终于读完了这本《智能时代》，这本书给我的冲击还是挺大的，有这么几个想法，说出来供大家参考。
未来的社会，属于那些具有创意的人，包括计算机科学家，而不属于掌握了某种技能做重复性工作的人。（书上原文）
这句话还是挺吓人的。有创意的人，我们通常认为其是天才；计算机科学家，至少也是我们眼中：精英中的精英。那我们既不是天才，也不是精英中的精英，甚至都算不上精英，将来怎么活？
其实，也没那么恐怖。
我们先理解几个概念，再看看趋势，最后分析一下我们能干啥。
数据：互联网上的任何内容，比如文字、图片和视频都是数据。
统计学，有时候又被称为数理统计，是建立在概率论基础之上，收集、处理和分析数据，找到数据内在的关联性和规律性的学科。
数据之间常常有我们想象不到的关联性，利用这种关联性，不仅可以获得想要的信息，而且还有意想不到的惊喜。最关键的是建立起数据之间的关联性。
很多时候，落后与先进的差距，不是购买一些机器或是引进一些技术就能弥补的，落后最可怕的地方是思维方式的落后。
在大数据时代，我们能够得益于一种新的思维方法——从大量的数据中直接找到答案，即使不知道原因。大数据直接给结果，没有过程。其实，很难分析原因和逻辑。
这些概念都是来自书里，我们只是把它们捡出来。
结论是什么呢？
我们周围的一切都将数据化；
这些数据之间的关联可用，但是分析很难；
这个社会从来不缺创意，但是缺把创意实现的人；分析数据、建立模型、提升算法那是精英中的精英去做的事情。我们普通人只要看清形式，找准位置就好。只要所在的行业、企业或是组织方向对路，作为个人只要不依赖某一技术、更多的发挥“人”这个基本因素的优势，你就一定立于不败之地。因为智能机器人学习是建立对已有数据的学习上，它是机器，人来制造、设置程序、给出算法、甚至定义它身上的一切。
工业时代的逻辑是这样的。
安迪-比尔定律反映出计算机工业的整个生态链：以微软为代表的软件吃掉硬件提升带来的全部好处，迫使用户更新机器，让惠普、戴尔和联想都公司受益，而这些PC整机厂商再向英特尔这样的半导体工公司订购新的芯片，同时向希捷等外设厂商购买新的外设。
大数据时代其实是这样的。
大数据实际上是对计算机科学、电机工程、通信、应用数学和认知科学发展的一个综合考量。
随着人类对世界认识得越来越清楚，人们发现世界本身存在着很大的不确定性。
通常人们在方便性和安全性方面会优先考虑方便性，这是人的天性使然。
我们只需要做大数据相关的，或是传统行业与大数据结合的。基本上我们就找对方向。方向对了，努力就不会让我们离社会的主流离的太远。
大数据的产生、收集、存储、处理，最后到应用。大数据与各行各业的关系或是叠加。亦或是围绕这些的上下游、供应链等等，都是机会。
结合自身，说说我们的机会。
我所在的公司，核心产品是iNAS，iNAS是电子文档资源信息共享服务平台，除了数据产生之外，它涵盖了大数据的所有环节，而且还自成体系，为各个企业所用。
未来企业大数据的核心在供应链、HR和财务上，而且在各个行业、企业都是相通的。你可以因为所处行业、各自优势、产品与服务、经营模式等等诸多因素有不同，但是大数据会让这个社会分工更细、联系更多、人的因素更为重要、财务状况更是瞬息万变。于是，为企业提供基于供应链、HR和财务上的大数据应用，iNAS就是站在了大数据企业级服务的核心。
