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《大数据时代》（[英] 维克托•迈尔•舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger））电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：大数据时代

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

译者：周涛

豆瓣评分：7.5

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2012-12

页数：261

内容简介：

《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。

作者简介：

他是十余年潜心研究数据科学的技术权威，他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。他曾先后任教于世界最著名的几大互联网研究学府。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，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。

他的学术成果斐然，有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上，他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。

他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业；而他自己早在1986年与1995年就担任两家软件公司的总裁兼CEO，由他的公司开发的病毒通用程序，成为当时奥地利最畅销的软件产品。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。

他也是众多机构和国家政府高层的信息政策智囊。他一直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重要机构的咨询顾问，同时他以大数据的全球视野，熟悉亚洲信息产业的发展与战略布局，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。

所著《大数据》一书是开国外大数据系统研究的先河之作，而在这之前，他已经在《经济学人》上和数据编辑肯尼斯.尼尔-库克耶一起，发表了长达14页的大数据专题文章，成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。而他的《删除》一书，同样被认为是关于数据的开创性作品，并且创造了“被遗忘的权利”的概念而在媒体圈和法律圈得到广泛运用。该书获得美国政治科学协会颁发的唐•K•普赖斯奖，以及媒介环境学会颁发的马歇尔•麦克卢汉奖。同时受到《连线》、《自然》《华尔街日报》《纽约时报》等各大权威媒体广泛好评。

❷ 有哪些互联网运营方面的书值得推荐

人丑就要多读书

有句话相信你肯定听过——“人丑就要多读书”。你长得丑还是温柔，我是不知道了，我只知道“运营就要多读书”。

为什么运营就要多读书？

毕竟想系统提高运营能力，建议还是站在巨人的肩膀上，也就是读行业大牛用从业经验汇集而成的书最靠谱。

而运营大概分为这几类：

新媒体运营、内容运营、活动运营、社群运营、用户运营、产品运营、商务运营、等等。

无论是哪一类的运营，都需要你了解用户的需求，打造信任，来满足用户，并且得到回报。

讲点最实际的，而你平常揪心的工作问题和苦恼，都能通过读相应的书，或者是课程，一点一点去攻破突围，在书里找到新思路。

同时建议大家参加一些学习团体，报一两个运营课程。一个人闭门造车不一定能成，一群人手拉手前进，一定能走更远。

一、增长黑客

对小白很还是比较友好的，能指导快速建立运营框架。

这本书是作者写给没有运营经验的小白看的基础类科普运营书，2015年写的，内容是作者总结多年的工作经验总结而来里面的案例放在现在来说已经有些过时了，但是对运营体系的框架勾画的很清楚，概念解释详细，运营的工作内容罗列全面，文字通俗易懂，通读本书作者对运营的三个方面进行了讲解，分别是用户运营、活动运营、内容运营，其中对用户以及内容运营做了比较详细的介绍，最后部分做了总结。

❸ 有哪些互联网运营方面的书值得推荐

1.望尽天涯路：把握互联网的过往今生，掌控职业命脉
a.行业了解
《沸腾十五年》
《浪潮之巅》
《互联网之达芬奇密码》
《不一样的平台，移动互联网时代的商业模式创新》
《电商的战国》
《我看电商》
《改变中国互联网未来的六大力量》
《信息规则 ：网络经济的策略指导》
《超级数字天才：为什么用数字思考是变聪明的新方法》

b.产品了解
《人人都是产品经理》
《结网》
《设计沟通十器》
《产品经理手册》
《神一样的产品经理》
《启示录》
《软件工程：实践者的研究方法》
《手机研发流程与质量管理》

c.交互设计、用户体验
《About Face3交互设计精髓 》
《触动人心》
《SNS网站构建》
《社交网站界面设计》
《web信息架构，设计大型网站》
《web导航设计》
《web设计禁忌》
《移动应用UI设计模式》
筑巢引凤、简约至上、见微知著
《yes 产品经理》

d.创业数据，理解商业思维
《精益创业》
《精益创业实战》
《创业四步法》这本书早于《精益创业》）《创业者圣经》
《丰田汽车案例：精益制造的14项管理原则》
《创业三十六条军规》
《精益六西格玛-精益生产与六西格玛的完美整合》
《平台战略》
《电子商务管理视角》
《营销管理》
《运营管理》（这里的运营是企业运营管理的意思）
《项目管理知识体系指南》
《量化，大数据时代的企业管理》
2.消得人憔悴：依据所处职位的职责，寻求最优解决之道

a.数据分析
基础书籍：
《网站分析基础教程》
《网站分析实战：如何以数据驱动决策，提升网站价值》
《流量的秘密:Google Analytics网站分析与优化技巧》第二版
技能进阶：
《精通Web Analytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术》
数据呈现：
《谁说菜鸟不会数据分析》2013最新版
《Excel商务图表应用与技巧108例（双色版）》
《鲜活的数据：数据可视化指南》
拓展训练：
《大数据时代》
《R语言实战》
具体主题分析
搜索《精通搜索分析》
淘宝《玩法变了:淘宝卖家运赢弱品牌时代》
社交网站《社交网站的数据挖掘与分析》（懂技术才能读）
性能优化（粗读）
《构建高性能web站点》
《网站性能监测与优化》
《大规模web服务开发技术》
《高性能网站建设进阶指南》
b.流量（用户推广）
网络营销
《锦囊妙计，网站推广101招》《网络营销推广实战宝典》问题查找即可
《正在爆发的营销革命-社会化网络营销指南》
《湿营销》
《行动的召唤》《等待猫吠》
《SEO实战密码》《SEO艺术》
《搜索引擎营销-网站流量大提速》
《搜索引擎优化：每天一小时》《搜索引擎优化宝典》
内容营销
《内容营销，网络营销的杀手级武器》
c.留存
内容
《胜于言传：网站内容制胜宝典》
《与五十位主编面对面》
《web内容策略指南》
活动
《商品促销实战技巧一本全》
作者：
王志纲《找魂》《推手》。。。
熊大寻《江山入划》
叶茂中《想》与《做》？想与做？
d.转化
《网站转化率优化之道》
《数据掘金，电子商务运营突围》
《landing page优化权威指南》
《淘宝卖家秘笈》
《提高转化率! : 网页A/B测试与多变量测试实战指南》
《啤酒与尿布》
《顾客为什么购买》
三、寻他千网络：蓦然回首，佳丽原来在后宫
生活兴趣书籍，从生活中感悟。
社区运营：《裸猿》、《人类动物园》和《亲密行为》社区机制
用户行为：《会赚钱的行为经济学》《流行性物欲症》《后物欲时代的来临》
广告策划：《广告武林秘笈》《广告文案传真》《大量流出》
商业：《商战》《战争论》
值得精度的书：
《数据化管理》
《超级富豪就是超级创意》
《数据挖掘与数据化运营实战》
《精益创业实战》
《数据分析，企业的贤内助》
《微力无边》
《淘宝产品十年事》
《推荐系统实践》
《设计搜索体验》
《深入理解网站优化》
2014新书推荐：
《腾讯方法 : 一个市值1500亿美元公司的产品真经》
《颠覆式创新：移动互联网时代的生存法则》
《从门外汉到BAT产品经理有多远》
《缔造企鹅 : 产品经理是这样炼成的》
《九败一胜 : 美团创始人王兴创业十年》
《第二次机器革命 : 数字化技术将如何改变我们的经济与社会》
《参与感 : 小米口碑营销内部手册》
《周鸿祎自述 : 我的互联网方法论》
《再看电商》
《新经济，新规则》
《社交红利（修订升级版）》
《互联网创业原创精品-互联网创业密码》
《风吹江南之互联网金融》
《谷歌和亚马逊如何做产品》
《数据之巅:大数据革命》
《微管理》
《O2O进化论: 数据商业时代的全景图》
《互联网思维的企业》
《有的放矢:NISI创业指南》
《翻转课堂的可汗学院:互联时代的教育革命》
《硅谷百年史:伟大的科技创新与创业历程(1900-2013)》
《创业时, 我们在知乎聊什么?》
《孵化Twitter:从蛮荒到IPO的狂野旅程》

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书名：企业的大数据战略

作者：[荷] 马克·冯·里吉门纳姆

译者：盛杨燕

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2017-5-1

页数：260

内容简介：

 据估计，我们现在每两天产生的数据，相当于人类文明伊始至2003年所产生的数据的总和。而且，随着几乎所有的一切事物都被数字化，人们预计可用数据量将每两年翻一番。大数据能让企业制定更好的决策，从而提高效率、节约成本、增加收入。但是许多企业还没有认识到它的好处……即便认识到了，也许还不知道如何利用。

 《企业的大数据战略》用通俗易懂的语言深度解析大数据的7大特征、8大事实、7大趋势，360度剖析大数据落地的18个行业，明确7种最重要的大数据岗位，分享30余个领先企业的成功经验，为大中小企业提供了构建大数据战略和关键大数据能力的清晰路线图。

 《企业的大数据战略》也探讨了亚马逊、苹果、耐克、迪士尼、壳牌、沃尔玛、摩根士丹利、洲际酒店等知名企业利用大数据战略获益的做法，揭示了如何利用大数据的力量为企业服务。

作者简介：

 全球顶尖大数据影响力人物之一，一站式大数据商店Datafloq创始人，荷兰Data Donderdag大数据论坛联合发起人，旨在通过连接全球大数据市场上的所有利益相关者，打造一个大数据生态系统。

 既是洞悉趋势的大数据战略家，也是思想深刻的著名演说家，在大数据、区块链、物联网和颠覆性创新方面拥有丰富的经验，为大中小企业制定大数据战略提供建议。

❻ 大数据时代数据管理方式研究

大数据时代数据管理方式研究
1数据管理技术的回顾
数据管理技术主要经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。随着数据应用领域的不断扩展，数据管理所处的环境也越来越复杂，目前广泛流行的数据库技术开始暴露出许多弱点，面临着许多新的挑战。
1.1 人工管理阶段
20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外存，也没有操作系统和管理数据的专门软件。该阶段管理的数据不保存、由应用程序管理数据、数据不共享和数据不具有独立性等特点。
1.2 文件系统阶段
20 世纪 50 年代后期到 60 年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及，这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件，并可按文件的名字来进行访问，对文件中的记录进行存取的数据管理技术。数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作。其数据面向特定的应用程序，因此，数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。
1.3数据库阶段
20 世纪 60 年代后期以来，计算机性能得到进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，存储容量大大增加且价格下降。在此基础上，才有可能克服文件系统管理数据时的不足，而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求，从而使数据能为尽可能多的应用程序服务，这就出现了数据库这样的数据管理技术。数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，并且对数据进行统一的控制。
2大数据时代的数据管理技术
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据有 3 个 V,一是大量化（Volume），数据量是持续快速增加的，从 TB级别，跃升到 PB 级别；二是多样化（Variety），数据类型多样化，结构化数据已被视为小菜一碟，图片、音频、视频等非结构化数据正以传统结构化数据增长的两倍速快速创建；三是快速化 （Velocity），数据生成速度快，也就需要快速的处理能力，因此，产生了“1 秒定律”,就是说一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了，这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。
2.1 关系型数据库（RDBMS）
20 世纪 70 年代初，IBM 工程师 Codd 发表了著名的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,标志着关系数据库时代来临。关系数据库的理论基础是关系模型，是借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，现实世界中的实体以及实体之间的联系非常容易用关系模型来表示。容易理解的模型、容易掌握的查询语言、高效的优化器、成熟的技术和产品，使得关系数据库占据了数据库市场的绝对的统治地位。随着互联网 web2.0 网站的兴起，半结构化和非结构化数据的大量涌现，传统的关系数据库在应付 web2.0 网站特别是超大规模和高并发的 SNS（全称 Social Networking Services,即社会性网络服务） 类型的 web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题。
2.2 noSQL数据库
顺应时代发展的需要产生了 noSQL数据库技术，其主要特点是采用与关系模型不同的数据模型，当前热门的 noSQL数据库系统可以说是蓬勃发展、异军突起，很多公司都热情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapRece 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那个公司的 noSQL数据库都围绕着大数据的 3 个 V,目的就是解决大数据的 3个 V 问题。因此，在设计 noSQL 时往往考虑以下几个原则，首先，采用横向扩展的方式，通过并行处理技术对数据进行划分并进行并行处理，以获得高速的读写速度；其次，解决数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合的问题；再次，放松对数据的 ACID 一致性约束，允许数据暂时出现不一致的情况，接受最终一致性；最后，对各个分区数据进行备份（一般是 3 份），应对节点失败的状况等。
对数据的应用可以分为分析型应用和操作型应用，分析型应用主要是指对大量数据进行分类、聚集、汇总，最后获得数据量相对小的分析结果；操作型应用主要是指对数据进行增加、删除、修改和查询以及简单的汇总操作，涉及的数据量一般比较少，事务执行时间一般比较短。目前数据库可分为关系数据库和 noSQL数据库，根据数据应用的要求，再结合目前数据库的种类，所以目前数据库管理方式主要有以下 4 类。
（1）面向操作型的关系数据库技术。
首先，传统数据库厂商提供的基于行存储的关系数据库系统，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精确性、系统可恢复性，在事务处理方面仍然是核心引擎。其次，面向实时计算的内存数据库系统，如 Hana、Timesten、Altibase 等通过把对数据并发控制、查询和恢复等操作控制在内存内部进行，所以获得了非常高的性能，在很多特定领域如电信、证券、网管等得到普遍应用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 为代表的 new SQL 宣称能够在保持 ACDI 特性的同时提高了事务处理性能 50 倍 ~60 倍。
（2）面向分析型的关系数据库技术。
首先，TeraData 是数据仓库领域的领头羊，Teradata 在整体上是按 Shared Nothing 架构体系进行组织的，定位就是大型数据仓库系统，支持较高的扩展性。其次，面向分析型应用，列存储数据库的研究形成了另一个重要的潮流。列存储数据库以其高效的压缩、更高的 I/O 效率等特点，在分析型应用领域获得了比行存储数据库高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一个典型的基于列存储技术的数据库系统。
（3）面向操作型的 noSQL 技术。
有些操作型应用不受 ACID 高度一致性约束，但对大数据处理需要处理的数据量非常大，对速度性能要求也非常高，这样就必须依靠大规模集群的并行处理能力来实现数据处理，弱一致性或最终一致性就可以了。这时，操作型 noSQL数据库的优点就可以发挥的淋漓尽致了。如，Hbase 一天就可以有超过 200 亿个到达硬盘的读写操作，实现对大数据的处理。另外，noSQL数据库是一个数据模型灵活、支持多样数据类型，如对图数据建模、存储和分析，其性能、扩展性是关系数据库无法比拟的。
（4）面向分析型的 noSQL 技术。
面向分析型应用的 noSQL 技术主要依赖于Hadoop 分布式计算平台，Hadoop 是一个分布式计算平台，以 HDFS 和 Map Rece 为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。《Hadoop 经典实践染技巧》传统的数据库厂商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等纷纷转向 Hadoop 的研究，如微软公司关闭 Dryad 系统，全力投入 Map Rece 的研发，Oracle 在 2011 年下半年发布 Big Plan 战略计划，全面进军大数据处理领域，IBM 则早已捷足先登“,沃森（Watson）”计算机就是基于 Hadoop 技术开发的产物，同时 IBM 发布了 BigInsights 计划，基于 Hadoop,Netezza 和 SPSS（统计分析、数据挖掘软件）等技术和产品构建大数据分析处理的技术框架。同时也涌现出一批新公司来研究Hadoop 技术，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。
3数据管理方式的展望
通过以上分析，可以看出关系数据库的 ACID 强调数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整，而对于很多互联网应用来说，对这一致性和隔离性的要求可以降低，而可用性的要求则更为明显，此时就可以采用 noSQL 的两种弱一致性的理论 BASE 和 CAP.关系数据库和 noSQL数据库并不是想到对立的矛盾体，而是可以相互补充的，根据不同需求使用不同的技术，甚至二者可以共同存在，互不影响。最近几年，以 Spanner 为代表新型数据库的出现，给数据库领域注入新鲜血液，这就是融合了一致性和可用性的 newSQL,这种新型思维方式或许会是未来大数据处理方式的发展方向。
4 结束语
随着云计算、物联网等的发展，数据呈现爆炸式的增长，人们正被数据洪流所包围，大数据的时代已经到来。正确利用大数据给人们的生活带来了极大的便利，但与此同时也给传统的数据管理方式带来了极大的挑战。