的時候，經(jīng)常會得到一些說我思維方式提升的反饋。我自己也有感覺到這幾年的變化，比如看問題更全面直擊本質(zhì)，這和工作環(huán)境是分不開的。
雖然外企常常被人詬病，水土不服，不接地氣，這幾年也不再是畢業(yè)生最理想的去處，但作為職業(yè)生涯的起點(diǎn)，我還是很感激自己是從這里開始的，讓我少走了很多彎路，使得自己站在一個廣闊的平臺上看問題，接受專業(yè)的思維訓(xùn)練。遇到的大多數(shù)人也都有自己堅(jiān)持的價值觀，以及獨(dú)立思考的能力。
至于為什么外企逐漸沒落，有很多原因，身在其中很多時候也確實(shí)感覺到一些限制和無奈，這篇文章按下不表，主要說一說思維方式對我的影響，以下大致按照問題解決過程的順序逐一羅列。
1. Problem Solving：解決問題為導(dǎo)向。
外企文化比較寬容。在事情出現(xiàn)狀況的時候，會以解決問題為導(dǎo)向，上來先解決問題，很少第一個步驟就是問誰干的。
問題解決之后，讓負(fù)責(zé)的同事查原因，事情發(fā)生的原因和經(jīng)過比懲罰更重要，找到具體原因之后優(yōu)化流程和系統(tǒng)，有同事因此將功補(bǔ)過。
2. Why：拆解問題，分析變量。
好的員工會拆解問題，預(yù)測問題缺陷并提出解決方案；而差的員工會把所有問題合并成一個問題，推給客觀原因。
拆解問題，其實(shí)就是結(jié)構(gòu)化思考的過程，把事情的前因后果影響因素等變量羅列出來，自上而下，或者自下而上，按照一定的框架分層梳理，逐層推進(jìn)。
說上去很玄乎，但其實(shí)就是根據(jù)變量之間的關(guān)系，提出合理假設(shè)再去驗(yàn)證，逐個排除，從而找到問題根源的方法。
3. Prioritization：選擇更關(guān)鍵的事情。
公司管理層在不同業(yè)務(wù)之間，要綜合考量產(chǎn)出、性價比、用戶體驗(yàn)、實(shí)現(xiàn)可能性，把時間和精力分配在最重要的業(yè)務(wù)上，這其實(shí)是一種價值選擇。
對于我們來說也是一樣，工作中的每一天我們都面臨無數(shù)選擇，選擇先做這件事而不是另一間，歸根結(jié)底都是價值選擇，所以理論上，我們應(yīng)該優(yōu)先選擇價值高的事情做。
但這點(diǎn)往往容易被忽略，人們更愿意在一些簡單的事情上花費(fèi)更多時間，導(dǎo)致考慮一件事情的時間和事情的重要性成反比，這叫做帕金森雞毛蒜皮定律（law of triviality）。因?yàn)楹唵蔚氖氯菀锥?，但?fù)雜問題摸不著頭腦所以容易回避。
Do the right thing, not the easy one.
4. Automation Dial up：尋求長期解決方案，自動化、大范圍的應(yīng)用。
公司各個層面有一個比較好的導(dǎo)向，那就是不全把苦勞當(dāng)功勞。
做一個項(xiàng)目，為了確保好的效果，有時候在過渡階段不得已用短期堆積人工和工作時長的方法，匯報(bào)工作的時候，老板總是會問，有什么樣的方式能夠以最小的投入起到比較好的結(jié)果，用關(guān)鍵環(huán)節(jié)作為杠桿實(shí)現(xiàn)高性價比。
哪怕項(xiàng)目最后證明效果很好，老板也都會引導(dǎo)性地提出問題：是否能實(shí)現(xiàn)自動化，能否在更大的范圍內(nèi)批量應(yīng)用。
可能是因?yàn)橥馄笤谌藛T成本控制上更為嚴(yán)格，所以久而久之大家都形成了一種思路：動根上的問題是解決問題所在，只治標(biāo)，靠短期人工的方法不能夠長期持續(xù)地交付結(jié)果。
5. MVP：快速迭代，不斷修正。
MVP（Minimum ViableProduct）即最小化可行產(chǎn)品，是指開發(fā)產(chǎn)品時先做一個簡單的原型，然后通過測試收集用戶反饋，快速迭代，修正產(chǎn)品，最終適應(yīng)市場需求。
在做business時，其實(shí)也是一樣，如果想要嘗試一種全新方案的時候，不確定是否可行，避免在一開始就盲目投入大量人力物力，先進(jìn)行小范圍的試點(diǎn)嘗試，等成功了有了一些經(jīng)驗(yàn)，再大范圍地鋪開來。
6. Testing：測試意識。
在發(fā)布產(chǎn)品新功能的時候，進(jìn)行一些測試，不貿(mào)然進(jìn)行更新，這是現(xiàn)在整個行業(yè)都已普遍應(yīng)用的方法。比如AB test，一部分用戶看到的界面是A，另一部分看到的界面是B，看添加了新功能的版本是否能有更好的表現(xiàn)。數(shù)據(jù)的各項(xiàng)指標(biāo)都有了顯著的提升，新版本才可以上線。
7. Data：數(shù)據(jù)會說話。
如果把數(shù)據(jù)意識分為幾個階段，那看懂?dāng)?shù)據(jù)是第一層，分析數(shù)據(jù)是第二層，應(yīng)用數(shù)據(jù)是第三層。
把數(shù)據(jù)的定義和之間的聯(lián)系弄清楚，基本就可以看懂?dāng)?shù)據(jù)了；知道什么樣的做事方式能夠影響什么數(shù)據(jù)，分析一個項(xiàng)目或原因需要調(diào)用哪些數(shù)據(jù)，這是進(jìn)階；但從一堆龐雜的數(shù)據(jù)本身看出問題，交叉驗(yàn)證，得出一些結(jié)論，作為應(yīng)用時候的論據(jù)，這種最難。
跨部門談合作我常會被問道，你們?yōu)槭裁聪Ｍ眠@種形式做，這種形式能帶來什么樣的效果，你們需要最好資源支持的理由是什么，這些時候就需要找到不同維度的數(shù)據(jù)證明自己的觀點(diǎn)，增強(qiáng)說服力。
8. Sharing：站在前人的肩膀上繼續(xù)添磚加瓦。
項(xiàng)目的結(jié)果比較好，或者哪怕嘗試了一種新的方法失敗了，總結(jié)成best practice發(fā)出來，供其他同事借鑒，避免大家繞彎路花重復(fù)的時間做事。
公司有比較好的分享的氛圍。基本沒有人會想著保留自己獨(dú)家秘笈，因?yàn)榉窒砟軌蛟黾幼约旱钠毓舛龋ㄍ馄笥葹榭粗剡@點(diǎn)），而且時間長了大家自然都能研究出來一些經(jīng)驗(yàn)，分享出來的話所有人都能精進(jìn)做事提高能力，其他人在此之上繼續(xù)分享，形成良性循環(huán)，何樂而不為?
9. Curiosity：持續(xù)學(xué)習(xí)。
以前文章里提到過，由于使用全球系統(tǒng)，幾乎每隔一段時間，就需要對原先的做事方式和流程進(jìn)行優(yōu)化升級，同時這種變化促使不斷學(xué)習(xí)新的內(nèi)容。
適應(yīng)變化，是需要不斷克服慣性的事情。
