大数据时代 生活 工作与思维的大变革pdf

大数据时代 生活 工作与思维的大变革 作者：维克托·迈尔-舍恩伯格（ViktorMayer-Schönberger），肯尼思·库克耶（KennethCukier）

大数据时代 生活 工作与思维的大变革 出版社：浙江人民出版社

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》是国外大数据系统研究的先河之作，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研究重镇任教的经历，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研究。

维克托·尔耶·舍恩伯格在本书中前瞻性地指出，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。

《大数据时代》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。

大数据时代 生活 工作与思维的大变革 目录

书名页

推荐序一　拥抱“大数据时代”

推荐序二　实实在在大数据

译者序　在路上·晃晃悠悠

引言　一场生活、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，而是全体数据

让数据“发声”

小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息

全数据模式，样本=总体

02 更杂　不是精确性，而是混杂性

允许不精确

大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效

纷繁的数据越多越好

混杂性，不是竭力避免，而是标准途径

新的数据库设计的诞生

03 更好　不是因果关系，而是相关关系

林登与亚马逊推荐系统

关联物，预测的关键

“是什么”，而不是“为什么”

改变，从操作方式开始

大数据，改变人类探索世界的方法

第二部分　大数据时代的商业变革

04 数据化　一切皆可“量化”

莫里的导航图，大数据的最早实践之一

数据，从最不可能的地方提取出来

数据化，不是数字化

量化一切，数据化的核心

当文字变成数据

当方位变成数据

当沟通变成数据

世间万物的数据化

05 价值　“取之不尽，用之不竭”的数据创新

ReCaptcha与数据再利用

数据的“潜在价值”

数据创新1：数据的再利用

数据创新2：重组数据

数据创新3：可扩展数据

数据创新4：数据的折旧值

数据创新5：数据废气

数据创新6：开放数据

给数据估值

06 角色定位　数据、技术与思维的三足鼎立

Decide.com与商品价格预测

大数据价值链的3大构成

全新的数据中间商

专家的消亡与数据科学家的崛起

大数据，决定企业竞争力

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

无处不在的“第三只眼”

我们的隐私被二次利用了

预测与惩罚，不是因为“所做”，而是因为“将做”

数据独裁

挣脱大数据的困境

08 掌控　责任与自由并举的信息管理

一场管理规范的变革

管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任

管理变革2：个人动因VS预测分析

管理变革3：击碎黑盒子，大数据算法师的崛起

管理变革4：反数据垄断大亨

结语　正在发生的未来

参考文献

大数据时代 生活 工作与思维的大变革 精彩文摘

“大数据”全在于发现和理解信息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（Jeff Jonas）提出要让数据“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千上万的数据。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。

●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，这让我们一度很苦恼。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。

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，当时苏美尔的商人用黏土珠来记录出售的商品。大规模的计数则是政府的事情。数千年来，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，《旧约》和《新约》中对此都有所提及。那次由奥古斯都恺撒主导实施的人口普查，提出了“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》（The Doomsday Book）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、每件事都做了记载，后来这本书用《圣经》中的《末日审判书》命名，因为每个人的生活都被赤裸裸地记载下来的过程就像接受“最后的审判”一样。

然而，人口普查是一项耗资且费时的事情。国王威廉一世（King William I）在他发起的《末日审判书》完成之前就去世了。但是，除非放弃收集信息，否则在当时没有其他办法。尽管如此，当时收集的信息也只是一个大概情况，实施人口普查的人也知道他们不可能准确记录下每个人的信息。实际上，“人口普查”这个词来源于拉丁语的“censere”，意思就是推测、估算。