第一篇：讀《大數(shù)據(jù)》時(shí)代有感

大數(shù)據(jù)時(shí)代——信息技術(shù)進(jìn)行時(shí)

——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感

2012年，出現(xiàn)在金融界人士、IT人士、甚至政界人士耳中最多的詞毫無(wú)疑問(wèn)就是“大數(shù)據(jù)”，當(dāng)今社會(huì)，每天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是十分驚人的，各行各業(yè)都在產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)，金融、醫(yī)療、教育、政府、商業(yè)等等，每天所產(chǎn)生數(shù)據(jù)總量已經(jīng)不能用PB來(lái)計(jì)算，而是以EB、ZB為單位（1ZB=1024EB=1024×1024PB=1024×1024×1024TB=1024×1024×1024×1024GB）來(lái)計(jì)算，這個(gè)數(shù)據(jù)量是驚人的，但是對(duì)于人類來(lái)說(shuō)，具有極其重要的意義。哲學(xué)里說(shuō)，量變產(chǎn)生質(zhì)變，當(dāng)這個(gè)數(shù)據(jù)大到一定的程度時(shí)，必將對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。被譽(yù)為“大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用第一人”的英國(guó)人維克托·邁爾·舍恩伯格所著的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》前瞻性地指出，大數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，并用三個(gè)部分講述了大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革。這本書(shū)帶給我的絕對(duì)是一種震撼！比如，關(guān)于思維變革，書(shū)中認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時(shí)代最大的轉(zhuǎn)變就是，放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō)只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來(lái)人類的思維慣例，對(duì)人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，將不可能化為可能，比如阿里巴巴，依賴淘

寶等購(gòu)物網(wǎng)站所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)商場(chǎng)趨勢(shì)，比如美國(guó)大選，依賴大數(shù)據(jù)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)最終結(jié)果。大數(shù)據(jù)已經(jīng)可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)。

08年提出了云計(jì)算的概念，并在今年產(chǎn)生了豐富的應(yīng)用；12年提出了大數(shù)據(jù)的概念，并迅速在12年年底產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)性的價(jià)值，信息技術(shù)之變化，快得令人咋舌。然而，作為傳承文化精髓的教師，對(duì)于信息技術(shù)又有多少研究呢？win8已經(jīng)出現(xiàn)在各種終端上，但是有很多老師仍然沉醉于叉p；office2013也出來(lái)了，但我們絕大多數(shù)老師仍然只會(huì)用office2003。許多老師嘴上說(shuō)要與時(shí)俱進(jìn)，但事實(shí)上，人類的惰性在他們身上體現(xiàn)得格外明顯。

再來(lái)說(shuō)說(shuō)云計(jì)算，其核心理念便是云存儲(chǔ)和云共享，2012年體現(xiàn)得格外明顯。且不說(shuō)國(guó)外大公司推出的云服務(wù)，如微軟的skydrive，僅僅在國(guó)內(nèi)，就有許多大公司推出了各種云服務(wù)，金山快盤(pán)、360云盤(pán)、百度云，這些產(chǎn)品，無(wú)一不體現(xiàn)云計(jì)算的核心理念。當(dāng)我開(kāi)通了云服務(wù)之后，已經(jīng)深深感受到云計(jì)算所帶來(lái)的便利：百度云上，存儲(chǔ)了我N多的軟件、音樂(lè)、文檔、圖片；無(wú)論哪位朋友，需要我的某個(gè)文件，只需打開(kāi)百度網(wǎng)盤(pán)，創(chuàng)建一個(gè)鏈接并發(fā)給他，他就能直接下載我存儲(chǔ)在云端的文件。現(xiàn)在我一直在想，在這個(gè)云時(shí)代，還有必要購(gòu)買(mǎi)優(yōu)盤(pán)、移動(dòng)硬盤(pán)么？這些移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備，充其量只是方便我們?cè)诒镜乜截愇募惖貍鬏?，絕對(duì)是云的天下。

但是，有多少老師進(jìn)入云端了呢？

思及這個(gè)問(wèn)題，我感到深深的遺憾。中國(guó)教育為世人所詬病，教師自身難辭其咎！同時(shí)，對(duì)于負(fù)有教師培訓(xùn)重責(zé)的相關(guān)部門(mén)的不作為，表示深深的遺憾。

注：本文使用office2013寫(xiě)成，存儲(chǔ)于skydrive（微軟云）。

第二篇：讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感

數(shù)據(jù)的故事

——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感

信息時(shí)代的到來(lái)，我們感受到的是技術(shù)變化日新月異，隨之而來(lái)的是生活方式的轉(zhuǎn)變??我們這樣評(píng)論著的信息時(shí)代已經(jīng)變?yōu)樵?jīng)。如今，大數(shù)據(jù)時(shí)代成為炙手可熱的話題。筆者在這說(shuō)明信息和數(shù)據(jù)，只是試圖首先說(shuō)明信息、數(shù)據(jù)的關(guān)系和不同，也試圖說(shuō)明，為什么信息時(shí)代轉(zhuǎn)變?yōu)榱舜髷?shù)據(jù)時(shí)代？大數(shù)據(jù)時(shí)代帶給了我們什么？

信息和數(shù)據(jù)的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個(gè)高度概括抽象概念，是一個(gè)發(fā)展中的動(dòng)態(tài)范疇，是進(jìn)行互相交換的內(nèi)容和名稱，信息的界定沒(méi)有統(tǒng)一的定義，但是信息具備客觀、動(dòng)態(tài)、傳遞、共享、經(jīng)濟(jì)等特性卻是大家的共識(shí)。數(shù)據(jù)：或稱資料，指描述事物的符號(hào)記錄，是可定義為意義的實(shí)體，它涉及到事物的存在形式。它是關(guān)于事件之一組離散且客觀的事實(shí)描述，是構(gòu)成信息和知識(shí)的原始材料。數(shù)據(jù)可分為模擬數(shù)據(jù)和數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)兩大類。數(shù)據(jù)指計(jì)算機(jī)加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數(shù)、字符和符號(hào)等。從定義看來(lái)，數(shù)據(jù)是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經(jīng)處理過(guò)的可以傳播的資訊。信息時(shí)代依賴于數(shù)據(jù)的爆發(fā)，只是當(dāng)數(shù)據(jù)爆發(fā)到無(wú)法駕馭的狀態(tài)，大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)運(yùn)而生。這是否是《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)所未曾闡述的背景材料？

在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)中，大數(shù)據(jù)時(shí)代與小數(shù)據(jù)時(shí)代的區(qū)別：

1、思維慣例。大數(shù)據(jù)時(shí)代區(qū)別與轉(zhuǎn)變就是，放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō)只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語(yǔ)言絕對(duì)，卻反思其本質(zhì)區(qū)別。數(shù)據(jù)的更多、更雜，導(dǎo)致應(yīng)用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進(jìn)行推理？這也是明智之舉

2、使用用途。小數(shù)據(jù)停留在說(shuō)明過(guò)去，大數(shù)據(jù)用驅(qū)動(dòng)過(guò)去來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)。筆者認(rèn)為數(shù)據(jù)的用途意在何為，與數(shù)據(jù)本身無(wú)關(guān)，而與數(shù)據(jù)的解讀者有關(guān)，而相關(guān)關(guān)系更有利于預(yù)測(cè)未來(lái)。

3、結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)更多的體現(xiàn)在海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)本身與處理方法的整合。大數(shù)據(jù)更像是理論與現(xiàn)實(shí)齊頭并進(jìn)，理論來(lái)創(chuàng)立處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方法，處理結(jié)果與未來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證。

4、分析基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)是在互聯(lián)網(wǎng)背景下數(shù)據(jù)從量變到質(zhì)變的過(guò)程。筆者認(rèn)為，小數(shù)據(jù)時(shí)代也即是信息時(shí)代，是大數(shù)據(jù)時(shí)代的前提，大數(shù)據(jù)時(shí)代是升華和進(jìn)化，本質(zhì)是相輔相成，而并非相離互斥。數(shù)據(jù)未來(lái)的故事。數(shù)據(jù)的發(fā)展，給我們帶來(lái)什么預(yù)期和啟示？銀行業(yè)天然有大數(shù)據(jù)的潛質(zhì)?？蛻魯?shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)，海量機(jī)遇和挑戰(zhàn)也隨之而來(lái)，適應(yīng)變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業(yè)務(wù)發(fā)展空間、可以有更精準(zhǔn)的決策判斷能力、可以有更優(yōu)秀的經(jīng)營(yíng)管理能力??可以這些都基于數(shù)據(jù)的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設(shè)“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”，培養(yǎng)“數(shù)據(jù)思維”，養(yǎng)成“數(shù)據(jù)治理”，創(chuàng)造“數(shù)據(jù)融合”，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)應(yīng)用”才能擁抱“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，從數(shù)據(jù)中攫取價(jià)值，笑看風(fēng)云變換，穩(wěn)健贏取未來(lái)。

馮凱旋

第三篇：讀大數(shù)據(jù)時(shí)代有感

讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感

15級(jí)會(huì)計(jì)ACCA 班 201526909019 李佳凌

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是國(guó)外大數(shù)據(jù)研究的先河之作，該書(shū)作者維克托?邁爾?舍恩伯格被譽(yù)為?大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用第一人?，擁有在哈佛大學(xué)、牛津大學(xué)、耶魯大學(xué)和新加坡國(guó)立大學(xué)等多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)研究重鎮(zhèn)任教的經(jīng)歷。讀完這本書(shū)后我有著非常深的感悟。

維克托?邁爾?舍恩伯格在書(shū)中前瞻性地指出，大數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，并用三個(gè)部分講述了大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革。維克托?邁爾?舍恩伯格最具洞見(jiàn)之處在于，他明確指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代最大的轉(zhuǎn)變就是，放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō)只要知道?是什么?，而不需要知道?為什么?。這就顛覆了千百年來(lái)人類的思維慣例，對(duì)人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。如今，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種商業(yè)資本，一項(xiàng)重要的經(jīng)濟(jì)投入，可以創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)利益。

大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析信息時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變，這些轉(zhuǎn)變將改變我們理解和組建社會(huì)的方法。第一個(gè)轉(zhuǎn)變就是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣。第二個(gè)改變就是，研究數(shù)據(jù)如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度。第三個(gè)轉(zhuǎn)變因前兩個(gè)轉(zhuǎn)變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系。尋找因果關(guān)系是人類長(zhǎng)久以來(lái)的習(xí)慣。即使確定因果關(guān)系很困難而且用途不大，人類還是習(xí)慣性地尋找緣由。相反，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們無(wú)須再緊盯事物之間的因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系，這會(huì)給我們提供非常新穎且有價(jià)值的觀點(diǎn)。相關(guān)關(guān)系也許不能準(zhǔn)確地告知我們某件事情為何會(huì)發(fā)生，但是它會(huì)提醒我們這件事情正在發(fā)生。

大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析法更準(zhǔn)確、更快，而且不易受偏見(jiàn)的影響。建立在相關(guān)關(guān)系分析法基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)的核心。一個(gè)東西要出故障，不會(huì)是瞬間的，而是慢慢地出問(wèn)題的。通過(guò)收集所有的數(shù)據(jù)，我們可以預(yù)先捕捉到事物要出故障的信號(hào)，比方說(shuō)發(fā)動(dòng)機(jī)的嗡嗡聲、引擎過(guò)熱都說(shuō)明它們可能要出故障了。系統(tǒng)把這些異常情況與正常情況進(jìn)行對(duì)比，就會(huì)知道什么地方出了毛病。通過(guò)盡早地發(fā)現(xiàn)異常，系統(tǒng)可以提醒我們?cè)诠收现案鼡Q零件或者修復(fù)問(wèn)題。通過(guò)找出一個(gè)關(guān)聯(lián)物并監(jiān)控它，我們就能預(yù)測(cè)未來(lái)

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展成熟，傳統(tǒng)行業(yè)不斷感受到來(lái)自大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)的沖擊，這些新技術(shù)意味著游戲規(guī)則的改變，大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)各行各業(yè)的發(fā)展的影響尤為顯著。人們對(duì)大數(shù)據(jù)的探討越來(lái)越深入，興趣也越來(lái)濃厚。

舍恩伯格分三部分來(lái)討論大數(shù)據(jù)，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分?大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革?中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn)：

一、更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)；

二、更雜：不是精確性，而是混雜性；

三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。

維基百科說(shuō)大數(shù)據(jù)由巨型數(shù)據(jù)集組成，這些數(shù)據(jù)集大小常超出常用軟件在可接受時(shí)間下的收集、運(yùn)用、管理和處理能力，或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，大數(shù)據(jù)的常見(jiàn)特點(diǎn)是3V：Volume、Velocity、Variety。但是通過(guò)閱讀，我了解到規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)未必就是大數(shù)據(jù)。比如伯努利實(shí)驗(yàn)，隨著實(shí)驗(yàn)次數(shù)的無(wú)限增加，頻率將趨近去概率，但這只能說(shuō)是統(tǒng)計(jì)學(xué)或者是概率學(xué)，而不是大數(shù)據(jù)。將這一概率引入金融學(xué)、天文學(xué)、地理學(xué)等等領(lǐng)域，進(jìn)而進(jìn)行關(guān)聯(lián)研究，但是傳統(tǒng)的分析方法的時(shí)間是不允許這樣做的，這需要搞笑計(jì)算資源與能力，將處理結(jié)果迅速呈現(xiàn)出來(lái)。

大數(shù)據(jù)并不是指數(shù)據(jù)本身，而是一種思維方式。

?大數(shù)據(jù)不是要教機(jī)器像人一樣思考。相反，把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來(lái)預(yù)期事情發(fā)生的可能性。?大數(shù)據(jù)令人著迷之處還在于，它正在嘗試著引導(dǎo)人們用科學(xué)的辦法對(duì)?預(yù)測(cè)?挑戰(zhàn)。作者引用了安德森的觀點(diǎn)?現(xiàn)在已經(jīng)是一個(gè)有海量數(shù)據(jù)的時(shí)代，應(yīng)用數(shù)學(xué)已經(jīng)取代了其他的所有學(xué)科工具，而且只要數(shù)據(jù)足夠，就能說(shuō)明問(wèn)題?。

大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。而要為商業(yè)所用，第一從原始數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗整合到構(gòu)建模型分析、形成可顯示化結(jié)果，整個(gè)流程必須連貫起來(lái)；第二，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化，技術(shù)成熟。

而國(guó)內(nèi)目前的情況是，傳統(tǒng)企業(yè)的流程分割化現(xiàn)象嚴(yán)重，就數(shù)據(jù)采集方面來(lái)說(shuō)，因內(nèi)部是各個(gè)孤立的系統(tǒng)而產(chǎn)生信息孤島現(xiàn)象，又或者是數(shù)據(jù)采集過(guò)于片面。

所以傳統(tǒng)行業(yè)能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值的前提是實(shí)現(xiàn)信息化、數(shù)字化，并且要有新的思維，不論是公司高層還是底層（這就涉及到第三部分——管理變革）。此外，大叔級(jí)技術(shù)在國(guó)內(nèi)的發(fā)展不能說(shuō)順利。首先國(guó)內(nèi)的大數(shù)據(jù)技術(shù)缺乏數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，這就使得發(fā)展大數(shù)據(jù)成為空話或者是說(shuō)只是一種概念炒作，對(duì)比國(guó)外，沒(méi)有媒體刻意推進(jìn)和炒作，只是在腳踏實(shí)地地研究，這樣出來(lái)的技術(shù)才可能是完美的成熟的。

要發(fā)展好大數(shù)據(jù)，要利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造的價(jià)值，就要改變管理的思維方式，變革管理模式。運(yùn)用大數(shù)據(jù)的企業(yè)要改變，研究開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)的企業(yè)也要改變。

維克托〃爾耶〃舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代:生活、工作與思維的大變革》中最具洞見(jiàn)之處在于，他明確指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代最大的轉(zhuǎn)變就是，放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō)只要知道?是什么?，而不需要知道?為什么?。這顛覆了千百年來(lái)人類的思維慣例，對(duì)人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。對(duì)于大數(shù)據(jù)（Big Data）的應(yīng)用，并不是他不想證明因果關(guān)系，而是并不能證明因果關(guān)系。由于大數(shù)據(jù)的收集方法和分析方法，在于把所有能收集的數(shù)據(jù)都收集，再集中分析，這種研究方法是缺乏時(shí)效性（temporality）的，所以，他并不能證明因果關(guān)系，只可以說(shuō)明兩者的相關(guān)關(guān)系。

可是，對(duì)于事物發(fā)展的預(yù)測(cè)，有時(shí)，影響因素成千上萬(wàn)，解釋的理論更加是多如牛毛。大數(shù)據(jù)改造了我們的生活，它能優(yōu)化、提高、高效化并最終捕捉住利益，那直覺(jué)、信仰、不確定性和創(chuàng)意還能扮演什么角色呢？就算大數(shù)據(jù)無(wú)法教會(huì)我們所有事情，只要能幫助我們表現(xiàn)更佳、更富效率、取得進(jìn)步，就算缺乏深入理解也是很有用的了。一貫如是地堅(jiān)持下去才有效力。即使你不明白為什么付出的努力得不到回報(bào)，但相比不努力，你要明白你已經(jīng)在改善事情的結(jié)局了。

有時(shí)候，當(dāng)我們掌握了大量新型數(shù)據(jù)時(shí)，精確性就不那么重要了，我們同樣可以掌握事情的發(fā)展趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無(wú)法實(shí)現(xiàn)精確性。然而，除了一開(kāi)始會(huì)與我們的直覺(jué)相矛盾之外，接受數(shù)據(jù)的不精確和不完美，我們反而能夠更好地進(jìn)行預(yù)測(cè)，也能夠更好地理解這個(gè)世界。

大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著運(yùn)算法則和機(jī)器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨(dú)有的弱點(diǎn)、錯(cuò)覺(jué)、錯(cuò)誤都是十分必要的，因?yàn)檫@些特性的另一頭牽著的是人類的創(chuàng)造力、直覺(jué)和天賦。偶爾也會(huì)帶來(lái)屈辱或固執(zhí)的同樣混亂的大腦運(yùn)作，也能帶來(lái)成功，或在偶然間促成我們的偉大。這提示我們應(yīng)該樂(lè)于接受類似的不準(zhǔn)確，因?yàn)椴粶?zhǔn)確正是我們之所以為人的特征之一。

以上就是我的一些感悟，在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，我們應(yīng)該看到其更深層次的東西，抓住機(jī)遇迎接挑戰(zhàn)，不斷進(jìn)步。摘錄部分：

下面摘錄一部分我在知乎上看到的關(guān)于《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的討論，網(wǎng)友提出的質(zhì)疑同樣值得我們深思。

作者：AndyHsu來(lái)源：知乎

鏈接：http://004km.cn/question/20666694/answer/18153613 花了三天的零碎時(shí)間大致看完了舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作、思維的大變革》。我看推薦說(shuō)這是?迄今為止最好的一本大數(shù)據(jù)專著?。目前公司在搞Hadoop、大數(shù)據(jù)應(yīng)用，外面各類零碎的資料也非常多，那么想我應(yīng)該去看一下這?最好?的專著吧。

一、主要觀點(diǎn)上可以探討的地方

作者提出了關(guān)于大數(shù)據(jù)的?擲地有聲?的三個(gè)原則。這三個(gè)原則凡講大數(shù)據(jù)必被提及，很多人奉為圭臬。但是我覺(jué)得每一點(diǎn)都值得探討。這三點(diǎn)分別是：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)；不是精確性，而是混雜性；不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。

看完之后感覺(jué)都有點(diǎn)不是那么回事。1.不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)

這個(gè)說(shuō)得好像人類從來(lái)就不知道使用全體數(shù)據(jù)可以得到更全面的結(jié)論，而非要去煞費(fèi)苦心發(fā)展出一套抽樣技術(shù)一樣。人類早就知道處理全量數(shù)據(jù)的好處，而之所以要進(jìn)行抽樣分析，原因不外乎兩點(diǎn)：一是處理能力跟不上，二是數(shù)據(jù)收集能力跟不上。作者認(rèn)為人類之前主要受限于數(shù)據(jù)的處理能力而不去處理全量數(shù)據(jù)，但在目前機(jī)器處理能力有了巨大的提升的時(shí)代，限制絕大多數(shù)應(yīng)用的瓶頸不是計(jì)算能力而是數(shù)據(jù)采集能力（不要去提那些極少數(shù)需要超級(jí)計(jì)算機(jī)的場(chǎng)合，那個(gè)和多數(shù)人無(wú)關(guān)、和本書(shū)的商業(yè)主題也無(wú)關(guān)）。但是即便如此，抽樣所要針對(duì)的很多應(yīng)用場(chǎng)景是不太可能收集全量數(shù)據(jù)的情況。比如人口普查，無(wú)論計(jì)算機(jī)力量如何強(qiáng)大，當(dāng)前很多數(shù)據(jù)還是要人工去收集，所以這個(gè)普查還是要用抽樣的方式。有意思的是，作者用人口普查是抽樣分析來(lái)說(shuō)明非?全量?時(shí)代我們被迫采用了抽樣，而最終也沒(méi)法說(shuō)我們是否已經(jīng)可以用全量數(shù)據(jù)來(lái)做人口普查了。實(shí)際上至少在目前，對(duì)于人口普查，抽樣還是必然的選擇（嗯，你可以設(shè)想，以后人人都裝一塊芯片，你可以在你的PPT里講給你的客戶和老板聽(tīng)）。再比如我們統(tǒng)計(jì)里的經(jīng)典問(wèn)題：怎么估算一批零件的使用壽命？怎么去分析一批奶品里的三聚氰胺？以前我們不可能去做全量測(cè)試，因?yàn)檫@意味著這批零件就廢了，這批奶也全部用于測(cè)試了，這樣測(cè)出結(jié)果也沒(méi)啥意義了（嗯，你也可以說(shuō)：我我們?nèi)ナ占瘹v史上所有此類零件的使用情況來(lái)進(jìn)行分析吧.....嗯，加油吧，雄心勃勃的騷年）?，F(xiàn)在 ？我們還是必須依賴抽樣，是必須。

即便不提這些例子，僅從邏輯而言：收集、處理數(shù)據(jù)的行為本身也在不斷產(chǎn)生著新的數(shù)據(jù)。我們又怎么證明這些數(shù)據(jù)不是你需要的?全量?的一部分呢？

作者的行文中，關(guān)于什么是?全量?，處于不斷的搖擺之中。有時(shí)指?我們需要的所有數(shù)據(jù)?，有時(shí)指?我們能收集到的所有數(shù)據(jù)?。作者舉了人口普查的例子，這個(gè)全量顯然指前者。而在很多商業(yè)案例中，又顯然指后者。我們有能力處理越來(lái)越多的、在以前不敢想象的大量數(shù)據(jù)，但是至少目前看，我們還沒(méi)可能說(shuō)我們處理了?全量?。我們最多可以說(shuō)我們能處理我們能搜集到的?全量?，但如果據(jù)此產(chǎn)生了我們已經(jīng)沒(méi)有遺漏數(shù)據(jù)了的感覺(jué)，認(rèn)為所有數(shù)據(jù)盡在掌握了，那我認(rèn)為是一種很可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的錯(cuò)覺(jué)。

2.不是精確性，而是混雜性

這個(gè)么，說(shuō)得好像以前的人類在使用?抽樣?數(shù)據(jù)時(shí)竟然都認(rèn)為取到的數(shù)據(jù)是?精確?的一樣。在使用抽樣數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們就知道要容忍一定的誤差。我們甚至知道在就算取得了?全樣?數(shù)據(jù)的時(shí)候，也可能因?yàn)橛懈鞣N原因而導(dǎo)致的不精確，統(tǒng)計(jì)實(shí)踐中對(duì)此有相當(dāng)多的案例。人類從未奢望過(guò)我們通過(guò)數(shù)據(jù)分析取得的多數(shù)結(jié)論是精確的。我們從來(lái)都要在信息混雜的情況下做出大多數(shù)的決策。

3.不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系

這是很多人（包括作者）認(rèn)為最有價(jià)值、最重大的發(fā)現(xiàn)，而實(shí)際上卻也是最收到批評(píng)的一個(gè)觀點(diǎn)。連譯者周濤教授在序言里都表示看不下去了，他至于認(rèn)為如果放棄對(duì)因果關(guān)系的分析，是人類的墮落。我不說(shuō)這么高的哲學(xué)層面，只從邏輯和技術(shù)上討論一下。

計(jì)算機(jī)能夠提供給我們的結(jié)論（到目前為止以及在可見(jiàn)的未來(lái)），都是相關(guān)性。計(jì)算機(jī)從未提供過(guò)明確的因果關(guān)系給人類。是否因果關(guān)系，是人類在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，進(jìn)行的人為判斷。一直有相當(dāng)多的應(yīng)用，也是只考慮相關(guān)性，不考慮因果關(guān)系的：確定因果關(guān)系，是需要更大的精力、更多的投入的。所以只看相關(guān)性而不看因果性也不是什么新的結(jié)論（實(shí)際上已經(jīng)是個(gè)很舊的結(jié)論了）。而這個(gè)相關(guān)性是不是可以作為決策的基礎(chǔ)呢？這個(gè)一樣離不開(kāi)人的判斷。有一個(gè)這樣的故事：通過(guò)大量的數(shù)據(jù)分析，慈善組織得出結(jié)論：一個(gè)國(guó)家、地區(qū)的電視機(jī)的普及率與發(fā)達(dá)富裕程度很有關(guān)系（冰箱、洗衣機(jī)、空調(diào)、高跟鞋、牛仔褲，etc.，也會(huì)和發(fā)達(dá)程度有這樣的相關(guān)性），于是他們就向貧困國(guó)家贈(zèng)送了很多電視，認(rèn)為此舉可以促進(jìn)該國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。你可以鬼扯電視的普及與經(jīng)濟(jì)文化的密切相關(guān)，但是實(shí)際上最終發(fā)現(xiàn)更可能是經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)致了電視的普及，而不是反過(guò)來(lái)。所以，我們真的不需要因果分析嗎？說(shuō)得玩笑一點(diǎn)：這個(gè)世界真的不需要腦子了嗎？

作者舉了一個(gè)例子：谷歌分析搜索關(guān)鍵字來(lái)確定哪里可能發(fā)生了流行病。認(rèn)為這就是利用了相關(guān)性而不是因果性。這是沒(méi)有利用因果判斷嗎？現(xiàn)在在投入巨大的機(jī)器資源進(jìn)行分析之前，分析師已經(jīng)預(yù)計(jì)了得病的癥狀可能會(huì)導(dǎo)致人們?nèi)ゾW(wǎng)上進(jìn)行相關(guān)搜索（影響了搜索行為）。谷歌存儲(chǔ)的用戶上網(wǎng)信息肯定遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止一個(gè)搜索關(guān)鍵字，分析師為何不開(kāi)足馬力把?全量?數(shù)據(jù)、各個(gè)指標(biāo)都分析一遍呢？比如用戶上網(wǎng)地點(diǎn)？上網(wǎng)時(shí)間？上網(wǎng)頻率？上網(wǎng)語(yǔ)言？瀏覽器版本？客戶端操作系統(tǒng)？etc...為何會(huì)像導(dǎo)彈一樣精確地將機(jī)器資源投放到了關(guān)鍵字上呢？

總之，對(duì)于這些原則，作者為了顯出新意，說(shuō)得過(guò)于絕對(duì)。而排除掉絕對(duì)的成分后，這些觀點(diǎn)也就不顯得是創(chuàng)新了。作者把三個(gè)數(shù)據(jù)分析人員一直秉持的原則，當(dāng)做全新的東西講了出來(lái)。時(shí)代在變化，我們或許應(yīng)該經(jīng)常重新審視這些原則，來(lái)確認(rèn)自己的思想是不是僵化了、是不是過(guò)時(shí)了。我贊同作者重新審視這些看法，但是我覺(jué)得沒(méi)必要講得這么極端。

二、細(xì)節(jié)論據(jù)上可以探討的地方

除了三個(gè)大原則不足以令人完全信服，在一些細(xì)節(jié)上，作者的引證也不是很嚴(yán)謹(jǐn)。

如第51頁(yè)，對(duì)于拼寫(xiě)檢查的算法的優(yōu)化。作者提到，通過(guò)輸入大量的數(shù)據(jù)，4種常見(jiàn)語(yǔ)法檢查算法的準(zhǔn)確率提高了很多，以此說(shuō)明大數(shù)據(jù)發(fā)揮了作用。這確實(shí)是個(gè)很有啟發(fā)性的例子，可以去做更深入的分析和研究，但是.....僅僅4個(gè)例子，夠得出很有力的結(jié)論嗎？4個(gè)算法，作者沒(méi)注意到這是一個(gè)非常小的樣本嗎？不能因?yàn)檫@是4個(gè)用了大數(shù)據(jù)的采樣，就認(rèn)為這是一個(gè)支持大數(shù)據(jù)的有力結(jié)論了吧。（順便我很想問(wèn)問(wèn)他們：為什么不測(cè)試個(gè)幾十上百的算法呢？是不是面對(duì)如此?大量?的計(jì)算，也只好折中選擇了一個(gè)抽樣的小樣本呢？甚至連樣本數(shù)量是否合格都顧不上了嗎？）

三、這本書(shū)有什么用處？

對(duì)于這樣的一本書(shū)，我不明白周濤教授在譯序里為什么要建議大家（以后）每個(gè)版本都應(yīng)該買(mǎi)一本。為什么要買(mǎi)？難道作者理清自己腦子的過(guò)程很值得我們關(guān)注嗎？

譯序里說(shuō)：?作者渴求立言立說(shuō)的野心?，但是我恐怕作者是達(dá)不到這個(gè)目標(biāo)的。關(guān)于作者的簡(jiǎn)介為：?《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是國(guó)外大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研究的先河之作，本書(shū)作者維克托〃邁爾〃舍恩伯格被譽(yù)為‘大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用第一人’，....早在2010年就在《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》上發(fā)布了長(zhǎng)達(dá)14頁(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前瞻性研究。?

總體感覺(jué)是作者有很多想法，見(jiàn)識(shí)過(guò)很多案例（這些案例都豐富地體現(xiàn)在書(shū)中了，也很有參考價(jià)值）。但并非是一個(gè)曾經(jīng)和數(shù)據(jù)真正絞盡腦汁搏斗過(guò)的人（這是我瞎猜的，沒(méi)有考證過(guò)他的經(jīng)歷。考據(jù)者請(qǐng)不要告訴他做過(guò)什么咨詢案例，這離真正體會(huì)數(shù)據(jù)的折磨還很遠(yuǎn)。）。

第183頁(yè)說(shuō)道：?...執(zhí)行官們信任自己的直覺(jué)，所以由著它做決定。但是，隨著管理決策越來(lái)越受預(yù)測(cè)性分析和大數(shù)據(jù)分析的影響和控制，依靠直覺(jué)做決定的情況將會(huì)被徹底改變。..."真的會(huì)么？如果你面對(duì)某一家企業(yè)做咨詢，那可以這樣講。一種新技術(shù)的采用很有可能大幅提升企業(yè)的戰(zhàn)斗力，并超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。但是作者是期望對(duì)行業(yè)立言的人，面對(duì)整個(gè)社會(huì)我們這樣講就不嚴(yán)謹(jǐn)了。引用一個(gè)例子：中國(guó)棋院的一次訓(xùn)練會(huì)后，總教頭馬曉春對(duì)隔天要去各自的母隊(duì)參加圍甲的棋手們說(shuō)：祝大家周末取勝。棋手們笑了：我們只有一半的人能贏啊。同樣，如果大家都采用了大數(shù)據(jù)技術(shù)，那么也總有企業(yè)要在競(jìng)爭(zhēng)中落于下風(fēng)。而既然我們實(shí)際上無(wú)法真正分析?全量?數(shù)據(jù)，那CEO們還是會(huì)有很大的決策空間，哪怕很多決策實(shí)際上?不科學(xué)?。最起碼，他們需要決定將有限的企業(yè)資源投入到對(duì)什么樣的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并如何應(yīng)用分析出來(lái)的結(jié)果。嗯....我認(rèn)為，這多少還是要依賴一些直覺(jué)的。

那么大家是否應(yīng)該看一下這本書(shū)呢？我的答案是應(yīng)該看一看。既然大數(shù)據(jù)是當(dāng)前的潮流、相關(guān)的研究/商務(wù)活動(dòng)層出不窮，那么做IT工作、數(shù)據(jù)工作的人對(duì)于?最好的?專著無(wú)論如何都必須看一下。書(shū)中集中展示了很多案例，值得作為參考和啟發(fā)思維。此外，為了作為談資、為了在寫(xiě)大數(shù)據(jù)PPT時(shí)有所依據(jù)，大家也得看看這本書(shū)。根據(jù)場(chǎng)合不同，可以對(duì)里面的內(nèi)容復(fù)制粘貼、理解重寫(xiě)。這些內(nèi)容，我相信買(mǎi)一版也就夠了。需要提醒PPT人員的是，演示前請(qǐng)想清楚如何回答可能被提及的質(zhì)疑。如果你對(duì)這本書(shū)的觀點(diǎn)都深信不疑，那么你將會(huì)遇到很多的質(zhì)疑。

第四篇：讀《數(shù)據(jù)資本時(shí)代》有感

讀《數(shù)據(jù)資本時(shí)代》有感

國(guó)民經(jīng)濟(jì)管理16 張琦

注：此為中央財(cái)經(jīng)大學(xué)陳運(yùn)森老師 《高級(jí)財(cái)務(wù)管理》課程的學(xué)生作品

隨著時(shí)代的往前推進(jìn)，我們逐漸向大數(shù)據(jù)資本時(shí)代邁進(jìn)，隨著海量數(shù)據(jù)市場(chǎng)的出現(xiàn)，貨幣體現(xiàn)信息的作用被海量數(shù)據(jù)替代，雖然貨幣的交易功能仍然保留，但貨幣的價(jià)值卻在貶值。這給市場(chǎng)和公司都帶來(lái)了不同的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，也就是經(jīng)濟(jì)的微觀和宏觀方面都將受到海量數(shù)據(jù)資本的沖擊。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，未來(lái)市場(chǎng)、未來(lái)公司和未來(lái)的人類將何去何從；我們?nèi)绾巫钫_地迎接海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，這些問(wèn)題或許沒(méi)有正確答案，但我們盡可能的了解大數(shù)據(jù)資本時(shí)代和我們自身的多樣性，可以做到的是“知已知彼，百戰(zhàn)不殆”.傳統(tǒng)市場(chǎng)與公司在數(shù)據(jù)資本時(shí)代的挑戰(zhàn)

古往今來(lái)，人類的合作方式是為了應(yīng)對(duì)資源稀缺的挑戰(zhàn)，隨著溝通方式和信息流動(dòng)方式而產(chǎn)生的，市場(chǎng)與公司順勢(shì)而生。傳統(tǒng)的市場(chǎng)與公司圍繞價(jià)格這個(gè)信息進(jìn)行決策，不同的是市場(chǎng)進(jìn)行的是分散決策，公司進(jìn)行的是集中決策，圍繞價(jià)格，市場(chǎng)中不同個(gè)體之間，市場(chǎng)與公司之間，公司內(nèi)部完成一筆又一筆交易，人類的合作從而達(dá)成，人類依靠交易活動(dòng)得到的物質(zhì)資本支持人類繼續(xù)下一輪的生產(chǎn)活動(dòng)，交易活動(dòng)和心靈求索活動(dòng)。

但在復(fù)雜和不確定的環(huán)境和人類的理性下，傳統(tǒng)的市場(chǎng)和公司圍繞價(jià)格而得到的信息往往是十分不完備與不對(duì)稱的，因?yàn)閮r(jià)格可能解決了信息過(guò)量的問(wèn)題，但它仍然讓我們做出了十分糟糕的選擇，我們對(duì)價(jià)格的執(zhí)著阻礙了市場(chǎng)發(fā)揮其最擅長(zhǎng)的作用，即協(xié)調(diào)人類活動(dòng)。

與市場(chǎng)不同的是，公司的原則是集中決策，在過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中，公司內(nèi)部的信息被層層上傳由董事會(huì)做出決策，其決策層層下傳，層層執(zhí)行。隨著公司規(guī)模的增大，信息源源不斷地向權(quán)力中心移動(dòng)，而權(quán)力中心的決策能力有限，決策水平的提高依靠的就是下放決策權(quán)，制定標(biāo)準(zhǔn)決策指導(dǎo)方案然越來(lái)越多的人參與決策。這種傳統(tǒng)的層級(jí)管理結(jié)構(gòu)和有限的信息流動(dòng)方式，使信息和決策在流動(dòng)中受損。傳統(tǒng)資本市場(chǎng)在數(shù)據(jù)資本下毋庸置疑會(huì)面臨衰退，首當(dāng)其沖的就是銀行業(yè)。銀行業(yè)的信息不完備與不正確，數(shù)據(jù)資本帶來(lái)的未來(lái)將是經(jīng)濟(jì)繁榮發(fā)展而金融資本不再會(huì)繁榮。

在過(guò)去的市場(chǎng)和公司中，公司和市場(chǎng)的效率因此得到巨大的損失。但海量數(shù)據(jù)向資本市場(chǎng)的涌入，價(jià)格的信息作用被大數(shù)據(jù)替代，人們?cè)诟鞣N類的交易中關(guān)注的不僅僅是價(jià)格，海量數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)專門(mén)的處理成為一種資本，不同產(chǎn)品與服務(wù)的種類在數(shù)據(jù)資本時(shí)代是明晰和容易比較的，因此所有類型的市場(chǎng)理應(yīng)得到重塑，從能源市場(chǎng)到運(yùn)輸物流市場(chǎng)，從勞動(dòng)力市場(chǎng)到醫(yī)療保健市場(chǎng)。公司傳統(tǒng)的層級(jí)管理結(jié)構(gòu)在海量數(shù)據(jù)的攻勢(shì)下也顯得太過(guò)封閉繁瑣和成本巨大，是時(shí)候迎接市場(chǎng)與公司在數(shù)據(jù)資本時(shí)代的變革了。

市場(chǎng)與公司在數(shù)據(jù)資本時(shí)代的變革

市場(chǎng)在數(shù)據(jù)資本時(shí)代顯得更加具有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樾畔?chuàng)造市場(chǎng)，市場(chǎng)的基本原則是分散決策，海量數(shù)據(jù)已經(jīng)為整個(gè)市場(chǎng)帶來(lái)了效率的提高。以貨幣為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)市場(chǎng)將無(wú)數(shù)個(gè)維度的信息壓縮成價(jià)格，而價(jià)格被賣家玩弄于股掌，通過(guò)各種各項(xiàng)的技巧欺騙買(mǎi)方，市場(chǎng)的負(fù)外部性得以體現(xiàn)。()但在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，這個(gè)問(wèn)題得到了解決，海量全面的數(shù)據(jù)替換了價(jià)格反映信息的作用，數(shù)據(jù)幫助市場(chǎng)參與者找到了更好的匹配項(xiàng)。同時(shí)，在海量信息的幫助下市場(chǎng)的分散決策體現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)，海量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的市場(chǎng)決策分布傳遞出來(lái)的信息幫助我們幫助節(jié)省評(píng)估比較不同決策的時(shí)間，并且在市場(chǎng)分散決策和海量數(shù)據(jù)的影響下，錯(cuò)誤決策的影響被減小。

傳統(tǒng)公司面對(duì)的挑戰(zhàn)是在貨幣市場(chǎng)轉(zhuǎn)化為海量數(shù)據(jù)市場(chǎng)的過(guò)程中，利用海量數(shù)據(jù)處理信息過(guò)載問(wèn)題，減少?zèng)Q策數(shù)量。而遺憾的是，公司不會(huì)達(dá)到與市場(chǎng)一樣從海量數(shù)據(jù)市場(chǎng)中自然獲益的程度，而是需要順應(yīng)市場(chǎng)變革，創(chuàng)新管理制度來(lái)應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。部分公司已經(jīng)預(yù)見(jiàn)了海量數(shù)據(jù)時(shí)代的大變革，并主動(dòng)迎接變革，從目前來(lái)看他們主要采取兩種方式，一是實(shí)現(xiàn)決策自動(dòng)化，以日本壽險(xiǎn)巨頭富國(guó)生命保險(xiǎn)為例，他們宣布將使用IBM開(kāi)發(fā)的一款機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)——沃森來(lái)評(píng)估保險(xiǎn)理賠，從而理賠部裁員1/3;二是向企業(yè)組織結(jié)構(gòu)中引入市場(chǎng)DNA,以汽車制造公司帶戴姆勒為例，該公司宣布徹底重組公司結(jié)構(gòu)，讓公司20%的員工脫離之前的體系到公司各部門(mén)之外運(yùn)營(yíng)，組成更靈活的團(tuán)隊(duì)。

市場(chǎng)順應(yīng)數(shù)據(jù)資本時(shí)代是自然的、規(guī)律的，而公司應(yīng)自己選擇戰(zhàn)略進(jìn)行驚險(xiǎn)的生存實(shí)驗(yàn)，從而使自己能在大數(shù)據(jù)時(shí)代生存下來(lái)。

市場(chǎng)與公司在數(shù)據(jù)資本時(shí)代的未來(lái)

海量數(shù)據(jù)并不是解決市場(chǎng)效率損失靈丹妙藥，它必須也要有標(biāo)準(zhǔn)和適用條件，使用不當(dāng)也會(huì)有及其巨大的副作用。為了使海量數(shù)據(jù)是可用的，數(shù)據(jù)資本在市場(chǎng)中運(yùn)轉(zhuǎn)有三個(gè)必備條件：數(shù)據(jù)標(biāo)注、個(gè)人匹配算法、機(jī)器學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)標(biāo)注從“本體論”提出，問(wèn)題的關(guān)鍵是確定正確本體，其主要目的是運(yùn)用海量數(shù)據(jù)將產(chǎn)品的可發(fā)現(xiàn)率提高，.個(gè)人匹配算法依靠的原理是一個(gè)人不僅可以有多種偏好選擇，也可以用不同的方式衡量偏好，所以我們?cè)诤饬坎煌瑔?wèn)題的偏好時(shí)，我們需要不同算法的匹配。機(jī)器學(xué)習(xí)是基于數(shù)據(jù)大規(guī)模訓(xùn)練以及隨之而來(lái)的自適應(yīng)反饋，與個(gè)性化學(xué)習(xí)相結(jié)合，激發(fā)市場(chǎng)顯著提高效率的潛能。每一項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)步，帶來(lái)的是低成本獲取海量、多維度的信息流并將信息自動(dòng)化轉(zhuǎn)化為決策。

公司的發(fā)展卻不容樂(lè)觀，隨著算法的提升，決策層會(huì)一層一層的減少，效率會(huì)大幅度提升，公司的重要性也就會(huì)下降。在現(xiàn)階段公司為擁抱大數(shù)據(jù)時(shí)代而做出的改變來(lái)看，公司越來(lái)越可以依靠算法來(lái)實(shí)現(xiàn)決策自動(dòng)化，工作程序也會(huì)由機(jī)器學(xué)習(xí)不斷地推進(jìn)，公司的未來(lái)是與大數(shù)據(jù)和市場(chǎng)結(jié)合的，公司還會(huì)雇傭人類但其管理和運(yùn)行主要由機(jī)器人操作完成，甚至公司會(huì)依賴市場(chǎng)機(jī)制運(yùn)作。最終，人的作用只是協(xié)調(diào)市場(chǎng)機(jī)制，在我看來(lái)這是雖然高效但有些悲觀的。

我們何去何從

目前我們正處于海量數(shù)據(jù)市場(chǎng)的最初級(jí)階段，正如所有新鮮事物一樣，海量數(shù)據(jù)本身在帶來(lái)技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，我們將擁有可以隨意支配的強(qiáng)大的海量數(shù)據(jù)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)幫助我們運(yùn)用更少的資源花更少的時(shí)間，得到更好的匹配，效率紅利顯而易見(jiàn)，但是我們只是放棄一部分“無(wú)聊”的決策，專注于更重要的選擇，而將選擇的需求和選擇的快樂(lè)分開(kāi)。在勞動(dòng)力市場(chǎng)中，我們也可以利用海量數(shù)據(jù)選擇個(gè)人匹配算法為自己找到較適合的工作，不需要僅僅為自身的 “價(jià)格”,即工資所局限，工作的作用在支付賬單和提供個(gè)人滿足感之間得到平衡。海量數(shù)據(jù)市場(chǎng)是高效的，并一片光明。但隨著算法不停完備的個(gè)人數(shù)據(jù)的不斷完善，隨著數(shù)據(jù)資本時(shí)代的發(fā)展，數(shù)據(jù)的進(jìn)一步運(yùn)用是否會(huì)成為“潘多拉魔盒”?

值得關(guān)注的是從千禧年到現(xiàn)在，美國(guó)——發(fā)達(dá)國(guó)家的代表，無(wú)論是勞動(dòng)參與者還是勞力收入份額都在不斷下降，在應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)代，人類的作用似乎沒(méi)有算法多，即便是技術(shù)層面，需要?jiǎng)?chuàng)造力和人類選擇的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作在確定正確的本體所需要的人類創(chuàng)造新會(huì)更少，需要更多的是過(guò)硬的數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)本身將驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)本體，數(shù)據(jù)不需要了解人類，只用通過(guò)算法就可以替我們幾乎做任何選擇。這是否意味這我們將成為數(shù)據(jù)的奴隸，海量數(shù)據(jù)為我們發(fā)展帶來(lái)的沖擊不可忽視。

但人類與數(shù)據(jù)不同，我們有的是內(nèi)心求索活動(dòng)，及自己思考的能力，我們知道自己想要做的是什么，人類是隨著時(shí)代進(jìn)步不斷學(xué)習(xí)和改變的，只要我們?cè)敢?，人類的未?lái)就是知識(shí)和充滿見(jiàn)解的，我們所要做的是通過(guò)不斷地運(yùn)用數(shù)據(jù)使我們的未來(lái)更加社會(huì)化人性化，而不是讓數(shù)據(jù)支配我們的生活，使它變得冰冷又機(jī)械。

結(jié)語(yǔ)

在數(shù)據(jù)資本興起的今天我們作為其中的人類個(gè)體若不想被代替，不能只看自己“價(jià)格”,因?yàn)閮r(jià)格所反映的個(gè)人信息在海量數(shù)據(jù)的對(duì)比下，已經(jīng)是十分不全面的，只能說(shuō)一項(xiàng)工作中的個(gè)人價(jià)值中的一部分是“價(jià)格”,個(gè)人價(jià)值應(yīng)該參考個(gè)人偏好、市場(chǎng)所需、公司制度等多方面于勞動(dòng)力市場(chǎng)得到最佳匹配，否則隨著海量數(shù)據(jù)在人才高流動(dòng)市場(chǎng)中發(fā)揮的作用，總有更匹配的人才。在面臨數(shù)據(jù)資本時(shí)代，作為一個(gè)不想被替代的人類本身，我認(rèn)為我們并不是要不考慮自己的興趣所在而讓自己拼命在數(shù)據(jù)處理工作，算法開(kāi)發(fā)工作占一席之地，但我知道自己以后所要從事的工作應(yīng)該是具有創(chuàng)造力且非機(jī)械化的。接受我們自身的多樣化，我們所擁有的就是更加獨(dú)立的發(fā)展。

第五篇：讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感800字

讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感800字

廣州風(fēng)神焊裝二科主拼A班 史偉

“大數(shù)據(jù)”聽(tīng)起來(lái)已經(jīng)不是個(gè)新鮮詞匯了，在如今這個(gè)時(shí)代，毫無(wú)疑問(wèn)的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)充斥在我們的生活之中了。可以說(shuō)，我們已經(jīng)走引進(jìn)了一個(gè)“大數(shù)據(jù)時(shí)代”.大數(shù)據(jù)分析極大的改變了我們解決問(wèn)題的方式。所謂大數(shù)據(jù)是區(qū)別于傳統(tǒng)的僅取原數(shù)據(jù)的少量樣本進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)處理方式。大數(shù)據(jù)旨在對(duì)全部原數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理。但由于實(shí)際情況中的計(jì)算能力與時(shí)效性等客觀條件的限制，很多時(shí)候還不能實(shí)現(xiàn)“真正”的大數(shù)據(jù)分析。盡管如此，通過(guò)分析比以往更多的數(shù)據(jù)，人們?nèi)匀话l(fā)現(xiàn)了看待事物與解決問(wèn)題的新思路，而這些新思路正是大數(shù)據(jù)的主要價(jià)值與靈魂。

相信大家一定聽(tīng)說(shuō)過(guò)一種說(shuō)法：“在大數(shù)據(jù)中，因果關(guān)系將不復(fù)存在?！笔聦?shí)上，在一定程度上，這種說(shuō)法是成立的，但不夠準(zhǔn)確。因果關(guān)系不是消失不見(jiàn)了，只是它沒(méi)以前那么重要了。通過(guò)分析大數(shù)據(jù)，人們找到了很多看似毫不相干的事物之間的相關(guān)關(guān)系，并且通常在其中得到了收益。顯然，這些相關(guān)關(guān)系是利用傳統(tǒng)的邏輯推理難以得出的。在這種情況中，不去探究因果關(guān)系，而僅僅利用分析得到的相關(guān)關(guān)系就可以達(dá)到目的。需要注意的是，雖然在這里并沒(méi)有得到因果關(guān)系，但并不是說(shuō)無(wú)法推理得出；恰恰相反，當(dāng)?shù)弥讼嚓P(guān)關(guān)系后，更容易得到相對(duì)合理的因果關(guān)系。

“因果關(guān)系不如相關(guān)關(guān)系可靠?！痹诖髷?shù)據(jù)的支持下，直接通過(guò)數(shù)據(jù)得到的相關(guān)關(guān)系能極大程度上代表事物的規(guī)律，也就是說(shuō)準(zhǔn)確率很高。但通過(guò)邏輯推理出的因果關(guān)系則常常會(huì)失誤，因?yàn)檫@本質(zhì)上是我們?yōu)榱私忉屖挛锼胂蟪鰜?lái)的。然而，發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系仍然是相當(dāng)重要的，尤其是在各個(gè)領(lǐng)域的理論分析中，這樣可以使知識(shí)體系邏輯清晰且趨于完整。

書(shū)中舉例了大量大數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用；例如通過(guò)機(jī)票的交易數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)最低票價(jià)出現(xiàn)的時(shí)間；通過(guò)搜索詞條發(fā)現(xiàn)傳染病的發(fā)生區(qū)域，從而控制疫情等。

大數(shù)據(jù)給我們的生活、工作與思維帶來(lái)的變革是巨大的，是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，許多行業(yè)將會(huì)發(fā)生改變，一些新的角色會(huì)加入，一些老的角色將被淘汰。抓住機(jī)會(huì)，積極改變才能乘風(fēng)破浪！