【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 本上是一頭霧水，雖則有了解關(guān)注過(guò)現(xiàn)在也比較火熱的BI，覺(jué)得也差不多，可能就是更多的數(shù)據(jù)，更細(xì)致的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?？催^(guò)此書(shū)后，感覺(jué)到之前的想法，只能算是中了一小半吧巨量的數(shù)據(jù)，而另一前：著眼于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，而非數(shù)據(jù)精確性，或許才是大數(shù)據(jù)與現(xiàn)時(shí)BI最大的不同，不僅僅是方法，更多的時(shí)思想方法。不過(guò)坦白講，到底是數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性重佳，還是數(shù)據(jù)的精確性更好，還真的需要時(shí)間來(lái)檢驗(yàn)一下，至少?gòu)默F(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析方法來(lái)論，更多的傾向于數(shù)據(jù)的精確性。看完此書(shū)，我心中的一些問(wèn)題：？查了查百度百科，是這樣定義的：大數(shù)據(jù)（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume、Velocity、Variety、Veracity這個(gè)好像是IBM的定義吧。以個(gè)人的觀點(diǎn)來(lái)看：數(shù)據(jù)海量，存儲(chǔ)海量都是大數(shù)據(jù)的基本原型吧。？誠(chéng)然，大數(shù)據(jù)的前提是海量的數(shù)據(jù)，只有擁有巨量的數(shù)據(jù)資源，方能從中查找出數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，才可以讓通過(guò)專業(yè)化的處理，讓其為企業(yè)產(chǎn)生價(jià)值。針對(duì)電信運(yùn)營(yíng)，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用這樣海量用戶的數(shù)據(jù)的大企業(yè)，也是在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的道路上擁有得天獨(dú)厚的條件，但是針對(duì)中小企業(yè)呢？銷(xiāo)售訂單數(shù)據(jù)？若非百年老店，估計(jì)數(shù)據(jù)也是少得可憐，5，能用的可能只有消費(fèi)者數(shù)據(jù)了吧。貌似大多數(shù)廠商，用來(lái)舉例的也就是消費(fèi)都購(gòu)買(mǎi)行為分析為最多。同樣，在公共事業(yè)類的政府機(jī)構(gòu)，大數(shù)據(jù)的作用也許也能很好的發(fā)揮。反而感覺(jué)在大多數(shù)中小型企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)，似乎有點(diǎn)大題小作。書(shū)中說(shuō)：大數(shù)據(jù)是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。誠(chéng)然，數(shù)據(jù)是一個(gè)企業(yè)的核心無(wú)形資源（利用得好的話），但是否所有的數(shù)據(jù)，或都換則方式說(shuō)：所有的企業(yè)都以大數(shù)據(jù)為競(jìng)爭(zhēng)力，是否真的合適么？是否在中小企業(yè)中，會(huì)顯示得小題大做呢？當(dāng)一波又一波的IT技術(shù)熱潮源源不斷地向我們鋪面而來(lái)的時(shí)候，你甚至都沒(méi)有做好準(zhǔn)備，你都要開(kāi)始迎接它所給你帶來(lái)的影響了。經(jīng)過(guò)物聯(lián)網(wǎng)，云計(jì)算的推波助瀾下，大數(shù)據(jù)開(kāi)始登場(chǎng)了。但它到底給我們帶來(lái)了什么呢？1）預(yù)測(cè)未來(lái)書(shū)中以Google成功預(yù)測(cè)了未來(lái)可能發(fā)生流感的案例來(lái)開(kāi)篇，表明通過(guò)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以為我們的生活起一個(gè)保駕護(hù)航的指向標(biāo)。實(shí)質(zhì)很簡(jiǎn)單，技術(shù)改變世界。2）變革商業(yè)大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的商機(jī)，同時(shí)會(huì)衍生出一系列與大數(shù)據(jù)相關(guān)的商業(yè)機(jī)遇與商業(yè)模式，數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值會(huì)源源不斷地發(fā)揮作用可以容易想到的是未來(lái)有專門(mén)的數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)生成的一條數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生。影響最大的，當(dāng)然是IT公司3）變革思維書(shū)中所說(shuō)：因?yàn)橛泻Ａ康臄?shù)據(jù)作基礎(chǔ)，未來(lái)，我們可能更關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)，而非精細(xì)度。對(duì)這條，本人還是持保留意見(jiàn)的。大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感（二）如今說(shuō)起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說(shuō)就OUT了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝€沒(méi)有認(rèn)真讀過(guò)這方面的經(jīng)典著作——舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。維克托邁爾——舍恩伯格何許人也？他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級(jí)企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔(dān)任多國(guó)政府高層的智囊。這位被譽(yù)為：大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)言家“的牛津教授真牛！那么，這位大師說(shuō)的都是金科玉律嗎？并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，如果能做足功課又具備相應(yīng)的理論功底，就能與之進(jìn)行一場(chǎng)思想上的對(duì)話。舍恩伯格分三部分來(lái)討論大數(shù)據(jù)，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分”大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn)：一、更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)；二、更雜：不是精確性，而是混雜性；三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。對(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。一方面是對(duì)全體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在技術(shù)和設(shè)備上有相當(dāng)高的難度。另一方面是不是都有此必要，對(duì)于簡(jiǎn)單事實(shí)進(jìn)行判斷的數(shù)據(jù)分析難道也要采集全體數(shù)據(jù)嗎？我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過(guò)。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數(shù)據(jù)分析的專家，他認(rèn)為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來(lái)進(jìn)行分析，并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說(shuō)的相關(guān)關(guān)系，我理解他說(shuō)的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍，即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù)，還包括目標(biāo)以外的所有數(shù)據(jù)。我認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機(jī)抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。我同意舍恩伯格的第二觀點(diǎn)，我認(rèn)為這是對(duì)他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充，這也是對(duì)精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的一種反思?！贝髷?shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效?！案哂泻暧^視野和東方哲學(xué)思維。對(duì)于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn)，我也不能完全贊同?！辈皇且蚬P(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！安恍枰馈睘槭裁础埃恍枰馈笔鞘裁础?。傳播即數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時(shí)代人們只關(guān)心因果關(guān)系，對(duì)相關(guān)關(guān)系認(rèn)識(shí)不足，大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)關(guān)系舉足輕重，如何強(qiáng)調(diào)都不為過(guò)，但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來(lái)？為何而用？如果我們完全忽略因果關(guān)系，不知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的前因后果，也就消解了大數(shù)據(jù)的人文價(jià)值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀點(diǎn)往往語(yǔ)出驚人，對(duì)舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。世間萬(wàn)物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡(jiǎn)單，舍恩伯格也是這種二元對(duì)立的幼稚思維嗎？其實(shí)不然，()讀者在閱讀時(shí)一定要看清楚他是在什么語(yǔ)境下說(shuō)的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說(shuō)舍恩伯格在提出”不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！斑@一論斷時(shí)，他在書(shū)中還說(shuō)道：”在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時(shí)，我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系，找出背后的‘為什么’?！癧i]由此可見(jiàn)，他說(shuō)的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語(yǔ)境下的，是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項(xiàng)。大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。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“這一問(wèn)題，但仍然無(wú)法完全回答”為什么“。因此，我認(rèn)為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數(shù)據(jù)創(chuàng)新可以創(chuàng)造價(jià)值，這是毫無(wú)疑問(wèn)的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒(méi)有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問(wèn)題。在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問(wèn)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。如何擺脫大數(shù)據(jù)的困境？舍恩伯格在最后一節(jié)”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文凱利的《失控》可以幫助我們解答這個(gè)問(wèn)題？至少可以提供更多的思考維度。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。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(lái)。“謝謝舍恩伯格！讓大數(shù)據(jù)討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案，也不是標(biāo)準(zhǔn)答案，只是參考答案。此外，在閱讀此書(shū)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(shuō)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(lái)就比較好懂了。大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感（三）我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。這個(gè)命題是我讀這本書(shū)最大的感觸。個(gè)人認(rèn)為也是這本書(shū)最核心的思想。從頭說(shuō)起吧，首先，書(shū)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(guò)的審視下是的視角。它是一種可以滲透到所有生活領(lǐng)域的世界觀。這個(gè)命題是在書(shū)的最后一部分中的某一段中描寫(xiě)的。我之所以把它放在最前面來(lái)講，因?yàn)槲矣X(jué)得，這是談數(shù)據(jù)化世界的前提，自然也是談?wù)摯髷?shù)據(jù)的前提啦。書(shū)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。經(jīng)過(guò)我自己腦子的整理，把數(shù)據(jù)化世界這個(gè)命題列為大數(shù)據(jù)思維的第二步。寫(xiě)到這里，我不由得反省下，我是不是有領(lǐng)悟到書(shū)的精髓所在（我認(rèn)為的精髓），就是第一句話。因?yàn)榛仡櫸艺麄€(gè)思路，還是按照舊模式的因果關(guān)系思考模式思考問(wèn)題。書(shū)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。雖然，自己肚子沒(méi)多少墨水，但是讀這些描述的時(shí)候，就會(huì)發(fā)現(xiàn)自己會(huì)更好的理解作者提出的命題。比如書(shū)中有一段文字當(dāng)我們說(shuō)人類是通過(guò)因果關(guān)系了解世界時(shí)，我們指的是我們?cè)倮斫夂徒忉屖澜绺鞣N現(xiàn)象時(shí)使用的兩種基本方法：一種是通過(guò)快速、虛幻的因果關(guān)系，還有一種就是通過(guò)緩慢、有條不紊的因果關(guān)系。大數(shù)據(jù)會(huì)改變這兩種基本方法在我們認(rèn)識(shí)世界時(shí)所扮演的角色。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。好了，那么大數(shù)據(jù)到底改變了我們什么呢，作者給出3點(diǎn)，大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析信息時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變，這些轉(zhuǎn)變講改變我們理解和組建社會(huì)的方法。第一個(gè)轉(zhuǎn)變就是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，