大数据浪潮,汹涌来袭,与互联网的发明一样,这绝不仅仅是资讯技术领域的革命,更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。现代管理学之父德鲁克有言,预测未来最好的方法,就是去创造未来。而“大数据战略”,则是当下领航全球的先机。大数据将是下一个社会发展阶段的“石油”和“金矿”。
本书通过讲述美国半个多世纪资讯开放、技术创新的历史,以别开生面的经典案例——奥巴马建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起,以及云计算、Facebook和推特等社交媒体、Web3.0与下一代互联网的未来图景等等,为您一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。
作者将电脑科学与社会学、政治学、公共管理学等有机地融合起来,将数据开放与民主化进程、与社会进步的关系揭示得淋漓尽致。本书是一本具有真知灼见,而且引人入胜的好书。
作者简介
涂子沛
信息技术管理专家,自由撰稿人。卡内基梅隆大学资讯技术科学硕士、公共管理硕士。赴美留学之前,曾在中国内地的资讯技术领域和公共部门工作了十年,现为美国某软件公司数据中心主任。除了工作、写作,还热心公益,是匹兹堡华人社区的领袖。
■ 序言一 大数据:为华文世界提出一个重要话题/许倬云
■ 序言二 中国的雄心应该拓展到大数据领域/托马斯‧H‧戴文波特
■ 序 幕 新总统的第一天
一人一票:把“黑”人送进“白”宫
大国新政:阳光是最好的防腐剂
■ 上 篇 帝国风云 得数据者得天下──美国的成功经验
■ 第一章 历史争战《资讯自由法》
第四股力量:知情权的起点
国会议员:孤独的战争
白宫当家人:一个妥协者和机动者
政府VS. 社会:旧剧情重现新时代
■ 第二章 数据帝国的兴起
摩尔定律:全世界半个世纪的发展规律
最小数据集:上升到立法高度的开路先锋
民意几时有:选票催生的创新
普适计算:计算机本身将从人们的视线中消失
“大数据”战略:争夺全世界的下一个前沿
■ 第三章 数据治国
循“数”管理:平安大道怎样铺
数据“验”平权:民权史上的碑石
数据“打”假:最大的争议就是福利滥用
CompStat :街头员警的创新传奇
■ 第四章 商务智能的前世今生
起源:从数据到知识的挑战和跨越
结蛹:数据仓库之厚积薄发
蚕动:连线分析之惊艳
破茧:数据挖掘之智能生命的产生
化蝶:数据可视化的华丽上演
■ 中 篇 法则博弈 大数据时代的发展与危机
■ 第五章 帝国的法则
收集法则:减负,为人民减负
使用法则:隐私,文明社会的共识
发佈法则:免费,人民已经交税
管理法则:质量,互联网时代的根本
■ 第六章 《数据质量法》的困局
产业界“俘虏”政府:数据背后的政经战争
美式“旋转门”:权、名、利大串场
“掺沙子”法案:国会对付总统的独门秘器
环保“风险门”:公共利益常常无人代表
集体行动的逻辑:人人都想“搭便车”
三权之歧:甚么是真正的“和谐”
■ 第七章 全国隐私风波
《一九八四》:零隐私的恐惧
大数据就是“老大哥”:中央数据银行之争
百年纠结:统一身份证
“9.11”大拐点:以反恐的名义向左转
万维信息触角计划:追踪恐怖分子的“数据脚印”
6 种改变政府的力量:山姆大叔大退让
■ 下 篇 公民故事 公民社会与数据互动之双赢时代
■ 第八章 数据开放运动
一个新的世界:从软件开源到数据开放
总统的雄心:公共财政支出透明
数据民主:印裔首席信息官的崛起
Data.Gov:从旗舰初航到保“数”运动
大众创新:航班延误之候机经济学
■ 第九章 试金石:白宫访客记录
总统在见谁:大医改中的“小”插曲
全体美国人的房子:白宫
步步妥协:总统与草根的对决
从白宫安保到政治监督:执着的公民改变世界
■ 第十章 矿难中的歌声和数据
集体行动的号角:你站在哪一边
可以避免的悲剧:数据揭示的全景式真相
默认公开推定:和矿难赛跑的原则
唯一的道路:民主时时都要“争”
■ 外 篇 天下趋势 大数据社会未来之世界走向
■ 第十一章 大趋势
数据权:大不列颠的硕果
大合流: 国际开放联盟
云计算:新的航向
再造互联网:从网页相连到数据相“联”
■ 第十二章 大挑战
逐鹿政坛:得数据者得天下
数据竞争:企业赢之道
下一波浪潮:从大数据到大社会
■ 尾 声 挑战中国:摘下“差不多先生”的文化标签
■ 大事记 20世纪大萧条后美国信息开放、技术创新之路
■ 本书涉及的美国政府及民间组织机构译名表
■ 后 记 搭建“大数据”的世界
《大数据:数据革命如何改变政府、商业与我们的生活》这个书名,一下就勾起了我对这个时代最深刻的感受——一切都变得好快,而且好像都和“数据”脱不了关系。我一直觉得,我们生活在一个信息爆炸的时代,但很多时候,我们只是被动地接收信息,而不知道这些信息是如何被处理、被利用的。所以,我非常期待这本书能够深入浅出地解释,究竟什么是“大数据”,它又是如何成为一股“革命”的力量,在潜移默化中改变着我们社会的方方面面。我尤其对“政府”和“商业”这两部分很感兴趣。政府如何通过大数据来提升公共服务的质量?比如,是不是可以更有效地分配资源,解决交通拥堵、环境污染等问题?商业领域,我感觉现在的企业都特别强调“用户体验”,是不是大数据分析让它们更了解我们的需求,从而提供更个性化的产品和服务?而“我们的生活”,这部分最能引起我的共鸣。我希望这本书能让我明白,那些看似微不足道的每一次点击、每一次搜索,是如何汇聚成巨大的数据流,最终影响到我们所看到的世界,以及我们所做的选择。我希望读完这本书,能让我对这个“数据时代”有更清晰的认识,不再感到迷茫,甚至能从中找到一些让自己变得更好的方法。
评分坦白说,《大数据:数据革命如何改变政府、商业与我们的生活》这个书名,一开始让我有点小小的犹豫,毕竟“大数据”和“数据革命”听起来像是那种非常专业、离我们日常生活有点遥远的词汇。我担心这本书会不会充斥着大量的技术术语和复杂的图表,看得我头昏脑涨。但题目中“改变政府、商业与我们的生活”这几个字,又精准地戳中了我的兴趣点。我一直以来都觉得,虽然科技日新月异,但很多时候我们作为普通人,并不能完全理解这些变化是如何发生的,以及它们最终会如何影响我们。所以,我特别期待这本书能够用一种相对易懂的方式,来阐述大数据是如何成为一股强大的力量,去影响政府的运作,比如公共服务的提供、政策的制定;以及它如何在商业领域掀起波澜,从产品开发到客户服务,无所不包。更重要的是,“我们的生活”这一部分,让我充满了好奇。我希望这本书能揭示大数据在我们日常生活中扮演的角色,可能是通过智能手机、社交媒体,或者是我们享受的各种便利服务。我希望能从这本书里获得一种“豁然开朗”的感觉,理解这个时代的脉搏。
评分这本书的书名《大数据:数据革命如何改变政府、商业与我们的生活》,听起来就感觉是一本能够帮助我理解世界运转机制的钥匙。我一直觉得,我们现在身处的时代,和过去有很大的不同,这种不同很大程度上就是由科技,特别是数据所驱动的。我特别好奇的是,这本书会不会深入探讨,政府部门是如何利用大数据来提升效率,比如说在城市规划、灾害预警、甚至是犯罪防治方面,有没有一些成功的案例?我总是觉得,政府部门的运作,有时候会显得效率不高,或者跟不上时代的步伐,如果大数据真的能带来革命性的改变,那对我来说将是一个非常令人振奋的消息。在商业领域,我更是觉得大数据的影响力无处不在。从我们购物时的推荐,到我们刷手机时看到的广告,似乎都与大数据息息相关。我希望这本书能揭示,企业是如何利用这些数据来了解消费者的,从而做出更精准的营销和产品策略。最后,关于“我们的生活”,我特别想知道,大数据是如何悄无声息地改变了我们的生活习惯,甚至是我们思考方式的。会不会有让我意想不到的结论?我期待这本书能够提供一些启发,让我对这个充满数据的新时代有更深刻的认识。
评分噢,这本书的标题听起来就好有学问,感觉不是那种我平常会随便翻翻的,更像是那种需要我静下心来,泡杯茶,慢慢品味的。我一直都觉得,现代社会的变化速度真的太快了,好像我们一眨眼,很多东西就都变了模样。尤其像政府、商业这些大块头,感觉他们更是走在时代最前沿,但有时候又觉得他们好像有点跟不上趟。所以,如果这本书能够好好解释一下,究竟是什么样的“数据革命”在背后推波助澜,让这些巨头们做出改变,那对我来说就太有吸引力了。我特别好奇的是,这种改变具体体现在哪些方面?是政府的决策更有效率了?还是商业的行销手段更精准了?又或者是我们这些普通老百姓,在日常生活中,也能感受到一些实实在在的好处?我希望这本书不会讲得太艰深,毕竟我不是数据科学家,但我绝对对了解我们所处的这个世界是如何运作的充满了好奇心。如果能有点生活化的例子,或者是一些我们能切身感受到的变化,那就更棒了!
评分这本书的名字《大数据:数据革命如何改变政府、商业与我们的生活》,光听名字就觉得沉甸甸的,但又充满了诱惑。我一直觉得“大数据”这个词,好像是科技界、商界里人人挂在嘴边,但又常常让人一知半解的神秘概念。它到底是什么?是那些海量的数字?还是隐藏在数字背后的规律?更重要的是,它到底能“改变”什么?我特别想知道,政府部门在应用大数据之后,是不是真的能更了解民意,做出更贴近我们需求的政策?比如说,交通拥堵的问题,是不是可以通过分析更多数据来找到更有效的解决方案?还有商业,我感觉现在很多广告都精准得有点可怕,是不是大数据在背后操纵一切?但反过来说,是不是大数据也能帮助我们发现更多我们真正需要的东西,而不是被动接受推荐?至于“我们的生活”,这部分最让我好奇。大数据是不是已经渗透到我们生活的方方面面,只是我们没有意识到?我想了解的是,这些改变是好事还是坏事?有没有一些我们值得警惕的地方?这本书会不会就这些问题提供一些深入的见解,让我对这个“数据时代”有更清晰的认识?
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