【正文】 》，當(dāng)我看到這里的時(shí)候，”哎喲，我居然看過這部電影，想想心里還是有點(diǎn)小激動(dòng)“，有興趣的可以去看下，大概就是講警察通過預(yù)測(cè)來提前抓捕犯人，不過不是通過大數(shù)據(jù)，是通過超人類的方式。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時(shí)的，而更好的方法和答案還在不久的未來。說實(shí)話，看這本書根本看不進(jìn)去，不曉得是因?yàn)榉g的原因還是什么，只能說標(biāo)題吸引人，內(nèi)容很空泛，沒有什么的可讀性。在一個(gè)日益互聯(lián)的世界，對(duì)數(shù)據(jù)勤于收集和有見地的分析使得公司可以前所未有地了解它們的消費(fèi)者。今天的營(yíng)銷需要基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)洞察每個(gè)消費(fèi)者偏好制定差異化定位。領(lǐng)先公司已經(jīng)開始思考如何準(zhǔn)備向這個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)代過渡，即如何從以技術(shù)為主導(dǎo)的方法轉(zhuǎn)為客戶導(dǎo)向戰(zhàn)略，使用數(shù)據(jù)帶來業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)毋庸置疑地將成為企業(yè)的關(guān)鍵戰(zhàn)略資產(chǎn)，處理、分析與整合數(shù)據(jù)，是企業(yè)進(jìn)行市場(chǎng)選擇、產(chǎn)品設(shè)計(jì)與定價(jià)、市場(chǎng)營(yíng)銷，乃至內(nèi)部管理流程的指導(dǎo)因素，對(duì)運(yùn)營(yíng)模式將帶來革命性改變。IBM剛開始建公司的時(shí)候，就是因?yàn)槊绹?guó)的人口普查，要積累大量的數(shù)據(jù)，那時(shí)的人口普查跟現(xiàn)在還不一樣，需要有機(jī)器各方面的東西，還是要很長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的，今天完全不一樣，就是因?yàn)橐ト?shù)據(jù)，但是我們今天在講到大數(shù)據(jù)的時(shí)候，不光從技術(shù)層面來講這個(gè)問題，更重要的是從商業(yè)模式講。一個(gè)非常重要的概念，大數(shù)據(jù)應(yīng)該把全世界的數(shù)據(jù)，在統(tǒng)一的平臺(tái)上相互共享，()這才會(huì)是真正體現(xiàn)整個(gè)人類的物理空間所發(fā)生的所有事情。如果全程控制，全程監(jiān)護(hù)，為什么需要一年一次的體檢，而不是時(shí)時(shí)刻刻的體檢？每天運(yùn)動(dòng)量，吃了什么東西，包括像海爾智慧的冰箱里收集所有的信息，都可以知道一個(gè)人到底生活狀況怎么樣，不是一年一次的體檢，而是全程的，包括周邊的人，什么樣的數(shù)據(jù)正在傳播，包括DNA，家族的東西。第三個(gè)行業(yè)是教育行業(yè)，今天的大學(xué)要好好想一想自己將來的經(jīng)營(yíng)模式是什么，將來每個(gè)人的學(xué)習(xí)，并不是出生在哪一個(gè)農(nóng)村，因?yàn)橛惺裁礃拥膸熧Y情況，沒有得到很好的教育，所以這一生沒有機(jī)會(huì)，不是這樣了，網(wǎng)上都有信息，每個(gè)人只要勤奮，都可以用手機(jī)或者什么進(jìn)行學(xué)習(xí)，自己在不斷成長(zhǎng)，而且平臺(tái)上有大量的數(shù)據(jù)沉淀，這個(gè)人知識(shí)掌握的程度，或者在哪一方面有什么專攻，王總講到了大數(shù)據(jù)分析師，學(xué)習(xí)過程當(dāng)中，這些人對(duì)數(shù)據(jù)是非常敏感的，對(duì)數(shù)據(jù)模式或者建模過程非常敏感，這些人才是做某些事情的時(shí)候可以連起來，讓他幫助我們一塊做。是指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。不單被利用于一個(gè)行業(yè)或者只被掌握于幾家公司。舍恩伯格非常明確的指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，人們需要的是利用所有的數(shù)據(jù)，而不是僅僅的依靠一部分?jǐn)?shù)據(jù)。挑戰(zhàn)的數(shù)十年，乃至數(shù)百年的人對(duì)準(zhǔn)確的要求。作者非常形象的表明了在當(dāng)代數(shù)據(jù)爆炸時(shí)代下，對(duì)龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行傳統(tǒng)的抽樣調(diào)查的結(jié)果已經(jīng)變得不在可信，我們需要的結(jié)果，或許能從全部的數(shù)據(jù)中獲得，并且更為準(zhǔn)確?；蛟S在時(shí)間上，人力物力上花費(fèi)了更多，但是事實(shí)證明這種調(diào)查方法在大數(shù)據(jù)時(shí)代下顯得更為準(zhǔn)確和有效。而且這種方式的確有效的幫助他生命延長(zhǎng)了許多年。所以，大數(shù)據(jù)的分析，總體代替樣本是大勢(shì)所趨。2006年谷歌開始涉足機(jī)器翻譯，現(xiàn)如今收到了一致的好評(píng)，在翻譯的正確性和流暢性上遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他翻譯軟件，他的秘訣就在于谷歌吸收了網(wǎng)絡(luò)上所有的翻譯，他既能從各色各樣的語(yǔ)言網(wǎng)站上尋找對(duì)譯文件，同時(shí)尋找聯(lián)合國(guó)，歐盟等國(guó)際組織的報(bào)告及文件，甚至是其余的速度書籍的語(yǔ)言，面對(duì)如此混亂的輸入源，較其他的翻譯系統(tǒng)而言，谷歌通過多輸入源，擴(kuò)大了自己的翻譯來源，雖然許多的小網(wǎng)站的用語(yǔ)甚至是出現(xiàn)了錯(cuò)誤的，但是在大量的數(shù)據(jù)的支持下，他做的的確比其他的系統(tǒng)要更加的出色。筆者在閱讀中發(fā)現(xiàn)谷歌的例子充分的證明了舍恩伯格的遠(yuǎn)見，在一方面，這是一種退步，從百分之百的精確變成了百分之九十的正確。則也是足夠說明，精確或許真的有時(shí)候并不重要。Hadoop是以開源式的分布系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)，相比巨大的空間，巨大的硬盤，這顯然更便捷，當(dāng)他與VISA合作時(shí)，卻能夠?qū)⑻幚韮赡陜?nèi)730億單交易的時(shí)間，從一個(gè)月縮減為1分鐘，也許Hadoop不適合邏輯的記賬，當(dāng)時(shí)當(dāng)允許少量錯(cuò)誤的時(shí)候，他就是如此的給力。美國(guó)的知名的亞馬遜網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)往往能夠在不知道用戶的任何嗜好的情況下，準(zhǔn)確的（大致）的推算出用戶可能喜歡的，或者有一元購(gòu)買的，并放置在用戶的推薦欄內(nèi)。這也充分的說明了一點(diǎn)，我們并不需要知道他到底真心喜歡什么，我們只是在尋找著和他購(gòu)買物的相關(guān)關(guān)系，便推測(cè)出了他的潛在交易。當(dāng)然錯(cuò)誤是存在的，在上個(gè)觀點(diǎn)中就已經(jīng)提到了，但是在絕大多數(shù)的成功下，少數(shù)的失敗是必須的。神恩伯格告訴我們的，不要太過于的在乎為什么，只需要知道是什么，也許你就能獲得成功。個(gè)人認(rèn)為作者利用非常生動(dòng)的例子說明時(shí)代的悄然改變，同時(shí)也利用不同的方法潛移默化的改變讀者的思維。面對(duì)新時(shí)代的思潮，非逆之者亡，我想，更多應(yīng)該是未知者亡吧。觀念的變化是正確的。讓人放棄數(shù)十年甚至數(shù)百年以來對(duì)正確，對(duì)精確的執(zhí)著是非常困難的。所以，舍恩伯格大膽的提出，大數(shù)據(jù)的分析的核心就是建立在相關(guān)關(guān)系分析法基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)。簡(jiǎn)單來說，亞馬遜并不需要知道你為什么要買這樣多系。亞馬遜在茫茫多的用戶購(gòu)買記錄下，充分利用并推導(dǎo)了用戶可能或者喜歡購(gòu)買的東西。3更好在第三個(gè)觀點(diǎn)上，我非常不認(rèn)同舍恩伯格所說的一句話：知道是什么就夠，沒必要知道為什么.。而作者也明確表示，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并不是需要無(wú)線的空間，他就存在于多個(gè)地點(diǎn)，多個(gè)硬盤中，他們互不干涉，卻相互聯(lián)系，同時(shí)利用這互聯(lián)網(wǎng)連接，同時(shí)更新，同時(shí)的獲取著最新的數(shù)據(jù)。這就是大數(shù)據(jù)時(shí)代要求我們做的：重新審視精確性的優(yōu)劣。當(dāng)然，錯(cuò)誤是不可避免的，但是利大于弊。只有接受不確定性，我們才能打開從未涉足過的世界的窗戶。在筆者看來，在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，隨機(jī)采樣的確是非常好的辦法，他在數(shù)據(jù)爆炸前的數(shù)據(jù)處理變的方便快捷，可當(dāng)在技術(shù)支持的情況下。并且，喬布斯利用這龐大的基因數(shù)據(jù)讓醫(yī)生通過特定的DNA進(jìn)行用藥，為此喬布斯開玩笑：我要么是第一個(gè)通過這種方式戰(zhàn)勝癌癥的人，要么就是最后一個(gè)因?yàn)檫@種方式死于癌癥的人?，F(xiàn)如今，數(shù)據(jù)的日益增長(zhǎng)使得該方法的絕對(duì)隨機(jī)性變的包涵風(fēng)險(xiǎn)。接下來筆者按照書中所分章節(jié)進(jìn)行逐一的分析。對(duì)于舍恩伯格的觀點(diǎn)。則是大數(shù)據(jù)時(shí)代所帶來的思維變革。舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》給我們非常詳細(xì)的，系統(tǒng)的，包涵無(wú)數(shù)經(jīng)典范例的介紹了這種時(shí)下發(fā)展勢(shì)頭迅猛，未來前途不可限量的新型概念?！毒V要》明確，推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用，在未來5至10年打造精準(zhǔn)治理、多方協(xié)作的社會(huì)治理新模式，建立運(yùn)行平穩(wěn)、安全高效的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行新機(jī)制，構(gòu)建以人為本、惠及全民的民生服務(wù)新體系，開啟大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)新格局，培育高端智能、新興繁榮的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新生態(tài)。我們?cè)贗BM做的實(shí)驗(yàn)，不一定有很多人知道，沃森這個(gè)機(jī)器人，幾年前下象棋，說起來已經(jīng)二十年了，下象棋打敗國(guó)際象棋大師，所有這些東西我們已經(jīng)做過了，前幾年是美國(guó)智力競(jìng)賽的冠軍，今天人類的技術(shù)發(fā)展到什么樣的程度？有大量的數(shù)據(jù)，醫(yī)生是超級(jí)醫(yī)生，已經(jīng)通過了西醫(yī)的證書，可以行醫(yī)，中醫(yī)未嘗不可，醫(yī)療行業(yè)可能就有變化，都會(huì)變化。醫(yī)療行業(yè)，我認(rèn)為將來走下去，很可能就顛覆了。制造業(yè)，阿里巴巴講到了電商這方面，他知道了很多數(shù)據(jù)，其實(shí)我們已經(jīng)看到小米之類的，從C2B，我跟馬云八年前講了C2B，他當(dāng)時(shí)說C2B是什么，他還沒做小B2C，連商城還沒做。技術(shù)層面，講了概念之后就知道大數(shù)據(jù)需要有一個(gè)平臺(tái)，需要有一個(gè)數(shù)據(jù)的抓取，它有傳輸，分析、建模、優(yōu)化等等，最后產(chǎn)生你的認(rèn)知，這些東西都是在大數(shù)據(jù)這個(gè)平臺(tái)上所必須具備的一些特性。大數(shù)據(jù)是IBM整個(gè)公司的戰(zhàn)略。2014中國(guó)綠公司年會(huì)“改變的年代：現(xiàn)實(shí)與遠(yuǎn)見”于20日至22日在廣西南寧舉行。大數(shù)據(jù)變革讀后感（二）隨著中國(guó)公司和消費(fèi)者的成熟，我們相信這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的營(yíng)銷和銷售方法將變得越來越意義重大。在這個(gè)產(chǎn)品差異化已經(jīng)不再是一個(gè)可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的世界，了解消費(fèi)者是必要的。 大數(shù)據(jù)變革讀后感 大數(shù)據(jù)變革讀后感（一）如同核技術(shù)一樣，用的話，造福地球，濫用，給個(gè)金剛石地球你，照樣爆。最后，附上兩段結(jié)語(yǔ)，一段是書中的一段話，另一段是我自己瞎編的?！械纳壽E都只是受因果關(guān)系的控制了。畢竟，如果凡事皆有因果的話，那么我們就沒有決定任何事的自由了。如果精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)成為現(xiàn)實(shí)的話，我們也就失去了自由意志，失去了自由選擇的權(quán)利。這是大數(shù)據(jù)帶來最核心的東西，動(dòng)心的理由無(wú)須贅述，計(jì)算機(jī)會(huì)告訴你什么時(shí)候買什么雙色球可以中頭獎(jiǎng)，想想心里是不是有一點(diǎn)小激動(dòng)咧。所以作者稱之為revolution。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們不必知道現(xiàn)象背后的原因，我們只要讓數(shù)據(jù)自己發(fā)聲。在附上一些事例的時(shí)候，用作者提供的”本質(zhì)“去看待時(shí)，很容易理解，確實(shí)是這么回事。書中另一個(gè)吸引我的地方就是，有很多觀點(diǎn)的論述，會(huì)從哲學(xué)的高度論述。書的中間部分有一節(jié)講到數(shù)據(jù)化和數(shù)字化的區(qū)別。從頭說起吧，首先，書提出一個(gè)顛覆我以前認(rèn)知的命題”并非原子而是信息才是一切的本源“，將世界看做信息，看做可以理解的數(shù)據(jù)的海洋，為我們提供了一個(gè)從未有過的審視下是的視角。此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識(shí)和基本概念，比如說什么叫數(shù)據(jù)？什么叫大數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，數(shù)字化與數(shù)據(jù)化有什么不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。正如舍恩伯格在結(jié)語(yǔ)中所道：”大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用依然無(wú)法被完全替代。在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問題日趨凸顯，數(shù)據(jù)獨(dú)裁與隱私保護(hù)成為一對(duì)矛盾。舍恩伯格認(rèn)為數(shù)據(jù)化就是一切皆可”量化“，大數(shù)據(jù)的定量分析有力地回答”是什么“