CPP的未来：连接与开放

前言

今天一个分部负责人问我一个困扰她很久的问题，我们建的分部怎么吸引人？她开始怀疑自己申请建分部的意义。最近在为下一轮的发展布局埋线的时候也在思考一个更大的问题的答案，我们如何把我们的模式复制地更远更久？如果说实现收支平衡是CPP稳定生存的关键，那么找到复制CPP模式的方法则是CPP稳定发展的关键。

把组织做大到有全国范围的影响力是CPP、BEC、WISER等厦大的专业类学生组织（巧合的是创始人都是WISE的本科生或者研究生）都想过的目标，可惜到目前为止所有想过这个问题的人都还没能真正走出这一步。很早以前，不止一个朋友在建议我把CPP向他们的高校扩展。大家对希望能做出来成绩的学生组织的共识都是，我们远不应该局限于我们本院和本校的圈子，应该向外走出去。可是怎么走出去？这需要我们回答清楚三个问题：我们的灵魂是什么，我们的核心竞争力是什么，是什么定义了我们？我们可以带来什么，在这个过程中我们可以获得什么，是什么让参与方都可以获益？如何建立起一个好的机制，让双方都能以最低的成本、最高的效率参与进来？

CPP是什么？

我们要做的事情可以用六个字概括：做事情，培养人。一句话概括就是，在做事情的过程中可以培养人。详细地说，我们做一切事情以做出来结果为目标；但是为了更好的培养人才，我们允许损失效率和效果来锻炼人才；如果事情做不出来，人才培养出来也不算失败；如果人才也培养不出来，经验积累下来也不算亏本。

那么我们要做什么事情呢？经济、商业与社科大数据。和工业大数据不一样的是，我们更关注人产生的大数据和大数据直接指导人类活动的方法。因此，我们的成果更多集中在算法设计和机制设计、提供思路和解决方案，而不是独立的成熟产品和成熟应用。无论是研究大数据理论和框架，还是研究大数据理论应用于学术研究的各个领域，无论是直接生产大数据相关的产品和服务，还是间接依靠大数据支持和驱动产品，都是我们可以关注的。

为什么要选择这个领域呢？首先，关于人的大数据相比于关于产品的大数据要复杂的多，还有太多问题没有被解决，国内甚至全世界关于人的大数据的研究和应用才刚刚起步，需要一些年的发展时间。在复杂问题之前，学术界和工业界都没有绝对优势，需要学界和业界多个领域、多个行业联手协作解决；同时由于大数据领域的快速迭代更新，后发优势非常明显。因此对于人脉资源、经验积累和知识水平相对薄弱的本科生来说，这可能是我们为数不多的可以发挥跨领域优势和后发优势的领域。

我们本科生的优势来源于高校环境的独特条件。首先，本科生由于培养计划的要求，选课通常比研究生更广泛；由于社交习惯和高校氛围，本科生也容易以远低于研究生的成本建立跨学科、跨领域的社交圈。这让我们获取跨学科资源提供了无可比拟的跨学科资源优势。相比于已经在某个领域有钻研的学者和业界专家，我们更有动力不停地反复折腾新事物，因此有无可比拟的后发优势。把两者结合起来，在大家都没有太多经验、需要太多探索的领域，我们本科生反而容易在长期取得更大的竞争优势，如果能找到合适的模式让大家的积累以某种方式组合起来并互相学习，在某一个细分方向跑出来到领域或者行业顶尖水平，然后不停复制这种成功，在这个过程中培养一大批不仅在某一个领域有顶尖的实力、而且有着比绝大多数同龄人甚至前辈更强的探索和进步能力。

如何做事情呢？简单地概括是四个词，问题驱动、数据驱动、技术驱动、组织驱动。

问题驱动，指的是把所有的注意力集中在问题上，严格地按照定义问题-拆分问题-解决问题的思路来。定义问题，就是具体详细地描述清楚问题是什么，这个问题需要有一个被解决的指标。比如说，”在其他高校建立分部“不是，“在XX类高校建立XX个约共计XX人的分部”是。拆分问题，就是把大问题不停地拆分成可以直接被解决的小问题。比如，刚才的问题可以拆分成在北京、上海、广州、深圳分别建多少多少个。解决问题，就是把问题做到预定的指标。

数据驱动，指的是定量地定义问题，并用历史观测数据定量地解决问题。问题的定义可以被分为三步，把问题目标定量地定义成因变量，把可能的因素定量地定义成自变量，找出自变量和因变量的相关关系或者因果关系。问题的解决分为以下几步，收集数据、加工数据、分析数据、评估结果。这个过程的关键是尽可能依赖数据，避免人的经验干扰得出不客观的结论。

技术驱动，指的是基于一切可能的技术手段提高效率。比如说，通过自动化运维系统运维和管理服务器；通过自动通知系统给微信或者邮件发运维通知；通过自动化程序管理QQ群和微信群成员；通过自动化程序批量生成各种文件并自动分发，等等。所有需要反复重复的、可以被分解和定义成计算机程序的问题都尽可能用计算机程序解决。

组织驱动，指的是形成灵活严谨的流程，做一类事情有一类事情的大体步骤的同时有变化，每一步明确分工、职责、时间表、考核标准等。在严密的组织下，每一件事情的进度和效果都大体可以被预期，出现意外也可以及时反馈处理。通过固定化的配合方式，减少协作成本、提高协作效率，把时间和精力尽可能集中在做事情本身而不是沟通信息上。

培养什么样的人呢？首先是有某一方面突出的专业能力；然后是问题驱动、数据驱动、技术驱动、组织驱动的思维方式；更深层次的是如何处理自己和他人的关系。对自己，如何在陌生的领域面前面对内心的恐惧，在缺少信心和勇气的情况下仍然长期坚持做，直到做出来为止；对他人，如何合作和沟通，遇到问题如何心平气和地解决。这些是高效创新必备的价值观、品质和能力。

怎么培养人呢？三种方式，自学、内部杠杆、外部杠杆。最根本的首先是自学，如果形成自己的领域优势，就必须要探索这个领域没有人探索过的问题，没有人可以给你答案。内部杠杆，则是大家各自把自己探索的知识和经验拿出来互相分享，帮助大家快速形成全面的能力。外部杠杆，则是通过和外部交换和吸收资源，一方面接受领域前沿的最新动态，一方面把人才送出去看外面的世界并反哺整个体系。

CPP的核心竞争力正是来源于此。一方面，我们在我们的领域有一定的积累，很清楚我们接下来要继续做什么，整个领域有哪些问题需要被解决，加入我们可以直接站在我们的肩膀上继续前进；另一方面，我们在这个过程中摸索出了一套自我迭代、自我进化的方法和体系，在这个体系下，加入我们可以专注于做事情本身而不需要再重新探索一遍。我们的核心竞争力来源于我们在正确的方向上反复的犯错和不变的坚持。

CPP可以做什么？

是什么需求驱动CPP要不停地扩展呢？问题、人才、资金。

一个大数据问题的解决方案通常需要建立在许多问题的解决方案上。以我们的起点线上类CPI价格指数编制项目为例，从数据采集到储存和计算，我们需要五个模板——分布式爬虫系统、分布式数据库系统、分布式CPI计算系统、数据分析和数据挖掘系统，自动化运维系统。其中最头痛的是分布式数据库系统，因为需要大量的数据库知识和架构经验，加上我们硬件资源比较有限，在有限的条件下找合适的方案就非常困难，我们一直在寻找专家加入我们。这类属于我们必须要解决但是没有方案的问题。优化整个系统还有大量的工作可以做，比如通过文本和图像处理，可以对商品做更深层次更精准的分类和标签，方便下一步建模分析，每一个子步骤都可以是一个比较深的大数据问题，虽然对于研究项目本身来说回报率有限，但这个问题对于其他问题的解决有很大的作用。这类属于解决有很大作用但是对主要目标帮助有限的问题。

解决问题需要人才，而且解决大数据问题的关键经常是人才。厦大作为一所综合性学校，为我们全面提供了各个领域的人才，因此我们可以很快地建立起一套完整的体系。而工科是厦大的传统弱势学科，工科的学生很多是被高考志愿调剂进去的，对工程和编程并没有什么兴趣，大家都在学经管双学位准备读金融；而感兴趣工程的同学们通常对经管毫无兴趣。这让我们在招工程师的时候非常痛苦，经常是好不容易才能遇到一个会我们需要的方向的小伙伴，然后看了一圈说不太感兴趣。

解决大数据问题经常需要大量的硬件支持工程系统的稳定和海量计算需求，因此对于大部分本科生团队都是一笔不小的开支。资金问题从我们成立以来就一直困扰着我们。为了解决资金问题，我们试图申请各种项目，因为各种原因申请失败或者拿不到经费，最后不得不开始发展自己的盈利业务。我们相对比较擅长生产，在销售这个领域是比较陌生的，所以盈利业务发展的很慢。因此我们需要更大的市场、更大的团队和更多的投入来慢慢稳定盈利业务。

CPP可以做什么呢？输出解决方案、输出知识、输出组织。比如，在我们已经成功的项目积累和无数失败中，我们对很多问题有了比较完整成熟的方案，比如网页爬虫、数据清洗等，可以直接以解决方案的形式输出换取回报；在做项目的过程中学习的知识，经过内部培训体系磨合以后，我们在逐步加工成培训班对外开放；我们也积累了大量的组织项目的经验，正在以组织助研项目的方式开放。

因此，CPP需要通过和更多个人和团队交换需求和优势，为双方换取更多解决方案。换句话说，要找到合适的方法让两方都有巨大的利益驱动。

CPP可以怎么做？

CPP的基本策略是连接与开放。连接，指的是通过CPP的需求和优势连接CPP各个团队内部、连接总部与全国各个分部、连接母项目和各个子项目、连接CPP和各个合作项目、连接CPP和外部支持者等。开放，指的是把CPP积累的需求和解决方案通过各种渠道、各种方式、不计短期产出投入比地、尽可能全面地开放出来，用以释放信号、建设生态、帮助合作项目等。

高校分部。每个高校分部会在继承CPP的风格之后，根据自己团队的偏好和兴趣，逐步树立自己的核心竞争力。比如，有的是技术团队，有的是营销团队，有的是研究团队，有的是混合团队，有的有自己独立的项目和子项目等，主要领域围绕CPP的核心或非核心业务，或者可以帮助CPP发展即可。CPP@XMU会尽全力输出和合作，帮助各分部建立自己的团队，发展自己的兴趣和能力，共同合理分配利益，一起把蛋糕做大。若有兴趣在你的高校建立分部，请联系CEO（[email protected]）详谈。

子项目。子项目将用来独立发展有潜力的非核心业务。我们正在接手与我们合作的游家兴老师的助研管理团队，并正在和他们商议之后的协调和合作方案。我们曾经带领团队成员组织过自己的实践队和创新创业项目，也做过很多团队的顾问。有意向接受CPP支持的创新项目、创业项目、社会实践队等团队可以联系CEO（[email protected]）详谈。

合作组织。我们通过和合作组织优势互补、交换需求，以实现长期的协同发展。我们去年帮助只有R语言团队和研究生团队的WISER建立了Python团队和本科生团队。在CPP和WISER的直接和间接影响下，原本没有什么编程氛围的学院有大量小伙伴开始学习编程，学院内外开设的编程课程开始爆满，特别是本科生的编程氛围进步非常快。CPP正在与BEC高层商议一系列战略合作，结合BEC的人才人脉优势和CPP的技术组织优势，互补BEC的人才需求和CPP的商业发展需求，在数据和商业领域的发展道路上携手并进。可能的合作方式包括：以子项目的形式共同建设一个咨询机构，用以培养BEC的咨询人才和解决CPP的盈利业务的问题；开展联合宣传活动，互相借助双方渠道推广；开展联合培训活动，互相借助对方导师培养人才；互相外包项目，把自己不擅长的项目包给对方；等等。BEC可以通过获得CPP的商业场景、以CPP为实验室建立其他高校同类社团缺少的实际商业环境，还可以获得CPP的技术积累用以建立技术化的商业思维和商业能力，建立差异化的竞争优势；CPP可以通过获得BEC的团队、商业能力、人脉资源、潜在的资本等，快速补充商业能力。更远地，未来可以通过CPP各高校分部复制CPP和BEC的合作模式，实现BEC希望实现的联合各个高校同类社团的想法。同样的模式也可以复制在与WISER等技术类社团的合作中。校内外的优秀团队若有合作意向，欢迎联系CEO（[email protected]）详谈。