1. 《大数据》读书笔记
《大数据》（徐子沛）
核心观点： 一个真正的信息社会，首先是一个公民社会。
徐子沛和吴军是国内科技界文笔最好的两位大拿，能把复杂的技术发展讲得像故事一样引人入胜。书中讲述了美国信息开放、数据技术创新、数据逐步开放的历史，例举了美国政府如何通过大数据来治国：降低犯罪率、纠正福利滥用、增加财务透明度，并展望了大数据发展的未来，他觉得中国和美国最大的区别就在中国习惯于说“差不多”，不善于用数字管理国家。书中也介绍了大数据中数据仓库、数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术的发展，他认为： 数据就是企业的财富和金矿，数据分析和挖掘的能力就是企业的核心竞争力。 阿里网罗了徐子沛和王坚两个大数据和云计算专家，估计在大数据和云计算领域鲜有敌手了。
核心观点： 推崇知识和理性，用数据创新
本书讲述互联网对传统工业 生活的推进，大量数据没有数字化，数据基本都困在一家医院内，电子病历推进也很缓慢，通过数据的流通让患者享受更便捷、更安全的服务基本只限制在思考层，这里面有方方面面的各种利益、法规的原因，这就像书中说的“也许是由于其本身的根深蒂固。作者认为 iPhone、云计算、3D打印、基因测序、无线传感器、超级计算机，这些改变了我们生活的事物，将再一次地融合在一起，对医学进行一次“创造性破坏” ，我觉得新技术的应用比新规则的创立在国内还是相对简单，而也能解决医疗资源不足的痛点，把像IBM沃森这样的智能作为医疗的辅助判断，提升医疗的效率和准确率还是前景明朗的。但要说像书中说的“旧的体系完全不复存在，新的体系随之取代...在这超级融合之下，权力再次交回到我们自己手中，而只有我们自己，。我想这还有很远的路要走，与生命有关的事物，一定是慎之又慎的；与体系有关的事情，改变一定是难上加难的。
所以 崇正说他们阿里都是看数据做事情，不是臆想做事情。因为在这个高速发展的时代，数据都是流动。他们都是落实到行动，分析数据，应用数据，依靠数据。
2. 【《大数据时代》读书笔记2】大数据视角下，一切皆可“量化”
“大数据”视角，并非近年来的新事物，回顾历史，早已有之。只是当时，“大数据”这个词，尚未产生。
19世纪，“量化”之于航海。 19世纪还是航海经验靠口口相传、有些甚至被证明是错误的年代，航海家莫里通过量化分析制作的导航图，是大数据的最早实践之一。在因为马车事故造成腿部残疾后，年轻的海军军官莫里离开了海上工作，来到了图表和仪器厂。在这个后来被证明是他福地的地方，在翻阅、整理库房里存放的航海书籍、地图、图表、航海日志后，莫里将这些记录进行数据整合，把整个大西洋按经纬度分成五块，并按月份标出温度、风速和风向，为找到更有效的航海路线提供参考。之后，为了提高精确度，莫里创建了一个标准的表格来记录航海数据，并在所有海军舰艇及部分商船上使用，通过分析这些数据，一些利于航行的天然航线被找到，为海军及商船减少了三分之一的航海路程。远在信息数字化之前，人工的数据运用已经充分展示了其实效。随着数据存储和处理能力的不断提高，“大数据”技术的运用领域也不断扩展。
20世纪，“量化”之于投资。 在金融领域，“量化”这个词经常以“量化投资”等词组形式出现，指的是通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式，其实质在于替代传统的定性分析，以数据为支撑作出投资决策。“量化投资”在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大，得到了越来越多投资者认可。金融领域是数据相对集中和易感知的领域，但量化的舞台，远不止于此。
21世纪，“量化”之于坐姿研究。 日本先进工业技术研究所的越水重臣教授将量化用于坐姿研究，通过对人坐着时的身形、姿势和重量分布等的数据化，产生独属于每个乘坐者的精确数据资料，并根据人体对座位的压力差异识别出乘坐者身份，准确率达到98%。这项技术可作为汽车防盗系统，通过这个系统，汽车可以识别驾驶者是否为车主并设置相应安全措施。数据的提取，只有你想不到，没有提取不到，关键在于如何提取、如何利用。
数据化，不是数字化。 前者，是指把现象转变为可制表分析的量化形式的过程；后者，指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码。在数字化时代来临之时，在脑海中对这两个概念有清晰概念十分重要。数据化的关注重点是在“I（信息）”上，而数字化则关注“T（技术）”。数字化的发展，提高了数据化的可行性。
“数据化”文字。 谷歌的数字图书馆，是文字数据化的典范。通过文字的数据化，人可以用之阅读，机器也可以用之分析。谷歌运用这些数据化了的文本来改进它的机器翻译服务，从几年前相当于高中水平的翻译水准，到如今的令人惊叹，着实超越了英语水平不断退化的某笔者（容某笔者先找个地儿蹲着哭一会儿）。
“数据化”方位。 手机的广泛运用，让人的实时位置信息也可以被数据化，位置信息的数据化，催生了许多新价值。比如无线数据科技公司Jana的创始人伊格尔，他使用了来100多个国家的超过200个无线运营商的手机数据，既关注家庭主妇平均每周去几次洗衣店，也试图回答关于疾病如何传播等问题。新的用途不断产生，既可以用于商业，也可以用于社会研究。
“数据化”沟通。 个人化是数据化的前沿，facebook将关系数据化，twitter将情绪数据化，linkedin将个人经历数据化，这些社交网络平台，以各种方式将个人及其沟通数据化，并存储了海量的用户数据。初步的运用，例如Derwent Capital对冲基金对微博数据文本的分析，获得了股市投资的信号，虽然由于隐私问题，数据的使用还远未成熟，但我们不难想象，当数据被充分运用，世间万物是否已不再是世间万物，而是海量的数据呢？
当看到一切皆可量化这句话，还是持一定的保留态度。因为，太过绝对。但似乎，这只是一种理念的传递，为了表达数据化的重要性而已。大数据视角，提供了看世界的另外一个角度，但绝不是唯一视角。
3. 笔记1：大数据对未来会计发展趋势影响—技术环境
2019年，麦肯锡咨询给出一份报告，未来2030年，将有50%的岗位将被人工智能所替代，其中，需要大量人力成本的会计工作，将首当其冲。
那么，在当前的科技发展中，哪些技术会对会计及其相关学科的发展有影响呢？
1.1 云数据
大量财务信息实现云端共享，提高财务工作的效率，减少错漏，降低成本，但同时也存在数据安全性的隐患。
1.2 大数据分析
通过大数据挖掘与分析，提高预测的精确性，优化财务预测结果，帮助企业或者审计师进行风险管理，例如信用评估和预测等。
1.3 人工智能
以德勤推出的财务机器人为例，人工智能可以代替流程中的繁琐的工作，例如信息录入、账单核对等等，1个机器人完成以前40人的工作量，大大提高财务工作效率，降低企业成本。
1.4 区块链
区块链，也被成为分布式记账应用。目前会计方向，较为广泛的运用有区块链发票。
科技的高速发展一方面给传统的会计从业带来了巨大的冲击，会计从业者面临着失业的风险；另一方面，它也为会计行业的发展带来了新的机会与挑战。而如何抓住这些机会来应对挑战，是每个会计从业者需要思考的问题。