編者按：數據為創業公司提供了參考，但光用數據作為度量指標是不夠的，因為數據只起到了一個過濾器的作用。紅點創投著名投資人 Tomasz Tunguz 在本文分析了數據和標準有哪些局限性。
數字給我們提供了一定程度上的確定性。有了精準的數字，我們就能做出判斷，分辨輸入和輸出。然而，僅憑度量是不夠的。一切定量分析都無法催生偉大的創業思想，因為這些數字無法產生共鳴，無法培育正確的文化，也無法雇傭合適的員工。最近我一直在思考這個問題，不久前我和杰夫共同制作了一個軟件工程每日播客，在發布大會上我做了演講，之后，度量局限性的問題浮出水面。
在那些對話中，我們討論了數據的兩個缺點。在軟件工程每日播客上，杰夫提出度量能否引領我們獲得局部極大值和局部極小值的問題。答案是肯定的。數據并非我們創造新思想的工具。皮克斯動畫工作室不用線性回歸就能創造牛仔伍迪。倒不如說，數據可以用來優化煙囪設計；排除一系列可能性；對試驗作出評估。數據是一種過濾工具，而非構思工具。創業思維的產生更接近于吟詩作賦（加上合理的用戶研究），而與會計核算相去甚遠。
在啟動大會上，一位觀眾問道，單一度量，甚至是指標度量，是否足以決定一個想法的可行性。答案是否定的。大部分我們評估過的度量都屬于后視性度量，而且每個度量僅描述了業務的一面。衡量一家上市公司，也許你需要5到6個度量指標：市場價值，銷售收入比率乘數，毛利，現金流，收入增長率，盈利能力。即便如此，這些指標僅僅只是對一家公司的大致描述。
像歷史學家一樣，投資者利用數字來進行比較和對比，歸類和批評。我們找出非凡的公司，這些公司在銷售效率或收入增長上首屈一指。管理團隊利用度量指標來判斷公司特定部門何時的表現令人出乎意料。配額指標的下降表明，銷售人員招募和銷售行為值得調查。數據經常承擔著過濾器的角色。
我們在這篇博文的分析中說過，收入增長為何與第一輪交易前估值毫不相關。而且，至少有三分之一的優質SaaS（軟件及服務）公司都會籌集資本，然后才能獲得分毫收益。也就是說，當我們利用度量指標來評估公司時，這些數字并不能給我們太多有用的信息。
事實也許是這樣的，當公司不斷成長，變得成熟，便有了固定的經營模式，會采取特定的市場戰略，此時數據就會對企業愈發重要。就算如此，數據依然只作為評估企業的一個要素。
我希望我撰寫的度量指標能給各位啟迪。這些度量展示我們能實現什么目標，而非實現目標的方式。這些度量指標表明，建立一家公司方法良多，無論是Slack 和Salesforce公司的驚人增長率，還是Atlassian或Concur公司一磚一瓦的執行。但度量無法應用于全局。企業每走一步，其創建團隊都要重新定義各種規則，重新審視各種評價。
我們能測量大象的高度，它的象牙長度，它的重量，它的奔跑速度，甚至是基因組排序。但猶如盲人摸象，從個人角度，就算運用精準的數據，也無法全面描述它。
翻譯來自：蟲洞翻翻 譯者ID：鬼畜小浣熊
京公網安備 11010502049343號