大数据时代: 生活、工作和思维的大变革
一书写的相当不错，深入浅出，实例丰富。
不过读的时候，常让人迷恋于各种小故事，而无法一下子把握整本书的想阐述的思想脉络。所以，自己列个提纲，记录一下书内的一些闪光点。
第一部分：思维变革
一共三章，这三章其实是一个整体，联系起来理解其实会更深刻。
抽样、精确、因果三者之间的关系是什么？在解决经典统计问题，三者的作用是什么？
而针对大数据状况下，全部、混杂、相关的作用是什么？
1. 抽样vs全部
抽样在数据收集时效性不能保证时采取的办法。
而采用全部数据模式，是因为信息收集技术的进步。
而全部数据模式会比抽象数据更能反映 问题的本质。
因为抽样数据需要保证随机性，而不是数量。而抽样技术本身就会存在一定偏差，并且对子类别或小样本的数据，随机采样的错误率会增大。
2. 精确vs混杂
抽样，会要求精确性，因为对于抽样的少量数据，任何的不精确会影响最终的结果。
而混杂性，是利用数据的高频模式来弥补混杂性带来的不精确。
全部的数据模式，也基本无法实现精确性。
3. 因果vs相关
发现相关关系，目的就是帮助人们捕捉现在和发现未来。
因果关系其实是相关关系的一部分，是相关关系的一种特例。
相关关系的重要性来源：更准确、更快、不易受偏见影响。
而因果关系的证明，就没这么简单了。
对于产业而言，是什么，建立快速反应机制，比为什么重要的多。
其实书中的因果关系，是指人大脑的系统1，快速思维，看待周围的一切，利用假说来建立因果联系。
这与事物之间真正的因果联系还是有一定区别的。
第二部 商业变革
大数据与商业的关系是什么？或者说大数据会给商业带来什么？
新的商业机会
冲击旧的商业模式
4. 数字化vs数据化
数字化仅仅是将文本类的、图片类的等等其他形式的东西转化为计算机能表达的东西，如扫描的图书等等。
数据化：不仅仅停留在计算机表示层面，而且将文本、图片转化其他形式，用于挖掘其背后的价值，发现新的模式，新的数据，等等。
除了，将现有的文本、图片数据化，还可以收集新的各种各样的数据，采用各种各样的传感器，如GPS、与健康安全相关的传感数据。
另外一个重要的领域就是，收集与人沟通、交互相关的数据。从中可以发现各种行为数据背后蕴含的价值。
社交图谱、消费习惯、情感分析等等。
其实，这部分的内容就是描述数据化给人们带来的影响，而且数据化的需求和程度还会大大的增加，技术层面应该已经不是问题。
5. 价值
技术层面已经不是问题，那么大数据发展的重要动力就大数据内在的价值。
这一部分，作者举了大量的实例，来说明大数据内在的价值，而且都是大公司对数据收集和挖掘的成功案例。
并且数据可以被重复的、在不同领域和层面被应用。
重组数据、扩展数据都可以说明数据的整体价值大于各子部分数据的价值。
一些数据噪声、废气，不要轻易的放弃，因为它若与人的习惯相关，会有另外的价值，作为产品反馈、提高的重要手段。
数据的折旧：需要利用一套评价方法，来评估数据是否还有用途。除去基本用途，数据的潜在价值依然存在。
数据的价值在于 如何使用、挖掘它，而不是占有。
6. 角色：思维vs技术vs数据
在大数据价值链上，可以将公司分为三类：
1. 基于数据的公司； 2. 基于技术、技能的公司；3. 基于思维的公司
思维、技术、数据，三者在大数据时代哪个最重要？哪个更重要？
其实三者相互依存，都很重要，但都不是企业或公司如鱼得水的关键，因为随着时间的迁移，三者在一个公司内的地位在不断变化。
如思维：
对于一个小公司有一个良好的思维，会迅猛发展，成长为一个大数据公司，但是随着时间推移，其他公司也学会了同类的思维，同质化的产品就会不断出现，影响这个公司的竞争力。
如技术：
一个公司或个人，拥有大数据的技术，在开始，这种人才或能力比较缺乏，技术能力或人才会非常抢手，而随时间推移，新的工具和人力不断投入到这个领域，技术优势最终会变得不那么明显。
又如数据：
一个公司可以轻松的收集到数据，但是鉴于公司专注的业务领域有限，数据潜在的数据却不能提取出来。
也有一些三者兼备的公司， 如google，amazon.
而且作者预测的一个趋势是：
大公司会占有数据，能收集大量的数据是大公司的优势，这也会让大公司收益；
而小公司拥有充分的灵活性，能快速的开发相应的大数据产品，这是它们存活的关键，而且成功的产品可以被大公司收购；
最后中等规模的公司，两者都不太具备，会逐渐的消亡。
第三部分 管理变革
大数据的收集、使用会带来潜在的风险和管理上的变革。
7. 风险
现在来看，大数据有两个风险：一个是隐私问题，另外一个是对大数据预测的不当使用。
隐私问题，这是数据收集带来的最大的问题。
而技术上的解决方案有：
1. 告知许可。但是收集的数据可能会被二次利用，从而侵犯用户的隐私。
2. 模糊化。如街景图片的模糊
3. 匿名化。个人信息如名字、生日、住址、卡号等
但是，结合多种数据源，上述的保护方案都大部分情况都会失效。
结合现有的各种公司或国家在侵犯用户隐私的丑闻，如各种流氓网络大户、棱镜门等等，隐私问题不是一个虚幻的问题。
对大数据预测的不当使用，利用预测结果，很容易让人惩罚未发生的想法，而不是依据实际行为。伤害了人的自由选择的意志。过分依赖数据，会使人们做出错误的决策。
8. 掌控
针对以上风险，应该对数据的管理做出变革，如
1. 个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任
2. 对公正的评价，仍依赖于个人动因，而不是数据的预测分析
3. 反对数据垄断的使用。
作者使用了大量的实例使本书看起来比较有意思，但是也容易让本书的脉络不那么明显，需要看过，自己再回头总结下，想一想。
真正的大数据应用已经有了，但真正的大数据时代在中国还有点远，需要加油呀。