世界上什么数据最值钱（世界之最的数据）

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1、2022年什么数据值钱 2、世界最值钱的东西有哪些 3、为何有人说数据将成为无价之宝？ 4、在讨论乔丹的时候，为什么个人荣誉和个人数据这么值钱？ 5、世界上最贵的金属排名 6、数据分析:什么能力最值钱 2022年什么数据值钱

数据有下列特点才值钱：

大数据具备以下4个特点的才有价值：

一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

[img]世界最值钱的东西有哪些

世界最值钱的东西如下：

一、黄金，黄金是最受人们欢迎的贵金属之一了，相信很多朋友，尤其是女性朋友都喜欢戴黄金首饰。

二、玉石，主要原因就是因为玉石的价值高，玉石是比较稀缺的资源，在全球的储量极少。

三、氚，氚也称超重氢，是氢的同位素之一，氚在自然界的存在极微，一般都是通过核反应制作出来，用中子轰击锂可产生氚当然它的价格也非常贵，每克约为30000美元，大约为人币币19万元每克。

四、钻石，一个钻石戒指少则几万，多则几十万以上，上面的钻石也只是很少的一粒。

五、塔菲石，可以说塔菲石是自然界中色彩最丰富的宝石，正是如此才受到人们的喜爱，但它的价格也是很高的，每克约13.6万元。

六、锎252，大约为每克2700万美元，这个价格让很多人望而却步，不过随着科学家对它的研究，未来会有技术大量制作锎252。

七、反物质，暗物质由于它的特殊，有人估价每克至少100万亿美元。

为何有人说数据将成为无价之宝？

首先要知道数据从何而来，才能知道数据如何产生价值。现在的数据是指所能收集到的所有信息统称为数据，数据的生成包含方方面面，比如人类活动可以产生数据，大自然春夏秋冬变化也能产生数据，甚至一颗树木的生长过程也能产生数据。数据本身如果不能应用，就没有价值，如果吧数据应用起来，就能产生无限的价值。同类数据量越大，通过数据分析也就能产生更大的价值。这些价值也可以应用于各种领域，涵盖我们的衣食住行。数据能创造无限可能那就是当之无愧的无价之宝。

大家好，我是 科技 1加1！感觉这个问题很有意思！是啊，当前什么最值钱，要我说就是数据！

这个问题分两方面来回答

1.什么是数据

定义:

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。

它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。

在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。现在计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。

信息

信息与数据既有联系，又有区别。数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。而信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据，是逻辑性和观念性的；数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

数据的语义

数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。例如，93是一个数据，可以是一个同学某门课的成绩，也可以使某个人的体重，还可以是计算机系2013级的学生人数。数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。

分类

按性质分为

①定位的，如各种坐标数据；

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

按表现形式分为

①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值[3] ；

②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

2.数据的重要性

如今，大数据早已经不是一个陌生的名词，很多的行业在使用大数据之后都得到了非常好的效果，大数据与互联网相辅相承，互联依赖，并且不断的在快速发展。

互联网上的数据每年增长40%，每两年便将翻一番左右，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测，到明年全球将总共拥有35ZB的数据量，互联网是大数据发展的前哨阵地，随着互联网时代的发展，人们似乎都习惯了将自己的生活通过网络进行数据化，方便分享以及记录并回忆。

大数据围绕在我们生活的很多方面

大数据围绕在我们生活的方方面面，最直观的反映在我们每天都会使用的社交工具上面。例如腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，这些数据能够分析人们的生活和行为，从里面挖掘出政治、 社会 、文化、商业、 健康 等领域的信息，甚至预测未来。说简单一点，就是我们每天都在通过自己的QQ、微信、微博更新自己的动态、朋友圈等，这些都将构成一种数据，大数据就是可以通过你更新的这些大量的信息，推测出你的爱好，你的工作，你的住址，你的收入情况等等这些信息。

互联网时代大数据有多厉害

互联网时代大数据到底有多厉害？大数据就像蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样，和这个相像，大数据并不在于“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。大数据应用工程师专业主要学习WEB技术、JAVA、JSP、大型数据库Oracle、LINUX集群、非关系数据库NoSql、Hadoop等技术，通过这些课程的学习，让学生具有JAVAEE开发能力的同时能够进行大数据的分析和挖掘能，学生在就业的过程中即可以进入传统的软件公司，进行OA和ERP等传统软件项目开发，同时也能进行大数据的分析和大数据深度挖掘以及对服务器集群的组建等。

大数据时代，我们要合理利用大数据，才可以创造更高的工作效率，才可以创造更多的财富。

所以说数据就是金钱！掌握了大数据就是掌握了财富！

感谢大家的阅读！

数据自身是没有价值或者说微乎其微的，价值是被赋予的，就像黄金一样，黄金的价值是他的应用前景或场景。

数据的价值就是数据能力体现出的收益，或者说投资回报率。

今天我们就来聊聊数据能力和价值。 说到大数据就不得不提数据仓库，企业数据仓库演化至最终阶段或许会变为大脑中枢神经，如果要支撑起整个复杂的大脑和神经系统，需要一系列的复杂机制配合。

一、抽象的数据能力架构

我把数据能力抽象概括为四个方向：传输能力、计算能力、算法能力和数据资产量级，后面会讲述在这四个能力之上泛化出的数据应用和价值。

1. 数据传输能力

数据大部分的使用场景必然会涉及到数据传输，数据传输性能决定了部分应用场景的实现，数据实时的调用、加工、算法推荐和预测等；而传输抽象出来的支撑体系是底层的数据存储架构（当然非同机房的传输还要考虑到网络环境等。单纯的小数据量调用等一般不会涉及到这些，但数据量级大、高并发且对SLA要求非常严格的时候，就是对数据传输能力的考验）。

从产品的角度我把数据传输能力分解为： 底层数据传输效率 和 应用层数据传输效率 。

底层的数据传输效率是指数据源进入后的预处理阶段的传输效率，即加工为产品所需的数据交付物之前阶段。

Ps:数据在可为产品所用之前需要很长的一段加工过程，应用层数据产品基本不涵盖底层数据加工环节，而数据产品会用到规定好的数据交付物（即已约定好的结构化或标准化的数据），而利用此数据交付物再经过产品对实际应用场景的匹配和加工来提供数据服务。即使涉及底层数据管理的相关产品也是对Meta元数据、使用日志或写好的shell等的调用。

底层数据加工计算所涉及到的传输效率，直接决定了支撑数据产品高性能、高可靠的自身需求；而应用层的传输影响了用户体验和场景实现。传输机制和体系就像毛细血管一样遍布全身错综复杂，但是流通速率直接决定了大脑供氧是否充足。

2. 数据计算能力

数据计算能力就像造血系统一样，根据多种来源的养分原料进行生产加工最终产出血液。而源数据通过高性能的底层多存储的分布式技术架构进行ETL(抽取、转换、装载)清洗后产出的是数据中间层通用化的结构化数据交付物。计算速度就像造血速度一样，决定了供应量。而计算速度直接决定了数据应用的时效性和应用场景。

目前最多最普遍的就是离线数仓，离线数仓大部分担任着事后诸葛亮的角色，即没办法保证数据的及时性而延后了数据分析及应用的产出，导致更多的是沉淀经验而难以做到实时决策。而实时数仓，甚至说对Data Lake（数据湖）的实时处理已经逐步开放应用多种场景。我们先不考虑越来越强烈的实时性要求带来的巨大成本是否真的可以创造等值的收益。

强实时可以更接近一个“未来”的状态，即此时此刻。这远比算法对未来的预测更有价值，因为把握眼前比构造多变的未来对一个企业更有价值。甚至说当数据过程快过神经元的传递，那么从获取到你脑电波的那一刻起，数据处理的驱动结果远比神经元传递至驱动四肢要快。

是不是与兵马未动，粮草先行的场景相似？当然这是以数据计算能力的角度来看待这个问题。跳出来以我个人的观点来说，整体数据能力强大到一定阶段后，会从主观改变个人的意愿，即通过引导你的大脑从而来控制或决定个人行为且不会让你感知，所以可以理解为从主观改变个人意愿。从人的角度来说，你并不知道或者直观意愿去凭空决定下一步要做什么，因为大脑是逻辑处理器，当然这又涉及到心理学，这些观点就不在此赘述了，等往后另起一个篇幅来说数据应用未来前景和假想。

3. 数据资产能力

都在说“大”数据，那么数据量级越大越好吗？并不是，从某种角度来说大量无价值或者未 探索 出价值的数据是个负担，巨大的资源损耗还不敢轻易抹灭。

随着数据量级的急剧放大，带来的是数据孤岛：数据的不可知、不可联、不可控、不可取；那么散乱的数据只有转换成资产才可以更好的发挥价值。

什么是数据资产，我觉得可以广泛的定义为可直接使用的交付数据即可划为资产，当然可直接使用的数据有很多种形式，比如meta元数据、特征、指标、标签和ETL的结构化或非结构化数据等。

目前也在拓展Data Lake的使用场景，直接实时的使用和处理Data Lake数据的趋势是一种扩大企业自身数据资产范围和资产使用率的方式。这有利于突破数仓模型对数据的框架限定，改变数据使用方式会有更大的想象空间。

数据资产的价值可以分两部分来考虑：一部分是数据资产直接变现的价值；另一部分是通过数据资产作为资源加工后提供数据服务的业务价值。

第一部分比较好理解，就是数据集的输出变现值，如标签、样本和训练集等的直接输出按数据量来评估价值；第二部分价值比如通过自身数据训练优化后的算法应用而提升业务收益的价值或依于数据的广告投放的营销变现等，甚至说沉淀出的数据资产管理能力作为知识的无形资产对外服务的价值。这些间接的数据应用和服务的变现方式也是数据资产价值的体现并可以精细的量化。

4. 数据算法能力

其实无论是传输能力还是计算能力，都是相对偏数据底层的实现，而离业务场景最近的就是算法能力所提供的算法服务，这是最直接应用于业务场景且更容易被用户感知的数据能力，因为对于传输和计算来说用户感知的是速度快慢，从用户视角快是应该的，因此用户并不知道何时何地计算或传输。

而算法对业务应用场景是一个从0到1，从无到有的过程。并且算法是基于数据传输、计算和资产能力之上泛化出的应用能力，或者换句话说是三个基础能力的封装进化。

而算法能力是把多元的数据集或者说获取到尽可能多的数据转化为一个决策判断结果来应用于业务场景。算法能力的强弱反映了三个数据能力是否高效配合，是否存在木桶效应，更甚者木桶也没有。当然单纯的算法也可以单独作为无形资产的知识沉淀来提供服务。

对于数据能力架构中的四大能力，传输、计算和资产是基础能力，而算法是高级的泛化能力。而能力的输出和应用才能体现数据价值，数据能力的最大化输出考验着整个数据产品架构体系的通用性和灵活性。因为需要面对的是各种业务演化出的多种多样场景，对数据能力的需求参差不齐：可能是片面化的，也可能是多种能力匹配协调的。这对产品的通用性就是一个巨大的挑战，想更好的应对这个问题，可能就需要整个数据平台的产品矩阵来支撑和赋能。

二、数据能力对应数据价值的呈现

从数据应用的角度，每个能力都可以独立开放也可以组合叠加。如果把能力具象出来就会衍生到产品形态的问题，产品形态是对能力适配后发挥作用的交付物。说到产品形态我们可以想象一下应用场景。

首先最基础的应用场景就是数据直接调用，数据资产的使用基本会基于特征、指标、标签或者知识等交付形态。而对于使用方来说这些数据会作为半成品原料或依据来进行二次加工应用于业务场景中，如数据分析、数据挖掘、算法的训练与验证、知识图谱、个性推荐、精准投放（触达）和风控等。数据资产可以统归为在数据市场中通过构建的一些OpenAPI进行赋能。

而对于一个工厂来说，仅仅进行原材料的加工（ETL）输出即除了自身原材料（数据资产）的壁垒外核心竞争力很小，需要包装一些上层的基础服务来提升竞争力，那么数据计算的能力融合进来对原材料进行二次加工（聚合统计）。

计算的聚合统计能力加入进来后可以满足大部分的数据分析场景的支持，就不单单是原材料毫无技术含量的输出，并可以以半成品的形态规避数据敏感。因为对于统计值来说，这是一个分析结果或结论，并不会涉及到自身敏感数据的输出，因此你的核心资产不会泄露，而输出的仅仅是资产的附加值。换句话说知识产权专利依然在你手中，通过控制专利泛化出的能力进行投资回报。

融入计算能力后的一些分析场景如：人群的画像分析、多维度的交叉分析、业务的策略分析和监控分析等多种场景。

随着时代的发展和业务场景的增多，这时工厂继续需要产业变革，要深耕服务业逐步抛弃制造业形态，全面提升更高级的数据服务。这时算法能力的加入来更好的完善服务矩阵。

算法通过封装了传输、计算和资产能力而进行统一的更好理解的业务场景目标预测和识别等。这样对于企业来说可以更容易接受和低成本使用数据服务而不需要再涉及到数据加工链路中，而仅仅需要一个目标结果，通过算法的决策作为参考来指导业务方向。像算法对一些业务场景的预测分析，甚至说一些人工智能场景的识别或学习思考，都可以通过算法赋能来实现。对于企业来说就是从无到有的突破，企业发展进程甚至可能提升好几年。

而贯穿以上能力应用场景都是对数据传输能力的考验。

“数据”的重要性可以有以下几点。

1、数据能够为企业高层提供决策支持。将企业海量数据进行统计分析挖掘后，能够让高层制定合理的措施。

2、数据能整合企业庞杂业务。每个企事业都有很复杂的业务系统，借助数据及对应平台可以将其庞杂的业务进行整合。

3、数据能反应事件本质与趋势。真实数据能够更好地去了解事件的本质问题，预判事态发展。

4、数据能够让人们更加了解自己。未来你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用个人的数据进行画像，充分了解个人。

5、数据能反应 历史 ，展望未来。通过 历史 数据查询过往，也能够使用以往的数据进行感知未来。

总之，在大数据和5G技术逐渐成为趋势的时代背景下，“ 数据 ”是越来越常见，如社交网络、消费信息、 旅游 记录……企业层面的销售数据、运营数据、产品数据、活动数据……

在讨论乔丹的时候，为什么个人荣誉和个人数据这么值钱？

对于NBA联盟中的每一个篮球运动员，个人荣誉和个人数据都非常值钱，这是他们能够成为超级巨星的基本条件和因素。乔丹的个人荣誉和个人数据这么值钱也是情理之中。，你在成为一个球队领袖，成为一个时代的人物之前，必须展现自己突出的个人能力。这是你成为一个伟大人物的前提条件。如果迈克尔乔丹没有那么亮眼的个人数据，即使他带领着球队打造出了公牛王朝，别人也不会认可他，而是把这个功绩安到别人的头上。

作为一个球队的领袖，你必须有出众的个人能力才能统领这支球队。NBA所有的篮球运动员都是世界上最具有天赋的运动员，他们每一个人都有着自己的傲气。你要想统领这一支球队是非常不容易的，如果你不能在篮球技术水平上胜过他们，你就没有办法让他们听从你的指挥，篮球从来不说谎，NBA也是一个讲究实力的地方。只有你个人能力和数据达到一个让人敬佩的程度之后，其他的篮球运动员才会愿意听从你的指挥。

NBA历史上的每一个超级巨星，他们都有着非常亮眼的个人荣誉和个人数据。迈克尔，乔丹整个NBA职业生涯中拿到过三次50加五场60加的成绩。很多人觉得现在的一些球员都能拿到这个成绩，但是迈克尔乔丹他们那个时代主要是以防守为主，这个50分的重量和现代50分的重量完全不可以同日而语。他们那个之后，能够拿到30分的个人成绩都已经是非常困难的事情。

10次得分王，六届NBA总冠军，六次MVP。这些都是至今为止没有人能够打不过的个人荣誉。迈克尔乔丹已经把他的篮球技术水平发挥到淋漓尽致。展现了他自己的篮球天赋。

世界上最贵的金属排名

世界上最贵的金属排名锎、铑、金、铱等。

铑是昂贵的，因为它在工业活动中起着不可替代的关键作用。它被称为“工业维生素”。同时，它罕见，其市场价值正在上升。一些数据显示，南非的铑产量是世界上最高的，超过了全球铑产量的80%。除了在二次回收中获得有限数量的铑之外，中国几乎依赖进口。

钯具有“发现时间短、产量小、消费量大、产地集中”的特点，这也是钯在世界上价格昂贵的原因。相关数据显示，地壳中的钯储量仅为铂的1/6，年总产量不到黄金的8%。此外，世界上只有少数国家，如北美、俄罗斯和南非生产钯。

稀有金属的重要性

铱在地壳中很罕见。它是铂和铱的合金。它是一种稀有的贵重金属。其稀有性高于铂。主要用于制造科学仪器、热电偶、电阻丝等，也广泛应用于航空航天技术、制药等高技术领域。铱被选为“十大稀有和贵金属清单”。它广泛应用于工业、医学和科学领域，并发挥着举足轻重的作用。

钌是铂族金属中相对便宜的金属。它在地壳中的含量只有十亿分之一，是最稀有的金属之一。钌有多种用途。它是工业领域中必不可少的金属元素。具有“耐腐蚀性强，常温下可抗盐酸、硫酸、硝酸和王水的腐蚀”的特点。近年来，对钌的研究并未停止，其应用前景十分广阔。

数据分析:什么能力最值钱

数据分析:什么能力最值钱

前段时间，大家可能看到朋友圈有一篇文章刷屏。讲的是世界500强公司的外籍CEO中，大部分都是印度人，很少有华人。

比如我们耳熟能详的公司Google，Microsoft，Mastercard，他们的CEO全部都是印度人。

为什么呢？

有些人说，因为印度人英语好。于是一些背单词的软件开始借此传播，说要多背单词，说得好像背单词就能背成CEO一样。

《中国经济周刊》发过一篇文章讨论这个事儿，他们采访了一些专家，去问他们，印度高管和中国高管到底有什么差异。最后大概提了三个点：

1）非常善于独立思考，相比中国人追求正确答案的做法，印度人是非常敢于挑战权威的；

2）非常敢说，其实大家接触身边的印度人会有感触，中国人总怕说错话，但印度人不管对错都会说出来。

3）印度人很善于抱团。有这么个段子，如果一个老板在公司里招了个印度人，那么他很快会发现，公司会出现一群印度人。

事实是不是这样的呢？中国人是不是欠缺这些独立思考、沟通和人际相关的能力呢？

我们来看一些定量化的研究：

今年9月，圈外商学院联合国内顶级领导力公司励衿做了一个调研，针对职场高管测评他们的领导力，最后结论显示了中国人在领导力的各个维度上的一些优势和劣势。

这个测评中，用到了励衿的领导力模型，也就是，要胜任领导力岗位，需要具备的一些能力，包括8大项36个维度。

测评对象包括圈外读者、励衿数据库中各大公司中高管、合作商学院中的MBA等等，都是职场人士。

我们可以猜一下，中国职场人领导力的优势和劣势分别是什么？

中国职场人优势：

从图上可以看出，中国职场人的优势在于自我管理相关的能力，比如说高效执行、持续学习。这个结论似乎也可以想象到，实际上，中国职场人的执行力的确是不错的。

中国职场人劣势：

1）缺乏思维的高度，尤其在远见卓识方面，包括战略思维和商业敏锐度；

2）缺乏根据大环境来调整自己的认知、调整自己做事方式的能力；

3）缺乏建立关系的能力。我在开头讲的段子其实还有后半句：如果一个老板招了一个华人，那么他会很快发现，公司其他华人都走光了。

这个结论跟我们通常的理解，似乎是一致的，前面提到的定性调研和这里的定量调研，也是相对一致的。

那么，为什么会出现这样的结果呢？是教育的原因？文化的原因？还是其他方面的原因呢？

我们再来看一组数据。

领导力公司DDI每年都会在全球范围内做一个调研，叫做经理人成熟度评鉴。在各个国家都有这个调研，包括中国、美国和印度。

上图的数据是中国、美国和印度的数据。

这张图是问了高管这样一个问题：你是如何当上领导者的？各种回答所占的比例，在三个国家数据对比下，差异很大。

中国：在中国比例最高的回答是“我是最优秀的技术专家”，这表明在中国，公司会因为一个员工的技术能力不错而将他升入管理层。

更重要的是，员工自己也会认为“我的技术很强”，“我在自己岗位上做的很不错”，“所以我应该被升职”。

相信大家也会这样想，在自己岗位上做得很好就应该被升职。

这是在中国的情况。

印度：在印度情况有点不同。在印度，这个回答的比例是大大降低的，那么哪个回答的比例会比较高呢——“其他人认为我是一个天生的领导者”，这里的其他人，指的是他的同事和他的上级。

这表明在印度，公司会因为一个人的领导力比较强，能影响别人，能够去带团队而给他升职，而不是因为技术能力给一个人升职。

美国：在美国又是什么样的情况呢？很有意思，最高比例的是“我通过外部雇佣的方式担任领导职位”，美国是一个相对残酷的地方，公司不会因为你在这个岗位上做得好、技术能力强，就给你升职。

如果你技术能力强，但是管理能力不行，他们可能会找个人来领导你，谁行谁上，这是美国公司的文化。

在这组数据里，还有一个值得注意的地方就是，在印度中有个回答比例比较高的是，“我得到晋升的原因是因为我的教育背景，比如MBA”。

印度是一个非常注重商业管理教育的国家，我们常戏说印度盛产码农，但是这些技术人员其实会非常有意识培养自己的领导能力。

在我之前的咨询公司里，绝大多数印度同事都会有一个MBA学位，比中国人的比例高很多。

二.

领导力不是领导才要具备的能力

那么，这些发现跟大多数人有什么关系呢？毕竟不是所有人都当领导啊。

实际上，领导力本质上是一种影响力，是能够带着团队奔向同一个目标、共同达成愿望的能力。

这种能力在你跟客户的交流、跟政府的交流、跟投资人的交流当中，都是需要具备的。所以，领导力不是只有领导才需要的能力，本质上就是一种影响力。

如果你没有，只是靠自己单打独斗，缺乏杠杆，是很难与别人竞争的。

那我们要弥补哪些缺失的领导力呢？

刚才说到，领导力包含了8项36个素质，没有人可以把这些全部都做得很好，那我们应该着重提升哪些？我在这里做了个筛选标准：

应该培养什么样的领导力呢？

1） 市场价值高的能力，尤其大家愿意为这种能力付钱。

2） 市场稀缺的能力，企业需要这种能力，但是市场上又很少。

3） 未来时代持续需要的能力，这种能力不仅现在有用，将来很长时间都有用。

根据这三个标准，我们就能去做一些筛选。

什么样的能力才是高价值的能力？

前面的调研中，我们收集了每个参与者的收入数据。

做了个有趣的数据分析：把高收入人群和低收入人群分为两个不同的组，将这两组人群进行比较，研究高收入人群通常在哪些能力上表现比较好。

最终发现跟收入最相关的能力，是跟思维高度有关的战略思维和高瞻远瞩，其次是抓关键能力有关的有效决策、要事优先，然后是能够应对未来的不确定性，最后是知人善任、打造人才梯队的能力。

另外，未来时代什么能力最重要？

知识和技能都在不停地更新换代，未来最重要的能力包括以下三点（注：这个部分不详述了，此前的关于终身学习的文章中有详细解释）：

1）人与人之间的沟通。

2）创新，这是人类历史发展的驱动力。

3）跨领域能力，而非专业知识能力。

如果取交集会发现，同时符合缺失、高价值以及适应未来这三个标准的能力，我们会发现是战略思维和商业敏锐度，也就是思维高度。

同时符合两个标准的能力，是适应未来、适应变化、根据变化调整的能力，抓关键的能力以及沟通和建立关系的能力。

三. 如何提升这些能力

既然知道这些能力很重要，那我们应该如何提升这些能力呢？这里我总结了一些方法：

1）跟真正的高手交流

跟能够深度思考的人交流，有种大脑被瞬间点燃的感觉。

我们曾经做过一个观察：在我们的商学院学员里面，有刚入职场的新人、有大企业的高管CEO，当他们一起交流2周后，职场新人的思维和表达就会发生很大变化。

思维是分很多不同层次的（注：这部分我会在本月25号的直播中，跟你们详细讲讲，直播参与方式会提前告知你们）——

每个层次都像是一个闭环，在其中逻辑自洽，觉得没有问题，但是当高手跟你一说，你就突然被拉到一个很高的层次上，有恍然大悟的感觉。

2）学习相应的方法和套路

在生活中遇到的任何事情，小到情绪，中到工作，大到整个商业社会，全部都是有规律和套路的。

学会这样的套路，学会这样的方法，才能够胜出，才能有正确的方向。

3）避免重复的工作和学习

很多人都喜欢在朋友圈背单词打卡，如果想要考四六级、出国等等，这样做可能是需要的，但如果是想要学习、只是不知道要学点什么，所以才去背单词，这样要完。

因为背单词是简单的背诵和记忆，是大脑最初级的劳动，当大脑一直停留在初级劳动时，如果你未来想要进入更高阶的模式，会发现自己已经不适应了。

所以不要让大脑一直停留在背诵记忆的初级劳动上。

4）刻意练习

真正的练习不是为了完成一个量，练习的精髓是要持续地做自己做不好的事。在任何行业或领域中希望提升自己的每个人，刻意练习都是最为强大的学习方法。

5）多问为什么

身边一些朋友，也算是背景很光鲜了，看到快手和头条火起来，他们觉得看不上，觉得很鄙夷。

但如果只是看不上、不去看、不去思考这些东西为什么会火起来，那就很难从中理解到用户的需求，很难从中理解到未来发展的趋势，很难理解到年轻人到底要什么。

好了，建议说到这里，可能你们会觉得这些建议都太麻烦了，很难做到。那么，也给你一个更加快速的建议，就是：谈恋爱！

在这个领导力调研中，我们做了一个统计分析，发现在各种婚恋状态中，恋爱中的人各项能力最强，单身狗能力最差（真不是我故意虐狗啊啊啊）。

所以，似乎，貌似，可能，或许，你可以谈个恋爱？

不过，你也要小心一点，谈恋爱可以，结婚不行，因为结婚后这些能力又开始下降了。（各位不要打我啊啊啊）

最后，再送大家一句话：学会以不变应万变。

亚马逊CEO贝索斯曾说：人们总会问我，未来什么会变，但从来不问我，未来什么不会变。在变化的时代，很多东西都在变，我们最该去追逐的不是变化的东西，反而是那些不变的东西。

这是亚马逊取得成功的原因，对我们自己也是一样。

现代社会，碎片化信息很多，平均2-3年就会有知识的更新换代。

所以，与其去不断追逐、学习和收藏那些快速变化的碎片化知识和信息，最终一无所获，不如花一些时间，提升自己做任何事情都需要的能力，比如学习、思考等等，最终在这个变化的时代，以不变应万变！

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