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書籍基本介紹

書籍名稱中文：《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》
書籍名稱原文：《Big Data:ARevolution That Will Transform How We Live, Work, and Think》
作者：[英] 維克托?邁爾?舍恩伯格（ViktorMayer-Sch?nberger）
中文譯者：周濤
發行：浙江人民出版社
頁數：261頁
出版：2012-12； ?

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內容摘要：

《大數據時代》是國外大數據研究的先河之作，本書作者維克托?邁爾?舍恩伯格被譽為“大數據商業應用第一人”，擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。

維克托?邁爾?舍恩伯格在書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，并用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。

維克托最具洞見之處在于，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。

本書認為大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們最具價值的應用案例。

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作者介紹

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維克托?邁爾?舍恩伯格被譽為“大數據商業應用第一人”，擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。?

他是十余年潛心研究數據科學的技術權威，是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發言人之一。 擔任耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、圣地亞哥大學、維也納大學的客座教授。?

他認為，“在大數據時代，我們通過對多樣化的海量數據進行分析，可以關于世界的新洞見。當我們對現實有了更好的理解，我們就可以作出更好的決定—這些僅通過分析樣本數據是無法實現的。”在進入大數據時代之后，我們確實通過對海量數據進行分析，在現實中巧妙靈活地應用了大數據分析之后的結果。?

在大數據分析的基礎上，個性化媒體逐漸成為主流。?

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書籍部分內容摘錄

摘錄部分的內容為大數據的核心、大數據時代的思維變革、大數據時代的商業變革以及大數據時代的管理變革。提倡大家購買正版。?

1、大數據的核心?

“大數據”全在于發現和理解信息內容及信息與信息之間的關系，然而直到最近，我們對此似乎還是難以把握。ibm的資深“大數據”專家杰夫·喬納斯（jeff jonas）提出要讓數據“說話”。從某種層面上來說，這聽起來很平常。人們使用數據已經有相當長一段時間了，無論是日常進行的大量非正式觀察，還是過去幾個世紀里在專業層面上用高級算法進行的量化研究，都與數據有關。 在數字化時代，數據處理變得更加容易、更加快速，人們能夠在瞬間處理成千上萬的數據。但當我們談論能“說話”的數據時，我們指的遠遠不止這些。實際上，大數據與三個重大的思維轉變有關，這三個轉變是相互聯系和相互作用的。首先，要分析與某事物相關的所有數據，而不是依靠分析少量的數據樣本。其次，我們樂于接受數據的紛繁復雜，而不再追求精確『性』。最后，我們的思想發生了轉變，不再探求難以捉『摸』的因果關系，轉而關注事物的相關關系。 ?

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2、大數據時代的思維變革

?“大數據”全在于發現和理解信息內容及信息與信息之間的關系，然而直到最近，我們對此似乎還是難以把握。ibm的資深“大數據”專家杰夫·喬納斯（jeff jonas）提出要讓數據“說話”。從某種層面上來說，這聽起來很平常。人們使用數據已經有相當長一段時間了，無論是日常進行的大量非正式觀察，還是過去幾個世紀里在專業層面上用高級算法進行的量化研究，都與數據有關。

在數字化時代，數據處理變得更加容易、更加快速，人們能夠在瞬間處理成千上萬的數據。但當我們談論能“說話”的數據時，我們指的遠遠不止這些。

實際上，大數據與三個重大的思維轉變有關，這三個轉變是相互聯系和相互作用的。

首先，要分析與某事物相關的所有數據，而不是依靠分析少量的數據樣本。

其次，我們樂于接受數據的紛繁復雜，而不再追求精確『性』。

最后，我們的思想發生了轉變，不再探求難以捉『摸』的因果關系，轉而關注事物的相關關系。?

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3、大數據時代的商業變革?

新工具和開放的思維促進了測量事物和記錄數據的繁榮，而現代數據化就誕生于這片沃土之中。數據化的基礎已經奠定完好，只是在模擬時代這依然是費時費力的。?

如何給數據估值呢？誠然，計算價值不再是將其基本用途簡單地加總。但是如果數據的大部分價值都是潛在的，需要從未知的二次利用提取，那么人們目前尚不清楚應該如何估算它。這個難度類似于在20世紀70年代布萊克-舒爾斯期權定價理論出現前金融衍生品的定價。它也類似于為專利估值，因為隨著各種拍賣、交流、私人銷售、許可和大量訴訟的出現，一個知識市場正在逐漸興起。如果不出意外，給數據的潛在價值貼上價格標簽會給金融部門帶來無限商機。?

大數據成為許多公司競爭力的來源，從而使整個行業結構都改變了。當然，每個公司的情況各有不同。大公司和小公司最有可能成為贏家，而大部分中等規模的公司則可能無法在這次行業調整中嘗到甜頭。 ?

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4、大數據時代的管理變革

?目前所采集的大部分數據都包含有個人信息，而且存在著各種各樣的誘因，讓我們想盡辦法去采集更多、存儲更久、利用更徹底，甚至有的數據表面上并不是個人數據，但是經由大數據處理之后就可以追溯到個人了。?

大數據的價值不再單純來源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用。這就顛覆了當下隱私保護法以個人為中心的思想：數據收集者必須告知個人，他們收集了哪些數據、作何用途，也必須在收集工作開始之前征得個人的同意。雖然這不是進行合法數據收集的唯一方式，“告知與許可”已經是世界各地執行隱私政策的共識『性』基礎（雖然實際上很多的隱私聲明都沒有達到效果，但那是另一回事）。

更重要的是，大數據時代，很多數據在收集的時候并無意用作其他用途，而最終卻產生了很多創新『性』的用途。所以，公司無法告知個人尚未想到的用途，而個人亦無法同意這種尚是未知的用途。但是只要沒有得到許可，任何包含個人信息的大數據分析都需要向個人征得同意。因此，如果谷歌要使用檢索詞預測流感的話，必須征得數億用戶的同意，這簡直無法想象。就算沒有技術障礙，又有哪個公司能負擔得起這樣的人力物力支出呢？ ?

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提示：
1、本文提到關于作者的資料及言論，來源于百度及《人物》雜志，有興趣可以查找采訪全文。
2、摘錄部分來源于各章節中的其中一小部分，請勿斷章取義。
3、支持正版。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的产品经理书单：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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