偉大的位理學家伽利略曾經說過“一切事物都應該被測量，哪怕那些看起來不能測量的食物，也可以通過努力被測量出來”這也許是人類對一切事物的數字化陳列和描述的最初的一種設想。這些觀點在缺乏足夠數據支撐的情況下，還很難在現實中得以實現。不過中培大數據專家鐘老師指出，隨著時代的進步，尤其是大數據誕生之后，這些愿景也越來越成為可能。

麥當勞在全球的管理可謂盛名，特別是麥當勞獨特的克隆方式更是其保持長盛不衰的秘訣。不論你在全球的哪個地方，每一家麥當勞都和你所熟悉的麥當勞一模一樣，會讓你有種親切感和溫馨感。麥當勞做到這一點關鍵就在于目標的量化。

任何一家麥當勞店都有一本專門的經營手冊，除了指導員工的行為外，更有嚴格遵守的標準，其中包括食物配置、設備維護、店面環境等。比如，手冊要求門窗一天必須擦兩次。

此外，在食物的配置上也是如此，小面包只能是3.5英寸寬，一磅肉所含脂肪必須少于19%等。在食品出爐后存放的時間方面，規定炸薯條是7分鐘，漢堡包是10分鐘，咖啡是30分鐘，若超過時間則要將食

在大數據越來越深入人們生活的今天，一切皆可量化的目標也越來越成為可能。蒂芬·貝克在《當我們變成一堆數字》一書中，也提出了“一切事物都可以被量化”的觀點，將事物數字化也越來越成為時代的趨勢。大數據的偉大之處在于，能夠將構成所有事物的要素進行數據轉化，從而實現對整個事物的量化，真正確保了一切皆可量化的實現。

量化的目的在哪里，就是確保對事物的精確認識和掌控。斯蒂芬·貝克在他得書中向世人描述了一個鮮活的數字化世界。在這個世界中，一切事物都成了一個個鮮活的“量化體”，在通過量化之后，那些看起來多么復雜的事物，都會像一個個由積木拼成的模型。甚至我么每個人都會被蘊含在大數據的海洋之中，言行舉止都被可以被記錄下來成為一個個數據，我們在網頁上對種種信息的點贊或者吐槽，刷卡購物、在高速公路上開車、在醫院檢查身體或者接受治療、用手機掃二維碼等等，這些我們看起來很普通的行為，都能被記錄下來成為一個個信息和數據，通過量化，我們就是一個被數據化的人，在周圍的人甚至我們的親人朋友看來，我們是一個有著有著喜怒哀樂的復雜事物，但在那些擁有我們所有數據資料的人面前，我們就是一個數據復合體，我們與其他人的不同點在于相關組成要素的數據不同而已。

例如，在GPS的支持下，簡單的東南西北的方向，以及以地標為參照的位置也可以被數據化；當我們在空間或者微薄上面發表自己的心情時，通過對各種狀態的分析，我們的心情也能夠被數據。在安裝了相關的傳感裝置之后，那些常人看看不見摸不著的空氣也能被數據化，信息技術帶來的數字革命，為我們呈現了一個簡單而精彩的量化世界。穿衣指數、森林火險等級、

“不會量化就無法管理”已成為管理學界的共識。借助“一切均可量化”的技術背景與思維方式，在這場大數據的思維革命后，未來的政府以及企業可以獲得更多基于管理對象的知識，以精準地量化和管理，實現更可靠的預測和更明智的決策。

對學校教育而言，最大的難題是如何克服一對多講授的不足，為每個學生提供個性化的、持續性的指導和評價。現在的在線課堂可以做到這一點。如果你還認為在線教育就是一個鏡頭、一段遠程視頻，實在是低估了它的實力。現在的在線課堂其實是一個學習行為量化與數據搜集的大師。它能夠記錄你在一張幻燈片上停留的時間，判別你在答錯一道題之后有沒有再次復習，統計你在網上提問的次數、參與討論的情況，然后在這個基礎上對你的學習行為進行誘導和評價。

為了搜集盡可能多的學習行為數據，哈佛大學和麻省理工學院斥巨資打造了大量優質課程，免費供世界各地的學習者們使用。這些數據將被用來改進學校教育，進而鞏固其在教育界的領航者地位。

誠如舍恩伯格所預言的那樣：“將世界看作信息，看作可以理解的數據的海洋，為我們提供了一個從未有過的審視現實的視角。它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀。”

政府等公共管理和服務機構目前就坐在這樣一個尚未開發的“信息噴泉”上。例如，監控攝像如果僅用于安全保衛，就是一項純粹的成本支出。通過大數據技術，數據能夠投入不同的領域，實現“一份錢兩份貨”，監控攝像甚至被視為一項可以增加收入的投資。從視頻中挖掘人流數據、車流數據，分析其身份特征、行走路徑、停留模式和聚集熱點，對城市的規劃和管理都極有價值。結合時間線，從無數攝像頭搜集到的信息，還可以看出一個區域、一個城市的變化，比如，是更多的店鋪在裝修開張，還是更多的在歇業，新出現了更多的飯店，還是更多的服裝店這些變化匯集起來，我們可以看到經濟趨勢、自然環境的變化甚至人們快樂和緊張的程度。

在大數據還沒有產生和被運用之前，雖然企業也能進行一些傳統的數據統計，但那些還不足以將整個工作尤其是那些龐大的工作目標量化。在傳統的數據統計模式下，大到國家的重大項目，小到企業的發展目標，展現在工作人員面前的形象都是龐大而抽象 ，但通過大數據量化之后，那么這些目標將以具體數字的形式呈現在我們面前，目標的價值也將會實現更加具體的展現，讓給人們更清晰地了解哪些是行為是有用的，哪些行為毫無價值。

目標的量化的前提是首先將目標的各個組成要素具象化，例如有的人常常將找一份好工作當做自己的目標，但如果沒有將這份工作的要素量化，那么這個目標實際上就是虛無的概念。但如果將這分工作的在企業規模、工作時間、薪資等方面做出量化，那么這個目標就能很清晰的展現在面前，其各個組成要素的數量指標也將為我們尋找合適的工作提供指導，讓我們不因為盲目而走彎路，甚至誤入歧途。

這一原理在大數據時代同樣如此，隨著數字化越來越普遍，那些龐大的目標也可以被量化了，這對企業來說，通過將目標數字化和模塊話，讓企業在整個實施的過程中，做到清晰明確，能更加清楚地知道，為實現這些目標，哪些是應該做的，哪些是不應該做的。還可以通過工作的量化來檢驗，哪些是工作是有用功，哪些工作是無用功。

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