㈠ 根據塗子沛先生所講，哪一年被稱為大數據元年
2013被稱為大數據元年：數據就是資源
2012年以來，「大數據」(big data)一詞越來越多地被人們提及版，人們用權它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。有媒體預測，2013年將成為「大數據元年」。
㈡ 大學生怎麼運用大數據建設社會主義
一、大數據及其特點
大數據目前尚無明確定義。維基網路對大數據的定義是：大數據是指所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到截取、管理、處理並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息【1】。徐子沛在《大數據》一書中將大數據定義為：指那些大小已經超出了傳統意義上的尺度，一般的軟體工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據【2】。《大數據時代》的作者維克·托邁爾·舍恩伯格認為，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。」【3】8-9《人民日報》在采訪他時，他曾說：「在我看來，大數據是一種價值觀、方法論，我們面臨的不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。這是一場思維的大變革，更是一個互動的過程——你可以用不同的角度、不同的方式去做大數據，並得到不一樣的結果與好處。」【4】據此，筆者認為：大數據是大規模數據中，可以通過有效技術手段快速獲取、存儲、管理並分析出可以推動社會發展的有價值的數據。
目前普遍認可大數據的四個基本特徵，即4V特性：規模大（Volume）、來源廣泛且類型多樣（Variety）、獲取及處理速度快（Velocity）、價值密度低（Value）。
數據規模大（Volume）。現代意義上的「數據」，范疇比信息還要大。進入信息時代，「數據」二字的內涵開始擴大：不僅指代「有根據的數字」，還統指一切保存在電腦中的信息，包括文本、圖片、視頻等。數據也逐漸成為「數字、文本、圖片、視頻」等的統稱，也即「信息」的代名詞。【6】256-257
數據來源廣泛、類型多樣（Variety）。信息時代，數據的獲取途徑不僅限於計算，還包括大記錄，即人們通過手機、個人電腦、ipad等終端上傳到網路的海量數據以及個人存儲在手機、個人電腦等終端中的數據。數據的類型也不再局限於原始的計算數據、結構化數據，還包括人們在日常生活中隨手記錄、保存、上傳至網路平台的圖片、音頻、視頻等非結構化數據。
數據獲取及處理速度快（Velocity）。數據來源的多樣化致使數據日益公開化、社會化，數據獲取更為方便、快捷、全面。伴隨大數據發展而誕生的數據處理技術使得數據處理速度遠遠快於傳統數據時代，數據處理日益規模化、軟體化、智能化。
價值密度低（Value）。價值密度的高低與數據總量的大小成反比，大數據本身的價值密度是相對較低的，需要對海量的數據進行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用戶價值。【5】基於海量數據基礎上形成的某一領域或某一特定內容形成的信息，相關性更強、信息更為全面，效果更佳明顯，價值高於傳統小數據分析得出的結論。
二、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的重要性
大數據已經融入到大學生日常生活中，大學生學習、生活、工作無處不體現大數據。一方面，大學生通過互聯網獲取學習資料、娛樂資訊、工作模板，成為大數據的享用者；另一方面，大學生搜索、下載學習資料留下數據痕跡，在微博等社交網路平台發表狀態、上傳生活照片以及工作過程中通過網路發布通知、活動內容，成為大數據的貢獻者。大數據與大學生息息相關，透過大學生可以了解學生的思想動態，亦可推動社會主義核心價值觀建設。
（一）大數據為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境。
徐子沛在《數據之巔：大數據革命，歷史、現實與未來》中提到一個案例：2013年7月，有報道稱，華東師范大學的一位女生收到校方的簡訊：「同學你好，發現你上個月餐飲消費較少，不知是否有經濟困難？」這條溫暖的簡訊也要歸功於數據挖掘：校方通過挖掘校園飯卡的消費數據，發現其每頓的餐費都偏低，於是發出了關心的詢問，但隨後發現這是一個美麗的錯誤——該女生其實是在減肥。【6】275這個案例說明可以通過大數據了解實時了解學生狀態，在當前東西方價值觀激烈碰撞的環境下，通過分析數據可以了解並掌握學生思想動態，做到早發現、早處理，對於為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境有極為重要的意義。
（二）大數據為社會主義核心價值觀建設提供更為行之有效的方法。
價值觀教育並非一成不變、形式單一，目前高校社會主義核心價值觀教育方式主要有課堂教學、主題班會、高校講座、社會實踐以及網路自主獲取等形式。那麼，這些方式哪些是學生更喜聞樂見、接受主動性更強的方式？有沒有尚未發掘的、學生潛意識中更易於接受的價值觀教育方式？以課堂教學為例，學生是更傾向於教師講課學生聽的形式還是互動教學形式？如果把視頻教學納入到課堂教學中，那麼視頻內容是什麼樣的，多長的視頻最優化，以何種形式展現，等等，都是值得探討的問題。問卷調查、抽樣調查等方式獲取的數據量小、不夠全面、不完全具有代表性，且學生填寫調查問卷具有自我意識，問卷結果未必是學生真實想法。大數據是通過高校大學生在網路上發布海量資訊中獲取，如學生通過QQ、微信、飛信等溝通軟體，人人網、新浪微博、大學生在線等網路社交平台以及郵箱、Dropbox等數據共享平台發布的數據。數據更公開、更廣泛、更全面、更真實，通過分析得出的結論更具有說服力。通過分析高校大學生思想動態大數據，可以全面、時時了解學生接受價值觀教育的趨向性方式。依據不同年級、不同專業、不同高校學生特點，採用不同形式進行價值觀教育，真正做到「因材施教」。
（三）大數據有效掌握高校社會主義核心價值觀建設動態情況。
社會主義核心價值觀建設是一項艱巨的長期工程，其過程具有動態性、延展性，需要提前、時時把握價值觀建設狀態、發展動態、發展趨勢，隨時調整價值觀建設的方法、形式、重點。基於網路數據的信息挖掘，不需要逐一調查，成本低廉，更重要的是，這種分析是實時的，沒有滯後性【6】268。
三、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的途徑
（一）樹立大數據觀念
大數據絕不僅僅是科研的高端產品，大數據存在於我們的日常生活中。沃爾瑪通過數據挖掘發現顧客潛在意識——父親在買尿布時往往會順便買啤酒——捆綁「啤酒和尿布」提高銷量；亞馬遜通過數據挖掘——分析顧客的購買規律——「預判發貨」，即在網購時，顧客還沒有下單，亞馬遜就將包裹寄出；奈飛公司利用客戶的網上點擊記錄，預測其喜歡觀看的內容，實現精準營銷。
在高校中，數據和數據分析的價值更是隨處可以得到體現，高校思想政治教育工作已經具備了大數據的特徵【7】。建設核心價值觀，充分發揮大數據的價值，需要高校學生工作者強化大數據意識，提高對數據的敏感意識、前瞻意識，培養數據共享意識、動態意識，數據不是一成不變的，要不斷接受新數據、挖掘新信息。根據對數據的分析，個性化推動社會主義核心價值觀建設。
（二）建立大資料庫
數據是大數據時代社會主義核心價值觀建設的基礎。建立大資料庫的方式有兩種：對內，匯總校園內通過高校信息網路中心的數據及學生在各平台發布的信息；對外，搜集政府、社會發布的與核心價值觀建設相關的信息。學校電子網路信息、學生交流使用的網路電子平台、校園各單位為方便服務管理而統計保存的各種信息匯總以及校園安全服務網路使用的攝像頭、門禁器等產生的信息數據。
（三）培養大數據工作隊伍
光有數據沒有分析人才，那麼數據永遠只是一堆數字，沒有任何價值。大數據價值密度低的特點要求數據分析者設計能完成特定任務的軟體或程序，智能分析海量數據。高校社會主義核心價值觀建設工作人員主要以高校學生工作處、思政教師及輔導員為主，需要在這批人員中培養一批思想政治覺悟高、政治理論水平高人員專門從事該項事務，提高他們的大數據意識和大數據處理能力，適應大數據時代社會對大學生數據能力的需求。
㈢ 根據徐子沛先生所講 有哪些因素推動了大數據的出現
技術的更新換代的必然性，IT時代發展越來越成熟，加速了大數據DT時代的出現。世界發展的推動。檸檬學院大數據。
㈣ 根據塗子沛先生所講，以下說法正確的有哪些
根據塗子沛先生所講，以下說法正確的有哪些？
A.大數據就等於非結構化數據
B.大數據等於大容量加上大價值
C.大數據等於非結構化數據加上結構化數據
D.大數據等於小數據加上大信息
答案： ABCD
㈤ 《大數據》讀書筆記
《大數據》（徐子沛）
核心觀點： 一個真正的信息社會，首先是一個公民社會。
徐子沛和吳軍是國內科技界文筆最好的兩位大拿，能把復雜的技術發展講得像故事一樣引人入勝。書中講述了美國信息開放、數據技術創新、數據逐步開放的歷史，例舉了美國政府如何通過大數據來治國：降低犯罪率、糾正福利濫用、增加財務透明度，並展望了大數據發展的未來，他覺得中國和美國最大的區別就在中國習慣於說「差不多」，不善於用數字管理國家。書中也介紹了大數據中數據倉庫、數據挖掘、數據分析、數據可視化等技術的發展，他認為： 數據就是企業的財富和金礦，數據分析和挖掘的能力就是企業的核心競爭力。 阿里網羅了徐子沛和王堅兩個大數據和雲計算專家，估計在大數據和雲計算領域鮮有敵手了。
核心觀點： 推崇知識和理性，用數據創新
本書講述互聯網對傳統工業 生活的推進，大量數據沒有數字化，數據基本都困在一家醫院內，電子病歷推進也很緩慢，通過數據的流通讓患者享受更便捷、更安全的服務基本只限制在思考層，這裡面有方方面面的各種利益、法規的原因，這就像書中說的「也許是由於其本身的根深蒂固。作者認為 iPhone、雲計算、3D列印、基因測序、無線感測器、超級計算機，這些改變了我們生活的事物，將再一次地融合在一起，對醫學進行一次「創造性破壞」 ，我覺得新技術的應用比新規則的創立在國內還是相對簡單，而也能解決醫療資源不足的痛點，把像IBM沃森這樣的智能作為醫療的輔助判斷，提升醫療的效率和准確率還是前景明朗的。但要說像書中說的「舊的體系完全不復存在，新的體系隨之取代...在這超級融合之下，權力再次交回到我們自己手中，而只有我們自己，。我想這還有很遠的路要走，與生命有關的事物，一定是慎之又慎的；與體系有關的事情，改變一定是難上加難的。
所以 崇正說他們阿里都是看數據做事情，不是臆想做事情。因為在這個高速發展的時代，數據都是流動。他們都是落實到行動，分析數據，應用數據，依靠數據。
㈥ 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。
㈦ 大數據的本質是
問題一：你好，大數據的本質是什麼？ 遠標教育為你解答：
從本質上講，大數據是指按照一定的組織結構連接起來的數據，是非常簡單而且直接的事物，但是從現象上分析，大數據所呈現出來的狀態復雜多樣，這是因為現象是由觀察角度決定的，正如蘇軾在詩里所描述的，「橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同。不識廬山真面目，只緣身在此山中」。
由此可見，大數據的核心關鍵是組織結構，而不是構成大數據的數據本身，這個特徵類似人工生命之父克里斯・ 蘭頓(Chris Langton)對生命的描述，「生命的本質在於物質的組織形式,而不在於物質的本身」，事實上，宇宙模型里的全部事物似乎都遵循這樣的構成規則，結構和節點上的物質。
大數據的結構是一個多層次、交織關聯的復雜系 統結構，數據是分布在節點上的構成物質，數據之間的關聯關系是由節點的位置決定的，而不是由數據本身來決定。也就是說，不同的數據位於同一個節點時，就可 以獲得相同的關聯關系。比如張三在某個縣里 *** 政權結構的局長位置，他就獲得了這個節點位置上的所有關聯關系，如果李四替換了張三，那麼李四就獲得了這個 位置上的關聯關系，而張三就會失去這個位置上的關聯關系，獲得他新的節點位置上的關聯關系。
問題二：根據塗子沛先生所講，大數據的本質是數據的價值在增加對嗎 2013年稱為「大數據元年」
問題三：大數據的本質是數據的價值在增加 當然不對了，大數據的價值是把很多的數據進行分析和處理，得出有價值的數據，並不是數據價值的增加，以前那麼多的數據都被人浪費了，現在是要把那麼多的數據利用起來，產生價值。大數據培訓檸檬學院。
問題四：如何認識大數據的本質 數據本身並不能完全代表事物的最終整體和結果，世間有如此多數據無法解釋的東西存在，比如很多心血來潮和情感變數，我們的世界的存在著諸多未知的X因素。
有趣的是，正是這些未知的因素，才推動了數據分析的發展。人類總是希望得到利益最大化的結果，所以他們在事前就會做好各種分析准備，例如二戰時發明原子彈使得戰爭提前結束。其實在每一個時代，我們都會進行數據分析從而去解決問題，雖然有時候並不管用，但是這並沒有阻礙人類對於數據分析的追求，隨著科技的進步，數據分析更是到處都是。
問題五：1.大數據的本質是 如果指的是硬碟區別如下：
內部傳輸速度主要是由尋道時間以及數據存儲密度決定，外部主要是匯流排的速度以及硬碟介面類型決定的，目前的串口硬碟要比以前的並口硬碟更快。數據傳輸率其實分為外部傳輸率和內部傳輸率兩種，其中前者要比後者快很多，兩者之間有一塊緩沖區以緩解速度差距。通常稱突發數據傳輸率為外部傳輸率，指從硬碟緩沖區讀取數據的速度；內部傳輸率，也稱最大持續傳輸率，是指硬碟將數據記錄在碟片上的速度，反映硬碟緩沖區未用時的性能。目前的主流硬碟在容量、平均訪問時間、轉速等方面都差不多，然而在內部傳輸率上的差別比較大，因而內部數據傳輸率成為硬碟的一個「硬」指標，它真實地反應了硬碟的作戰能力。
問題六：大數據和數據挖掘什麼區別？ 傳統的數據挖掘就是在數據中尋找有價值的規律，這和現在熱炒的大數據在方向上是一致的。
只不過大數據具有「高維、海量、實時」的特點，就是說數據量大，數據源和數據的維度高，並且更新迅速的特點，傳統的數據挖掘技術可能很難解決，需要從演算法的改進（提升演算法對大數據的處理能力）和方案的框架（分解任務，把大數據分析拆解成若干小單元加以解決，或者通過規律的提取，把重復出現的數據加以整合等等）等多方面去提升處理能力。
所以，可以理解成大數據是場景是問題，而數據挖掘是手段。
問題七：大數據的本質是什麼 考試試題及答案 利用大數據來定位市場需求和人群定位，幫助企業或個人實現精準營銷，更方便更簡潔，降低營銷成本。
問題八：如何認識大數據的本質 數據本身並不能完全代表事物的最終整體和結果，世間有如此多數據無法解釋的東西存在，比如很多心血來潮和情感變數，我們的世界的存在著諸多未知的X因素。
有趣的是，正是這些未知的因素，才推動了數據分析的發展。人類總是希望得到利益最大化的結果，所以他們在事前就會做好各種分析准備，例如二戰時發明原子彈使
得戰爭提前結束。其實在每一個時代，我們都會進行數據分析從而去解決問題，雖然有時候並不管用，但是這並沒有阻礙人類對於數據分析的追求，隨著科技的進
步，數據分析更是到處都是。
問題九：大數據本質上只是一場技術變革.對嗎 大數據時代的來臨，帶給我們眾多的沖擊，每個人都應當與時俱進、不斷提升，放棄殘缺的守舊思想，大膽接受新的挑戰。
探討大數據時代將給我們帶來哪些變革，首先要搞清楚什麼是大數據，其次，要釐清大數據會帶來哪些變革，最後，要思考如何應對大數據時代的挑戰。
什麼是大數據？
國際數據公司定義了大數據的四大特徵：海量的數據規模（vast）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value）。僅從海量的數據規模來看，全球IP流量達到1EB所需的時間，在2001年需要1年，在2013年僅需1天，到2016年則僅需半天。全球新產生的數據年增40%，全球信息總量每兩年就可翻番。
而根據2012年互聯網路數據中心發布的《數字宇宙2020》報告，2011年全球數據總量已達到1.87ZB（1ZB=10萬億億位元組），如果把這些數據刻成DVD，排起來的長度相當於從地球到月亮之間一個來回的距離，並且數據以每兩年翻一番的速度飛快增長。預計到2020年，全球數據總量將達到35～40ZB，10年間將增長20倍以上。
需要強調的是：所謂大數據並不僅僅是指海量數據，而更多的是指這些數據都是非結構化的、殘缺的、無法用傳統的方法進行處理的數據。也正是因為應用了大數據技術，美國谷歌公司才能比 *** 的公共衛生部門早兩周時間預告2009 年甲型H1N1流感的暴發。
釐清大數據帶來了哪些變革
就像電力技術的應用不僅僅是發電、輸電那麼簡單，而是引發了整個生產模式的變革一樣，基於互聯網技術而發展起來的「大數據」應用，將會對人們的生產過程和商品交換過程產生顛覆性影響，數據的挖掘和分析只是整個變革過程中的一個技術手段，而遠非變革的全部。「大數據」的本質是基於互聯網基礎上的信息化應用，其真正的「魔力」在於信息化與工業化的融合，使工業製造的生產效率得到大規模提升。
簡而言之，「大數據」並不能生產出新的物質產品，也不能創造出新的市場需求，但能夠讓生產力大幅提升。正如，《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》作者肯尼思・庫克耶和維克托・邁爾-舍恩伯格指出：數據的方式出現了3個變化：第一，人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；第二，由於是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相互聯系。這一切代表著人類告別總是試圖了解世界運轉方式背後深層原因的態度，而走向僅僅需要弄清現象之間的聯系以及利用這些信息來解決問題。
如何應對大數據帶來的挑戰
第一， 大數據將成為各類機構和組織，乃至國家層面重要的戰略資源。
在未來一段時間內，大數據將成為提升機構和公司競爭力的有力武器。從某一層面來講，企業與企業的競爭已經演變為數據的競爭，工業時代引以自豪的廠房與流水線，變成信息時代的伺服器。阿里巴巴集團的伺服器多達上萬台，而谷歌的伺服器超過了50萬台。重視數據資源的搜集、挖掘、分享與利用，成為當務之急。
第二，大數據的公開與分享成為大勢所趨， *** 部門必須身先士卒。
2013年6月在英國北愛爾蘭召開G8會議，簽署了《開放數據 *** 》，要求各國 *** 對數據分類，並且公開14類核心數據，包括：公司、犯罪與司法、地球觀測、教育、能源與環境、財政與合同、地理空間、全球發展、治理問責與民主、保健、科學與研究、統計、社會流動性與福利和交通運輸與基礎設施。同年7月，我國國務院就要求推進9個重點領域信息公開工作。正如 *** 總理所強調的，社會信用體系建設包括政務誠信、商務......>>
問題十：大數據是什麼概念 從海量的數據里進行擷取、管理、處理、並整理之後，獲得你需要的資訊
電影《紙牌屋》的成功就是其中一個例子，Netflix（引進紙牌屋的公司）作為世界上最大的在線影片租恁服務商，從其網站點擊率、下載量、搜索請求和評論等眾多海量數據中進行分析與預測後，認為紙牌屋能火，因此選擇引進《紙牌屋》
㈧ 塗子沛大數據第十章講了什麼
塗子沛大數據第十章講了胡適批評差不多先生，黃仁宇求索數目字管理，作者從太平洋對面看到中美兩國的差距，深知中國缺少什麼。
大數據2012年7月出版的《大數據》是中國大數據領域第一本著作，引領了中國社會對大數據戰略、數據治國和開放數據的討論，該書先後獲得國家圖書館文津圖書獎、第四屆中國軟科學前沿探索獎、2012年度十大好書等獎項。
塗子沛，知名信息管理專家，曾居美國矽谷，現任阿里巴巴副總裁。畢業於華中科技大學、中山大學和卡內基梅隆大學。赴美留學之前，曾在省、市、縣幾級政府的不同部門磨礪10年，做過職業程序員，擔任過公安邊防巡邏艇的指揮官，也從事過政府統計工作。在美期間，先後擔任軟體公司的數據倉庫程序員、數據部門經理、數據中心主任、亞太事務總監、首席研究員等職務。除了工作、寫作，還熱心公益，曾任中國旅美科技協會匹茲堡分會主席，現任中國旅美科技協會副主席，上海真愛夢想公益基金會理事。
㈨ 求徐子沛大數據電子版，感謝🙏
大數據：正在到來的數據革命，以及它如何改變政府、商業與我們的生活 [2.0升級版] - 塗子沛
是這本么？需要私信
㈩ 塗子沛大數據讀後感1800字
進入2012年大數據一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新，人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者消費浪潮的到來。「大數據」的運用在各個領域發揮著前所未有的重要作用，滲透到了當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素，並對人類的數據駕馭能力提出了更新的挑戰。
一、傳統的信息格局被打破
不是我不明白，這世界變化快。2000年還是一張軟盤打天下的時代，短短十多年光景，硬碟的存儲容量已從4GB、16GB、32GB迅速攀升到1TB（相當於1024GB的容量）。原來僅有1.44MB的軟盤在當時感覺存儲容量還是蠻大的，到現在硬碟容量躥升至1TB了，反而感覺存儲空間捉襟見肘，到底是哪裡出現了問題呢？1965年英特爾的創始人之一戈登摩爾考察了計算機硬體的發展規律，提出了著名的摩爾定律。該定律認為，同一個面積集成電路上可容納的晶體管數目，一到兩年將增加一倍，換句話說，計算機硬體的處理速度和存儲能力，一到兩年將提升一倍。這一定律，得到驗證。
大數據！一語驚醒夢中人，大數據時代已經悄然來臨。隨著社交網路的逐漸成熟，移動寬頻迅速提升，雲計算、互聯網應用更加豐富。更多的感測設備、移動終端接入到網路，由此產生的數據及增長速度迅速攀升。那麼什麼是大數據呢，正如IBM總結的那樣：「大量化(Volume)、多樣化(Variety)和快速化(Velocity)」就是「大數據」的顯著特徵。
二、管理法則：質量是數據時代的根本
數據能滿足其既定的用途，它才有質量。如果不能滿足既定的目標和用途，就談不上質量。換句話說，數據的質量不僅取決於它本身，還取決於它的用途（引致資料庫專家傑克.奧爾森）。
隨著網路的出現，政府開始在網上發布信息和數據，對政府而言，是一個很大的挑戰，因為數據一經政府發布，往往被視為權威，對社會的各個領域都可能產生重大的影響。任何一份通過網路發布的信息，面對的都不是一定特定群體，而是全體國民，如果政府發布數據的質量不可靠，將受到頻繁的、大范圍的質疑，特別是一些可以會影響到公共政策和行業管制標準的數據，將引起巨大的爭議。
例如：單位奶製品中蛋白質含量、菌落總數應該是多少 ？飲用水裡能混雜多少含量的微量元素？新鮮蔬菜能帶有多少指標的殺蟲劑殘留？工廠排放的廢氣、汽車的尾氣以及車間的通風條件都要符合怎樣的標准等等，這些標准，都是數據。隨著社會的發民、科學的進步，這些標准越來越多越來越細，每一個都和國民生活和經濟發展息息相關。所以政府在網上發布數據，必須慎之又慎，保證質量。
三、大數據在各領域中的價值表現
1、數據競爭：企業贏利之道
企業以「低成本、高效率」的方式來開展公司的業務，而要做到「低成本、高效率」的運營以及決策正確，企業必須廣泛推選以事實為基礎的決策方法、大量使用數據分析來優化企業的各個運營環節，通過基於數據的優化和對接，把業務流程和決策過程當中存在的每一分潛在的價值都「擠」出來，從而節約成本，戰勝對手，在市場上倖存。這種競爭，就是一種基於數據的競爭。
已經有越來越多令人信服的證據表明：只要實施正確的政策和激勵，大數據將成為競爭的關鍵性基礎，並成為下一波生產率提高、創新和為消費者創造價值的支柱。信息時代的競爭，不是勞動生產率的競爭，而是知識生產率的競爭。數據，是信息的載體、是知識的源泉，當然也就可以創造價值和利潤，可以預見，基於知識的競爭，將集中表現為基於數據的競爭，這種數據競爭，將成為經濟發展的必然。
2、通訊、電信、商務智能、互聯網的逐步演變
近年來，隨著大數據的迅猛增加，各個行業、政府部門都在嘗試「用數據來決策」、「用數據來管理」、「用數據來創新」，在這個過程中，涌現了一大批既務實管用，又令人耳目一新的做法和應用。
回顧歷史，我們從廣播的年代到電視的年代再到本世紀初互聯網的年代，從音頻對話到可視電話，數據技術一直在我們的生活中扮演重要的角色，互聯網出現之後，就交流和互動而言，廣播和電視無疑相形見絀。
「大數據」可能帶來的巨大價值正漸漸被人們認可，它通過技術的創新與發展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為人們提供了一種全新的看待世界的方法。
四、總結
塗先生從數據本身的革命、社會科學的革命、企業管理的革命、社會管理的革命四個方面深刻闡述了大數據的重要意義，以最前沿的視野、直接的解讀和剖析為我們理清了《大數據》一書的脈絡和精髓，為我們如何能更好地閱讀、理解、領會《大數據》一書的精神實質提供了很好的幫助，讓我們意識到：大數據的時代，是不可逃避的。
塗子沛大數據讀後感二：讀塗子沛的《大數據》有感
首先說下《大數據》這本書好的地方就是將大數據變化為一本科普讀物，不是講大數據的關鍵技術和具體實現，而更多的是圍繞美國政府基於數據的管理歷史線條展開，讓大家更加容易理解大數據在政府執政和公共事務管理中發揮的作用，所以我看完後最大的感覺就是關注智慧城市的相關人員完全有必要閱讀該書，會對以後在智慧城市的管理和建設中如何更好的理解大數據，應用大數據，發揮大數據本身的業務價值有更好的理解。
為何近幾年出現大數據，最重要的還是隨著信息技術和互聯網，管理的精細化，全球化和社交圈擴大，數據呈現了指數級的增長。2009年美國的數據，離散製造業966PB，政府848PB，傳媒行業715PB，這是麥肯錫2011年出版的一份報告《大數據：下一代創新，競爭和生產率的前沿》裡面的一個估算。正是由於數據指數級的增長，對數據的開放，信息自由，數據的採集，數據的分析和處理，預測和決策提出了更高的要求。
信息自由，一為信息公開，二為信息發布。公開是政府和某一社會特定主體的關系，是點對點的；而信息發布是政府和社會的關系，是點對面的。信息自由法已經成為美國不可缺少的一個基本法案，只有信息自由才談得上進一步的數據開放和數據共享。
我們信奉上帝，除了上帝任何人都要以數據說話。信息技術發展，數據指數級增長，已經徹底改變了政府，社會，商業群體的決策方法。需要的是形成一種數據驅動的決策方法，數據治國，需要基於實證的事實而非簡單的`意識形態。而真正要讓數據能夠上升到決策層面，首先需要的就是數據大范圍採集，數據抽樣，數據測量和數據質量管理。另外數據驅動和事件驅動是兩種模式，數據驅動強調的是歷史和預測，而事件驅動強調的是實時和響應。大數據有一個維度專門是指速度和快速響應，更需要考慮事件驅動和數據驅動融合。
帝國法則，詳細講述了數據的收集法則，使用法則，發布法則和管理法則。數據能夠滿足既定的用途，它才有質量。如果不能滿足既定的目標和用途，就談不上質量。換句話說，數據的質量不僅取決於它本身，還取決於它的用途。數據質量的問題涉及到數據收集，使用，發布等所有過程的問題。數據質量管理要有標准，有流程，有救助機制。
從軟體的開源到數據的開放，我們過渡到一個新的世界，可以講數據開放式本身的另外一個重點。在這個新的世界裡面，數據遠遠比軟體更加重要。從2004年以來，美國一直在進行數據開放運動，聯邦政府也專門家裡了數據開放站DataGov，其主要目標就是通過數據開放，通過鼓勵新的創意，讓數據走出政府，得到更多的創新型應用。從而進一步鞏固政府透明化，民主化和政府效能。
數據之爭涉及到原始數據採集，數據質量，數據安全，數據粒度，數據價值，數據虛實多個維度。而DataGov不僅僅開放了原始數據，地理數據，還包含了數據分析工具的開放。數據開放為創新提供了無窮的燃料，因為創新型應用，數據的能量將逐層放大。
預測未來最好的方法，就是創造未來。而數據最大的價值仍然在預測上面，在解決了數據開放，數據採集，數據質量管理，數據處理後，最重要的作用就是基於數據進行科學的預測和決策。數據競爭將是企業贏之道，一些企業已經將他們商業活動的每個環節放在了數據收集，分析和行動的能力上。
塗子沛大數據讀後感三：讀塗子沛《大數據》有感
7月的一天，我有幸拿到了塗子沛的《大數據》一書，幾個月來認真翻閱了好幾遍，並查閱了許多相關的文章，也讓我產生了寫下這篇讀後感的沖動。
。
我們處於大數據時代
當今的時代是一個信息的時代，是一個數據爆炸的時代。信息是數據的內容，數據是信息的載體。隨著電腦、網路的普及，搜索引擎技術的進步以及雲時代的來臨，上至國家下至個人，無不為數據所包圍，信息無處不在、數據無處不在。難以想像離開數據、離開數據管理，我們這個社會將會是什麼樣子。
那麼大數據時代到底有多大呢？我們知道計算機用二進制存儲和處理數據，一位是指一個二進制數位——0或1，這是存儲信息的邏輯單元。一個位元組有8位，再往上是KB(1KB是210位元組)、MB(1MB是220位元組)、GB(1GB是230位元組)、TB(1TB是240位元組)、PB(1PB是250位元組)、EB(1EB是260位元組)、ZB(1ZB是270位元組)、YB(1YB是280位元組)。但這究竟是多大的數據呢，我們還是難以想像。有人統計過將1TB的數據全部列印出來，需要用5000萬個四開門的書櫃去儲藏。這是多麼龐大的一個數啊，而這只是1TB——240個位元組。而僅全世界消費者一年產生的數據就有6000PB，全世界企業一年產生的數據有7000PB。截至2010年，人類產生的數據為1。2ZB，且數據每年以指數級增長，每兩年我們擁有的數據將翻一番。
在大數據時代，數字電視、手機、移動互聯網統治了我們。截至2012年，中國手機網民數突破4。2億；2013年中國超過美國成為最大的智能手機市場；2013年2月微信用戶數突破4億，到9月，微信用戶達到5億，微信用戶正在以每6個月增長1億用戶的速度增長；95%的智能手機用戶睡前玩手機。
「棱鏡門」事件主角愛德華斯諾登一時間成為全球關注的目標，網路時代何處安放我們的隱私？美國間諜衛星精度達到了5至10厘米，當今社會我們每個人近乎「透明」!
大數據時代給我們帶來什麼。
1965年，英特爾創始人之一戈登摩爾考察了計算機硬體的發展規律，提出了著名的摩爾定律。該定律認為，同一個面積集成電路上可容納的晶體管數目，一到兩年將增加1倍，也就是說，其性能將提升1倍。換句話說，計算機硬體的處理速度和存儲能力，一到兩年將提升1倍。這一定律揭示了信息技術進步的速度。
數據的爆炸是「三維」的，是立體的，這三個維度，主要表現在：同一類型的數據量在快速增長；數據增長速度在加快；數據的多樣性，即新的數據來源和新的數據種類在不斷增長。
任何一件事物，都有一個從量變到質變的過程。在當前這個數據爆炸的時代，數據帶給我們什麼呢？我想最重要的是帶來了思維模式的轉變。轉變了我們一直以來以因果邏輯思維的模式，變成了相互關系的邏輯思維。舉一個例子，在不久的將來我們完全可以通過數據分析，預判出一次地震的時間、地點、強度，但我們不是通過分析地殼運動而來的，而是通過相互關系的龐大的數據分析而來的。
2008年的冰災，當時的廣州火車站滯留了25萬人，這個數據是通過當時在這個區域的手機使用數統計出來的，與後期的最終統計基本吻合。大數據使我們開始了一次全新的探索，而探索的意義不在於發現新大陸，而在於發現新視角。
大數據時代給企業帶來了什麼。
數據挖掘是一種知識產生的過程，從中產生創新、產生管理、產生推動社會變革的理論與實踐。
沃爾瑪公司是美國的一家世界性連鎖企業，以營業額計算，為全球最大的公司。沃爾瑪一年產生的數據有2500TB。沃爾瑪公司通過對大量歷史數據的分析發現，年輕爸爸去超市購買嬰兒尿布會順便買點啤酒犒勞自己。因此，沃爾瑪推出了尿布與啤酒搭售的營銷策略，使銷售量增長。
紐約，美國最大的城市及第一大港，擁有810多萬人口，其36%為外國移民，人口使用約170種語言。1990年，紐約市共發生了兇殺案2245宗，1995年下降到1171宗，2009年下降到466宗，創下50年最低。紐約是如何實現這個成績的呢？原來紐約通過把20年的犯罪數據和交通數據整合，開發出了「數據驅動的警務管理」，發現交通事故高發地帶，也是犯罪活動的高發地帶，而且兩者的高發時間段也同樣吻合。這就將警察以往「亡羊補牢」的工作模式轉變為「守株待兔」的工作模式，取得了巨大的成績。
大數據及其分析，將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。任何一個組織，如果早一點著手大數據工作，都可以獲得明顯的競爭優勢。用另一本類似著作《大數據時代》的作者維克托的一句話：「大數據是未來，是新的油田、金礦。」
當前我們的企業每天獲得大量的生產、營銷、辦公數據，如何將數據分析應用其中是時代賦予我們的挑戰。如何實現粗放型向精細化轉變，大數據為我們的企業提升管理效率、提高服務水平提供了有利平台。
世界每天都在變，唯一不變的是變化。大數據將是傳統行業的掘墓者，盛極一時的柯達倒閉了，微軟收購了諾基亞……我們的企業處在這樣一個變革的社會，應該何去何從，值得我們每一個人深思。