一、书籍基本介绍

书籍名称中文：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》

书籍名称原文：《Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think》

作者：[英] 维克托•迈尔•舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）

中文译者：周涛

发行：浙江人民出版社

页数：261页

出版：2012-12；

内容摘要：

《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，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•迈尔•舍恩伯格在书中前瞻性地指出，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”。这就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。

本书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。

二、作者介绍

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。

他是十余年潜心研究数据科学的技术权威，是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。

担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。

他认为，“在大数据时代，我们通过对多样化的海量数据进行分析，可以关于世界的新洞见。当我们对现实有了更好的理解，我们就可以作出更好的决定—这些仅通过分析样本数据是无法实现的。”在进入大数据时代之后，我们确实通过对海量数据进行分析，在现实中巧妙灵活地应用了大数据分析之后地结果。

在大数据分析的基础上，个性化媒体逐渐成为主流

三、书籍部分内容摘录

摘录部分的内容为大数据的核心、大数据时代的思维变革、大数据时代的商业变革以及大数据时代的管理变革。提倡大家购买正版。

1、大数据的核心

“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。

2、大数据时代的思维变革

“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。

3、大数据时代的商业变革

新工具和开放的思维促进了测量事物和记录数据的繁荣，而现代数据化就诞生于这片沃土之中。数据化的基础已经奠定完好，只是在模拟时代这依然是费时费力的。

如何给数据估值呢？诚然，计算价值不再是将其基本用途简单地加总。但是如果数据的大部分价值都是潜在的，需要从未知的二次利用提取，那么人们目前尚不清楚应该如何估算它。这个难度类似于在20世纪70年代布莱克-舒尔斯期权定价理论出现前金融衍生品的定价。它也类似于为专利估值，因为随着各种拍卖、交流、私人销售、许可和大量诉讼的出现，一个知识市场正在逐渐兴起。如果不出意外，给数据的潜在价值贴上价格标签会给金融部门带来无限商机。

大数据成为许多公司竞争力的来源，从而使整个行业结构都改变了。当然，每个公司的情况各有不同。大公司和小公司最有可能成为赢家，而大部分中等规模的公司则可能无法在这次行业调整中尝到甜头。

4、大数据时代的管理变革

目前所采集的大部分数据都包含有个人信息，而且存在着各种各样的诱因，让我们想尽办法去采集更多、存储更久、利用更彻底，甚至有的数据表面上并不是个人数据，但是经由大数据处理之后就可以追溯到个人了。

大数据的价值不再单纯来源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用。这就颠覆了当下隐私保护法以个人为中心的思想：数据收集者必须告知个人，他们收集了哪些数据、作何用途，也必须在收集工作开始之前征得个人的同意。虽然这不是进行合法数据收集的唯一方式，“告知与许可”已经是世界各地执行隐私政策的共识『性』基础（虽然实际上很多的隐私声明都没有达到效果，但那是另一回事）。

更重要的是，大数据时代，很多数据在收集的时候并无意用作其他用途，而最终却产生了很多创新『性』的用途。所以，公司无法告知个人尚未想到的用途，而个人亦无法同意这种尚是未知的用途。但是只要没有得到许可，任何包含个人信息的大数据分析都需要向个人征得同意。

因此，如果谷歌要使用检索词预测流感的话，必须征得数亿用户的同意，这简直无法想象。就算没有技术障碍，又有哪个公司能负担得起这样的人力物力支出呢？

提示：

1、本文提到关于作者的资料及言论，来源于百度及《人物》杂志，有兴趣可以查找采访全文。

2、摘录部分来源于各章节中的其中一小部分，请勿断章取义。

3、支持正版。