數據之巔讀後感

　　數據之巔讀後感（一）

　　關注文化的力量

　　郭朝暉

　　最近讀了塗子沛先生的《數據之巔》感慨良多，頗有不吐不快的感覺。塗先生作為將"大數據"概念引入中國的學者，其認識的深刻程度自然非同一般。而種深刻表現在對歷史大背景的理解上。我特別感興趣的，是大數據時代到來之前的故事。

　　"如果按照我倡導的原則去做，你們就能生產出高質量的產品。五年以內，日本產品將佔領整個國際市場。" 60多年前，質量管理之父戴明給日本企業家這樣的承諾。那時的日本產品，還是以"劣質"而聞名。所有人都將信將疑。但事實卻是：僅僅用了四年，日本的優質產品開始佔領世界。

　　戴明為什麼有這麼大的信心呢？當時的日本剛剛戰敗，多數人吃不飽肚子。戴明見到的卻是整潔的街道、守紀律的國民。戴明教給日本人的招數，是用數據統計的辦法管理質量；這種方法與日本民族做事認真、遵守紀律、一絲不苟的民族文化是吻合的。此後的20多年，日本製造一路走高，靠質量實現了"逆襲"、超越了美國。

　　這段時間，美國製造業又在做什麼呢？二戰以後，各國百廢待興，美國本土沒有經歷戰爭的破壞。在很長的時間裡，美國產品供不應求，成為世界各國的"搶手貨":生意好做了，對質量的重視程度也就不夠了，從而為日本的趕超提供了機會。直到日本人打到"家門口",美國人才如夢方醒。美國人驚奇地發現：這位"牆內開花牆外香"、對日本製造有巨大貢獻的戴明，居然居住在距離白宮不到六英里的地方。

　　戴明和他的方法來自於美國。美國為什麼會產生這種方法呢？恐怕這也與其文化有關：美國是個講究民主和法治的國家，凡事要爭論、要講道理。爭論要有是非曲直、最終要"用數據說話".但是，人們也意識到：數據不僅"會說話",也會"說大話"、"說謊話".所以，用數據說話，必須講究科學。這樣看來，戴明來自美國也就不足為怪了。

　　其實，戴明的質量管理方法早已傳到了中國。

　　但是，幾十年過去了，我們仍然難以擺脫"低質"、"山寨"的帽子、甚至有愈演愈烈的可能。由此可見：我們缺少的不是方法，而是深層次的原因。

　　改革開放以後，我們有接近40年高速發展的歷史。在這段時期，中國依靠廉價的勞動力，生產出物美價廉的產品。但所謂"物美價廉",往往是更重視成本。在保GDP、保就業的背景下，假冒偽劣產品受到了縱容，以至於市場出現了逆向淘汰。於是，原本信奉質量第一的企業被迫做出改變、搞質量的人被邊緣化了、企業質量意識就這樣淡薄了。

　　輕視質量還有很多間接的危害。例如，提高質量往往是創新最重要的直接目標之一。離開質量談創新，就失去了落地的基礎。中國科技界的很多問題與此有關：高校的技術創新往往脫離實際、產學研往往難以結合。可以說，離開高質量的追求，中國製造就缺少了脊梁骨。

　　我們在追求先進理念的時候，一般不會落後。我們常常聽到"用數據說話"的提法。但遺憾的是：現實中，卻常常變味，令人啼笑皆非。

　　究其原因，人們常常不重視數據的本身質量和分析方法的質量。《數據之巔》曾提到：美國人多次為了數據吵得不可開交，從而推動了相關的立法、提高了數據分析的合理性。事實上，只有可靠的數據加上可靠的分析方法，數據才能說出有用的實話。

　　然而，我們見到的許多數據卻是騙人的。例如：據說，獲得省部級科技進步獎的潛規則是七億元的效益。如果數據都是準確的，單純獲獎項目獲得的效益，就超過了很多地區的GDP增量。然而，儘管浮誇的數據如此明顯，卻長期得不到糾正。這使得科技界浮誇的歪風越來越盛，牛皮越來越大而實效卻越來越少。再如，評獎、評職稱都用專利、論文的數量衡量——其實，即便在重視數字的美國，也不主張這種做法。這種做法往往會讓科技工作者急功近利，而不願意去從事真正有價值的創新。不恰當的數字化將很多激勵變成了負激勵。

　　還有很多地方，數字化的規則制定得明顯不合理。例如，某企業計算某產品的效益時，要把生產設備的折舊算攤上去——這樣的規定看似有道理，卻導致了昂貴設備白白的閑置，從而造成了更大的浪費：沒有人願意用這台設備生產產品、寧可讓它閑置不用。所以，劣質的數字、劣質的數字化方法，不但不能促進企業的進步和質量的提高，反而有可能起到相反的作用。

　　我們再看看更深層的原因。人們明明知道這些不合理的現象存在，為什麼卻能長期持續存在？道理很簡單：在這些地方，"用數據說話"變成了一種形式，一種便於交差、便於表功、體現水平的形式。他們並不關心"用數據說話"的目的和最終結果。從本質上說，這種做法不是重視數據，只是用數據做掩飾；不是喜歡"真龍",而是"葉公好龍".

　　中國製造業要振興，必須從提升質量開始；關注質量，必須從關注數據和分析方法本身的"質量"開始。所有這一切，都需要有個踏實做事、實事求是的文化氛圍。"橘生淮南則為橘，生於淮北則為枳".好的方法必須與文化相匹配。離開良好的文化土壤，再好的辦法也無法發揮實效、也會變味。中國製造業的振興，根子上還是要關注文化。

　　數據之巔讀後感（二）

　　《數據之巔》——凌亂的讀後感

　　第一次讀大數據專題的書，談起讀後感肯定是班門弄斧了，就只是簡單的說一說我的一些看法。

　　塗子沛的這部《數據之巔》，全書共八章，我原以為所謂"數據之巔"應當是展望未來的大數據時代，沒想到全書竟是立足於過去，從歷史切入。前面六章的內容，以美國自獨立以來的發展歷程為主線，從數據應用的角度，講述美國政治制度，經濟建設以及軍事管理，每一章的結尾又分析中國的現狀，相應對比美國。一個國家的發展歷程，從不同角度切入，就會有不同的着重點：軍事家可能會串起每一次戰爭，分析軍事戰略；經濟學家可能會梳理整個宏觀經濟環境的發展方向；政治學家可能會強調立憲立法各種政治制度的重要性。而作者從數據的角度切入，可以說是別開生面，讓我們看到那些耳熟能詳的故事背後數據所起到的作用。以南北戰爭為例，可能你知道林肯的民心所向，知道奴隸制度順應潮流的消亡，但你未必知道謝爾頓將軍以數據分析為基礎進行的"向大海進軍"的行動。類似的例子有很多，我覺得作者雖然以一個國家的發展歷程為主線，但仍然寫得有些凌亂，好像想到哪個與數據有關的故事就寫哪個似的。美國立法治國過程中政治制度上的博弈、人口普查與統計學、參眾議院的席位設置，到數據在醫學上的應用、在農業上的應用、霍亂井、預算、訴訟實證、農業應用、商業市場調查與項目決策、戴明的質量控制等，然後又穿插講一些數據處理的技巧：數據可視化、樣本與總體、問卷設計等，接着又跳回內開放：數據與知情權、用數據制衡；直到七八章才涉及一些現代化的數據應用。

　　可以說，我讀這本書最大的感受，其實是震撼於數據的應用之廣泛之深刻，因為前面六章內容幾乎就是在跟你講數據在美國、中國、日本等的歷史上曾經起到這樣這樣的作用，在美國關於數據的挖掘和處理辦法是怎樣一步步完善。我覺得，這六章內容，跟書名《數據之巔》有些偏頗，主題該是數據，前面一兩章講講數據在美國中國歷史上的作用，讓讀者感受一下數據的魅力，奠定一下基調就夠了，結果直到五六章還是停留在這個層面，讀來就有些膩了。如果書名改成類似《數據與歷史》之類的，反而更好，這些歷史已然是過去，數據之巔應該在未來。但我不得不承認，我確實為這些歷史所震撼，也真的感覺到數據的重要性，未來如果能夠做好數據的挖掘、處理、利用，應該是潛力無限的。

　　直至七八章，作者開始談及"大數據時代",大數據計算涉及其在社會領域以及物理環境領域兩個方面的應用。社會領域則是我們比較熟悉的，例如從消費記錄了解消費心理、捆綁銷售"啤酒與尿布"、阿里巴巴憑交易記錄迅速放貸等等的應用，這些可能也是提及"大數據時代"大眾的第一反應吧。物理環境領域的應用主要就是可穿戴設備、傳感器等等這一類了。從亞馬遜的"預判發貨"、谷歌無人駕駛、3D打印機、智能學習平台等等這些新興事物，我們都可以看到數據在未來的一個發展前景。作者以"石油時代"類比人類即將迎來的"數據時代",其實非常直觀易懂。

　　第八章作者提出"智慧城市"的概念，講述了See Click、佛山"我的聲音"、舊金山311應用程序、社交媒體nextdoor等眾包、眾智、眾創平台，講真啊，我不知道這些跟數據有個啥關係……但是作者提出的未來這種"讓大眾解決大眾的問題"的模式我倒很是贊同。這之中跟數據有關的可能是涉及數據的隱私問題吧。大數據時代是不可避免的發展趨勢，但隱私權確實是這個發展潮流中很重大、也必須解決的一個問題。

　　作者點明，所謂"數據之巔"就是"通過用數據訓練機器，讓機器獲得智能，為人類提供自動化的服務".要有數據更要有計算，強大的識別算法才能實現數據挖掘，這是現有的階段，而未來應該向"機器學習"發展，亦即編寫"會自動調節的算法".

　　這本書，還行。沒有大開腦洞的設想未來，從歷史出發，讓人感受到數據的魅力，在對比中，也讓人看到中國在數據方面與美國的差距，最後的展望，也是立足於現在。所以給人感覺比較踏實，對數據應用的理解更通透，而數據之巔在哪裡，我覺得是每個讀者在這個基礎上延伸出去的頭腦風暴。

　　真的是很凌亂的讀後感，我覺得被作者看到要吐血的吧…對大數據什麼的真的沒有比較深的了解，但是讀完這部《數據之巔》，以後會繼續關注、了解相關的內容。