本篇来源于《大数据时代》中的第二部分商业变革，是《大数据时代》的连载篇，全篇分为数据化、价值、角色定位三个部分。 1数据化—量化一切 首先我们需要明确两个概念就是数字化和数据化 数据化、是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。 数字化、是指把模拟数据转换成0和1表示的二进制码。 这就需要我们选择性的对数据进行创新，下面主要介绍几点数据创新 1、数据再利用， 就是数据在实现了基本用途以后的进一步利用。 收集多个数据流或每个数据流中更多数据点的额外成本往往较低，因此，收集尽可能多的数据并在一开始的时候就考虑到其各种潜在的二次用途，使其具有扩展性是非常有意义的。 3角色定位—数据、技术、思维 根据所提供价值的不同来源，分别出现了三种大数据公司。这三种来源是指：数据本身、技能与思维。 第一种是基于数据本身的公司。
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。 进入大数据时代，首要的就是思维变革： 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 要乐于接受数据的纷繁复杂，而不是追求精确性 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 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
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作者：维克托·迈尔-舍恩伯格 最近看了一本有历史的书《大数据时代》（拿研究成果来说三年前的已经是老成果了），作者对 我们这个大数据时代产生了很多颇有意思的洞见，为了保持原汁原味，我就直接原封不懂的把他们保留下来了 ---- 序 一 拥抱“大数据时代” 我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。 大数据时代的3个转变： 第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。 在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。 而数据的折旧值、数据废气和开放数据则是更为独特的方式。 一位谷歌的员工说：“我们喜欢从大的‘噪音’数据集中吸取教训。”
我们每天都在利用大数据或被大数据利用，但是我们当中应该没有多少人真正知道大数据时代给我们带来什么改变。这本书主要从大数据带来的思维变革、商业变革、管理变革三个方面来写。 但是真正的大数据时代是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的分析方法。通过观察所有数据，来寻找异常值进行分析。 在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己发声。 比如：知道用户对什么感兴趣即可，没必要去研究用户为什么感兴趣。 相关关系的核心是量化两个数据值之间的数据关系。 在小数据时代，数据分析专家会使用一些建立在理论基础上的假想来指导自己选择适当的关联物。然后收集与关联物相关的数据来进行分析，以证明假设是否正确。 在大数据时代，我们拥有如此多的数据，如此好的计算机能力，所以不再需要人工选择一个关联物或者一小部分相似数据来逐一分析。通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好的了解这个世界。 本篇完
作者仍然是无所不通的吴军博士，Google早期员工之一，原腾讯副总裁，当前Google中日韩文搜索算法的主要设计者硅谷大咖，是一个还不错的摄影爱好者，一个古典音乐迷，喜欢享受高质量的影视。 A：Big与Large等近义词的差别在于，Big更强调的是相对小的大，是抽象意义上的大，而Large和Vast等常用于形容体量的大小。 ⑧ 大数据的科学基础是信息论，而它的本质就是利用信息消除不确定性。 ⑨ 大数据时代的思维方法：从大量数据中直接找到答案，即使不知道原因。 5.大数据和智能革命的技术挑战 ① 大数据时代，在收集数据时常常没有预先设定的目标，而是先把所有能够收集的数据收集起来，经过分析后，能够得到什么结论就是什么结论。 三、这是最好的时代，也是最坏的时代 阅读《智能时代》最大的感受莫不在于书中引用的狄更斯的《双城记》第一句：“这是最好的时代，也是最坏的时代”。
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态 大数据时代 概述 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。 进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。 全球数据量以每两年翻倍的速度增长,在2010年已经正式进入ZB时代，2020年全球数据总量达到44ZB。 究竟怎么去存储庞大的数据，是企业面临的首要问题。 这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。
下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位： 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。” 在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。 商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。 八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。 比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。 在将大数据转移至云上时，以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得严格的云安全策略。 1、将敏感数据加密(强烈推荐) 数据加密将会为你的云基础设施建起一堵“虚拟的墙”。 并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。 多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台，采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。 总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云(大)数据的首要步骤。
NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动 搜索和认知商业：当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式，例如前段时间的围棋大战，就是一个很好的应用 数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ， 数据整合：通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合; 数据预处理：数据整合是指对数据源进行清洗 、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析; 数据校验：对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。
展望2018年，大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。 这一趋势将延续到2018年及以后，处理大数据的成本将继续降低，但以下情况除外： 使用云端商业智能的费用将提高。 数据分析将提供更好的数据可视化模型和自助式软件。 拥有零售、区域性增长等专长的数据科学家将逐渐成为常态。 混合云 虽然云提供了便利的大数据存储和处理解决方案，但愿意把“所有”数据都放到云端的企业少之又少。 2018年的数据分析 数据分析将包含可视化模型 2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。 数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。
<数据猿导读> 我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。 我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合已是时代发展的必然要求。 其次，教育大数据有四大来源：一是在教学活动过程中直接产生的数据，比如课堂教学、考试测评、网络互动等;二是在教育管理活动中采集到的数据，比如学生的家庭信息、学生的健康体检信息、教职工基础信息、学校基本信息 三、教育大数据的价值潜能 2015年8月31日国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已成为国家基础性战略资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。 大数据在教育领域究竟该如何全面“落地”，有无可推广的成熟应用模式，仍是困扰教育界的一大难题。
我们已经进入了一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。 智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。 事实上，阿里，京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经大跨步进军三四线城市和农村市场。CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。 十、建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。 大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代，也是一个充满机会的时代，亟需广告公司调整经营战略，快速布局数字营销和移动营销。
NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动 搜索和认知商业：当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式，例如前段时间的围棋大战，就是一个很好的应用 数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源(包括Hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ， 数据整合：通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合; 数据预处理：数据整合是指对数据源进行清洗 、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析; 数据校验：对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。
我们已经进入了一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。 智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。 事实上，阿里，京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经大跨步进军三四线城市和农村市场。CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。 10 建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。 大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代，也是一个充满机会的时代，亟需广告公司调整经营战略，快速布局数字营销和移动营销。
面对新技术，法律专业人士通常是最保守的人群之一，但大数据时代，律师和律师事务所要想脱颖而出，卓尔不群，尽快采用大数据技术是不二之选。 通过大数据智能分析软件，律所能够大大提高文档检索效率。例如大数据创业公司Recommind开发的大数据软件能通过机器学习算法进行“预测编码”，大大提高法律文档的检索效率。 Lex Machina的数据分析的数据源主要来自公开的PACER（联邦法庭数据库），PACER的数据一直在那，但是Lex Machina是第一家通过机器学习和自然语言处理等技术从中“淘宝”的公司。 三、大数据应用的自助与创新 与其遥遥无期地坐等大数据厂商开发好用的律师工具，律师们需要自己动手，创造性地利用各种现成的大数据工具和数据源。 零用import.io这样的工具从网站抽取数据（例如房产价格历史数据），并制作成图表。 另外，律师还应当学习掌握目前比较流行的一些数据可视化工具。
近几年，也在得到APP上听过吴军老师付费专栏，专栏延续了他之前文章的风格，这本《智能时代》也不例外。 本来没有打算做读书笔记，因为很多道理需要很长的篇幅、读好几遍才能理解，远谈不上通透理解。 但，想到自己现在还能记住上学期间读《暗时间》等书中的警句（书随着学生时代的结束邮寄回老家再也没有打开），猜想多半和自己偶尔翻一翻自己写过的读书笔记有关系。所以，就有了这篇读书笔记。 虽然人类使用信息由来已久，但是到了大数据时代，量变引起质变，以至于人们忽然发现，采用信息论的思维方式可以让过去很多难题迎刃而解。 ? 大且全量的数据仅被少量寡头大企业占据，没有全量数据对中小企业开展大数据研究是一个严峻的考验！ 写读书笔记可以改变读书方法，而读书方法的改变又会带来思考方式的改变”。 是的，自己关注大数据领域多年，但至于为什么从事大数据领域？是进入了这个行业所迫还是看好其未来无限的发展前景，自己也说不清楚。
在清华大学的这次讲座，吴军博士的演讲主题聚焦在大数据和机器智能领域。以下是吴军博士演讲内容（略有删节）： 今天的主题是“机器智能和2%的世界”， 这是今天讲座的副标题——“数据为王和机器智能的时代”。 现在讲下大数据的关键技术，第一大数据的收集，跟以前不一样的是无意识的。 收集的数据也是非结构化的，不会像调查问卷一样。 这在某种程度上是个机器人了，本质上是大数据的应用。那么再将几个例子，这是我投资的两个公司，这是时代周刊对他们的报道。 这个是智能浇水的机器人。 未来的时代是机器的时代还是人的时代？ 前阵子习主席也提出工业4.0。 那么今天谁是大数据的公司？ 当然我们可以说现有的互联网公司都是。现在很多大的互联网公司和医学公司都是了，那么其实把触角伸向每个用户的公司都是大数据公司。在这个时代我们每个人都有机会！
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