《大数据时代》读书笔记

最 早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的 挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日， 却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

进入大数据时代，首要的就是思维变革：

1. 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
2. 要乐于接受数据的纷繁复杂，而不是追求精确性
3. 要关注事物的相关关系，不在探求难以捉摸的因果关系

运用大数据，要坚信一切皆可“量化”，无论是前人的经验还是实时的监测数据，都可以将其“数据化”，即使是看起来不可能的地方，也要想办法获取数据。不同于将信号变成0或1的数字化，“数据化”需要把现象转变为可以制表分析的量化形式。

坚信一切皆可“量化”，然后量化一切。

有了数据，就有了原料，书中提了这样几点利用数据的创新做法：

• 数据再利用——分析过的数据可以再以不同的方式再次分析，数据的价值不会随着它的使用而减少，而是可以不断地被处理
• 重组数据——多个数据集的总和要比单个数据集更有价值
• 可扩展数据——或者说是采集一次使用多次已达到多个目标
• 数据折旧——随着时间推移大多数数据会失去一部分基本用途，数据的时效性需要考虑，但旧的数据的潜在价值依然强大，只是可能缺少适当的分析方法
• 数据废气——“不合标准”、“不正确”、“有缺陷”的数据也是非常有用的
• 开放数据——大部分的数据价值都是潜在的，只有开放允许私营部门和公民个人查看，才有机会发挥数据的价值

根据从数据中获取价值的不同途径可以讲大数据公司分为三种：

1. 基于数据本身的——自身拥有大量数据或者可以收集大量数据
2. 基于技能的——掌握了专业技能或者能够提出创新性用途
3. 基于思维的——挖掘数据新价值的独特想法

这是大数据价值链的主要环节，无论是公司还是个人，都要考虑到它们以及它们会如何发展变化

大数据的风险与应对主要集中在个人隐私保护，需要责任与自由并举的信息管理：

• 让数据使用者承担责任
• 个人为其行为而非倾向负责
• 大数据算法师这一监管大数据活动的新职业崛起
• 反数据垄断

最后，大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全取代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，更好的方法和答案还是不久的未来