读《数据之巅》有感

1、读数据之巅有感 （一） 潘宗俊 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：volume、velocity、variety、veracity.”大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用，形成的智力资源和知识服务能力。说道大数据必须要明确的三个误区： 1.大数据不是随机样本，而是所有数据； 2.大数据具有的不是精确性，而是混杂性； 3.数据与数据之间不是因果关系，而是相关关系；明确以上三点才能以全新的视

2、角来看待大数据的问题。近年来，在我们生活和工作的不同领域，数据量的爆炸式增长都令人惊叹。这意味着我们生活在一个充斥着数据的时代，一切事物都可以被量化，这个时代被形象地称为”大数据时代”，它要求我们以全新的视角去审视身处的世界。 大数据时代意味着一切皆可被数据化。2021年涂子沛著作大数据在中国社会开大数据之先河，引发了大数据战略、数据治国和开放数据的讨论，历史学家许倬云先生盛赞其”为华文世界开创了一个重要话题”.本书为作者第二本著作，全书对大数据追根溯源，提出当前信息技术的发展，已经让中国获得了后发优势，中国要在大数据时代的全球竞争中胜出，必须把大数据从科技符号提升成为文化符号，在全社会倡导数

3、据文化。 可见作者对于软件方面的数据处理还是有所认知的，并不是属于那种瞎子摸象，天马行空似的乱写。从”敬道善为”的企业文化出发，拜读这本书对于自己本身的工作也有着莫大的帮助，在员工认知的企业文化当中每个人的解读出来的含义都是不尽相同的，我认为敬道善为是：尊敬从事的职业，”道”我自己解读为到达某种水平，多指能力，善为却更多的是要求我们去努力的实践，在努力实践当中找出问题，正是这样的企业文化，激励自己不断的提高自身的工作能力，不断地学习提高自己的能力，在中公高科工作已有数载，对于中公高科日常的工作也有着自己的认知：围绕公路养护技术薄弱的突出问题，重点开展路况快速检测、病害诊断分析、大修养护设计、旧

4、路升级改造等公路养护关键技术、高端装备、大型养护分析和养护设计软件的研发和工程化，推进技术标准制定和产业化示范，不断提供公路养护的成套技术、产品、工艺和装备，推动国际合作与交流，为相关企业提供技术咨询服务，带动提升我国公路养护的技术水平和创新能力。这是每一个中公高科的人都应该去知道了解，而这其中方方面面，都涉及着各种数据的处理分析，记录等等。所以对于大数据的运用是十分有必要的。 大数据，一个近年来的流行词汇，随着互联网信息技术的普及开始深入人心，又随着互联网对各类行业各种关系的颠覆和变革开始广泛普及。当越来越多的人开始对大数据无比推崇的时候，其实只是跟着趋势而已。这时候，如果能跳出来，看看这种

5、趋势的源头和足迹，或许更容易找出一些能够指导未来的价值。在如今这个数据浪潮之中，数据之巅就提供了这么一个别样的视角。 可以说现实中的一切都是越用越少的，但看似虚拟的数据却越用越多。所谓大数据时代，背景正是高度发展科技能让更多的数据得以留存，这种留存和挖掘完全由机器实施，由此得到的结果也是叹为观止的。如果说科技的发展趋势已经越来越超乎我们的想象，那总有一些规律或者原则可以抓住比如数据。书中第二部分的大数据崛起便将重点放到了当下，由此展望未来的可能性。诚然，大数据是被技术发展所推动的，但更是被重视数据的人们所推动的。技术降低了数据获取、积累的成本，增加了计算的可能和利用的空间，但这只是一个表象。深

6、层次需要在意的则是数据的开放，只有数据开放才有多元的整合，这需要由人来推动，而推动者必须有多元认知的思维方式、开放的心态这是数据文化中尤为重要的一部分。如果之前我们认为智慧是属于人的，那么未来这个词将更多的形容一些别的体系，比如”智慧城市”.其实人的智慧依靠的是学习、理解和经验，那么机器的学习靠的就是数据，还有那些我们为其规划的应用方式和我们的需要。如何确定我们的规划和需求。靠数据，更得靠能够深入人心的数据文化。 读数据之巅有感 （二） 前一篇文章主要介绍了数据之巅这本书的梗概，这里主要谈谈我的一些感受。 先说说涂子沛这个人，目前是阿里巴巴副总裁，主导商业模式创新，详细情况可以点击下面的链接：

7、 http：/ 通过阅读他的著作，我能感觉作者对美国数据产业有非常深入的了解，并且能够生动地描述，并对比国内的现状从而提出建设性的意见，这种讲故事，辩证性的分析问题的能力很厉害。 再看他的从业经历，也是一直在数据信息领域，从技术做起，多年的积累可以说他目前是国内数据领域的顶尖人才，希望他能够引领阿里继往开来，进一步开创大数据事业。 回到文章，重点谈一下两个地方： 在第三章镀金时代作者谈了加菲尔德的故事，加菲尔德作为众议院资深议员，对当时的人口普查制度提出了大的改进意见，建立专业化的普查员队伍，取消执法系统的领导权，设置法律保护隐私，扩大普查范围等，可以说他的意见体现了先进的统计方法论；遗憾的是

8、由于种种原因，参议院否决了这一提案，加菲尔德当时功亏一篑，直道20年后才由后来人开花结果。 作者评论。历史的发展就是这么耐人寻味，拉长历史的镜头，我们可以看到，一件事情本身的成败并不是故事的全部，因为一事将牵出另一事，万事万物总是互相关联效力，只要代表了未来的发展方向，终将以某种方式接出果实。 是啊，我们每一个在社会上每一天都会面临很多问题，做很多决策，常常因某一件事儿的成败而烦恼惆怅，我们同样需要用历史的角度看问题，把握住大的方向，而非仅仅关注某一事儿，不会被一两件具体的事儿所牵制，坚持内心的选择，经得住挫折的考验，这样的心态才是明智之举。 另一个体会是作者关于戴明的描写，戴明是物理学博士，

9、之后成为农业部研究院的统计院，最终却成为了质量管理学的大师，用现在的话来说就是”跨界”，而戴明的回忆录也写到”公司最需要到，是能够不断学习，永远进步的人”，不断学习，永远进步也是戴明日后不断跨界的动力。 我非常同意这句话，大学的专业很多时候和就业岗位的要求不同，一个人在职场上也会做跨行业跨领域的转换，作为社会人，我们要有信心和能力迎接这个挑战，通过以前积累的学习方法，类比性的在新的领域学习，创造性地将之前的经验应用在新的方向上，很多创新都是这么来的。活到老学到老说的也是这个意思。 期待涂子沛的下一力作，希望大数据事业为社会进步推波助澜。 第二篇：寒假读数据结构有感寒假读数据结构有感 终于要放寒

10、假了，我很想回家看看家里的父母和奶奶以及我的外婆等亲人，但也想到了大学的时光过的真如白驹过隙。大一开学似乎就在昨天，时间快的让我感觉好像我什么也没有学到，尤其是我最重要的专业课数据结构（至少到目前为止我认为是），更是学得一塌糊涂，书上讲的知识大多都是一知半解，很多知识点我甚至考试时都没有什么映像。很多人包括老师都说数据结构这门课程在我们计算机相关专业中是很重要的一门课程，如果他没有学好，是很难在这方面有大的提高的。因此，为了加强我的相关方面的学习，我就觉定在寒假一个月左右时间内把数据结构重新学一遍，知道的要熟练，不知到的要知道，也要慢慢熟练，为自己以后更深入的学习打好基础。 对数据结构这本书，

11、我大体上了解他的基本章节讲述，对绝大多数知识点我还是比较了解的，但运用起来不够熟练，掌握的不够好，而且后面几章中有一些重要的知识点我学的是非常不好，一方面是我自身资质愚钝，另一方面是由于在它上面花的时间少了。我打算趁这次寒假的时间把这本书按照顺序全面看一下，掌握的比较好的知识点就再熟悉几遍，掌握的不好的我会多花时间把它掌握，而且由于平时在学校都只是注重理论知识的学习，较少的上机编程，这次我会多花一些时间在上机编程上，养成好的编程习惯，争取做到至少评均每日一程，让编程成为我的一项兴趣爱好，要慢慢喜欢它，而不是像以前怕他，厌恶它，我相信付出必有回报，我现在吃苦，以后便会受益。 这几天我着重看了一下

12、数据结构的前几章的内容，我都掌握的还不错，就是线性表中的一些编程不是很熟悉，特别是单链表，像他的一些诸如初始化、判空、判满、求长度、之类的算法我还是比较熟悉的，但有一些像插入、删除、倒置、合并的算法，我就感觉有点吃力了，所以我这几天就专门找了关于单链表的编程题目，好好做了不少，做完后，再反复看了一下书上的讲解，几天下来，感觉自己在这方面提高了不少，而且最重要的是自己对那方面的编程有了感觉，不象以前毫无头绪，不得不说这是一个进步，而且我现在正在强迫自己养成好的编程习惯，我发现好的编程方式就像写文章一样。开始要弄清楚自己写文章的目的，也就是我们所说的程序的功能；然后你就要写提纲，把大致框架写出来，

13、也就是我们编程中的要实现功能的所有有效的函数和程序结构；然后我们就按照提纲联系自己大脑中和书上的素材把文章写出来，也就是我们编程中把函数补充完整，以及各函数要连贯；最后就要检查自己的文章有没有错别字，以及文章有没有什么逻辑上的错误，也就是我们编程上的验证程序的语法错误和逻辑错误。虽然真正的写文章和编程比上述讲的要复杂的多，但大致的基本原理就是如此，我们若想学好编程，就必须养成这样的好习惯。 这几天在编程的过程中我真的是感触良深啊，由于有好的编程习惯，所以一般的程序基本上没有什么困难，就算是稍微困难的程序我只要按照步骤好好分析好好看，也会很快解决问题，但我遇到了一些问题着实棘手。有些程序编译的时

14、候语法上没有什么错误，但一运行时会出现程序突然终止执行或者干脆不执行，更有甚者一个程序中某一个或某几个函数它不执行，我刚开始遇到这种情况真的是手足无措，不知从何入手，但慢慢的，我学会了分析程序，分析它在逻辑上是否行得通，在内存上是否有表示，慢慢的就解决了一些问题，像有些是应为内存提前释放掉了，有些是因为函数返回值错了倒置逻辑上出错了，等等，但这样的问题每一个都要比语法错误更难看出来，要花更多时间去发现去解决它，现在我越来越觉得调试程序也是一门重要的学问，像这些问题我少则花一天，多则好几天，有一个问题我至今多不知道如何解决，但我相信我会解决的，因为我徐楷是不会放弃的，不管有多难，我都会全力以赴做

15、到最好。因为我现在越来越发现越是难的编程问题，越是让你花精力花时间的问题，当你成功解决它的那一刻，当它的运行结果是你心目中所想的结果的时候，那种内心的喜悦感、成就感让你感觉像吃了天上的蟠桃，喝了九重天的琼浆玉液一样好，现在我越来 越喜欢编程了，它带给我成就感，喜悦感，而且让我的生活过的充实，更重要的时让我的心灵动起来，不至于生锈了。 今天是大年初一，我们中华名族传统节日中很重要的节日春节，而且今年是龙年，中国人对龙有一种不一样的情节，我也不例外。今年春节过的还不错，在心中有那种节日气氛，虽然说天气冷冷的，但请朋好友的热情让我感觉格外温暖，今年春节期间除了春节外，我的亲戚还有不少喜事，确实增添了

16、不少换了的气氛，但是也有一件悲伤的事情发生了，就是我们徐姓家族理最大辈的一位老人去世了，确实让我感觉很悲痛，但他是自然死亡，不是因为什么病痛，我得知这些后心也有点安了。由于过年几天天气冷，而且忙着过节，所以没话多少时间在编程上，我只是花了一些时间看了一下相关方面的书籍，温习一下旧知识，加深一下映像，我发现这几天由于心情难以平静下来，倒置编程都没啥效率了，心情起伏有很多因素。我发现编程要有一个平静的心情，要有对新事物的一种强烈求知欲，只有如此，才能在算法上有所创新，有所发现。龙年春节这样的大节日对每一个炎黄子孙来说，心情都难以平定啊，不过过了一个年，自己长大了一岁，但感觉自己好像没啥进步，时光易

17、逝啊，我们确实要珍惜现在的美好时光，不然的话就要重蹈“少壮不努力，老大徒伤悲”的覆辙了。 我的堂哥今天结婚，所以这几天我在他家里帮忙，因此基本上没有看数据结构这本书。不过并不意味着我没有在学习，因为我的堂哥他也是搞软件的，他在这里工作了几年，对这方面还比较了解，和他谈谈相关方面的东西可以让我以后奋斗的目标更加明确，而且可以少走很多弯路，他在软件行业工作，知道他需要什么方面的人才，所以他给了我很多建议，让我受益匪浅。我一直以来都很敬佩我堂哥，不仅因为他聪明，更重要的是因为他那中上进心，那种不怕吃苦的精神让我佩服，而我就比较缺乏这方面的气质，我的堂哥今年二十七八了，是响应国家晚婚晚育政策的当代好青

18、年，而我的嫂子也是一个好姑娘，贤良淑德，温柔大方，很有礼貌，而且很勤快，他和我哥哥都是很优秀的人，我相信他们一定会很幸福的，因为他们都有一个好脾气，都很会为对方着想，这是感情得以长久维持的最主要因素。我的哥哥一直以来都是我的榜样，很多方面，但尽管如此，我还是想超过他，而且坚信我可以，我相信皇天不负有心人，只要努力，就一定会有回报的，而且吃苦越多，回报就会越丰厚。还有一点我觉得我应该在提高专业知识的同时，注意思想道德素质的培养，还要培养自己多方面的能力，让自己成为一个综合能力很高的当代大学生。 今天我家里要做新房子，我帮大人们做一些事，所以白天几乎没做什么关于学习方面的事，只是在晚上编了一下程序

19、，感觉自己有很长时间没有复习这方面的东西，所以对他生疏了，特别是今天，遇到了很多问题，后来我发现了有很多问题都是由于我粗心造成的，本可以避免的，而且我又发现了我的一个很严重的缺点，做事太过于急于求成，特别是遇到困难的时候更是很容易急躁，有很多时候急躁迷失了我的心智，蒙蔽了我的双眼，让我不能很好的看到事情的本质，这对我的发展有很多坏处，我今后一定要改正这个坏习惯。做事力求稳，一步一个脚印。我还发现我对c和c+的一些小区别搞得还不是很清楚，有些概念搞得有点小问题，我发现我现在很喜欢用c+写程序，特别是用他里面的引用作函数的参数，太方便了，但有时候有些东西似乎必须用c写（至少在我现在所掌握的知识中）

20、，而只要有一个是c里面特殊的东西，就必须把头文件改成c的头文件，而如此便不能用c+了，就不能用他那很多方便的功能了。但我想不管遇到什么问题，只要我们有不放弃的心，并且能够下决心去解决他，就一定会解决的，如果随随便便就解决了一个问题，那这个问题就没什么价值了，随随便便就成功了，那么这个成功带给我们的就没啥东西了，来的快的东西消失的也快，来的慢的东西才能保持长久。 今天我家正在拆房子，准备做新房子，我身为家中的一员，而且20岁了，理应帮帮忙，以前真是没做过这个活，今天一上来才真正感觉到那叫一个累啊，忙了一天到了晚上身体真的是散架了，我这才体会到父母的艰辛，以前老以为农村劳动只是体力劳动，不会很累，

21、但 我现在发现，如果没有坚强的意志力和好的身体真的很难坚持下来，我发现累的时候想想房子成功后的种种好处，就马上有了力量。生活中遇到了困难，我们就应该像这样想，想想成功后的那种成就感，喜悦感，你就马上有了坚持下去的勇气，相信世上无难事，只怕有心人，就没什么困难不能解决了。有时候我们不能怪上天，没有让我们生活在一个好家庭里，我们也不能怪父母，没让我们有个好生活，更不能怪生活，安排了太多困难在我们面前，你要相信，一个人若想成功，就必须经受挫折，逆若想有大的成功，就必须有解决大问题的勇气和能力，就必须经受常人难以忍受的挫折。有时候，你要感激上次上苍，给你安排那么多的困难，因为他是在给你提供成功的机会，

22、如果你能有如此的看法，你就离成功不远了。 我今天看了一本书，他的名字叫智慧背囊，因为我觉得人生需要智慧，成功更需要智慧。它里面都是以小故事开篇，再引申出一个道理。今天看到一个故事，感觉很不错，故事大概是这样的：一个青年职员平时工作懒懒散散，在转正前一个月他问老板：“如果我兢兢业业工作一个月，我能转正吗。”老板答道：“你的问题让我想到一个冷房间的温度计，你用热手捂着它，能使表上显示温度上升，不过房间一点也不会温暖。他告诉我们一个道理：今天的成就是因为昨天的积累，明天的成功则有赖于今天的努力。其实真正的成功是一个过程，是将勤奋和努力融入每天的生活中，融入每天的工作中。这要靠我们的意志，但更重要的是

23、建立一个良好的生活习惯和工作习，就像我的曾经的老师说的一句话：“因为你有选择，你主载自己的人生。”我们要知道冰冻三尺，非一日之寒。绳锯木断，水滴石穿。有时候，坚持就是成功，你不能指望一劳永逸，靠一时的努力，便可获得永久的成功是在梦中才有的场景。我们在生活中要不断鞭策自己，要有不达目的不罢休的精神，当然你的目的必须是好的，而且是适合自己，切勿强求，这个度要怎么把握就要靠我们细细斟酌了。 第三篇：读大数据时代有感大数据时代信息技术进行时 读大数据时代有感 2021年，出现在金融界人士、it人士、甚至政界人士耳中最多的词毫无疑问就是“大数据”，当今社会，每天所产生的数据量是十分惊人的，各行各业都在产

24、生庞大的数据，金融、医疗、教育、政府、商业等等，每天所产生数据总量已经不能用pb来计算，而是以eb、zb为单位（1zb=1024eb=1024×1024pb=1024×1024×1024tb=1024×1024×1024×1024gb）来计算，这个数据量是惊人的，但是对于人类来说，具有极其重要的意义。哲学里说，量变产生质变，当这个数据大到一定的程度时，必将对人类社会产生巨大的影响。被誉为“大数据商业应用第一人”的英国人维克托·迈尔·舍恩伯格所著的大数据时代前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和

25、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。这本书带给我的绝对是一种震撼。比如，关于思维变革，书中认为，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”。这就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。 大数据时代的到来，将不可能化为可能，比如阿里巴巴，依赖淘 宝等购物网站所产生的庞大数据，准确预测未来商场趋势，比如美国大选，依赖大数据准确预测最终结果。大数据已经可以预见未来。 08年提出了云计算的概念，并在今年产生了丰富的应用；12

26、年提出了大数据的概念，并迅速在12年年底产生了实质性的价值，信息技术之变化，快得令人咋舌。然而，作为传承文化精髓的教师，对于信息技术又有多少研究呢。win8已经出现在各种终端上，但是有很多老师仍然沉醉于叉p；office2021也出来了，但我们绝大多数老师仍然只会用office2021。许多老师嘴上说要与时俱进，但事实上，人类的惰性在他们身上体现得格外明显。 再来说说云计算，其核心理念便是云存储和云共享，2021年体现得格外明显。且不说国外大公司推出的云服务，如微软的skydrive，仅仅在国内，就有许多大公司推出了各种云服务，金山快盘、360云盘、百度云，这些产品，无一不体现云计算的核心理念

27、。当我开通了云服务之后，已经深深感受到云计算所带来的便利：百度云上，存储了我n多的软件、音乐、文档、图片；无论哪位朋友，需要我的某个文件，只需打开百度网盘，创建一个链接并发给他，他就能直接下载我存储在云端的文件。现在我一直在想，在这个云时代，还有必要购买优盘、移动硬盘么。这些移动存储设备，充其量只是方便我们在本地拷贝文件，异地传输，绝对是云的天下。 但是，有多少老师进入云端了呢。 思及这个问题，我感到深深的遗憾。中国教育为世人所诟病，教师自身难辞其咎。同时，对于负有教师培训重责的相关部门的不作为， 表示深深的遗憾。 注。本文使用office2021写成，存储于skydrive（微软云）。 第四

28、篇：读数据资本时代有感读数据资本时代有感 国民经济管理16张琦 注：此为中央财经大学陈运森老师高级财务管理课程的学生作品 随着时代的往前推进，我们逐渐向大数据资本时代迈进，随着海量数据市场的出现，货币体现信息的作用被海量数据替代，虽然货币的交易功能仍然保留，但货币的价值却在贬值。这给市场和公司都带来了不同的机遇和挑战，也就是经济的微观和宏观方面都将受到海量数据资本的冲击。大数据时代下，未来市场、未来公司和未来的人类将何去何从；我们如何最正确地迎接海量数据的挑战，这些问题或许没有正确答案，但我们尽可能的了解大数据资本时代和我们自身的多样性，可以做到的是”知已知彼，百战不殆”.传统市场与公司在数据

29、资本时代的挑战 古往今来，人类的合作方式是为了应对资源稀缺的挑战，随着沟通方式和信息流动方式而产生的，市场与公司顺势而生。传统的市场与公司围绕价格这个信息进行决策，不同的是市场进行的是分散决策，公司进行的是集中决策，围绕价格，市场中不同个体之间，市场与公司之间，公司内部完成一笔又一笔交易，人类的合作从而达成，人类依靠交易活动得到的物质资本支持人类继续下一轮的生产活动，交易活动和心灵求索活动。 但在复杂和不确定的环境和人类的理性下，传统的市场和公司围绕价格而得到的信息往往是十分不完备与不对称的，因为价格可能解决了信息过量的问题，但它仍然让我们做出了十分糟糕的选择，我们对价格的执着阻碍了市场发挥其

30、最擅长的作用，即协调人类活动。 与市场不同的是，公司的原则是集中决策，在过去的经验中，公司内部的信息被层层上传由董事会做出决策，其决策层层下传，层层执行。随着公司规模的增大，信息源源不断地向权力中心移动，而权力中心的决策能力有限，决策水平的提高依靠的就是下放决策权，制定标准决策指导方案然越来越多的人参与决策。这种传统的层级管理结构和有限的信息流动方式，使信息和决策在流动中受损。传统资本市场在数据资本下毋庸置疑会面临衰退，首当其冲的就是银行业。银行业的信息不完备与不正确，数据资本带来的未来将是经济繁荣发展而金融资本不再会繁荣。 在过去的市场和公司中，公司和市场的效率因此得到巨大的损失。但海量数据

31、向资本市场的涌入，价格的信息作用被大数据替代，人们在各种类的交易中关注的不仅仅是价格，海量数据经过专门的处理成为一种资本，不同产品与服务的种类在数据资本时代是明晰和容易比较的，因此所有类型的市场理应得到重塑，从能源市场到运输物流市场，从劳动力市场到医疗保健市场。公司传统的层级管理结构在海量数据的攻势下也显得太过封闭繁琐和成本巨大，是时候迎接市场与公司在数据资本时代的变革了。 市场与公司在数据资本时代的变革 市场在数据资本时代显得更加具有优势，因为信息创造市场，市场的基本原则是分散决策，海量数据已经为整个市场带来了效率的提高。以货币为基础的传统市场将无数个维度的信息压缩成价格，而价格被卖家玩弄于

32、股掌，通过各种各项的技巧欺骗买方，市场的负外部性得以体现。但在大数据时代下，这个问题得到了解决，海量全面的数据替换了价格反映信息的作用，数据帮助市场参与者找到了更好的匹配项。同时，在海量信息的帮助下市场的分散决策体现了优势，海量数据呈现的市场决策分布传递出来的信息帮助我们帮助节省评估比较不同决策的时间，并且在市场分散决策和海量数据的影响下，错误决策的影响被减小。 传统公司面对的挑战是在货币市场转化为海量数据市场的过程中，利用海量数据处理信息过载问题，减少决策数量。而遗憾的是，公司不会达到与市场一样从海量数据市场中自然获益的程度，而是需要顺应市场变革，创新管理制度来应对挑战。部分公司已经预见了海

33、量数据时代的大变革，并主动迎接变革，从目前来看他们主要采取两种方式，一是实现决策自动化，以日本寿险巨头富国生命保险为例，他们宣布将使用ibm开发的一款机器学习系统沃森来评估保险理赔，从而理赔部裁员1/3;二是向企业组织结构中引入市场dna，以汽车制造公司带戴姆勒为例，该公司宣布彻底重组公司结构，让公司20%的员工脱离之前的体系到公司各部门之外运营，组成更灵活的团队。 市场顺应数据资本时代是自然的、规律的，而公司应自己选择战略进行惊险的生存实验，从而使自己能在大数据时代生存下来。 市场与公司在数据资本时代的未来 海量数据并不是解决市场效率损失灵丹妙药，它必须也要有标准和适用条件，使用不当也会有及

34、其巨大的副作用。为了使海量数据是可用的，数据资本在市场中运转有三个必备条件：数据标注、个人匹配算法、机器学习。数据标注从”本体论”提出，问题的关键是确定正确本体，其主要目的是运用海量数据将产品的可发现率提高，.个人匹配算法依靠的原理是一个人不仅可以有多种偏好选择，也可以用不同的方式衡量偏好，所以我们在衡量不同问题的偏好时，我们需要不同算法的匹配。机器学习是基于数据大规模训练以及随之而来的自适应反馈，与个性化学习相结合，激发市场显著提高效率的潜能。每一项技术的进步，带来的是低成本获取海量、多维度的信息流并将信息自动化转化为决策。 公司的发展却不容乐观，随着算法的提升，决策层会一层一层的减少，效率

35、会大幅度提升，公司的重要性也就会下降。在现阶段公司为拥抱大数据时代而做出的改变来看，公司越来越可以依靠算法来实现决策自动化，工作程序也会由机器学习不断地推进，公司的未来是与大数据和市场结合的，公司还会雇佣人类但其管理和运行主要由机器人操作完成，甚至公司会依赖市场机制运作。最终，人的作用只是协调市场机制，在我看来这是虽然高效但有些悲观的。 我们何去何从 目前我们正处于海量数据市场的最初级阶段，正如所有新鲜事物一样，海量数据本身在带来技术进步的同时，我们将拥有可以随意支配的强大的海量数据系统，这些系统帮助我们运用更少的资源花更少的时间，得到更好的匹配，效率红利显而易见，但是我们只是放弃一部分”无聊

36、”的决策，专注于更重要的选择，而将选择的需求和选择的快乐分开。在劳动力市场中，我们也可以利用海量数据选择个人匹配算法为自己找到较适合的工作，不需要仅仅为自身的”价格”，即工资所局限，工作的作用在支付账单和提供个人满足感之间得到平衡。海量数据市场是高效的，并一片光明。但随着算法不停完备的个人数据的不断完善，随着数据资本时代的发展，数据的进一步运用是否会成为”潘多拉魔盒”。 值得关注的是从千禧年到现在，美国发达国家的代表，无论是劳动参与者还是劳力收入份额都在不断下降，在应对海量数据时代，人类的作用似乎没有算法多，即便是技术层面，需要创造力和人类选择的数据标注工作在确定正确的本体所需要的人类创造新会

37、更少，需要更多的是过硬的数据分析，数据本身将驱动数据本体，数据不需要了解人类，只用通过算法就可以替我们几乎做任何选择。这是否意味这我们将成为数据的奴隶，海量数据为我们发展带来的冲击不可忽视。 但人类与数据不同，我们有的是内心求索活动，及自己思考的能力，我们知道自己想要做的是什么，人类是随着时代进步不断学习和改变的，只要我们愿意，人类的未来就是知识和充满见解的，我们所要做的是通过不断地运用数据使我们的未来更加社会化人性化，而不是让数据支配我们的生活，使它变得冰冷又机械。 结语 在数据资本兴起的今天我们作为其中的人类个体若不想被代替，不能只看自己”价格”，因为价格所反映的个人信息在海量数据的对比下，已经是十分不全面的，只能说一项工作中的个人价值中的一部分是”价格”，个人价值应该参考个人偏好、市场所需、公司制度等多方面于劳动力市场得到最佳匹配，否则随着海量数据在人才高流动市场中发挥的作用，总有更匹配的人才。在面临数据资本时代，作为一个不想被替代的人类本身，我认为我们并不是要不考虑自己的兴趣所在而让自己拼命在数据处理工作，算法开发工作占一席之地，但我知道自己以后所要从事的工作应该是具有创造力且非机械化