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杨冰
【高阶训练营】HR未来关键技能—人力资本分析（People Analytics）高阶训练营即将开班，欢迎报名
人力资本分析（People Analytics）高阶训练营简介：
目前在优秀人力资源工作者技能需求中，People Analytics 成为关键能力之一，国内尚处于早期阶段，对于PA岗位基本年薪高于HR同职级岗位50%，PA人员的需求也极大。
我们都知道人力资源部门拥有相当大量的数据信息，特别是数字化转型后的纷繁复杂的人员数据，社交数据，数据产生和使用的场景日益多样，大的计算能力出现后，使得看似不关联的数据会产生不同的解法。HR如何更加专业和技术的去使用、测量、分析从而使组织或业务受益！
C级管理者与员工期望的提升，技术的巨大进步，会使得我们HR需要进一步的掌握新的技能和知识。尤其对于决策者来讲，从以往的模糊数据结论到目前的人力洞察。
HRTechChina作为国内最早倡导和推动人力资本分析的媒体平台，特别联合科石咨询（Keystone Consulting）凭借在HR数据分析领域长达十年的推广耕耘，共同推出人力资本分析（People Analytics）高阶训练营，帮助优秀的你，帮助企业管理者决策者更清晰的获得数字化的概览的能力，结合所在行业、专业、经验、理论推动组织业绩增长！
您，是时候加入其中了！
适合的对象：人力资源总监、HR数据分析师、组织与人才效能分析专家、HRSSC负责人、HRIS负责人、PA部门同仁以及其他HR同仁
该训练营在12个月的周期内，为学员提供专属认证课程、前沿论坛、实践案例、企业参访、奖项评选、调研趋势报告、专业社群等综合的全方位支持。
训练营领衔专家：
杨冰 Robin Yang
“中国人力资源数据分析第一人” 国内组织与人才效能分析领衔专家
HRTechChina人力资本分析业务合伙人 Keystone科石咨询创始合伙人
特别安排PA训练营顾问：田旭宏
首期学员，名额有限
价格：19800元/人 现在报名赠送HRTech礼包一套，还可享受超值优惠
2人同行，可享受9折优惠
3人及以上，可享受8.5折优惠
5人以上，可享受8折优惠
训练营项目联系人：科科 微信：hrtechina
报名链接： http://hrnext.cn/usho83
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杨冰
高端前沿：人力资本分析论坛（HR&People Analytics Summit）将于3月29日在深圳首先举办
人力资本分析论坛 HR&People Analytics Summit
企业研究论坛的一项研究发现，69％的大型组织（拥有10,000多名员工的组织）现在拥有一个人员分析团队。
未来人力资源工作者技能需求中，People Analytics 成为核心能力之一，伴随企业数字化转型速度加快，从HR Analytics 到People Analytics的速度也在变化。 欢迎你，有远见的人力资源工作者一起加入到PA论坛中！
论坛时间：3月29日 深圳 8月9日 上海 12月6日 北京
深圳门票：http://umian.me/HLf8h
门票免费（企业HR负责人转发海报并邀请一位HR负责人参加可获得免费参会门票，不含午餐等）
VIP门票 3月22日前，698元/人 （包含午餐、前排就坐）三人同行仅需1500元
VIP门票 3月29日前，980元/人（包含午餐、前排就坐）三人同行仅需2000元
以上仅限企业HR负责人参会，非企业HR门票价格为980元/人且名额仅剩3个。
时间：3月29日 9:00-17:30 （签到：8:30-9:00）
地点：深圳 马哥孛罗好日子酒店 七楼夏威夷厅
论坛规模：200人
论坛介绍
未来人力资源工作者技能需求中，People Analytics 成为核心能力之一，伴随企业数字化转型速度加快，从HR Analytics 到People Analytics的速度也在变化。
我们都知道人力资源部门拥有相当大量的数据信息，特别是数字化转型后的纷繁复杂的人员数据，社交数据，数据产生和使用的场景日益多样，大的计算能力出现后，使得看似不关联的数据会产生不同的解法。HR如何更加专业和技术的去使用、测量、分析从而使组织或业务受益！
C级管理者与员工期望的提升，技术的巨大进步，会使得我们HR需要进一步的掌握新的技能和知识。尤其对于决策者来讲，从以往的模糊数据结论到目前的人力洞察。
我们相信这是一场前沿探索和改变认知和行为的交流论坛，我们邀请行业中优秀的探索和实践者们，他们通过他们的实践和观察以及工具来帮助人力资源工作者，帮助企业管理者决策者更清晰的获得数字化的概览的能力，结合所在行业、专业、经验、理论推动组织业绩增长！
欢迎你，有远见的人力资源工作者一起加入到PA论坛中！
论坛门票：http://umian.me/HLf8h
论坛收益：
了解最新人力资本分析方法、工具
学习掌握名企人力资本分析最佳实践
了解PA工具软件产品
占领专业发展先机，快人一步
超过200位PA专业人士，最前沿，最大规模
热点话题：
如何在企业内部创建数据驱动的文化
人力资本分析实践案例
人才全景画像
员工离职预测
数据分析在人力资源中的实战应用等话题
日程安排：
论坛门票：http://umian.me/HLf8h
赞助参展：
联系我们：Annie 获取详细合作方案
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微信：hrtechina
pa@hrtechchina.com
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geek@hrtechchina.com
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杨冰
没错，Hay被收购了，但不代表什么
文／杨冰 来自公众号：管理笔记
这个新闻在昨天晚上忽然被业内人士不断转载，并赋予一些特殊的含义，标题被写成：“Hay被贱卖，一个时代可能因此而结束了”。提到“一个时代”，是指以能力素质模型为中心的人力资源管理时代。
收购本身我不予置评，Hay并没有关门停业，就如同Mercer被威达信，Hewitt被Aon，Watson wyatt和Towers perrin合并一样。除了必须要做的高管调整之外，业务在短期内不会有重大变化。
令人奇怪的是这些题目以及释放出来的各种信号，也有人将几大顾问公司的变故和倍受关注的拆掉人力资源部以及人力资源管理的这几年几乎没有什么创新连接起来。
奇怪，Hay并不代表能力素质模型，能力素质模型也不是一个时代。
基于能力的人才管理在2000年以后覆盖和补充了基于岗位的六大模块的人力资源管理，在基于岗位的时代，hay率先倡导的岗位评估挑了大梁，成为镇店之宝，其影响力就如同BCG矩阵之于BCG公司，金字塔原理之于麦肯锡，暗香之于沙宝亮，影响力延续到今天。
其实一直以来我个人喜欢合益的一句不起眼的话：“我们协助相关组织的领导人将战略转化为现实”。
在海氏评估法之后以及当下，我们似乎记不起来Hay group有什么独特创见的理念或产品，这家低调的以传统咨询渐长的老牌顾问公司。很快跟不上协同保险、投资等多元化发展的mercer，同时也跟不上大力通过薪酬调研为利器开疆扩土的Hewitt，至少在中国是这样。
时至今日，战略解码、员工效能以及去年收购的TelentQ测评产品等并没有让hay一枝独秀。与此同时，大小顾问公司也都在寻求突破，因为大家在中国都是这几个亿，某些年份，甚至还比不上“思八达”这类培训公司。其实包括国内的这几大，遇到的也都是类似的情况，因为报价模式不同于外资顾问公司，基本在1亿上下徘徊。
当然，有成长快的公司，第一种是将咨询做成加盟合伙模式，快速将团队从形式上做大。第二种是“咨询＋资本”。第三种是以顾问基因去做管理培训的公司，借助企业大学的热潮，开展以人才发展为核心的体系建设，并售卖自有课程和从国外引入的课程。第四种是对接人力资源信息化的公司。以上大抵是这十年“快公司”中的几种，对号入座并不难，但不包括招聘和人事外包类公司。
在这先现象背后，有几件事情值得思考。
1、有人在这件事情基础上说，这些年管理或者是人力资源管理，理念并无创新。而事实完全不是这样，我们进入了理念创新最为丰富的时代，也进入了讨论理念最激烈的时代。代表人物如尤里奇老师，这可能和他是老师出身有关，他说从关注模块、关注产出、关注业务到“由外而内”，hr理念不断发生重大转变。但是无论是尤里奇，还是学院派、顾问们以及在职的hr大咖，都无法以个人或联合途径将这些理念结构化和转化，就像当年的六大模块。多年前的“三支柱”忽然在国内流行，虽然不少企业最后将其搞成了“三只猪”。我们不缺创新，也不缺实践，缺的，可能是伴随社会、科技发展背景下的商业变革再次达成稳定这一助推器。可能是因为这个原因，管理创新实际上是滞后于实践的，不能被明确和向应用转化的。
2、关于管理顾问的价值。未来应该会回归，当下有些乱。商业合作中，从企业端而言，对顾问的价值认知不清楚是主流，甲乙方角色认知、沟通、分工容易出现问题。当然，这个顾问这一职业不再神秘，渐渐不被敬畏有关系，表面上有解决问题能力就可以做顾问，于是职场遇到瓶颈的高管、刚毕业的Mba、学院派的老师们都来了，但过程都必须会经历，顾问做的越久，对系统思考的感触会越深，在行为上表现为越来越谨慎，有一个简单的结论是顾问和企业都需要注意的，外资顾问公司的方法论对民营和国有企业实际上帮助非常有限，一定有不同意见，但作为顾问来看，这几乎是一种普遍事实，因为东西方思维方式、文化和管理演进的节奏是不同的。因此，企业与顾问团队专业、人格的匹配是重要的。
3、关于管理咨询公司。包括HR 管理顾问公司，几大国际公司以及内资大小顾问公司，这个行业自然不会衰退，相反，仍将是主流。因为企业几乎是刚性的需要案例，需要第三方，需要信心和期待。但是如何聚焦价值创造，如何更长久的贴近企业，共同成长，需要带头人静下来思考。顾问公司也需要“由外而内”，手上拿的是锤子，所有问题都变成了钉子的工具型顾问公司必不长久。以倒卖课程为主的培训公司，高层团队不专业，也终将不会长久。以价值为导向，下努力寻求管理切入点，激发企业持续增长潜能的顾问公司，内行管理内行，要团队不要明星的顾问公司，才会有更长足生命力。随着国内民营企业的高速发展，Hay等一众外资顾问公司的本土化路径将是最大的挑战。我本人知道的一个正在发生的趋势是他们近些年也在关注收购本土中小型的优秀私营顾问团队。
管理的实践必将融入和跟进社会商业，这既是一个最好的时代，也是一个最差的时代，我们就都无法挣脱，慌慌张张、唯恐落伍，追求无限，却只会带来更大的有限。或许，由外而内，讲的是另一重意思，是“在自己身上，克服这个时代”，这是尼采在100多年前说过的话，今天听来，这句话仍然有穿透心灵的力量。现象归现象，发生了什么事，别人说什么，其实都不是最重要的。
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杨冰
HR，快来发现小数据之美
最近在多个活动上，我在现场做调研，HR真正使用大数据手段展开分析的请举手，结果是寥寥无几。据我所知，即便是HR数据管理非常优秀的公司，如Honeywell、华住酒店集团，也难以通过所谓大数据的方式进行管理。
大数据的理念和技术，应用在信息处理上，如营销中的市场分析，其可以打破点状信息与全样本的不对称，宏观纠偏，提升精度。不过这不是最关键的，重点是其容错空间巨大。但大数据思想一旦运用在企业内部管理上，管理者包括HR在使用数据来做决策时，其精确性或客观性要求往往较高，特别是对于实际问题的解决，其容错空间大大缩小。因此，管理中的大数据思想几乎可以说一个伪概念。原因是多数管理中的数据，包括HR管理的数据，其规模是相对小的，这些数据往往是是零散的、不精确的、不连贯的、定义不统一的，其远远不能称之为大数据，在这样的数据基础上，你敢说可以开展大数据分析吗？
事实上HR的数据分析与大数据思想恰恰相反，我们应该具备的是将数据变小的本领，需要关注敏感有价值的数据，而非一味开展人均培训小时数、人均人工成本、人均招聘成本等一阶分析或宏观分析的内容。你可以这样去理解我们即将开展的小数据分析：
1、细分样本对象
这是小数据分析寻找数据价值的关键基础。样本对象的划分从组织（集团下属企业之间、事业部之间）到岗位类型（职位类别或管理层级），再到人员性质（新老员工、不同年龄和学历的员工等）的划分，二维、三维或多维分析。很简单，“新进的年轻的高学历的研发人员对绩效管理中考核评分客观性的满意度较低”的分析结论，明显比“员工在绩效管理方面的满意度较低”更有价值。
2、关注异常值
统计学中，在展开样本分析时，对于数据异常值，往往视其为糟粕，注意，在HR管理中，这些小数据，其敏感性往往较高，往往可以从中发掘有趣的、典型的、令人担忧的或其他有重要价值的趋势、结论。如满意度和敬业度的异常值、薪酬管理中的异常值、绩效考核中的异常值等。
3、关注数据差异性
同一类数据样本中的差异性也是我们需要关注的重点，和异常值一样数据的差异性往往通过离散程度来进行发现，简单的方法如使用分位值、极差、两倍标准差等基础统计方法。两个部门的平均绩效得分相同，但两倍标准差（有95.5%的可能性使得数据落在这个范围之内）相差一倍，就可以发现其离散程度、评分的客观性或指标设计合理性等方面的问题。
4、已知相关要素的关联分析
为什么分析相关要素？不是说不相关要素之间找出关联的价值更大吗？如果不相关，要素之间的驱动型就是直接的吗，如果不相关，却又有关联价值，这难道不是自相矛盾？我们重点关注的是，相关因素之间，关联因子和程度是怎样的，分析是过程，结论、建议、改进方案是重点，关联性找到后，就可以得出如何驱动的结论。如薪酬定位和关键人才离职率、敬业度与组织能力、人力资本和企业效益。
5、变化性对比
我在前面曾经提到过动态数据分析的重要性，基于活的数据，归纳或演绎。HR数据分析的最高境界，和所以商业、管理职能的数据分析价值一样，是预测。变化性对比分析将帮助你实现这样的结果，两个相关的、动态的因素之间，取得变化规律并开展建模和预测。
当细分了样本对象，关注到异常值和数据的差异性，并且开展了相关分析，你就能逐步发现HR管理中的小数据之美，不过HR若想要驾驭小数据分析，还有以下几个关键事项要注意：
1、数据收集应遵循结果导向，以终为始的收集和管理；
2、持续跟踪和多数据论据分析，确保动态性；
3、不断监控数据来源和质量；
4、实时收集和发掘小数据的参考基准和外部参考值（包括情报信息）。
最后总结一句，我们已经领略了大数据的宏大之美、创新之美，但这却像皇帝的新装，众人纷纷叫好却迟迟不得亲近。快来关注小数据，看看她在现实中就可以触碰到的惊艳之美，精准和务实之美。还是那句话，作为HR的你，一起来发掘数据分析之美，不断的接触她，亲近她，和她谈一场缠绵悱恻的恋爱吧，和无中生有的直觉判断说再见，和味同嚼蜡的HR分析报告说再见，和大数据说再见。
文/杨冰
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杨冰
企业管理大数据分析方法罗列
作者：杨冰
实际上，站在企业管理角度看问题比站在管理角度看HR本身更有挑战，商业环境的复杂性超乎我们的想象，抽丝剥茧归纳出的静态结论往往仅体现了高超的归纳整合能力，缺乏预测性的理解是战略家们转型的命门所在。
前几天有一则新闻，谈到是十三五规划的启动，公开招标研究25个关键课题。第一个是国际环境变化对我国发展的影响。之后分别是经济、创新、教育、消费...，其中逻辑值得多一层思考。HR的转型突破，避免静态，需要了解从公司的动向的一阶分析中找二阶动力，企业战略的制定要从社会与经济发展中找一阶目标差距和二阶竞争力，国家亦如是。
说到二阶动向，不得不谈数据分析信息处理，科技进步推动思想进步，科技变革推动思维变革，带来管理转型。体现在商业管理中，数据与信息的价值深不可测，大数据带来的商业变化已在近两年内受到前所未有的重视，只是，从认知到行动，到结论，到商业转化，我们没有迈开步子。
数据分析的方法决定了信息本身是否有价值，分析方法的理论主要包括五个基本方面，我用通俗的语言做一个解释：
DataQualityandMasterDataManagement(数据质量和数据管理)：通过过程管理，类似考核与改进，确保好的结果，控制对最佳实践的偏离。
AnalyticVisualizations(可视化分析)：直观的展示数据，让数据自己说话，让观众自己看到结果，看所关注的信息。
SemanticEngines(语义引擎)：非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取数据和信息。
DataMiningAlgorithms(数据挖掘算法)：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的，深入数据内部挖掘价值，要有足够的数据，还有足够的数据处理速度。
PredictiveAnalyticCapabilities(预测性分析能力)：在可视化和数据挖掘基础上，作出判断和预测。
大数据处理数据时代理念有三个转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
根据一个显而易见的流程，我们可以将大数据分析和商业能力发挥归纳为四个核心要素：
来源：从哪来很重要，会遇到诸多问题甚至是很大的难度。从那里获取以及获取的流程，这需要一个设计的过程，这样的一个转变往往要比想象的复杂，很多企业花了一到两年的时间，就是在解决数据来源的问题。我的理解是，要有广泛的来源，不能全部从定义框架中抓取，如企业内部制定50个关键数据指标，但实际上，问题往往处在你关注的内容之外。
技术：技术手段推动数据的分析能力和运算速度，必须要利用数据平台，这是企业管理信息系统产品的竞争力之一，企业在选择供应商时，需要重点注意数据分析模块以及功能，包括可定制性，或系统之外的顾问服务等增值服务。
挖掘：借助技术手段，就可以整理、提炼、分析和总结数据内容，展开价值挖掘，定义框架是很有必要的，数据和信息此时要靠边，让管理的专业人员提出数据的要求或参与数据分析，因为真正的管理结论才是重要的。
应用：这是数据价值转化的关键，我们需要将前面数据分析的三个过程，融入管理行动与改进循环。
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杨冰
HR，如何与数据谈一场恋爱
HR们若想深入开展更有价值的工作，必须开始近距离接触数据分析的逐项要义，了解和亲近她，最好是和她谈一场缠绵悱恻的恋爱，这必然是一个奇妙的历程，但也并非是一个可以迅速达成的过程，有效数据分析的背后，是卓越管理思维和逻辑的体现。
我们可以把亲近数据分析的历程归纳为：反应、主动、决策和预测。与数据逐步亲密，是不是有点像谈恋爱？在实际执行上，势必会增加我们的工作量或协调更多的资源，所以你会发现这是一个痛并快乐的过程。总结我的经验，HR通过数据分析，量化职能价值，作为一种重要手段，可以在以下几个方面进行聚焦：
1、从分析成本效率，到分析组织和人的效能与价值。举例：招聘分析，除成本效率之外，还可开展招聘人才质量、人才库、招聘环境与趋势、对接薪酬新老平衡分析、试用期绩效与测评等分析。
2、从收集和分析单维度数据，到分析关联数据，甚至发掘非关联数据之间的关系。举例：企业除实施调薪率的内外部对比，根据物价、调研结果、企业经营确定调薪率之外，还可从内部HR职能管理数据中，建立关联，倒推决策规则，如调薪对离职率，调薪对敬业度、调薪对商品质量、客户满意度等。
3、从传统工作的数据分析，到创新管理思路的调查发掘。举例：流动率和离职率的分析是一个方面，企业应建立内部留才指数，分析留才机制的动态变化，招聘部分可以对接到雇主品牌建设的量化指标，领导力和人才测评的数据分析更为复杂，也更具价值。
4、将数据内容统合综效，将数据动态对接到改善行动。此框架的核心是改进行动，数据是一个归纳过程，预测价值也是在改进之后，所以，有数据、可视化，进行分析，得出结论，找原因并制定改进计划，逐项实施和监督成效，这才是以管理思想为基础，以数据为工具驱动，提升管理价值的做法。如欧莱雅公司，在敬业度调查完成之后，便以专案团队的方式，分析合理差距并找出原因，建立了二十余项改进举措并一一推行，这是正常的管理逻辑。
HR可以用数据手段达到可视化和辅助决策的效果，这样的出发点简单而直接，如同谈一场恋爱，但过程中实际上需要积极主动并且花费心力，不要担心，一旦建立并且运行得当，经营者与HR量化价值标准步调一致的时候，你就可以淡定而从容的享受HR职能包括HR团队价值提升带来的成就感了。
作者：杨冰
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杨冰
互联网思维如何有效助力人力资源管理
不仅仅是在商业领域，即便是HR的圈子里，大家也一直在不断在谈论HR技术创新和互联网思维的话题。俨然已是各类媒体包括微信朋友圈里谈的最多的话题。张瑞敏说：“没有成功的企业，只有时代的企业”，其实这句话同样也适用于HR。你会发现很多老板们也都在谈互联网思维，不仅是对接业务，还会说你们HR部门能不能也发挥一下互联网或者是移动互联网的思维，把我们的效率、效果都搞上去。于是，大家开始绞尽脑汁，探索新技术时代下HR的创新。
这里面不少是附庸风雅，管理基础和HR基本架构还没有搞好，就在想着拿新技术和工具来体现创新和紧跟时代潮流，这并不是一个好的趋势。
有关互联网思维的传统的诸多鲜明观点，及其对HR的影响等，不需要重复讲，仅从企业应用的角度，以个人视角补充四点理解：
1、顺势而为，贴近实际
术不如道，道不如势，探讨管理或HR管理的东西，可以务虚，也可以务实，但有一点很重要，那就是基于现实的假设，这是管理权变思想的核心，HR本来是怎么做的，该用何种技术支撑，SAAS模式也不一定都好，审时度势、把握时机很重要，就像雷军说的，其实企业不用想的太多或太远，重点是你在做什么、能做什么。
以前上战场用刀，现在得到一把利剑，用的却还是刀法，能耍的好么。
不过如果认为剑是倚天剑，威力无比，并且可以把刀扔掉，改练剑法，也就是颠覆以往的业务或做法，实际上，那就厉害了。但是业务有那么好颠覆么，是的话，格力也去会走小米路线了，柯达不会死，诺基亚也不用卖了。
2、工具思维，效率第一
基本逻辑是：业务是什么，HR如何做，上什么工具系统。经营思维加互联网思维，有内力、有武功、有兵器。互联网思维的显著特征是：快。这里是懒人思维加极大的准确性。
并且，这里面还蕴藏着极简主义的特征，大家都有感触，工具很容易束缚或拖累管理，要针对核心问题，用关键工具或系统解决，而不是设计一个“完善”到不知道怎么用，或为配合系统甚至要修改既有管理流程，如果不能成倍提高效率，不能弥补购买工具的成本以及所付出的管理成本那么工具不如不上。
其实，今天是SAAS、云服务、微信，明天是什么，不知道。所以，请专注效率提升，工具简单好用就可以了。
3、价值导向，有效分析
这里面有信息收集和整合的价值、速度快效率高的价值、成本节约的价值、及时准确降低风险的价值等等，但是，真正有效的HR技术系统，一定是带有效率、效力和价值分析的系统。
如何展开有效分析，这部分请参考另一篇文章：《HR数据信息分析和应用的三个层面与四个维度》。
HR管理信息的重要表现形式是管理数据，这包括HR运营、HR投资效益、组织和人员管理、人才管理等。周期性整合与分析反馈会带来巨大效益，这就是我所说的“人才报表”或“HR数据管理驾驶舱”。
这样一来，HR管理的互联网工具就会出现协助决策、防范风险、强化效率等价值，关键是，HR们自身的价值也讲得以有效呈现。
4、系统整合，平台思维
员工生命周期管理的各个环节中，都可以通过外部工具得以强化，提升效率和效力，并可通过所记录的信息、数据来体现价值。
但HR管理中最重要的不仅如此，HR们应该都清楚各模块间关联以及关联后所带来的价值。以及HR管理和企业管理各个职能间的协调配合的重要性。这个挑战不是HR服务商的，服务商可以将优势领域做到极致，让企业好用到没话说。但对于企业自身来讲，对于系统间的整合，需要搭建一个技术优势。这是一个内部平台的思维，即将各个系统之间的信息、数据、流程进行对接，这样一来，在HR管理驾驶舱的基础上，就形成了信息的多维度分析结果。
想象一下，当你能够分析目前基层中的核心员工中的绩效差的原因是薪酬中的福利的某个项目出现问题的时候，或者发现本公司员工敬业度和薪酬间的关系并不大，却和这个阶段离职员工人数较多并且其真正原因是后台支持管理满意度下降的时候，HR们是不是就可以做出性价比很高的决策？
不要一味关注外部服务商所提供的各种眼花潦乱的系统，关注系统平台的建设，以及平台上各个系统的整合对接，才是工具发挥的终极潜力。
提了四点想法，先套用雷军格式说一句：“没有飞不上天的傻猪，只有不去追逐台风口的傻猪。”再套用今天的四点想法说一句：“不要做傻猪，但也别吹牛，踏踏实实做出来，再回过头跟别人说：其实我只是找到了台风口”。
作者：杨冰
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