从个人到企业，大家都希望在激烈的竞争中取胜，获得更好的发展。
但从资源和能力等方面客观来看，每个人或者公司和身边的竞争对手差不了太多。
你已经很努力了，但别人同样努力，你有不错的资源，但别人资源也不差。
如何超过身边的竞争对手，更上一层楼呢？
我觉得可以尝试跳出来，从更高层次的系统方法论入手。
很多时候，我超过你，不是因为我能力比你强多少，而是因为我的系统碾压你。
比如你一个人制作针，一天可能20枚也做不了。
但在针厂，通过分工协作的流水线作业，每人负责一两道工序，一人一天可以生产4800枚针。
这是亚当斯密《国富论》中的例子。
你和工厂工人的能力并没有差200多倍，但生产能力却差了这么多。
这就是流水线分工这个系统，对个人生产能力的碾压。
我们之前已经介绍过流水线分工这个非常重要的系统方法论。
今天我们再介绍另一个可能让你碾压竞争对手的系统方法论——精准化。
先从美国棒球大联盟最贫穷的球队如何逆袭讲起。
2000年前后，奥克兰队是美国棒球大联盟最贫穷的球队之一。
奥克兰队的投手，年薪是23万美元，而对方队的击球手年薪是1700万美元，人家一个人的薪水，比奥克兰一个队都多。
因为出不起高薪，奥克兰队自然抢不到好球员，抢不到好球员，自然难以取得好成绩。
但这支队伍居然出人意料的实现了逆袭，取得了非常好的成绩。
奥克兰队是怎么做的？
在20年前，棒球队挑选球员，主要靠俱乐部派的球探的经验。
但经验有很大的主观性，奥克兰队认为，数据比人更可靠。
于是他们只根据球员的各项训练数据来选人，
在奥克兰队眼中，每个球员都是一组数据的集合，投球能力，击打能力等以前靠球探主观判断的指标全部用数字量化。
有了这些精准的数据，就能提升选到好球员的概率。
而一旦有球员被别的队高薪挖走，奥克兰队马上就会从球员的数据库里，找一个各项指标都相当的人顶上，不会有大的影响。
奥克兰队通过数据分析技术，第一次把棒球从一个模糊的经验系统，变成了精确的数据系统。
而它之所以能取得非常好的成绩，就是精准的数据系统，对传统经验系统的碾压。
阿里巴巴集团首席战略官曾鸣认为，“精准”是未来商业的核心，只有精准，才有未来。
谷歌、阿里巴巴、Uber为什么这么值钱? 因为精准。
谷歌靠的是精准广告，阿里靠的是精准零售、Uber靠的是精准交通。
谷歌是人类历史上第一个大数据驱动的精准服务商。
在传统广告界有一句流传很久的话：我知道有一半广告费用浪费了，但我不知道是哪一半。
谷歌就知道，传统广告的效率是没法准确评估的，而谷歌通过关键词匹配发展出了非常精准的广告，可以做到根据效果付费，价格由市场竞价实时决定。
谷歌用精准广告模式碾压了传统广告模式。
同样，阿里也是靠精准零售碾压了传统的零售企业。
每年双十一，几亿人来淘宝买东西，每个人在淘宝上看到的东西都不一样，淘宝根据你的历史购物和收藏数据，为你定制适合你的页面，这样的精准零售沃尔玛根本不可能做到。
传统出租车行业，司机和乘客完全随机匹配，Uber可以实现这两者的在线精准匹配。
因此曾鸣认为只有精准，才能让商业效率有巨大的提升，做到了精准，企业才有资格进入下一轮商业竞争。
对企业和个人来说，精准的第一步是把一切不太好数据化的东西数据化，然后收集所有数据。
比如淘宝不仅记录你的购买数据、浏览数据，甚至可以记录你在两个浏览行为之间停顿多少时间。
这些数据在记录时候，淘宝也不知道是否有价值，但先记录下来，将来的价值慢慢去发现。
不论时间管理、理财、学习还是工作，为了达到精准化，都应该从记录数据开始。
有一本书叫做《奇特的一生》，介绍了前苏联昆虫学家柳比歇夫的时间管理法。
柳比歇夫是个奇人，他不但是昆虫学家，还是哲学家、数学家，一生发布了70余部学术著作。
他还写了各种各样的论文和专著五百多印张，等于一万二千五百张打字稿，即使以专业作家而论，这也是个庞大的数字。
柳比歇夫是怎么做到的呢，他有一套非常精准的时间管理方法。
他每天都把做过的各种事情的起始时间，一一记录下来。
任何工作、活动，休息、看报、散步，都记下时间，多少小时，多少分钟。误差不超过5分钟。
然后每天分析汇总，分析和优化时间的使用效率，最终达到了许多人几辈子都完不成的学术成就。
柳比歇夫的成功，很大程度上是他通过记录获得了精准感知时间和使用时间的能力。
你可以试一试这样记录一天，你极可能会发现自已时间使用效率如此之低，从而开始优化、改进，碾压竞争对手之路。
总之，如果一个人或一家企业想要领先竞争者一步，甚至反超远比自己强大的对手，最好不要硬碰硬，而是借助一套更强大的系统，把某个因素的对抗，变成系统之间的对抗。
精准化正是让你可以碾压竞争对手的系统方法论之一。
不管是个人还是企业，不管是时间管理、理财、工作、还是各种活动。
我们都应该把各种数据记录下来，再进行分析总结，最终获得在各个维度获得超出竞争对手的精准。
从而在能力差不多，或者远远不如竞争对手的情况下，取得更好的成绩。
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