大数据在中国
出版日期:2014-6
ISBN:9787539973757
作者:赵伟
作者简介
也许是迄今为止最易懂、最实用的大数据类图书！因为，除了本书，再也没有另外一本书让你如此接近中国大数据时代的现在与未来！
本书中用最精简的文字、最详实的案例分析了大数据的特点、原理以及在当下中国各个领域的运用。同时给我们企业与个人提供了新的参考——大数据时代将对中国企业转型提供哪些支持？我们的优势和劣势在哪里？如何将“大数据思维”转化运用到管理、营销以及生活当中的方方面面？我们个人又该如何搭上“大数据”的快车实现商业价值与个人理想？
书中不仅展示了微软、亚马逊、谷歌、Facebook、Twitter等大数据先锋公司最具代表意义的应用案例，也展示了阿里巴巴、腾讯、百度、360、小米等百亿公司在大数据上的中国式突围。
书籍目录
导读 大数据正在改变中国
序 大数据在中国
第一章 大数据，你还不知道的部分
◎FB数据单元——信息导航图 / 002
◎核心：整理、分析、预测、控制 / 006
◎大数据先行者 / 015
◎谨慎：不是所有人都需要 / 021
◎棱镜门背后的大数据革命 / 024
第二章 大数据时代给世界的巨大转型机会
◎我们能做什么，我们要做什么 / 038
◎反馈经济——新的营销模式在兴起 / 050
◎数据大爆炸——信息过量 / 055
◎全球产业链正面临大调整 / 060
第三章 中国如何搭上大数据快车？
◎中国的大数据现状 / 066
◎追赶者的中国——走到至关重要的十字路口 / 080
◎消除“数据割据”与“数据孤岛” / 087
◎工信部的规划：四项关键技术创新工程 / 090
◎建立大数据政府 / 092
第四章 中国首批重视大数据的千亿公司
◎原动力：对信息共享的需求 / 098
◎云计算和大数据 / 100
◎在中国的发展 / 110
◎阿里巴巴：云帝国构想 / 118
◎腾讯：大社交战略 / 123
◎360：最大数据中心 / 127
◎百度：大数据时代的三层布局 / 134
第五章 大数据与技术变革
◎告别小数据时代 / 140
◎数据服务产业链 / 146
◎技术支持与发展 / 151
◎“脚印追踪”——个性化的数据推荐系统 / 156
第六章 大数据与思维变革
◎思维数据化——赢在大脑 / 166
◎中国的大数据逻辑：因果关系﹥相关关系 / 168
◎简单优于复杂 / 172
◎可以不精确，必须尽量多 / 174
第七章 大数据与生活变革
◎云分享与云消费 / 180
◎我们的“私人订制” / 184
◎透明社会——隐私大爆炸 / 190
◎面对数据化生活，你做好准备了吗？ / 193
第八章 大数据与社交变革
◎颠覆性的社交理念 / 196
◎相关性的力量 / 202
◎沟通数据化 / 205
◎社交大数据——新的营销革命 / 208
第九章 大数据与管理变革
◎数据说话——更加理性的决策 / 216
◎信息采集与分析 / 229
◎大数据管理应用——预测和控制 / 233
◎捕捉问题：重点是将要发生什么 / 236
◎政府的角色 / 239
第十章 每个人的新时代：抓住大数据机遇
◎你的手机号码比你早一步进入数据化时代 / 246
◎透明社会，透明的机遇 / 249
◎观念影响速度：先改变你的头脑 / 254
◎新的成功模式——赢在利用数据的能力 / 257
◎删除——哪些数据是危险的？ / 261
◎现在，重要的是预见未来 / 263
第十一章 掌握大数据，做未来世界的主人！
◎正视现实——无所不在的眼睛 / 266
◎规避风险——让数据控制一切 / 269
◎越过障碍——流动性与可获取性 / 274
◎避开死角——错误的前提会导致错误的结论 / 276
◎解决问题——定位人的角色 / 280
附录 打开大数据之门
内容概要
赵伟，著有畅销书《给你一个团队，你能怎么管？》系列等。现为数据培训与咨询公司高级管理人员。他从事管理工作多年，在管理过程中不断学习与研究现代企业的管理模式，对将欧美先进的管理模式、大数据分析方法落地中国有着丰富的实战经验与培训方法。曾为通用电气、丰田、联想、苹果、微软等全球500强企业做过数据分析与管理咨询。
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如何用好“大数据”？ 如何用好“大数据”？纽约时报》的一篇专栏认为：“大数据时代已经来临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析做出，而非基于经验和直觉。”面对大数据，我们该怎么做？我们的优劣势在哪里？又该如何搭上“大数据”的快车而实现商业价值与个人理想？在《大数据在中国》中，作者赵伟不但给企业及个人提供了新的参考，还展示了谷歌、微软、亚马逊、Facebook、Twitter等先锋大数据公司最具代表意义的应用案例，及阿里巴巴、腾讯、百度、360、小米等首批搭上大数据快车的企业的中国式突围。正如工业革命的开始，是以蒸汽机、运输系统和大规模制造为代表，新经济、商业模式都是几种技术相互影响和推动的结果。如今，移动互联网、“可佩带计算”和云计算、大数据等几种力量一道，共同开启了新一轮技术革命的大门。大数据不仅会成为公司竞争力的来源，也将成为国家竞争力的一部分。大数据另一个非常重要的应用是“量化自我”（Quantified Self）。即，借助着越来越多的“可佩带设备”（如，手表、手环以及服装、腰带上的传感器），把每天生活的轨迹及脉搏、心跳、情绪等数据记录下来进行分析，以更好地了解和改善自己的身体、情绪状况和周边环境。大数据是“战略性资源”，堪称“国之重器”。2012年3月，美国奥巴马政府在白宫网站发布的《大数据研究和发展倡议》，将大数据视为“未来的新石油”，并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。一如作者在书中所言，“在未来的大数据时代，只有能够提供功能最为丰富、数据量最大的数据平台的公司才可以在企业的竞争中获胜；只有能够拥有最大的大数据产业的国家才可以在国家的竞争中笑到最后。”即，大数据的目的是要从庞大的数据集合中寻找到有价值的数据和知识，这种分析和挖掘将为各行业提供真正的智慧。第一次工业革命，英国和法国成为了世界的领导者；第二次工业革命，奠定了美国世界霸主的地位直至今天。那么，在这一次大数据和云计算共同支撑的工业革命中，中国有没有可能走到世界舞台的中央？放眼未来，当我们面临着数据带给我们的机遇和挑战时，能不能从中找到创新的方式，正视传统的不足，这是至关重要的。作者通过对“信息现状”、“人的现状”、“技术现状”、“文化现状”和“企业现状”等的分析，得出了“中国现在走到了一个至关重要好的十字路口，我们必须进行产业升级，消除‘数据割据’与‘数据孤岛’，以及建立大数据政府，才能躲开‘陷阱’”的结论。欢迎合作，欢迎约稿：dushan_baihe@163.com《杭州日报》8月17日07：西湖副刊http://hzdaily.hangzhou.com.cn/hzrb/html/2014-08/17/content_1783542.htm《中国保险报》 9月28日http://shh.sinoins.com/2014-09/28/content_130326.htm《深圳特区报》10月25日第C05版：读与思周刊/新知http://sztqb.sznews.com/html/2014-10/25/content_3041059.htm -
收到书的时候还以为是晦涩难懂的文字，看完觉得还是简单易懂的。日新月异的科技，改变了我们的生活，改变了生活方式，交流方式，学习方式，甚至成长方式。人们常用最具代表性的生产工具来代表一个历史时期，人类文明的发展时代历程：如石器时代，红铜时代，青铜时代，铁器时代，黑暗时代，启蒙时代，蒸汽时代、电气时代、原子时代等。到现在我们今天进入了信息时代。大数据，简单地说，就是信息量。在我们的工作、学习和日日常生活中，处处处都有大量的信息；刮风下下雨、春华秋实实， 表达了天气和季节的信息；喜怒哀乐，表现出人的情感活动信息；报报纸、杂志、电视、收音机 、、计算机网络，传载着更丰富富的信息，如国内外新闻、科学知识、商品品广告、天气预预报、寻人启示··目前，人们普遍认为：这些用语言、文字、符号、场景景、图像、声音等方式表达的新闻、信息、、情报和数据等等都是信息。他的属性，改变了传统的模式。在实际的运用当中，数据的流动性和可取性是一个必然的障碍，当数据变得有价值时，就成为被追逐和被垄断的对象。所以，数据处理的合法性和规范性必须马上得到落实。关注信息，随时改变生活！ -
看技术书多了，对这种发散性思维的书一下子接受不了。感觉不知所云，都是废话，没有实质的理念或思想。其实，书中强调一点，大数据更多是一种思维，一种能力。因此，你可以说它是一种虚的、不能表达和体现的东东。思维的培养是困难的，如果能从书中获取到一些思考或提升，我觉得这本书就是有价值的，可以推荐阅读的。整理了一下书的一些要点，列出来，大家一起分享讨论。也作为以后不断反复思考的依据：本书用最精简的文字讲述、分析了大数据的特点、原理以及在当下中国的各个行业和领域的运用。同时也给我们的企业与个人提供了新的参考：大数据时代将对中国企业转型提供哪些支持？我们的优势和劣势在哪里？我们该如何搭上大数据的快车，实现商业价值与个人理想呢？我们需要更加关注的，是数据从量变开始质变，并且体现在多个方面，触发蝴蝶效应，推动其他领域的变化。第一，催发数据性思维。历史的商业变革，其发端都不是某种技术，而是思维方式的转变。思维产生需求，需求推动技术。人们有了新的思考，有了新的视野，才开始低头审视旧的经济体制和传统的商业理念，去思索和创新商业逻辑，研究更实用、先进和高效的模式。反之，如果人们不能与时俱进，吸收并且创造顺应潮流的新思维，再通过新思维去重新组织资源，建立架构和制定策略，那么貌似强大的体量反而会变成继续前进的累赘————就像19世纪的清帝国。数据性思维表现在：1.对全部数据进行分析，而不是随机抽样。2.并不过于追求精确性，而是重视数据的复杂性。3.更多挖掘数据的相关性，而不是因果关系。第二，产出“数据资产”。第三，数据资产可以变现。当前，大数据对于企业与机构的显著应用效应主要体现在两个维度：一是在前端发现更多的商机，对客户实现全方位的关照，挖掘和拓展更大的增值空间；二是管控风险、提高效率和降低成本。数据往往同时具有四个特点，简称4个V：数据量（Volumn）大、速度（Velocity）快、类型（Variety）杂、价值密度（Value）低。大数据思维在本质上是一种实验性思维，需要的是分享精神和行动力，需要快速行动而不是犹豫不决，需要果断而非优柔寡断。大数据是一场新的席卷全球的大运动，提倡的是快速、反复地学习并与用户紧密联系，惠及每一个使用者。我们需要赢得一场反馈经济的战争，需要具备以下三点：首先，能更好地收集并且分析信息；其次，能更快处理这些信息并将所掌握的信息融入到下一个反馈的循环中；最后，建立一个运行有序和有效的“闭环”。信息过量主要表现在五个方面：1.新闻资讯飞速增加，且逐渐具有实时性，即在地球另一端发生的事件，我们可以第一时间看到直播报道。2.娱乐信息铺天盖地，并且真假难辨。3.广告信息充斥生活，遍布每一个角落，而且更新迅速。4.科技信息飞速递增，科技进步的速度超出了人们理解的速度。5.个人的接受能力严重“超载”，人们每天都在为信息过量感到痛苦，这导致了一系列问题，同时也引发了大数据革命，因为我们需要一个有效的工具来帮助处理信息。如何才能培养数据分析人才呢？首先，在大学本科的课程中，更加重视对一线实际数据的分析能力的培养。在教学方面给予足够的重视，是非常非常重要的一环。因为大学本科阶段是打基础的重要阶段，因此若想培养数据分析人才，对数据分析能力的教学是至关重要的。在人才培养阶段，绝对不能让学生轻易“糊弄”过去。其次，企业主应该重视数据分析在企业决策当中的支撑作用。大企业不应该止步于使用Excel这样的统计分析软件，而是应该使用更加专业和精确的分析软件。另外，政府也应该制定一些针对高水平数据分析人员的鼓励政策。为了防止人才市场上“劣币驱逐良币”的不良竞争出现，政府也应该科学地加以宏观调控。在大数据时代，数据处理的能力相较几年前已经有了质的飞跃。但如何将这些数据在各行各业中加以利用，并且做出正确的决策，是数据分析人才的工作。大数据产业链包括：数据技术产业、数据采集业、数据加工业、数据应用业。随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力：整合数据的能力、探索数据背后价值的能力、快速实时行动的能力。中国的产业升级已到了关键时刻，也到了新一轮的深层次阶段。第一，要实现从中国制造到中国创造的转化，而且是要由中国制造走向更多中国创造元素的中国制造，因为创造是一个基础的产业，制造则是这个产业的基础，两者是统一的而非对立的。第二，实现产业升级的同时，也要做好产品转型。我们要建立一个强大的工业国家和强大的制造业，让东部和中西部地区平衡发展，而不是把已经拥有的丢弃。正确的做法是将东部产业向中西部迁移，从而为东部地区的产业升级腾出空间。第三，控制虚拟经济与实体经济的比例，达到良性的平衡。我们要让经济建立在坚固的石头上，而不是沙滩上。石头是制造业，沙滩就是金融等虚拟经济。现在，就连美国这样强大的经济体，也在寻求复兴制造业，促进制造业回流美国，我们难道为了产业升级就可以复出制造业空心化的代价吗？当然不能。因此，中国在产业升级的时候必须强调工业强国，坚持以制造业为经济基础。在这一点上，大数据有着至关重要的意义，因为它对于一个国家的工业实力有着几何倍级的增升效能，我们完全可以通过大数据技术来提升产能，节约原材料，并且帮助产业升级正常进行。中国的云计算产业链，构成主要包括四个部分：第一部分：云计算服务提供商。第二部分：软硬件、网络基础设施服务商。第三部分：云计算咨询、规划、交付、运维、集成服务商。第四部分：终端设备厂商。这四大部分共同构成了云计算的产业生态链，为政府、企业和个人用户提供实用和细致的服务。云计算和大数据的区别————应用的分工概念的不通从宏观的概念上来讲，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。同时，大数据必须有云作为它的基础架构，才能得以顺畅推广并体现出强大的实用价值。目标受众的区别双发的目标受众也是不一样的，云计算代表着一种IT层面的解决方案，是面向CIO的；而大数据则是一种战略架构，是面向管理者和业务层的，它能让我们在业务上展示出更强大的竞争力，完全提升综合实力。对于目前市场上的大数据公司，我们大体可以将其分为三类：第一类，拥有大量的用户信息，通过对用户信息的大数据分析解决自己公司的精准营销和个性化广告推介等问题。如亚马逊、谷歌和Facebook。第二类，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件+软件+数据”的整体解决方案。如IBM和惠普。第三类，通过出售数据和服务更有针对性地提供单个解决方案。这一类基本上是新兴的创业公司。需要特别指出的是，作为第三类的新兴创业公司，它们将大数据进行商品化，这会引发继门户网站、搜索引擎、社交网站之后的新一波创业浪潮和产业革命，并且一定会对传统的咨询公司产生强烈的冲击。在实际应用中，大数据主要包括了大交易数据、大交互数据和大机器数据三类。第一类大交易数据已存在多年，从传统银行、电信的交易数据到各类网银支付数据都包括在内；第二类大交互数据，则主要是指来自脸书、推特、微博等社交网络的非结构化数据；第三类大机器数据，则是指由物联网内各种传感器所产生的数据。大数据自身的产业链：数据采集、数据清洗、数据分析和垂直行业算法四个环节。管理学大师德鲁克说：“当今企业间的竞争，不再仅仅是产品的竞争，更是商业模式的竞争。”大数据要想落地，必须有三个条件：一是丰富的数据源，二是强大的数据挖掘和数据分析能力，三是建立完善的数据服务产业链，也就是商业模式。在大数据时代，共有三种大数据公司活跃在大数据产业链上：1.数据拥有者：基于数据本身的公司。拥有大量数据，但是不具有数据分析的能力。2.技术提供者：基于技术的公司。例如技术供应商或者数据分析公司等。3.服务提供者：基于思维的公司，也就是挖掘数据价值的大数据应用公司。腾讯公司的一名广告经理就指出，智能广告在未来的发展趋势将向视频广告、微博广告、无线广告、展示广告四个方向发展。很多数据处理工具是免费的：Google Trend、Social Mention、TripAdvisor中国新数据公司：华傲数据、康德瑞公司。政府必须抓住大数据发展的五大关键要素：基础设施、产业链、人才、技术和立法。
精彩短评 (总计31条)
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不行，太泛~作者也没有资格写这样的书~ -
太烂了。作者要表达什么？我们都知道“大时代”与我们息息相关且越来越重要，但是有必要用一整本书来说明这一点么？！ -
部分抄袭《大数据时代》，而且其他部分也只是堆砌。 -
很一般的书，基本没啥营养 -
罗列了一堆小故事小事实，根本就没有有效的组织和整理 -
这本书给我的感觉是东拼西凑出来滴，作者自己都不知道在表达什么！一会国内一会国外的扯，第一本关于大数据的书，读了之后很无语。 -
作为大数据的科普书来说还是不错的，浅显易懂 -
没有什么可用的新观点 -
2016年第5本。垃圾。差评。 -
深太入，浅太出，逻辑很乱，基本没有实用性。 -
感觉这种讲大数据的，讲来讲去都是那么些东西，连案例都重复了，而且这本书写的不知道为什么有点中国官方的感觉，读起来总感觉怪怪的 -
没啥可看的，不属于精读类型的书！唯一觉得有启发的地方：大数据进入了“人性化”时代，更是一个“私人订制”的时代。不仅是“猜你喜欢”，而是“我知道你喜欢”。 -
呵呵呵 -
像论文，无趣 -
他好像什么都讲了，但却又什么都没讲。 -
只看前言就够了。 -
看不太懂,好像没什么可看的 -
内容太水，有一点点用 -
干货太少，写报告技术有待提升。。。 -
不是理科就不要读了 -
随便翻翻那种 -
一般的信息。 -
介绍本土的大数据 -
前面还是挨着读的，但是内容真的很差，逻辑性不强，每一小章节就像是从网上或者哪里直接摘录过来的，像乞丐的补丁服一样，东一片西一片拼凑起来。
而且里面内容或举例子，就算是与该书出版的时间相比，也嫌太落后了。
后面就很快的翻了翻，实在看不下去。 -
不清楚作者写这本书意图是什么？没有数据，没有案例，就连概念叙述都是模糊不清楚的，今天恰巧看了两本大数据书籍，另外一本是徐子沛《大数据》。用他最后一章对中国大数据的概述——差不多先生。这本书的作者做了一个很好的差不多先生。这本书是豆瓣第二本给差评的书籍，还有一本是《块数据》。没有耕耘，没有坚定，没有行业知识储备请别出书。写点微博就好了！ -
基本上是一些关于大数据的行业发展和现状的分析，非技术层面的，对于了解大数据有些帮助，初级读物 -
讲了大数据的认识，以及在各行业的应用。 -
浅显的介绍，没有太多深度的思考和介绍。 -
乱拼乱凑的书籍。浪费时间浪费精力还浪费钱。
对大数据简单认识，甚至很多概念仅是数据并非大数据。出版届出版这样的书真是耻辱！零分。 -
感觉一般 -
终于能换下一本了啊。写得略糙。