【正文】 品，無(wú)一不體現(xiàn)云計(jì)算的核心理念。筆者在這說(shuō)明信息和數(shù)據(jù)，只是試圖首先說(shuō)明信息、數(shù)據(jù)的關(guān)系和不同，也試圖說(shuō)明，為什么信息時(shí)代轉(zhuǎn)變?yōu)榱舜髷?shù)據(jù)時(shí)代？大數(shù)據(jù)時(shí)代帶給了我們什么？信息和數(shù)據(jù)的定義。信息時(shí)代依賴于數(shù)據(jù)的爆發(fā)，只是當(dāng)數(shù)據(jù)爆發(fā)到無(wú)法駕馭的狀態(tài)，大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)運(yùn)而生。結(jié)構(gòu)?？蛻魯?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(zhǎng)，海量機(jī)遇和挑戰(zhàn)也隨之而來(lái)，適應(yīng)變革，適者生存。這就顛覆了千百年來(lái)人類的思維慣例，對(duì)人類的認(rèn)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(shí)代，我們無(wú)須再緊盯事物之間的因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系，這會(huì)給我們提供非常新穎且有價(jià)值的觀點(diǎn)。通過(guò)找出一個(gè)關(guān)聯(lián)物并監(jiān)控它，我們就能預(yù)測(cè)未來(lái)隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展成熟，傳統(tǒng)行業(yè)不斷感受到來(lái)自大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(duì)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(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值的前提是實(shí)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(duì)于大數(shù)據(jù)（Big Data）的應(yīng)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(kāi)始會(huì)與我們的直覺(jué)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(jìn)行預(yù)測(cè)，也能夠更好地理解這個(gè)世界。我看推薦說(shuō)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(jìn)行抽樣分析，原因不外乎兩點(diǎn)：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(shí)候，我們就知道要容忍一定的誤差。計(jì)算機(jī)從未提供過(guò)明確的因果關(guān)系給人類。認(rèn)為這就是利用了相關(guān)性而不是因果性。如第51頁(yè)，對(duì)于拼寫(xiě)檢查的算法的優(yōu)化?？紦?jù)者請(qǐng)不要告訴他做過(guò)什么咨詢案例，這離真正體會(huì)數(shù)據(jù)的折磨還很遠(yuǎn)。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(xiě)大數(shù)據(jù)PPT時(shí)有所依據(jù)，大家也得看看這本書(shū)。傳統(tǒng)的市場(chǎng)與公司圍繞價(jià)格這個(gè)信息進(jìn)行決策，不同的是市場(chǎng)進(jìn)行的是分散決策，公司進(jìn)行的是集中決策，圍繞價(jià)格，市場(chǎng)中不同個(gè)體之間，市場(chǎng)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(dá)成，人類依靠交易活動(dòng)得到的物質(zhì)資本支持人類繼續(xù)下一輪的生產(chǎn)活動(dòng)，交易活動(dòng)和心靈求索活動(dòng)。但海量數(shù)據(jù)向資本市場(chǎng)的涌入，價(jià)格的信息作用被大數(shù)據(jù)替代，人們?cè)诟鞣N類的交易中關(guān)注的不僅僅是價(jià)格，海量數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)專門(mén)的處理成為一種資本，不同產(chǎn)品與服務(wù)的種類在數(shù)據(jù)資本時(shí)代是明晰和容易比較的，因此所有類型的市場(chǎng)理應(yīng)得到重塑，從能源市場(chǎng)到運(yùn)輸物流市場(chǎng)，從勞動(dòng)力市場(chǎng)到醫(yī)療保健市場(chǎng)。部分公司已經(jīng)預(yù)見(jiàn)了海量數(shù)據(jù)時(shí)代的大變革，并主動(dòng)迎接變革，從目前來(lái)看他們主要采取兩種方式，一是實(shí)現(xiàn)決策自動(dòng)化，以日本壽險(xiǎn)巨頭富國(guó)生命保險(xiǎn)為例，他們宣布將使用IBM開(kāi)發(fā)的一款機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)——沃森來(lái)評(píng)估保險(xiǎn)理賠，從而理賠部裁員1/3。公司的發(fā)展卻不容樂(lè)觀，隨著算法的提升，決策層會(huì)一層一層的減少，效率會(huì)大幅度提升，公司的重要性也就會(huì)下降。但人類與數(shù)據(jù)不同，我們有的是內(nèi)心求索活動(dòng)，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(shí)代進(jìn)步不斷學(xué)習(xí)和改變的，只要我們?cè)敢?，人類的未?lái)就是知識(shí)和充滿見(jiàn)解的，我們所要做的是通過(guò)不斷地運(yùn)用數(shù)據(jù)使我們的未來(lái)更加社會(huì)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(jī)械。但由于實(shí)際情況中的計(jì)算能力與時(shí)效性等客觀條件的限制，很多時(shí)候還不能實(shí)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(méi)有得到因果關(guān)系，但并不是說(shuō)無(wú)法推理得出；恰恰相反，當(dāng)?shù)弥讼嚓P(guān)關(guān)系后，更容易得到相對(duì)合理的因果關(guān)系。抓住機(jī)會(huì)，積極改變才能乘風(fēng)破浪！。”在大數(shù)據(jù)的支持下，直接通過(guò)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(shuō)準(zhǔn)確率很高。相信大家一定聽(tīng)說(shuō)過(guò)一種說(shuō)法：“在大數(shù)據(jù)中，因果關(guān)系將不復(fù)存在。在面臨數(shù)據(jù)資本時(shí)代，作為一個(gè)不想被替代的人類本身，我認(rèn)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(kāi)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(yīng)該是具有創(chuàng)造力且非機(jī)械化的。最終，人的作用只是協(xié)調(diào)市場(chǎng)機(jī)制，在我看來(lái)這是雖然高效但有些悲觀的。市場(chǎng)順應(yīng)數(shù)據(jù)資本時(shí)代是自然的、規(guī)律的，而公司應(yīng)自己選擇戰(zhàn)略進(jìn)行驚險(xiǎn)的生存實(shí)驗(yàn)，從而使自己能在大數(shù)據(jù)時(shí)代生存下來(lái)。市場(chǎng)與公司在數(shù)據(jù)資本時(shí)代的變革市場(chǎng)在數(shù)據(jù)資本時(shí)代顯得更加具有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樾畔?chuàng)造市場(chǎng)，市場(chǎng)的基本原則是分散決策，海量數(shù)據(jù)已經(jīng)為整個(gè)市場(chǎng)帶來(lái)了效率的提高。與市場(chǎng)不同的是，公司的原則是集中決策，在過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中，公司內(nèi)部的信息被層層上傳由董事會(huì)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(mǎi)一版也就夠了。而既然我們實(shí)際上無(wú)法真正分析?全量?數(shù)據(jù)，那CEO們還是會(huì)有很大的決策空間，哪怕很多決策實(shí)際上?不科學(xué)?。第183頁(yè)說(shuō)道：?...執(zhí)行官們信任自己的直覺(jué)，所以由著它做決定。這確實(shí)是個(gè)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(gè)例子，夠得出很有力的結(jié)論嗎？4個(gè)算法，作者沒(méi)注意到這是一個(gè)非常小的樣本嗎？不能因?yàn)檫@是4個(gè)用了大數(shù)據(jù)的采樣，就認(rèn)為這是一個(gè)支持大數(shù)據(jù)的有力結(jié)論了吧。谷歌存儲(chǔ)的用戶上網(wǎng)信息肯定遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止一個(gè)搜索關(guān)鍵字，分析師為何不開(kāi)足馬力把?全量?數(shù)據(jù)、各個(gè)指標(biāo)都分析一遍呢？比如用戶上網(wǎng)地點(diǎn)？上網(wǎng)時(shí)間？上網(wǎng)頻率？上網(wǎng)語(yǔ)言？瀏覽器版本？客戶端操作系統(tǒng)？etc...為何會(huì)像導(dǎo)彈一樣精確地將機(jī)器資源投放到了關(guān)鍵字上呢？總之，對(duì)于這些原則，作者為了顯出新意，說(shuō)得過(guò)于絕對(duì)。一直有相當(dāng)多的應(yīng)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(guò)我們通過(guò)數(shù)據(jù)分析取得的多數(shù)結(jié)論是精確的。有時(shí)指?我們需要的所有數(shù)據(jù)?，有時(shí)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(duì)的很多應(yīng)用場(chǎng)景是不太可能收集全量數(shù)據(jù)的情況。一、主要觀點(diǎn)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(gè)原則。人類獨(dú)有的弱點(diǎn)、錯(cuò)覺(jué)、錯(cuò)誤都是十分必要的，因?yàn)檫@些特性的另一頭牽著的是人類的創(chuàng)造力、直覺(jué)和天賦?？墒牵瑢?duì)于事物發(fā)展的預(yù)測(cè)，有時(shí)，影響因素成千上萬(wàn)，解釋的理