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書名：大數據時代

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

譯者：周濤

豆瓣評分：7.5

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2012-12

頁數：261

內容簡介：

《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，並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於，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「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。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。

作者簡介：

他是十餘年潛心研究數據科學的技術權威，他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。他曾先後任教於世界最著名的幾大互聯網研究學府。現任牛津大學網路學院互聯網治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人，哈佛國家電子商務研究中網路監管項目負責人；曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創新策略研究中心主任。並擔任耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、聖地亞哥大學、維也納大學的客座教授。

他的學術成果斐然，有一百多篇論文公開發表在《科學》《自然》等著名學術期刊上，他同時也是哈佛大學出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多家出版機構的特約評論員。

他是備受眾多世界知名企業信賴的信息權威與顧問。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業；而他自己早在1986年與1995年就擔任兩家軟體公司的總裁兼CEO，由他的公司開發的病毒通用程序，成為當時奧地利最暢銷的軟體產品。1991年躋身奧地利軟體企業家前5名之列，2000年 被評為奧地利薩爾斯堡州的年度人物。

他也是眾多機構和國家政府高層的信息政策智囊。他一直專注於信息安全與信息政策與戰略的研究，是歐盟專家之一，也是世界經濟論壇、馬歇爾計劃基金會等重要機構的咨詢顧問，同時他以大數據的全球視野，熟悉亞洲信息產業的發展與戰略布局，先後擔任新加坡商務部高層、汶萊國防部高層、科威特商務部高層、迪拜及中東政府高層的咨詢顧問。

所著《大數據》一書是開國外大數據系統研究的先河之作，而在這之前，他已經在《經濟學人》上和數據編輯肯尼斯.尼爾-庫克耶一起，發表了長達14頁的大數據專題文章，成為最早洞見大數據時代趨勢的數據科學家之一。而他的《刪除》一書，同樣被認為是關於數據的開創性作品，並且創造了「被遺忘的權利」的概念而在媒體圈和法律圈得到廣泛運用。該書獲得美國政治科學協會頒發的唐•K•普賴斯獎，以及媒介環境學會頒發的馬歇爾•麥克盧漢獎。同時受到《連線》、《自然》《華爾街日報》《紐約時報》等各大權威媒體廣泛好評。

❷ 有哪些互聯網運營方面的書值得推薦

人丑就要多讀書

有句話相信你肯定聽過——「人丑就要多讀書」。你長得丑還是溫柔，我是不知道了，我只知道「運營就要多讀書」。

為什麼運營就要多讀書？

畢竟想系統提高運營能力，建議還是站在巨人的肩膀上，也就是讀行業大牛用從業經驗匯集而成的書最靠譜。

而運營大概分為這幾類：

新媒體運營、內容運營、活動運營、社群運營、用戶運營、產品運營、商務運營、等等。

無論是哪一類的運營，都需要你了解用戶的需求，打造信任，來滿足用戶，並且得到回報。

講點最實際的，而你平常揪心的工作問題和苦惱，都能通過讀相應的書，或者是課程，一點一點去攻破突圍，在書里找到新思路。

同時建議大家參加一些學習團體，報一兩個運營課程。一個人閉門造車不一定能成，一群人手拉手前進，一定能走更遠。

一、增長黑客

對小白很還是比較友好的，能指導快速建立運營框架。

這本書是作者寫給沒有運營經驗的小白看的基礎類科普運營書，2015年寫的，內容是作者總結多年的工作經驗總結而來裡面的案例放在現在來說已經有些過時了，但是對運營體系的框架勾畫的很清楚，概念解釋詳細，運營的工作內容羅列全面，文字通俗易懂，通讀本書作者對運營的三個方面進行了講解，分別是用戶運營、活動運營、內容運營，其中對用戶以及內容運營做了比較詳細的介紹，最後部分做了總結。

❸ 有哪些互聯網運營方面的書值得推薦

1.望盡天涯路：把握互聯網的過往今生，掌控職業命脈
a.行業了解
《沸騰十五年》
《浪潮之巔》
《互聯網之達芬奇密碼》
《不一樣的平台，移動互聯網時代的商業模式創新》
《電商的戰國》
《我看電商》
《改變中國互聯網未來的六大力量》
《信息規則 ：網路經濟的策略指導》
《超級數字天才：為什麼用數字思考是變聰明的新方法》

b.產品了解
《人人都是產品經理》
《結網》
《設計溝通十器》
《產品經理手冊》
《神一樣的產品經理》
《啟示錄》
《軟體工程：實踐者的研究方法》
《手機研發流程與質量管理》

c.交互設計、用戶體驗
《About Face3交互設計精髓 》
《觸動人心》
《SNS網站構建》
《社交網站界面設計》
《web信息架構，設計大型網站》
《web導航設計》
《web設計禁忌》
《移動應用UI設計模式》
築巢引鳳、簡約至上、見微知著
《yes 產品經理》

d.創業數據，理解商業思維
《精益創業》
《精益創業實戰》
《創業四步法》這本書早於《精益創業》）《創業者聖經》
《豐田汽車案例：精益製造的14項管理原則》
《創業三十六條軍規》
《精益六西格瑪-精益生產與六西格瑪的完美整合》
《平台戰略》
《電子商務管理視角》
《營銷管理》
《運營管理》（這里的運營是企業運營管理的意思）
《項目管理知識體系指南》
《量化，大數據時代的企業管理》
2.消得人憔悴：依據所處職位的職責，尋求最優解決之道

a.數據分析
基礎書籍：
《網站分析基礎教程》
《網站分析實戰：如何以數據驅動決策，提升網站價值》
《流量的秘密:Google Analytics網站分析與優化技巧》第二版
技能進階：
《精通Web Analytics 2.0：用戶中心科學與在線統計藝術》
數據呈現：
《誰說菜鳥不會數據分析》2013最新版
《Excel商務圖表應用與技巧108例（雙色版）》
《鮮活的數據：數據可視化指南》
拓展訓練：
《大數據時代》
《R語言實戰》
具體主題分析
搜索《精通搜索分析》
淘寶《玩法變了:淘寶賣家運贏弱品牌時代》
社交網站《社交網站的數據挖掘與分析》（懂技術才能讀）
性能優化（粗讀）
《構建高性能web站點》
《網站性能監測與優化》
《大規模web服務開發技術》
《高性能網站建設進階指南》
b.流量（用戶推廣）
網路營銷
《錦囊妙計，網站推廣101招》《網路營銷推廣實戰寶典》問題查找即可
《正在爆發的營銷革命-社會化網路營銷指南》
《濕營銷》
《行動的召喚》《等待貓吠》
《SEO實戰密碼》《SEO藝術》
《搜索引擎營銷-網站流量大提速》
《搜索引擎優化：每天一小時》《搜索引擎優化寶典》
內容營銷
《內容營銷，網路營銷的殺手級武器》
c.留存
內容
《勝於言傳：網站內容制勝寶典》
《與五十位主編面對面》
《web內容策略指南》
活動
《商品促銷實戰技巧一本全》
作者：
王志綱《找魂》《推手》。。。
熊大尋《江山入劃》
葉茂中《想》與《做》？想與做？
d.轉化
《網站轉化率優化之道》
《數據掘金，電子商務運營突圍》
《landing page優化權威指南》
《淘寶賣家秘笈》
《提高轉化率! : 網頁A/B測試與多變數測試實戰指南》
《啤酒與尿布》
《顧客為什麼購買》
三、尋他千網路：驀然回首，佳麗原來在後宮
生活興趣書籍，從生活中感悟。
社區運營：《裸猿》、《人類動物園》和《親密行為》社區機制
用戶行為：《會賺錢的行為經濟學》《流行性物慾症》《後物慾時代的來臨》
廣告策劃：《廣告武林秘笈》《廣告文案傳真》《大量流出》
商業：《商戰》《戰爭論》
值得精度的書：
《數據化管理》
《超級富豪就是超級創意》
《數據挖掘與數據化運營實戰》
《精益創業實戰》
《數據分析，企業的賢內助》
《微力無邊》
《淘寶產品十年事》
《推薦系統實踐》
《設計搜索體驗》
《深入理解網站優化》
2014新書推薦：
《騰訊方法 : 一個市值1500億美元公司的產品真經》
《顛覆式創新：移動互聯網時代的生存法則》
《從門外漢到BAT產品經理有多遠》
《締造企鵝 : 產品經理是這樣煉成的》
《九敗一勝 : 美團創始人王興創業十年》
《第二次機器革命 : 數字化技術將如何改變我們的經濟與社會》
《參與感 : 小米口碑營銷內部手冊》
《周鴻禕自述 : 我的互聯網方法論》
《再看電商》
《新經濟，新規則》
《社交紅利（修訂升級版）》
《互聯網創業原創精品-互聯網創業密碼》
《風吹江南之互聯網金融》
《谷歌和亞馬遜如何做產品》
《數據之巔:大數據革命》
《微管理》
《O2O進化論: 數據商業時代的全景圖》
《互聯網思維的企業》
《有的放矢:NISI創業指南》
《翻轉課堂的可汗學院:互聯時代的教育革命》
《矽谷百年史:偉大的科技創新與創業歷程(1900-2013)》
《創業時, 我們在知乎聊什麼?》
《孵化Twitter:從蠻荒到IPO的狂野旅程》

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書名：企業的大數據戰略

作者：[荷] 馬克·馮·里吉門納姆

譯者：盛楊燕

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2017-5-1

頁數：260

內容簡介：

 據估計，我們現在每兩天產生的數據，相當於人類文明伊始至2003年所產生的數據的總和。而且，隨著幾乎所有的一切事物都被數字化，人們預計可用數據量將每兩年翻一番。大數據能讓企業制定更好的決策，從而提高效率、節約成本、增加收入。但是許多企業還沒有認識到它的好處……即便認識到了，也許還不知道如何利用。

 《企業的大數據戰略》用通俗易懂的語言深度解析大數據的7大特徵、8大事實、7大趨勢，360度剖析大數據落地的18個行業，明確7種最重要的大數據崗位，分享30餘個領先企業的成功經驗，為大中小企業提供了構建大數據戰略和關鍵大數據能力的清晰路線圖。

 《企業的大數據戰略》也探討了亞馬遜、蘋果、耐克、迪士尼、殼牌、沃爾瑪、摩根士丹利、洲際酒店等知名企業利用大數據戰略獲益的做法，揭示了如何利用大數據的力量為企業服務。

作者簡介：

 全球頂尖大數據影響力人物之一，一站式大數據商店Datafloq創始人，荷蘭Data Donderdag大數據論壇聯合發起人，旨在通過連接全球大數據市場上的所有利益相關者，打造一個大數據生態系統。

 既是洞悉趨勢的大數據戰略家，也是思想深刻的著名演說家，在大數據、區塊鏈、物聯網和顛覆性創新方面擁有豐富的經驗，為大中小企業制定大數據戰略提供建議。

❻ 大數據時代數據管理方式研究

大數據時代數據管理方式研究
1數據管理技術的回顧
數據管理技術主要經歷了人工管理階段、文件系統階段和資料庫系統階段。隨著數據應用領域的不斷擴展，數據管理所處的環境也越來越復雜，目前廣泛流行的資料庫技術開始暴露出許多弱點，面臨著許多新的挑戰。
1.1 人工管理階段
20 世紀 50 年代中期，計算機主要用於科學計算。當時沒有磁碟等直接存取設備，只有紙帶、卡片、磁帶等外存，也沒有操作系統和管理數據的專門軟體。該階段管理的數據不保存、由應用程序管理數據、數據不共享和數據不具有獨立性等特點。
1.2 文件系統階段
20 世紀 50 年代後期到 60 年代中期，隨著計算機硬體和軟體的發展，磁碟、磁鼓等直接存取設備開始普及，這一時期的數據處理系統是把計算機中的數據組織成相互獨立的被命名的數據文件，並可按文件的名字來進行訪問，對文件中的記錄進行存取的數據管理技術。數據可以長期保存在計算機外存上，可以對數據進行反復處理，並支持文件的查詢、修改、插入和刪除等操作。其數據面向特定的應用程序，因此，數據共享性、獨立性差，且冗餘度大，管理和維護的代價也很大。
1.3資料庫階段
20 世紀 60 年代後期以來，計算機性能得到進一步提高，更重要的是出現了大容量磁碟，存儲容量大大增加且價格下降。在此基礎上，才有可能克服文件系統管理數據時的不足，而滿足和解決實際應用中多個用戶、多個應用程序共享數據的要求，從而使數據能為盡可能多的應用程序服務，這就出現了資料庫這樣的數據管理技術。資料庫的特點是數據不再只針對某一個特定的應用，而是面向全組織，具有整體的結構性，共享性高，冗餘度減小，具有一定的程序與數據之間的獨立性，並且對數據進行統一的控制。
2大數據時代的數據管理技術
大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據有 3 個 V,一是大量化（Volume），數據量是持續快速增加的，從 TB級別，躍升到 PB 級別；二是多樣化（Variety），數據類型多樣化，結構化數據已被視為小菜一碟，圖片、音頻、視頻等非結構化數據正以傳統結構化數據增長的兩倍速快速創建；三是快速化 （Velocity），數據生成速度快，也就需要快速的處理能力，因此，產生了「1 秒定律」,就是說一般要在秒級時間范圍內給出分析結果，時間太長就失去價值了，這個速度要求是大數據處理技術和傳統的數據挖掘技術最大的區別。
2.1 關系型資料庫（RDBMS）
20 世紀 70 年代初，IBM 工程師 Codd 發表了著名的論文「A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks」,標志著關系資料庫時代來臨。關系資料庫的理論基礎是關系模型，是藉助於集合代數等數學概念和方法來處理資料庫中的數據，現實世界中的實體以及實體之間的聯系非常容易用關系模型來表示。容易理解的模型、容易掌握的查詢語言、高效的優化器、成熟的技術和產品，使得關系資料庫占據了資料庫市場的絕對的統治地位。隨著互聯網 web2.0 網站的興起，半結構化和非結構化數據的大量涌現，傳統的關系資料庫在應付 web2.0 網站特別是超大規模和高並發的 SNS（全稱 Social Networking Services,即社會性網路服務） 類型的 web2.0 純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題。
2.2 noSQL資料庫
順應時代發展的需要產生了 noSQL資料庫技術，其主要特點是採用與關系模型不同的數據模型，當前熱門的 noSQL資料庫系統可以說是蓬勃發展、異軍突起，很多公司都熱情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapRece 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那個公司的 noSQL資料庫都圍繞著大數據的 3 個 V,目的就是解決大數據的 3個 V 問題。因此，在設計 noSQL 時往往考慮以下幾個原則，首先，採用橫向擴展的方式，通過並行處理技術對數據進行劃分並進行並行處理，以獲得高速的讀寫速度；其次，解決數據類型從以結構化數據為主轉向結構化、半結構化、非結構化三者的融合的問題；再次，放鬆對數據的 ACID 一致性約束，允許數據暫時出現不一致的情況，接受最終一致性；最後，對各個分區數據進行備份（一般是 3 份），應對節點失敗的狀況等。
對數據的應用可以分為分析型應用和操作型應用，分析型應用主要是指對大量數據進行分類、聚集、匯總，最後獲得數據量相對小的分析結果；操作型應用主要是指對數據進行增加、刪除、修改和查詢以及簡單的匯總操作，涉及的數據量一般比較少，事務執行時間一般比較短。目前資料庫可分為關系資料庫和 noSQL資料庫，根據數據應用的要求，再結合目前資料庫的種類，所以目前資料庫管理方式主要有以下 4 類。
（1）面向操作型的關系資料庫技術。
首先，傳統資料庫廠商提供的基於行存儲的關系資料庫系統，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精確性、系統可恢復性，在事務處理方面仍然是核心引擎。其次，面向實時計算的內存資料庫系統，如 Hana、Timesten、Altibase 等通過把對數據並發控制、查詢和恢復等操作控制在內存內部進行，所以獲得了非常高的性能，在很多特定領域如電信、證券、網管等得到普遍應用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 為代表的 new SQL 宣稱能夠在保持 ACDI 特性的同時提高了事務處理性能 50 倍 ~60 倍。
（2）面向分析型的關系資料庫技術。
首先，TeraData 是數據倉庫領域的領頭羊，Teradata 在整體上是按 Shared Nothing 架構體系進行組織的，定位就是大型數據倉庫系統，支持較高的擴展性。其次，面向分析型應用，列存儲資料庫的研究形成了另一個重要的潮流。列存儲資料庫以其高效的壓縮、更高的 I/O 效率等特點，在分析型應用領域獲得了比行存儲資料庫高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一個典型的基於列存儲技術的資料庫系統。
（3）面向操作型的 noSQL 技術。
有些操作型應用不受 ACID 高度一致性約束，但對大數據處理需要處理的數據量非常大，對速度性能要求也非常高，這樣就必須依靠大規模集群的並行處理能力來實現數據處理，弱一致性或最終一致性就可以了。這時，操作型 noSQL資料庫的優點就可以發揮的淋漓盡致了。如，Hbase 一天就可以有超過 200 億個到達硬碟的讀寫操作，實現對大數據的處理。另外，noSQL資料庫是一個數據模型靈活、支持多樣數據類型，如對圖數據建模、存儲和分析，其性能、擴展性是關系資料庫無法比擬的。
（4）面向分析型的 noSQL 技術。
面向分析型應用的 noSQL 技術主要依賴於Hadoop 分布式計算平台，Hadoop 是一個分布式計算平台，以 HDFS 和 Map Rece 為用戶提供系統底層細節透明的分布式基礎架構。《Hadoop 經典實踐染技巧》傳統的資料庫廠商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等紛紛轉向 Hadoop 的研究，如微軟公司關閉 Dryad 系統，全力投入 Map Rece 的研發，Oracle 在 2011 年下半年發布 Big Plan 戰略計劃，全面進軍大數據處理領域，IBM 則早已捷足先登「,沃森（Watson）」計算機就是基於 Hadoop 技術開發的產物，同時 IBM 發布了 BigInsights 計劃，基於 Hadoop,Netezza 和 SPSS（統計分析、數據挖掘軟體）等技術和產品構建大數據分析處理的技術框架。同時也涌現出一批新公司來研究Hadoop 技術，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。
3數據管理方式的展望
通過以上分析，可以看出關系資料庫的 ACID 強調數據一致性通常指關聯數據之間的邏輯關系是否正確和完整，而對於很多互聯網應用來說，對這一致性和隔離性的要求可以降低，而可用性的要求則更為明顯，此時就可以採用 noSQL 的兩種弱一致性的理論 BASE 和 CAP.關系資料庫和 noSQL資料庫並不是想到對立的矛盾體，而是可以相互補充的，根據不同需求使用不同的技術，甚至二者可以共同存在，互不影響。最近幾年，以 Spanner 為代表新型資料庫的出現，給資料庫領域注入新鮮血液，這就是融合了一致性和可用性的 newSQL,這種新型思維方式或許會是未來大數據處理方式的發展方向。
4 結束語
隨著雲計算、物聯網等的發展，數據呈現爆炸式的增長，人們正被數據洪流所包圍，大數據的時代已經到來。正確利用大數據給人們的生活帶來了極大的便利，但與此同時也給傳統的數據管理方式帶來了極大的挑戰。