数据之巅读后感Word下载.docx
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”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》——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。