摘要：我们正在进入大数据时代，即将走向智能社会时代。由大数据到大智能，关键在于数据分析的思维、文化与能力，这是中国变道超车的战略机遇。
(上图为大数据专家涂子沛谈数据大爆炸)
人类正在从数字社会走向智能社会时代。智能手机、智能家电、智能工业仪表等嵌有传感芯片的机器无处不在，人类的一切活动有了永远无法抹去的数字痕迹。每一次鼠标点击、每一次手指点按触屏，就会留下一个数字，这个数字与其它数字一起，组成数字化的社会。
然而，光有数字和数据还不够，这仅仅是“记忆”，并没有形成“思维”，思维是智能的体现。需要用数据分析的方式，去“思考”这些数字“记忆”，才能真正还原事实，以及对未来做出预测，这才是智能社会。
对于正在复兴的中华民族来说，数据分析是智能社会时代整个民族变道超车的战略思维。“我们今天这代人正在见证伟大的时代变革，这种改变不是三千年未有之变局，是人类历史上从来都没有过的巨大变局。”大数据专家涂子沛如是认为。
从220年前人口统计说起
美国的数据和数据分析文化兴起于人口普查。打孔机和计算机的发明，也是因为美国的人口普查。涂子沛是《大数据》和《数据之巅》的作者，后加入阿里巴巴，2016年1月他离开阿里成立了自己的公司，专门推广数据和分析文化，美国人口普查就是他最喜欢讲的故事。
1790年的时候，美国首次人口普查用了14个月时间，派人骑着马，挨家挨户敲门进行调查，从乡到县、市、州再到联邦政府，一级级统计。当时美国国会从人口普查当中发现了很多好处，通过数据对社会有了完整的认识，所以人口普查的范围不断扩大。
每十年，美国国会就要争吵要普查哪些内容，是否要普查更多数据。除了人口之外，甚至国会还想要知道每个家庭里养了几头羊、几头牛、花生地面积、纳税额、文盲、疾病和死亡病因等等，统计种类非常广泛。
关于美国人口普查的范围争论通常都是非常离谱的，直到今天这种争论还在延续。美国国会现在还在争论，是否要统计每家每户有多少宠物，这样美国宠物协会就能知道全国宠物猫和狗的数量、分布地点，就可以决定宠物商店开设在哪里，每年应该生产多少猫粮狗粮、销售谁等等，数据就是事实。
在这种对事实的渴望驱动下，美国人口普查问卷问题从最初的28个上升到1870年的156个，然后在1880年上升到13000多个。也就是说，美国每做一次人口普查要问一万多个问题，数据分析要8到9年才能完成。
到1890年的时候，美国人口普查的数据分析时间降到了2.5年，普查范围更大了却能降到2.5年，这就是因为技术创新。人类在信息时代的第一个创新就是打孔机，打孔机把所有的普查数据变成了卡片，把“有”和“没有”的封闭选项用“有洞”和“没洞”来表示数据，也就是0和1，这是计算机最早的雏形。
美国人口普查局的一个员工发明了打孔机，随后这个员工出来成立了一家公司，这就是今天大家耳熟能详的IBM。1946年出现第一台计算机的时候，所接受的第一个商业项目就是处理美国的人口大数据。所以今天回头看，美国人对于数据的崇拜和追求，最终促使了人类社会进入信息时代。
数据是智能社会的土壤
在大数据概念刚出现的时候，就有很多有影响力的人物站出来说数据是黄金、数据是石油。涂子沛也是当时其中的一位。但站在2016年初，涂子沛说数据不是黄金也不是石油，而是土壤。大数据的出现，标志着我们在迈向一个智能社会，而数据就是智能社会的土壤。
为什么说数据是土壤？简单的理解，土壤不会像黄金和石油那样越用越少，而是有增无减且为万物之源。从2005年到2015年，人类的数据增加了多少倍？50倍ZB级，ZB是10的9次方个“太”，“太”即为1TB。今天1T硬盘约400人民币，但能保存一个图书馆的容量。
数据在爆炸。今天的生活事实上在全面数据化，数据不是一切，但一切都将成为数据。一切业务数据化对任何企业来说都是一个终极状态，业务过程数据化就可以记录下来，就可以再现事实，可用于分析和预测未来。
涂子沛介绍说，手机淘宝在做一件事情，每个人打开手机淘宝之后，所看到的界面都跟其他人不一样。手机淘宝有3.5亿用户，那么当3.5亿用户打开自己的应用后，所看到的界面都是个性化的。人类的历史上从来没有实现过，把一件产品发送给3.5亿人，每个人看到的都是不一样的个性化定制。
阿里巴巴为什么能做到？因为掌握了大量的数据。在数据的基础上，通过算法实现了个性化定制。整个世界的商品千千万万，手机屏幕却只有一点点大，要把消费者最需要的东西推送到其面前，这就是今天的个性化服务和智能化服务，它的基础就是数据。
今天的数据革命反过来跟工业革命相结合，在改造汽车并把它推到了一个新的高度，无人驾驶汽车是数据驱动的汽车，无人机也在快速普及，它将引发空中大数据爆炸。今天的地图包括谷歌地图、百度地图等的基础是卫星和遥感，但是无人机未来可以飞到离地面只有20米、30米的地方，把整个大地清晰地拍下来，未来的地图会比现在的地图精确一百倍。
更为重要的是，数据与数据交互，只会产生更多的数据。更不用说，飞速发展的物联网，正在用机器和设备源源不断产生更多的数据。
数据分析是强国思维
《经济学人》的分析师Ross O’Brien认为，中国在接下来五年之中，将会成为全球最大的经济体，而这对于每一个供应链企业和每一个制造生产企业来说都非常重要。中国是个庞大的市场，有庞大的消费者，同时也有很多创新和创意正在这里发生。中国正在走向数字经济，这对于全球的其他国家也会产生巨大影响。
在“互联网+”时代，ICT是中国复兴的基础，数据分析是强国战略思维。宽带、数据中心、云计算、大数据、物联网五大关键技术，正在并持续赋能国家的数字经济转型。华为2016数字经济全球联接指数（GCI）报告指出，全球的数字经济正以每年10%的增速发展，是全球经济增速的三倍以上。
中国将在未来作为全球数字经济的主要贡献，2020年将出现的三百亿联网设备当中，中国将会占到很大一部分。到那时，中国将是一个主要的全球连接平台。各种可穿戴设备、智能设备、能源仪表、工业设备等，将让物联网无所不在、连接无处不在，这为发展数字经济提供了现实的基础。
无处不在的数据需要每分每秒都进行数据收集和分析。物联网现在只是把不同的物品连接在一起并产生数据，增强了机器与机器之间的沟通。但如果想要从这些数据当中挖取价值，就需要数据分析。未来，甚至是普通房间的每一个角落，都在进行着诸如SAS这样的数据分析公司所提供的高性能分析。华为2016数字经济全球联接指数（GCI）报告指出，只有大数据分析和云服务能力提升了，各国才能充分享受数字经济的红利。
只有分析才能真正让数据创造价值，这是从数据大国走向数据强国的基础。只有抓住数据分析这个根本，唯“分析”说话，才能真正从做大走向做强。所以物联网应该首先是一个数据分析工具的联网，对所有产生的数据进行价值挖掘，把数据转化为真正的数据资产。没有预置数据分析工具的物联网，并不能真正创造价值。
当前，中国正从制造大国走向制造强国，这其实也是一个从数据大国走向数据强国的过程。在这个过程中，中国与制造业的关系不仅没有减弱，反而越来越强。中国目前在进行一个巨大的转型，转型到一个更依赖于网络、更网络化的经济模式。客户、供应商、制造企业等，都可以通过互联网来互动。
有一些国家经济体已经很好地利用了这样的趋势，菲律宾过去一直是依赖于海外的侨汇来增长经济。但是，通过最近几年发展宽带和网络，启动了菲律宾当地的服务外包行业。这对菲律宾来说，是一个很大的增长领域。
华为预计，在从基础创新、互联网创新、数据创新再到极致创新的国家技术创新四大演进阶段中，首批极致创新国家将于2020年前后出现。届时，大数据分析将无所不在，嵌入物联网系统借助虚拟辅助、高级机器人或其他手段，推动由机器辅助的技术创新。目前还没有国家处于最高级的极致创新阶段，这对于中国来说就是一个由大到强的变道超车机会。
建立全民数据分析文化
企业是一个国家经济的重要构成部分，要想成为数据分析强国，首先这个国家里的企业都要成为数据分析型企业。而要想成为分析型企业，要在三个方面重新建立企业的价值观和能力：数据分析的观念、全企业数据分析以及数据分析的能力。
其中，数据分析观念相当于企业的大脑，一个企业的大脑究竟是基于理性的数据分析，还是基于感性的直觉和经验，这是企业走向数据分析型企业过程中，必须要首先解决的问题。SAS中国区首席咨询顾问王莉华介绍说，SAS咨询顾问在做项目时碰到最大的挑战就是分析结果不被业务部门接受，而这在很大层面上来自于观念。
“我们遇到太多的业务人员，会说‘你是外面来帮我做分析项目的，但是实际上你不懂我们的业务’。我们经常会听到这样的声音，‘即便你懂业务，但是懂的肯定没有我多’。”一个企业是否有数据分析的观念，是否为数据分析结果导向的决策机制，能否放弃直觉式凭经验的思维，这在很大程度上决定了企业能否真正由大到强。
“人的记忆非常有用，但是同时会带来另外的一个挑战——会造成思维局限，会限制整个思维观念的改变。” 王莉华表示。在这方面，有一个非常著名的例子，就是影视明星安吉丽娜·朱莉携带致癌基因，据测算有87%的几率患上乳腺癌，于是她选择在仍然健康的时候切除双乳。&
那么到底是选择相信数据分析的结果，还是选择相信以前的经验？最近几年恰恰是一个分水岭。之前，中国经济和产业结构相对稳定，长期变化不大的情况下，企业容易凭经验办事情。而2008年经济危机以来，云计算、大数据、物联网等新兴技术飞速发展，整个经济和产业结构、商业模式等都发生了巨大的变化，之前的经验已经不适用了，这给中国企业建立数据分析观念和数据分析思维提供了绝佳机会。
特别是ICT技术的发展，为企业用户创造了前所未有的数据分析体验，而这是推动形成数据分析观念和文化的先决条件。SAS亚太区首席技术官Deepak Ramanathan说，到2020年每个人口袋里的设备就相当于一个超级计算机的处理能力，一个小米手机的处理能力相当于8个CPU，把这些都叠加在一起就能够以一个集群来共同处理数据，那么一个房间里的数据处理能力就非常强大，这将能创造手机上的数据分析体验。
正因为在手机上就能做高阶的数据分析，这种体验将直接催生数据分析文化的形成。自2015年以来，有不少创业公司和大公司都推出了可视化数据分析工具和平台，只需要很少的计算资源和较低的成本，就能在手机等终端以可视化的图表形式，完成高阶数据分析工作，相当直观、简便。
2016年4月，全球数据分析领域排名第一位的技术供应商SAS发布了新一代高性能和可视化平台SAS Viya，这是一个全新的面向云计算的开放式综合分析平台，代表了SAS新一代的分析架构。其中的SAS可视化数据挖掘和机器学习模块，可以一次性建模后部署到任何地方，这带来了全新的用户体验，让数据分析无处不在。
智能社会时代，是一个全民皆超级计算机的时代，也是一个大数据正在崛起以及即将过渡到数据分析的智能社会时代。从现在就开始建立全民数据分析的新文化，为智能社会时代的到来做好准备，这是中国在新时代变道超车、由大做强的战略机遇。（本文首发《商业价值》杂志，文/宁川）
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随时查看文章收益在数字化的智能时代，数据化会带来怎样的影响在数字化的智能时代，数据化会带来怎样的影响机器的心脏百家号数据化带来科学的决策。庞大的数据会彻底改变人们的生活，如何从众多的数据中抽取出自己想要的信息，并解读好数据背后的消费行为和品牌关联，需要从以往单向的内容研究转向“内容+关系”的多维度研究，这对品牌公关策略的设定决策性影响重大。2012年京东将8000多万网购消费者的购物习惯和生活喜好数据进行了全景呈现，发现了一些有趣的消费行为。例如：江苏的男性喜爱眼部护理；上海男人则倾向清新干爽的面颊；辽宁的女性消费者人均购买了4件豹纹商品……相信通过这一系列趣味十足的数据结论分析，会为品牌公关策略的制定带来更多的启发。在数字化的智能时代，基于交互性以及智能数据库的管理，消费者的形象被勾勒得更加清晰。品牌公关策略可据此分析消费者的兴趣与需求，这样就提升了品牌形象推广的精准性，而不会以大量无关甚至是骚扰信息来挑战用户的忍耐度。利用数字化智能，人们的一切活动都可以转化为数据，客观的实时数据持续不断地被传输到网络上，大量的数据正等待着被收集、分析、挖掘，越来越多人意识到了大数据带来的机遇和挑战。有很多例子表明，大数据不仅能够为企业赢得商业新契机，而且还能帮助政府和机构做出正确的决策。数据化成为不可或缺的重要技术。人们越来越意识到，数据除了最初被使用时的价值，更具有丰富的剩余价值，随着数据存储成本的降低，移动互联网的普及，大数据技术已经被用于各种大事件的分析和预测，并日益成为企业甚至行业发展的制胜法宝。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。机器的心脏百家号最近更新：简介:每日更新新闻作者最新文章相关文章人工智能的发展会对企业数字化转型造成什么影响？
数字化的趋势已经成为这个时代企业必须面对的问题。数字化的来临带来的不止是福利，也会有各种各样的问题，包括安全问题以及我们是否能够跟得上步伐。在数字化时代，企业与客户之间的关系会是怎么样的？客户与企业之间沟通的渠道又会发生什么样的变化？人工智能的发展又能带给企业什么样的思考。Frost &Sullivan大中华区咨询总监郭铭先生和Genesys亚太区数字化客户体验负责人Jean-Marc Provost先生给我们分享了他们怎么看待未来企业与客户之间通过人工智能所带来的种种改变。
企业数字化的紧迫性
根据Frost &Sulliva的数据，预计到2020年时，全球数字化转型相关的行业增加值将达到近20万亿美元，全还约有46%的企业将数字业务发展作为未来一年内的首要任务，而这一比例在中国则更高，几乎达到了69%。郭铭认为对于企业来讲，数字时代已然来临，若不做好充足的准备，借着风雨乘着春风进行数字化的转型，那么这场甘霖一夜之间很有可能则变成一场暴风雪。
数字时代面临着趋势和平台化
郭铭介绍说，目前中国拥有8亿多互联网用户和近13亿的手机上网用户，大量的有价值的用户数据为商业带来了巨大的驱动力。根据预测，到2020年，每一户人家都将拥有十个互联设备、每一个用户都将持有5台互联设备、以及50亿的互联网用户。除了物联网设备以外，各类智能可穿戴设备、在不久的将来甚至会出现可植入人体的智能设备也让人类自身融入到数字化当中。
在国内，顺丰等物流公司已经能利用APP应用及微信端的公众号开展快递服务，微信成为了连接人与人之间亲密关系甚至业务往来的连接平台，产生了大量的数据，影响改变着我们的生活。
而在未来，一种趋势，叫“产品即服务”。据一项关于世界财富五百强的统计分析指出到2020年：将有以下比例的行业内企业以及总量超过70%的企业提供所谓的“产品”，即差异化的用户服务内容。汽车行业15%，电子行业13%，能源、医疗保健、电讯行业8%，航空3%。但是同时，数字化使得信息的公开和共享也带来了数字时代的各种各样的安全问题。
数字时代的客户对企业提出了更高的要求 服务行业将因AI而改变
Twitter曾发布过一个研究显示，对于消费者来说客户服务的重要度比品牌自身要高出30个百分点。郭铭认为，虽然企业都认为“客户就是上帝”，但是上帝需要什么并没有多少企业真正做到了解。主动参与、立即满足和个性化服务成为排名前三的消费者客户服务需求。
在未来，个性化和预测将成为主题，依靠类似于大数据和人工智能等技术的推动，将把渠道内的客户服务与效率提升到极致。
目前，客户服务的渠道依旧是语音服务、各种移动应用程序APP以及企业的公众号为主，另外还有社交媒体、网络聊天、短信、视频以及其他物联网自助服务等多种形式。目前的用户也并不是通过单一渠道，而是多种渠道用户的方式解决问题。
虽然渠道多种多样，但是信息的一致性、客服代表的倾听能力，与快速解决客户问题的能力这三种才是影响用户满意度的评判标准。
不过在将来可以预见的是，以人工智能为核心的智能识别、智能匹配、智能解答得到广泛的应用，为客户提供更加精准的信息推送。郭铭认为，技术革新的投入与收益是不容忽视的一点。实践数字化转型必须考虑企业整体的跟进能力，应该贯穿企业内部组织和各个职能部门，在运营环节中落地，从规划、生产、销售和管理全面的推进深度数字化。同时，企业还应具有较强的整合能力与对客户统一认识。
他认为，可以通过客户体验生命周期的维度检视企业对客户体验。他依据这一周期的不同环节，大致分为三个阶段。。分别是购买前的引流阶段，客户决定购买行为进入购买阶段以及客户关系的维护与管理阶段。这三个阶段分别可以通过多渠道的推送吸引用户，留住用户的大量有价值的数据录入以及分析，最后提升用户的忠诚度形成良性循环。
因此，数字时代接洽和服务客户的关键就在于打造以客户为中心，以互联与智能技术为基础，通过全渠道资源满足客户需求的能力，并最终实现客户的自助服务，迈向零基础、全职能的数字时代。
Genesys的G-NINE方案是利用AI提供企业联络中心解决方案
Genesys人工智能品牌叫作“Kate”，Genesys主要是关注三个方向,可以帮助企业实现好的客户体验，员工体验，最终目标是优化业务流程。
第一个关注的领域就是聊天机器人。聊天机器人可以很大程度上帮助我们回答一些简单的问题，同时在回答问题的过程中，也能提供一些比如银行余额查询的服务。对于聊天机器人来讲，我们会觉得它的主要应用场景不只是回答客户的简单诉求，一个好的聊天机器人真正要做的是能够准确的判断客户的意图，根据客户的意图去做下一步指令的判断。在Genesys的架构下，我们把聊天机器人作为联络中心解决方案中的一个小小的组件，就是座席员的角色。判断客户意图之后，下一步就是由Genesys的智能路由引擎来进行控制，聊天机器人应用的渠道是很多的，网站，手机APP，还有即时通讯工具，都可以和聊天机器人进行整合。
第二个关注的领域是利用人工智能帮助座席员每一天的工作更简单，更容易。消费者跟企业的沟通和交互渠道会非常多，网站，手机APP，还有即时通讯工具都留下了很多数据，这就是人工智能的应用基础。当一个客户发起一个交互之前，根据已经留在我们企业所有的数据化的印记，可以做客户需求的预判。这个预判的好处，当服务不能完全由客户通过自助服务完成的时候，这些信息可以被推送到我们人工座席，给他很多预判。
第三个关注的应用领域就是客户历程的分析和我们预测匹配的技术。因为Genesys这个技术是专注于客户全渠道的，客户历程的，我们知道各个渠道进行了哪些交互，以及最终达成业务成果的所有数据。基于我们收集的这些数据，人工智能可以判断出来哪个客户路径是最佳的。基于这个分析结果，可以优化我们企业的业务流程。
文章摘自：人民网
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——读吴军《智能时代》有感
有一个出版社工作的朋友真的是太开心了，总是能读到最新的、优秀的作品，托“莫扎特”同学的福，有机会在第一时间拜读了吴军先生的大作《智能时代》。早前就对吴军博士充满了敬佩，其谷歌、腾讯、投资人的传奇经历，其《数学之美》、《文明之光》、《浪潮之巅》等优秀作品，其学贯中外、文理兼修的知识储备，其在各大创业、学术论坛的精彩观点，都令人激动。新书《智能时代》讨论的正是当下最热的大数据和智能制造，也是我非常感兴趣的方向，于是一气呵成，很快读完，现将我对本书的理解以及对未来的智能制造想法记录如下。
大数据带来了思维革命
随着互联网、移动互联网的不断发展以及工业互联网的兴起，数据呈指数级增长，最早人们认识数据还停留在数字，文明的进步让数据的范畴也不断变化和扩大，现在网络产生的内容、医院所有档案、工业设计图纸、甚至宇宙运行产生的记录都在随时随地产生。作者甚至认为，获得和利用数据的水平反映了文明的水平。如果把资本和机械动能作为大航海时代以来全球近代化的推动力，那么数据就是下一次技术革命和社会变革的核心动力。大数据的特征包括：体量大、多维度、完备性、时效性（非必须）、大数据思维。作者特别强调大数据是一种思维方式，对于大数据的认识不应停留在统计、改进产品、销售或者提供决策支持上，现在的数据量已经由量变引起了质变，它导致了机器智能的产生，这也使得全球兴起了智能革命。
思维方式决定科学成就，而人类认识世界、解决问题的思维方式本身也经历了一系列变迁。欧几里得创立了“基于公理化体系”的几何学，托勒密提出了“通过观察数学模型的雏形，然后利用数据来细化模型”的方法论，而伟大的牛顿通过其在数学、物理、天文学和光学等诸多领域的开创性成绩，总结出了全新的方法论，可概括为机械思维，其核心思想为确定性（或可预测性）和因果关系。牛顿找到了开启工业革命大门的钥匙，瓦特则拿着这把钥匙开启了工业革命的大门。机械思维很大程度上促进了生产力的提升、科学的进步、人类的进步。到了信息时代，机械思维的局限性越来越明显。世界其实充满了不确定性，首先是影响世界的变量很多，无法通过简单地方式或公式进行计算；其次是不确定性也是宇宙的一个特性。而香农基于概率论提出了信息论，将世界的不确定性与信息结合起来，是一种全新的方法论，即用不确定性这种眼光看待世界，用信息消除不确定性。吴博士的提醒让我觉得应该再次学习《信息论》并将其应用，当年读书时候稀里糊涂就过去了，现在却见其用于机器学习甚至用于管理，它甚至代表了人类目前对世界认知度的最高境界。
大数据的科学基础就是信息论，它的本质就是利用信息消除不确定性。传统通过因果关系来解决问题的方式，在大数据背景下很难奏效，因为并不是所有的事情都能严格找到因果关系，而通过大数据给我们提供了一种找问题的捷径，即通过大量数据、信息消除不确定性，找到相关性。Google已经是一家数据公司了，它不仅积累了大量数据，也善于利用数据，利用大数据思维。大数据思维和机械思维非完全对立，更多的是对后者的补充。在新的时代，必须学习到方法论的精髓，并将其实践，才能让自己跟上时代潮流，进而立于不败之地。
现有产业+新技术=新产业
各行各业结合大数据思维均能产生新的产业，大数据将像水电一样普及，成为社会基础资源。大数据可以帮助找到规律，比如作者提到利用大数据技术抓毒品犯罪、抓偷税漏水甚至判断女性怀孕等。大数据的相关性、时效性和个性化同样可用于商业，零售企业、互联网公司均利用大数据做精准推荐。作者举了一个利用大数据进行酒吧经营的例子，感觉效果很好，其实就是在每个酒架上安装了RFID进行数据采集，一方面统计酒类的消耗情况，另外一方面也起到了监督的作用，同时利用大数据做精准的营销，我觉得完全可以移植到其他行业。大数据的完备性也有助于新产品的开发，比如无人驾驶汽车、比如阿法狗、比如语音识别。基于此作者提出：现有产业+新技术=新产业，因此：现有产业+大数据=新产业，现有产业+机器智能=新产业。每次技术革命都会诞生新的思维方式和商业模式，企业需要跟上，我们作为个人也应该不断学习，才能提升自我
作者通过整个第六章介绍了未来智能产业的形态。包括未来的农业、体育、制造业、医疗、律师、记者编辑，都有智能化和精细化的特点。相信有更多的传统行业将与大数据、机器智能结合创造出新的产业形态来。
个人隐私保护任重道远
其实机器智能的概念已经被提出来60多年了，但是随着量变的积累和技术的突破，才有了近年来的爆发。大数据的兴起包括了数据的产生，如电脑数据、传感器数据、已经存在但尚未数字化的数据、UCG数据；也包括了数据的存储，传输、处理。数据的收集、存储、表示、挖掘均是Google、百度、阿里、腾讯等公司迫在眉睫要解决的难题。
而摆在政府、企业、用户面前最大的问题应该是数据安全与隐私问题。数据安全一般指机密性、完整性、可用性。与传统数据单一维度不同的是，大数据时代数据具有多维度和全面的特点，黑客获得多维度的数据后进行大数据分析，甚至能够得出一个人的轮廓，这样的黑产导致的安全问题更大。如果数据收集仅用于商业行为也还能忍受，如最近买了房子很快就会有房屋装修的广告通过电话、短信或者APP进行推荐。但是数据分析公司会结合人的性格特征及其他数据进行欺软怕硬的商业行为，比如同样的两个人，有人（由于其忍气吞声的性格）总是买到假货而同样的价格一些人（锱铢必较，睚眦必报）买到的却是真货。更严重者就是电信诈骗了，近年来流行的电信诈骗，呈现智能化的趋势，一环扣一环，绝对不仅仅是某个单一维度的数据能实现的。据我目前了解，大部分人（超过90%）在互联网、在物联网、在智能时代产生的数据，是无隐私可言的，透明的，至少我自己的各种数据（包括支付数据、社交网络数据、账号密码等超级敏感信息）在社工库里一直存在且被不断刷新，可见我国隐私泄露问题之严重。我现在的策略是不做违法犯罪之事，不做亏心之人。
大数据时代的个人信息保护问题，不仅仅涉及到个人，更加关乎国家网络空间安全。因此国家在个人信息保护、网络数据安全问题上,应通过完善法律法规、制定协会规范、推出国家标准、提高打击力度等多维度进行治理。
争当2%的人
狄更斯在《双城记》中提到“这是最好的时代，也是最坏的时代”。机器智能给社会带来了产业结构变革，给我们带来了美好社会。与前几次技术革命相比，智能革命所要替代的是人类最值得自豪的部分——人类的大脑，在各行各业机器逐步取代98%的人后，人类怎么办，我们个人怎么办。因此大数据给整个社会带来了福祉，这是最好时代；但是对于某些失去工作、失去生存能力的人来说，这就是最坏的时代。包括霍金、比尔盖茨、马斯克等人都担忧机器智能将会对人类社会造成各种冲击，并且呼吁有节制的发展机器智能。但是时代不可扭转，机器智能不可能放缓。
就像每一次工业革命，谁也没有好的方法在短期内解决或减少新的革命对旧有制度、体系的冲击，作者提到，我们能做的只能是拥抱变化，努力去争当2%的人，我们应该去做社会的引领者，否则就会被淘汰。基于历史总结，任何一次技术革命，最初受益的都是发展它、使用它的人，而远离它、拒绝接受它的人，在很长的时间里都将是迷茫的一代。因此我们应该拥抱变化，努力学习、研究、利用大数据和智能技术，让自己成为2%的受益者，也去帮助那些被淘汰的人。
另外读完本书后，我有三个小规划，一是把大学学过但是早已脱离我很久的《信息论》和《概率论与数理统计》再好好学习学习，重点将其与实际工作、创新结合；二是用大数据思维指导目前的工作，在现有的工作中做一些改进；三是多参加创新、创业活动，活跃自己的思维。
2016年9月11日于中国信息通信研究院
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