第一章读懂大数据时代的几个关键词

1大数据是什么

4V特征：规模性，多样性，价值性，高速性

云计算，物联网，移动互联网，大数据思维

2大数据技术

感知技术：数据采集，世界量化过程；

存储技术，云计算，分布式计算

大数据不光是大量的数据，还是有价值的，可以高速处理后的数据，与近年的许多技术有关，共同出现。

第二章历史

第三章0和1数据“大爆炸”

1互联网新时代

《长尾理论》

1、智能终端（智能手机、个人电脑、平板电脑等）的普及使内容生产普及，廉价的生产得以实现。

2、互联网传播工具的普及，消费和营销成本显著下降。

3、搜索引擎把低成本的产品和少量可能的无限需求迅速连接起来，使需求曲线向尾部移动。

2从云计算到大数据

大数据：网络公司日常运营所产生和积累用户网络行为数据增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数据的获取、存储、搜索、共享、分析和可视化等方面。

大数据可分为大数据技术，大数据工程，大数据科学，大数据应用等。人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。大数据工程是指大数据的规划建设运营管理的系统工程。大数据科学注重在大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律和其与自然和社会活动之间的关系。

数字和数据是不同的，数据是从小数据走向大数据，期间人们发明了各种新技术来处理不断增多的数据，促使计算机的出现与发展。互联网使得数据更多，有更大影响，利用好网络数据，可以更好的成功。

第四章大数据时代的思维革命

1让数据走向更多、更快、更好

免费的才是最贵的。

像Facebook这样的公司，通过收集我们的各种行为数据获得巨大利润，而我们的行为本身却被视为是毫无价值的，似乎他们无需为我们的劳动付出任何报酬。

2数据是最宝贵的资产

各种数据成为了企业竞争力和社会发展的重要资源，在产生数据过程，人们没有意识到，但这些数据有很大用途，企业社会从中获得许多。

第5章数据社会和数据人

大数据致富之路

服务商从数据中获利，我们有权力得到一些红利，并且拥有隐私保护

第6章大数据的趋势与阻碍

大数据的局限

6个非技术问题：
1个人隐私泄露；
2政府监管问题；
3市场垄断问题，优质数据集中在少数公司中，小公司只能得到很少的信息；
4个性发展问题，学习茧房
5智力分化问题，技术人员不断提升自己，发展技术；生活被技术简化，大众的主体性丧失；
6组织安全问题，斯诺登的爆料，大国对他国的信息监控

甚至有专业人员说互联网的下一轮竞争就是隐私之战。

算法不能代替判断，不合适的算法，采集过程有问题的数据，会造成错误的结果。

一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断就显得越发重要。

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