读《数据之巅》有感

第一篇：读《数据之巅》有感

读《数据之巅》有感

（一）潘宗俊

大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity.“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用，形成的智力资源和知识服务能力。说道大数据必须要明确的三个误区：1.大数据不是随机样本，而是所有数据；2.大数据具有的不是精确性，而是混杂性；3.数据与数据之间不是因果关系，而是相关关系；明确以上三点才能以全新的视角来看待大数据的问题。近年来，在我们生活和工作的不同领域，数据量的爆炸式增长都令人惊叹。这意味着我们生活在一个充斥着数据的时代，一切事物都可以被量化，这个时代被形象地称为“大数据时代”,它要求我们以全新的视角去审视身处的世界。

大数据时代意味着一切皆可被数据化。2012年涂子沛著作《大数据》在中国社会开大数据之先河，引发了大数据战略、数据治国和开放数据的讨论，历史学家许倬云先生盛赞其“为华文世界开创了一个重要话题”.本书为作者第二本著作，全书对大数据追根溯源，提出当前信息技术的发展，已经让中国获得了后发优势，中国要在大数据时代的全球竞争中胜出，必须把大数据从科技符号提升成为文化符号，在全社会倡导数据文化。

可见作者对于软件方面的数据处理还是有所认知的，并不是属于那种瞎子摸象，天马行空似的乱写。从“敬道善为”的企业文化出发，拜读这本书对于自己本身的工作也有着莫大的帮助，在员工认知的企业文化当中每个人的解读出来的含义都是不尽相同的，我认为敬道善为是：尊敬从事的职业，“道”我自己解读为到达某种水平，多指能力，善为却更多的是要求我们去努力的实践，在努力实践当中找出问题，正是这样的企业文化，激励自己不断的提高自身的工作能力，不断地学习提高自己的能力，在中公高科工作已有数载，对于中公高科日常的工作也有着自己的认知：围绕公路养护技术薄弱的突出问题，重点开展路况快速检测、病害诊断分析、大修养护设计、旧路升级改造等公路养护关键技术、高端装备、大型养护分析和养护设计软件的研发和工程化，推进技术标准制定和产业化示范，不断提供公路养护的成套技术、产品、工艺和装备，推动国际合作与交流，为相关企业提供技术咨询服务，带动提升我国公路养护的技术水平和创新能力。这是每一个中公高科的人都应该去知道了解，而这其中方方面面，都涉及着各种数据的处理分析，记录等等。所以对于大数据的运用是十分有必要的。

大数据，一个近年来的流行词汇，随着互联网信息技术的普及开始深入人心，又随着互联网对各类行业各种关系的颠覆和变革开始广泛普及。当越来越多的人开始对大数据无比推崇的时候，其实只是跟着趋势而已。这时候，如果能跳出来，看看这种趋势的源头和足迹，或许更容易找出一些能够指导未来的价值。在如今这个数据浪潮之中，《数据之巅》就提供了这么一个别样的视角。

可以说现实中的一切都是越用越少的，但看似虚拟的数据却越用越多。所谓大数据时代，背景正是高度发展科技能让更多的数据得以留存，这种留存和挖掘完全由机器实施，由此得到的结果也是叹为观止的。如果说科技的发展趋势已经越来越超乎我们的想象，那总有一些规律或者原则可以抓住——比如数据。书中第二部分的大数据崛起便将重点放到了当下，由此展望未来的可能性。诚然，大数据是被技术发展所推动的，但更是被重视数据的人们所推动的。技术降低了数据获取、积累的成本，增加了计算的可能和利用的空间，但这只是一个表象。深层次需要在意的则是数据的开放，只有数据开放才有多元的整合，这需要由人来推动，而推动者必须有多元认知的思维方式、开放的心态——这是数据文化中尤为重要的一部分。如果之前我们认为智慧是属于人的，那么未来这个词将更多的形容一些别的体系，比如“智慧城市”.其实人的智慧依靠的是学习、理解和经验，那么机器的学习靠的就是数据，还有那些我们为其规划的应用方式和我们的需要。如何确定我们的规划和需求？靠数据，更得靠能够深入人心的数据文化！

读数据之巅有感

（二）前一篇文章主要介绍了《数据之巅》这本书的梗概，这里主要谈谈我的一些感受。

先说说涂子沛这个人，目前是阿里巴巴副总裁，主导商业模式创新，详细情况可以点击下面的链接：

http://tuzipei.baijia.baidu.com/article/41470

通过阅读他的著作，我能感觉作者对美国数据产业有非常深入的了解，并且能够生动地描述，并对比国内的现状从而提出建设性的意见，这种讲故事，辩证性的分析问题的能力很厉害！

再看他的从业经历，也是一直在数据信息领域，从技术做起，多年的积累可以说他目前是国内数据领域的顶尖人才，希望他能够引领阿里继往开来，进一步开创大数据事业！

回到文章，重点谈一下两个地方：

在第三章镀金时代作者谈了加菲尔德的故事，加菲尔德作为众议院资深议员，对当时的人口普查制度提出了大的改进意见，建立专业化的普查员队伍，取消执法系统的领导权，设置法律保护隐私，扩大普查范围等，可以说他的意见体现了先进的统计方法论；遗憾的是由于种种原因，参议院否决了这一提案，加菲尔德当时功亏一篑，直道20年后才由后来人开花结果。

作者评论：历史的发展就是这么耐人寻味，拉长历史的镜头，我们可以看到，一件事情本身的成败并不是故事的全部，因为一事将牵出另一事，万事万物总是互相关联效力，只要代表了未来的发展方向，终将以某种方式接出果实。

是啊，我们每一个在社会上每一天都会面临很多问题，做很多决策，常常因某一件事儿的成败而烦恼惆怅，我们同样需要用历史的角度看问题，把握住大的方向，而非仅仅关注某一事儿，不会被一两件具体的事儿所牵制，坚持内心的选择，经得住挫折的考验，这样的心态才是明智之举。

另一个体会是作者关于戴明的描写，戴明是物理学博士，之后成为农业部研究院的统计院，最终却成为了质量管理学的大师，用现在的话来说就是“跨界”, 而戴明的回忆录也写到“公司最需要到，是能够不断学习，永远进步的人”, 不断学习，永远进步也是戴明日后不断跨界的动力。

我非常同意这句话，大学的专业很多时候和就业岗位的要求不同，一个人在职场上也会做跨行业跨领域的转换，作为社会人，我们要有信心和能力迎接这个挑战，通过以前积累的学习方法，类比性的在新的领域学习，创造性地将之前的经验应用在新的方向上，很多创新都是这么来的。活到老学到老说的也是这个意思。

期待涂子沛的下一力作，希望大数据事业为社会进步推波助澜！

第二篇：《数据之巅》读后感1000字

《数据之巅》读后感1000字

若要穿越时空纵观历史，不必去寻找时空隧道，不必去造时光机，只需让历史数据呈现出来。遇到困难若要寻求答案找解决办法，不必手忙脚乱，只需让历史数据呈现出来。数据的呈现才能引领时代的飞跃。

人类能繁荣昌盛的发展到今天，离不开的是数据。以前对于数据很模糊，我管它叫做经验。经验的积累离不开的时间的磨砺，而人相对于时间磨砺经验，人很渺小。时间太短，一个真相数据的积累需要几代人甚至十几代人的磨砺。没有这些数据的积累，可以说人类只能停留在茹毛饮血的时代，而不会有今天的文明。

当翻开《数据之巅》这本书时，仿佛打开了一扇通往过去的大门，以上帝的视角观察人是如何进行数据收集运用的。美国人口普查，日本的战后经济恢复，中国人对数据分析，主要以这三个事例来阐述数据的厉害之处，由小到大，细致的分析，构思精妙，环环相扣，令人深省。不由得不感叹数据的积累运用超乎我的认知，从个人的衣食住行，到群体的行为，文化，信仰，再到社会的流行趋势，发展动向，等等。掌握了数据，你就掌握了一切。数据收集的越多，未来就会越清晰，看的就越透彻。

数据的量化固然是一种好事，但是不会分析就会铸成大错。书中提到春秋战国时期，魏国去攻打韩国，魏国输了。你主动去打人还能输？正是由于数据分析错误，才导致了失败。()埋锅减灶，开始10万，5万，再3万。魏国将领由此判断敌国部队出现掉队减员情况。仅凭这一项就下了结论孤军深入，享年28.不仅要学会收集数据还要学会分析数据，尤其是要学会分析大数据。不然会很惨的。

不知不觉得我们已经进入了大数据时代，最近常听到一个词“人工智能”,第一次听到是韩国围棋名将李世石九段居然输给了一个叫做“阿尔法狗”的人工智能。人居然输给了人工智能？惊叹？错愕？这就是大数据，将各种棋术套路变成算法，输入到人工智能里。你还能赢么？人工智能收集你的各种信息，你的生活习惯，你的表达方式。当你在使用的时候就会发现竟会如此神奇，什么它都知道。这就是大数据。

我们不能未卜先知，因为我们不会算卦。但是我们根据数据可以分析未来会是个什么样子，我们可以有根据的猜测它是个什么样子。一件事情会朝着那个方向发展，我们不清楚，但是我们清楚已经发生了的事情，我们可以根据已经发生了的数据去分析哪些没有发生的事情，像天气预报一样。未来是大数据的天下，谁掌握了大数据，谁能正确的分析大数据，那么天下就是谁的。

引用书中的一句话来做结尾“数据，正在成为这个世界最重要的土壤和基础”.作者：徐栋

第三篇：数据之巅读后感

数据之巅读后感

（一）关注文化的力量

郭朝晖

最近读了涂子沛先生的《数据之巅》感慨良多，颇有不吐不快的感觉。涂先生作为将“大数据”概念引入中国的学者，其认识的深刻程度自然非同一般。而种深刻表现在对历史大背景的理解上。我特别感兴趣的，是大数据时代到来之前的故事。

“如果按照我倡导的原则去做，你们就能生产出高质量的产品。五年以内，日本产品将占领整个国际市场。” 60多年前，质量管理之父戴明给日本企业家这样的承诺。那时的日本产品，还是以“劣质”而闻名。所有人都将信将疑。但事实却是：仅仅用了四年，日本的优质产品开始占领世界。

戴明为什么有这么大的信心呢？当时的日本刚刚战败，多数人吃不饱肚子。戴明见到的却是整洁的街道、守纪律的国民。戴明教给日本人的招数，是用数据统计的办法管理质量；这种方法与日本民族做事认真、遵守纪律、一丝不苟的民族文化是吻合的。此后的20多年，日本制造一路走高，靠质量实现了“逆袭”、超越了美国。

这段时间，美国制造业又在做什么呢？二战以后，各国百废待兴，美国本土没有经历战争的破坏。在很长的时间里，美国产品供不应求，成为世界各国的“抢手货”:生意好做了，对质量的重视程度也就不够了，从而为日本的赶超提供了机会。直到日本人打到“家门口”,美国人才如梦方醒。美国人惊奇地发现：这位“墙内开花墙外香”、对日本制造有巨大贡献的戴明，居然居住在距离白宫不到六英里的地方。

戴明和他的方法来自于美国。美国为什么会产生这种方法呢？恐怕这也与其文化有关：美国是个讲究民主和法治的国家，凡事要争论、要讲道理。争论要有是非曲直、最终要“用数据说话”.但是，人们也意识到：数据不仅“会说话”,也会“说大话”、“说谎话”.所以，用数据说话，必须讲究科学。这样看来，戴明来自美国也就不足为怪了。

其实，戴明的质量管理方法早已传到了中国。

但是，几十年过去了，我们仍然难以摆脱“低质”、“山寨”的帽子、甚至有愈演愈烈的可能。由此可见：我们缺少的不是方法，而是深层次的原因。

改革开放以后，我们有接近40年高速发展的历史。在这段时期，中国依靠廉价的劳动力，生产出物美价廉的产品。但所谓“物美价廉”,往往是更重视成本。在保GDP、保就业的背景下，假冒伪劣产品受到了纵容，以至于市场出现了逆向淘汰。于是，原本信奉质量第一的企业被迫做出改变、搞质量的人被边缘化了、企业质量意识就这样淡薄了。

轻视质量还有很多间接的危害。例如，提高质量往往是创新最重要的直接目标之一。离开质量谈创新，就失去了落地的基础。中国科技界的很多问题与此有关：高校的技术创新往往脱离实际、产学研往往难以结合。可以说，离开高质量的追求，中国制造就缺少了脊梁骨。

我们在追求先进理念的时候，一般不会落后。我们常常听到“用数据说话”的提法。但遗憾的是：现实中，却常常变味，令人啼笑皆非。

究其原因，人们常常不重视数据的本身质量和分析方法的质量。《数据之巅》曾提到：美国人多次为了数据吵得不可开交，从而推动了相关的立法、提高了数据分析的合理性。事实上，只有可靠的数据加上可靠的分析方法，数据才能说出有用的实话。

然而，我们见到的许多数据却是骗人的。例如：据说，获得省部级科技进步奖的潜规则是七亿元的效益。如果数据都是准确的，单纯获奖项目获得的效益，就超过了很多地区的GDP增量。然而，尽管浮夸的数据如此明显，却长期得不到纠正。这使得科技界浮夸的歪风越来越盛，牛皮越来越大而实效却越来越少。再如，评奖、评职称都用专利、论文的数量衡量——其实，即便在重视数字的美国，也不主张这种做法。这种做法往往会让科技工作者急功近利，而不愿意去从事真正有价值的创新。()不恰当的数字化将很多激励变成了负激励。

还有很多地方，数字化的规则制定得明显不合理。例如，某企业计算某产品的效益时，要把生产设备的折旧算摊上去——这样的规定看似有道理，却导致了昂贵设备白白的闲置，从而造成了更大的浪费：没有人愿意用这台设备生产产品、宁可让它闲置不用。所以，劣质的数字、劣质的数字化方法，不但不能促进企业的进步和质量的提高，反而有可能起到相反的作用。

我们再看看更深层的原因。人们明明知道这些不合理的现象存在，为什么却能长期持续存在？道理很简单：在这些地方，“用数据说话”变成了一种形式，一种便于交差、便于表功、体现水平的形式。他们并不关心“用数据说话”的目的和最终结果。从本质上说，这种做法不是重视数据，只是用数据做掩饰；不是喜欢“真龙”,而是“叶公好龙”.中国制造业要振兴，必须从提升质量开始；关注质量，必须从关注数据和分析方法本身的“质量”开始。所有这一切，都需要有个踏实做事、实事求是的文化氛围。“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”.好的方法必须与文化相匹配。离开良好的文化土壤，再好的办法也无法发挥实效、也会变味。中国制造业的振兴，根子上还是要关注文化。

数据之巅读后感

（二）《数据之巅》——凌乱的读后感

第一次读大数据专题的书，谈起读后感肯定是班门弄斧了，就只是简单的说一说我的一些看法。

涂子沛的这部《数据之巅》，全书共八章，我原以为所谓“数据之巅”应当是展望未来的大数据时代，没想到全书竟是立足于过去，从历史切入。前面六章的内容，以美国自独立以来的发展历程为主线，从数据应用的角度，讲述美国政治制度，经济建设以及军事管理，每一章的结尾又分析中国的现状，相应对比美国。一个国家的发展历程，从不同角度切入，就会有不同的着重点：军事家可能会串起每一次战争，分析军事战略；经济学家可能会梳理整个宏观经济环境的发展方向；政治学家可能会强调立宪立法各种政治制度的重要性。而作者从数据的角度切入，可以说是别开生面，让我们看到那些耳熟能详的故事背后数据所起到的作用。以南北战争为例，可能你知道林肯的民心所向，知道奴隶制度顺应潮流的消亡，但你未必知道谢尔顿将军以数据分析为基础进行的“向大海进军”的行动。类似的例子有很多，我觉得作者虽然以一个国家的发展历程为主线，但仍然写得有些凌乱，好像想到哪个与数据有关的故事就写哪个似的。美国立法治国过程中政治制度上的博弈、人口普查与统计学、参众议院的席位设置，到数据在医学上的应用、在农业上的应用、霍乱井、预算、诉讼实证、农业应用、商业市场调查与项目决策、戴明的质量控制等，然后又穿插讲一些数据处理的技巧：数据可视化、样本与总体、问卷设计等，接着又跳回内开放：数据与知情权、用数据制衡；直到七八章才涉及一些现代化的数据应用。

可以说，我读这本书最大的感受，其实是震撼于数据的应用之广泛之深刻，因为前面六章内容几乎就是在跟你讲数据在美国、中国、日本等的历史上曾经起到这样这样的作用，在美国关于数据的挖掘和处理办法是怎样一步步完善。我觉得，这六章内容，跟书名《数据之巅》有些偏颇，主题该是数据，前面一两章讲讲数据在美国中国历史上的作用，让读者感受一下数据的魅力，奠定一下基调就够了，结果直到五六章还是停留在这个层面，读来就有些腻了。如果书名改成类似《数据与历史》之类的，反而更好，这些历史已然是过去，数据之巅应该在未来。但我不得不承认，我确实为这些历史所震撼，也真的感觉到数据的重要性，未来如果能够做好数据的挖掘、处理、利用，应该是潜力无限的。

直至七八章，作者开始谈及“大数据时代”,大数据计算涉及其在社会领域以及物理环境领域两个方面的应用。社会领域则是我们比较熟悉的，例如从消费记录了解消费心理、捆绑销售“啤酒与尿布”、阿里巴巴凭交易记录迅速放贷等等的应用，这些可能也是提及“大数据时代”大众的第一反应吧。物理环境领域的应用主要就是可穿戴设备、传感器等等这一类了。从亚马逊的“预判发货”、谷歌无人驾驶、3D打印机、智能学习的平台等等这些新兴事物，我们都可以看到数据在未来的一个发展前景。作者以“石油时代”类比人类即将迎来的“数据时代”,其实非常直观易懂。

第八章作者提出“智慧城市”的概念，讲述了See Click、佛山“我的声音”、旧金山311应用程序、社交媒体nextdoor等众包、众智、众创平台，讲真啊，我不知道这些跟数据有个啥关系……但是作者提出的未来这种“让大众解决大众的问题”的模式我倒很是赞同。这之中跟数据有关的可能是涉及数据的隐私问题吧。大数据时代是不可避免的发展趋势，但隐私权确实是这个发展潮流中很重大、也必须解决的一个问题。

作者点明，所谓“数据之巅”就是“通过用数据训练机器，让机器获得智能，为人类提供自动化的服务”.要有数据更要有计算，强大的识别算法才能实现数据挖掘，这是现有的阶段，而未来应该向“机器学习”发展，亦即编写“会自动调节的算法”.这本书，还行。没有大开脑洞的设想未来，从历史出发，让人感受到数据的魅力，在对比中，也让人看到中国在数据方面与美国的差距，最后的展望，也是立足于现在。所以给人感觉比较踏实，对数据应用的理解更通透，而数据之巅在哪里，我觉得是每个读者在这个基础上延伸出去的头脑风暴。

真的是很凌乱的读后感，我觉得被作者看到要吐血的吧…对大数据什么的真的没有比较深的了解，但是读完这部《数据之巅》，以后会继续关注、了解相关的内容。

第四篇：读《浪潮之巅》有感　《浪潮之巅》读后感

读《浪潮之巅》有感　《浪潮之巅》读后感

胡炜

吴军博士的《浪潮之巅》（上、下）对我来说可谓来得正当其时，之前在朋友圈里看到有朋友在看这本书，但没有特别关注。最近有个想法，把之前、有的甚至是十几年前看过的《只有偏执狂才能生存》、《谁说大象不能跳舞》、《惠普之道》、《杰克?韦尔奇自传》、《赢》、《FACEBOOK:关于性、金钱、天才和背叛》、《再造宏碁》、《滚雪球——巴菲特和他的财富人生》、《史蒂夫?乔布斯传》这些书找出来重新看看，之所以有这样的想法，是因为现在出的书可看的、想看的实在不多，如一本被炒得很热的《从0到1》压根就没看（对炒得太热的书总是不太提得起兴趣），《大数据时代》看了两章也是看不下去。

正好，就在这个时候，老友之柏在微信里对我说：“推荐一套书：吴军写的《文明之光》，一套四册。假如喜欢的话，可以看他所有别的著作。我非常佩服这位作者，虽然是大科学家，却能把人文学科总结得那么精彩。另外他的《智能时代》，薄薄一本书却把最新的科技走向总结的非常精彩到位，别的人写《大数据》、写《AI》、写《搜索、导航》，作者不是玩金融的忽悠蛋，就是只知皮毛的假科学家，他却是自己撸起袖子做过具体工作的，所以讲得很到位，言简意赅。以他的才气，我觉得他并不乱显摆，很踏实的学者。”

于是赶快去kindle里搜索，遗憾还没有电子版，只得到亚马逊去买纸质书，先买了他的《文明之光》（4册）、《浪潮之巅》（上、下）、《智能时代》。已经很长时间没有买纸质书，一是贵，最主要还是房子太小，家里4个书柜已经里三层、外三层的堆满了，再没地方可以放了。本来还想买《数学之美》（上、下）的，我虽然读的是工科，但从小到大最怕的就是数学，更体会不到数学之美，只能体会到数学之难，因此很想看看数学究竟有多美，可朋友说这套书太难，暂时先放弃。看完这三套之后，估计还会把他的《大学之路》（上、下）和《硅谷之道》（《浪潮之巅》的续篇）再买回来。

先看的是《浪潮之巅》，因为之前看过关于微软、IBM、因特尔、惠普、苹果、谷歌、GE的书，加上之前在通信行业混了11年，对AT&T、思科、北电、诺基亚、摩托罗拉这些公司也都大体知道，不会觉得陌生。这本书的可贵之处在于，他不仅仅是讲述这些企业是如何成长和发展的，更为重要的是，他抽丝剥茧的给你讲清楚他们的兴衰荣辱，以及为什么会这样。虽有事后诸葛亮之嫌，但能在事后把这些事情想清楚、讲明白其实也很不容易。作者坦承：“每当我们回过头去评价一家公司的兴衰时，往往并不难找到原因。但是，作为决策当事人，在当时的环境中往往很难做出完全正确的判断。即使看清了方向，也常常难以执行自己的意图。”

作者之所以能做到，有如李开复在序言中所说：“首先，作为一位曾每天与程序、算法、科研打交道的Google最优秀的研究员，势必能更客观地描述那些科技公司的兴衰得失，不会人云亦云，更不至于离题万里；第二，作为一位拥有写作天赋的工程师，吴军能够确保文章的有趣与可读，不会容忍自己的作品成为一本呆板的教科书式读物。”吴军自己在后记中也提到：“我用心去了解商业规律，本意是为了投资；不仅仅是为了让我管理的基金投资有好的回报，更重要的是让我一生的时间投资有效。对我而言，时间才是最大的财富，我要把它投到最有意义、最有影响的地方去。经过我的学习、思考和实践，我认定这样一个规律：科技的发展不是均匀的，而是以浪潮的形式出现。对个人来讲，看清楚浪潮，赶上浪潮，便不枉此生。”

而之所以能形成这样的写作风格，作者说要感谢两个人：一个是他高中的语文老师，教会他“让我关注内容，用朴实的文风表达自己的体会”；另一个是他在美国的导师，“他训练了我讲话和写作的逻辑，比如怎么立论，并用论据支持观点。他是一位细节大师，要求我做到在公众场合讲话时，不多说哪怕是一句废话，也不落掉任何一句关键的话。”因此，作者认为，“要想写得好，首先要说得清楚。然后，再用大家喜欢的语言，把要说的话描述出来，就形成了好的作品。”

在这套书中，作者不仅仅是列举了在这轮浪潮中发展起来的公司，同时还告诉大家IT和互联网领域的一些不可逾越的发展规律，如摩尔定律、安迪-比尔定律、反摩尔定律、70-20-10律、诺威格定律、基因决定定律，以及与这类企业发展紧密相关的风险投资、投资银行、金融风暴、商业模式、互联网2.0、云计算。

关于这本书，要说得其实就是这些，但它触动了我的一些思考：

是时势造英雄，还是英雄造时势？在书的封面印有两段话：“近一百多年来，总有一些公司很幸运地、有意无意地站在技术革命的浪尖之上。一旦处在那个位置，即使不做任何事，也可以随着波浪顺顺当当向前漂十年甚至更长的时间。在这十几年到几十年间，它们代表着科技的浪潮，直到下一波浪潮的来临。”“这些公司里的人，无论职位高低，在外人看来，都是时代的幸运儿。因为，虽然对一个公司来说，赶上一次浪潮不能保证其长盛不衰；但是，对于个人来说，一生赶上一次这样的浪潮就足够了。一个弄潮的年轻人，最幸运的，莫过于赶上一波大潮。”这也是全书核心的观点，所以才叫《浪潮之巅》。

那么，究竟是时势造英雄，还是英雄造时势？我以为还是时势造英雄，英雄只是在这个时候把握住了机会、顺势而为，再加上幸运。因此所谓的成功人士也不要认为自己真的就有多么牛逼、多么了不起，如果你有幸成功了，首先要感谢的就是这个时代，感谢你爹你妈让你生逢其时。前言中提到，“加拿大作家格拉德威尔在《异类》一书中介绍了这样一个事实：在人类历史上最富有的75人中，有1/5出生在1830-1840年的美国，其中包括大家熟知的钢铁大王卡内基和石油大王洛克菲勒。这一不符合规律的现象的背后有着必然性，他们都在自己年富力强（30-40岁）时，赶上了美国内战后的工业革命浪潮。这是人类历史上产生实业巨子的高峰年代。而第二个高峰年代就是从上世纪50年代末到70年代初的20年间，出现了苹果公司创始人史蒂夫?乔布斯、微软公司的创始人比尔?盖茨、太阳公司的创始人安迪?贝托谢姆和比尔?乔伊、戴尔公司的创始人迈克尔?戴尔、谷歌的创始人拉里?佩奇和谢尔盖?布林等，因为他们在自己年富力强是幸运地赶上了信息革命的大潮。”

说到阿里巴巴的成功，“很多人归结为其创始人马云的天赋和能力。这一点确实不容忽视，马云算得上是当今中国互联网行业最有头脑、远见和执行力的人。很多人，包括马云自己，都认为是阿里巴巴开创了中国电子商务的市场。从效果上看这一点并不错，但是有些因果倒置。事实上，是中国非常糟糕的批发和零售商业环境，要求必须出现一家阿里巴巴这样让商业变得容易的公司。”同时，作者在书中还反复强调一个观点：“这些公司的领导人，在公司收入从一个亿增长到100亿时，能力显然没有增加一百倍，但是‘谱’却随着收入的增加而增加。”

CEO对于企业究竟有多重要？真的是非常重要！不一定是企业的创始人，事实上，绝大部分发展得好的企业的创始人在企业发展到一定阶段后就退到了幕后，把企业交给职业经理人去管理和经营，无论是微软的比尔?盖茨，还是IBM的沃森家族，以及谷歌的两位创始人，像史蒂夫?乔布斯、埃里森这样的牛人毕竟是少之又少。许多CEO拯救了企业，而不是企业的创始人，如英特尔的葛洛夫、IBM的郭士纳、GE的杰克?韦尔奇，或者将企业从刚起步的小公司，真正变成国际化的大公司，如思科的钱伯斯、谷歌的施密特。当然也有不少CEO把好好的一个企业给弄死了的，如雅虎5年间的8任CEO，以及惠普曾经的那个女CEO卡莉?菲奥莉娜，若不是后面及时调整换人，被股东轰走，差点就把惠普给废了。遗憾的是在这本书中作者没有总结伟大的CEO应该是什么样的？他们应该具备什么样的素质和能力？有哪些共性？

但是作者有总结什么样的公司才能称之为伟大的公司。在国内或业内，动不动看见有人称某公司为伟大的公司，实在是无知者无畏、更无耻。中国今天的企业能称之为优秀的就算是很不错的了，卓越的企业更是少之又少（有一本书叫《从优秀到卓越》），伟大的公司有吗？是谁？华为？还是阿里巴巴？作者认为真正伟大的公司必须让“世界因之而不同”，具体来说必须具备以下几个特点：“首先，它们都是全球性的跨国公司，并在各自领域处于主导地位。”“其次，它们代表了或代表过一个时代，形成并且带动了一个产业链。”“再次，它们不能仅仅是‘以后可能前途无量’，二是必须有非常强的盈利能力，在不太长的时间里证明自己，达到每年数百亿美元的营业额，几十亿美元的纯利润，并且能有十年以上的持续增长后劲。”“最后，伟大的公司需要在财务上能够回报投资人。”作者还设置了一个“50亿美元利润或者1000亿美元市值”作为门槛。“要做到这些很不容易，即使一家公司满足了上述条件之后，还要经得起时间的检验。在一个新兴的、商业潜力巨大的行业，通常会出现短期的泡沫，一些很幸运的公司碰到合适的时机，在这个行业拔得头筹，也会风光一时，但最终只是昙花一现。”

对照以上几条，中国有伟大的公司吗？作者说：“从改变中国人生活的角度讲，阿里巴巴也堪称一家伟大的公司，因为它不仅方便了几亿人的购物，并且在中国第一次做到了为广大小商家提供了低利率的贷款，在此之前，小商家们获得银行贷款的可能性近乎为零。”

那么，中国什么时候才能有伟大的公司呢？“中国的现实问题是，人们似乎不需要靠科技的进步和实业就可以取得财富。看看中国财富榜的构成，有几个是贝尔、福特这样的发明家，又有几个是洛克菲勒和卡内基这样的实业家。几乎所有富豪的财富，或者来自于股市，或者来自于房市。当人们不再把房市、股市作为最快的挣钱手段时，就是中国可以诞生下一个Google的时候了。”“从经济的发展来看，中国诞生许多世界品牌和跨国公司是历史的必然。这个任务将落到年轻人身上。”

最后还想说说的就是关于中国企业发展史、企业以及企业家传记的事情，应该说这在中国是非常欠缺的。关于企业发展史，有吴晓波的《激荡三十年》、《跌荡100年》以及他早年的成名之作《大败局》（1、2），其他的还有吗？中国今天已经有一批像华为、阿里、腾讯这样优秀的企业，以及任正非、柳传志、马云、王石这样一些优秀的企业家，但是关于这些企业发展的记录和企业家的传记，能看的真是少之又少，垃圾倒是非常非常多。譬如关于华为的书很多，但可看的几乎一本都没有，我曾经尝试买了一本，一开篇就完全看不下去，之前看的《以奋斗者为本》也只是将任正非的讲话和华为一些内部文件进行断章取义的分割组合。因此，关于华为，我只看任正非本人的讲话，在我的电脑里有一个文件夹就是“任正非讲话”。过去写IT人物的有个叫刘韧的记者很不错，看过他的《知识英雄》和《企业方法》，可惜后来出了事情。

企业家自己动手写的就更少，一来在中国要讲求低调，二来估计也是没有时间，再者，真正能写好的也确实不多。看过王石的《道路与梦想》、史玉柱的《史玉柱自述：我的营销心得》、周鸿祎的《周鸿祎自述：我的互联网方法论》，以及号称商业思想家的冯仑的《野蛮生长》，印象最深就是他告诫男人千万不能碰30岁以上名字里带“芳”字的女人，因为不少高官就是死在这样的女人手里。总之，不仅要有创造历史的企业家，还要有记录历史的史家，若是企业家自己操刀写出来的就更好，如杰克?韦尔奇的自传以及他的《赢》。

第五篇：大数据的爆发与恐慌---读《数据之巅》心得体会

大数据的爆发与恐慌

---读《数据之巅》心得体会

一、爆发

大数据时代，我们的指尖每一次点击都成为互联网海量数据的一部分。随着大数据思维的普及和国家战略的推进，不仅海量数据的记录和积累前所未有地爆发，运用大数据的创新和创造以更快的速度爆发，新的商业模式不断涌现，人们的生活和工作每天都在发生着改变，一些传统行业甚至面临颠覆。在赣南山区的养猪户可以从远在杭州的网商银行获得150万元的信用贷款，却从未与网商银行的工作人员见过面，而这些依靠的就是大数据。

二、恐慌

作为银行一员，我们深知大数据的重要和关键，感受到了大数据的力量和机遇，同时，结合实际的工作，心理也产生了一些危机和恐慌。这种情绪一方面来自信息脱媒，银行越来越不知道我们的客户在干什么了，银行卡成为了移动支付的介质而不是中介了，大量的个人客户信息数据都被第三方支付公司掌握了，企业客户更是让银行几乎处于信息的真空，企业的设立、经营、交易、结算等基础信息开始离我们越来越远；另一方面，银行同业多年前开始发力布局互联网金融，围绕客户的实际生产生活，构建生态圈。联想到前段时间偶然和邮储银行的一位家属（建设银行某网点负责人）聊工作的时候，了解到他们很大的工作精力在引导和帮助客户使用“善融商务”（一个集合B2C和B2B的银行电商平台），努力将更多的客户生产生活留在或引导到银行生态圈，将大量的数据积累掌握在银行自身手里。而我们个人又能做点什么呢？