读书心得：《大数据》的读书笔记.doc

读书心得：大数据的读书笔记 自从“BigData”成为一个热词，个人、公司纷纷发布各种基于社会化、互联网的数据业务和战略。 在海量的信息和数据面前，我们必须清楚： 信息消费了信息接受者的注意力。信息越丰富，就会导致注意力越匮乏.信息并不匮乏，匮乏的是我们处理信息的能力。我们有限的注意力是组织活动的主要瓶颈。 大数据一书中引用了大量美国政府的案例，十分有趣。试想一下：作为一个国家最大的组织机构，布局和战术十分重要，如何把数据运用于决策和运筹当中十分重要。每一个决定，无论大小，影响的是整个国家，不同群体。 比如当中提到“年度信息收集预算”(informationcollectionbudget)这个概念，并不是指联邦政府为了完成信息收集的任务要花多少钱或者投入多少投入，或者要投入多少人力和时间，也不是指要收集信息的数量，而是去计算政府机构的信息收集计划会给全社会带来多少的负担informationcollectionburden。这个负担，以小时数来计算。也就是说，美国人民要完成政府规定的信息提交任务，需要投入多少时间。 这个计算方法很特别，其背后的考虑更值得我们去进一步研究：组织机构，尤其是政府职能部门，应该科学规划，避免重复收集，确保收集信息的方式简洁有效，减少普通公民和社会组织的信息填报负担。 反观国内，在制定民意收集计划或者调研的时候，是否从社会的效率出发呢?而纳税人的钱是否落实到实处呢?除了钱之外，贡献给社会的时间、人力、资源等非财政资源是否纳入考虑范围呢? 而对于个人的知识和时间也是如此，衡量自己的non-moaryassets应该放在一个更大的视角比如阅读计划，不应该只看自己的花费预算在阅读上是多少，还有花多少时间看、看了多少本，更进一步还有看书的有效程度比如输出的读书笔记、书中知识或技能的应用到个人生活或者工作中、与他人的分享等等。 说回社会组织相关的信息管理，书中提及到一个很有趣的理论“政府俘虏理论”： 掌握信息多的人，在社会竞争中处于有利地位，而信息贫乏的人，则处于不利的地位。前者可以通过向后者有偿转让信息来获取利益;无偿出让，则收获goodwill。只有信息自由流动，各方掌握相同的信息之后，彼此才能建立完全的信任。 观察我国情况，我们政府的信息公开还处于十分十分初级的阶段：是否把政府信息公开，开放多少。也难怪近年来随着微博等平台的兴起，民声四起，很大程度上是解决了这个“信息自由流通”的问题。但是，如果把信息公开仅仅解读为公众对政府一种单方面的就爱年度，是狭隘的、片面的，信息公开也是政府的一种自我保护。 对于以后中国是否能做到开放政府的这个问题，我们不妨来参考一下xx年9月多个国家成立“开放政府联盟”所具备的4个条件： 财政透明：能及时公开政府预算和支出的信息和文件 信息自由：有专门的法律保证公民获取政府信息和数据的权利 财产公开：有专门的制度规定如何公开高级政府官员的收入和财产 公民参与：允许公民参与政策的指定、保护民权 从web1.0以网站为标志的信息传播共享，到web2.0以社交媒体为顶峰的信息交流和协同，再到如今web3.0以语义网为基础的数据智能网络，对信息和数据的要求越来越急迫不再是信息共享和交流互动，而是海量数据的分析和整合，这也是如今KM“知识管理”的必要性。而其中的关键，是如何统一数据管理的标准呢?只有通过那些计算机能理解的语义标记(主键primarykey和元数据metadata)，我们才能够更高效地使海量信息互相发生联系、自动整合成联结的关系。 这目前还是个挑战，不仅仅是企业组织的，也是我们每个人需要思考的：比如个人的时间和知识管理：我们每天有那么多个inbox(从基本的F2F信息获取到社交媒体上个平台的信息intake再到工作需要的email等多个渠道)，如何有一个标准一致的规则去管理自己的信息，同时又是灵活可扩展的呢? 而顾客分析成为现今热门的一打业务。每一件流到顾客手中的商品，都会在销售前台产生一条记录，对这些数据进行分析，宏观上可以把握顾客的结构、流量、购买周期以及不同顾客群的利润贡献值;具体到每一个顾客可以确定其购买频率、预测其感兴趣的商品、忠诚度和流失的可能性。有了这些由点、线、，面齐全的分析，零售商就可以确定最可靠的顾客群体、预测其消费意愿，主动为其提供个性化的销售和促销服务，提高销售额和利润率。 再者是商品分析：比如沃尔玛常作为商业案例分析的零售巨头，利用数据分析为店面确定最佳的商品组合和库存量，何时导入