具体描述
●未来没有一家公司，不是数据公司。未来没有一个人，不是数据分析师。大数据时代爆发的喧嚣之后，在大数据下半场，谁参透数据的本质，谁就能破局称王，真正让数据做到从看到用，并将企业真正转化成一个完全将人为决策排除在外的数据公司。
●《数据的本质》，一部引领企业与个人破局智能商业时代的落地之作。大数据4大核心本质、智能商业时代核心数字经济引擎搭建之道、大数据变现5大场景、区块链、人工智能、Fintech、新零售……智能商业新趋势一网打尽！既是互联网从业者的案头必备书，也是管理层的决策宝典。
●马云如何在管理中用人以及破旋涡？阿里魂彭蕾如何用“脑力、心力、体力”带出金牌团队？沈南鹏如何成为投资巨擘？阿里第一军师曾鸣如何看见未来、锻造终局判断力？数据怪杰韦斯岸如何将Big Data内化为Me Data？……《数据的本质》首度披露数据之王们的数据化思考方式，每一个故事，都将是一段内化数据的历程。
●《数据的本质》是继《决战大数据》之后，车品觉的又一数据实战力作。数据才是人工智能的源泉，智能商业时代人人必读！
●阿里巴巴集团前副总裁，红杉资本中国基金专家合伙人，现象级畅销书《决战大数据》作者车品觉重磅新作。
●未来没有一家公司，不是数据公司。未来没有一个人，不是分析师。智能商业时代，人人必读！
●大数据下半场，谁参透数据的本质，谁就能破局称王。经过十几年的数据分析研究，车品觉内化出数据的四大核心本质，很有借鉴意义。
●《数据的本质》系统性地描绘了数字经济引擎的4种形态以及企业搭建数字经济引擎的8条建议，决策者和变革者必读。
●《数据的本质》首度披露数据之王们的数据化思考方式，每一个故事，都将是一段内化数据的历程。
●国家战略性新兴产业专家委员会秘书长杜平，正大制药集团董事长谢炳，香港科技大学计算机系主任杨强，清华大学经济管理学院副院长陈煜波集体盛赞。
●湛庐文化出品。
作者简介
车品觉
● 阿里巴巴集团前副总裁，首任阿里数据委员会会长。
●中国数据化思考第一人，拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有着独到的见解。
●红杉资本中国基金专家合伙人，并担任京东金融专家顾问、国信优易数据研究院院长。同时，他还担任了中国信息协会大数据分会副会长、中国计算机学会大数据专家委员会副主任、粤港信息化专家委员、中国计算数学学会第九届理事、清华大学教育指导委员（大数据项目）、浙江大学管理学院兼职教授等职。
目录信息
推荐序二 大数据的无限可能
推荐序三 学习如何学习的能力
推荐序四 自醒自觉，不被数据牵着走
引 言 我们为什么要认识数据的本质
第一部分 数据主义，未来一切都将数据化
01 大数据不是独奏，而是不断连接、无处不在的数据
全域大数据时代
在线的数据，才是数据
用数据获取更多数据
02 数据相关性比数据本身更重要
养兵千日，用兵一时
系统之美
量化一切，数据化一切
03 数据流动在于利益关系
互惠互利，数据流通之匙
寻找共同的痛点
让天下没有难用的大数据
数据生态圈须竞合并存
04 伦理，大数据的关键破绽
大数据也有“阴暗面”
数据安全与生意两难
伦理影响不容忽视
水能载舟，亦能覆舟
第二部分 数字经济引擎，智能商业的核心
05 数字经济引擎，预知未来的水晶球
不懂数据就没有商业
走过10个年头的大数据闭环
让数据闭环系统转得更快、更有人性
06 智能时代，数据才是根本
数据，将像电力一样颠覆世界
数据获取策略6大要点
07 数据，未来企业的核心资产
数据流通，共享价值链关键的一环
寻找客户靠数据不靠运气
企业用数据的三个窍门
第三部分 数据变现的四大场景
08 大数据助你活到120岁
医疗业酝酿大数据突破
认知计算，助力医疗大变革
知识图谱，知别人所不知
09 消费金融，大数据变现的极佳场景
消费金融的5 大趋势
我的信用，我决定
区块链，房地产买卖的未来
10 与“砂锅”对话的时代来临
大数据助力“人机对话”
无人驾驶汽车的无限可能
智能家居，让生活更便捷
11 神秘的数据异类
心理测试大数据，准确率高达九成
无人超市与新零售
精灵与大数据
“神预测”莱斯特城足球俱乐部黄金球员
一盘棋局唤醒商业巨头
揭秘独角兽Palantir
大数据逆转选举
第四部分 数据之王的数据化思考
12 他们，成就了完美世界
马云的两个必杀技：用人疑、破旋涡
向风投家学习数据思维
体力、脑力、心力：“阿里魂”彭蕾
阿里“总参谋长”曾鸣的终局判断
数据“怪杰”韦思岸：从Big Data 到Me Data
拜李小龙为“师”：海纳百川
13 数据是送给天生逻辑客的盛宴
剑心，试错
老孙的九字箴言：共时面，时间链，关键词
你相信你比我更厉害吗
假如我是一个产品
有一种神奇的力量叫“舍得”
慢慢品，慢慢觉
以天为师
结 语 如果有一天，你拿到了“数据天书”
· · · · · · (收起)
读后感
首先我需要承认自己水平太低，才对这本书下了如标题那样的断语。 这本书的整体给的我的感觉，是我在翻一个很有想法并且把想法记录在微博上的人的微博。以我有限的总结能力，我实在难以用一两句话总结每一章。整本书前篇说数据是很重要的，是未来像电力一样很重要的东西后；半篇...
评分看书的经验多了，对于本质两个字有一种本能的排斥。因为世界玄妙难言，科学界集合了全世界最优秀的头脑，在最宏观和最微观的层面都没有穷尽本质。大年初一看了《流浪地球》，更是发现我们对地球本身的构造可能也知之甚少，于是才能够做出行星发动机这样的大胆构想。倘若真的能...
评分 评分首先我需要承认自己水平太低，才对这本书下了如标题那样的断语。 这本书的整体给的我的感觉，是我在翻一个很有想法并且把想法记录在微博上的人的微博。以我有限的总结能力，我实在难以用一两句话总结每一章。整本书前篇说数据是很重要的，是未来像电力一样很重要的东西后；半篇...
评分几年前，我去过一家神秘的公司，那时我是以阿里副总裁的身份去交流。我发现他们办公室门口居然连块招牌都没有，只派了一个普通职员来跟我简单打个招呼，说了几句话，就对我不管不理，甚至连一个PPT都没给我看，就让我走了。Palantir只服务大客户，且只有100家左右，但都是美国...
用户评价
读完这本书，我感觉自己的认知边界被狠狠地拓宽了。它打破了我过去对数据“中立客观”的刻板印象。作者通过一系列**精巧的反例和思想实验**，揭示了隐藏在数据背后的权力结构和意识形态偏见。例如，当讨论到“平均数”这一统计学上的基石时，书中并未将其视为一个无害的数学工具，而是深入分析了它如何可能抹杀掉边缘群体的真实声音，将复杂的多样性压制成一个单一的、具有误导性的数字。这种**批判性视角**贯穿始终，它要求读者不仅要掌握数据的“如何做”（How），更要追问数据的“为什么”（Why）和“为谁服务”（For Whom）。这种风格让我联想起一些**后现代主义的思潮**，它质疑一切被既定化的真理，即便是看似最冰冷、最精确的数据。坦白说，这本书的论证方式非常具有煽动性，它会让你对许多习以为常的商业报告和新闻统计产生深深的不信任感，从而激发你去挖掘数据背后的叙事者是谁。这对于任何身处信息时代，希望保持清醒的个体而言，都是一种必备的“心智疫苗”。
评分老实说，我一开始是抱着极大的怀疑态度来翻开这本书的，因为市面上关于数据分析、大数据技术的书籍已经多如牛毛，大多无非是工具手册或市场趋势预测。但我很快发现，这本书走了一条完全不同的路径——它似乎对具体的算法和编程语言不感兴趣，而是将重点放在了**数据背后的“形而上学”**上。作者的文风带着一种**老派学者的严谨和一丝不苟**，行文中充满了对概念的精确界定和严密论证，这使得阅读体验非常“硬核”。例如，他对“真实性”在数据语境下的脆弱性进行了淋漓尽致的剖析，指出任何采集、清洗、建模的过程，都是对原始现实的一种“篡改”或“重塑”。我尤其欣赏作者在论证中穿插引用的历史文献和早期科学思想，这使得整本书的立意拔高了，不再局限于当下热门的AI或云计算，而是探讨了人类自笛卡尔时代以来对客观世界的量化尝试的延续与困境。对于习惯了快餐式阅读的人来说，这本书可能会显得有些吃力，因为它要求读者不仅要理解文字表面的意思，更要跟上作者抽象思维的跳跃。但只要沉下心来，那种**智力上的充实感**是其他许多同类书籍无法给予的。它更像是一本认识论的导论，只不过研究对象被替换成了现代的数据流。
评分这本书的语言风格可谓是**交替变化，张弛有度**，令人称奇。在某些探讨基础概念的部分，它极其严谨，如同精密仪器在校准刻度；但在深入到社会影响和伦理困境时，文字的笔触却变得**极具情感色彩和人文关怀**。我特别喜欢作者在阐述“数据孤岛”现象时的比喻——他将不同的数据系统描绘成一个个互相隔绝的“巴别塔”，尽管拥有无限的计算能力，却无法进行真正的、有意义的沟通。这种拟人化的描述，一下子拉近了理论与读者的距离，让人感同身受。整本书仿佛是一场由浅入深、层层递进的辩论赛，每一章都在挑战前一章建立起来的某种假设，迫使读者不断调整自己的视角。我发现自己不止一次地合上书本，走到窗边，看着外面车水马龙的景象，开始想象那些看不见的数据流是如何刻画、定义着这些场景的。这本书的价值不在于传授一项技能，而在于**重塑一种世界观**，它教会我们如何以一种更具警惕性、更富有人文关怀的方式，去面对这个日益被数字化重塑的现实世界。
评分这本书的叙事节奏感极其出色，它不是平铺直叙地介绍知识点，而是像一位经验丰富的向导，带着你在数据的迷宫中穿行。起初，引导我们观察数据是如何从**“无序的混沌”中被赋予结构**的，比如时间戳的意义、分类标签的构建，这些都是我们在日常工作中习以为常的步骤，但在作者的笔下，它们变成了构建意义的第一步，充满了人类的主观能动性。接着，故事线会转向数据的“生命周期”——从采集到存储，再到最后的被解读和遗忘。其中有一段描述数据在服务器中沉睡，等待被唤醒的场景，写得极富**文学色彩和隐喻性**，我甚至能感受到那种冷冰冰的硅基载体下蕴含的巨大潜力与被忽视的风险。最让我感到惊喜的是，作者并没有止步于批判，而是提供了一种**“负责任的数据观”**。他呼吁从业者必须正视自己手中的数据权柄，认识到每一次数据操作都可能引发的社会蝴蝶效应。这本书没有提供任何“速成秘籍”，但它提供了一种至关重要的思维框架，让我重新审视自己的工作：我们到底是在描述世界，还是在创造一个被数据简化的世界？这种对个体责任的追问，是本书最动人心魄的力量之一。
评分这本书的装帧设计得非常朴实，封面没有花哨的图案，只有简洁的文字和留白，这似乎在暗示着内容会更加纯粹和直击核心。初读时，我本以为这会是一本枯燥的理论著作，毕竟“本质”这个词听起来就充满了抽象感。然而，作者在开篇就以一种近乎**哲学的思辨方式**，将我们日常接触到的数据现象进行了解构，试图剥离掉那些技术和应用层面的浮华外衣，直抵数据作为一种信息载体、一种认知工具的底层逻辑。他用了大量的比喻和类比，比如将数据比作“数字化的影子”或是“被量化的记忆片段”，这些描述极富画面感，让人在阅读过程中不自觉地停下来进行反思。特别是关于“信息熵与意义的消散”这一章节，作者深入探讨了数据爆炸时代，信息量增加与人类理解力下降之间的悖论，这一点对我触动极大。我一直以为数据越多越好，但书中强调了**“有效信息”的稀缺性**，提出了一个值得深思的观点：我们可能正在被大量无意义的噪声所淹没，而真正的洞察力，恰恰来自于对噪音的有效过滤。这种从宏观哲学层面切入，逐步深入到微观结构分析的叙事方式，使得整本书的知识密度非常高，需要读者慢下来，细细品味每一个论断背后的深层含义。它不仅仅是在谈论数据本身，更是在探讨我们如何通过数据认识世界，以及这种认识的局限性。
评分其实更像一本作者的自传，而且作者总是很想把自己的想法拔高一个层次，但是又力有不逮。
评分大数据真是从来不应该只看数据
评分“作为阿里BI（商业智能）部门的老大，你的任务就是努力将BI部门消灭掉。”如果做BI可以达到这个境界，企业内部各部门的分析能力基本达到富裕水平。把已知工作流程中的人为决策，转化为数据驱动的自动化决策，同时推动流程、产品的改造，主动收集和养护数据，形成数据化运营和运营数据的闭环，是数据人的使命。对于从事数据行业的我，深知这是一条漫长的道路，很多时候，在刚刚梳理清楚业务的脉络，业务可能有发生了变化，我们就在不断变化与调整中，让数据变得更加灵活易得。
评分“作为阿里BI（商业智能）部门的老大，你的任务就是努力将BI部门消灭掉。”如果做BI可以达到这个境界，企业内部各部门的分析能力基本达到富裕水平。把已知工作流程中的人为决策，转化为数据驱动的自动化决策，同时推动流程、产品的改造，主动收集和养护数据，形成数据化运营和运营数据的闭环，是数据人的使命。对于从事数据行业的我，深知这是一条漫长的道路，很多时候，在刚刚梳理清楚业务的脉络，业务可能有发生了变化，我们就在不断变化与调整中，让数据变得更加灵活易得。
评分#2019.153#偶像了
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