译者序 在路上·晃晃悠悠
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译者序 在路上·晃晃悠悠
第一部分 大数据时代的思维变革
第二部分 大数据时代的商业变革
第三部分 大数据时代的管理变革
第三部分 大数据时代的管理变革
第三部分 大数据时代的管理变革
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三点近乎完美地结合起来,体现了作者驾驭大问题的能力和丰富的知识,以及,可能更为重要地,作者渴求立言立说的野心!所以说,这本书绝对不是一堆枯燥的纲要,更不是一本巨厚的杂志。
大数据的道路上没有戈多,我们已经在路上,晃晃悠悠。人类的自由意志和诸神之下的尊严,会在这条道路上异化甚至消逝吗?极目远眺,不知道世界的尽头,是否是一个冷酷的仙境!诸位为之奋斗吧,而我只想,做一个,麦田里的守望者。
以为序。
国内最近也出版了一些大数据方面的著作,可以和本书互为补充。郑毅的《证析》对于数据通过交叉复用体现的新价值、大数据战略在企业与政府执行层面的流程和大数据科学家这一新职位,以及围绕这个职位的能力和责任给出了最深刻、最具体的描述;子沛的《大数据》对于数据的公正性、公平性以及信息和数据管理等方面理念、政策和执行的变化,特别是美国在这方面的进展,给出了完整的介绍;苏萌、林森和我合著的《个性化:商业的未来》则对大数据时代最重要的技术——个性化技术,以及与之相关的新商业模式给出了从理念到技术细节的全景工笔。总的来说,这三本书都针对本书的某一局部给出了更深刻的介绍和洞见,也各有明显超出本书的优点,但三本之和也无法囊括本书的菁华,亦缺乏本书的宏大视野。www•99lib•net
接下翻译这本《大数据时代》的任务时,我的目标是做到110%的好。因为作者维克托·迈尔-舍恩伯格毕竟不像我们每天在一线与数据厮杀搏斗,其爱其恨都更深刻。特别地,我们可以为中文的读者补充很多中国的例子和参考资料。很遗憾,我们最终只做到了90%,应该补充的一些材料还没有整理好,遣词造句也多有生硬疏忽之处。如果再给我一个月的时间,就可以达到我预想的110%甚至120%。
为什么现在把这个版本呈现给诸位呢?一是因为我们的努力使得本书中译本的出版和英文原版完全同步,单从获取知识的角度讲,我们一点儿不比美国的读者慢!二是我相信作者在书中的一个重要观点,就是大数据时代九九藏书网,要允许一点点的错误和不完美,因为效率可能更加重要!留下一些可供提高的地方,也使得我们的每一次印刷,都能够与以前有所不同。亲,这不是建议你等到某个更好的版本才去购买,而是说,其实你应该每个版本都买一本:)
那么,大数据是不是都这样呢?其实很多时候恰恰相反。想想瑞士日内瓦的强子对撞机,我们在上面捕获了人类有史以来最大规模的单位时间数据。我们是希望找到或者验证某种相关关系吗?不是!我们试图回答的,正是人类所能问出的关于因果关系最伟大的问题:希格斯玻色子是否存在,我们的宇宙是否有可能用标准模型刻画。这个问题的最终答案,将打破人和神的界限!认为相关重于因果,是某些有代表性的大数据分析手段(譬如机器学习)里面内禀的实用主义的魅影,绝非大数据自身的诉求。从小处讲,作者试图避免的“数据的独裁”和“错误的前提导致错误的结论”,其解决之道恰在于挖掘因果逻辑而非相关性;从大处讲,放弃对因果性的追求,就是放弃了人类凌驾于计算机之上的智力优势,是人类自身的放纵和堕落。如果未http://www.99lib.net来某一天机器和计算完全接管了这个世界,那么这种放弃就是末日之始。
希望《大数据时代》给予各位的是一些实实在在的知识和思考,并且唤起各位安静思索相关问题的心境。大数据是一个很重要的概念,代表了很重要的趋势,但我不希望它成为一种放之四海皆准的万能概念——因为越是万能的,就越是空洞的!人类学家克利福德·吉尔兹(Clifford Geertz)在其著作《文化的解释》中曾给出了一个朴素而冷静的劝说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它;在不能应用、不能拓展的地方,就停下来。”我想,这应该是所有人面对一个新领域或新概念时应有的态度。
苏珊·朗格(Susan Langer)在《哲学新视野》一书中说:
三是例子丰富翔实,不长的篇幅包括了上百个学术和商业的实例。
简单地说,这本书好在三个地方:
二是观念高屋建瓴,作者试图从很多实例和经验,包括历史事件中萃取出普适性的观念,而不仅仅是适用于九-九-藏-书-网几个特定情况的案例分析。
《大数据时代》这本书是200%的好,因此90%的译本也绝对值得一读。首先,作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果;接着,从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面,讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力;最后,作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安,包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。
这段话通常被认为是对当时“存在主义”和“精神分析法”这类万能概念的善意批评,而如今特别适合作为一盆冷水泼在那些没有任何深刻理解,却月月日日分分秒秒穿行于各种“大数据嘉年华”的投资人、媒体人和创业者身上。
一是观点掷地有声,绝非主流媒体上若干讨论的简单汇总和平均,更不是一个宏大概念面前暧昧的叫好声。读者可能对其中一些观点并不认同,但是读完之后不可能一个都记不住。
电子科技大学教授,互联网科学中心主任 周涛99lib•net
我在这里拼命叫好,是为了这本书卖得更多,但不代表作者的所有观点都是绝对真理。举个例子,我本人对于大数据时代“相关关系比因果关系更重要”这个观点就不认同。有了机器学习,特别是集成学习,我们解决问题的方式变成了训练所有可能的模型和拟合所有可能的参数——问题从一个端口进去,答案从另一个端口出来,中间则是一个黑匣子,因为没有人能够从成千上万的参数拟合值里面读到“科学”,我们读到的只是“计算机工程”。与其说大数据让我们重视相关胜于因果,不如说机器学习和以结果为导向的研究思路让我们变成这样。
某些观念有时会以惊人的力量给知识状况带来巨大的冲击。由于这些观念能一下子解决许多问题,所以,它们似乎将有希望解决所有基本问题,澄清所有不明了的疑点。每个人都想迅速地抓住它们,作为进入某种新实证科学的法宝,作为可以用来建构一个综合分析体系的概念轴心。这种‘宏大概念’突然流行起来,一时间把几乎所有的东西都挤到了一边。
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