《大数据时代》的原文摘录
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大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。 (查看原文) —— 引自第39页 -
大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。 (查看原文) —— 引自第56页 -
第一个折中是，我们默认自己不能使用更多的数据，所以我们就不会去使用更多的数据。--数据量的限制正在逐渐消失 第二个折中出现在数据的质量上。 (查看原文) —— 引自第65页 -
我们现在拥有如此多的数据，这么好的机器计算能力，因而不再需要人工选择一个关联物或者一小部分相似数据来逐一分析了。 (查看原文) —— 引自第74页 -
建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。 (查看原文) —— 引自第75页 -
当收集、存储和分析数据的成本比较高的时候，应该适当地丢弃一些数据。 (查看原文) —— 引自第80页 -
也许，大数据可以为我们打造一个更安全、更高效的社会，但是却否定了我们之所以为人的重要组成部分——自由选择的能力和行为责任自负。大数据成为了集体选择的工具，但也放弃了我们的自由意志。 大数据的不利影响并不是大数据本身的缺陷，而是我们滥用大数据预测所导致的结果。大数据预测是建立在相关性基础上的。让人们为还未实施的未来行为买单是带来不利影响的主要原因，因为我们把个人罪责判定建立在大数据预测的基础上是不合理的。 人们习惯性地从因果关系的视角来理解世界。因此，大数据总是被滥用于因果分析，而且我们往往非常乐观地认为，只要有了大数据预测的帮助，我们进行个人罪责判定就会更高效。 (查看原文) —— 引自第207页 -
在由“小数据”时代向大数据时代转变的过程中，我们对信息的一些局限性必须给予高度的重视。数据的质量可能会很差；可能是不客观的；可能存在分析错误或者具有误导性；更糟糕的是，数据可能根本达不到量化它的目的。 我们比想象中更容易受到数据的统治——让数据以良莠参半的方式统治我们。其威胁就是，我们可能会完全受限于我们的分析结果，即使这个结果理应受到质疑。或者说，我们会形成一种对数据的执迷，因而仅仅为了收集数据而收集数据，或者赋予数据根本无权得到的信任。 (查看原文) —— 引自第210页 -
卓越的才华并不依赖于数据。史蒂夫·乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本，依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的就不是数据，而是直觉——他依赖于他的第六感。当记者问及乔布斯苹果推出iPad之前做了多少市场调研时，他那个著名的回答是这样的：“没做！消费者没义务去了解自己想要什么。” (查看原文) —— 引自第212页 -
为实现这一平衡，监管机制可以决定不同种类的个人数据必须删除的时间。再利用的时间框架则取决于数据内在风险和社会价值观的不同。 公司可以利用数据的时间更长，但相应地必须为其行为承担责任以及负有特定时间之后删除个人数据的义务。 (查看原文) —— 引自第222页 -
没有什么是上天注定的，因为我们总能就手中的信息制定出相应的对策。大数据预测结果也并非铁定，而只是提供了一种可能性，也就是说，只要我们愿意，结局可以改写。我们可以判断出迎接未来的最佳方式，摇身变作未来的主人。 就算大数据无法教会我们所有事情，只要能帮助我们表现更佳、更富效率、取得进步，就算缺乏深入理解也是很有用的了。一贯如是地坚持下去才有效力。即使你不明白为什么付出的努力得不到回报，但相比不努力，你要明白你已经在改善事情的结局了。 (查看原文) —— 引自第245页 -
大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。就好像我们学习处理混乱数据一样，因为这些数据服务的是更加广大的目标。毕竟混乱构成了世界的本质，也构成了人脑的本质，而无论世界的混乱还是人脑的混乱，学会接受和应用它们才能得益。 (查看原文) —— 引自第246页 -
第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样；第二个转变是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。 (查看原文) —— 引自第17页 -
·这令人匪夷所思。加特纳市场研究公司(Gartner)的副总裁道格·莱尼研究了Facebook在IPO前一段时间内的数据，估算出Facebook 在2009年至2011年间收集了2.1万亿条“获利信息”，比如用户的“喜好”、发布的信息和评论等。与其IPO估值相比，这意味着每条信息（将其视为一个离散数据点）都有约4美分的价值。也就是说，每一个Facebook用户的价值约为100美元，因为他们是Facebook所收集信息的提供者。 (查看原文) —— 引自第153页 -
·数据价值的关键是看似无限的再利用，即它的潜在价值。收集信息固然至关重要，但还远远不够，因为大部分的数据价值在于它的使用，而不是占有本身。 ·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。与通过显微镜发现事物不同，数据科学家通过探寻数据库来得到新的发现。全球知名咨询管理公司麦肯锡，就曾极端地预测数据科学家是当今和未来稀缺的资源。如今的数据科学家们也喜欢用这个预测来提升自己的地位和工资水平。 ·行业专家和技术专家的光芒都会因为统计学家和数据分析家的出现而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音。 ·数学和统计学知识，甚至是有少许编程和网络科学的知识将会成为现代工厂的基础，一如百年前的计算能力或者更早之前的文学。 ·传统行业最终都会转变为大数据行业，无论是金融服务业、医药行业还是制造业。 (查看原文) —— 引自第153页 -
·我们比想象中更容易受到数据的统治——让数据以良莠参半的方式统治我们。其威胁就是，我们可能会完全受限于我们的分析结果，即使这个结果理应受到质疑。或者说，我们会形成一种对数据的执迷，因而仅仅为了收集数据而收集数据，或者赋予数据根本无权得到的信任。 ·“谷歌完全是工程师的天下，所以只会用工程师的观点解决问题——把所有决策简化成一个逻辑问题。数据成为了一切决策的主宰，束缚住了整个公司。” 谷歌前首席设计师道格·鲍曼 ·主张预测的国家是保姆式的国家，而且远不止如此。否认个人为其行为承担责任实际上就是在摧毁人们自由选择行为的权利。 ·能置身于信息流中央并且能收集数据的公司通常会繁荣兴旺。 ·人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。 (查看原文) —— 引自第210页 -
大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。新兴技术工具的使用使这一切成为可能。宝贝不止一件，每个数据集内部都隐藏着某些未被发掘的价值。这场发掘和利用数据价值的竞赛正开始在全球上演。 (查看原文) —— 引自第28页 -
大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变.... 1. 在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样； 2. 研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度； 3. 不再热衷于寻找因果关系。 (查看原文) —— 引自第27页 -
在全社会层面用接近于“样本=总体”的数据资料进行网络分析。通过观察数百万人的所有通信记录，我们可以产生也许通过任何其他方式都无法产生的新观点。 (查看原文) —— 引自第36页 -
执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。 (查看原文) —— 引自第38页
作者: [英] 维克托•迈尔•舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）
isbn: 7213052543
页数: 261
定价: 49.90元
装帧: 平装
出版年: 2012-12
原作名: Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think
书名: 大数据时代
译者: 周涛
副标题: 生活、工作与思维的大变革
出版社: 浙江人民出版社