大数据时代读后感(汇集15篇)

水汇聚得多才会成为大海，书读得多才会有学问，在通读作者写的作品之后，难免会对内容产生一些看法。 读书时要及时记录下来的主要思想，以便写出更有意义的读后感。从众多文章中选出来的是一篇深入浅出的“大数据时代读后感”，希望这篇文章能够给你一些灵感建议你收藏起来！

大数据时代读后感 篇1

《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。相信本次活动将增强全校教师的数据意识，掌握大数据，用大智慧把学校的教育教学提升到一个新的水平！

[第一条：在阅读了大数据时代的书籍后]我对畅销书、热门话题和时尚科技不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新奇的产品于我无缘，***用成熟的科技产品。

它既不崇高也不冷漠。就是要与现实保持一定距离，留一点思考的空间。这一***近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。

按捺不住内心的好奇，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，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，本文的例子贴近现实生活和时代，既给读者留下深刻的印象，又能使读者感同身受。另外，作者没有使用很多专业术语，也没有装出专业的面孔。

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。

1、 当人们研究和分析一个现象时，他们将使用所有的数据而不是抽样数据；

2、 在大数据时代，我们不应盲目追求数据的准确性，而应适应数据的多样性、丰富性，甚至接受错误的数据。

3、 理解数据之间的相关性比探索因果关系要好。“是什么”比“为什么”重要。

作者指出，随着技术的发展，数据存储和处理的成本大大降低，人们现在已经有能力从零碎的、看似无关的数据渣中提取真实的知识。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**、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、**网)。第二，拥有数据分析和处理技术的专业公司，如亚马逊和谷歌。第三，具有创新思维的公司可能不掌握大数据，也不具备专业技术，但他们善于利用大数据，从大数据中找到自己的理想世界。

面对即将到来的大数据时代，个人将如何自由应对？这是个严肃的问题。

【篇二：大数据时代读后感】“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。

在数字信息时代，数据和空气无处不在。对某些人来说，数据是没有意义的，而对某些人来说，数据是真理。

美国是《大数据》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——建设“前所未有的开放**”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，以及云计算、facebook和推特等社交**、web3·0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、**、社会带来的种种挑战和变革。

通过这本书，一个三维的美国和美国人民的思想呈现给我们。美国人民致力于保护个人隐私，但不遗余力地促进**信息的透明度和公开性。

读完这本书，我突然对生活中的数据和数据处理产生了浓厚的兴趣。如果有一天，我们到处用数据说话，那么政治、制度和生活就会更加清晰，事故也会降到最低点。

作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有智慧的教师将能够从书本中挖掘出独特的信息技术文化和可用于教学的新鲜案例。

每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据》就这样在坚持中溶入我的思想……

【篇三：大数据时代读后感作文】读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。笔者运用案例和故事的方法，讲述了美国数据开放、收集和使用背后的立法故事、公民故事、技术故事和商业故事，令人着迷，也让我大开眼界。

我在想，大数据概念会给教育带来什么实用价值？长期以来，我国教育界一直在研究教育的数字化，如数字化校园。这一理念是将我们的教育内容数字化，其结果指向电子教材的研发或教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。

在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们不知道教育对一个人的影响会如何表达。我们所拥有的只是一个轮廓，我们不确定老师的行为对学生有什么影响。所以，人们对教育总是有很深的怀疑。科学吗？

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。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究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，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教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。

同时，我们不仅要关注课堂上的学生资源，还要在课后跟踪这些资源。这与以往的教育教学明显不同。面对大数据时代的到来，教学变革势在必行。因此，无论环境如何变化，数据如何复杂，我们都不得不改变教学，以适应未来的大数据时代。

大数据时代读后感 篇2

中层干部学习培训心得体会

一、《大数据时代的企业管理实践》

通过参见培训学习《大数据时代的企业管理实践》这一课主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。

齐教授在课程中明确阐述了大数据的基本概念和特点，并列举了清晰的观点。不管对于企业管理者还是实践者，都非常具有价值。主要讲了分为3个部分。

第一部分提出了大数据时代管理实践的新业务逻辑：理解大数据时代；第二部分识大数据时代大数据的本质与价值；第四部分识大数据思维与企业管理实践分析。

通过在高层听取齐教授的思想，从许多实例和经验中提炼出普适性的概念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。齐教授还指出，随着数据使用的增加，结果会越来越准确。毕竟，数据不能保证100%的准确性，特别是在大数据时代，结构化数据和非结构化数据的聚合不可避免地会导致不准确的结果。

大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。大数据已经成为很多公司的竞争能力，未来整个行业的结构可能会发生变化。如今，核心竞争力是快速、廉价地存储和处理大量数据。

同时，大数据也为企业带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向，冲破与西方国家的差距。对于一个国家如此，对于一个企业亦是如此。在这样一个飞速发展的大数据时代，我们还有很多知识要学习，很多思维需要改变，很多技术需要学习。

在公司的规划中，也要充分考虑大数据给企业未来发展带来的机遇和挑战。对于拥有大量数据的公司，应该考虑多少数字数据，通过对大数据的分析和处理，哪些数据可以用于有价值的目的？例如，目前中国的社交**和购物**已经掌握了大量的用户数据和信息。

在大数据时代，最好的赢家可能是创新理念，也可能是通过多维、多层次的分析，利用外部数据为其他企业或个人带来价值。

二、《tqm实战-品质管理与品质改善》

大数据时代读后感 篇3

数据之治

——读《大数据时代》后感

没想到《大数据时代》会再次进入我的书单，而且是在美院的课程里，究竟是大数据的趋势不可阻挡，还是设计选择主动献身迎接浪潮，我不得而知。但我依然记得第一次接触大数据概念时的激动，作为经济学背景的学生，长期***面对和使用各种数据、图表，自然对数据有着近乎盲目的崇拜，凡事皆以数据说话，我很清楚如此庞大的数据所能带来的经济效益和可能性，亦必然会给各行业带来颠覆性的冲击。而直至最近，不知是思考的方法有所改变，抑或是关注的重点有所偏移，逐渐发现大数据并不如所说的美好，相反，对于大数据我开始感到后怕。

更甚者，对于未来，我竟然罕有地持悲观态度。

在人类几百年的漫长历史中，社会发展速度不断加快，特别是信息时代的到来。根据摩尔定律，信息技术的发展速度几乎每两年翻一番。爱因斯坦曾赞叹“复利是人类最伟大的发明”。

然而我们却不自觉地坐在一艘名叫“复利”的加速船上，稍有差池，便是身消玉陨。

不过这一切都是后话，或许如同马尔萨斯的人口论，我错过了某个像“技术”般的关键因素。

大数据的可信度是不可否认的。它的出现又大大提高了社会生产力。以前所未有的方式，通过对海量数据的分析，我们可以获得具有巨大价值的产品和服务，或者说是深刻的见解。这一切都有赖于计算机硬件技术的升级和网络的普及。大数据是具有时代特征的产品。同时，大数据是全球人类参与的结果。如此广泛的参与在人类历史上是罕见的。

数据成为新时代最抢手的资源。如果石油是过去一段时间的关键资源，那么数据将成为未来商业战争的核心。与石油不同，石油石油限的，数据几乎是无穷无尽的。当石油和石油产品用完时，它们可以被丢弃。经过不同的组合和计算，数据可以被重用，并继续深入挖掘价值。

越来越多的互联网公司成功ipo，受到市场的热烈追捧，其中数据价值占估值的比重相当大。

数据可以客观反映我们所没察觉的现象。庞大的数据库和快速的计算能力使我们更容易找到两个看似无关的现象之间的密切关系，或者说它们之间的关系并不像我们所期望的那样。大数据的分析方法比以往的分析方法更加准确和快捷。

经济学家之前一直认为，人们的幸福水平与收入水平成正比关系，但数据表明当收入上升到一定程度后，人们的幸福水平不升反降，从而产生了“幸福悖论”。“裙摆指数”亦通过数据发现，经济越好，女性穿的裙子越短；经济越差，裙子越长。有了大数据，我们可以验证许多过去只能从逻辑上推导出来的理论，获得更有说服力的证据，或者通过数据直接推翻数学模型。

同样，在理论的指导下，大数据可以更有针对性地挖掘更多的数据价值。

一切皆可数据化。在计算机时代，其运行的基础是数字化，即量化。在互联网时代，单纯的数字化显然不能满足需求，因此所有的信息都必须数字化。

文字、方位、沟通，甚至身体状况都可以转变成数据，正如“数据”(data)这个词在拉丁文是“已知”的意思，只要一点想象，万千事物就能转化为数据形式。一旦被数据化，我们便能通过“已知”，尝试寻找“未知”。

根据技术成熟度曲线，一项新技术从诞生到成熟要经历五个阶段：技术的诞生期、高期望的高峰期、泡沫的底部阶段、稳步攀生的光明期和实际生产的高峰期。曲线呈现出快速上升、爬升到顶部、然后迅速下降、下降到一定程度、然后逐渐停止、最后缓慢继续上升的趋势。

主要标准是时间轴和市场可见性的结合。大数据也必然要经历这一过程，在新闻**和学术会议一番大肆宣传之后，打了鸡血的人们只关注到其中的机会并对其抱着极高期望，而可能出现的风险或问题会令他们措手不及，最终只有回归到理性正视，一个技术方能被正确对待和重返健康的发展航道。

技术成熟度曲线

我害怕数据，主要是因为我害怕今天的无意识行为，它终有一天会成为自我克制的**。

无穷无尽的信息。信息大**致使信息产生的速度远远超越人类接收的速度，我们无时无刻不在接受大量信息，信息变得浓缩而零碎，我们往往来不及接收，更来不及思考，创新亦无从说起。

数据化等同于无聊化。在电影《点球成金》中，奥克兰运动家棒球队的总经理通过利用统计学和数学建模的方式分析数字，形成一套“赛伯计量学”系统，帮助球队取得联赛冠军，并使其他球队也争相采用这种模式进行比赛。但我想应该没人会喜欢看一群“机器人”的比赛吧。

幸而，乔布斯用事实证明，不依赖于数据，凭借卓越的天赋和灵敏的触觉亦能华丽制胜。

无处不在的监视。数据比你更了解你。每一次操作、每一次浏览、每一次对话、每一次购买，甚至每一次无意识的窃听动作，都被一个接一个地清晰监控和记录下来。你刚刚在百度搜索完“奶瓶”，你打开的下一个网页还有你的邮箱便马上出现铺天盖地的孕妇产品广告。

亚马逊知道你要参加高考，京东知道你刚搬家，**知道你最近恋爱了，还有一个部门知道你刚买了***油。相反，电脑和手机已经成为我们监控自己的对象，我们的隐私也变得前所未有。

数据“托拉斯”的形成。如今，企业可以通过数据清楚地了解消费者的偏好、行为和需求，已经成为新时代的宝贵资源。企业竞相收集用户数据。他们拥有的数据越多，在市场竞争中的胜率就越高，数据大亨逐渐出现。如果说过去企业利用“有计划的废止”诱导消费者消费，那么现在看来一切都更方便了。

“免费”某程度只是企业的预付行为，然后以直接或间接的手段从用户身上获取数倍、数十倍甚至更多的回报。一旦这些“数据大佬”们联手起来，用户自必无处可逃。

大数据中强调一个观点，我们知道“是什么”就够了，而没必要知道“为什么”，我们需要的是相关关系，不再是因果关系。数据不撒谎，相关分析可能更准确和有效。但数据终究是数据，人是人。

人们不能依赖和受制于数据，因为人们有道德观念，而数据没有。我们不应该因为一次性筷子的方便而鼓励使用它们。这是赤裸裸的**行为，纯粹以结果为导向的时代不能长久。“是什么”不一定是我们希望的“什么”或能令我们更好的“什么”。

企业试图获取用户数据，用户维护自己的隐私，保户数据，双方激烈的博弈不可避免，或对抗，或合作。如果说大数据是十年前的趋势，那么在大数据已经成为现实的情况下，如何演绎大数据的趋势，如何面对大数据是值得研究的。

建立数据使用的监管机制。用户对日新月异的电脑技术了解终究有限，企业如何使用个人信息和是否存在滥用，我们无从知晓，单单凭借所谓的道德约束明显不起作用。只有通过法律建立相关制度规范和监管机制，包括数据使用的范围、时间等，确保数据的正确使用，令数据使用者承担必要责任。

事实上，固定机构定期评估企业使用数据的情况，与会计和审计制度并无不同。

大数据走向平民化，大众化。既然作为数据的提供者，用户自然亦有了解数据和使用数据的权利，大数据的公开浏览或定期公布，一方面可以令用户监督数据的使用，另一方面一定程度上防止“数据大佬”的垄断行为。同时，数据的规模日趋庞大，单凭企业无法进行快速消化，结合“众包”的力量，令用户共同参与，有助于发掘更多的潜在价值。

从收费到“免费”再到收费的转变。我们正在经历从收费转向“免费”的过程，企业通过提供“免费”产品和服务吸引用户，但我们都清楚“天下没有免费的午餐”，这种“免费”的前提就是出卖个人数据。当人们逐渐认清这数据当中的价值时，便会本能地对这种“免费”产生戒心，甚至主动提出通过收费来换回个人数据的控制权，或者说是尊严。

数据应用成为各领域专家的必备技能。有观点提出行业专家和技术专家的光芒都会因为统计学家和数据分析家的出现而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音，最终专家会消亡。诚然，数据分析确实是未来重要的技能之一，而专家最终亦不会消亡，只是数据应用会成为专家的必备技能之一，可以肯定的是，一个会使用数据的行业专家或技术专家比一个单纯的统计学家或数据分析家更具有吸引力。

以前我都***地站在企业或社会的立场看待大数据，大数据便彷如天神下凡，带来无尽希望，今天我回归到一个消费者的思考，见到的不过是一个贪婪的魔鬼不断向我招手。在这问题上，恐怕我是“一叶蔽目，不见泰山”。

大数据时代读后感 篇4

赖嘉文，工商管理六班，02120606

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。人们对海量数据的挖掘和应用，预示着新一轮生产力增长和消费过剩的到来。”

比尔·盖茨在早些年代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天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神奇的大数据时代，在其中不断创新

随着时代的变化与经济的发展，科学技术的日渐成熟使人们的生产生活发生着巨大的改变，而大数据（big data）一词在近年来也越来越多地被提及。

大数据到底有多大？说真的，我看了这本书一方面其实还是有不少疑惑，譬如互联网上每天流动的数据已经不可以单纯用几个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，而这些数据不一定会一直是真理，它们也会有被颠覆的一天，有很多网上奇葩问答也是，那么多的垃圾数据混在其中，我们到底如何分辨？在海量的数据中，我们应该从**开始寻找自己的需求，而不是淹没在数据的海洋中？

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获取大量的数据，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。然而，这也是一次重大的时代转型。大数据将为人类生活创造一个前所未有的、可量化的维度。我所担心的是，在这个转型的过程中我们人类是否能“安全达阵”？

即我们是否能成功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”来进驻社会？要知道这可是对人类的认知和与世界交流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，不过可以肯定的是，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。

大数据时代读后感 篇5

《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。该书介绍了“大数据”时代的三大变化：

思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的"冲击"之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古中国固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。

“我们不再有兴趣寻找因果关系，而是应该寻找事物之间的关联”，我认为这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条"看不见的线"将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：

样本=总体;而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于"精确"，而是"混乱"，若不接受"混乱"，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以"是什么"而不是"为什么"的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即"让数据自己发声"，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。

这一概念以惊人的力量给当前的知识状况带来了巨大的冲击。通过对海量数据的分析，我们可以获得巨有巨大价值的产品和服务，或者是深刻的见解。例如，当h1n1在xx流行时，google通过检测搜索关键词并处理了34个。5亿个不同的数据模型，通过**并与xx、xx年的美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，**结果与官方数据相关系数高达97%，这种大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为**流感提供了一种更快速、高效的工具。

同时，虽然大数据可为人类造福、对抗病症，但这仅限于掌握这门技术而言，若不重视这种技术，当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时，便是我们的灾难，想想，大数据虽核心的在于**，当敌人通过这种手段**我方下一步的行动，将是可怕的—比如你的导弹将从何处发射，将飞往哪，你的军队动向、目标，总之所有一切"未来"将掌控于敌手，敌方甚至可以借此发现那些将来有"大作为"的人，从而进行渗透或扼杀，这对我们的发展无疑是致命的，所以，尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。

对于我们国防生，也必须顺应这种发展趋势，未来的时代必将是数据极易获取，数据网络共享化的时代，通过这些数据，建立数据模型，可以准确分析并给出适合每一个人的计划，如运动量、训练强度，可以"先知、先觉"，及时发现一个人的负面情绪前及时疏导，这些必将成为现实，我们必须跟进时代，做好准备，去应对大数据时代的一切!

《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作，这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。这本书最大的优点是作者用数百个例子详细解释了大数据的方方面面，使外行容易理解。在结构上，笔者依次从大数据时代的思维变革、业务变革和管理变革三个角度进行阐述，清晰有序。

作者认为，所谓的“大数据”就是“所有数据”。随着计算机运算速度和存储容量的不断提高，数据采集变得越来越简单，数据存储的成本也越来越低。过去，由于技术上的限制，人们在进行统计时只能采集有限的样本数据，在统计中应考虑随机样本的选取，以减少样本问题带来的误差；统计结果往往不被重用，导致数据利用率低。

而现在则可以做到"样本=总体"。数据的增多带来不可避免的精确性问题。在“小数据”时代，样本的误差会导致整体估计的失败。幸运的是，在“大数据”时代，准确度不再那么严格——也不能太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。

在对思维转换的阐述中，本书最重要、最核心的一点是大数据时代。我们应该从追求“因果”的旧思维模式转向追求“关联”。 在我看来，这实际上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势，而很多精确学科领域依然需要探寻"因果关系"解决更有针对性的问题，所以，这局限了这一转变只能在特定的领域发生。作者本人也说，“大数据的相关性使人们看到了比因果关系更具前景的领域。

“在大数据时代，获取数据的方式多种多样，数据形式也在发生变化。任何文本、行为和一切都可以在数字化后进行分析。对于这些数据的利用，我们不仅要考虑其最初的使用价值，还要考虑其未来可能的用途，以提高数据的利用率。当然，数据的使用并不是无限的，而且时间效应和环境的变化肯定会对数据提出新的要求，所以数据的折旧也应该考虑。

这就导致了对数据（一种无形资产）进行估价的可能性。对于facebook和twitter这样的公司来说，数据是他们的核心。如何让他们在资产负债表上得到公平的反映是我们需要考虑的问题。

大数据时代的价值链由三部分构成，我把它们简化为"生产—分析—使用"三个环节，这对应书中的三种类型公司： 第一种是基于数据本身的公司，第二种是基于技能，第三种则是基于思维。在大数据出现的早期，技能和思维是最有价值的，但笔者认为，归根结底，大部分价值必须从数据本身挖掘出来。

这假设一个成熟的市场，每个人都了解大数据的使用。

对于普通人来说，隐私是大数据时代最重要的问题。不知不觉中，个人的每一个行为都暴露在**甚至是民营企业的面前，也面临着潜在的信息披露风险。对此，笔者提出了解决用户责任的办法，而不是以往的正式授权使用。

大数据甚至可以**一个人的犯罪动机，这就给监管部门带来了**一个人是否想犯罪、惩罚与否的问题？在这方面，社会必须达成一个共识，即“个人只需对其行为负责，而不是对其动机负责”。

大数据时代的风险控制靠的是"算法师"，类似会计师一样的职业，对大数据的准确度或有效性进行鉴定。这在一定程度上可以防止数据滥用和数据**的发生。今天的法律也需要对大数据监管进行修正和补充。

如今的大数据发展主要是由科技公司推动的。相信在不久的将来，更多的传统领域会认识到大数据的重要性。但我们也应该保持清醒。大数据不是灵丹妙药。对于某些领域或链接，使用大数据是一个简单使用的选择。但对一些地区来说，盲目使用大数据只会适得其反。

大数据时代读后感 篇6

大数据时代下的变革

员工编号**徐敏2015-12-10

现在全社会都在热议互联网+概念，各领域针对“互联网+”都会做一定的论证与探索。我对大数据一直好奇已久，阅读了很多资料仍不得其解，直到读完《大数据时代》才有了粗略的认识。

《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔·舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。作者是大数据研究的大师，翻译家也很擅长翻译。本书从思维、业务和管理三个方面阐述了大数据时代的变化。这些变化涉及我们生活的方方面面，其影响几乎可以与两次工业革命相提并论。

在第一部分中，作者提出了三个更令人震惊的观点。首先，不是随机抽样，而是所有数据。这里需要更多的数据。第二，不是精确性，而是混杂性，这里要求数据更杂。第三，这不是因果关系，而是相互关系。它需要更好的数据。

在第二部分中，笔者从数据的巨大价质和数据的交叉重用两个方面，论述了大数据战车在物质和智能方面向前推进的最根本动力。第三部分阐述了大数据时代的弊端和管理措施。我认为这本书的精髓是第一部分。第一部分的三个观点涉及面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。

后两部分基于第一部分的三点。

细细咀嚼，有几点我深受启发。首先，社会是一个相互联系的整体，所以我们需要对我们的工作目标有一个整体的看法。各个行业和细分领域可能会有更多的趋势，但总的来说，它们与社会和产业环境密不可分。

其实无论大家身处哪个行业，在书中所述及的这些趋势之外，更要与自身行业相结合，可能会对企业将来发展有一个更好的预判。

第二，要效率不要绝对的精确。作者说，对准确性的痴迷是缺乏信息和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化的，可以应用于传统的数据库。如果不接受混沌，剩下的95%的非结构化数据就不能被利用。

作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案。在大数据时代，要求我们重新审视准确性的利弊，甚至说大数据不仅使我们不再期待准确性，而且使我们无法实现准确性。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点，谷歌的翻译系统不像candide那样精确地翻译每一句话，它谷歌翻译之所以优于ibm的candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。

第三个观点，不是因果性，而是相关性，这是这本书中争议最大的一个观点，不仅是读者，就算是本书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点。作者觉得相关关系对于**一些事情已经足够了，不用花大力气去研究他们的因果关系。林登亚马逊推荐系统的成功证明了大数据在相关性分析和销售成功方面的优势。

沃尔玛也是充分利用和挖掘各种数据和信息的代表。从啤酒、尿布、蛋挞和飓风天气的情况来看，笔者有助于掌握他们之间的相关关系。一句话，知道是什么就足够了，不知道为什么。很明显作者所举的例子都是属于商业领域的，但是对于其他领域来说这个观点就值得商榷了。

例如，在科学研究领域，你需要知道它是什么和为什么，并找出事件的原理。用文中的一个例子说明，乔布斯测出整个基因图谱来**癌症，但是你**癌症你必须知道癌症发病的原理，知道哪一段基因导致了这种疾病，不可能只是说收集各种数据，然后利用其相关性来判断**出现了问题。

大数据时代读后感 篇7

但是，在我们已经享受着或者正在想象着大数据给我们带来好处的同时，也不能忽视事物的双重性，即一个事物既有其有益的一面，也会带来一些不好的东西，而大数据也是如此，在我们享受着大数据所带给我们的生活上的更加便利和舒适快捷的同时，大数据也给我们的生活隐私的保护带来了很大的挑战。试想，通过网络可以记录一个人在网络上干过的所有事情，而很多互联网公司会去收集这些数据，如果说用于客户个性化定制和了解市场和用户的需求，并不会对个人隐私造成太大的伤害，但如果是被公司中不法的员工和不法商贩得到了，进行贩卖和推销等不法用途的话，个人的隐私就会受到很大的侵害。记得前一段时间有过由于漏洞而导致公民开房记录大规模泄漏的事件、也有银行员工窃取客户信息进行买卖的，因而，不可避免的是，大数据的累计和发展会导致个人隐私泄漏的可能性变得更大。

所以，我们每个人要提高对于自我隐私的保护意识，尽可能的使自己的个人隐私得到最大的保护。

并且，大数据的快速发展和**的相对准确性可能会导致企业会个人过于依赖数据，而在我看来，大数据时代我们追求的不是数据的精确性，而是注重整体的趋势，的确，面对如此之多的数据不可能做到每个数据都十分的精确，因此人们只要做到可以较为准确地**到事物的规律和发展趋势即可，但也不是所有事情都可以去依赖于大数据去完成的。在我看来，大数据的应用不能像书中所说的谷歌一样连放大倍率也要试图去从参考和分析大数据得出，这种无关痛痒的事情没有必要去分析浩瀚的数据并从中得出一个无关紧要的结论，有些事情只要像乔布斯那样，根据个人的直觉去判断使用即好。书中有一句话说的好，卓越的才华不依赖于数据，所以，很多时候，你只需尽情地施展你的才华，你也会取得一样的成功。

对我来说，如果我想在未来与大数据打交道，我应该知道如何收集和管理大数据，锻炼我对数据的敏感性，能够发现和应用数据来解决一些问题。如果更进一步的话还需要更强的编程能力，以便能够自己编写出用于数据整理与大数据分析的程序。当然，这需要我在学好信科系的专业课的基础上，在生活中多观察多思考，这样我就可能会有更加敏锐的观察力，可以去发现生活中更多的有趣的现象并应用大数据去研究，希望在三年之后，我也可以成为大数据方面独当一面的人才。

正如译者在前言中所说，大数据是一个非常重要的概念。他代表着未来一个非常重要的趋势，但不要让它成为一个普世的概念，因为越万能，越空洞。我们应当努力在可以应用、可以拓展的地方应用它、拓展它；而在不能应用、不能拓展的地方，就停下来。这是每个人在面对任何新领域或新概念时应该具备的态度。

这也呼应了并非上述所有领域都需要应用大数据来解决问题。我们应该抓住这个机会，在最需要大数据的地方应用它。

通过大数据时代这本书，我除了更加了解大数据和他所应用的领域以及现如今的成果之外，我还学到了译者对于原作者的批判性思维。作为一个译者，他并未只是去机械的翻译一本英文书，而是在翻译的同时应用自己所了解的大数据知识去思考，并提出不同的意见和想法，针对中国的实际情况适当的增加批注。在我看来，这种思想火花上的碰撞是当今最需要的东西。

通过阅读一本好书，我可以了解和学习很多东西，通过阅读大数据时代，我不仅获得了知识，还获得了对生活的思考。在数据时代，我的未来在**，世界的未来在**？事实上，我的未来掌握在自己手中，世界的未来掌握在我们手中。

世界是进步的。只要我朝着自己的目标努力，我们就朝着自己的目标努力。在这个时代，我们将一个接一个地实现梦想和荣耀。只要你敢于施展才华，你就能像乔布斯一样成功！

大数据时代读后感 篇8

《大数据时代》读书笔记

2013年，欧洲核子研究中心证实了希格斯玻色子的存在，随后诺贝尔物理学奖颁给了预测这种粒子存在的英国物理学家彼得·希格斯。希格斯玻色子进一步解释了世界的起源，即可以取代上帝创造物的粒子，使我们深刻理解了自然界的运行规律。然而，20世纪末以来信息技术的发展和大数据时代的到来，最终引导我们实现了社会关联规则的应用。也许我们无法解释这条规则是什么，但这并不妨碍我们发现、适应和使用它。

当然，在使用相关对象进行预测的过程中，更重要的是要记住，昨天的行为并不代表今天的选择。

一、思维

大数据就是这样一个时代：数据越多，越复杂，相关性越突出。

更多：我们不再满足于只收集一个或几个方面的数据。我们需要把握并能够把握事物的方方面面，甚至各个方面的内在关系，以及外部影响因素和动态变化。更全面的信息将使我们更容易找到事物的趋势或联系，更深入地观察事物的存在和表达规律。

就像收集到几亿年间的全部化石信息会让我们清楚的明白物竞天择适者生存的自然演化观，收集到一段时期内一国范围内的价格变动情况也让我们更加明了粮价升高将对整个国民生产体系产生的影响。在微观层面，破译所有的dna密码为我们打开了一扇大门：我们不仅知道生物体在功能上的进化结果，而且知道一些信息复制、交叉和变异行为导致进化或衰退。

更杂：意思是承认数据的混杂性。我们总是追求精确，因为精确的过程往往带来精确的结果。

然而，笔者认为，追求精确是数据稀缺和模拟时代的产物，因为当是数量不足，人们对掌握的信息没有信心，必须严格要求数据质量。在大数据时代，我们应该加深对世界已经是复杂的认识，人类一经面临着它的复杂性。

数据混合是不可避免的，不是为了避免，而是我们工作和生活的标准方式。

因为，首先，瑕不掩瑜。在庞大的数据流中，微小的缺陷不会对结果产生太大的影响。例如，一个人流感信息的虚假报告并不能阻止谷歌预测流感流行的大方向和范围。

其次，错误、不规范、异常和极端的价值观可以为我们提供创新和多样的用途。拼写错误的数据的价值可以用于完善翻译系统。第三，混合物越丰富，越漂亮。通过我们独特的想象力，我们将了解宇宙的多样性和随机性。

蒙娜丽莎的微笑不仅是精确的计算，更是画家的直觉和才华。

相关性：我们一直都承认有理由吃水果。有时候，有很多水果的原因，有时候有很多水果的原因。然而，在现代社会，当我们从更广泛和更全面的角度看待问题时，我们发现纯粹的因果关系往往只发生在数学推理和物理定律中。

80%的小、琐碎和间接因素默默地起着20%的作用，也就是说，相关作用。在大数据时代，我们可以巧妙地运用相关关系。社会分工进一步细化。作为科学技术的一种普遍应用，我们只需要了解相关的关系，而不需要探索其内在机制。例如，在生活中，我们不知道智能手机是如何工作的，但我们每个人都可以使用他们的智能。

体现在商业上，例如啤酒和尿布、飓风和蛋挞，数据不会告诉我们为什么，只会建议我们怎么做。

然而，我们不得不承认，人类的好奇心总是让我们走向一个更聪明、更广阔的境地。只关注结果而忽略过程，对黑匣子不了解就满意。简单的思考必然会使我们僵化。因而，我认为，大数据并不是让我们不再寻求为什么，而是要求我们将眼界更大的放开，全面的去剖析一个事物，包括纵向的因果，更注重

横向的牵连。

二、价值

在商业中，大数据的价值是数据本身的价值和数据的支撑作用。

在产品生产中，大数据可以帮助我们进行完善的质量检验和管理。

在企业价值实现过程中，大数据可以发挥更大的作用。大数据可以帮助我们细分市场，做出更准确的市场定位，在营销策略组合上进行创新，比如啤酒与尿布的关系，以及基于实时竞价平台的数字信号处理器广告。

但是商业中许多有关创意的模块大数据爱莫能助。因为大数据只告诉我们有了什么，却不能告诉我们没有什么，比如它不会告诉福特没有汽车，他应该发明一个，也不会告诉算盘生产厂家，该是生产计算器的时候了。此外，大数据告诉我们如何去做，而不是为什么去做，这导致企业无法挖掘消费者的深层次需求，从而产生深层次的创意。

因此，在产品的研发领域，大数据可以发挥的作用有限。

数据已经将我们的过去铭记，更因为它低廉的保存成本和巨大的潜在价值而不容易被删去，我们的信息被一次次分享、重组、替换来预测我们的未来。当然，数据的预测成果并不代表未来，与其说是预测，不如说数据从以往的时空中找出了一种关联，并试图将此关联应用在现世情景。

三、结语

在人的决策过程中，我们总能看到人性的优点弱点交替闪现，勇敢、信念和瞬间爆发的自由意志、奉献精神使我们以往不流于宗教，现在则不流于科学。目前乃至相当长的一段时间内，数据可以预测固有的相关，却无法预测灵活的人性。因此，在面对数据时，我们始终怀揣着希望：

希望它准确，以应对纷繁的社会，希望它偏差，因为破坏的人会在最后一刻反醒，沉沦的人会在最后一刻拾起信念，懦弱的人会突然坚忍而一往无前，波折的时世会因为统一的人性而隆盛昌明。

大数据时代读后感 篇9

本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格，是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出：“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。

”阐述大数据是一个比较的概念，它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来，它的关键是在“大”，数据存储量越大，价值越显著。大数据的核心作用在于“**”，引申出“规划”与“解决方案”，也就是我们说的“算法”。这本书展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter和visa等大数据先驱最有价值的应用案例。

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、o2o、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的**，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。

大数据具有最直观的价值：时间和金钱。要知道“时间就是金钱，效率就是生命。

”大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：采样数据向全部数据转变；精确制导向方向引领转变；因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们有更多的数据可以分析，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，这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据，而是混杂性数据：以前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着数据的积累，数据库的完善，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据，而是相关关系数据：在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系，相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因，但是它会提醒我们事件的发生。

思考：大数据在农业领域建设。近年来，我国数字农业的发展方兴未艾，从北方广袤荒原上的农机无人操作，到浙江乌镇的农家乐、西安阿里的智能大脑。数字农业正在悄然推动传统农业的发展。

从理想状态来说，我认为数字农业就是有一块地，你种什么，种多少，施什么肥，打什么药，卖给谁，都用数据来表达，以大数据来支撑决策，通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲，数字农业是指以数据为关键要素，以数字技术与农业融合发展为重点，以数字产业化、产业数字化为路径，实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

目前，我国已进入加快发展数字农业的新时代。在有条件、有需求的情况下，发展数字农业势在必行。人类社会经历了农业革命和工业革命，现在正经历着信息革命。现代信息技术日新月异，全球数据爆发增长、海量集聚，数字经济高歌猛进。

互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透，让传统农业插上数字化的翅膀，培育了经济新增长点和发展新引擎，数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将给农业发展带来深刻变化，创造千载难逢的历史机遇。（张洋）

大数据时代读后感 篇10

这么多年来，看了很多东西，如今回过头来发现，好像什么都忘了，真是悲剧，所谓读书破万卷，下笔如有神或许是不对的，还是需要下笔勤快，所以决定从这里开始。

这些年对于技术的发展，我是没有跟上，如今发现即便是对于投资，技术对于我们生活的改变太大，而自己身在这个技术浪潮的前沿，还是需要跟上步伐。

——前言

大数据的概念提了很久，我一直忽略了对它的理解。看完《大数据时代》，再结合如果工作上对于大数据的理解，顿时发现数据的重要性，以前在这方面的确没有足够的思想意识。

对于整本书，我认为三个要点是前几章：

、要总体，不要随机样本：从小对于统计学相关的学习，基本都是从样本出发，理论的基础在于如何随机的足够分散的选取样本，这可是技术活加直觉。对于大数据来说，这是一个整体。从本质上讲，整个样本可以更准确地找到结果。

但是对于统计来说，总体的分析增加了数据分析的难度，不仅数据核对不好进行，一旦出现数据污染，准确度就会大打折扣，而且进行数据回溯的时候，也无法准确确认问题，而这一点也是后面相关性上问题；

2、要混乱，而不是精确：这里主要想说明的是希望数据的多样性，尽量将相关数据都收集起来，不管是结构化的还是非结构化的。这样就不可避免的最终结果的不准确性。

大数据更多的是从一个总体数据中说明以后概率事，既然是概率，也就可以理解无法精确。这里有个点的说明，我觉得需要提一下，大数据算法更倾向于“简单”，而不是复杂，这个倒是出乎我的意外。

3、要相关性，而不是因果：从我对于知识获取的过程来说，我是不同意这个观点，从人体对于知识的理解，还是要从因果论出发，没有因果论，就会变成瞎子。而作者的观点上来说，原因可能还是从大数据本身的非准确性，一旦找到合适的算法，找到相关性，向上追述原因本身就很难。

但是从举的示例上看，相关性的确认是一个非常大的工程，基本就是使用排举法，一个一个试。

大数据时代读后感 篇11

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。就像质量管理大师克罗斯比提出的零缺陷理论一样，我一直认为这是一个错误的命题，缺陷一定存在，这取决于如何定义它们；

2、 大量的非结构化数据处理，如新闻量化、情感分析等，在非sql的应用上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**未来”。当然，我们同意这句话，但这并不意味着我们可以放弃准确性，只是我们需要重新定义准确性。

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。

三。不是因果关系，而是相关性

这是本书对大数据理论的最大贡献，也是最有争议的地方。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”。算命其实是趋势的总结。在给定的条件下，它告诉你远离什么和接近什么，但它不告诉你为什么。

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;

2、 在这个范围内，我们应该建立一个强制正确的公理；

3、 有一个明确的演绎过程；四个可以复制。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。按照这个定义，大数据是不科学的。

混沌理论中的蝴蝶效应主要集中在相关性上。它是指一种依赖于初始条件敏感性的现象。输入和输出之间的微小差异将迅速扩大到输出，但没有人知道什么可以输出。

从本质上讲，大数据回答了哲学问题。勋伯格带给我们的不仅是全新的商业理念或技术，更是我们团队队世界的理解。

在大数据时代，我们也需要充分考虑大数据给公司未来发展带来的机遇和挑战。公司日常经营管理中的数据是否得到了有效的收集与分析，大数据技术是否可以应用在公司业务拓展与管理穿心中等等，都值得我们进一步思考。

大数据时代读后感 篇12

时代确实一直都在变化，过去式，现在式，正在经形式，和未来式

都有着各个年代所发展的产物。

初看其书时，对全书所表达的“围城”并不太懂。“围城”形容在所在地给自己砌了一堵看得见的城墙，不能走出去，也不能走进来。在现代自由为主的时代，再谈起：围墙一词，那怕是笑笑罢了。可不曾想的是，我们自己给自己发展的高科技的项目运用于生活之中，确实方便了日常的生活，但却更多的像是给自己编织了巨大的天网，你说每天面对的事情，所了解的人，接触过得事，都在数以万千的数据库中，精密的为你打造人生围城。

科技型类文故事的发展总是喜欢以美国为背景，也许是高才生的聚集地有更多实验的产物，是的这个时代更加的无隐私可言，随处而间的摄像头，街道上密密麻麻的天网，想寻找一人的足迹那真的轻轻松松，一个手机就能搞定的事情。正是如此，有事职业数据分析师的李零从开始的描述总是自带这神秘感。

走路尽量走没有摄像头的地方，去咖啡厅也是在摄像死角，给小费和买单也是现金消费，每次的浏览记录和出现等一些记录总是会抹掉的非常干净——就是这样个小心翼翼的会因为偷拍，而放弃自己的事业，又偶遇小学妹后，回国开展事务所？

事务所的主要为哪类人服务呢？有因为信息泄露而面对商家骚扰推销小孩是的有关方面的流产的妈妈，每日都在揭旧伤疤而不得不求助的设计师，也有因为喜欢爱发小孩子的成长的照片的养母，记录孩子的一点一滴和熊猫血型，却被需要血型救助的坏人盯住，趁保姆不在意而偷偷抽血，使小孩更加的自闭而瘦弱———太多部分这样的故事，以技术等为主而切入，缺围绕的亲情以及友情等方面发展的题材，依旧是赚足了吸引力。

后看作者简介时，才知为真实事件所改变之时，才发觉其的真实性和想要科普的重要性，确实，我们享受这移动支付的快捷性和便利性，就如句现在年轻人的社会本质，人与人的沟通需要在网上完全，在现实中，大家可能都不知道说啥，作文快捷性的支付和网购和上门服务，你的信息的填写就这样的转卖到商量和销售人之中，或者被不法分子所贩卖到有心之人手中，修改银行卡密码，盗取财产密码是非常简单的事。

时代的发展这些都是避免不了的，只能所以实践来实行真理，每走的一步去验证是否正确，在故事的结尾，李零的前女友的回归，来挫穿当初的骗局事假，原以为是受害人的李林似乎更像是背后的开局人，而第二部的精彩的花絮简介，更决定着事务所能否继续开下去的生存危机，他们三人是不是可以继续的毫无保留的对阵，又是一大看头。

大数据时代读后感 篇13

大数据一词在这两年可谓是风靡于各个行业，也有人说我们迎来了大数据时代，带着这份期许与未知的迷惑，我有幸拜读了国外大数据研究的先河之作《大数据时代》。这本书吸引我的并不仅仅是书中展示的谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例，更是其所传递出的前所未有的可量化的维度及颠覆千百年来人们的思维方式，甚至是我仿佛看到了未来工作的全新方式。

最近，央视新闻采用了一种新的方式来总结和发现新闻背后隐藏的内容，即对海量数据的分析，为我们提供了另一种看待事物的视角，我对这本书产生了兴趣。作为一名老师更应如此，在日常教学中，我会面对性格迥异的学生，形形色色，但是通过搜寻不同学生的资料形成一个系统，这会为教学提供莫大的帮助，但困难之处在于大数据积累的过程需要花费大量的时间和成本技术。

让我们忘掉成本，看看大数据为我们的生活提供了什么及其正确性。这本书明确指出，在大数据时代，最大的变化是放弃对因果关系的渴望，转而关注相关性。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。

书中提了很多，最多的就是，***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---**。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，那么我们的未来将是准确的**，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，还会按照**行事。如果准确**成为现实，我们将失去自由意志和自由选择的权利。

既然我们别无选择，那么我们就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。

书读到最后真是让人感触良多，其实，大数据的背后是科技。总的来说，数据正在成为21世纪最有价值的商品。但这种数据最让我们陷入沉思的正是科技进步引发的种种悖论，在这个网络的时代里每个个体似乎可以无限的被延伸开，但是每一个个体也由此被裹入大数据的海洋当中，在不知不觉中你会被观察被分类，被贴上标签，甚至会成为商品待价而沽，这一切迅猛的发展变化究竟会给人性给这个社会带来怎样的改变呢？

这应该是大数据时代留给我们每个人的深刻思考。

大数据时代读后感 篇14

大数据时代——信息技术进行时

2012年，出现在金融界人士、it人士、甚至政界人士耳中最多的词毫无疑问就是“大数据”，当今社会，每天所产生的数据量是十分惊人的，各行各业都在产生庞大的数据，金融、医疗、教育、**、商业等等，每天所产生数据总量已经不能用pb来计算，而是以eb、zb为单位（1zb=1024eb=1024×1024pb=1024×1024×1024tb=1024×1024×1024×1024gb）来计算，这个数据量是惊人的，但是对于人类来说，具有极其重要的意义。在哲学中，量变产生质变。当数据足够大时，将对人类社会产生据大影响。

被誉为“大数据商业应用第一人”的英国人维克托·迈尔·舍恩伯格所著的《大数据时代》前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。这本书带给我的绝对是一种震撼！比如，关于思维变革，书中认为，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”。这颠覆了人类几千年的思维定势，对人类的认知和与世界的沟通方式提出了新的挑战。

大数据时代的到来，将不可能化为可能，比如阿里巴巴，依赖**等购物**所产生的庞大数据，准确**未来商场趋势，比如美国**，依赖大数据准确**最终结果。大数据已经可以预见未来。

2008年，云计算概念提出，今年产生了丰富的应用；12年提出了大数据的概念，并迅速在12年年底产生了实质性的价值，信息技术之变化，快得令人咋舌。然而，作为一名传承文化精髓的教师，对信息技术有多少研究？win8已经出现在各种终端上，但是很多教师仍然沉迷于cross-p；office 2013也推出了，但我们的大多数教师仍然只使用office 2003。

很多老师都说要与时俱进，但事实上，人的惰性在他们身上表现得尤为明显。

让我们再来谈谈云计算。其核心理念是云存储和云共享，尤其是2012年。且不说国外大公司推出的云服务，如微软的skydrive，仅仅在国内，就有许多大公司推出了各种云服务，金山快盘、360云盘、百度云，这些产品，无一不体现云计算的核心理念。当我打开云服务时，深深感受到了云计算带来的便利：

百度云存储了我的n多个软件，**，文档，**；无论哪位朋友，需要我的某个文件，只需打开百度网盘，创建一个链接并发给他，他就能直接**我存储在云端的文件。现在我在想，在这个云时代，有必要购买闪存驱动器和移动硬盘吗？这些移动存储设备充其量只能方便我们在本地复制文件并在不同的地方传输，这绝对是云的世界。

但是有多少老师在云端？

思及这个问题，我感到深深的遗憾。中国的教育受到世界的批评，教师自己也难辞其咎！同时，我对负责教师培训的有关部门的遗漏深表遗憾。

注：本文使用office2013写成，存储于skydrive（微软云）。

大数据时代读后感 篇15

大数据的商业化应用与现实思考

今年5月，马云在卸任阿里巴巴ceo的演讲上说“很多人还没搞清楚什么是pc互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”

近年来，创业环境是历史上最好的。时代造就了英雄，大数据也正处于风口浪尖。它不仅出现在阿里巴巴、谷歌等互联网企业的战略规划中，也多次在国务院和**报告中提及，无疑成为互联网界的明星。《大数据时代》这本书，举出了很多现实案例，提出的精炼理论，让我受益匪浅，引发了很多思考。

本书从思维、业务和管理三个方面阐述了大数据时代的变化。其主要观点这里我就不再赘述，主要结合自己的思考谈谈想法。

一、未来的商业化应用

可以预见，未来数据和内容将取代技术，成为互联网的核心符号。大数据的价值在于对数据和内容的分析，进而大大优化资源配置。大数据产业是互联网的重要组成部分，赢家通吃的原则同样适用。未来，将有大量跨国公司在商业上应用大数据。

数据本身不产生价值。如何分析和利用大数据来帮助企业是关键。大数据就像地球上难以计数的土壤，正真有价值的信息就像金矿一样埋藏在地下，挖出并利用“金矿”才是关键。随着未来的发展趋势，大数据将进入更加务实的发展阶段。我认为大数据挖掘商业价值的方法如下：

1.大数据交易，数据就是未来的石油、煤炭。

原始数据蕴含着巨大的商业价值。获得原始数据就像开采出的矿石，需要进一步的加工和冶炼来挖掘其价值。目前，已有中关村数海大数据交易平台、贵阳大数据交易平台等企业级交易平台。2015年5月，在贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上，贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易***》和《贵阳大数据交易所702公约》，为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向，奠定了大数据金矿变现的产业基础。

历史上，众多的风险投资将赢得科技公司的青睐，越来越多的基金将进入大数据交易市场。随着市场交易的活跃和规模的扩大，大数据期货、主题基金债券等金融衍生品必将产生。市场的发展将进一步促进上下游产业的繁荣，最终形成系统化、规模化的商业体系。

2。为企业经营和行业发展提供业务信息和指导服务。

大数据的业务应用越来越广泛，其作用也越来越明显。书中给出了一些例子，我将在这里补充：

滴滴打车利用大数据分析实时综合调度“快车”、“专车”、“出租车”、“顺风车”甚至是滴滴巴士的资源，实现全局的交通资源优化。资源的整体配置避免了资源的浪费和过度竞争，极大地提高了交通资源的利用效率。

美国的一家跨国农业生物技术公司孟山都，让农民不用懂“高科技”也能享受大数据的成果。建立了农业数据联盟来统一数据标准，并通过对数据的分析为农民提供“决策服务”，农民只需在驾驶室里拿出手机，收集种子监视器传来的数据，然后将其上传给服务器，最终服务器将返回化肥的配方到农场拖拉机上，完成对农作物的精确施肥。光是这项技术每年就为美国农民节省了数亿美元的化肥开支。

在未来社会，信息就是金钱。大数据提供的大量有价值的信息将创造巨大的商业价值。巨大的市场需求将催生出利用大数据分析提供商务咨询服务的企业，这些企业将在企业客户中发挥重要作用。

3.**决策智库，提高决策效率和科学性。

我在今天的今日头条qpp中看到了这样的新闻：《安徽省人民**办公厅关于印发安徽省运用大数据加强对市场主体服务和监管实施方案的通知》。继而联想到本书中作者概况出大数据的四大特征：

大量(volume)、多样(variety)、价值 (value)、高速(velocity)。**作为一个大型的公共管理组织，其信息需求与大数据同时匹配。

例如“911”事件之后，美国**在反思中发现，多个安全部门之间协调不到位、不能及时分享情报资源，是其虽然掌握了诸多线索却没能预防恐怖事件发生的重要原因之一。通过建立“棱镜”等大数据平台，运用大数据技术和分析手段，美国的****部门能够以更高效率完成对多种**数据的分析，并揭示出不同行为间的互动关系，进而能够运用分析算法**危险分子的行动趋势。这为安全部门防止恐怖主义等威胁国家利益的行为提供了前所未有的可能性。

另外，以大数据为手段，能够提高从各种情报中“大海捞针”的水平，通过提取人们行为的时空规律性和关联性，进行犯罪**。加州圣克鲁斯市使用犯罪**系统**可能发生犯罪的关键地区和重要时期，并安排巡逻。在所**的犯罪事件中，有三分之二真的发生。

系统投入使用一年后，全市入室盗窃案件减少11%，汽车盗窃案件减少8%，抓获率提高56%。

这样的例子有很多，大数据对**的决策带来的改变是革命性的，但作为**部门，其基因决定它不会直接参与对大数据的分析，但刚性需求会创造巨大的市场，将会出现类似兰德公司模式但利用大数据进行分析的决策智库，**将会为其信息服务买单。

4.金融投资工具

传统的金融投资机构也越来越多的引用大数据来帮助决策，人在投资交易过程中无法避免的受到个人情绪，个人偏好的影响，带有主观因素；另一方面，市场瞬息万变，每时每刻都产生数以万计的交易信息，很大程度已经超出人脑的计算处理能力。未来的趋势是要让数据“说话”。

证券市场行为、各类指数与投资者的分析、判断以及情绪都有很大关系，而后者都可以从数据中获取，现实生活中拥有大量用户数据的互联网公司将其论坛、博客、新闻报道、文章、网民用户情绪、投资行为与市场行情对接，研究的是互联网的行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整投资组合，开发出大数据投资工具，比如大数据类基金等，这些投资工具直接将大数据转化为投资理财产品。

随着科技的发展，基于大数据的金融投资工具将越来越普及，并将成为大数据商业应用的重要组成部分。

5.健康与医疗

书中提到的一个例子，2009年，谷歌推出“流感趋势**“项目，在甲型h1n1流感暴发的几周前，“谷歌流感趋势”成功**了流感在美国境内的传播，其分析结果甚至具体到特定的地区和州，并且非常及时。谷歌的判断基于人们的搜索行为，而现在在苹果iwatch的模范效应下，可穿戴设备大行其道，利用传感器收集大量的人类行为和生理运动数据，比如健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑的数据，行走步数、卡路里消耗、睡眠时长等；床垫监测传感器可以自动监测和记录心脏速率、呼吸速率、运动和睡眠活动……通过计算机的分析处理，这些数据与健康记录可以用来监测我们的健康状况，并提出对应的建议和风险预警。

整个链条离不开大数据采集、传输、处理和分析的支撑。最后，形成基于大数据的产业体系。作为最基本的数据，它将具有很高的商业价值。

二、现实思考

1.大数据是否存在泡沫？

迈克尔乔丹教授是世界上机器学习和大数据应用领域最受尊敬的专家之一。这里引用他的话：

（1）目前的大数据给出的结果可靠性不够，如果急于应用到实际中，就好比是土木工程都没学好就开始造桥，结果只能造出“豆腐渣工程”

（2）作为一个科学，不够严谨（原文是“没有error bar”）。与建桥的土木工程不同，经过多年的积累，它可以清楚地告诉我们什么样的情况可以建桥，什么不能建桥，而大数据则不是。

（3）有些**为了让公众容易理解打了些比方，但是这种比方造成了太多误解，进而造成了太多夸张的宣传。大数据还是一个没有足够严谨程度的科学。

很多时候，人们对一项技术的热情会过早爆发，希望它能改变世界。如果短时间内没有结果，它可能会变冷，觉得这是一个错误，并加速为这项技术撤回资源。显然，迈克尔教授担心公众对这项技术的热情不是建立在对这项技术的理解上，而是建立在对这一概念的追求上，这可能会导致这种态度的转变。但他认为这一领域是真实的，许多重要的应用，及时，将创造价值。

但是现在很多**宣传和投资行为，存在泡沫。

原文：machine-learning maestro michael jordan on the delusions of big data and other huge engineering efforts