一本书带你了解大数据——《大数据时代》

《大数据时代》书籍封面

大数据这三个字想必大家都不陌生,但是起初它就像哥伦布发现的新大陆一样,被认为是新时代的“启明星”,充满了神秘感。小编对商业领域颇感兴趣,平日里也热衷于阅读这方面的书籍,自然大数据对小编来说也充满了吸引力。生活中,我们手机上的许多软件出现了“为你推荐”、“你可能喜欢”之类的功能,比如说某宝、某东、某度等等,而这也是小编对大数据的初步印象。在没有深入了解大数据之前,小编是这样揣测大数据的:人类活动的每一项数据都十分有价值,深层次地表现了人的本质特征,如果统计足够多的数据,进一步加以分析,就可以从宏观上带来预测,然后取得巨大的商业利润,就是这么简单,所以大数据非常好。平心而论,这样的想法是十分狭隘的,对于大数据的理解是非常浅层次和单调的,大数据的作用和带来的影响远非上述过程那样简单,并且任何事物都有其两面性,所以看待事物要保持客观性、全面性,对待大数据这样的新事物更是如此,而大数据相关的问题在这本《大数据》里都比较系统的呈现出来了,小编看完之后有一种豁然开朗的感觉,对大数据有了比较全面的理解,不扯那么多,直接码字吧。


为你推荐

维克托

一般来说,每本书的作者都是十分出众的,小编一般也就看看而已,因为他们的头衔看的真是心累,维克托也不例外。自然,维克托在大数据领域是一名权威专家了,是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,二十多年来,一直致力于网络经济、信息和创新、信息监管、网络规范与战略管理的研究,先后有100多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上,开阔的学术视野和系统的学术造诣给他提供了强大的理论支持,他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊等大数据先锋们。而在《大数据》出版之后,维克托从继父去世留下的16000张收藏的照片中进一步探索,推出了又一力作《删除》,该书也得到了各大权威媒体的广泛好评。其实,大家只要知道,维克托在大数据领域很厉害,这就够了,然而这一点似乎也是显然的。

《大数据》

这本书的结构还是十分的清晰的,除去序言之后,本书只有三个篇章,分别阐释大数据时代下的思维变革、商业变革和管理变革,每一个大的章节又都围绕各自的主题分类展开,从较小的方面分条叙述,最后则留下的是维克托的一些思考,对于未来的展望。这样的一个结构是一个标准的总——分——总三段式结构,跟我们高中语文老师教的方法相差无几,好熟悉的味道啊~


你可能喜欢

思维变革

更多

这里的更多正是大数据带来的第一个转变:利用所有的数据,而不是仅仅依靠一小部分数据。在过去,因为记录、存储和分析数据的工具不够好,我们只能收集少量数据进行分析,于是我们开始提取具有代表性的样本,用样本估计整体的方法一直都是很有效的,至少在过去我们对此深信不疑,这就是在小数据时代的随机采样,用最少的数据获得最多的信息。但这只是一条捷径,是在不可收集和分析全部数据的情况下最好的选择,然而大数据技术的出现则打破了这种限制,大数据是指不用随机分析法这样的途径,而采用全部数据的方法。这就意味着大数据的样本就是总体,采集到的数据不再是局部的有代表性的那一小部分,数据更多了,慢慢地,我们很可能会完全抛弃样本分析。

更杂

大数据通常用概率说话,而不是板着“确定无疑”的面孔,整个社会要习惯这种思维需要很长的时间,其中也会出现一些问题,但现在有必要指出的是,当我们试图扩大数据规模的时候,要学会去拥抱混乱,要学会接受不确定性。很多时候,当数量很大时,一个系统往往只会显示近似值,这并不代表系统不知道确定的数据是多少,只是当数量规模变得足够大时,确切的数量已经不那么重要了,据估计,只有5%的数字数据是结构化的,适用于传统的数据库,但是如果只接受确定性而不接受混乱,那么剩下的95%的非结构化的数据都无法被利用,这样我们就不会去使用更多的数据了,但对于很多事情,快速地获得一个大概的轮廓和发展脉络,要比严格的精确性重要的多。过去精确性似乎一直都是我们生活的支撑,凡事都试图去寻找一份标准答案,然而每个问题只有一个答案的想法是非常站不住脚的,不管我们承不承认。一旦我们承认这个事实,也就是承认数据变得更杂了,那么我们离真相就又近了一步。

更好

大数据的核心之一就是建立在相关关系分析法基础上的预测,相关关系的核心是量化两个数据值之间的相关关系,也就是指当一个数据发生变化时,另一个数据会相应地发生什么变化,这可以帮助我们捕捉现在和预测未来。这个系统依赖的是相关关系,而不是因果关系,它告诉你的是会发生什么,而不是为什么发生。过去在小数据时代,因为对于整体认知的缺乏,只能依据小部分的关键数据做出预测,这就必然要去理解前后的因果关系,这才具有前后的逻辑性;但是大数据时代为我们提供了新的视角,它展现的就是整体本身,对于“是什么”的问题有更为直接的预测,这帮助我们更好地了解了这个世界,在这样的一个过程中,数据更好地展现了一种探索世界的新视角。

商业变革

数据化

数据代表着对某件事物的描述,它可以记录、分析和重组,而数据化就是指一种吧现象转变为可制表分析的量化形式的过程,也就是说,量化一切是数据化的核心。让我们来看一个数据化带来商业上的巨大变革:2004年,谷歌开始把所有版权条例允许的书本内容进行数字化,然后将这些数字化图像转化为数据化文本,这样一来,信息的巨大价值就被挖掘出来了,人可以阅读,机器也可以用于分析,量化这一切之后一系列增值服务便产生了,带来的商业价值无法想象。这就是文字数据化的商业变革,此外,方位数据化产生了虚拟地图和定位功能,沟通数据化产生了各种社交平台,也就是说,一旦世界被数据化,就只有你想不到,而没有信息做不到的事情了,我们开始意识到世界本质上是由信息构成的,这为我们提供了一个从未有过审视现实的视角,它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。

价值

不同于物质性的东西,数据的价值不会随着它的使用而减少,而是可以不断地被处理,它的价值不限于特定的用途,可以为了同一目的而被多次使用,也可以用于其他的目的,我想这一点是非常好理解的,就比如说,阿里巴巴和众多的快递公司之间的数据对接,才使得这样的一种O2O模式可以正常运转,这里数据对双方的商业价值不言而喻。数据所代表的潜在价值是巨大的,可以多次利用,可以组合利用,可以创新利用,你很难将数据的价值解释清楚,你唯一清楚的就是数据的价值不可估量。

角色定位

我们正处于大数据时代的早期,思维和技术是最有价值的,但是数据的角色定位会变得越来越重,最终大部分的价值还是会从数据本身中挖掘。那么使用数据的公司和个人是如何融入大数据价值链中的呢?首先,根据所提供价值的不同来源,分别出现了三种大数据公司,分别是基于数据本身的公司,比如说Twitter;基于技能的公司,通常是一些咨询公司、技术供应商和分析公司;基于思维的公司,比如说Jetpac就是通过想法来获得价值的公司。再说到个人,越来越多的行业专家都已经“消亡”,取而代之的是数据科学家的崛起,从而产生了各种大数据先锋,他们是数据分析家、人工智能专家、数学家或者统计学家,他们将它们掌握的技能运用到了许多的领域,过去的主导地位会因为大数据而发生很大的改变。在未来,我们可以利用数据做更多的事情,而数据拥有者也会真正意识到他们所拥有的财富,这就是数据带来的角色转变,给世界带来了前所未知的新鲜色彩。

管理变革

风险

大数据带来巨大的创新性的同时,风险也正变得越来越不可控,没有任何组织或个人能够保证自己的数据不被滥用。除了对隐私的不良影响,大数据的滥用也会导致不公平,比如冒险把定罪权放在了数据手中,如果在隐私和预测方面对大数据管理不当,或者出现数据分析错误,其所导致的不良后果比定制化的在线广告要严重的多,而不利的一面是,在大数据时代,不管是告知与否、模糊化还是匿名化,这三大隐私保护策略都失效了,当大数据变得更加普遍的时候,情况将更加不堪设想。因此,这些方面给我们一个巨大的警示,必须杜绝对数据的过分依赖,以防让我们成为数据的奴隶。

掌控

当世界迈入大数据时代时,社会也将经历类似的地壳运动。在改变人类基本的生活与思考方式的同时,大数据早已在推动人类信息管理准则方面重新定位。这里维克托罗列了几条管理上的变革:第一,个人隐私保护从个人许可到让数据使用者承担责任,对大数据使用进行评测和正确的引导,可以更好地保护个人的隐私;第二,拓宽公正的理解,把对个人动因的保护纳入进来,而不能单纯地依靠大数据做出的预测对一个人进行评判,如若不然,公正的信念就有可能被破坏;第三,大数据将需要被监测并保持透明度,当然还需要新的专业技术和机构,否则大数据复杂算法的“黑盒子”将带来巨大的风险。


大数据时代的到来揭示了信息社会的面纱,数据已经变成了一种“武器”,变成了一种“财富”,而且它所带来的正反两面的效应复杂交错,小编觉得处于大数据早期的我们是比较“和平”的时期,然而接下来,随着技术的深入,很可能会出现从未有过的“混乱期”,这是公司或者个人都无法控制的,但不必过于悲观,小编认为,市场的游戏规则能够将大数据产生的混乱有效地控制下来,毕竟不管技术如何发展,人始终都是主导因素,任何的社会或者商业活动都脱离不了人这个主体而单独存在,因此这一点是乐观的。总之,在看完这本书之后,小编对大数据的了解不再是先前的那种简单逻辑了,对于大数据背后的逻辑有了一个更加全面的把握,感觉眼界和思维提升了不止一个档次呢,嘻嘻。

晚安~



最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,362评论 5 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,330评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,247评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,560评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,580评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,569评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,929评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,587评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,840评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,596评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,678评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,366评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,945评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,929评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,165评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,271评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,403评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容