大数据时代-生活工作思维大变革

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1、大数据时代•生活工作思维大变革【最新资料,Word版,可自由编辑!]大数据时代:生活.工作与思维的大变革内容简介《大数据时代》是国外大数据硏究的先河之作,本书作者维克托•迈尔•舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”,拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网硏究重镇任教的经历,早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性硏究。维克托•迈尔•舍恩伯格在书中前瞻性地指出,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数据时代的思

2、维变革、商业变革和管理变革。维克托最具洞见之处在于,他明确指出,大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例,对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。本书认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter.VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。

3、目录弓I言正在发生的生活、工作与思维的大变革第一部分大数据时代的思维变革01更多:不是随机样本.而是所有数据02更杂:不是精确性/而是混杂性03更好:不是因果关系,而是相关关系第二部分大数据时代的商业变革04数据化:一切皆可”量化〃05价值:〃取之不尽,用之不竭〃的数据创新06角色定位:数据、技术与思维的三足鼎立第三部分大数据时代的管理变革07风险:让数据主宰一切的隐忧08掌控:自由与责任并举的数据管理结语已经发生的未来第一部分大数据时代的思维变革01更多不是随机样本■而是所有数据让数据“发声”〃大数据”全在于发现和理解信息

4、内容及信息与信息之间的关系,然而直到最近,我们对此似乎还是难以把握。IBM的资深〃大数据〃专家杰夫•乔纳斯(JeffJonas)提岀要让数据"说话〃。从某种层面上来说,这听起来很平常。人们使用数据已经有相当长一段时间了,无论是日常进行的大量非正式观察,还是过去几个世纪里在专业层面上用高级算法进行的量化研究,都与数据有关。在数字化时代”数据处理变得更加容易、更加快速”人们能够在瞬间处理成干上万的数据。但当我们谈论能〃说话〃的数据时,我们指的远远不止这些。实际上,大数据与三个重大的思维转变有关”这三个转变是相互联系和相互作用的。

5、•首先,要分析与某事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量的数据样本。•其次,我们乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性。•最后,我们的思想发生了转变,不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。本章就将介绍第一个转变:利用所有的数据,而不再仅仅依靠一小部分数据。很长一段时间以来,准确分析大量数据对我们而言都是一种挑战。过去”因为记录、储存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,这让我们一度很苦崽为了让分析变得简单,我们会把数据量缩减到最少。这是一种无意识的自省:我们把与数据交流的困难看成是自然的,而没

6、有意识到这只是当时技术条件下的一种人为的限制。如今,技术条件已经有了非常大的提高,虽然人类可以处理的数据依然是有限的,也永远是有限的,但是我们可以处理的数据量已经大大地增加,而且未来会越来越多。在某些方面,我们依然没有完全意识到自己拥有了能够收集和处理更大规模数据的能力。我们还是在信息匮乏的假设下做很多事情,建立很多机构组织。我们假定自己只能收集到少量信息,结果就真的如此了。这是一个自我实现的过程。我们甚至发展了一些使用尽可能少的信息的技术。别忘了,统计学的一个目的就是用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现。事实上,我们形成

7、了一种习惯,那就是在我们的制度、处理过程和激励机制中尽可能地减少数据的使用。为了理解大数据时代的转变意味着什么,我们需要首先回顾一下过去。小数据时代的随机采样”最少的数据获得最多的信息直到最近,私人企业和个人才拥有了大规模收集和分类数据的能力。在过去,这是只有教会或者政府才能做到的。当然,在很多国家”教会和政府是等同的。有记载的、最早的计数发生在公元前8000年的z当时苏美尔的商人用黏土珠来记录岀售的商品。大规模的计数则是政府的事情。数干年来,政府都试图通过收集信息来管理国民。以人口普查为例。据说古代埃及曾进行过人口普查,《

8、旧约》和《新约》中对此都有所提及。那次由奥古斯都凯撒主导实施的人口普查,提岀了〃每个人都必须纳税〃,这使得约瑟夫和玛丽搬到了耶稣的出生地伯利恒。1086年的《末日审判书》(TheDoomsdayBook)对当时英国的人口、土地和财产做了一个前所未有的全面记载。皇家委员穿越整个国家对每个人、

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