《大數據時代》讀后感

2021-06-23 讀后感

　　這兩年，大數據這個詞突然變得很火，不僅出現在互聯網公司的戰略規劃中，同時在中國國務院和其他國家的政府報告中也多次提及，無疑成為當今互聯網世界中的新寵兒。筆者對大數據一直好奇已久，閱讀了很多資料仍不得其解，直到讀完《大數據時代》才有了粗略的認識。

　　《大數據時代》從思維、商業、管理三個方面闡述了在大數據時代下的變革。這些變革涉及人們生活的方方面面，其影響程度可以與兩次工業革命相媲美。作者在第一部分提出了三個比較令人震驚的觀點：第一，不是隨機樣本，而是所有數據，這里要求數據有很多。第二，不是精確性，而是混雜性，這里要求數據更雜。第三，不是因果關系，而是相關關系，這里要求數據要更好。第二部分作者從萬事萬物數據化和數據交叉復用的巨大價值兩個方面，講述驅動大數據戰車在材質和智力方面向前滾動的最根本動力。第三部分則是闡述了大數據時代下的弊端以及在管理上的措施。個人認為這本書的精髓部分是第一部分。第一部分的三個觀點涉及面很廣，包括統計學、邏輯學、哲學等。后兩個部分都是以第一部分這三個觀點為基礎展開闡述的。

　　筆者側重于從第一部分中的這三個觀點談談自己的看法。這三個觀點其實就是哲學上講的世界觀，因為世界觀決定方法論，所以這三個觀點對傳統看法的顛覆，就會導致各種變革的發生。

　　首先，作者認為在抽樣研究時期，由于研究條件的'欠缺，只能以少量的數據獲取最大的信息，而在大數據時代，人們可以獲得海量的數據，抽樣自然就失去它的意義了。

　　其次，要效率不要絕對的精確。作者說，執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物，只有5%的數據是結構化且能適用于傳統數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法被利用。作者是基于數據不可能百分之百正確的考慮而做出這樣的判斷的，如果采用小數據，一個數據的錯誤就會導致結果的誤差很大，但是如果數據足夠多、數據足夠雜那得出的結果就越靠近正確答案。大數據時代要求人們重新審視精確性的優劣，書中還說到大數據不僅讓人們不再期待精確性，也讓人們無法實現精確性。

　　最后，不是因果性，而是相關性，這是這本書中爭議最大的一個觀點，不僅是讀者，就算是本書的譯者也在序言中明確地說到他不認同“相關關系比因果關系更重要”的觀點。作者覺得相關關系對于預測一些事情已經足夠了，不用花大力氣去研究天們的因果關系。作者用林登的亞馬遜推薦系統的成功，證實了大數據在分析相關性方面的優勢以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分地利用并挖掘各類數據信息的代表，從啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關蛋撻和颶風天氣的案例，都說明了掌握了相關關系對于策略的幫助作用。

　　作者在書中把大數據說得很厲害，在最后一部分分析大數據帶來無數好處的同時，也帶來了不良影響以及如何面對這些影響。用麥克納馬拉的例子來說明對數據過度依賴所帶來的后果。也用《少數派的報告》這部電影來說明如果癡迷于數據會導致人們將生活在一個沒有獨立選擇和自由意志的社會，如果一切變為現實，人們將被禁錮在大數據的可能性之中。書中提出了兩種解決方法，一種是使用數據時征詢數據所有個人的知曉和授權，另一種是技術途徑匿名化。毫無疑問，大數據將會給社會管理帶來巨大的變革。

　　大數據給人類社會的方方面面帶來了巨大的變革，這是社會發展的潮流，不可逆轉，人們只有順應這種潮流，在思想上和技能上做好準備，才能成為時代的弄潮兒。對于一家公司或一個國家，要從根本上改變思維和觀念，盡早適應這種潮流。

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