【正文】 品，無一不體現(xiàn)云計算的核心理念。筆者在這說明信息和數(shù)據(jù)，只是試圖首先說明信息、數(shù)據(jù)的關(guān)系和不同，也試圖說明，為什么信息時代轉(zhuǎn)變?yōu)榱舜髷?shù)據(jù)時代？大數(shù)據(jù)時代帶給了我們什么？信息和數(shù)據(jù)的定義。信息時代依賴于數(shù)據(jù)的爆發(fā)，只是當數(shù)據(jù)爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數(shù)據(jù)時代應運而生。結(jié)構(gòu)。客戶數(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，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。相反，在大數(shù)據(jù)時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關(guān)系，而應該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系，這會給我們提供非常新穎且有價值的觀點。通過找出一個關(guān)聯(lián)物并監(jiān)控它，我們就能預測未來隨著網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展成熟，傳統(tǒng)行業(yè)不斷感受到來自大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(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)對各行各業(yè)的發(fā)展的影響尤為顯著。大數(shù)據(jù)并不是指數(shù)據(jù)本身，而是一種思維方式。所以傳統(tǒng)行業(yè)能夠運用大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)造更大的商業(yè)價值的前提是實現(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）。對于大數(shù)據(jù)（Big Data）的應用，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。然而，除了一開始會與我們的直覺相矛盾之外，接受數(shù)據(jù)的不精確和不完美，我們反而能夠更好地進行預測，也能夠更好地理解這個世界。我看推薦說這是?迄今為止最好的一本大數(shù)據(jù)專著?。人類早就知道處理全量數(shù)據(jù)的好處，而之所以要進行抽樣分析，原因不外乎兩點：一是處理能力跟不上，二是數(shù)據(jù)收集能力跟不上。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)。在使用抽樣數(shù)據(jù)的時候，我們就知道要容忍一定的誤差。計算機從未提供過明確的因果關(guān)系給人類。認為這就是利用了相關(guān)性而不是因果性。如第51頁，對于拼寫檢查的算法的優(yōu)化?？紦?jù)者請不要告訴他做過什么咨詢案例，這離真正體會數(shù)據(jù)的折磨還很遠。棋手們笑了：我們只有一半的人能贏啊。此外，為了作為談資、為了在寫大數(shù)據(jù)PPT時有所依據(jù)，大家也得看看這本書。傳統(tǒng)的市場與公司圍繞價格這個信息進行決策，不同的是市場進行的是分散決策，公司進行的是集中決策，圍繞價格，市場中不同個體之間，市場與公司之間，公司內(nèi)部完成一筆又一筆交易，人類的合作從而達成，人類依靠交易活動得到的物質(zhì)資本支持人類繼續(xù)下一輪的生產(chǎn)活動，交易活動和心靈求索活動。但海量數(shù)據(jù)向資本市場的涌入，價格的信息作用被大數(shù)據(jù)替代，人們在各種類的交易中關(guān)注的不僅僅是價格，海量數(shù)據(jù)經(jīng)過專門的處理成為一種資本，不同產(chǎn)品與服務的種類在數(shù)據(jù)資本時代是明晰和容易比較的，因此所有類型的市場理應得到重塑，從能源市場到運輸物流市場，從勞動力市場到醫(yī)療保健市場。部分公司已經(jīng)預見了海量數(shù)據(jù)時代的大變革，并主動迎接變革，從目前來看他們主要采取兩種方式，一是實現(xiàn)決策自動化，以日本壽險巨頭富國生命保險為例，他們宣布將使用IBM開發(fā)的一款機器學習系統(tǒng)——沃森來評估保險理賠，從而理賠部裁員1/3。公司的發(fā)展卻不容樂觀，隨著算法的提升，決策層會一層一層的減少，效率會大幅度提升，公司的重要性也就會下降。但人類與數(shù)據(jù)不同，我們有的是內(nèi)心求索活動，及自己思考的能力，我們知道自己想要做的是什么，人類是隨著時代進步不斷學習和改變的，只要我們愿意，人類的未來就是知識和充滿見解的，我們所要做的是通過不斷地運用數(shù)據(jù)使我們的未來更加社會化人性化，而不是讓數(shù)據(jù)支配我們的生活，使它變得冰冷又機械。但由于實際情況中的計算能力與時效性等客觀條件的限制，很多時候還不能實現(xiàn)“真正”的大數(shù)據(jù)分析。需要注意的是，雖然在這里并沒有得到因果關(guān)系，但并不是說無法推理得出；恰恰相反，當?shù)弥讼嚓P(guān)關(guān)系后，更容易得到相對合理的因果關(guān)系。抓住機會，積極改變才能乘風破浪！?！痹诖髷?shù)據(jù)的支持下，直接通過數(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，也就是說準確率很高。相信大家一定聽說過一種說法：“在大數(shù)據(jù)中，因果關(guān)系將不復存在。在面臨數(shù)據(jù)資本時代，作為一個不想被替代的人類本身，我認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該是具有創(chuàng)造力且非機械化的。最終，人的作用只是協(xié)調(diào)市場機制，在我看來這是雖然高效但有些悲觀的。市場順應數(shù)據(jù)資本時代是自然的、規(guī)律的，而公司應自己選擇戰(zhàn)略進行驚險的生存實驗，從而使自己能在大數(shù)據(jù)時代生存下來。市場與公司在數(shù)據(jù)資本時代的變革市場在數(shù)據(jù)資本時代顯得更加具有優(yōu)勢，因為信息創(chuàng)造市場，市場的基本原則是分散決策，海量數(shù)據(jù)已經(jīng)為整個市場帶來了效率的提高。與市場不同的是，公司的原則是集中決策，在過去的經(jīng)驗中，公司內(nèi)部的信息被層層上傳由董事會做出決策，其決策層層下傳，層層執(zhí)行。這些內(nèi)容，我相信買一版也就夠了。而既然我們實際上無法真正分析?全量?數(shù)據(jù)，那CEO們還是會有很大的決策空間，哪怕很多決策實際上?不科學?。第183頁說道：?...執(zhí)行官們信任自己的直覺，所以由著它做決定。這確實是個很有啟發(fā)性的例子，可以去做更深入的分析和研究，但是.....僅僅4個例子，夠得出很有力的結(jié)論嗎？4個算法，作者沒注意到這是一個非常小的樣本嗎？不能因為這是4個用了大數(shù)據(jù)的采樣，就認為這是一個支持大數(shù)據(jù)的有力結(jié)論了吧。谷歌存儲的用戶上網(wǎng)信息肯定遠遠不止一個搜索關(guān)鍵字，分析師為何不開足馬力把?全量?數(shù)據(jù)、各個指標都分析一遍呢？比如用戶上網(wǎng)地點？上網(wǎng)時間？上網(wǎng)頻率？上網(wǎng)語言？瀏覽器版本？客戶端操作系統(tǒng)？etc...為何會像導彈一樣精確地將機器資源投放到了關(guān)鍵字上呢？總之，對于這些原則，作者為了顯出新意，說得過于絕對。一直有相當多的應用，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。人類從未奢望過我們通過數(shù)據(jù)分析取得的多數(shù)結(jié)論是精確的。有時指?我們需要的所有數(shù)據(jù)?，有時指?我們能收集到的所有數(shù)據(jù)?。但是即便如此，抽樣所要針對的很多應用場景是不太可能收集全量數(shù)據(jù)的情況。一、主要觀點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?的三個原則。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創(chuàng)造力、直覺和天賦?？墒?，對于事物發(fā)展的預測，有時，影響因素成千上萬，解釋的理