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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seeclick、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。
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