作者：维克托·迈尔-舍恩伯格 译者：盛扬燕 周涛
出版社：浙江人民出版社
2016年，Big Data成为一个非常火的热词，所有产品和项目，只要和大数据挂上钩，只要能扯上大数据，瞬间这个东西就变得高大上了。虽然人人都在提大数据，都想在这个领域分一杯羹，就目前国内而言，真正能拥有大数据的应该也只要BAT了。值得庆幸的是，大数据的门槛并不高，任何中小企业都能涉入这个行业；另外，中国有13亿多人口，这就是大数据的摇篮，每天都会产生非常庞大的数据，如今，中国学者发表了国际上绝大数的大数据论文，未来的中国一定会是大数据的领跑者。
互联网时代，尤其是社交网络、电子商务与移动通信把人类社会带入了一个以“PB”（1024TB）为单位的结构与非结构数据信息的新时代,而且这个数据还在继续增大。
大数据时代处理数据理念上的三大转变：
要全体不要抽样
以前要了解全国人们的收入情况，会采取随机抽样的方式，而且随机抽样并不是随意抽样，是考虑地域，年龄等各种限制条件的随机抽样。大数据时代，完全可以做到存储、处理所有人的数据。即“总体=样本”的时代。
要效率不要绝对精确
大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。在信息贫乏的时代，任意一个数据点的测量情况都对结果至关重要。所以，我们需要确保每个数据的精确性，才不会导致分析结果的偏差。就如我们抽样的每个样本，任意一个坏数据，都会导致结果偏差。而大数据时代，出现的坏数据，对结果的影响并不大。因为拥有更大数据量所能带来的商业利益远远超过增加一点精确性，所以通常我们不会再花大力气去提升数据的精确性。这又是一个关注焦点的转变，正如以前，统计学家们总是把他们的兴趣放在提高样本的随机性而不是数量上。如今，大数据给我们带来的利益，让我们能够接受不精确的存在了。
要相关不要因果
不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。分析大数据主要为了预测未来“是什么”，而不是“为什么”。因为很多时候我们以为我们找到了事情背后的原因，实际上却没有找到。更多时候知道了“是什么”就足够了。只用知道是什么，不用知道为什么，相关关系帮助我们更快、更好地了解了这个世界。生病了，大数据分析你所有细胞的情况，告诉你该吃什么药，该注意怎么预防，而不需要知道为什么。
最后描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安
包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。但对于普通人来说，大数据时代最关心的还是隐私问题。不知不觉中，个人的一举一动都暴露在政府甚至私人企业之下；另外，还面临潜在的泄露风险。对此，作者提出了使用者承担责任的解决办法，而不是过去那种流于形式的使用授权。大数据甚至能预测一个人的犯罪动机，这给监管者带来的难题是，预测一个人要犯罪，惩罚还是不惩罚?在这点上，社会达成"个人仅需对行为而非动机负责"的共识非常重要。因此，不让我们成为数据的奴隶，探讨如何让数据真正为我们所用，提供最好的参考答案，帮助人们做出最明智、最正确的选择，才是终极意义所在。
悄然之间，大数据时代正在向我们走来，敞开自己的怀抱，主动学习，拥抱Big Data，成为大数据时代的建设者和受益者。
