在《读者》上看到王蒙的一句话，很有感触："凡人容易滑向经验主义，圣人容易走向教条主义"。经验主义是感性的，局部的；教条是理性的，有一定的普适性。圣人之所以是圣人，是因为他们经多识广，"数据"充分，总结提炼出了规律性的东西。《读者》上还有一篇文章，说普通人的盲区是"过于依赖自己的直觉"，专家的盲区则是"过于相信自己的理性和经验"（《到底谁不靠谱》，作者人神共奋，《读者》2019年第4期），跟王蒙之言有异曲同工之妙。
放在计划上，如果说"从数据开始"是教条主义，是"数据派"的话，那么"由判断结束"就是经验主义，是"实战派"。"实战派"的经验是独特的，只能把你带到经验主义的高度，那就是你现在所处的位置；到了一定地步，光靠经验，你只能是原地踏步，不进则退。"数据派"的教条有普适性，是我们更上层楼的基础，但光靠教条，你也会死得很惨。企业到了一定规模，教条主义为本，经验主义为辅，两者结合才是更好的解决方案。
为什么企业大了就要更"教条"？这是因为企业小的时候，业务相对简单，经验主义就能够对付；小企业数据不健全，也只能更依赖经验主义。但是到了一定规模，企业的复杂度大增，就没有人能够知道真相；真相在数据里，我们就得更重视教条主义。我理解，教条主义的"教条"二字的形象并不好，但这里强调的是基于数据分析的教条，而不是食古不化的教条。
经验主义是小公司的做法。当企业增长到一定地步，就没法在经验主义的基础上快速复制，因为经验不可替代。随着公司规模的增大，经验其实一直在稀释：招了越来越多的新人，有经验员工的比例在下降；最早是创始人们在做一线的决策，现在变成了一帮职场新人。对这些新人来说，经验的积累需要时间，而"积累"呢，其实是在试错，而快速增长期间的大规模试错，可能让我们到不了目的地就死在路上。
那怎么办？我们还是要回到教条。比如就需求计划来说，要回到数据，从数据开始，制定基准；由判断结束，加以调整。毕竟，我们以前吃过的苦，受过的罪，有相当一部分已经留存在需求历史里。只要我们"拷打"得足够长，还是能从历史数据中学到很多东西的（借用诺贝尔经济学奖得主科斯的话，就是"只要你拷问足够久，数据总会招供的"）。
但是，数据分析能力太低，数据分析不到位，教条主义解决不了问题，人们就容易滑向经验主义，开始特殊化自己的问题，怀疑数据分析，对凡是基于数据分析的，比如预测模型，库存计划公式等，就产生天然的怀疑甚至反感：我们的情况特殊，我们都试过了，不起作用。于是就倒退为经验主义，一线提需求，销售做计划，继续深陷在粗放管理的泥淖里。
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