数文明 pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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涂子沛

中信出版集团

2018-10

384

88.00元

精装

9787508692739

图书标签: 大数据数据文明商业涂子沛新经济科普未来计算机

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发表于2024-11-22

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图书描述

从量数、据数、普适记录、人脸识别、以图搜车，到雾计算、城市大脑、单粒度治理、无匿名社会、量子思维……作为中国研究大数据的权威专家，作者在《数文明》一书中，以大数据为核心元素，抽丝剥茧，深入地阐述了这个大数据时代的文明社会——一个全新的数文明时代。

将大数据与人类文明融合在一起，这本书提供给我们的不仅是一种全新的叙事结构，它还将突破你的认知边界和思维极限，给你提供一个应对这个世界的全新的认知方法论。

《数文明》一书从三个层面鞭辟入里地描绘了互联网时代的一种全新文明形态：人类的数据文明——它将是互联网的下半场；商业世界的数据文明——商业世界将迎来重塑和再造；以及个人世界的数据文明——我们该如何从不完整的个体跨跃到高能个体。不论在哪个层面，数文明对人类的颠覆和重构都将是影响深远的。

可以说，《数文明》重构的不仅仅是我们的认知逻辑，还有身处这个数文明时代的生存逻辑——不仅包括每一个国家、每一种社会、每一家企业，还有每一个个体。

这本《数文明》为大数据先锋思想家涂子沛所著的第三本力作，分享了他对大数据给人类、社会和文明的各个层面可能带来的机遇和挑战的探索和思考，纵横历史、文字隽永、深入浅出、信息量大、涉及面广，读之获益甚多，难以释卷。

——林毅夫

北京大学新结构经济学研究院院长

世界银行原高级副行长、首席经济学家

《数文明》是一本应时力作，这本书提出了很多富有启发性的概念，体现出涂子沛先生对数据文明的深邃思考和敏锐洞察。作者纵横古今，关联西东，许多观点和内容富有思想性，引用的案例生动鲜活，可读可鉴性很强，阅读时让人几乎不愿跳过任何细节。

——孟庆国

清华大学公共管理学院教授

清华大学国家治理研究院执行院长

知识的力量有三个层级，我将其概括为知识获取、知识转化、知识赋能。从涂子沛先生的个人经历以及他对大数据的研究、布道和推动中，我也看到了这三个层级。我相信这本新书不仅可以启迪思想，还将为读者在大数据时代获得个人成功赋能。

——罗振宇

“得到”App创始人

大数据驱动了澎湃的商业创新，但数据之光也在新商业文明的晨曦中投下了阴影，在这本新书中，子沛从数据的角度回顾了商业文明的过去，检视了新型智能商业模式中潜伏的凶险，并将发源于商业的数据革命推及社会治理的广度和人类文明的高度，给人启发，入木十分。

——吴晓波

知名财经作家

这是一本深刻阐述人类记录之文明史、系统描述大数据未来发展前景的好书。

——毛光烈

浙江省智能制造专家委员会主任

人工智能专家委员会副主任

这是涂子沛数据三部曲的第三部。相较于《数据之巅》，《数文明》把大数据从国家治理的层面上升到了人类文明的高度。中国传统的理论认为国家治理既需要德治，也需要法治。子沛在这本书中提出了“数治”的理念，数据将重塑人性、文明和天下。这本书聚焦对未来大格局的思考，闪耀着诸多智慧的亮光。

——田溯宁

中国宽带资本基金董事长

这本书创造了一个大数据的新话语体系，从据数、数惧和数权，到数纹、数力和数体，再到数基、数明和数治，涂子沛先生用好看的故事、严谨的逻辑和富有人性的哲理编织出了一个新文明的愿景——数文明。作者四年磨一剑，用“野路无人自还”的孤独，换得了大众数智的开启。

——吴甘沙

驭势科技联合创始人、CEO

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著者简介

涂子沛

江西吉安人，大数据先锋思想家。曾在美国学习、工作多年，2014年从硅谷回国，出任阿里巴巴集团副总裁。从2017年起先后创建涂子沛咨询、数文明科技。同时担任伊斯佳股份（智能制造）董事、人民网独立董事。

其首部著作《大数据》开大数据之先河，被誉为“为华文世界开创了一个重要话题”；第二部著作《数据之巅》则认为必须把大数据从科技符号提升为文化符号，推动中国在大数据时代的全球竞争中胜出。这本《数文明》为数据三部曲的第三部。

本科毕业于华中科技大学计算机系，研究生毕业于中山大学、卡内基－梅隆大学，获公共管理硕士和信息技术科学硕士学位。

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

“数据不是一切，但一切都会变成数据” p.249

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半读而废。读了三分之二，觉得再往下读，就是浪费时间了。1、行文啰嗦，好好讲干货就行，我又不是看你来拽文的；2、所述内容，基本是大家一眼就能看出来的，缺乏让人眼前一亮的思考与洞察；3、本来从数据观点解释历史并无不可，甚至是很好的视角，但把数据的重要性看得太重，就有些扯淡了；4、看不到作者对个人自由的尊重。

评分☆☆☆☆☆

大部分内容都是老生长谈，一个事情翻来覆去的讲，啰嗦磨叽。2018最失望的一本书。

评分☆☆☆☆☆

“数据不是一切，但一切都会变成数据” p.249

评分☆☆☆☆☆

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