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《大数据在中国》的读后感10篇

2022-05-17 02:05:21 来源:文章吧 阅读:载入中…

《大数据在中国》的读后感10篇

  《大数据中国》是一本由赵伟著作,35.00出版的平装图书,本书定价:35.00,页数:2014-6,特精心从网络上整理的一些读者的读后感,希望对大家能有帮助。

  《大数据在中国》读后感(一):将大数据思维放入自己的兵器库

  大数据分析可以作用于群体,也可以聚焦于个体。对于群体而言,大数据能够展现群体的共性行为与关系,这些行为通常是较为稳定的,因为它们在历史上曾经反复出现,只要环境不发生突变,它们仍将以较大概率继续出现。对于个体而言,大数据能够探寻他们内在的、变化缓慢的组成成分,例如兴趣、习惯、信仰等,或者通过对他们的大量行为特征进行分析匹配,得到他们目前所处的特定状态。

  就我们个人而言,最大的收获应当是大数据思维的意识——数据采集、处理和利用方式的变化,数据价值的重新审视和商业模式的创新,以及将大数据思维融入自己熟悉领域的可能性。如果自己身处传统行业,可以尝试思考该行业是否会受到大数据的冲击?可能会受到怎样的冲击?是否能够利用大数据对该行业产生影响和改变?如果自己确实有浓厚的兴趣,也可以考虑投身这一激动人心的大潮之中。总之,我们将告别小数据时代,将大数据思维放入自己的兵器库,定将受益匪浅。

  《大数据在中国》读后感(二):一个外行人眼中的外行人写的快餐读物

  大数据很热,似乎沾点边的书销量不错(主观判断),于是这本集各种拼凑余一身的书就诞生了。

  看过之后,最大的收获是,真实体验了一把在非结构性数据中寻找亮点的“大数据”的机遇和挑战:在沙子中寻找金子。

  中国BAT三巨头,分别掌控搜索、消费和社交的三座大数据金矿

  大数据产业链:基于数据、基于技术和基于服务

  世界上三种大数据公司:基于大数据分析精准营销(亚马逊);提供整体化解决方案(IBM),针对性的单个解决方案(各种新兴创业公司)

  企业在大数据浪潮下的三种核心能力:整合数据,分析数据和快速行动。

  我们在大数据的三重身份:数据贡献者(手机,网络,无时无刻),受益者(社会进步,社会便利)和受害者(隐私侵害,安全威胁)

  综合之前的一些阅读、思考和积累,总体感受是,大数据将颠覆这个世界的运行规则。

  大数据下,注重个性和体验的各种小而美的公司也将会赢得各种机遇,反而传统的庞然大物如果依然因循守旧,也许轰然倒塌只是一夜之间。

  这也许是第三次浪潮的主升浪,或者,是第四次浪潮也未必。

  错过前三次浪潮的tx们注意啦,弄潮儿还是被吞没,且行且珍惜!

  第一次浪潮为农业阶段,从约1万年前开始;第二阶段为工业阶段,从17世纪末开始;第三阶段为信息化(或者服务业)阶段,从20世纪50年代后期开始。

  《大数据在中国》读后感(三):未来相亲,就是“你的数据匹配我的数据”

  第一次接触到大数据的概念,还是来自于《美国队长2》里面的“洞察计划”。

  洞察计划,就是通过分析每个人过去的经历和资料,包括高考考分和在学校表现以及工作情况,预测他未来会不会对稳定秩序造成威胁,如果有威胁就直接马上将他秒掉。再细化一点,就是分析一个人过去所有的行为,包括说过的话、看过的书、听过的音乐、看过的电影,以及参加的社团,发表、点赞、转发的微信微博,发送的电子邮件,每一通电话、每一天短信,还有活动圈子、职业属性、教育经历、医疗情况、血型星座等等众多的数据,从而对这个人的未来进行预测。如果预测结果有违和谐稳定,就会立即被“洞察计划”给肃清掉,从而保证一种绝对强权,在威胁来临之前,就已经把敌人直接灭掉了。

  正是因为这个计划如此高端,我才发现“大数据”这个这么神奇的东西我居然一直都没注意到。但想想前段时间斯诺登曝光的美国“棱镜计划”,还有许多社交网站上的“猜你喜欢”和“与你相关”等推送栏目,大数据其实早就已经应用到生活的方方面面了。人想要知道未来,但未来又是无法预测的,所以总结过去的规律就成了唯一的途径,大数据时代也因此受到很多人的关注。

  确实,有了大数据这个东西,在商业上,我们可以预测消费者的行为;在人际关系上,我们可以预测一个人的行为选择;在规划上,我们甚至可以预测未来。它已经成了一种新的思维方式,也逐渐成为了一个大众趋势。

  虽然目前我们还无法判断它的好坏,也不知道自己喜欢不喜欢,但它将来一定会在各个方面影响到我们的生活!所以,还是早点了解它比较好!

  《大数据在中国》读后感(四):不知所云

  写《大数据在中国》的书评或者说笔记,真是非常困难的事情。第一篇读完,我唯一的感觉是不知所云,可又不得不怀疑自己的判断,于是强迫自己再翻了一遍,很遗憾,还是觉得不知所云。

  通常地,决定读一本书之前,我会先考虑希望从这本书中读到什么,读完后再总结,收获是否与之前期望一致,是不是有意外惊喜。决定读《大数据在中国》是希望它能告诉我大数据在中国的现状,以及在商业上或者个人方面如何去利用它,但不得不承认,很是失望。

  不知道该如何去定位本书。管理?技术?网络?营销?似乎都不是,又似乎都有涉及,结果就是这些元素组合起来,看起来像是麻辣锅,实际是四不像。

  不知道作者想表达什么。引用了很多案例,譬如ORACLE、SAP,甚至还有斯诺登,但这些案例没有围绕一个核心主题,甚至感觉毫无干系,最后还是不知道大数据到底有什么样的具体应用效果,能为企业带来什么实际价值,或者具体如何去应用。

  缺乏有力数据支撑。全篇到处充斥着“至关重要”、“无处不在”、“息息相关”等诸如此类的词,但这些都只是主观评价,没有数据支撑,作者所引用的案例和数据,要么感觉分马牛不相及,要么就不具有说服力。

  读完这本书,我曾一度怀疑自己的阅读能力,因着对书的热爱,我甚至希望真的是自己读书的问题,甚至希望它其实是一本好书,更希望其他读者能从中读到有价值的内容。

  以上文字,纯属个人吐糟,如有误导,先表歉意。

  《大数据在中国》读后感(五):大数据给我工作带来的变革

  第一次听到Big Data/大数据还是在欧洲念商学院的时候,有一门课叫做《管理咨询》。教授看了2012年10月的《哈佛商业评论》,兴致勃勃的对我们说,小组期末作业(当时我们的是一个市场预测项目)所有的分析都必须基于更多的数据。用他的话说:“只有你无情的虐数据,它才会乖乖的告诉你,你想了解的信息”。同时他也提到,利用部分信息的不可获得性来进行信息倒卖的生意,在以后会越来难做

  这些天读了《大数据在中国》有一些感触。我现在的工作虽然不在咨询公司,但也涉及对企业行业的判断与预期,因此从管理/商业的角度来说说这一趋势对我的工作与思维带来的影响:

  举最贴近我的例子,我研究生是学“项目管理”的,这门学科中有一个技术或者说方法叫做 Earned Value(EV)/挣值,通过项目经理制定收集和发亏信息的范围、方式和频率,由项目中具体操作人员进行数据采集、粗加工和反馈。基于这些被初步加工过的数据,项目经理可以了解到诸如项目是否超支、是否延期等信息。除了与利益相关人交流外,这些信息本身是没有作用的,它们的作用于价值是体现在“应该触发/不触发相应的行动进行干预和调整”上,也就是用这些数据进行预测从而实现干预以获得理想的结果。

  从企业管理的角度看,虽然不同的利益相关人(比如股东、管理者、监管部门、公司员工)对企业有不同的期待与要求,审计对他们的作用是相似的:财务数据是否真实可靠?能否利用这些数据进行决策? 市场数据、人力数据、科研数据等也是类似——我们关注数据的真实性最终还是希望能用这些数据进行预测与决策,而不是数据本身。

  我们关注企业领导者对其企业战略、组织架构和流程的描述最终是需要相应的数据进行支持,从而判断这个企业能否构筑一条“路”通向其所期待的终点。因此战略决策、投资决策和管理改进的决策都将基于这些预测。

  《大数据在中国》读后感(六):拥抱大数据,适应市场

  胜者为王,败者为寇,过去30年IT大头的兴衰,从AT&A,蓝色巨人IBM,微软崛起,苹果的粉丝团。每一波浪潮都是那么震撼。

  无论大公司也好,小公司也好,拥抱变化,适应市场。这才是最终的王道。想要赢,你就要输得其,不怕失败,不怕转型,不怕拥抱变化。

  看看诺基亚,故步自封,不跟谁市场的大流,而希望做一个独立的芒果操作系统,结果呢?只有历史一款手机采用了这个系统。之后,在也没有手机使用过这个系统,也没有开发者开发对应生态。完全损害了用户的利益。

  细细想想,其实也并非没有道理,Nokia想像苹果那样,做独特的产品,做自己的操作系统和硬件,但是,成功是不能效仿的。每一个成功都是独一无二,你能做到就是去寻找为什么他们会成功,根本的原因在哪里,而不是效仿成功的做法。

  有人说《大数据在中国》这本书好,看着过瘾,因为他让读者了解每一个大公司是如何拥抱大数据,走向辉煌。

  《大数据在中国》读后感(七):如何用好“大数据”?

  如何用好“大数据”?

  如何用好“大数据”?

  纽约时报》的一篇专栏认为:“大数据时代已经来临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析做出,而非基于经验和直觉。”

  面对大数据,我们该怎么做?我们的优劣势在哪里?又该如何搭上“大数据”的快车而实现商业价值与个人理想?在《大数据在中国》中,作者赵伟不但给企业及个人提供了新的参考,还展示了谷歌、微软、亚马逊、Facebook、Twitter等先锋大数据公司最具代表意义的应用案例,及阿里巴巴、腾讯、百度、360、小米等首批搭上大数据快车的企业的中国式突围。

  正如工业革命的开始,是以蒸汽机、运输系统和大规模制造为代表,新经济、商业模式都是几种技术相互影响和推动的结果。如今,移动互联网、“可佩带计算”和云计算、大数据等几种力量一道,共同开启了新一轮技术革命的大门。大数据不仅会成为公司竞争力的来源,也将成为国家竞争力的一部分。大数据另一个非常重要的应用是“量化自我”(Quantified Self)。即,借助着越来越多的“可佩带设备”(如,手表、手环以及服装、腰带上的传感器),把每天生活的轨迹及脉搏、心跳、情绪等数据记录下来进行分析,以更好地了解和改善自己的身体、情绪状况和周边环境。

  大数据是“战略性资源”,堪称“国之重器”。2012年3月,美国奥巴马政府在白宫网站发布的《大数据研究和发展倡议》,将大数据视为“未来的新石油”,并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分,对数据的占有和控制将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。一如作者在书中所言,“在未来的大数据时代,只有能够提供功能最为丰富、数据量最大的数据平台的公司才可以在企业的竞争中获胜;只有能够拥有最大的大数据产业的国家才可以在国家的竞争中笑到最后。”即,大数据的目的是要从庞大的数据集合中寻找到有价值的数据和知识,这种分析和挖掘将为各行业提供真正的智慧。

  第一次工业革命,英国和法国成为了世界的领导者;第二次工业革命,奠定了美国世界霸主的地位直至今天。那么,在这一次大数据和云计算共同支撑的工业革命中,中国有没有可能走到世界舞台的中央?放眼未来,当我们面临着数据带给我们的机遇和挑战时,能不能从中找到创新的方式,正视传统的不足,这是至关重要的。作者通过对“信息现状”、“人的现状”、“技术现状”、“文化现状”和“企业现状”等的分析,得出了“中国现在走到了一个至关重要好的十字路口,我们必须进行产业升级,消除‘数据割据’与‘数据孤岛’,以及建立大数据政府,才能躲开‘陷阱’”的结论。

  欢迎合作,欢迎约稿:dushan_baihe@163.com

  《杭州日报》8月17日07:西湖副刊

  《中国保险报》 9月28日

  《深圳特区报》10月25日第C05版:读与思周刊/新知

  《大数据在中国》读后感(八):站在现实,读懂未来

  大数据被普及的最明显实例是什么?可能一百个人心目中有一百个完全不同的答案。但是,大数据对于人们生活的改变和影响却是毋庸置疑的。

  其实,在我们的生活中,大数据早就存在于身边的每个角落。股票的走势分析、CPI指数、相亲时的对比、言谈交际时的分析……人们开始不自觉的用手机搜索、电脑匹配,甚至通过记忆力之间的对比分析,将大数据更加生活化、个人化。即使看起来与大数据毫不相干的医学,其实也无外乎是根据人类的症状推断病因的大数据统计。

  然而,当自家楼下摊煎饼的摊主都开始以“黄太吉”为标杆时,我们无法将这种现象给予一个有效归结:它是市场营销的功效加大,还是大数据传播离我们越来越近,从而造就了一系列的传奇?

  在科幻小说中,常常有以未来世界为题材背景的作品。人们能够回忆过去,见证现实,却永远无法预测未来。而现在,大数据似乎开始承担起预测的功能——人们能够从数据发展中观察未来的走势。

  这是天方夜谭吗?

  在赵伟的笔下,大数据的时代已经来临,其核心功能包括整理、分析、预测、控制。未来只是从过去到现在的每一天堆砌而成的,通过科学的整理和分析,预测未来甚至控制事态走向从理论上来说并不难实现。

  然而,在赵伟眼中,大数据时代给世界带来了巨大的转型和难以计数的机遇。虽然中国已经成为大数据领域的一名追赶者,而不是引领者,但是,面临如此巨大的市场,中国必将迎来一场不同以往的变革。而中国在这场全球性巨变中的作用依然不可忽视。

  马未都先生曾说过:整个民族的历史由每个人的历史构成的。而大数据的最终结果,也都来源于以人为单位个体的数据采集。中国拥有世界上最大的数据库来源,同时也缺乏最科学的数据采集和分析。

  在这本书中,赵伟依据大数据的产生和应用,以及中国数据先行者的实例分析,向人们展示了一个具有无限可能的市场,也可以说是一个具有无限潜力的未来。

  在未来世界中,也许我们每个人都是大数据的最后接受者,但同时也是大数据的最初制造者。或者,从另一个角度来说,我们每个人都在迈向未来,但同时,我们也在创造着未来。

  希望大数据能够让我们站在现实,读懂未来。

  《大数据在中国》读后感(九):大数据思维至关重要

  看技术书多了,对这种发散性思维的书一下子接受不了。

  感觉不知所云,都是废话,没有实质的理念或思想。

  其实,书中强调一点,大数据更多是一种思维,一种能力。

  因此,你可以说它是一种虚的、不能表达和体现的东东。

  思维的培养是困难的,如果能从书中获取到一些思考或提升,我觉得这本书就是有价值的,可以推荐阅读的。

  整理了一下书的一些要点,列出来,大家一起分享讨论。

  也作为以后不断反复思考的依据:

  本书用最精简的文字讲述、分析了大数据的特点、原理以及在当下中国的各个行业和领域的运用。同时也给我们的企业与个人提供了新的参考:大数据时代将对中国企业转型提供哪些支持?我们的优势和劣势在哪里?我们该如何搭上大数据的快车,实现商业价值与个人理想呢?

  我们需要更加关注的,是数据从量变开始质变,并且体现在多个方面,触发蝴蝶效应,推动其他领域的变化。

  第一,催发数据性思维。

  历史的商业变革,其发端都不是某种技术,而是思维方式的转变。思维产生需求,需求推动技术。人们有了新的思考,有了新的视野,才开始低头审视旧的经济体制和传统的商业理念,去思索和创新商业逻辑,研究更实用、先进和高效的模式。反之,如果人们不能与时俱进,吸收并且创造顺应潮流的新思维,再通过新思维去重新组织资源,建立架构和制定策略,那么貌似强大的体量反而会变成继续前进的累赘————就像19世纪的清帝国。

  数据性思维表现在:

  1.对全部数据进行分析,而不是随机抽样。

  2.并不过于追求精确性,而是重视数据的复杂性。

  3.更多挖掘数据的相关性,而不是因果关系。

  第二,产出“数据资产”。

  第三,数据资产可以变现。

  当前,大数据对于企业与机构的显著应用效应主要体现在两个维度:一是在前端发现更多的商机,对客户实现全方位的关照,挖掘和拓展更大的增值空间;二是管控风险、提高效率和降低成本。

  数据往往同时具有四个特点,简称4个V:数据量(Volumn)大、速度(Velocity)快、类型(Variety)杂、价值密度(Value)低。

  大数据思维在本质上是一种实验性思维,需要的是分享精神和行动力,需要快速行动而不是犹豫不决,需要果断而非优柔寡断。大数据是一场新的席卷全球的大运动,提倡的是快速、反复地学习并与用户紧密联系,惠及每一个使用者。

  我们需要赢得一场反馈经济的战争,需要具备以下三点:

  首先,能更好地收集并且分析信息;

  其次,能更快处理这些信息并将所掌握的信息融入到下一个反馈的循环中;

  最后,建立一个运行有序和有效的“闭环”。

  信息过量主要表现在五个方面:

  1.新闻资讯飞速增加,且逐渐具有实时性,即在地球另一端发生的事件,我们可以第一时间看到直播报道。

  2.娱乐信息铺天盖地,并且真假难辨。

  3.广告信息充斥生活,遍布每一个角落,而且更新迅速。

  4.科技信息飞速递增,科技进步的速度超出了人们理解的速度。

  5.个人的接受能力严重“超载”,人们每天都在为信息过量感到痛苦,这导致了一系列问题,同时也引发了大数据革命,因为我们需要一个有效的工具来帮助处理信息。

  如何才能培养数据分析人才呢?

  首先,在大学本科的课程中,更加重视对一线实际数据的分析能力的培养。在教学方面给予足够的重视,是非常非常重要的一环。因为大学本科阶段是打基础的重要阶段,因此若想培养数据分析人才,对数据分析能力的教学是至关重要的。在人才培养阶段,绝对不能让学生轻易“糊弄”过去。

  其次,企业主应该重视数据分析在企业决策当中的支撑作用。大企业不应该止步于使用Excel这样的统计分析软件,而是应该使用更加专业和精确的分析软件。

  另外,政府也应该制定一些针对高水平数据分析人员的鼓励政策。为了防止人才市场上“劣币驱逐良币”的不良竞争出现,政府也应该科学地加以宏观调控。

  在大数据时代,数据处理的能力相较几年前已经有了质的飞跃。但如何将这些数据在各行各业中加以利用,并且做出正确的决策,是数据分析人才的工作。

  大数据产业链包括:数据技术产业、数据采集业、数据加工业、数据应用业。

  随着大数据时代的到来,企业应该在内部培养三种能力:整合数据的能力、探索数据背后价值的能力、快速实时行动的能力。

  中国的产业升级已到了关键时刻,也到了新一轮的深层次阶段。

  第一,要实现从中国制造到中国创造的转化,而且是要由中国制造走向更多中国创造元素的中国制造,因为创造是一个基础的产业,制造则是这个产业的基础,两者是统一的而非对立的。

  第二,实现产业升级的同时,也要做好产品转型。我们要建立一个强大的工业国家和强大的制造业,让东部和中西部地区平衡发展,而不是把已经拥有的丢弃。正确的做法是将东部产业向中西部迁移,从而为东部地区的产业升级腾出空间。

  第三,控制虚拟经济与实体经济的比例,达到良性的平衡。我们要让经济建立在坚固的石头上,而不是沙滩上。石头是制造业,沙滩就是金融等虚拟经济。现在,就连美国这样强大的经济体,也在寻求复兴制造业,促进制造业回流美国,我们难道为了产业升级就可以复出制造业空心化的代价吗?当然不能。

  因此,中国在产业升级的时候必须强调工业强国,坚持以制造业为经济基础。在这一点上,大数据有着至关重要的意义,因为它对于一个国家的工业实力有着几何倍级的增升效能,我们完全可以通过大数据技术来提升产能,节约原材料,并且帮助产业升级正常进行。

  中国的云计算产业链,构成主要包括四个部分:

  第一部分:云计算服务提供商。

  第二部分:软硬件、网络基础设施服务商。

  第三部分:云计算咨询、规划、交付、运维、集成服务商。

  第四部分:终端设备厂商。

  这四大部分共同构成了云计算的产业生态链,为政府、企业和个人用户提供实用和细致的服务。

  云计算和大数据的区别————应用的分工

  概念的不通

  从宏观的概念上来讲,云计算改变了IT,而大数据则改变了业务。同时,大数据必须有云作为它的基础架构,才能得以顺畅推广并体现出强大的实用价值。

  目标受众的区别

  双发的目标受众也是不一样的,云计算代表着一种IT层面的解决方案,是面向CIO的;而大数据则是一种战略架构,是面向管理者和业务层的,它能让我们在业务上展示出更强大的竞争力,完全提升综合实力。

  对于目前市场上的大数据公司,我们大体可以将其分为三类:

  第一类,拥有大量的用户信息,通过对用户信息的大数据分析解决自己公司的精准营销和个性化广告推介等问题。如亚马逊、谷歌和Facebook。

  第二类,通过整合大数据的信息和应用,给其他公司提供“硬件+软件+数据”的整体解决方案。如IBM和惠普。

  第三类,通过出售数据和服务更有针对性地提供单个解决方案。这一类基本上是新兴的创业公司。

  需要特别指出的是,作为第三类的新兴创业公司,它们将大数据进行商品化,这会引发继门户网站、搜索引擎、社交网站之后的新一波创业浪潮和产业革命,并且一定会对传统的咨询公司产生强烈的冲击。

  在实际应用中,大数据主要包括了大交易数据、大交互数据和大机器数据三类。第一类大交易数据已存在多年,从传统银行、电信的交易数据到各类网银支付数据都包括在内;第二类大交互数据,则主要是指来自脸书、推特、微博等社交网络的非结构化数据;第三类大机器数据,则是指由物联网内各种传感器所产生的数据。

  大数据自身的产业链:数据采集、数据清洗、数据分析和垂直行业算法四个环节。

  管理学大师德鲁克说:“当今企业间的竞争,不再仅仅是产品的竞争,更是商业模式的竞争。”

  大数据要想落地,必须有三个条件:一是丰富的数据源,二是强大的数据挖掘和数据分析能力,三是建立完善的数据服务产业链,也就是商业模式。

  在大数据时代,共有三种大数据公司活跃在大数据产业链上:

  1.数据拥有者:基于数据本身的公司。拥有大量数据,但是不具有数据分析的能力。

  2.技术提供者:基于技术的公司。例如技术供应商或者数据分析公司等。

  3.服务提供者:基于思维的公司,也就是挖掘数据价值的大数据应用公司。

  腾讯公司的一名广告经理就指出,智能广告在未来的发展趋势将向视频广告、微博广告、无线广告、展示广告四个方向发展。

  很多数据处理工具是免费的:

  Google Trend、Social Mention、TripAdvisor

  中国新数据公司:华傲数据、康德瑞公司。

  政府必须抓住大数据发展的五大关键要素:基础设施、产业链、人才、技术和立法。

  《大数据在中国》读后感(十):请选择好你的数据

  随着互联网的出现和发展,原来的数据和信息流通不便,较慢等特征,在经过十年的快速发展,各行各业的数据、信息已经渗透到每个人的工作、学习,乃至生活当中了。在全球化已经蔓延到世界每个角落中,中国已经进入了所谓大数据的时代。当然,大数据的影响是好还是坏,当下是判断不出的。唯有未来潜移默化的五千天酝酿和今后的语境才可以对其分辨。面对这样的一个时代,我们如今要如何理解和做出怎样的行为才符合时代的需求和自身的需求。

  本书旨在正面引导个人、企业和社会管理者在大数据的时代如何更清晰的生存下去,至于具体到怎么样的生活方式关键看个人的选择,主流的生活必定是科技的,但你可以大胆开创新的生活方式,当然这就是另外讨论的问题。在我看来,一条适合自己的必定是最优选。

  书中从大的方面介绍了大数据的概况,大数据时代的机遇与挑战,中国与大数据的内在逻辑关系,以及大数据对传统技术、国内外思维、个人生活、社交活动、企业社会管理上变革阐述。

  以下是本人觉得较为合适我胃口的概念:

  大数据的核心:核心并不是我们拥有了多少数据,而是我们拿数据去做了什么。其隐性的意思就是整理、分析、预测、控制这四大方面。当然数据作为意识的初级认识,你必须选择相关性较强的数据。

  原动力:对信息共享的需求。任何一种新生事物,如果没有需求,它不会存在太久;如果没有大量的需求,它不会发展起来,也难以壮大。我觉得这是对人性的弱点的窥探,并且不断强化其惰性,优化世界社会意识格局。注意这里的信息,是数据的升级,是有用的数据。

  中国大数据哲学----因果关系优先,因果关系代表主观性,是人的因素;相关关系代表客观性,是信息的因素。之前看过《大数据时代》这本书,其强调数据相关关系而非因果关系,因此对照中国,你就知道国人受儒家文化影响至深。丰子恺老人家就早早知道中国人都生活在以关系为经,利益为纬的巨大智网中。在此我就不多述了。

  简单优于复杂,此处用了巴菲特的投资简单的法门例子,有多简单呢,不需要三高。而三高指的是不需要高等数学,不需要高学历,不需要高智商。其内在的原因是什么呢。高等数学是数学家的,高学历是社会管理者需要的,高智商是天才的。投资学主要明白一套简单的运作系统就可以了。这个例子主要是让人明白数据的简单比复杂优。投资如何简单有效,请读者自行了解。因为本人也是最近接触投资方面的知识,也不敢断言。

  现在,重要的是预见未来。未来总是比过去具有更高的价值,谁掌握了未来,谁就掌握了这个世界。而这只看不见的手就叫做“信息”。从美国的科幻大片中,各种高科技显现,无疑是未来的先锋者。当然事件发生也不是一蹴而就,而是经过一连串的信息发生结合的连锁反应。大数据即是人类社会的行为统计学,同时还是一门可以概括宇宙运行的科学,它致力于统计和归类每一条信息,只要你能针对它设计一套适用于自己的系统,灵活实用地收集和利用数据,把他转化为自己的知识和智慧,乃至常识,你就开启了属于自己的新时代。

  掌握大数据的具体步骤本书也有介绍:正视现实——规避风险——越过障碍——避开死角——解决问题。可是每个人每个企业每个国家的现在当处的阶段都不一样,这样笼统的建议跟励志书毫无差别。

  总之本书让我联想到了对意识的五大分类:数据,信息,知识,智慧,常识。其所讨论的数据应该就是前两种。同时建议大家去听一下《冬吴相对论》有一期节目叫指标化生存,讲的就是未来数据化生存的异化。最后个人数据和信息的安全让我担心,本书虽有涉及,但只是蜻蜓点水,参考价值不大。我只是个普通人,但普通人也有自己应该不为人知的隐私和数据的权利,这是常识。

  一万个如果数据全共享,世界信息大同就另当别论吧。

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