① 數據之巔讀後感
細細品味一本名著後，大家心中一定是萌生了不少心得，此時需要認真思考讀後感如何寫了哦。你想好怎麼寫讀後感了嗎？以下是我幫大家整理的數據之巔讀後感範文，僅供參考，大家一起來看看吧。
大數據，一個近年來的流行詞彙，隨著互聯網信息技術的普及開始深入人心，又隨著互聯網對各類行業各種關系的顛覆和變革開始廣泛普及。當越來越多的人開始對大數據無比推崇的時候，其實只是跟著趨勢而已。這時候，如果能跳出來，看看這種趨勢的源頭和足跡，或許更容易找出一些能夠指導未來的價值。在如今這個數據浪潮之中，《數據之巔》就提供了這么一個別樣的視角。
要了解大數據，先得認清數據；要認清數據，先得看清數據的作用和價值。這方面，建國不過二百餘年但已然是超級大國的美國無疑是最好的標本。都說美國的文明是建立在印刷術的基礎上，這其實就是數據文化的基礎——信息可以通過便捷的紙張與文字組合，實現一種虛擬化和抽象化，而這種抽象化很快就得到了廣泛的信任。這是最早為數據創造價值准備的基礎。在此之上，美國建國的先賢們考慮到了權力的分配、社會的發展等各項因素，建立了民主、共和相互制約的執政體系。事實上，所有的美好都是限制之後的產物，自由、民主和平等這人類的三大追求之間就是相互制約的關系。那麼，該怎麼進行有效的制約？如何讓大家都能接納？這時候，最能代表客觀現實的數據就出現了。
《數據之巔》的第一部分就是這樣展開的，從各種歷史事件中數據的作用以及人們對數據的態度、反應、應用方式，勾勒出了數據文化的成長和成熟。解決權力分配的問題、決定改變歷史的戰爭、制定從戰略到戰術的安排、考慮政治的計算以及商業層面上的利用；從搜集、統計、篩選、量化、抽樣的方式方法演變到了解、安排、預測、准備、發掘、規范的效果體現，經歷的歷史似乎並不長，但造就的變革尤其精彩。數據其實一直都在，只在於人們是否需要它、重視它、願意聆聽它的意見……而人們往往也都在遇到了問題難以決斷的時候才會想到數據這個夥伴，這也是為什麼在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰後空前繁榮的美國工業因為遇上了供不應求的狀態，自然走上了粗放型路徑，冷落了相應的數據應用，而戰敗的日本正因為深陷困境，在快速汲取先進知識的同時也迅速接納了數據文化，通過數據抽樣的方式快速提升了質量……日本的崛起可以看作窮則思變的例子，但變革中數據的作用尤其明顯。數據的優化作用由此可見一斑，書中更有很多案例，但要參透這一點，先得認識到數據的重要性才行，這可以算作是數據文化的入門吧！
可以說現實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是嘆為觀止的。如果說科技的發展趨勢已經越來越超乎我們的想像，那總有一些規律或者原則可以抓住——比如數據。書中第二部分的大數據崛起便將重點放到了當下，由此展望未來的可能性。誠然，大數據是被技術發展所推動的，但更是被重視數據的人們所推動的。
技術降低了數據獲取、積累的成本，增加了計算的可能和利用的空間，但這只是一個表象。深層次需要在意的則是數據的開放，只有數據開放才有多元的整合，這需要由人來推動，而推動者必須有多元認知的思維方式、開放的心態——這是數據文化中尤為重要的一部分。如果之前我們認為智慧是屬於人的，那麼未來這個詞將更多的形容一些別的體系，比如「智慧城市」。其實人的'智慧依靠的是學習、理解和經驗，那麼機器的學習靠的就是數據，還有那些我們為其規劃的應用方式和我們的需要。如何確定我們的規劃和需求？靠數據，更得靠能夠深入人心的數據文化！
正如作者提到中國社會要將「大數據」這個科技符號轉變為文化符號，因為只有文化才能真正驅動人們的成長和發展，科技只是手段而已。只有建立了數據文化，願意尊重數據、善於整合數據、敢於發掘數據中的異動……才能正真利用好大數據。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化，這種文化將是發展最重要的動力，更是最好的參考。從《數據之巔》中，隱約可以看到一條隱約的軌跡，通向未知的遠方卻一直步步為營，這便是數據，來自於人而勝於人。
歌德把歷史稱為「上帝的神秘作坊」。在徐子沛先生新作《數據之巔》的精彩演繹下，關於數據文化如何形成、數據治國理念如何深入人心的歷史畫卷徐徐展開，令我們再次飽覽古今中外因數據成就的神奇瞬間，領略統計文史的山風水韻和數據文化的悠遠迴音。康德說，數字是重要的透視方式。此言不虛。
子沛先生一如既往把中國作為本書的重心和出發點。從中國歷史上的吉光片羽到第一次現代意義上的人口普查，從中國數據可視化先驅人物陳正祥的執著努力到民族復興能否量化的中國話題，這些元素無疑令中國讀者感到親切和溫暖。遺憾的是，在悠久的中華文明史上，這樣的「統計事件」不僅鳳毛麟角，亦未能帶動整個民族和社會形成用數據說話、以數據治事的風尚。即使今天，我們依然面對這樣一個不容迴避的事實：統計數據雖然證明了中國已經成為世界第二大經濟體，在數據使用上，特別是大數據的收集、分析、應用的手段、意識、水平和能力方面，我們與美國、歐洲，甚至同處亞洲的日本，仍有不小差距。作為統計人，在享受本書呈現的統計和數據文化盛宴時，無疑更平添了一份獨有的清醒與憂思。
中國需要進一步營造數據文化氛圍。美國的歷史，就是一部「善用數據」的歷史。說數據成就了共和政治、數據終結了南方的奴隸制度，尚屬見仁見智。「布蘭代斯訴訟方法」及後來的漢德公式，公共預算制度的普及，統計學理論方法用於公共政策的制定，以及成本效益分析方法在美國政府的推行等，實實在在證明了數據在保障公平正義、促進進步發展、增進自由和理性方面的決定性支撐作用，體現了數據治國的基本理念。黨的十八大把實現國家治理體系和治理能力的現代化作為新的奮斗目標，更加迫切需要大力弘揚建立在數據基礎上的科學與理性，需要建樹「尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的數據文化」，需要進一步營造善用數據的社會氛圍，使注重數據、使用數據真正成為一種習慣和風尚。
中國統計人要做大數據的先行者和引領者。在統計的「純真年代」，政府統計是權威一般的存在，是統計生產的當然主導者。大數據時代，海量的網路化電子化信息使每一個人、每一個單位都可能成為信息的生產發布主體，政府統計包打天下的格局正在被打破。我們當然可以通過法律手段來「宣示主權」，但我相信大多數統計人憑著專業精神、職業尊嚴，將不屑於採取這么「簡單而直率」的方法，而更願意像一名「騎士」一樣為榮譽而戰。作為統計數據的生產者、發布者和使用者，沒有人比我們更了解大數據的意義、價值和力量。「用大數據打造統計基礎數據『第二軌』」，深刻闡明了國家統計局應用大數據的戰略思想和戰略思維。目前，國家統計局已經與17家企業簽訂利用大數據戰略合作框架協議，在貿易統計、價格統計、交通運輸統計、農業統計等多個領域取得重要進展。我們不僅要直接應用大數據，還要在推動數據開放和共享、建立和統一相關應用標准，實施國家大數據創新驅動戰略等方面，發揮應有作用。
中國統計人還要成為數據文化的倡導者和傳播者。在宣傳統計工作、弘揚數據文化方面，統計人有著天然的優勢和便利。家喻戶曉的GDP、CPI、PPI、PMI等統計拳頭產品，大型的經濟普查、人口普查、一套表聯網直報等重要統計事件，為宣傳統計、傳播數據文化發揮了重要而積極的作用。我們還可以做得更好，也有理由做得更好。中國統計也要創建類似美國普查局的LEHD—工作單位和家庭住址的縱向動態系統，當超級颶風「桑迪」來襲，該系統大顯神通，成功幫助紐約市政府組織救災，並迅速對災害影響作出准確評估。這樣的統計「明星」產品，能夠使人們更加信賴數據、依靠數據，推動數據融入政府管理、商業運營和社會治理以及人們的日常生活。
近年來，國家統計局在統計文化宣傳方面做了大量工作，精心打造了統計網站、中國統計開放日、統計微訊微信等一系列新的統計宣傳平台，政府統計的形象和公信力不斷提升。今後更要以啟沃公眾數據意識為己任，以記錄中華民族復興的偉大進程為使命，從更大的視野，以更宏大的敘事，講述中國的統計故事，書寫中國的統計歷史，把數據文化理念播撒得更廣、更深、更遠。
尼採在《查拉圖斯特拉如是說》中有這樣一句話：在有力量的地方，數字這位女主人就會生成，她更有力量。數據不僅代表「真正的事實」，還蘊藏著事物的發展規律。隨著大數據時代的到來，數據資源及其開發利用正逐漸成為決定和影響各國核心競爭力的關鍵因素。中國不僅要做數據大國，更要成為數據強國。
我們這代統計人註定無法甘於淡泊和平凡，唯有順應時代要求，以更先進的理念、更開放的姿態、更高超的技術積極擁抱大數據，廣泛應用大數據，生產出更多更具競爭力的統計產品，才能在智能時代、智慧城市建設以及實現國家治理現代化的進程中，續寫政府統計新的輝煌。
最近我讀了塗子沛先生的《數據之巔》這本書，我深深的被作者的思考的深度和數據的力量所震撼。全書從數據角度出發，以美國政府歷史以來「依數治國」的成功經驗來闡釋數據帶給社會帶來的挑戰與變革。
進入21世紀第二個十年以來，隨著互聯網信息技術的普及與廣泛應用，大數據時代正式到來。時代的變革意味著新的發展機遇與挑戰，要想在數據浪潮當中立於不敗之地，這就需要我們在精確的掌握數據之後，通過數據的創新來創造未來。
精確的掌握數據，需要從認識數據開始。簡而言之，數據就是體現客觀事實的表象，是客觀性與抽象性有機結合的產物，容不得半點虛假。我們不能否認的是，所有的美好都是在限制之後的，而能夠有效地進行限制，且又能夠得到大家的一致認可客觀現實，唯有那一張便捷的紙片上數據與文字的組合體，其實這就是數據文化的基礎。數據創造價值准備的基礎從側面印證了中國的四大發明印刷術是西方國家文明的基礎。
所謂的大數據時代就是在當下高度發展科技能讓更多的數據得以保存。保存下來的數據是一種依據，更是一種工具。世間萬物的發展都呈現各種各樣的規律性，數量龐大且規律復雜，很難讓我們掌握，但是一旦轉換成數據保存之後，從數據的角度去分析規律變化的軌跡，能夠很容易掌握並加以運用。而我作為基層執法工作者，運用數據進行執法，以控制數據達到預期管理預期，是這本書給予我最大的啟發。
古代中國傳統的執法者，是通過簡單甚至帶有粗暴的手段對執法對象進行強制管理，執法效果雖然容易操作，且直觀，但是這是一種凌駕於規律之上，片面的追求短期效果的低級執法模式。進入新中國以來，尤其是改革開放以來，我國堅持依法治國，黨的十八屆四中全會更提出了全面推進依法治國的新常態，這是數據文化的有力體現，是我黨在大數據時代下，一項重大舉措。
我認為，大數據時代下運用數據進行執法，是執法能力現代化的利器。我從事交通執法這個職業已經數載，經歷過從無到有，又逐漸的從有變成無。這個前後並不矛盾，從前的「無」是法律不健全，無章可循，有章難循狀態。只能夠自身黨性約束和對事物客觀理解進行執法，甚至有的時候片面的依靠上級，人類對事物的理解具有局限性，這難免會造成決策錯誤。
從無到有，是法律慢慢健全，法律的約束更加全面，但有的時候簡單的照本宣科，眉毛鬍子一把抓，也就成了教條主義。而從有到無，是一種利用客觀的數據，以法律為准則，通過科學執法，將數據調整趨於合理。類似國家利用經濟規律宏觀調控國民經濟，用一隻看不見的「大手」將全國的經濟發展形勢引導至合理增長的區間。數據合理了，管理預期也就達到了。相對於我們有肉眼去觀察，顯得更為精確，且具很高的可信度。這樣一來，對我們基層執法工作者帶來的巨大的福利，我們從此以後再也不用擔心對工作進展情況不了解而心急火燎了。
在大數據時代變革的今天，客觀、精確、理性和邏輯的「數據文化」理念是推進國家治理體系和治理能力的現代化利器。大數據時代下的執法行為更是離不開數據，只有充分的利用數據化管理、數據化創新，才能在當前數據浪潮當中主動適應新常態，科學地實現新突破和新作為。
《數據之巔》讀後感這是塗子沛先生關於大數據的第二本書，讀了以後可以說是振聾發聵，醍醐灌頂。
第一本書本身就寫得很棒了，其主要是從美國現代社會應用大數據成功解決的許多問題入手，說出了大數據的實際用處。而這本書抽絲剝繭從歷史上美國對於數據的發展帶給我們啟迪。
1、數據分權
何為民主，何為共和，如何防範多數人的暴政？基於這個問題美國給出了參議院代表的共和與眾議院代表的民主，權利與義務統一，即投票與納稅都按所代表的的人口來。
這里就誕生了對精確人口掌控的需求。基於這一點，逐漸養成了按數據說話的傳統。並逐漸將單一的人口數量統計擴展到宗教，種族，性別，年齡。
2、數據引領改革
之前是北美大陸種植煙草亟需黑奴，美國解放後煙草行業敗落。後來棉花興起，死灰復燃。北方工業化也需要勞動力。黑人自由就發瘋的言論源於統計上的失誤，錯誤稀釋原因因基數不同。一項戰役向大海進軍完全依靠准確數據搶掠補給。謝爾曼格蘭特。背後的原因：維護美國的統一，（解放黑奴後其的生計太難），動員黑奴使其轉敗為勝。
3、數據推動技術
用數據研究社會，普通人的歷史。統計學將研究粒度縮小到一個個人。加菲爾德將普查上升到了專業部門。迅速上升的統計內容，不斷增加的人口給數據處理提出了挑戰。於是技術創新製表機誕生了（數據處理），依靠這個IBM發展壯大，商業模式：只租不賣設備及服務。
4、數據爭取權益
量化提高質量。經濟發展帶來勞資沖突，政治，道德失范。這時候為了改善工人生活又依靠數據興起了數據分析法，成本收益分析法又在美國水利方面大顯身手，繼而福特車的風波也加速了成本收益分析法傳播同時依靠數據公開使得企業不斷提升產品質量，並將人的價值考慮進來。
5、抽樣
運用抽樣的方法降低數據處理的工作量，省時省力。蓋洛普引領的總統預測，亂世佳人的精準預測，准確定位。把數據引入電影工業。質量管理大師戴明將統計方法引入質量管理領域，成就日本經濟奇跡。
② 大數據行業的發展前景怎麼樣
這個不但要看行業的發展，還要看你自己的技術怎樣，這幾年大數據是非常火的，企業對內大數據開發人員的要容求也比較高，你不但要非常熟悉hadoop生態（HDFS，hive，hbase，spark等等），其次你的編程基礎也要非常好，要會liunx,java、Scala或者python，熟悉常用的框架，還有最重要的就是工作經驗，學歷等。
《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》發布，把大數據作為基礎性戰略資源。據中國商委會統計，中國基礎數據分析人才缺口達到一百五十萬之巨，這是很大的一個人才缺口。大數據發展前景很不錯，大數據人才比一般的軟體開發人員平均薪資要高30%左右，並且在持續的增長。
③ 大整合大數據崛起，中國石材業如何差異化發展
作為一種高檔建築裝飾材料，石材應用十分廣泛，如室內外裝飾設計、幕牆裝飾、公共設施建設等。目前，常見的石材主要有天然石材和人造石材：天然石材資源分布廣，生產成本低，多是就地開采加工;人造石材具有顏色均勻、環保節能等優點，多用於建築裝飾。
不過，在發展過程中，不合理的產業結構和無序的市場競爭始終如影隨形。據前瞻產業研究院《中國建築石材行業市場投資戰略規劃分析報告》統計，2012年底，石材價格出現崩盤，同時世界石材貿易衰退，大理石、花崗岩產量急劇下滑，我國石材行業進入轉型升級的關鍵期。
在新的時期，石材行業將呈現出不一樣的發展趨勢，主要表現在五個方面。
第一，產品價格持續走低。由於產能過剩，國內石材庫存高企，至少需要五年的時間進行消納。供過於求的擁擠狀態，必然導致產品價格不斷走低。
第二，產品價格深度調整。隨著價格走低，市場競爭將更為激烈，並購重組、淘汰倒閉等現象出現，迫使石材產業鏈上的各環節調整升級。
第三，傳統渠道遭受挑戰。行業整合加快後，必然會引起渠道變革。同時，大家居時代來臨，傳統渠道將進一步受到挑戰，需盡快實現電商模式與經銷商運營模式的深度結合。
第四，環保壓力持續加大。在環保壓力加大背景下，石材行業掀起了一場產業轉移，從傳統的福建、山東向西北省份轉移。
第五，品牌建設任重道遠。我國石材企業數量多，規模偏小，集中於加工或批發，缺乏技術、服務和品牌。進入轉型升級期後，未來將呈現多元化發展，品牌建設迫在眉睫。
④ 哪些先決條件觸發了大數據的崛起
主要原因是互聯網和移動互聯網的高度繁榮。
觸發大數據崛起的先決條件有以下幾個，1、社會已經完全進入網路話，信息化，人們的衣食住行已經完成了網路化基礎的轉換。移動互聯網的發展，加深了人們對網路的依賴，更多的人類思想上的內容被數據化和信息化。
2、信息技術和互聯網的快速發展，推動了數據傳輸，數據存儲，數據處理，數據分析，數據分發，數據展示等數據全鏈路技術領域的突破，雲技術的快速應用，使數據採集，數據存儲，數據分析與處理，數據應用等業務成本快速降低，效率快速提升，服務更加可靠。技術平台的快速發展和穩定，為大數據業務服務提供了堅實的基礎。
3、隨著互聯網的持續發展，競爭越來越激烈，用戶的時間被嚴重的碎片化和擠占，互聯網廠商之間的競爭越發激烈，廠商需要進一步提升服務的質量和精準性，因此競爭導致各互聯網企業對用戶的行為數據、熱點數據等進行詳細的分析，通過用戶數據的分析，找到核心需求點與趨勢，為用戶提供更加好的服務，促進服務升級，建立核心優勢和競爭力。
⑤ 大數據時代的後發優勢
大數據時代的後發優勢
人類知識的唯一來源，是對過去經驗的記錄和整理，而數據，正是這種記錄的載體，因此數據的價值首先在於它是知識的來源。如果說傳統的數據是人類部分知識的來源，那隨著人類記錄范圍的不斷擴大，現代意義上的大數據將逐漸成為人類全部知識的來源。
數據是對客觀世界的測量和記錄，這種記錄也是對歷史和現實的記錄。1869 年，當美國總統加菲爾德在對美國的人口普查體系進行現代化改造之時，他就發現，數據當中不僅蘊藏著社會發展的規律，它還提供了一種全新的歷史書寫方式：
直到現在，歷史學家還是以一種總體的形式來研究一個國家，他們只能給我們講述帝王將相以及戰爭的歷史，但關於人民本身我們龐大社會中每個生命的成長、各種力量、細節及其規律，歷史學家說不出太多的東西而普查把我們的觀察放大到民房、家庭、工廠、煤礦、田野、監獄、醫院等集中展示人性之強大及脆弱的所有地方，這讓新的歷史記錄成為可能。
今天回頭看，此話非常具有前瞻性。隨著人類躍進到大數據時代，數據不僅是新知識的來源，還是記錄歷史最重要、最可靠、最好的方式。從今以後，人類所有的歷史記錄，無論是數字、文檔、圖片，還是音頻和視頻，都將以數據的形式存在，數據就是靜態的歷史，歷史就是動態的數據。歷史的碎片，就是游離的數據;歷史的迷霧，就是模糊的數據;歷史的盲點，就是缺失的數據。用數據構建的歷史，因為精確的細節而永遠鮮活，數據越豐富，後世的歷史學家也就越能經由數據更好地再現當時的社會。
除了發現知識、記錄歷史，本書認為，人類使用數據的巔峰形式，是通過數據訓練機器，讓機器獲得智能，在不遠的將來，無處不在的計算設備和網路將像有智商的人一樣，為人類工作和服務。這意味著我們在向智能型社會邁進，在這個新的社會形態，由於精準的計算和預測，整個社會的各個部分可以像無數個大大小小的軸承和齒輪一樣，環環相扣，齒齒吻合，日常管理將通過數據得到優化，各種任務、合作可以無縫對接，社會運行的成本可大幅降低，更重要的是，越來越多的工作將被計算機或者機器人代替。這既是進步，又是挑戰。回望農業時代和工業時代，人類不斷地開發我們賴以生存的自然環境，從地表到地下，物理性的資源終有耗盡的一天，而大數據將成為人類取之不盡、用之不竭的新資源，在這片資源之上，再通過軟體和演算法，人類將建設一個智能型世界。
數據，正在成為這個世界最重要的土壤和基礎。
在這個社會轉型的緊要關頭，中國，作為正在趕超發達國家的發展中國家，歷史將賦予我們前所未有的機遇。例如，當年的美國用了幾十年的努力，才建立了全民信用制度，今天，因為掌握了客戶的交易流水數據，阿里巴巴在短短幾分鍾之內就可以決定是否發放一筆貸款。利用無處不在的充沛數據，中國的全民信用體系可能在較短的時間內、以較小的成本就可以建立起來。又如，隨著網路的普及，信用卡將數據化、虛擬化，實體信用卡將大幅減少甚至消失，這意味著我們的銀行不用再像美國銀行那樣建設那麼多的物理網點和自動存取款機了。再如，因為智能在線教育平台的出現，未來的教育資源完全不會局限於鋼筋水泥的學校，中國教育資源緊缺的問題可能得到快速的、大幅的緩解。此外，可穿戴式電腦設備、智能軟體診斷系統、遠程醫療等技術的出現，將緩解醫療資源、專業人才的緊缺。
種種機遇，可以概括為後發優勢。
以銀行的自動存取款機為例。從下表可以看出，近年來，中國擁有的自動存取款機在迅速增加。 2012 年，中國平均每 10 萬成年人擁有的自動提款機數量為37.51 台，但和英、美、日、加等發達國家相比，我們的差距還很大：加拿大平均每 10 萬成年人擁有的自動存取款機為 205 台、美國為 173 台、日本為 127 台。如果要在數據上縮小、拉平這個差距，中國肯定還需要很多年的努力。但由於大數據、互聯網金融的出現和普及，大部分金融交易都可以通過虛擬賬戶來完成。可以預見，未來的社會一定不需要那麼多實體存取款機了，如果我們現在就能立足長遠、科學規劃，就可以跨越建設這些存取款機的環節、省去相應的費用，這就是後發優勢。
2001 年前後，華裔經濟學家楊小凱先生曾經提出，如果中國僅僅重視技術模仿，而忽視制度建設，後發優勢就可能轉化為後發劣勢，但我認為，我們當下擁有的後發優勢並不屬於這個范疇。現在出現的後發優勢，是因為人類正在從工業文明大步邁進信息文明，因為大數據的沖擊、智能社會的到來，人類的地平線上出現了一些新方法來解決一些老問題，這些方法用的不是鋼筋和水泥，而是軟體和數據!
但要在全球競爭中把握住這種後發優勢，並不容易。國與國之間的競爭，表面上是科技競爭、經濟競爭，但歸根結底，還是國民素質和文化的競爭。沒有一個健康、理性、與時俱進的文化，一個國家就難以變得強大，本書的努力，就是試圖在中國，把數據這個科技符號變成一個文化符號，將大數據這個高端精英的話題變成一個大眾話題，使數據文化進入中國人的視野、融入中國人的意識和血液。
面對一輪又一輪的技術浪潮，世界各國的政府(包括歐美發達國家)的反應其實都很遲鈍。信息技術發展到今天，它已經不是在推動社會的進步，而是在拉動社會的進步。如前文所述，如今社會的各種配套設施、管制規定已經滯後於信息技術的發展，技術的能量要全部釋放，社會就必須重建自己的基礎設施和管制體系。回頭再看美國的鍍金時代和進步時代，正是在從農業社會到工業社會的轉型中，美國適時地抓住了機會，不僅成功化解了當時的社會危機，還實現了大國崛起。如今一個新的社會形態又在向我們靠近，在這個轉折點上，對任何一個國家而言，戰略選擇都特別重要，其中最大的責任和挑戰，莫過於政府。
但任何一個國家的建設和進步，又不能全盤系於政府。不調動全社會的力量、沒有真正的公民，國家的進步就會缺乏長期的動力，其進步就只能依靠外部的刺激和外力的拖動，結果就是：跟在發達國家背後亦步亦趨。在中國社會幾千年的封建王朝更替中，不乏這樣的例子和教訓。公民，無數的公民，才是推動一個社會不斷進步的源源動力。對於中國社會的決策者而言，關鍵是要意識到，新技術的能量將打破權力的平衡，在傳統的界限之外，已經出現了一些新的、可調用的資源，必須要有新思路、新手段去整合、調用這些資源。
改變，並不一定代表進步，但進步，一定需要改變。我們期待中國更多的進步和改變。這系於政府，系於中國大眾，更系於中國的文化革新。
數據，自古就有，人口普查、農業統計、軍事戰爭、政治計算數據雖小，卻有助於治國安邦。美國之所以繁榮鼎盛，數據文化根基牢不可破概是主因之一。
信息爆炸、互聯互通、智慧城市時代，大數據，更以排山倒海之勢席捲全球，政府施政、企業掘金，大眾要公平與正義，大數據被賦予了新的歷史使命。
在《數據之巔》這本書中，從小數據時代到大數據的崛起，作者以宏大的歷史觀、文化觀、大數據觀，給我們描繪了一幅數據科學、智慧文化的全景圖。全書從美國建國之基講起，通過闡述初數時代、內戰時代、鍍金時代、進步時代、抽樣時代、大數據時代的特徵，系統梳理了美國數據文化的形成，闡述了其數據治國之道，論述了中國數據文化的薄弱之處，展望了未來數據世界的遠景。
尊重事實，用數據說話，推崇知識和理性，用數據創新，作者不僅意在傳承黃仁宇數目字管理的薪火，還試圖把數據這個科技符號在中國轉變為文化符號，形成一種文化話語體系。
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⑥ 大數據時代的商業邏輯
大數據時代的商業邏輯
所謂數據挖掘(Data Mining)，是一種透過數理模式來分析企業內儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法。根據科技研究公司IDC的 估測，全球數據的規模如今每兩年就會增長一倍。隨之而來的劇變體現為4個V的變化。第一，數據體量(Volume)巨大，從TB級別躍升到PB級別;第 二，數據類型(Variety)繁多，網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等都成為新的龐大數據源泉。第三，價值(Value)密度低，以視頻為例，連 續不間斷監控過程中，有用的數據可能僅僅有一兩秒。第四，處理速度(Velocity)快，「1秒定律」和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
顯然，「大數據」的崛起為商業洞開了一扇新的大門。
毋庸置疑，數據至上的思考方式早已為方方面面帶來很高的回報。譬如：沃爾瑪等超級零售商早已開始對銷售額、定價以及經濟學、人口統計 學和天氣數據進行分析，藉此在特定的連鎖店中選擇合適的上架產品，並基於這些分析來判定商品減價的時機;UPS等貨運公司也正在對卡車交貨時間和交通模式 等相關數據進行分析，以此對其運輸路線進行微調。而一些社交型交友網站也經常會仔細查看其網站上列出的個人特徵、回應和交流信息，用來改進其演算法，為想要 約會的男女提供更好的配對……而如今的「海量數據」，更在規模和范圍上帶來轉折：物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球 各個角落的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。它們因「數據」集結在一起，進而變成企業未來價值升級所需關注的新競爭領域。
美國麻省理工學院斯隆管理學院的經濟學教授埃里克·布呂諾爾夫松曾把「大數據」的潛在影響力比喻成「顯微鏡式的一場數據測量革命」。 在商業、經濟及其他領域中，決策行為將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。研究報告稱，數據指導下的管理活動正在企業界中蔓延開來，而且這 種管理活動正開始獲得回報。「那些採用『數據驅動型決策』模式的公司能將其生產力提高5%~6%，這種生產力的提高是很難用其他因素來解釋的。」
據悉，僅僅在美國，就面臨14萬～19萬具有數據分析和管理能力的專業人員，以及150萬具有理解和決策能力(基於對海量數據的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。麥肯錫全球研究院的分析表明，為了充分利用海量數據的潛力，企業和政策制定者必須克服以下的挑戰：
1.使海量數據更容易獲得和更具時效性。在製造業，對來自研發、設計和製造單元的數據資料進行整合，以推動並行工程，可以縮短產品上市時間。
2.利用數據和實驗揭示可變性和提高績效。隨著企業以數字形式創建和存儲的交易資料越來越多，它們可以收集更准確、更詳盡的績效信息，包括從產品庫存到員工病假天數的各種信息。
3.對消費人群進行細分，量身定製服務。海量數據使企業能夠創建分類更精細的細分市場，並量身定製恰當的服務，更好地滿足消費者需求。
4.利用自動化演算法替代和支持人工決策。先進的分析演算法可以大大提高決策效率和質量，減小風險，並發掘出隱藏的、有價值的洞見。
5.創造新的業務模式、產品和服務。為了提高下一代產品的開發水平，以及創建具有創新性的售後服務，製造商正在充分利用從產品使用中獲得的數據。而實時定位數據的出現，已經創造了從導航定位到個人跟蹤的一系列基於位置的全新移動服務。
針對上述話題，本期封面將關注以下幾個關鍵的問題：數據時代，企業新的利潤從哪裡來?大數據時代新的商業思維模式為何?如何利用「大 數據」為社會化營銷助力?傳統企業(諸如企業招聘)如何借數據技術實現資源的優化配置……而所有這些問題的歸宿都是同一個命題：大數據時代，究竟誰能贏， 如何贏?
數據已經坐到了駕駛員的位置上，它就在那裡，有用且寶貴，甚至還很性感而時尚。
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⑦ 大數據的崛起,對互聯網汽車行業意味著什麼
大數據的崛起,對互聯網汽車行業意味著什麼
聚合數據汽車類介面一直是開發者調用的熱門之選。我們也能從應用市場中發現從考駕照到汽車後市場，汽車類應用層出不窮。
對汽車應用的需求即體現在社會對汽車消費的剛性需求。根據行業研究分析，受股市影響，汽車需求可能會暫緩，但是中國汽車保有量還處於100輛/千人左右的水平，仍有很大的提升空間。此外在國家鼓勵消費，國民人均收入保持平穩上升的同時，一二線城市升級換購需求進一步提升，三四線城市市場潛力逐步釋放，繼續促進未來的乘用車市場發展。同時受傳統產業互聯網化的影響，互聯網汽車行業蘊含了千億級別的價值，這將催生企業對汽車類數據介面的強烈需求。
在碎片化的時代，車主的年齡、性別、職業、身份、興趣愛好、駕駛行為的不同都會導致需求的差異，企業想在日新月異的互聯網市場中屹立不倒，唯有利用精準有效的數據分析，提供便利好用的汽車類應用，才能實現在互聯網汽車行業持續盈利。但是只靠企業開發者開發和維護汽車數據介面，這將會造成很大的人力成本和時間成本的浪費。
聚合數據作為國內領先的基礎數據服務商，為開發者提供穩定全面的API服務和個性化的數據定製服務。汽車類介面是平台介面類型中非常優質的一類，覆蓋了不同汽車數據方向，擁有違章代繳、全國違章查詢、違章直連通道、全國加油站、實時油價、實時停車場數據等多達20種汽車相關數據，並持續更新。
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⑧ 哲學如何認識大數據時代
哲學如何認識大數據時代
最近幾年，數據問題進入哲學視野。對於哲學家們探索的數據本質特徵，我們可以從以下幾個方面來把握。
數據與大數據
技術進步，主要是計算機、網路和各種類型的感測器以及雲技術、分布式計算與存儲等海量存儲技術的廣泛應用和運算能力極速進步，使得數據概念被大數據概念取代。數據量增加速度之快，大致可以這樣描述：最近兩年生成的數據量，相當於此前一切時代人類所生產的數據量的總和。
大數據指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。大數據的特徵，除了巨大、快速、多樣多變之外，沒有其他。因此，大數據本質上還是數據。
在大數據的上述特徵中，其多樣多變性值得特別關注。它表現為所生成數據格式的多樣，如文字、圖片、視頻等各有多種不同的格式，取決於生成數據的技術與設備，卻反映出數據生產的時代性以及數據處理的能力與條件，也反映出被描摹自然和社會的多姿多彩。另外，隨著技術發展和數據量急劇增長，新的數據格式還會層出不窮，多變和多樣特徵更加突出。
大數據既是一個技術概念，又是一個商業概念，它的出現，有其特定背景，即IT領域的商業和渲染新技術的考量。大數據包攬了人類獲取數據的所有途徑，提示哲學研究一個全新時代的到來，這個時代的先聲，很久遠之前就已經響起，那時，它僅僅被稱作數據。在我們的討論中，主要考慮數據與哲學的關聯。
數據與認識
這里的認識，指的是人的認識，是人對外部世界的認識。
大數據的出現和引起關注，使得一個事實得到確認，這就是，數據覆蓋了人類對於外部世界的感知。感官及其所獲得的經驗退居到顯示屏之後，退居到各種類型的技術裝置之後，這些裝置將自然和外部世界的映像「轉譯」成人類感官可以接受的圖像、聲音甚至觸覺和嗅覺味覺。這既是技術發展的必然，又是始料未及的情況。如果說，此前，哲學還試圖在技術系統生成的數據之外尋找世界的直觀映像，到了大數據時代，這種人類的直接感知即使沒有被完全取代，也失去了其傳統意義上的優勢。一言以蔽之，哲學，需要從數據中尋求對世界的認識，舍此即失去認識的來源。
這似乎是一個驚人的變故，其實不然。在影響人類認識的議題上，大數據帶來的變化，只是數量和范圍上的，並非根本意義上的改變。事實上，回顧歷史，我們發現，我們的對外部世界的感知，從來都是依賴於某些技術裝置的，也就是說，人的認識，其實是通過數據獲得的。
最早的技術裝置，可能是直尺，它用於測量長度，例如田畝；更早的述說技術裝備，也許是繩結，它用來述說一件重要的事件。在我國，從河北泥河灣先民打造石器，到安陽殷墟龜甲上刻畫的文字，都可以看作是某種「數據」，表達著人類對外部世界的某種認知。而面對著所有這些早期的承載數據的技術裝備，人們獲得對外部世界的某種最早的抽象認識。古代人先後發明過算籌、斗和稱、漏刻、渾象儀、量角器等等，無不是用來產生認知外部世界的數據，人們也發明筆、紙張、雕版印刷術，也是用來記錄和生產數據。依託所有這些，數據成為人們認識的依據，思考的源泉，表達的工具。
近代以來，西方的技術和科學異軍突起，望遠鏡、顯微鏡、六分儀、光譜儀、質譜儀乃至加速器、射電望遠鏡相繼出現，成為人類認識外部世界的有力工具。這些技術裝備產生的數據成為近現代思想的新的依託。到了當代，伴隨著電子計算機的強大數據處理能力的出現，各種延伸和闊展人類感官感知能力的器皿設備層出不窮，終於完全或接近於完全取代人類對外部世界的直接感知，通過把數據呈現給人類，成為人類認識的來源。這就是大數據的時代。
關鍵點在於，我們所知的世界，全部是數據表達的，其中一部分獲得理解和解釋，更多的只是數據，沒有得到解釋甚至沒有得到關注，它只是像自在自然那樣在那裡，等待人們去搜索發現它，解釋它，運用它。
數據與本體
根據上述認識，似乎可以通過觀察數據的形成和生產，來理解哲學與科學的在解釋客觀自然議題上彼此消長。
在近代科學初興時期，它並沒有從傳統哲學中分離出來，它被冠之以自然哲學。與之相並行不悖的，有哲學本體論和形而上學。後兩者都是試圖以某些觀念描述和解釋外部自然，尋求事物的本質，並在哲學領域合法存在。伽利略、牛頓等人推崇的使用先進觀測和實驗手段觀察與調控自然，用數學述說自然過程。當這一切成為風氣之後，哲學本體論逐漸衰退，哲學似乎放棄了對客觀世界的描驀和解釋，讓位於自然科學。
最後一位試圖運用科學數據來解釋自然的哲學家是康德，他研習了牛頓的運動力學和天體力學，提出宇宙演化學說。然而，拉普拉斯在康德基礎上，用物理理論和數學表述了星雲說，在無限時空中的恆星和星系演化學說。拉普拉斯之後，科學之描摹自然優越於傳統哲學得到公認。
一般認為，在經典科學時代，哲學與科學在描摹自然方面的差異，在於是否運用數據和使用數學方法。今天我們發現，這並非全部問題所在。經典時代，直至大數據崛起的今天，自然科學的確在使用各種技術裝備獲得的數據方面占據優勢地位，哲學則固守傳統的概念分析和一般推理方法，這還是指的好的哲學。這與其說是哲學落後於科學，勿寧說人類獲得數據的能力尚有不逮，給傳統哲學留有施展餘地。
大數據的出現，包圍了人類認知世界的所有方面，情況發生變化。在科學界開始討論並實施「計算一切」的時候，同時也給哲學重新回到討論本體打開方便之門。這里發生的變化是，數據成為認知的源泉，思維的質料；我們對世界的解釋轉變為對數據的解讀，舍此無他。大數據的出現，使得我們發現，我們所知的稱作外部世界的東西，是通過數據來呈現的，當我們尋求世界的本質和意義時，我們實際上是在數據中徜徉；當我們覺得有所發現有所體悟時，實際上是自覺找到了一些數據之間的關聯。
數據的物理學氣質
所謂物理學氣質，指的是思考事物的本質，從原理層面上對事物的本質進行探究，揭示出事物的基本規律。當前備受熱議的數據和大數據是否具有揭示事物基本規律的功能，可能還有待於觀察，但是，數據，就其現象而言，似乎已經展示出某種物理學氣質，考察這一特性，既有利於認識數據的本質，也有利於深化對物理學的認識。
這里所說的物理學，主要指的是量子力學。
眾所周知，量子力學無論在理論上還是在應用上都獲得巨大成功，在場論、粒子物理和天體物理學研究上都扮演者基礎角色，在固體物理、半導體物理以及超導物理等應用學科上都有極出色表現。量子力學與哲學的聯系，比其他任何自然科學領域都要來得緊密，其中最重要的就是認識論問題。
量子力學發現，建立在測不準關系基礎上的認識，受到基本物理原理的限制，客觀世界原則上不可能真正被觀察到，我們只能根據物理測量結果認識世界。而測量本身形成對客觀世界的干擾，導致無法真正認清它的本來面目。所以，我們對於世界的認識，唯一來源就是測量的結果，即所謂經驗。
量子力學的這一認識原則引發將近一百年的討論，至今未能平息。
尼爾斯·玻爾認為我們必須接受量子力學給出的認識原則，承認和接受自然作出的安排，量子力學已經很好地描繪了自然；愛因斯坦則不願接受玻爾的「綏靖哲學」，他覺得一定是量子力學本身的不完備造成，人對自然的認識應該是能夠窮盡的，不可能也不應該像量子力學所描繪的那樣。
當我們回顧前述數據與大數據的認識論與本體論含義時，就明白，一直以來有關量子力學問題的爭論，本質上就是對於數據的意義的爭論。顯然，愛因斯坦不願意接受數據給出的結果，以及對於數據的解釋，而玻爾則認為數據揭示的自然正是自然本體，無論我們是不是喜歡它。
有趣的是，人們一直在爭論量子力學的測量問題，此前卻幾乎從來沒有人意識到測量的結果本身就是數據，而數據已經成為事實上的認識來源。離開數據，我們對於世界一無所知。
在這個大數據時代，當我們認識到，數據正是我們認識世界的源泉，所謂世界其實就是數據構成的，我們也會看到數據本身所具有的物理學氣質，正像量子力學所強調的那樣，世界隱藏在經驗表象背後，我們所能談論的，只是經驗本身。
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