❶ 关于大数据的短句
生活中的大数生活中的大数：构成一个人体需要500万亿个细胞， 一天有24小时即1440分钟86400秒，一年有365天有8760小时525600分钟31536000 秒，中国的土地面积960万平方公里（9600000），中国是世界上人口最多的国家，人口有1,300,000,000（十三亿）多，中国最长的河流是长江，长度是6,397（六千三百九十七）公里，中国最大的湖是青海湖，周长360（三百六十）公里，面积4,500（四千五百）平方公里，中国最快的列车是上海磁悬浮列车，速度是每小时430（四百三十）公里，世界上最大的海洋是太平洋，面积是179,968,000（一亿七千九百九十六万八千）平方公里，世界上最大的洲是亚洲，面积是4,400（四千四百）万平方公里，世界上国土面积最大的国家是俄罗斯，面积是17,075,870（一千七百零七万五千八百七十）平方公里，世界上最高的山峰是珠穆朗玛峰，它的高度是8,848.8（八千八百四十八点八）米。
数据（big data）指承受间范围内用规软件工具进行捕捉、管理处理数据集合
数据比喻蕴 藏能量煤矿煤炭按照性质焦煤、烟煤、肥煤、贫煤等类露煤矿、深山煤矿挖掘本与类似数据并于用价值含量、挖掘本比数量更重要于行业言何利用些规模数据赢竞争关键
数据价值体现几面：
1）量消费者提供产品或服务企业利用数据进行精准营销；
2） 做美模式尾企业利用数据做服务转型；
3） 面临互联网压力必须转型传统企业需要与俱进充利用数据价值
1、你若赐我一段浮华，我便许你满世繁花。
2、他在远方看我，眼神犹如雨天般辽远而悲伤。
3、我们的火，要誉逗把世界点燃。
4、十年生死两茫茫，不思量，自难忘。千里孤坟，无处话凄凉。
5、小时候我们哭着哭着就笑了，长大后，我们笑着笑着就哭了。
6、向来缘浅，奈何情深。
7、静静倚在窗两边的鸳鸯蝴蝶，它们远走高飞——faye《红线》
8、哀草连横向晚晴，半城柳色半声笛。
枉将绿蜡作红玉，满座衣冠无相忆
9、哥哥我祝你此生生不如死，颠沛流离。
10、回忆落空了残年。
11、活在这珍贵的人世间，水波温柔，阳光强烈——海子
12、看清这个世界，然后爱它——罗曼·罗兰
13、很长的岁月里，我们放肆而乖张
13、过了就过了，一切不过是一个花开的历程。
14、爱情啊，是一种诅咒，我们都会变成魔鬼的。——《杪冬》
15、生命在这样的救赎下，以尊严的姿态延伸。
16、岁月断送了年复一年的青春。
17、我怀念我停在单车上的十七岁。
18、想念是一种仪式，真正的记忆与生俱来。
19、要有最朴实的生活和最遥远的梦想，即便天寒地冻，路遥马亡。
20、太阳尚远，但必有太阳
1. 鳕胡虚举鱼一次产卵达千万粒，真正变成幼鱼的卵可能还不到1%。
列数字：准确又科学根据的。2. 雄伟壮观的钱江潮成因除月、日引力影响外，还跟钱塘江口状似喇叭形有关。
钱塘江南岸赭山以东近50万亩围垦大地象半岛似地挡住江口，使钱塘江赭山至外十二工段酷似肚大口小的瓶子，潮水易进难退，杭州湾外口宽达100公里，到外十二工段仅宽几公里，江口东段河床又突然上升，滩高水浅，当大量潮水从钱塘江口涌进来时，由于江面迅速缩小，使潮水来不及均匀上升，就只好后浪推前浪，前浪跑不快，后浪追上，层层相叠。3. 我国曾经发现过一头近四万公斤重的鲸，约十七米长，一条舌头就有十几头大肥猪那么重。
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得裤碧竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；
2） 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型；
3） 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
❷ 人工智能名言
人工智能名言
1.史蒂芬·霍金
全面化人工智能可能意味着人类的终结……机器可以自行启动，并且自动对自身进行重新设计，速率也会越来越快。受到漫长的生物进化历程的限制，人类无法与之竞争，终将被取代。派碰
2.克劳德·香农
我设想在未来，我们可能就相当于机器人的宠物狗狗，到那时我也会支持机器人的。
3.拉里·佩奇
人工智能将是谷歌的最终版本。它将成为终极搜索引擎，可以理解网络上的一切信息。它会准确地理解你想要什么，给你你需要的东西。我们现在还远远没有做到这一点。然而，我们能够逐渐接近，我们目前正在为此努力。
4.Elon Musk
人工智能（我指的不是狭隘的AI）的发展速度之快令人难以置信。除非你对Deepmind这样的项目有直接的接触，否则你不知道它的发展速度有多快它以接近指数的速度发展。在未来5年的时间里，很有可能发生重大的危险事件。最长也在10年之内。
5.Nick Bilton
“人工智能带来的巨变将会迅速扩大，它将越来越可怕，甚至带来灾难性结果。”想象一下这样一幅场景一个原本是用来治疗癌症的医疗机器人最终得出这样的结论：消灭癌症最好的方法就是消灭那些基因里就易于受癌症攻击的人类。
6.James Barrat
我不想吓你，但我和很多人聊过，他们在人工智能领域都有很高的地位，但他们都准备了一些紧急方案，一旦发生不可控的事故，他们可以用这些方式退出。
7.埃隆·马斯克
我越来越倾向于认为，应该在国家和国际层面上进行监管，以确保我们不会做出非常愚蠢的事情。我的意思是说对于人工智能的研究就仿佛是在召唤一个恶魔。
8.格雷·斯科特
问题所在是，返铅我们什么时候才能起草出一份人工智能法案？这一法案将包括什么？这将由谁来决定呢？
9.克劳斯·施瓦布
我们必须既团结一致又独立地解决由人工智能和生物技术前沿研究而带来的道德伦理问题，这将可以显著地延长人类寿命，增强记忆力并且对新生儿进行有益地影响。
10.吉尼·罗曼提
有些人把这种技术称之为“人工智能”，但实际情况是这种技术将增强我们人类的能力。因此，我认为，我们将增强人类的智能，而非“人工”的智能。
11.杰玛·伟兰
我对于人工智能的忧虑多于兴趣事实上这两种态度本身就相差不多。事情会在头脑中变得清晰，你会被欺骗，你会相信一些你平常不会相信的事情。一个由机器人来运作的世界似乎不再是完全不现实的幻想了。这有点令人不寒而栗。
12.格雷·斯科特
谈起人工智能就不得不谈谈“终结者”。我真的觉得这不现实。我不认为拥有了超人智能的人工智能系统会变得暴力。我不认为这将会破坏人类的文化。
13.彼得·戴曼迪斯
如果一国政府对无人机、干细胞或人工智能技术进行管制，禁止使用，那就意味着相关的研发和生产会转移到别的国家进行。
14.杰夫·霍金斯
人工智能的关键性问题是其表现形式。
15.科林·安格尔
观察全社会将如何对待人工智能技术将会很有趣，这一技术无疑会很酷。
16.埃利德·尤德考斯基
任何能带来优于人类智能的东西，（其形式可能为人工智能，人脑-计算机交互界面，基于神经科学的人类智能提升），都会在改变世界的竞赛中占据领先地位。再没有什么能与此相提并论。
17.黛安·艾克曼
人工智能正在快速成长，机漏羡好器人亦如此，它们的面部表情可以激起人们的同感，让你的镜像神经元产生震颤。
18.Sybil Sage
电视中，人们只要叫一声Alexa，她就亮了起来。她总是处于待命状态，永远不会说，“不行……”简直是完美的女人。
19.艾伦·凯
有些人担心人工智能会让人类觉得自卑，但是实际上，即使是看到一朵花，我们也应该或多或少感到一些自愧不如。
20.雷蒙德·库茨魏尔
人工智能将在2029年左右达到人类智力的水平。再进一步，比如说，到2045年，我们将会把智能技术，人类文明所创造的生物机器智能的能力扩大10亿倍。
21.塞巴斯蒂安·特伦
虽然没有人这样说，但我认为人工智能几乎是一门人文学科。这是一种试图理解人类智力和人类认知的尝试。
22.艾伦·佩利
在人工智能上花一年时间，这足以让人相信上帝的存在。
23.格雷·斯科特
到2035年，人类的思维不可能，也不应该可以继续跟上人工智能机器的步伐了。
24.斯派克·琼斯
人工智能不如我们的智力吗？
25.Eliezer Yudkowsky
目前为止关于人工智能的最大的问题在于，人们过早地得出结论，认为他们真正理解这一技术。
26.让·鲍德里亚
人工智能的可悲之处在于它不够巧妙，因而不够智能。
27.汤姆·查特菲尔德
忘记人工智能吧在大数据的勇敢新世界里，我们的首要工作是找出那些“人工智障”。
28.史蒂夫·波里亚克
在我们研究人工智能之前，我们为什么不做一些关于自然存在的愚蠢行为的研究呢？
❸ 28条有关人工智能的名言
当谈到人工智笑键能（AI）的潜力和潜在风险，以及无人类干预的机器学习和推理过程时，目前尚存在许多不同的观点。
只有时间会告诉我们，这些语录中哪一条是最接近未来的真实情况的。在我们尚未到达目的地之前，想一想哪家的预言最可能成为现实是一件很有趣的事。
“全面化人工智能可能意味着人类的终结...”机器可以自行启动，并且自动对自身进行重新设计，速率也会越来越快。受到漫长的生物进化历程的限制，人类无法与之竞争，终将被取代。——史蒂芬·霍金对BBC如是说。
“我设想在未来，我们可能就相当于机器人的宠物狗狗，到那时我也会支持机器人的。”——克劳德·香农
人工智能将是谷歌的最终版本。它将成为终极搜索引擎，可以理解网络上的一切信息。它会准确地理解你想要什么，给你你需要的东西。我们现在还远远没有做到这一点。然而，我们能够逐渐接近，我们目前正在为此努力。——拉里·佩奇
人工智能（我指的不是狭隘的AI）的发展速度之快令人难以置信。除非你对Deepmind这样的项目有直接的接触，否则你不知道它的发展速度有多快——它以接近指数的速碧升拆度发展。在未来5年的时间里，很有可能发生重大的危险事件。最长也在10年之内。ElonMusk在对Edge.org的评论中写道。
“人工智能带来的巨变将会迅速扩大，它将越来越可怕，甚至带来灾难性结果。”想象一下这样一幅场景——一个原本是用来治疗癌症的医疗机器人最终得出这样的结论：消灭癌症最好的方法就是消灭那些基因里就易于受癌症攻击的人类。——NickBilton，科技专栏作家在纽约时报上写道。
“我越来越倾向于认为，应该在国家和国际层面上进行监管，以确保我们不会做出非常愚蠢的事情。”我的意思是说对于人工智能的研究就仿佛是在召唤一个恶魔。——埃隆·马斯克在麻省理工学院的航空航天百年研讨会上做出如上警告。
“问题所在是，我们什么时候才能起草出一份人工智能法案？”这一法案将包括什么？“这将由谁来决定呢？”——格雷·斯科特
“我们必须既团结一致又独立地解决由人工智能和生物技术前沿研究而带来的道德伦理问题，这将可以显著地延长人类寿命，增强记忆力并且对新生儿进行有益地影响。”——克劳斯·施瓦布（KlausSchwab）
有些人把这种技术称之为“人工智能”，但实际情况是这种技术将增强我们人类的能力。因此，我认为，我们将增强人类的智能，而非“人工”的智能。——吉尼·罗曼提（GinniRometty）
“我对于人工智能的忧虑多于兴趣——事实上这两种态度本身就相差不多。”事情会在头脑中变得清晰，你会被欺骗，你会相信一些你平常不会相信的事情。一个由机器人来运作的世界似乎不再是完全不现实的幻想了。“这有点令人不寒而栗。”——杰玛伟兰（GemmaWhelan）
谈起人工智能就不得不谈谈“终结者”。我真的觉得这不现实。我不认为拥有了超人智能的人工智能系统会变得暴力。“我不认为这将会破坏人类的文化。”——格雷斯科特
“如果一国政府对无人机、干细胞或人工智能技术进行管制，禁止使用，那就意味着相关的研发和生产会转移到别的国家进行。”——PeterDiamandis彼得·戴曼迪斯
“人工智能的关键性问题是其表现形式。”——杰夫·霍金斯JeffHawkins
“观察全社会将如何对待人工智能技术将会很有趣，这一技术无疑会很酷。”——科林·安格尔ColinAngle
任何能带来优于人类智能的东西，（其形式可能为人工智能，人脑-计算机交互界面，基于神经科学的人类智能提升），都会在改变世界的竞赛中占据领先地位。“再没有什么能与此相提并论。”——EliezerYudkowsky埃利德尤德考斯基
“人工智能正在快速成长，机器人亦如此，它们的面部表情可以悔枣激起人们的同感，让你的镜像神经元产生震颤。”——黛安·艾克曼DianeAckerman
“电视中，人们只要叫一声Alexa，”她就亮了起来。她总是处于待命状态，永远不会说：“亲爱的，今晚不行...”，简直是完美的女人。——SybilSage，引自纽约时报。
“有些人担心人工智能会让人类觉得自卑，但是实际上，即使是看到一朵花，我们也应该或多或少感到一些自愧不如。”——艾伦·凯AlanKay
人工智能将在2029年左右达到人类智力的水平。再进一步，比如说，到2045年，我们将会把智能技术，人类文明所创造的生物机器智能的能力扩大10亿倍。——雷蒙德·库茨魏尔RayKurzweil
虽然没有人这样说，但我认为人工智能几乎是一门人文学科。“这是一种试图理解人类智力和人类认知的尝试。”——塞巴斯蒂安·特伦SebastianThrun
“在人工智能上花一年时间，这足以让人相信上帝的存在。”——艾伦·佩利AlanPerlis
“到2035年，人类的思维不可能，也不应该可以继续跟上人工智能机器的步伐了。”——格雷斯科特
“人工智能不如我们的智力吗？”——斯派克琼斯SpikeJonze
“目前为止关于人工智能的最大的问题在于，人们过早地得出结论，认为他们真正理解这一技术。”——EliezerYudkowsky
“人工智能的可悲之处在于它不够巧妙，因而不够智能。”——让·鲍德里亚JeanBaudrillard
“忘记人工智能吧——在大数据的勇敢新世界里，我们的首要工作是找出那些“人工智障”。”——汤姆查特菲尔德TomChatfield
“在我们研究人工智能之前，我们为什么不做一些关于自然存在的愚蠢行为的研究呢？”——史蒂夫?波里亚克StevePolyak
那么，你怎么看？你对人工智能有什么看法？
注：BernardMarr是一位畅销书作家和商业、技术和大数据领域的演讲者。他的新书是《数据策略》。
❹ 关于科技互联网领域，最著名的名言都有哪些
1、今天来的互联网，如春源秋时代，各网混战；紧接着十年，将如战国时代，群雄争霸。——郑俊雅
2、互联网七字诀“专注、极致、口碑、快”。专注和极致，是产品目标；快，是行动准则；而口碑，则是整个互联网思维的核心。——黎万强
3、科学是一种强大的智慧力量，它致力于破除禁锢着我的神秘的桎梏。——高尔基
❺ 关于互联网的名人名言
1、信息产业革命是人类有史以来最大的一次革命，也是人类几百年才有的一次机遇。
2、人类现有的绝大多数职业再过20年将会在这个地球上永远的消失。失业和破产将成为二十一世纪最时髦的名词之一。
3、在二十一世纪，人类将处在一个无固定化职业的社会。
4、马化腾拿了张船票，雷军造了艘船，这是玩笑话。未来更多还是跟各家公司联合起来，合作共赢。
5、在未来，要么电子商务，要么无商可务。
6、做UCWeb最初的原因，就是为了在厕所用手机上网更方便，需求是做事情的最核心驱动力，发现需求是做事情的最重要能力。
7、在互联网的世界，你的女朋友可能是一位男性，而你的男朋友可能是一位女性，这很痛苦，但你得接受。
8、互联网是一种先进的生产力，用互联网的思想武装后做事情会事半功倍。
9、不能识别现代社会符号的人，不能使用计算机进行学习、交流和管理的人，被认为是功能型文盲。
10、如果错过互联网，与你擦肩而过的不仅仅是机会，而是整整一个时代。
11、从做PC到做农业，就是从头等舱到拖拉机，从高大上到两脚泥，从搭积木到玩魔方。
12、不管你现在做什么或有什么想法，你必须要迎接互联网，然后适应互联网，除此之外你别无选择。
13、互联网是一次新的商机，每一次新商机到来，都会造就一批富翁！
14、从苹果开始，有越来越多的公司开始做全流程，这其实是一种不好的趋势。大家都去做垂直整合，意味着整个市场的创新能力跟机会会萎缩。网络只做平台，跟其它的公司、服务去做连接。
15、网络在移动互联网已经有一些布局，这个过程中我们还需要去做更多的尝试，除了创造更多还是整理与整合。未来的两三年对于网络在移动互联网的布局，是非常关键的。
16、日前全球虚拟经济的总量已经大大超过了实体经济，2000年底达到160万亿美元。随着电子商务和电子货币的发展，虚拟经济的规模会迅速进一步膨胀。
17、电子商务代表着未来贸易发展方向。
18、聪明只是一个基础条件，但不能保证你的成功，极客们需要做更多的准备！
19、我大学专业是信息检索，曾经我认为这样就能做一个搜索引擎，但事实上去做的时候发现很多不一样。所以实现一个好的产品，需要更新的、好的技术，还有优秀的人才一起来做。
20、现在亚马逊在做的无人机其实网络也做过，只是没出来说，因为中国有航空管制，所以很难实现。但其实这个技术也许可以用在更实用的地方，技术应该真的为生活服务。
21、物联网和智能硬件将成为互联网的下一个机会，而不仅仅是穿戴设备，硬件跟线下需求相匹配蕴含着团肢散巨大商机。
22、我也是一个极客，想要制造最绿色、最智能、最安全的汽车，追求极致就是极客。（1）自动驾驶将会是未来的趋势，开车变成享受。（2）有生命有灵魂，要有自己的思想。（3）互联网，大数据。
23、汽车公司不会被互联网公司颠覆掉，但是汽车公司必须拥抱互联网，未来的汽车应该是“四个轮子+一块电池+一台电脑”。
24、互联网精神塌氏和硬件的完美结合有三个关键词：测量、连接和智慧。其中，连接人和人的是腾讯，连接人和交易的是阿里，连接人和信息的是网络，第四种是连接服务，所依靠的就是手机这个平台。
25、刘强东认为竞争可以促进电商的高饥悔速发展，竞争自由的好处是消费者得利；消费者得到好处反过来将促进行业发展。未来十年，欢迎更多的电子商务从业者，在法律的基础上有序竞争。
26、未来几年我们能感觉到的是，随着4G网络宽带的普及，我们可以利用移动互联网随时随地地进行娱乐或者参与一场真人秀的活动，不单单今天说移动互联网对医疗、打车、住宿所带来的改变。所以我对这个方面希望能够越来越多地看到这方面的创新。
❻ 当整合营销遇上大数据
当整合营销遇上大数据
“市场营销的目的是充分认识和了解消费者，让产品和服务满足消费者的需求，不用推销，消费者就会主动购买。”现代管理学之父彼得·德鲁克先生40年前提出的名言对我们今天的市场营销仍然具有指导意义。
大数据的价值所在
随着多屏时代的到来，消费者在互联网上搜索、访问、交易、社交的行为创造了海量的互联网信息数据。企业如何从外部获取这些数据、是否善于管理这些数据，并且根据这些数据创造出满足消费者需求的产品和服务，将成为企业成败的关键。这个从外而内的规划原则正是唐·舒尔茨博士提出的整合营销传播的指导原则之一。根据 IDC和麦肯锡大数据研究结果的总结，大数据主要能在以下4个方面挖掘出巨大的商业价值：对顾客群体细分，从而对每个群体量体裁衣般地采取独特的行动；运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率；促进大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率；进行商业模式、产品和服务的创新。
最早关于大数据的故事发生在美国第二大超市Target。孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。但是他们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target购买孕期用品。人们一提起Target，往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品，却忽视了Target有孕妇需要的一切。那么Target有什么办法可以把这部分细分顾客从孕妇产品专卖店的手里截留下来呢? 为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部高级经理Andrew Pole，要求他建立一个模型，在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。在美国，出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候Target再行动就晚了，因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了，市场营销部门就可以早早地给他们发出量身定制的孕妇优惠广告，早早圈定宝贵的顾客资源。
可是怀孕是很私密的信息，如何能够准确地判断哪位顾客怀孕了呢? Andrew Pole想到了Target有一个迎婴聚会(baby shower)的登记表。Andrew Pole开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜；在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Andrew Pole选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此 Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。根据Andrew Pole的大数据模型,Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。
大数据为整合营销传播插上腾飞的翅膀
截至2013年第3季度，中国网民数量达到6.08亿，互联网普及率为45.4%；2013年，中国移动互联网网民规模达6.52亿；截至2013年11月底，电子商务交易额达9.7万亿元，同比增长34.6%。
毋庸置疑，数以亿计的互联网、移动互联网用户已经并将继续创造海量数据，大数据时代已经来临。从日常行为和相关调研数据我们可以深切地体会到信息技术带给人们行为方式的变化：早先的一份报纸、茶楼聚会、电视新闻播报等人们几十年形成的习惯，已经和正在被搜索引擎、新闻门户浏览、手机客户端和微博、微信、自媒体的社交行为所取代；身边的数据设备，也从一家一、两台电脑和手机，变成每人三五台智能设备；U盘的容量，从32MB变成8G；数码相机的像素从100万变成1600万；一张照片的数据量，从10年前的100KB，变成现在iPhone照片的2MB。技术领域的飞速发展让人炫目，ADSL被光纤入户取代，2G已经过时，4G正在如火如荼地部署，电商和物流，甚至双十一消费节，都成为大数据时代的清晰符号。
大数据时代的一个特点是日常生活发生了巨大变化，人们对社会的了解、与社会中其他成员联系和沟通的方法日新月异，手段丰富多彩，内容瞬息万变，营销人员所关心的消费者行为也在这些行为日趋复杂多样的同时，变得清晰透明；消费者在依赖这些设备和手段的同时，也为产品和服务的供应商提供了清晰明确的线索。例如，一台手机，从开机到关机，一直都在运营商的网络里面，不断获取信息的同时，也把自己的位置、信号强度、忙闲状态告诉运营商的系统；对这些信息加以分析利用，运营商就可以知道这位客户几时在哪里开机（起床的习惯和过夜的位置）；何时在哪里加速或者转换到地铁的基站（开车打车还是坐公共交通）；办公室或者客户的位置（上午甚至整天停留的位置）；家人亲戚和朋友的号码（自己申请的亲情号码和通话频繁程度）；社交活动的模式和频次（晚餐时间的位置和频率，午夜前的位置和行踪）；一定意义上，运营商会比这名客户的同事、上司甚至配偶，更了解这名客户；甚至会了解一些他自己都不了解的行为和习惯。
大数据给整合营销传播活动带来了前所未有的机遇。消费者行为数据的丰富、及时和准确，给我们的企业带来收集和分析处理的便利。消费者的上网记录、浏览记录、位置信息、团购兴趣、网店浏览记录和网购记录，如果能够加以收集、整合和分析，企业就可以得到完善清晰的消费者行为地图，为消费者洞察带来便利的工具、完美的手段和良好的结果。
耐克在基于大数据的整合营销中取得了实实在在的成果。中国的年轻消费者对于跑步反馈狂热，跑步依然是耐克在中国最大的运动品类，高于篮球和足球。在耐克2013财年的全球业绩中，跑步的业绩贡献占比20.46%，仅次于Sportswear的26.99%。这也是耐克为什么会对跑步有如此大信心的原因。当然，更为关键的是NIKE+平台延伸出的运动社交网络。而耐克的商业模式也正随着这个平台的延展发生着变化：“耐克推出Nike+平台数字营销模式，关键在于增强了与消费者的互动，并通过检测、处理消费者信息实现对客户更为个性化的服务。这是对消费者需求服务的创新，有利于商家更便捷快速地理解、掌握消费者信息，也有利于其有针对性地推出产品。”技术的革新也推动着耐克出现新的商业模式，即“用户+数据+服务+终端。”通过Nike+的数字创新，耐克正在脱离传统的制鞋、卖鞋的运动企业，在这种新显现的模式中，Nike+就像神经系统，将各类运动产品、用户连接在一起；耐克可以通过Nike+的平台为用户提供线上、线下(如夜跑、品类体验店、马拉松等线下活动)的专业运动服务，提升运动体验，也能从中发掘更多的商机，例如夜跑概念，让耐克的研发人员将反光元素加入鞋子、衣服，直接提振了市场销售。
挑战和机遇并存
大数据也给整合营销传播活动带来了巨大挑战：数据的丰富，固然带来更清晰全面的行为描述，也在一致性方面带来问题。多来源的数据，可以从各个侧面描述细节，然而拼合消费者行为的全景图片，却成为更高技术含量，更细致复杂更需要水平和能力的工作，需要数据专家、行为和心理专家在分析工作中更多参与，更大程度地发挥作用。
营销活动的对策：大数据时代之前，整合营销传播人员难以取得地域广泛、特征全面、反馈及时、内容准确互动性强的消费者数据。片面、慢速、无互动是大多数行为数据的状态，营销人员应该深刻理解这些数据的产生和加工的背景环境和渠道，积极主动又要小心谨慎地善用这些数据，将消费者洞察转化为促进消费者互动、交付消费者需要的产品和服务、不断提升消费者忠诚度的能力，成为企业战略的积极建议者和有效实践者。
例如，在以消费者为中心的营销过程中，营销组织尽可能实事求是、开诚布公地交流信息，为消费者提供实用、知识性、趣味性的内容，也称之为内容营销。此项努力不仅可以提升品牌的认知度、树立品牌的权威性、思想领导力，还将获得消费者青睐，形成消费者对品牌的忠诚。20世纪初开始出版的《米其林指南》是法国米其林轮胎公司为法国驾车旅游的消费者提供的景点、餐厅等实用信息的指南，后来发展成为全球最权威的餐饮评价读物，其权威性、趣味性、教育性、实用性深受喜爱。因此，有价值的内容将长久地促进品牌与消费者的沟通。
大数据分析将成为市场营销人员的核心竞争力。如何有效运用数据这个最宝贵的企业资产，已经成为市场营销人员的重要课题。数据分析将使营销投入获得更高成效，还可以对预测消费者行为起到至关重要的作用，其任一成果都曾是营销人员梦寐以求的结果。数据分析将帮助品牌从经济全球化、竞争同质化、产品服务重度商业化的环境中脱颖而出。尽管如此，许多企业还有很长的路要走，为适应消费者为中心的企业战略而进行组织结构的调整，善于利用数据的人才和大数据分析技术的匮乏等都是企业普遍面临的巨大挑战。
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大数据抄（big
data），指无法在一定时袭间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）
❽ 大数据精髓 不在于“大”而在于“精准”
大数据精髓：不在于“大”而在于“精准”
大数据带来的变革是全方面的，不仅变革互联网世界，也变革现实世界，作为具有强大变革能力的大数据，站在创新前沿思考其精髓是非常重要的，大数据的精髓并不在于“大”而在于“精准”，这也是营销对于大数据青睐的原因所在。
大数据时代的到来，让互联网领域乃至这个世界都产生深刻变化，随着大数据应用的逐渐深入，对大数据精髓的淘汰也逐渐成为人们关注的焦点。
以下三大论断可以反应出大数据精髓所在：
智能终端与“可穿戴”计算设备的出现，更使得行为、位置、生理数据等细微变化成为可供记录和分析的精准对象。
大数据之“大”，不仅在于容量，更在于社会对其价值的洞悉。
大数据作为一种新的测量工具，将再一次引领新的繁荣，提供给人们更多的选择。
万物皆互联，无处不计算。因为互联网、手机、无线传感器的普及，实时监测、远程协作、SOHO工作、数据管理已成为平常之事，信息像水电一样通过网络供应、汩汩传输，计算机上有形数据转化为无形的财富，深入并造福于现实生活。
这标志着云计算与大数据时代的开启。智能管理、社交网站、物联网、IPv6，当新技术风驰电掣般地驶入生活，我们如同搭上高铁列车，还来不及看清楚窗外的风景，就已呼啸着越过下一个站台。大数据应用于健康管理，几乎表征了新媒体技术层面的全部特征：电子档案高度个性化；人工智能帮助我们细分信息；远程协同记录用户的行为模式；数据挖掘预测人们的未来需要。依托高度个性化的智能网络平台，人们可以摆脱时空障碍，在任何地方开展工作、进行合作——基层服务触角更深、城乡差距渐趋抹平，资源配置得以优化，产业升级、效率提高。而智能终端与“可穿戴”计算设备的出现，更使得行为、位置、生理数据等细微变化成为可供记录和分析的精准对象。
尽管大数据这个名词并不新鲜，但社会对于大数据价值的认识尚在深化。20世纪80年代，美国人首先提出了这个概念。雅虎的科学家发现，得益于计算机技术和海量数据库的发展，个人在真实世界的活动能够得到前所未有的记录。随着新媒体技术的更新，如今，大数据的概念逐渐拓展，涵盖了从数字图像、新闻跟帖、文本记录、视频文档、社交平台互动所提供的所有信息。不仅如此，它还被视作一种能力，引发了社会和国家战略层面的深刻关注。
大数据之“大”，不仅在于容量，更在于社会对其价值的洞悉：在大数据所重塑的后信息环境中，一个大规模生产、分享和应用数据的世界扑面而来。正如学者维克托·迈尔—舍恩伯格所说，它的真实价值“就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到一角，绝大部分隐藏于表面之下。
但即便如此，我们依然可以清楚察觉到大数据给社会带来的一些改变。从谷歌的流行病分析系统到沈阳浑南居民的数据查询终端，基于信息的创新成为服务的先导，连接民生，可以救助更广泛的普通大众；以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段，推动着数据的交换、整合和分析，可以帮助人们发现新知，创造新的价值；作为新发明和新服务的源泉，大数据也影响到传统学科研究的分化，改变了人们的价值取向、知识结构和生活方式。有学者将大数据比作观察人类自身社会行为的显微镜和仪表盘。而我们看到，这个新的测量工具，再一次引领新的繁荣，提供给人们更多的选择。
以上是小编为大家分享的关于大数据精髓 不在于“大”而在于“精准”的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
❾ 关于大数据的名言
年前，哈佛商业评论说数据科学家的是“二十一世纪最性感的工作”。但你知道做一个数据科学家意味着什么吗？来，我们先看看这些数据科学专家的名言。
Data scientists “tend to be “hard scientists”, particularly physicists, rather than computer science majors. Physicists have a strong mathematical background, computing skills, and come from a discipline in which survival depends on getting the most from the data. They have to think about the big picture, the big problem – DJ Patil, VP of Proct at RelateIQ
“数据科学家更倾向于是’硬科学家’ ，相对于计算机专业的，他们更像物理学家。物理学家有强硬的数学背景，计算机技能，并且来自一个靠数据吃饭的领域。他们需要从整体的角度思考，考虑比较宏大的问题。”–DJ Patil, Proct at RelateIQ的副总裁
“They need to find nuggets of truth in data and then explain it to the Business leaders” – Rchard Snee Emc – See more
“他们需要从数据中找到有用的真相，然后解释给领导者。” – Rchard Snee Emc
“A data scientist is someone who knows more statistics than a computer scientist and more Computer science than a statistician” – Josh Blumenstock
“数据科学家是一个比计算机科学家懂更多统计学，比统计学家懂更多计算机科学的人。” – Josh Blumenstock
“Data scientist is just a sexed up word for a statistician” – Nate Silver
“数据科学家只是‘统计学家’一个性感一些的名字。 ”– Nate Silver
“Data scientists are involved with gathering data, massaging it into a tractable form, making it tell its story, and presenting that story to others” – Mike Loukides, VP, O’Reilly Media
“数据科学家收集数据，把数据融入到易懂的形式中，让数据讲故事，并且把故事讲给别人听。”–Mike Loukides, O’Reilly Media的副总裁
“The data scientist was called, only half-jokingly, a caped superhero” – Ben Rooney
“数据科学家曾经被誉为戴着披风的超级英雄（当然只是开个玩笑）” – Ben Rooney
“Think analytically, rigorously, and systematically about a business problem and come up with a solution that leverages the available data”
“用分析的角度、严格、系统地思考业务问题，然后得出能够影响这些数据的解决方案。 ”– Michael O’Connell, TIBCO的高级分析总监
“Data Scientist = statistician + programmer + coach + storyteller + artist”- Shlomo Aragmon
“数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家。“ – Shlomo Aragmon
“They are half hacker, half analyst, they use data to build procts and find insights” – Monica Rogati
“他们一半是黑客，一半是分析师，他们用数据来做产品、提出新见解。“– Monica Rogati
“A data scientist is someone who can obtain, scrub, explore, model and interpret data, blending hacking, statistics and machine learning. Data scientists not only are adept at working with data, but appreciate data itself as a first-class proct” – Hillary Mason, Founder at Fast Forward Labs
“数据科学家是懂得获取、清洗、探索、建模、解释数据的人，还要融合入侵技术、统计学和机器学习。数据科学家不仅要处理数据，还要把数据本身作为一个五星产品。”– Hillary Mason, Fast Forward Labs的创始人
现在，这里有个来自Drew Conway 有趣的图表，它解释了数据科学家到底意味着什么：
来看另一个简单的图。这是我自己关于整个数据科学过程的描绘。
那么， 数据科学家都做些什么呢？简单来说，他收集数据、清洗、创建数据集、分析数据然后提出新观点。他也尝试用现有的数据预测未来，帮助业务提高产品、服务的质量、顾客粘性。更好的质量意味着更能取悦顾客、获得收益。
这里有数据科学家最应该具备三个的特质：
1.一个优秀的数据科学家知道如何提出好问题
2.理解他手上的数据的结构
3.能够很好地解读这些数据
简单来说，数据科学就是关于提出合适的问题，然后提出有意义的见解来指导正确的决策。
摘自：36大数据
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❿ 大数据之父舍恩伯格:互联网比你更了解你
大数据之父舍恩伯格:互联网比你更了解你
牛津大学网络研究院网络监督及管理学教授，研究领域为网络经济。曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人，哈佛国家电子商务研究中心网络监管项目负责人；曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、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。
有100多篇论文公开发表在《科学》、《自然》等著名学术期刊上，同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。
信息权威与顾问，咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业。早在1986年与1995年就担任两家软件公司的总裁兼CEO，1991年跻身奥地利软件企业家前5名之列，2000年被评为奥地利萨尔斯堡州的年度人物。
机构和国家政府高层的信息政策智囊，专注于信息安全与信息政策与战略的研究，是欧盟专家之一，也是世界经济论坛、马歇尔计划基金会等机构的咨询顾问，先后担任新加坡商务部高层、文莱国防部高层、科威特商务部高层、迪拜及中东政府高层的咨询顾问。
超过两年没穿的衣服会送人，拍得不好看的照片要当即删除
大数据之父舍恩伯格：互联网比你更了解你
时代周报记者 韩玮 发自上海
舍恩伯格又要戴着他标志性的约翰·列侬式的圆眼镜来中国了。
9月25日，时代周报举办2015“影响力·中国”秋季峰会，舍恩伯格将受邀出席，讲他最擅长的大数据。
最近两年，这位数据科学领域的权威学者每隔几个月就会出现在中国，而他所到之处，无不受到媒体、读者的簇拥。
舍恩伯格之所以在国内名声大噪，主要是因为他的两本畅销书、关于大数据的先河之作—《大数据：一场将改变我们生活、工作和思考方式的革命》（Big Data :A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think，中文版又名《大数据时代》）以及《删除：大数据取舍之道》（Delete: The Virtue of Forgetting in the Digital Age）。前者揭示了大数据给人类带来的巨大改变，后者则尝试探索大数据时代人类应该如何构建积极而安全的未来。
作为最早洞悉大数据发展趋势的数据科学家，舍恩伯格在国内受追捧并不奇怪。毕竟，此刻的中国—国务院刚刚印发《促进大数据发展行动纲要》，提出推动大数据发展和应用在未来5-10年逐步实现的目标及主要任务。国内的大数据产业正迎来大发展时期。
而由于大数据太火，在这个新淘金时代，人们对舍恩伯格的兴趣不再停留于他的研究，还延伸至他本人以及他获得一系列学术成就的过程。
恰好，舍恩伯格是个性格有趣而经历丰富的人。比如，他曾因不想继承家业而与父亲争执数十年，最终走上学术之路。
代码少年
“我母亲以前经营一家电影院，我每年都会问她，过去一年最好的电影是什么？她总是说，我知道，是×××。但她总是错的。”
舍恩伯格常常在演讲中提起这个例子，尽管只是为了佐证大多数人都需要数据分析工具这个观点，但无意间却把很多人的兴趣引向了他的过去。
这位如今在全球数据科学领域极具名望的科学家其实算得上是“富二代”。他出生在距离莫扎特故乡奥地利萨尔茨堡两小时车程的一个小镇上，父亲是当地的税务律师，有自己的事务所；母亲则打理着小型电影院、花店等生意。
1966年，舍恩伯格出生那年，他的父亲买来了小镇上的第一台电脑，价格不菲。当时，镇上所有人都觉得他疯了，肯定会破产。而这台巨大的个人电脑运转时发出的嗡嗡声陪伴了舍恩伯格的整个童年。
小时候，舍恩伯格喜欢看阿斯特丽德·林德格伦的童话书。这位已故瑞典作家最著名的作品是那本充满想象力的《长袜子皮皮》。而那时的舍恩伯格梦想成为发明家，因为，让想法变成现实是一件特别诱人的事。
“如果还可以和林德格伦共进午餐，我想问她，她如何激发自身的想象力？爱因斯坦说过，想象力比知识更重要。”舍恩伯格说。
读书时，舍恩伯格最喜欢的科目是物理和数学，进而又对计算机着迷。十一二岁时，他就想用那台嗡嗡作响的电脑编程。
“当时，只有大学才有计算机，我就去当地大学报了一门编程课。但老师觉得我不可能学会，就让我自己玩。于是，我便在角落里自学。”到了高中时期，这位天赋异禀的少年先后在国际物理奥林匹克竞赛和奥地利青年程序员竞赛中获了奖。
17岁时，舍恩伯格第一次触网。当时，他无意间得到一个声音耦合器，其实不过是简陋的调制解调器—使用者得把电话听筒与之连接，从而激活以声音传送方式进行的数据传输。
在此之前，舍恩伯格听说过互联网，但从没体验过。于是，他捣鼓了好几个月，试掉了一大笔电话费，最终连上了一个提供初级的邮件、论坛等商业在线服务的无线电通讯网站“The Source”。此后，舍恩伯格便一发不可收拾，对网络着了迷。
1986年，年仅20岁、没读完大学的舍恩伯格“创业”了—成立杀毒软件公司Ikarus，并开发了一款当时奥地利最畅销的软件Virus Utilities。至今，网络对Virus Utilities的介绍上写着，这是一款剽悍的杀毒软件。1991年，年轻的舍恩伯格还被评选为奥地利最顶尖的5位软件企业家之一。
这段程序员的经历为舍恩伯格的未来打下了基础。许多年后，在《大数据时代》这本书中，舍恩伯格写道，真正的数据科学家是统计学家、软件程序员、图形设计师与作家的结合体。
父与子
在舍恩伯格的学术之路上，很难绕开的一个人物，就是买来了小镇上第一台电脑的父亲。
舍恩伯格与父亲的关系并不差。至今，他记忆最深的关于父母的细节是，每天晚餐后，父亲都会耐心听他讲述那天发生的事以及他的一些想法。舍恩伯格觉得，这是父亲的“超能力”。
不过，父亲始终不希望舍恩伯格满脑子想着如何成为计算机学家，尽管他迁就儿子喜欢计算机。这位在小镇上有头有脸的税务律师总在劝说自己的孩子尽早学完法律，继承家业。在子承父业和投身计算科学之间，舍恩伯格与父亲争执了数十年，直到后者去世。
而在20岁左右的年龄，舍恩伯格还是顺从父亲，先在奥地利萨尔茨堡大学读了法学本科。据说，因为法律太无趣，这位学霸硬是在3年半里读完了7年的书。
接着，父亲要求舍恩伯格继续在法律上深造，但这个年轻人心不甘情不愿，于是便赌气地只申请了一所学校—哈佛。他觉得，自己肯定不会被录取。
收到录取通知书那天，舍恩伯格以为是朋友开玩笑，于是按照上面的电话号码打过去斥责，“这是愚蠢的玩笑！”而电话另一头却有声音说，“不，这里是哈佛。有什么能帮你吗？”
这不是舍恩伯格唯一一次“厚积薄发”。其实，在学生时代的大部分时期，舍恩伯格虽然出色，但不是最出色的那个。但到了最后一个学年，他就像突然间开了窍，过去学过的东西顿时“融会贯通”了。于是，出乎所有人包括他自己的意料，他在毕业前的最后一次考试中获得了学生生涯唯一一次的全A。
而在美国最古老的法学院哈佛法学院，舍恩伯格开始觉得自己学的法律不再像本科时那么了无生趣。尽管如此，他依然不想学成后接手父亲的公司。
有记者采访舍恩伯格时曾问，“你后来为什么当上了大学教授？”他说，“我一直想成为发明家，直到我那个一直‘逼’我接手家业的父亲有天问我，如果不想做税务律师，你想做什么时，我才下定决心当大学教授。至少，对于我父母来说，这会是一个比发明家更容易接受、更受人尊敬的工作。”
从哈佛毕业后，舍恩伯格又拿到了萨尔茨堡大学的法学博士以及伦敦政经学院的理学硕士学位，并依照对父亲的承诺，在伦敦一所大学谋得了教职。
当时，舍恩伯格的父亲面对这样的局面依然感到有些失落，最后竟然猝然辞世。父亲去世的第二天，舍恩伯格选择离开伦敦，放弃自己的事业和学术，回到自家的镇子上，做起了以前无数次拒绝的税务律师。
“我的人生，和大多数人一样，既是连贯的，同时又屡受波折。我最初喜欢物理、数学，转而对计算机产生兴趣，进而关注数据安全和数据编码，并喜欢上了研究隐私法、知识产权法以及网络法。依照这个路径，数据逐渐成为我关注的重点。但我的生活又被一次次打乱。比如，父亲的离世让我放弃了原来的事业规划，回到了老家；但一年后，我又卖掉父亲的公司，艰难地重回学术圈；后来，偶然的机会让我得以到哈佛大学肯尼迪学院任教。某种意义上说，这些波折给我制造了意想不到的困难，但也带来了意想不到的机会。”舍恩伯格告诉时代周报记者。
大数据之父
自1998年始，舍恩伯格的学术研究步入正轨。他进入哈佛大学肯尼迪学院任教，并在那里度过了10年。此后，他曾在新加坡国立大学李光耀公共政策学院做过3年副教授，借机观察亚洲的信息政策，而今则在牛津大学互联网研究院担任治理与监管专业的教授。
这10余年间，互联网飞速发展，人们开始使用手机上网、聊天、购物，完成很多过去必须线下操作的事。而这些变化都被舍恩伯格陆续记录在论著里。
2010年，在舍恩伯格组织的一次研讨会上，几乎所有参会者发言时都开始提及社会运转模式正在发生某种改变，但谁也说不出这种变化的实质是什么。当时，《经济学人》的数据编辑肯尼思·库克耶（Kenn Cukier）也在会场，他不久前刚做过一期《大数据的冲击》的特刊报道。
那场研讨会后，舍恩伯格与库克耶进行了很多次深入交谈，“然后，我们决定合写一本书，探讨大数据对于当下的意义以及大数据时代的本质”。
2012年12月，舍恩伯格与库克耶合写的《大数据时代》出版。这本大数据研究的先河之作不仅广受媒体好评，还让舍恩伯格知名度大涨。
在书里，舍恩伯格通过各种例子展现大数据带来的改变。比如，一家叫Farecast的公司通过近十万亿条价格记录来预测美国国内航班的票价。到2012年为止，票价预测的准确率达到75%，使用Farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票可节省50美元。
“大数据的核心是预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者说是一种机器学习。但其实，这种定义具有误导性。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量数据上来预测事情发生的可能性。”舍恩伯格写道。
在这本书里，舍恩伯格还提出了一个广为引用的观点—大数据关注的不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。
“具体来说，大数据的目的是全面的数据收集和分析；同时，我们要明白，在数据质量和数据数量之间要有一个平衡，所以，‘不是精确性，而是混杂性’，而‘不是因果关系，而是相关关系’，这是让我们意识到，因果关系不再是解释这个世界的唯一逻辑。”舍恩伯格告诉时代周报记者。
此外，舍恩伯格还是倡导大数据商业应用的第一人。在《大数据时代》中，他指出，如今的数据已经成为一种商业资本、一项重要的经济投入，可以创造新的经济利益。而这也是他屡屡被正在大力推动大数据产业发展的中国人当作座上宾的原因之一。
在关注数据的价值之余，舍恩伯格感兴趣的另一重要领域是如何避免数据被滥用。在早于《大数据时代》出版的《删除：大数据取舍之道》一书中，舍恩伯格提出了数字时代最大的问题：互联网记住了人们希望自己忘记的东西。当遗忘成为例外，记住变成常态，人类理性决策的能力就会受到威胁。所以，在大数据时代，所有人都应该享受“被遗忘的权利”。
事实上，舍恩伯格本人早早地为自己确立了一套关于删除的生活准则。比如，那些超过两年没穿的衣服会被他送人或处理；那些拍得不好看的照片，他会当即删除。因为，“如果不删除，在数字时代，互联网可能会比你自己更加了解你”。
舍恩伯格这些新颖的想法曾一度让读者直呼开了眼界。而目前，他告诉时代周报记者，自己的兴趣点转到了小型无人机上。其实，一直以来，舍恩伯格对飞机驾驶以及基于大数据分析的无人驾驶都颇感兴趣。只是不知道，这位数据科学家未来又会在这个问题上带来怎样“让人感觉脑洞大开”的思考。
对话舍恩伯格：
“只要他们不滥用权力，不必对数据寡头反垄断”
时代周报记者 韩玮 发自上海
9月13日，在接受时代周报记者独家专访时，舍恩伯格讲述了自己对大数据的一些理解，以及收获这些理解的过程。
影响最深的人是高中物理老师
时代周报：今年暑假，以艾伦·图灵为原型的传记电影《模仿游戏》在中国上映，感动了很多人。你看过这部影片吗？艾伦·图灵是计算机科学之父，他对你从事数据科学研究是否有影响？
舍恩伯格：我看过这部电影。事实上，很多年前，我就读过一些图灵的论著。你可能记得，我以前做软件公司时就需要编码，所以，图灵的书肯定要看。
不过，影响我最深的人不是图灵，而是我的高中物理老师。他让我开始接触到熵的概念、相对论、量子理论等。对于我来说，他就像是为我打开了通往新世界的大门。
时代周报：大家都认为你是当今最重要的数据科学家之一。我特别好奇，大数据给你本人的日常生活带来改变了吗？
舍恩伯格：我是大数据服务的“大用户”。平常，我会戴苹果手表，一直以来，它为我的身体健康提供了很多帮助；我也喜欢诸如亚马逊一类的电子商务公司，同时，还经常使用谷歌地图。此外，维基网络对我来说是个难得的好帮手，它让我比过去更加容易获得有用的信息，对我的帮助很大。
时代周报：我今年曾采访过畅销书《大停滞》（The Great Stagnation）的作者、美国经济学家泰勒·考恩。在谈到对大数据的看法时，他告诉我，“大数据被高估了，因为，大多数人都不知道他们手握的这些数据要用来干什么，企业也一样。大数据能帮助我们在某些边缘地带提高效率，比如针对性的广告，但它无法改变全局。这其中，最困难的是问对问题，并且找到问题背后特定的模式，再用数据去加以匹配。这非常难以实现。”你认同他的观点吗？
舍恩伯格：我非常欣赏泰勒·考恩，《大停滞》是一本很棒的著作。我还曾引用过这本书里的一些观点。但在大数据的问题上，我觉得他的观点是错误的，或许，这是因为这方面不是他所研究的核心专业领域。
大数据可减少资源不公平的危害
时代周报：现在，大多数行业提起大数据就言必称“这是一场行业革命，要颠覆过去”。你认为，大数据真的会颠覆那些传统行业吗？
舍恩伯格：会的，这种颠覆已经发生，并在快速进行。施乐帕罗奥尔托研究中心前主管约翰·西里·布朗（John Seely Brown）就发现，过去几十年，超大型企业的寿命正在缩短。与此同时，我们看到，就在最近几年，大数据驱动、估值达到数百亿美元以上的互联网企业不断涌现。在人类历史上，没有哪个时期在比今天更多的领域，发生比今天更快的变化。
时代周报：目前，中国存在网络、阿里巴巴、腾讯三大互联网巨头，分别统治着搜索、电商、社交三个领域，他们不断吸纳着用户的网上行为数据，几乎肯定会成为中国的数据寡头。你认为，在数据层面是否需要反垄断？
舍恩伯格：我认为必要的一点是，互联网要对新的创新主体保持开放的状态。只要大企业不滥用自己的权力，将那些更小但更好的初创企业赶出市场，那么，他们就不会制造太多的威胁。所以，我更关注的是这些企业的实际行为，而非他们的规模。
时代周报：除了数据，我知道，你还对教育问题有着深入研究。今年1月，你出版了一本名为《与大数据同行：学习和教育的未来》的新书，专门探讨大数据研究在教育领域的应用，以求真正实现因材施教。而中国教育的主要问题是教育资源分配不公平，大数据能解决这个问题吗？
舍恩伯格：大数据不能从根本上消除这种不公平，但是，通过大数据的手段，我们能以相对较低的成本提供高度个性化的教育，从而减少这种不公平带来的危害。换言之，大数据能让学生以很低的成本，获得至少像“私人家教”那样的订制教育。所以，大数据可以成为改变整个游戏的因子。
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