《大数据时代》--迄今为止全世界最好的一本大数据专著

Calvadous

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       迄今为止全世界最好的一本大数据专著。

　　《大数据时代》作者维克托迈尔-舍恩伯格，大数据时代的预言家，《科学》《自然》等著名学术期刊最推崇的互联网研究者之一，“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。

　　《大数据时代》的译者系我国最年轻有为的大数据专家，电子科技大学互联网科学中心主任、教授、博士生导师周涛教授。这位27 岁的天才型教授，数年来一直带领我国学术界在大数据研究上向国际一流看齐。

　　宽带资本董事长田溯宁，微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席张亚勤，中国互联网发展重要参与者、知名IT评论人谢文，北京云基地首席顾问、云华时代智能科技有限公司董事长郭昕，上海交通大学长江学者特聘教授、致远学院常务副院长汪小帆，中国传媒大学教授沈浩，清华大学计算机科学与技术系副主任、教授陈文光，中国社科院信息化研究中心秘书长、《互联网周刊》主编姜奇平，《财经》杂志执行主编、《哈佛商业评论》中文版主编何刚、微软亚洲研究院主管研究员谢幸等重磅推荐。

　　大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。作者认为，大数据的核心就是预测。这个核心代表着我们分析信息时的三个转变。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。第二个改变就是，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。

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　　《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，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。
　　维克托尔耶舍恩伯格在本书中前瞻性地指出，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
　　维克托迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）
　　“大数据时代的预言家”，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。

　　肯尼斯库克耶（Kenneth Cukier）
　　《经济学人》数据编辑，曾任职于《华尔街日报》（亚洲版）和《国际先驱论坛报》。他是美国外交关系协会成员，CNN、BBC和NPR的定期商业和技术评论员之一。

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在线试读部分章节                                        
　　大数据，变革商业
　　大数据不仅改变了公共卫生领域，整个商业领域都因为大数据而重新洗牌。购买飞机票就是一个很好的例子。
　　2003 年，奥伦 埃齐奥尼（OrenEtzioni）准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。他知道飞机票越早预订越便宜，于是他在这个大喜日子来临之前的几个月，就在网上预订了一张去洛杉矶的机票。在飞机上，
　　埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。当得知虽然那个人的机票比他买得更晚，但是票价却比他便宜得多时，他感到非常气愤。于是，他又询问了另外几个乘客，结果发现大家买的票居然都比他的便宜。对大多数人来说，这种被敲竹杠的感觉也许会随着他们走下飞机而消失。然而，埃齐奥尼是美国最有名的计算机专家之一，从他担任华盛顿大学人工智能项目的负责人开始，他创立了许多在今天看来非常典型的大数据公司，而那时候还没有人提出“大数据”这个概念。
　　1994 年，埃齐奥尼帮助创建了最早的互联网搜索引擎MetaCrawler，该引擎后来被InfoSpace公司收购。他联合创立了第一个大型比价网站Netbot，后来把它卖给了Excite公司。他创立的从文本中挖掘信息的公司ClearForest则被路透社收购了。在他眼中，世界就是一系列的大数据问题，而且他认为他有能力解决这些问题。作为哈佛大学首届计算机科学专业的本科毕业生，自1986年毕业以来，他也一直致力于解决这些问题。
　　飞机着陆之后，埃齐奥尼下定决心要帮助人们开发一个系统，用来推测当前网页上的机票价格是否合理。作为一种商品，同一架飞机上每个座位的价格本来不应该有差别。但实际上，价格却千差万别，其中缘由只有航空公司自己清楚。
　　埃齐奥尼表示，他不需要去解开机票价格差异的奥秘。他要做的仅仅是预测当前的机票价格在未来一段时间内会上涨还是下降。这个想法是可行的，但操作起来并不是那么简单。这个系统需要分析所有特定航线机票的销售价格并确定票价与提前购买天数的关系。
　　如果一张机票的平均价格呈下降趋势，系统就会帮助用户做出稍后再购票的明智选择。反过来，如果一张机票的平均价格呈上涨趋势，系统就会提醒用户立刻购买该机票。换言之，这是埃齐奥尼针对9000米高空开发的一个加强版的信息预测系统。这确实是一个浩大的计算机科学项目。不过，这个项目是可行的。于是，埃齐奥尼开始着手启动这个项目。埃齐奥尼创立了一个预测系统，它帮助虚拟的乘客节省了很多钱。这个预测系统建立在41天内价格波动产生的12 000个价格样本基础之上，而这些信息都是从一个旅游网站上搜集来的。这个预测系统并不能说明原因，只能推测会发生什么。也就是说，它不知道是哪些因素导致了机票价格的波动。机票降价是因为很多没卖掉的座位、季节性原因，还是所谓的周六晚上不出门，它都不知道。这个系统只知道利用其他航班的数据来预测未来机票价格的走势。“买还是不买，这是一个问题。”埃齐奥尼沉思着。他给这个研究项目取了一个非常贴切的名字，叫“哈姆雷特”。
　　这个小项目逐渐发展成为一家得到了风险投资基金支持的科技创业公司，名为Farecast。通过预测机票价格的走势以及增降幅度，Farecast票价预测工具能帮助消费者抓住最佳购买时机，而在此之前还没有其他网站能让消费者获得这些信息。
　　这个系统为了保障自身的透明度，会把对机票价格走势预测的可信度标示出来，供消费者参考。系统的运转需要海量数据的支持。为了提高预测的准确性，埃齐奥尼找到了一个行业机票预订数据库。有了这个数据库，系统进行预测时，预测的结果就可以基于美国商业航空产业中，每一条航线上每一架飞机内的每一个座位一年内的综合票价记录而得出。如今，Farecast已经拥有惊人的约2 000 亿条飞行数据记录。利用这种方法，Farecast 为消费者节省了一大笔钱。
　　棕色的头发，露齿的笑容，无邪的面孔，这就是奥伦埃齐奥尼。他看上去完全不像是一个会让航空业损失数百万潜在收入的人。但事实上，他的目光放得更长远。2008年，埃齐奥尼计划将这项技术应用到其他领域，比如宾馆预订、二手车购买等。只要这些领域内的产品差异不大，同时存在大幅度的价格差和大量可运用的数据，就都可以应用这项技术。但是在他实现计划之前，微软公司找上了他并以1.1亿美元的价格收购了Farecast 公司。而后，这个系统被并入必应搜索引擎。
　　到2012 年为止，Farecast 系统用了将近十万
　　亿条价格记录来帮助预测美国国内航班的票价。
　　大数据洞察
　　Farecast 票价预测的准确度已经高达75 ％，
　　使用Farecast 票价预测工具购买机票的旅客，
　　平均每张机票可节省50 美元。
　　Farecast 是大数据公司的一个缩影，也代表了当今世界发展的趋势。五年或者十年之前，奥伦埃齐奥尼是无法成立这样的公司的。他说：“这是不可能的。”那时候他所需要的计算机处理能力和存储能力太昂贵了！虽说技术上的突破是这一切得以发生的主要原因，但也有一些细微而重要的改变正在发生，特别是人们关于如何使用数据的理念。
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