速度比你想的重要

效率高的明显好处是:单位时间内能完成更多的工作。但这只是冰山一角,假如工作速度快,你就会倾向于低估做事的成本,因此乐于完成更多的工作。

举个例子,假设你每写一篇博客都要花6个月。这样,当周六你宅在家里无所事事时,可能也不会想开始写博客,因为觉得这件事做起来太漫长。

更糟糕的是,因为写博客的进度慢,所以更不愿意坚持。因为学习一件事最好的方法就是一次又一次重复,而这件事情的时间周期太长了。这也就是ToDoList通常完成这么慢的原因:我们会对其产生莫名的厌烦感。如果一直往里面添加拖着不做的事情,总有一天,ToDoList会被弃用。

如果及时回复别人的邮件,他们就乐于给我们发送更多的邮件。发送者总是渴望得到回复,这种渴望驱使他们写邮件。换句话说,是速度带来了更多邮件,因为发送者心中低估了这种信息交换的成本。他们知道自己所做的事会得到回应,所以更愿意去做。

现在网络发达了,公认的一件事就是网站响应速度低会流失用户。反应迟钝的网页就像崩溃了一样,它会使用户受挫,或许就是因为用户的行为没能即时得到回报。

Google速度远近闻名。因为它知道,如果搜索响应快,你就会搜索更多。原因就是,它会鼓励你尝试搜索,很快得到反馈,然后你会再去尝试。当你有了一个想法时,搜索不会让你失去这个灵感,你会认为去Google搜索的成本近乎于零,它就像你思维的一部分那样。

职场中也有同样的道理,做事快的员工会被分配的更多工作。道理很简单,人们都有懒惰心理,大家都想保护自己的卡路里。将工作分配给做事慢的员工去做,光是想想就觉得厌倦。当你要分给这种人活干时,脑海里就会浮现出进程被耽误好几天的情形,会不自觉地看见这些人拖延工作的样子。但做事快的人就不一样,他们的时间看起来“很便宜”,你让他们做些事情的时候,就知道他们很快会做完,马上就可以再分给他们别的事情做,所以你就会更倾向于分给他们更多的任务。很讽刺不是吗?公司里最有价值的员工却因为做事比较快而要干最多的活。

总结一下,规则就是:速度快的系统因为吃得快,所以被喂的就更多,速度慢的系统会饿死。

再举两个例子。适用于个人的这些道理,同样也适用于组织。如果顾客发现某家裱画框的店每完成一幅需要两个月,那么他们就会去别的店;如果贡献者发现某个组织mergePR很慢,他们就不再乐意贡献代码。反应慢的系统很糟糕,就像长满了青苔的建筑物,死气沉沉。人们都喜欢有生机的东西,喜欢反馈及时的系统。

开始做一件事的动力,一部分来自对工作画面的想象。一般真正做的时候不会像想象得那么难。但如果想象中成本很高,做起来是个苦差事,就需要下更大的决心才能开始。

“慢”就是这幅图片中重要的成本之一,时间无价。所以当我们认为某项工作很慢时,就会潜移默化地为其添加额外成本。每次想到这种工作,就会情不自禁地想去拖延。

这就是速度为什么重要的原因。

因此,对于要重复做很多次而且必须做好的事情(例如写作、修复Bug),就应该尽量做快一些。

这并非建议马虎行事。督促自己比平常做快一些是好事,因为在你心里,这将花费更少的时间,也更容易迈出开始的脚步,你能完成的工作将会更多。在做更多的同时,质量也会更好(只要你认真),最终达到又快又好的效果。

做事快很有趣。如果你是个快笔头的写手,就可以经常试验“新”想法,而不会陷入某个泥潭中挣扎很久。你的ToDoList可以很快划掉,就更乐意往里面添加新东西。随着你不断完成更多的稿子,整个工作充满活力。你会感觉自己聪明能干、脚踏实地。当有大任务出现时,你就敢挺身而出。

你会看到在大数据领域流行的两种语言Scala和Python,提高开发速度和更优雅是它们的目标之一,也使他们更流行。Scala集成了函数编程和对象编程的优点,程序语言处理数据变得更简单。Python一贯的简单易懂的风格,再加上集成了大量的机器学习的库,让Python机器学习领域再度流行起来。

本文选自我的新作《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》12.3节

原文发布于微信公众号 - 大数据和云计算技术(jiezhu2007)

原文发表时间:2017-02-19

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