《大数据时代》的读后感

《大数据时代》的读后感（精选9篇）

《大数据时代》的读后感 篇1

看完“《大数据时代》——生活、工作与思维的大变革”，颇为感慨，这世界变化真的快！农业化、工业化、信息化时代的相继经历，使得世界天翻地覆。

我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。首先，书提出一个颠覆我以前认知的命题--“并非原子而是信息才是一切的本源”，将世界看做信息，看做可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从未有过的审视下的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲，因为我觉得，这是谈数据化世界的前提，自然也是谈论大数据的前提。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理，把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里，我不由得反省下，我是不是有领悟到书的精髓所在，就是第一句话。书中另一个吸引我的地方就是，有很多观点的论述，会从哲学的高度论述。虽然，自己肚子没多少墨水，但是读这些描述的时候，就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字

当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

在附上一些事例的时候，用作者提供的“本质”去看待时，很容易理解，确实是这么回事。好了，那么大数据到底改变了我们什么呢，作者给出3点，大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。

第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（样本=总体）

第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度

第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。

正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与“过去的经验或积累的部分知识”相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实；或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。所以作者称之为revolution。

讲了这么多，那么大数据到底给我们带来什么。在这里，我只想谈我感触最深的，其他的有兴趣的可以自己去了解。当然，书中提了很多，最多的就是，XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了，抛开这些表面的不说，最让我动心亦或者是害怕的是---预测。

大数据的核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。但是这种定义是有误导性的。大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。一封邮件被作为垃圾邮件过滤掉的可能性，输入的“teh”应该是“the”的可能性，从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性，都是大数据可以预测的范围。当然，如果一个人能及时穿过马路，那么他乱穿马路时，车子就只需要稍稍减速就好。但是这些预测系统之所以能够成功，关键在于它们是建立在海量数据的基础之上的。此外，随着系统接收到的数据越来越多，通过记录找到的最好的预测与模式，可以对系统进行改进。

在不久的将来，世界许多现在单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代。计算机系统可以发挥作用的领域远远不止驾驶和交友，还有更多更复杂的任务。别忘了，亚马逊可以帮我们推荐想要的书，谷歌可以为关联网站排序，facebook知道我们的喜好，而linkedin可以猜出我们认识谁。当然，同样的技术也可以运用到疾病诊断、推荐治疗措施，甚至是识别潜在犯罪分子上。

就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了世界，大数据也将改变我们生活中最重要的方面，因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。

这是大数据带来最核心的东西，动心的理由无须赘述，计算机会告诉你什么时候买什么双色球可以中头奖，想想心里是不是有一点小激动咧。当然这只是我打的一个比较夸张的比喻。至于害怕呢，书中有段话我很喜欢

公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。

扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述

在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。----所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。

书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，“哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动”，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。

最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。

大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。

无论如何，大家看到这四个是不是有种，不管我上面扯得有没有道理，通不通顺，下面的话，会很有道理的样子的错觉（抄袭于《栋笃笑》）OK，无论如何，日子还是得照过。施主，我看你骨骼惊奇，是个练武奇才，最后送上《九阳神功》心法，以后维护世界和平的重任就交给你了。

他强由他强，清风抚山冈。

他横由他横，明月照大江。

他自狠来他自恶，我自一口真气足。

无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。

然而，事实真的是这样吗？首先，从应用角度出发，低廉的运算能力和存储空间，让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来，忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得，这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越，可能终结了回归分析，有效性验证等手段，但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果，以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果，都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴，人类如果真的完全掌握之后，会统治整个宇宙。但我觉得，无需从神学观点来讨论，而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上，经典力学会失效——那么在大数据层面上，普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式，那么从现在的惯有思维，也难以推导出大数据的因果关系。同时现场有讨论，是否计算机可以精确地模拟每个原子，然后完整地展现微观到宏观的化学反应细节？我觉得首先是计算能力不足，其次即便设定原子的运动条件真的正确，计算结果未知但宏观结果我们却已经知道——牛顿的经典力学足以应付日常绝大部分情况了。好比切西瓜，究竟刀头的铁原子和西瓜的有机分子如何作用，真的重要吗？回归到商业领域，如果我们可以提高相关性的准确度，从而提高投入效率，那就已经足够了。本来一个产品受到一半客户喜欢，但如果通过大数据挖掘到更好的定位，有百分之八十的客户喜欢，那么价值已经非常可观了。

《大数据时代》的读后感 篇2

大数据的概念目前没有统一的界定。维基百科对大数据定义如下:大数据由巨型数据集构成, 这些数据所占空间大小是现在使用软件在可接受时间下难以合理处理的。Floridi指出, 大数据是指由工具、传感器、网络处理器、电子邮件、视频、点击流产生的大量、多样、复杂、分布的数据集或者由其他现在或将来能获取的数字化资源构成的。大数据是有相对性的, 是针对目前计算机处理的能力而言的。IDC (International Data Corporation) 界定了大数据具有的“4V”特征:Variety、Volume、Velocity和Vitality, 即多样性、大容量、高速度及时效性。目前, 由于网络发展迅速、范围更加深入, 使得各种数据拥有了更大范围、更低消费的集散场所。只需用很低的成本, 这些自动生成的数据即可做到存储与传送。可以说, 基础的资料和技术已经准备就绪, 大数据商业情报的时代已经到来。

2 新时代的情报变化

在大数据时代已经到来的时代背景下, 通过成熟的网络条件, 合作伙伴能够在闭合供应链企业间实现快速分享有利信息, 但是另一方面, 无处不在的智能设备却将周围环境中的情报有意或无意地上传、发布到开放的网际空间中。这之中可能存在大量的企业成员独自的私有情报, 他人能够通过大数据手段十分轻易地拥有这些之前难以或不可能获取的私有情报。这就说明, 在当代的商业活动中, 情报泄密、流失已经成为了不可避免的现实。因此, 闭环供应链中企业为提高自身利润, 不得不使用大量的智能设备进行监控以防止私有情报泄露。与此同时, 闭环供应链中这个成员企业也可以借助大数据分析手段收集、获取、分析其他企业的私有情报以获得私利, 原有的闭环供应链间契约平衡关系就被破坏了, 旧的情报网络体系将不复存在, 更新的竞合关系由此而生。这说明, 这种商业的合作是非常矛盾的, 但是迫于形势又必须要合作。

在大数据时代背景下, 情报信息组成成分也与之前变得与众不同, 其中对情报内容的语义单一、内容零碎、互相联系也迫使情报的组织方式亟待更新。在情报构成时, 数据挖掘、关联计算及做出可视图的情形日益普遍, 情报学已经从以往的收集后计算演变为更加科学可靠的计算机数学处理。通过大数据手段而诞生的新型情报组织内容有判断、储存、定义规范及其保安措施。因为情报学涵盖了各类与众不同的信息, 而大数据的揭示与组织的方法能够有效对零散的、看似无关的信息进行分析处理, 通过计算实现信息集成为一条一条完整有价值的情报。因此, 大数据技术可以有效迅速的帮助情报获取。

对于商业情报, 以前一家独占的场景几乎不可能再现。因为当前海量的数据已经不是个体能够消化的, 而且在当今各种智能设备的应用也使得保密难上加难所以, 为了情报的充分使用, 必须要进行合作, 而这个合作关系一旦形成, 便不再允许发生任何变动, 于是就形成了闭环供应链。闭环供应链中需求方不用知道这些繁重的数据是如何进入这条链中的, 只需要完成自己一环得到的任务——通知这个供应链自己需要什么, 剩下的事情交给这条供应链的管理者即可。假如有的企业成员不怀好意, 泄露了链中的关键情报, 系统也能够及时检查并发现。这样闭环供应链中的企业成员既拥有了自己已经就有的私有情报, 又从合作伙伴的情报分析中得到有用信息, 可谓一举两得。系统既保证成员个体情报的安全, 又使企业提高了生产效率, 而且供应链成员得到自身利益后更加乐意去合作, 整个闭环供应链得到良性循环发展。

3 闭环供应链的作用

闭环供应链整体情报系统在大数据中获得供应链中的制造商、消费者有用信息, 分析得到一件商品的工艺流程和用户偏好情况。将这些信息整合后交给制造商, 制造商只管“埋头苦干”即可。因为有反竞争情报系统, 生产者与代理商得到的只是用户和物流公司的供需信息, 所以限制了零售商与物流方面在运输、销售等方面偷取供应链中其他成员的应得利益。处于供应链中的负责销售的企业得到足够的用户需求后, 做到有的放矢。这样, 各个企业无需再为没有足够的情报资源而苦恼, 之后像过去那般进行情报战。不仅减少了企业之间的内耗, 而且成员企业可以更放心的把全部精力用于各司其职, 对整个经济发展是有很大好处的。

利用大数据的技术力量, 提供整条供应链都需要的信息进行获取和分析, 不断生成更加符合当前环境的情报体系, 将供应链变得更加强壮。同时, 一条一条闭环供应链的稳定发展又带来了再制造企业的崛起, 从而带动整个经济的发展。

4 结语

面对新的情报形式, 我们需要对此有清醒的认识:机遇与挑战并存。虽然时代变革, 情报获取的方式与情报拥有者早已与近代大相径庭。我们应该把握时代趋势, 具体情况具体分析, 这样才能做到保护我们的请保安全, 让自身更具有竞争力。

参考文献

[1]曾建勋, 魏来.大数据时代的情报学变革[J].情报学报, 2015 (1) .

[2]全小珍.论情报机构如何开展企业信息情报服务[J].企业科技与发展, 2012 (10) :1674-0688.

[3]程刚.可制造闭环供应链经济性分析及价值补偿机制研究[D].天津:天津大学, 2011.

大数据的“大”时代 篇3

关键词 互联网 大数据 发展

中图分类号：TP3 文献标识码：A

时下最热门的搜索词中“大数据”恐怕是名列前茅的，“大数据”不仅仅是IT行业的一个术语，它越来越影响着人们日常生活的方方面面，渐渐地成为一种生活态度，思维方式。大数据的“大”时代正向我们走来。

互联网的迅猛发展，使得大数据技术成为可能。互联网海量数据的获取、聚集、存储、传输，大数据应运而生。互联网为大数据提供了更多数据、信息资源;大数据为互联网的发展提供更多数据服务以及应用。

当今社会，互联网的迅猛发展和普及，将每个使用网络的人都主动或被动的吸纳到大数据中来。网民在网上的任意一个访问行为，都将成为大数据海洋中的一滴水。据2014年11月世界互联网大会最新发布的数据，经过20年的发展，中国已拥有6.3亿网民，12亿手机用户，5亿微博、微信用户，每天信息发送量超过200亿条。全球互联网公司十强，中国占了4家，中国已成为名副其实的互联网大国。人们日常工作与生活中的消费、信息交换已成为必不可少的部分。大数据正是基于这些庞大数据的分析与处理，从这些数据中挖掘有价值的信息，并且合理的预测判断出事态的走向，将这些预测运用到各个领域。比如在电商领域的精准服务。通过顾客在购物网站的浏览记录，历史购买，科学合理的判断出该顾客现在的需求，以及未来存在的潜在需求，并且能伴随着顾客兴趣点的转移，新的习惯爱好，实现内容及广告的精准推荐。大数据为我们的生活带来了重大的变革，让我们的生活更智能，更便捷。

牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）在他的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中提出大数据带来的变革不仅存在于有形的商业模式，更多的将会影响到人的思维模式。

首先，大数据不再局限于随机的样本，这样就避免了因不能保证绝对随机性而带来的偏差。大数据模式规避了小样本的弊端，颠覆了传统的样本分析思维模式。

其次，大数据允许不精确。大数据不再局限于随机样本，不再局限于小信息量的信息收集，大数据有足够“大”的信息来反映事态的发展。宽容了错误，人们掌握的数据就多了起来。因此，大数据让我们把花费在如何使样本数据更加精确上的时间和精力，花费在收集更多数据上。人的思维不再局限和狭隘，有了更广阔的视野。

最后，大数据让人们知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。大数据分析的方法不受信息数量局限，不受信息误差局限，因此能客观的预测未来。人们开始将因果思维转换为相关思维。

维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代创业取决于创意》中提到，如何通过大数据来观察和认识这个世界是我们需要关注的课题。

大数据改变了我们的生活，并且逐步影响着我们的思维模式，基于大数据带来的许多问题也开始日益显现。

首先，大数据时代，我们在网络中的每一次点击，每一次信息交换产生的数据都将永久的保存下来。因此，我们首先必须面临的挑战就是：大数据时代，我们该如何保护我们的信息安全。一方面，随着对互联网的日益依赖，人们将大量的数据通过云端来记录和保存，金融数据、医疗信息以及政府部门的信息都需要有安全性和保密性。庞大的数据以及处理这些数据做出的结果一旦丢失，损失将是不可估量的。如何保护好这些数据安全是一个重要课题。另一方面，大数据作为一个巨大的资源库，它给企业带来的商业价值无疑是巨大的。当企业一味的追求利润最大化，商家在利用大数据不断挖掘着潜在客户，运用消费者一切数据来预测未来的消费增长点时，当人们的生活轨迹被通过几个关键词还原，并能预测出他即将出现的地点时，人们意识到，每个人有可能就这样毫无隐私的暴露在大众面前。

同时，商家运用着大数据不断刺激用户超前消费。一年一度的“双十一”是网购者的狂欢盛宴，也是众多电商的饕餮大餐。由此而产生的“剁手族”、“剁手党”也随即出现。网民们一面捂着荷包大呼再买“剁手”，一面又禁不住点开“双十一”来袭那铺天盖地的推荐广告。也许在某个时刻你曾经保存了一家明星款的风衣，“双十一”要做的就是告诉你，今天，有更多更便宜的明星款，并且，过时不候。至于人们到底是不是真的需要这件明星款的衣服已经不重要了，这个时节，就是狂欢。

最后，大数据忠实地记录着互联网成员的每一次点击，并且将他们保存起来，甚至会让这些数据“永存不朽”。然而，人类社会的发展尤其是人际的交往，也许并不需要那么“清晰的记忆”。当人们不愿提及的一段过往被运用大数据毫无保留的重新呈现出来，这无疑让人们对大数据的公平与真实产生一些畏惧。伴随着畏惧产生了对大数据的不信任，人们很可能会减少这些数据的产生，对于依赖海量数据的大数据处理，这无疑是巨大的打击。

《大数据时代》读后感 篇4

首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。

作者认为大数据时代具有三个显著特点。

一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。

二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。

三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。

作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、淘宝网)。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。

面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。

《大数据时代》读后感2

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。

同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3、大数据带来的影响

当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？

1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司

3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。

《大数据时代》读后感3

如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。

在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：

一、更多：不是随机样本，而是全体数据。

二、更杂：不是精确性，而是混杂性。

三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。

一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗？

我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。

在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。

此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。

大数据时代读后感 篇5

首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。

作者认为大数据时代具有三个显著特点。一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据;二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。

作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、淘宝网)。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。

大数据时代读后感（共） 篇6

《大数据时代》读后感

麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

比尔•盖茨在早些年月曾经说过一句类似于这样的话“人类，无论什么时候，1G的U盘都已经足够了”，可见在早年，连这样一个电子世界的枭雄试人物都料想不到今日的大数据时代的到来，不过他的思维转变得快，跟上了时代的潮流，并且很好地融入了这么一个奇妙的大数据时代，在其中不断创新

随着时代的改变与经济的进展，科学技术的日渐成熟使人们的生产生活发生着巨大的转变，而大数据一词在近年来也越来越多地被提及。

大数据究竟有多大？说真的，我看了这本书一方面其实还是有不少怀疑，譬如互联网上每天流淌的数据已经不行以单纯用几个T来计量，而这些数据在不断更新换代中也在不断地刷新其上限，而这些数据不肯定会始终是真理，它们也会有被颠覆的一天，有许多网上奇葩问答也是，那么多的垃圾数据混在其中，我们究竟如何辨别？在海量的数据中，我们又该从何入手找到自己的所需，而不至于淹没在数据的汪洋？另一方面，在如今一个如此便捷的时代，我们每天可以从不同的途径猎取大量的数据，并不断运用从中所得，进而我们正在不断被信息风暴变革我们的生活、工作和思维。不过这也是一次重大的时代转型，大数据将为人类的生活制造前所未有的可量化的维度。我所担忧的是，在这个转型的过程中我们人类是否能“平安达阵”？即我们是否能胜利地完成由对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系，变成只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”来进驻___？要知道这可是对人类的认知和与世界沟通的方式提出了全新的挑战，而这种挑战的利与弊，我们一时间也说不清，不过可以确定的是，在大数据时代的袭来期间，少不了会发生一场重大的人类思维变革的大革命。

第2篇：大数据时代

读后感

财税1301

2120210610

黄晓晴

当我非血肉，而是数字

——读《大数据时代》有感

当我的电脑接上宽带，我的手机连上WiFi，当我用法百度搜索一条词条，当我用微博发布一条状态，当我在淘宝上流连忘返，当我打开一个网页进行注册，我的鲜活的血肉之躯在信息时代里俨然变成了一堆冷酷无情的数据，可以被明码标价地出售，可以被输入先进的数据分析系统和其他千千万万和我一样的人被分析为公司带来巨额收益，而自己，却全然不知这些悄悄的转变。

当我读完这本书，才发觉自己眼中的世界已经发生天翻地覆的转变。我开头学着重新看待身边的一切，重新端详互联网，重新评估自己的价值。这本书说明了我们正处于大规模生产、分享和应用数据的时代，告诉我们如何科学地应用大数据，开启新的思维模式，新的生活方式与新的工作形态，以应对正在发生着的利益与风险。

大数据开启了一次重大的时代转型。当我们步入了信息化时代，数据在不断增加扩大，信息爆炸，我们曾经对它们不屑一顾，然后量变引起质变，人们发觉了数据得内在价值。以“样本=总体”的更多数据分析，让我们更清晰地看到了以前无法揭示的详情信息；以微观的精确度沉迷向宏观的洞察力延长，让我们更有大方向上的把握；以热衷于查找因果关系向查找事物之间的相关关系转变，让我们留意到以前从来没有意识到的联系的存在。

同时，大数据正渐渐成为巨大的经济资产。大数据进展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。当文字、方位、沟通，甚至世间万物都变成数据，可量化一切时，就能制造新型价值，渗透到并服务于全部生活领域的方方面面。一旦得以有效利用，大数据就可以变革公司的赢利模式和传统沟通方式。大数据的利用，可以重新定位生产商与供应商的关系；可以通过商品本身收集数据并传回制造商进行讨论与开发；可以通过用户交互提高服务；当文字变成数据，不仅人可以用之阅读，机器也可用之分析……个人也好，公司也好，都需要与时俱进；大数据的多样性有待于更全面的开发，更好地服务于人们的生活。正如那些商业巨头们：亚马逊，谷歌和微软公司，分别利用大数据的不同价值为自己的公司制造前所未有的财宝，同时，也带动了许多新兴产业的消失，大数据主导着企业的转型和思维的转变，谁能抓住大数据带来的创新价值，谁就能快速拥有财宝。

让我感受最深的，是书中所提到的在大数据下，人们越来越关注“相关性”，而不再去探究“因果”，因此，大数据转变着我们理解世界的方式。我们通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系关心我们以全新的视角更好地了解与端详这个世界。更好，不是因果关系，而是相关关系。知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的缘由，而是要让数据自己发声。这是大数据给予我们的彻底颠覆我们传统认知的创新思维，尽管我们无法一下子接受，甚至发出质疑，刨根问底，不是___进展进步的动力吗，不是几千年来人们不断认识地球，探究宇宙的源动力吗？现在大数据时代，却将这抛弃了。

然而，假如凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事情的自由了。假如说我们所做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果，而这个结果又是由其他缘由导致的，以此循环往复，那么就不存在人的自由意志一说了——全部的生命轨迹都只是受因果关系的掌握了。相关关系并非取代了因果关系，只是两者的重要性不同了。在大数据时代，相关关系处理问题比因果关系更胜一筹。正如书中谈到的预报性分析。通过收集分析大量的数据，我们可以找出几件事物之间的关联，从而通过一件事物的改变来推断另一件与之相关联物的改变。正如桥梁和建筑物上被安装了传感器来监测磨损程度，大型化工厂和提炼厂也装了传感器，由于一旦设备的某一个零件有问题，就只有在更换了零件之后生产才能连续进行。收集和分析数据的花费比消失停产的损失小的多。预报性分析并不能说明故障可能会发生的缘由，只会告诉你存在什么问题，也就说它并不能告诉你引擎过热是由于什么，磨损的风扇皮带？没拧紧的螺帽？没有答案。相关关系在以规模化生产经济利益为主导的___生产方式下显得尤为重要，假如肯定要去追究因果关系，这将会增加企业的缄默成本。但并不是说因果关系不重要，的确，对企业家而言并不重要，由于不需要知道，然而对于科学家，那就是因果关系大于相关关系了。

思维的转变，从一小部分人开头。然而，这一小部分人却掌控着世界。他们如何理解世界，如何转变世界，潜移默化得，我们一般人也慢慢在转变了。“不需要知道为什么”，我们也在被动的接受这样的转变，由于世界正在朝着这个方向转变着。在我们的潜意识里，自然而然地，觉得世界就该这个样子，至于为什么，并不知道。况且，也真的不需要知道。

可见，大数据正在挑战着我们的理解范围。大数据是用规模剧增来转变现状的，同时它加深了对我们隐私的威逼，甚至会把个人将来行为的预报与惩处相联系，导致失去自由意志和自由选择权，让我们盲目信任数据的力气和潜能而忽视了它的局限性。

大数据并不是一个充斥着冰冷算法的机器世界，人类的作用依旧无法被完全替代。大数据为我们供应的不是最终答案，而是参考答案，关心只是临时的，有更好的方法和答案还在不久的将来。不让我们成为数据的奴隶，探讨如何让数据真正为我们所用，供应最好的参考答案，关心人们做出最明智、最正确的选择，才是终极意义所在。将来，将会是一场工作、生活与思维的变革。将来，迎接挑战，抓住机遇，我们预备好了。

第3篇：大数据时代读后感

《大数据时代》读后感

一、对大数据时代的理解

1.“大数据”的正式推出。2021

年3

月，奥巴马政府宣布投资2

亿美元启动“大数据讨论和进展方案”，并且定义为“将来的新石油”，盼望增加政府收集、分析和萃取海量数据的力量。

这个由世界最强国家政府推动的项目，标记着“大数据”时代的到来！

2.“大数据”的本质。早在互联网消失之初，我们就知道网络无隐秘，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，给予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简洁的数据沟通和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开头思索了”。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。

二、大数据时代考验传统文化

1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的进展已经经受了技术主导和制度主导两个时期，当代世界正在走向观念主导的新时期进展。各民族文化通过互联网正不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的区分正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快区分不

方式让我们把握了大数据时代的先机。沿着这个方向坚决走下去，必将在新文明的建立中实现中华民族的宏大复兴！

三、大数据时代的管理

1.大数据对决策的影响。大数据决策系统通过对过去和现在的数据进行分析，能够精确预报将来；通过对组织内部的和外部的数据整合，能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，能够代替人脑，担当起___管理的职责。大数据所具有的在区域之间、行业之间和企业部门之间的穿透性，正在颠覆传统的、线性的、自上而下的精英决策模型，正在形成非线性的、面对不确定性的、自下而上的决策基础。CEO们可能不再依靠于业务部门提出的建议，而是通过大数据决策系统来分析每个参加人员传回的实时数据，从而做出走向成功的决策。同时，一旦我们遭受错误和不真实的数据，带来的影响也将是灾难性的。

2.大数据对设备管理的影响。随着大数据观念的确立，实时传输设备用法数据将成为管理的必需，可能会采集包括定位、作业小时、公里数、油耗、发动机工作状态、关键电子模块温度、室内外温差、速度等在内的一系列数据，使每一辆设备纳入实时管理系统，带来精确掌握的革命；同时，实时数据的采集将为研发和修理供应全面的参考数据，掌握因重要部件突然损坏带来的恶性事故。

3.大数据对基层管理的影响。大数据使管理漏洞进一步削减，摄像头和各类传感器将企业日常管理的基础数据实时记入系统，甚至可以精确到食堂的菜谱和大门的出入登记，管理工作将

通过分析聘请网站来获得失业的具体数据，可以以很低的成本获得过去需要专业人员作出的预报；三是电子商务的全面应用将打破人脉关系的垄断，市场将向全部人放开大门，在数据分析下，查找到新的经济增长点将会支付极低的成本。人，这个生产力关系中最具革命性的因素，将遭受个体地位的历史最低点，互联网的智能化会在肯定程度上弱化个体的作用，或许，明天的你将会无足轻重。

2.大数据对思维方式的影响。大数据时代最大的转变，就是放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界沟通的方式提出了全新的挑战。没有因果关系的关系是什么？搬掉因果关系这块基石，我们的理论向何处去？客观上，我们的大脑将不需要再学习，只要娴熟运用工具去查询，大数据将告诉我们每一个详情的留意事项。思索将变为少数人或阶层的事情，思维将被操纵在那些把握大数据资源的人手中，新的___更将两极分化，大都数人将变成只知道进行简洁工作的“蚁族”。基于统计的数据科学家会逐步取代行业专家，带来的不是行业的兴盛，很有可能将是行业进展的停滞；在行业专家消逝后，只知道“是什么”的数据专家在遭受全新的问题时，将无法去求证“为什么”，问题讨论将从零开头。

3.大数据时代的个人隐私。虽然我们已经习惯了无处不在的摄像头，但网络高科技公司通过分析大量用户行为数据，可以精准推断我们的喜好乃至性格，让我们的隐私受到重大威逼。数据

第4篇：大数据时代读后感

导语：我们生活在数据时代，因此我们不能漠视数据。然而在这个社交网络的渐渐成熟，移动带宽的快速提升，下面和我一起来看大数据时代读后感___，盼望有所关心！大数据时代读后感

读完《大数据》，我才意识到这并不是一本味同嚼蜡的书籍。运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、用法背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。

我在想，大数据概念对于训练来说会产生什么样的有用价值呢？始终以来，中国训练在讨论训练的数字化，比如数字化校内，这个思路就是把我们训练的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是训练技术的重要内涵。在教学过程中，同学的行为表现都可以被数据化，而这项讨论不是任何一个专业可以深化下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓训练技术与其讨论训练的数字化，不如讨论训练的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解训练对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个老师的行为对同学具体产生了哪些影响。所以，人们对训练始终有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的训练恰好需要把留意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把训练从为什么进展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的改变。而对于现在地位奄奄一息的训练技术来说，把讨论的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。

如何将数据融入教学，训练者首先通过标准化全科教学处方，实现了老师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。

与此同时，不仅要注重课上的同学资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的训练教学明显是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所转变是必定的。所以，无论环境怎么变换，数据如何简单，我们都不能不去转变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。

大数据时代读后感

3月11日下午两节课后，我校全体老师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及老师汇聚于多媒体教室，共同分享、沟通《大数据》读后感。

老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在训练教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。

张萌老师说：大数据体量浩大、结构简单、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不行生搬硬套。

董译雯老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国训练体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思索力量。但愿，我的同学哪怕是由于我所做的一点点努力而开头思索“我”这个字的含义，足矣！

张红杰老师说：很感谢校长给我们推举了《大数据》这本书。在教学工作中，应当有大数据意识，创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发觉一些训练现象，并实行相应的策略。让我们的训练教学工作少一些任意和盲目，多一份严谨与科学。

白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据用法的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。

沟通活动尾声，身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，由于我们个人的命运依靠群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；敬重数据，拥有数据意识，建立数据团队！

此次活动从寒假期间提倡读《大数据》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。信任此次活动定会增加我校全体老师的数据意识，把握大数据，运用大才智助推我校的训练教学上一个新的台阶！

大数据时代读后感

对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感爱好。书刊，喜爱有肯定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新颖的产品于我无缘，习惯用法成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持肯定的距离，给自己留一点思索的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的缘由，耳闻目睹，“大数据”这个新兴概念开头频繁步入我的视野。按捺不住内心的奇怪，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。

首先，站在理论的制高点上，条理清晰地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私爱护、公共平安提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，没有用法大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。

认为大数据时代具有三个显著特点。

一、人们讨论与分析某个现象时，将用法全部数据而非抽样数据；

二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。

三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探究。

“是什么”比“为什么”重要。

指出，随着技术的进展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有力量从支离破裂的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。

一是拥有大数据的公司与组织。

如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司（阿里巴巴、淘宝网）。

二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。

三是拥有创新思维的公司，他们可能既不把握大数据，也没有专业技术，但却擅长用法大数据，从大数据中找到自己的抱负天地。

面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严厉?的问题。

第5篇：大数据时代读后感

《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革，并用三个部分讲解并描述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。

第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样=全体；要效率不要肯定精确；要相关不要因果；其次部分从万事万物数据化和数据的巨大价值动身，阐述数据创新是驱动各行各业在大数据时代向前进展的最根本动力；最终一部分，描绘了大数据应用带来的风险，包括产业生态环境、数据平安隐私、信息公正公开等问题。全文清楚的阐述了大数据的基本概念和特点，给出了对于大数据的明确的观点，列举和分析了微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们的最前沿的大数据应用案例，对大数据的价值、带来的变革、角色定位及风险赐予了清楚的预见，对于通讯运营商来说，特别具有价值。

一、大数据带来的思维变革

主要有如下三个思维变革：（1）要分析与某事物相关的全部数据，而不是依靠分析少量的数据样本。大数据是全数据模式，样本=总体，纷繁的数据，越多越好。在信息处理力量受限的时代，世界需要数据分析，却缺少用来分析所收集数据的工具，因此随机采样应运而生，它也可以被视为那个时代的产物。如今，计算和制表不再像过去一样困难。感应器、手机导航、网站点击和twitter被动地收集了大量数据，而计算机可以轻易地对这些数据进行处理。“样本=总体”使得我们能对数据进行深度探讨得到一些微观详情的信息，获得对某些特定子类别进行进一步讨论的力量，大数据的简洁算法比小数据的简单算法更有效。（2）大数据允许不精确。大数据放松了容错的标准，人们把握的数据也多了起来，还可以利用这些数据做更多新的事情，使得大量数据制造了更好的结果。学会接受不精确，这就是由“小数据”到“大数据”的重要转变之一（3）大数据不重因果，只求相关。通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系关心我们更好地了解了这个世界。相关关系同时它也为讨论因果关系奠定了基础。通过找出可能相关的事物，我们可以在此基础上进行进一步的因果关系分析，假如存在因果关系的话，我们再进一步找出缘由。

二、大数据带来的商业变革

（1）一切皆可“量化”：量化一切是数据化的核心。公元前3000年，信息记录在印度河流域、埃及和美索不达米亚平原地区就有了很大的进展。伴随着数据记录的进展，人类探究世界的想法始终在膨胀，我们渴望能更精准地记录时间、距离、地点、体积和重量，等等。到了19世纪，随着科学家们创造了新工具来测量和记录电流、气压、温度、声频之类的自然科学现象，科学已经离不开定量化了。计算机的消失带来了数字测量和存储设备，这样就大大提高了数据化的效率，数字化带来了数据化，万千事物都能转化为数据形式，滋生无穷无尽的用途。将世界看作信息，看作可以理解的数据的海洋，为我们供应了一个从未有过的端详现实的视角。它是一种可以渗透到全部生活领域的世界观。（2）大数据的价值难以估量：无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中，数据的价值都难以衡量。公司账面价值和市场价值之间的差额被记为“无形资产”。20世纪80年月中期，无形资产在美国上市公司市值中约占40%，而在2021年，这一数字已经增长为75%。无形资产早期仅包含品牌、人才和战略这些应计入正规金融会计制度的非有形资产部分。但慢慢地，公司所持有和用法的数据也慢慢纳入了无形资产的范畴。经济正在慢慢开头围绕数据形成，“数据是一个平台”，由于数据是新产品和新商业模式的基石。（3）大数据决定企业竞争力：大数据成为很多公司竞争力的来源，从而使整个行业结构都转变，大公司和小公司最有可能成为赢家，而大部分中等规模的公司则可能无法在这次行业调整中尝到甜头。大公司收集大量的数据，将其转化为收入，聪慧而敏捷的小公司能享受到非固有资产规模带来的好处，它们可能没有许多的固定资产但是存在感特别强，也可以低成本地传播它们的创新成果。大大小小的公司都能从大数据中获利，这个状况并不只是适用用法数据的公司，也适用于把握数据的公司。

三、大数据带来的风险

目前所采集的大部分数据都包含有个人信息，而且存在着各种各样的诱因，让我们想尽方法去采集更多、存储更久、利用更彻底。大数据的价值不再单纯来源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用。这就颠覆了当下隐私爱护法以个人为中心的思想：数据收集者必需告知个人，他们收集了哪些数据、作何用途，也必需在收集工作开头之前征得个人的同意。虽然这不是进行合法数据收集的唯一方式，“告知与许可”已经是世界各地执行隐私政策的共识性基础。更重要的是，大数据时代，许多数据在收集的时候并无意用作其他用途，而最终却产生了许多创新性的用途。

大数据为监测我们的生活供应了便利，同时也让爱护隐私的法律手段失去了应有的效力。面对大数据，爱护隐私的核心技术不再适用了。同样，通过大数据的预报，对我们的将来想法而非实际行为实行惩处措施，也让我们惶恐担心。大数据带来的影响使我们面临更多的隐私、平安性问题，我们时刻都暴露在第三只眼之下，亚马逊监视着我们的购物习惯，谷歌监视着我们的网页扫瞄习惯，而微博好像什么都知道，不仅窃听到了我们心中的“TA”，还有我们的社交关系网

多少密码和账号是由于“社交网络”流出去的？面对大数据，爱护隐私的核心技术不再适用了。针对这一问题，提出必需杜肯定数据的过分依靠，以防我们误用了数据而落入深渊。政府企业需要全新的制度规范，而不是修改原有规范的适用范围。想要爱护个人隐私就需要个人数据处理器对其政策和行为担当更多的责任。同时，我们必需重新定义公正的概念，以确保人类的行为自由（也相应地为这些行为担当责任）。新机构和专家们需要设计简单的程序对大数据进行解读，挖掘出其潜在的价值和结论。他们也要向那些可能受害于大数据结论的人——因之被剥夺了工作、接受医疗或贷款权利的人，供应支持。

四、大数据启示

大数据时代是名副其实的“信息___”，大数据在有用层面的影响很广泛，解决了大量的日常问题。大数据更是利害攸关的，它将重塑我们的生活、工作和思维方式。拥有学问意味着把握过去，现在则更意味着能够预报将来。除了纠结于数据的精准性、正确性、纯净度和严格度之外，我们也应当容许一些不精确的存在。数据不行能是完全对或完全错的。当数据的规模以数量级增加时，这些混乱也就算不上问题了。在日常状况下，知道“是什么”就已经足够了，不必非要弄清晰“为什么”。大数据的相关性将人们指向了比探讨因果关系更有前景的领域。对个人来说：

1、我们现在所处的时代是大数据时代，对于大数据时代给予的便利，肯定学习并汲取；

2、明白大数据时代在隐私等诸多层面存在隐忧，对于个人重要隐私应妥当爱护，削减隐私被不法分子利用的可能；

对企业来说：重视数据，重视数据库平台的搭建，以关心企业快速做出正确决策，提高企业竞争力，拓展企业收入来源；

对国家来说：反对数据垄断，学习国外数据开放与透亮；

《大数据时代》读后感___

大数据读后感

《小时代》读后感

小时代读后感

大数据时代的装备保障数据分析 篇7

随着互联网技术的飞速发展, 人类已进入大数据分析的时代。大数据不仅深深影响着世界经济和社会的发展, 也改变了人们的工作、生活方式和思维方法, 它的深刻影响和效应使学者们不断将其应用于军事领域。对于大数据的理解不应只局限于字面意思, 外国某科研机构这样定义了大数据:大数据是一种具有非常强的决策能力和洞察能力, 同时能够对巨大的数据进行处理的信息资源[1]。如今, 利用大数据分析方法研究和解决军事决策与装备管理等应用领域的实际问题, 已成为军事领域的一个重要研究方向。

现代战争中部队面临着快速机动、全天时、全天候空间作战能力的挑战, 随着战争进程的加快, 破坏性逐渐增强, 战争中储备物资消耗巨大, 这使得装备物资在保障过程中出现了信息量巨大、物资品种繁多、保障时间紧急等特点。在这样的情况下, 传统的装备保障模式很难适应当今战争的装备保障需求。大数据技术的到来为装备数据添加了活力和生命力, 加快了军事领域在信息技术、数据挖掘技术、人工智能技术方面的不断拓展, 对部队后勤管理部门的决策能力和方式产生了巨大影响[2]。

由于数据量过大, 传统Excel工具无法满足统计需求, 本文采用SPSS Statistics以及Access等统计软件进行数据整理。通过Access软件对160000多组数据进行分组归类, 采用偏相关分析方法研究装备的状态 (新、堪、待、废) 与哪些因素相关, 并说明关联程度;而后推理建模分析仓库中各类装备储备规模的合理性, 探讨现有装备储备规模在多大程度上能满足部队的保障需求。

一、装备状态的研究

1.1数据来源与分析。随着信息化建设进程的不断推进, 部队编制, 装备类型以及装备状态均被数字化, 这让我们运用统计方法研究装备保障成为可能[4]。通过深入部队调研, 分析与整理数据, 获得了与装备状态内码有关的部队层次码、装备层次码、天文时间与装备数量的160000组数据 (见附件1~5) 。其中装备状况内码为01、02、03、04, 分别代表装备的新、堪、待、废;部队层次码由相应的经度、纬度和高程确定;装备层次码有其相应的编制数、现有数、可用数、拟增加数;而对应的部队层次码、装备层次码有其对应的储备数量和消耗数量。

1.2偏相关分析。一般采用简单相关系数来研究两个变量之间的线性相关程度。但当我们研究多个变量之间的线性关联程度时, 单纯使用简单相关系数往往是不准确的, 因为变量之间的关系很复杂, 简单相关系数仅仅度量了两个变量之间的相互作用, 而忽略了其它变量对这两个变量的影响。在多元线性回归模型中, 自变量和因变量相互作用的同时, 每个自变量间的相互作用是混合同时进行的。偏相关系数是指在控制了其他变量影响时的两个变量的相关程度, 采用偏相关分析法可以更准确、更真实地反映变量之间的关联程度[3]。

1.3装备状态的偏相关性研究。采取SPSS软件中偏相关分析分别对部队层次内码与部队层次码、装备层次码、天文时间、数量四者之间相关程度进行分析, 得出相关系数 (数据见表1) 。

关联程度是指个案相关性和显著性的集合, 相关性越大, 显著性越小, 关联越大。一般情况下, 相关系数在0.1-0.3为弱相关, 0.3-0.5为中等, 0.5-1.0为强相关。通过大数据计算分析可得:装备状态与天文时间、装备层次码和数量有较强关联, 与部队层次码关联程度较低, 在下一步分析装备储备规模的合理性时, 可忽略此因素对装备状况的影响。

二、装备储备规模的合理性研究

2.3装备储备规模与动员规模和速度成反比。装备储备规模的大小与战时装备再生量的规模成反比, 而再生量取决于装备动员规模和动员的速度。因此, 装备储备规模与动员规模、速度成反比。一旦战争爆发, 如果“民转军”的规模较大、速度较快, 并且能满足战争对装备源源不断的需求, 则平时的装备储备规模就不大;相反, 则必须保持大规模的装备储备以备不测[6]。

三、装备储备的数据拟合

通过Access将库存储备数量和消耗数量按照装备层次码整合, 共存在376种装备将其差额进行列表并且将库存、消耗、差额制作成折线图。

除去少数突出点, 差额折线相对平稳, 说明部队库存的供求关系相对合理, 仓库储备在部分程度上可以满足部队保障需求;同时可以发现在折线的几个突出点上, 向轴负方向偏移, 说明仍有接近20%的装备存在库存极度不足或者大量积存的现象 (如图1所示) 。

四、结语

本文通过对大数据的分析拟合, 运用偏相关分析和Access得出了以下结论:装备状态与天文时间、装备层次码和数量之间存在较强相关性;部队库存的供求关系相对合理, 仓库储备在80%的程度上可以满足部队保障需求, 但仍有接近20%的装备存在库存极度不足或者大量积存的现象。该研究结果科学正确地分析了当前部队的保障现状, 为部队装备的保障与管理提供了一定的参考。

参考文献

[1]冯伟.大数据时代面临的信息安全机遇和挑战[J].专家论坛, 2013:49-51.

[2]李霖.军事装备学概论[M].北京:装备指挥技术学院, 2001:248-250.

[3]王惠文.偏最小二乘回归方法及其运用[M].北京:国防工业出版社, 1999.

[4]代冬升.基于网格技术的装备保障数据集成服务模型[J].兵工自动化, 2007, 26 (8) :27.

[5]彭胜峰.基于多数据库系统技术的装备保障数据集成研究[J].国防科技, 2008, 29 (4) :1-5.

大数据时代的机遇 篇8

阿里巴巴为首的中国民营企业积极创新，不仅带动了成千上万的创业者和小微企业的迅猛发展，也在充分利用和挖掘大数据资源方面做出了一系列有益的尝试。中国政府面临千载难逢的契机，有可能在今后10年里领导人民持续开创举世瞩目的经济增长奇迹！

我们有阿里巴巴那样的鼓励草根创业平台，我们有广东、浙江和江苏那样的社会服务的创新，我们还有来自国际方面的先进经验和竞争压力，我们没有理由怀疑中国在大数据时代引领世界的能力。将这种能力变成现实需要远见卓识的领导，也需要合作的力量。商界、学界、政府和媒体联合起来，全社会的创新精神得以鼓励和释放，我们可以把事情做成，做得更好。

综合2012年年底在清华大学一次会议上与各界针对大数据的研讨与交流，本文从企业以及城市管理两方面来简要介绍大数据未来的发展潜力。

阿里巴巴数据战略

云计算的建立和数据的公开是阿里巴巴为1000万家小企业，1亿电子商务从业者，10亿消费者打造了一个平台。在这个平台上，阿里巴巴集团打通了旗下阿里巴巴、淘宝网、支付宝等公司的资源，打通了整个电子商务产业链。

万通实业股份有限公司董事长冯仑曾经说过，能够构成前瞻力的一定是站在未来安排今天。阿里巴巴集团主席马云正是这样一个人。

早在六年之前，他就已经意识到数据的重要性，尽管当时不明确具体的用途，但他隐隐感觉到：是时候开始了。而这一预见性想法也在今天逐步让阿里巴巴成为数据时代下的佼佼者。

据阿里巴巴研究中心统计，2012年双十一当天，天猫和淘宝共吸引了2.13亿独立用户访问，相当于有四成网民参与了狂欢节。在2012年11日零时37分39秒，天猫1111购物狂欢节支付宝交易额突破10亿元。

根据当天的实时交易量统计，在2分钟时候，支付宝交易就达到1亿，13个小时就达到100亿，这对于服务器有非常大冲击。对于凌晨就守在电脑前面准备抢购的买家来说，很多反应“订单无法登陆无法打开就是付款之后却显示无货状态”。而阿里巴巴研究中心开发出的平台“聚石塔”，保证订单的交易购买过程中的零丢单、零故障。

阿里巴巴集团研究中心研究部专家张婷介绍，这期间聚石塔内的商家很好地完成了任务，其中有6家商家当天的交易额在5000万以上。

不过，阿里巴巴对自己提出了更长远和清晰的定位。引用张婷会上的一段话作为总结：“阿里巴巴现在还远未达到大数据的状态，我们还有很长的一段路要走。在这个过程中我们也是在被业务驱动着跑，业务量大了之后有很多数据沉淀下来，然后我们需要用数据平台去处理一些问题。数据平台推动起来之后，我们希望能够对数据进行研发，然后用数据去推动商业进步。目前，我们正在积极利用大数据来寻找小而美的卖家，鼓励更多的人来到阿里巴巴平台上创新、创业。”

相信，会有更多更丰富的创新不断涌现出来。

智慧城市

大数据今年3月份成为美国战略，并获得2亿美元的来自美国联邦政府的财政支持，与其当年拿出4个亿来支持互联网旗鼓相当。无疑，信息系统以及数据战略对于支撑一个国家的软实力建设至关重要。

随着社会发展，越来越多的城市人口给城市管理和服务带来巨大的挑战，也带来了能源的压力和环境危机。原来以国家为单位的竞争逐渐转变为城市之间的竞争。美国凯特智能决策有限公司亚太事务主任涂子沛着重强调了大数据对于智慧城市的意义何在。

智慧城市是大数据时代下的主要载体。中国与美国比，无疑在很多地方有差距，但若从城市角度出发，特别是从信息技术角度出发，这个时代为我们提供了一个契机，上海，北京，广州实际上完全可以比纽约波士顿要好，时代的竞争慢慢成为城市的竞争。

涂子沛提到，智慧城市首先是一个开放的城市，能够保证信息自由流动，在其基础上才能产生知识和智慧。这不仅仅是一个技术创新，也是社会创新。

例如，2011年10月，美国国家气象局（NWS）在2000辆客运大巴上装了传感器，沿途收集温度、湿度、露水、光照度。而美国国家邮政局（U.S.PostalService）也规划在邮车上安装传感器，在投递邮件时采集社区的空气质量、污染指数和噪声数据。

现在城市的数据开始多元化，主要有三种表现形式。

原来是只有信息系统数据，也就是精确数据。各类信息系统的数据，每一条都有具体的含义和价值。

后来开始有一些社交媒体的出现，他们形成的单条数据可能没有明确含义、确定价值，是由大众产生的数据。这部分数据称之为模糊数据，也就是其价值是有待确认。

第三部分则是指准增值数据，也就是这些数据与大部分数据结合可以产生价值，这部分数据大部分也是公共数据。

数据的价值在于整合，不整合没有价值。中国仍旧缺乏透明详实的公共基础数据，但缺少这些社会基础数据，很多数据就无法有效整合，例如天气、人口、地理、经济发展指标、社会福利等等。而数据开放之责任在于政府。

《大数据时代》读后感心得字以上 篇9

凡是过去，皆为序曲是大数据业者最喜欢引用的语句，大数据是现在的潮流，《大数据时代》被认为是了解大数据的初级读物。近期连续读了两遍，第二遍是为了写这篇读后感，总体而言，值得一看，但细节方面却需要讨论了。

维基百科对大数据的解释：Big data，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

有人说现在是读图时代，除去小说、心灵鸡汤以外，现在的畅销书基本都有图片，这本书是一个特例(书里唯一的图是出品方湛庐文化做的)

首先尝试解析一下作者的三大观点，这三大观点是大数据业者很喜欢引用的三句话：

1 不是随机样本，而是全体数据

我想所有人都能意识到对全体数据的分析优于对随机样本的分析，但在现实中我们经常拿不到全体数据：一是对象的特性：比如炸弹的威力，你不可能把所有炸弹都炸掉来得到全体数据;二是数据的收集方法，每一种方法都有适用的范围，不太可能包罗万象;三是数据分析的角度，战斗机只能统计到飞回来的飞机上的弹孔，而坠毁的则无法统计，沃德通过分析飞回来的战斗机得出来最易导致坠毁的薄弱点;四是处理能力跟不上，就像以前的天气预报太离谱是因为来不及算那些数据。“采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物”，作者显然只关注了一部分原因。

从语言的理解上看，什么是全体数据，究竟是“我们需要的所有数据”，还是“我们能收集到的所有数据”，书中的很多商业案例中，处理的只是“我们能收集到的所有数据”，或者说是“我们认为的全体数据”。人对自然的认识总是有限的，存在主义认为世界没有终极的目标。书中举例“Farecast使用了每一条航线整整一年的价格数据来进行预测”，而“整整一年”就是一个采样，或者是“我们需要的所有数据”。

从历史的角度看，国外的托勒密建亚历山大图书馆唯一的目的是“收集全世界的书”，实现“世界知识总汇”的梦想，国内的.乾隆汇编四库全书，每个收集的过程都有主观因素在里面，而他们当时都认为可以收集全部的书籍，到最后，我们也没有得到那个梦中的全体。

2 不是精确性，而是混杂性

既然我们过去总是在抽样，那本身就是在一个置信水平下，有明确的容错度或者是偏差值。人类永远知道我们是在精确性受限的条件下工作。同时，作者本身也承认 “错误并不是大数据固有的特性，而是一个亟需我们去处理的现实问题，并且有可能长期存在”。那大数据的特征究竟是精确性还是混杂性?

由此衍生出一个问题，大数据的品质如何控制：一、本身就不要求精确，但是不精确到何种程度是需要定义的，否则就乱套了，换个角度，如果定义了容错度，那符合条件的都是精确的(或者说我这句话还是停留在小数据时代?这里的逻辑我没有理顺)。就像品质管理大师克劳斯比提出过零缺陷理论，我一直觉得是一个伪命题，缺陷是一定存在的，就看如何界定了;二、大量非结构化数据的处理，譬如说对新闻的量化、情感的分析，目前对非SQL的应用还有巨大的进步空间，

“一个东西要出故障，不会是瞬间的，而是慢慢地出问题的”。“通过找出一个关联物并监控它，我们就能预测未来”。这句话当然是很认同，但不意味着我们可以放弃精确性，只是说我们需要重新定义精确度。之于项目管理行业，如果一个项目出了严重的问题，我们相信，肯定是很多因素和过程环节中出了问题，我们也失去了很多次挽救的机会。而我们一味的容忍混杂性的话，结果显然是不能接受的。

3 不是因果关系，而是相关关系

这是本书对大数据理论的最大的贡献，也是最受争议的地方。连译者都有点看不下去了。

相关关系我实在是太熟了，打小就学的算命就是典型的“不是因果关系，而是相关关系”。算命其实是对趋向性的总结，在给定条件下，告诉你需要远离什么，接近什么，但不会告诉你为什么那样做。

我们很多时候都在说科学，然而，什么是科学，没有人能讲清楚。我对科学的认识是：一、有一个明确的范围;二、在这个范围内树立一个强制正确的公理;三、有明确的推演过程;四 可以复制。科学的霸道体现在把一切不符合这四个条件的事物都斥为伪科学、封建迷信，而把自己的错误都用不符合前两条来否决。从这个定义来看，大数据不符合科学。

混沌学理论中的蝴蝶效应主要关注相关关系。它是指对初始条件敏感性的一种依赖现象，输入端微小的差别会迅速放大到输出端，但能输出什么，谁也不知道。

人类一旦放弃了对因果关系的追求，也就放弃了自身最优秀的品质：意志力。很多人不愿意相信算命是担心一旦知道了命运，就无法再去奋斗。即使我相信算命，也在探求相关关系中的因果要素。我放弃第一份工作的原因之一是厌倦了如此确定的明天：一个任务发出去，大概能预测到哪些环节会出问题，只要不去 follow，这些环节十有八九会出问题。

解析完这三大观点，下面是我对大数据理论的一些疑惑。大数据是目前风行的反馈经济中的重要一环，在金融、互联网行业的应用最为广泛，而这些行业都是大家所认为的高薪领域。很多时候我就在想，所谓无形的手所产生的趋势究竟是不是无形的。比如几家公司强推一个概念，说这是趋势，不久就真的变成趋势了。我们身边活生生的例子就是天猫的双十一和京东的618，一个巨头开路，无数人跟风，自然就生造出购物节，至于合理不合理，追究的意义也不大，因为很多事情是没有可比性的。这和没有强制控制中心的蜂群思维又不一样。

1 数据独裁。个人意志将受制于集体意志，个人的自由在哪里?用大数据预测来惩罚人的行为又确定的违反了无罪推定的原理。