《大数据时代》读书总结
这本书从以下几个方面阐述了我们所处的时代是如何展现“大数据”的：
1. 首先是大数据时代的思维变革。思维为什么需要变革？怎样变革？
思维需要变革的第一个原因是，这个时代获取和处理数据的方式更加多元、容易。因而思维要从以前对浩瀚数据的望洋兴叹转变为如饥似渴，要将数据尽收囊中。
比如以前时代，卖出一个产品后，抽样调查是一种获取售后各方面数据的想法，而现在卖出一个产品可以通过数字化方式源源不断自动反馈产品各个维度的数据，当然，是在用户同意的情况下（这背后令人担忧的隐私安全问题是另外要讨论的）。抽样调查依赖于采样的绝对随机性，但在有时候随机性很难有效保证；而采用全数据模式，尽可能地收集所有的数据，尤其是在如今互联网+物联网技术包裹的背景下，源源不断的数据堪称海量，再配合高效的数据处理技术，必然会对数据背后的事件有更加深入的认识和理解。
更多元、容易的方式背后必然是科学技术的进步，为数据获取和处理的变革提供了源动力。具体到某个领域和具体数据处理方式，比如金融领域，美国股市每天的成交量中三分之二都是由建立在数学模型和算法之上的计算程序自动完成的；再比如，生物学领域，基因仪能够花15分钟的时间完成过去需要10年才能进行的海量碱基对排序。
思维需要变革的第二个原因是，这个时代获取到的数据往往是混杂的。过去时代，由于获取、处理方式的约束，为了控制获取和处理数据的代价，对数据的获取往往执着于精确性。而在大数据时代，通常用概率说话，而不是一定要数据确凿无疑，因为数据的体量能够修正某些具有偏差的数据的影响。在试图扩大数据规模的时候，需要拥抱混乱。当然， 在具体的场景中，需要平衡少量数据精确性、大量数据混乱性之间的关系。
思维需要变革的第三个原因是，这个时代数据之间关系更加繁杂，在最初阶段，不需要纠结于每个数据背后的含义（不需关心为什么会出现这个数据），而是通过大量数据之间的关联性去呈现某种信息（是去关心这些数据背后呈现的是什么）。大量数据有助于预测分析，排除人为选择数据对预测的影响。这个转变，能够帮助人们快速了解事件，先明白是什么，再去深入研究为什么；而不是在事件发生的初始阶段，就被数据细节所困扰，影响效率。
2. 然后是大数据时代的商业变革。
这些其实是对“思维变革”的一种具体实践。在商业领域，将一切可以产生价值的东西进行量化，量化是保证可以获得有效数据的前提，目的是为了一切可以数据化。自然地，产生的价值可以继续被量化，产生更多的价值。源源不断，数据是新时代的“石油”。
3. 第三个方面，是大数据时代的管理变革。
这个也是对“思维变革”的一种具体实践。在管理领域，更多需要关注的是大数据背后的合规、隐私安全。这个时代还存在什么隐私吗？可能这也是人们需要进行的思维变革吧，即，一方面坦然面对这个已经没有个人隐私的时代；另一方面，提升防守意识，提出更多保护个人隐私的方法。
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