（1）
德鲁克说：企业的绩效在企业之外。
为啥德鲁克会这么说？就是因为企业你想干啥事、做啥产品、定啥价格，不是你会干啥就干啥、你成本多少你就根据自己的欲望加价卖多少钱，这都不是能自己任性的。而是：你的决策，是受企业之外的外部市场-客户、竞争对手、上游供应商等多种力量的拉扯，最终平衡求全达成交易。所以德鲁克才会说：企业的绩效在企业之外。
一个企业主只要兢兢业业一心扑在企业上，往往这个企业内部的情况七七八八大差不差都会心中有数。
但企业外部的情况，一推开自己的门，整个世界99%全是黑的未知的，既没有地图和GPS，也没有无线电雷达。这就如同闭眼开车。
（2）
2020年，咱们国家把数据作为新的生产要素。
生产要素这个玩意，近500年，全人类经过研究-实证，最终得出四个生产要素是真的是核心、真的有用，是真正的、稳定的生产要素，古今中外都适用，那就是：土地、人力、资本、技术。
咱们国家提出了新增的第五要素，那就是：数据。这个还未作为研究-古今中外实证。
人们一想到数据，就想到很多词，如：数据、信息、情报、知识、智慧。
就单说信息，我看过信息简史，里面对信息这个东西怎么体系性地看，分为：
信息产生、编码表示-解码
信息传输、压缩-解压
信息安全（加密-解密）
信息存储（不同信息特性不同存储结构）
信息处理（计算/统计/机器学习深度学习/数据挖掘、查询检索搜索）
信息展示
（3）
今天早上，我提出了一个脑洞大的问题：如果把整个世界互联网、或者某个国家、或者某个行业产业、或者某个城市、或者某个企业的数据给到你，你想干些什么？
想问题，我一贯的思路原则就是：以终为始。
先想明白我要干啥，然后再想我干的这事需要什么东西支撑，然后再想我要支撑的东西从哪里找从哪里产生。
所以你现在给我全世界的数据，我也不知道有啥用。
我唯一能想到的是：就如同Open AI，它爬下了全世界互联网的公开数据，然后搞了一个大模型。对于to C客户进行token生成收费、对于to B客户进行OpenAPI调用次数收费。
在这个基础大模型之上，我还能想到的就是：
广-搜推：这好像是在大模型之前，人工智能/机器学习/深度学习技术唯一能产生商业价值的领域。我姑且把它当做外部价值-流量。
运筹-优化：有了流量，就给流量匹配商业需求供给。这就有了整个社会（或者某个行业产业、或者某个城市、或者某个企业）的人财物资源的最佳排列组合的运筹-优化。让商品就在你身边。就如同丰田生产模式上说的：搬运就是浪费、库存就是浪费。
大家可以再这么延伸想：ERP（企业-资源-计划），不就是：
人财物等资源，按照业务价值链（产供销研售后）和时间维度，进行最佳的排列组合的运筹-优化，做好智能的P（排列组合计划与调度指派）、D（智能执行）、C（智能检查）、A（智能总结归纳复盘）。这不就是ERP的精神精髓么。
（4）
企业自己那点数据，可怜的就如同一滴墨水滴入太平洋，撼不动任何。
再回到咱们开头那句话：企业的绩效在企业之外。
谁也不贡献数据，谁也把自己那点可怜的数据都封闭隔离在自己的企业里（甚至隔离在企业内部的各个部门里），那企业归因分析-外推预测-决策选择（进退-缓急-轻重-迂回进退-取舍），就都谈不上了。
所以：
企业数据必须和外部公开数据进行连接-整合-融合，成为一体。
企业数据必须通过公有云-SaaS租户应用-大模型-联邦学习，成为一体。
