大数据公司简介
推荐第1篇：中大数据公司简介
陕西中大数据网络服务中心
公司起源史：
中大数据中2006年建立于启创旗下部门，中心主要以网站建设、空间域名、企业邮局、及虚拟主机、服务器托管、大型数据库优化设计管理（域名是Www.BigData.Cn）icann
公司源于（启创科学技术研究联合网讯建立与2003年，公司主要以网络、设计、软件、无线增值、及研发各类电子产品、综合贸易、实业加工金融等行业、并成立多项子部门、）
2009年，因中心分支业务市场规范管理，（现原启创所有业务设备改革重新组织整合、启创科技研究院已迁移海外，国际启创联合科技，联创世界启创之源）更新硬件设施、员工经严格培训、并且向海外各国发展机站及区域合作。中国、香港、台湾、朝鲜、韩国、日本、美国、英国、和其它海外机房都有本中心服务器。经多年的运营取得了良好的信誉保障。
2009年底：一次新的改革诞生，在原启创基础上合力决策更名升级总部、陕西神箭科技。
公司简介：
中大数据科技网迅公司(简称\"中大数据\")是一家专注于行业信息化与综合信息技术服务的高科技企业。位与神箭科技发展旗下分部。在神箭旗下分部idc综合信息服务中心。
中大数据是网站推广设计行业技术专家、项目咨询与IT精英资源优化整合的典范，矢志于教育信息化、公路交通信息化、企业管理信息化等行业信息化领域的发展，以优秀的行业应用软件及解决方案、系统集成、网络安全、电子商务等卓越的服务促进客户事业的不断进步。奋进中的中大数据秉承\"诚信垂范、专业整合、协力创新、友善共赢\"的经营理念，积极探索先进的管理模式与技术创新思路，整合西安交通大学、西安电子科技大学、西北工业大学、西北大学以及东南大学等行业一流高等院校与科研机构的优势资源，构筑诚信友善、创新进取的精英团队， 倡导产品与服务的密切协作、行业技术与IT技术的优化整合、产品方案与客户需求的，无缝结合、客户需求与技术服务的无间共赢。
服务项目
网站建设\\域名注册\\虚拟主机\\主机托管\\Vps主机\\VM主机\\固定IP接入\\动态IP接入\\动态域名解析等。 SEO优化\\网站推广\\品牌宣传\\搜索竞价\\外链发布\\短信群集发\\企业黄页群发\\网站流量提升\\Pv提升。 网站搬家、数据库分析设计、网站运营托管、网站管理人员及维护推广人员教育培训。
代做搜索引擎竞争产品点击、使对方竞价排名无效扣费、我们具有最专业的技术资源、能够快速帮您与竞争对手决定网络优先顺序、正面软文报道、负面曝光内容、等全方位同步综合提升您公司品牌口碑。 在线客服:QQ:1178825816792503176872681759209617028617
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推荐第2篇：大数据
大数据时代带来的大变革
中国社会科学评价中心 荆林波 《 中国青年报 》（ 2014年05月26日 02 版）
大数据时代的来临，带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
探讨大数据时代将给我们带来哪些变革，首先要搞清楚什么是大数据，其次，要厘清大数据会带来哪些变革，最后，要思考如何应对大数据时代的挑战。
什么是大数据？
国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。仅从海量的数据规模来看，全球IP流量达到1EB所需的时间，在2001年需要1年，在2013年仅需1天，到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%，全球信息总量每两年就可翻番。
而根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告，2011年全球数据总量已达到1.87ZB（1ZB=10万亿亿字节），如果把这些数据刻成DVD，排起来的长度相当于从地球到月亮之间一个来回的距离，并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年，全球数据总量将达到35～40ZB，10年间将增长20倍以上。
需要强调的是：所谓大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共卫生部门早两周时间预告2009 年甲型H1N1流感的暴发。
厘清大数据带来了哪些变革
就像电力技术的应用不仅仅是发电、输电那么简单，而是引发了整个生产模式的变革一样，基于互联网技术而发展起来的“大数据”应用，将会对人们的生产过程和商品交换过程产生颠覆性影响，数据的挖掘和分析只是整个变革过程中的一个技术手段，而远非变革的全部。“大数据”的本质是基于互联网基础上的信息化应用，其真正的“魔力”在于信息化与工业化的融合，使工业制造的生产效率得到大规模提升。
简而言之，“大数据”并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，但能够让生产力大幅提升。正如，《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思·库克耶和维克托·迈尔-舍恩伯格指出：数据的方式出现了3个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相互联系。这一切代表着人类告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度，而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。
如何应对大数据带来的挑战
第一， 大数据将成为各类机构和组织，乃至国家层面重要的战略资源。
在未来一段时间内，大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲，企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争，工业时代引以自豪的厂房与流水线，变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台，而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用，成为当务之急。
第二，大数据的公开与分享成为大势所趋，政府部门必须身先士卒。
2013年6月在英国北爱尔兰召开G8会议，签署了《开放数据宪章》，要求各国政府对数据分类，并且公开14类核心数据，包括：公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月，我国国务院就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如李克强总理所强调的，社会信用体系建设包括政务诚信、商务诚信、社会诚信的建设，而政务诚信是“三大诚信”体系建设的核心，政府言而有信，才能为企业经营作出良好示范。作为市场监督和管理者，政府应首当其冲推进政务公开，建设诚信政府。为此，国务院通过《社会信用体系建设规划纲要（2014～2020年）》，要求依法公开在行政管理中掌握的信用信息，提高决策透明度，以政务诚信示范引领全社会诚信建设。
第三，机构组织的变革与全球治理成为必然的选择。
在工业时代，以高度的专业分工形成的韦伯式官僚制组织形态，确实具有较高的效率。然而，这种专业化分工一旦走向极致，就容易出现分工过细、庞大臃肿、条块分割等弊端，无法有效应对新的挑战。大数据技术提供了一种解困之道：在管理的流程中，管理对象和事务产生的数据流只遵循数据本身性质和管理的要求，而不考虑专业分工上的区隔，顺应了全球治理的需要。
1990年，时任国际发展委员会主席勃兰特，首次提出“全球治理”的概念。所谓全球治理，指的是通过具有约束力的国际规制（regimes）和有效的国际合作，解决全球性的政治、经济、生态和安全问题，以维持正常的国际政治经济秩序。为了顺应全球治理的浪潮，我国应当构建自己的全球治理理论。深化对全球化和全球治理的研究，为世界贡献中国对全球治理的先进理念。
当然，构建我国最新的全球治理理论，当务之急是构建我们的国家治理理论，夯实基础。《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出，“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化”。这充分体现了与时俱进的治理理念，切中了我们国家运行中的核心问题。
推荐第3篇：大数据
猴场乡大数据工作开展情况汇报
猴场乡是全省100个一类贫困乡镇之一，贫困面大，贫困发生率高，扶贫工作任务艰巨。为更好的实施精准扶贫，帮助全乡群众早日脱贫致富，与全县实现同步小康，今年与来，在上级各部门的帮助和指导下，猴场乡的大数据工作有续开展，取得了一定实效，现将工作情况汇报如下：
一、进村入户、摸清底数
弄清群众真实状况，弄清群众所需所盼，是实施精准扶贫的基础。“欲知民事，必入民屋”。了解民情，按照上级政府部门的要求，在各级领导部门的帮助下，我乡充分发挥驻村干部、包村干部及村干部的基础性作用，在乡联系领导的带领下，按照不漏一户，不漏一人的工作要求，在各村开展民情调查，并将调查内容制成电子档案。即将每个自然村按村民组进行分组，把村干部和驻村、包村干部进行分组，一名村干部和一名驻村干部或包村干部为一组，分组对各村民组进行入户调查。调查内容包括家庭人口、家庭收入、主要经济来源、是否贫困户、贫困户致贫原因，非贫困户能否带动发展、群众发展意愿等60余个项目。通过调查，建立了瞄准机制，摸清了全乡群众的真实情况，实现了 “一家一户调研摸底、一家一户一本台账”。全乡共调查7357户26066人。其中贫困户4182户12158人，贫困户中低保户1700户4592人，需要政策兜底的288户475人；非贫困户3175户13908人，其中能自己致富的？？户多人，到带富的？？户？？人；一般户？？户？？人；离任村干部108人，党员272人，退伍军人137人；初中以上非在校群众9321人，其中高中414人，大专及以上192人；在校初中及以上2006人，其中初中1548人，高中350人，中专64人，大专以上39人。
二、能人带动，产业致富，有效帮助群众致富
通过对大数据的科学分析论证，综合分析各类群众的具体情况，我乡制定了初步的帮扶方案。总体上以种养殖业为主导，通过对能人带富的帮扶，帮助发展产业，培育大户，进而利用大户带小户，小户带散户的模式，逐步实现总体致富的目标。
（一）特殊人群，特殊处理
第一是需要政策兜底的群众。这部分群众多为丧失劳动力的高龄老人和残疾群众，是社会的弱视群体，无力通过自身的发展来实现脱贫致富。针对这类人群，充分利用低保、新农合、乡养老院等，保证这类群众有所养，有所依，有所乐；
第二是对有孩子正在接受教育的家庭，通过教育扶贫方式帮扶。知识是第一生产力，教育改变命运。一个家庭，如果能出一个大学生，就给这个家庭注入了发展的活力，家庭的情况也将发生质的变化。我乡以“改善山区教育条件、推动教育事业均衡发展、培育新型农村实用人才”为扶持重点，努力实现教育均衡化。从孩子教育上下功夫，加大教育投入力度。目前，已建成猴场中学、猴场中心校和西北小学寄宿制学校，解决学生长途跋涉之苦；在西北小学、乡中心校、谷毛小学、中学建设教师周转房；在中心校和中学建设少年宫，是全县唯一一个同时建设两所乡村少年宫的乡镇；实现了中心幼儿园和谷毛幼儿园的公助民办；充分利用“金秋助学”、“雨露计划”等，全面覆盖，开展智力帮扶，帮助他们顺利完成学业，自2013年以来，实现辖区内二本以上大学生扶持资助全覆盖。
第三是留守儿童，一是建立留守儿童爱心之家，做好“四个一”管理，即：“一份成长档案、一张爱心联系卡、一个心理咨询台、一套规章制度。”二是开展专题心理讲座。在各中小学校开设心理辅导课，针对留守儿童“关爱缺失”引起严重的“情感饥饿”及情感缺失形成的心理障碍开展巡回专题辅导，孩子在心理老师的引导下，情感得到丰富，性格也由内向向开朗转变。三是开展“凤还巢”帮扶活动。对全乡外出务工人员及返乡农民工，摸清底数，摸清特长、摸清创业意向，确保全覆盖。由乡党委政府牵头、信用社组织力量对这部分人群进行评估，主动联系，发放贷款，助力创业，让更多的外出务工人员愿意、主动返乡创业，使留守儿童数量不断降低。四是开展结对帮扶留守儿童。有针对性安排乡直机关干部职工、学校教师对留守儿童进行“1+1”结对帮扶。帮扶过程实行动态管理、动态上报、动态帮扶。五是开展联系留守儿童家长活动。联系留守儿童家长，请家长做到“五个一”，即：每周与孩子通电话一次、每月与孩子的班主任联系一次、每月与孩子的临时监护人联系一次、争取每半年与孩子见一次面、每学期到学校与老师当面交谈一次。
（二）普通人群，致富引导
第一、配强村级一把手。在选拔各村支部书记时，坚持“选能人、用好人，为民选好领头人”的原则，拓宽选拔层面，面向社会大户能人、乡土人才、产业协会党组织负责人、大中专毕业生、复转军人等群体，选贤任能，把政治素质强、带领群众致富能力强的“双强”型人才，依法选拔进村两委班子，增强村级组织整体功能，建设一批村干部精英群体，为群众致富树立导向。引导村级“一把手”用党的理论武装头脑、指导实践、推动工作。通过“三严三实”教育活动、上党课等方式对各村支部书记进行培训充电，进一步提高他们运用科学理论分析和解决实际问题的能力，为全村的经济发展想思路、谋发展，并把国家的相关政策法规宣传到户，为人民群众排忧解难。
第二、打造致富“集团军”。一方面各村结合实际，因地制宜，按照“大户带小户，小户带散户”的工作思路，建立种植、养殖群体，形成了一点成线、以线覆面的“集团化”产业发展格局。另一方面坚持“一村一特、一村一品”，重点打造山地高效农业小区，扶持大户种植核桃，小红蒜，林下养殖本地土鸡，养兔、养牛等。组织全乡群众跟进大户步伐，以家庭为单位，在大户核心区的带动下，大力发展种养殖业。
第三、引进科技“领头雁”。扎实开展“支部带富、党员致富、能人带富”三带工程，将返乡农民工自助创业工程纳入扶贫工作范围，把贫困户作为重点帮扶对象，扶持一批有技术、有本事的科技示范户，并利用他们的影响力，加大宣传力度，让群众知晓科学技术在农业产业发展中的重要性，让群众改变传统观念，学到新的生产生活技能。另一方面，扩大资金支持。积极推动三个“十五万”、妇女小额贷款、院坝经济等项目支持自主创业的大户能人，通过先扶持一批能人创业致富人的方式，带动群众创业发家。
第四、坚持“递进式重实效”扶贫模式，走“生态产业化、产业生态化”道路。我乡在省总工会及各级各部门的支持和帮助下，形成了四种精准扶贫开发经验，“自购补贴、分级分时补贴、1：1资金滚动补贴、小额贷款”等四种扶贫模式。下步工作中，将继续以“生态产业化，产业生态化”为总要求，重点发展种植业和畜牧业，以扩大、提高传统种植特色产品的规模及品质为目标，着力培育绿色生态特色产品，在2020年前全乡逐步建成“一核心四片区”现代特色生态农业产业发展格局，即：即以水落洞村为核心，建成以优质水稻、生态畜牧业、精品水果产业为主体的现代特色生态农业和休闲农业示范核心区，形成猴场、西北、谷毛片区以核桃、马铃薯、中药材为主的产业带；猛舟片区以时令水果、蔬菜和粮食增产工程为主的产业带。通过产业的发展，带领群众脱贫致富。
第五是培育一批地方知名品牌。通过品牌效应，增加家产品的销路和收益，壮大经济实力，引导群众致富。积极推动产品商标注册、绿色产品认定及地理标识注册工作，加大特色农产品及其制品的宣传推介和市场开拓力度，大力宣传猴场生态产业品牌，树立品牌意识，努力打造品牌产品，使种养殖户和企业获得最大的经济效益。把生态做成产业，把产业做成生态，依靠品牌不断提升猴场乡特色农产品的市场知名度，推动特色产业的发展壮大。创建产地品牌，打造仙马牌系列生态产品，利用知识产权保护，将资源优势转化为市场优势，将资源转化为资产，增加产品的市场占有率和竞争力。一是找准优势主导产业。要想富，产业发展是出路。结合我乡生态良好的特点，重点打造以下产业。核桃种植：猴场的气候非常适合核桃生长，群众历来都有种植核桃的传统，因此，我们在全乡范围内广种核桃。
总的来说，通过大数据，将特殊人群、能致富人群、能带动致富人群等有效的区别开来，通过对特殊人群进行特殊帮扶，配强村级一把手、找准致富带头人，找准产业致富路，从而达到精准扶贫的效果。
推荐第4篇：大数据学习体会
“大数据前沿技术及应用”专题研修活动
大数据技术是“互联网+”时代的利器之一，它可以帮助我们从不同角度和层面来剖析教学，探索教育教学的新规律，大数据的全样本特征解决了教育管理中局部数据或抽样数据的片面性问题，使得教育需求的把握更加整体化。下面我结合实际，谈谈大数据在教育管理中的几点应用：
1.现在社会进入互联网时代，学生在学校的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，其实在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的学生都会有微博、微信、QQ 等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，这对学生更为重要。
2．实现个性化教育。利用大数据，我们可以去关注每一个学生个体的微观表现，比如，他在什么时候翻书，听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留多久，在不同学科的课堂上提问多少次，开小差的次数，会向多少同学发起主动交流，等等。这些数据的产生全是过程性的，包括课堂的过程，作业的过程，师生互动过程等，这些数据完全是在学生不自的情况下收集，因此采集非常自然真实，可以获得学生的真实表现。在教学上根据学生情况因材施教。
3．大数据能够帮助我们解决没有办法收集分析大数据的困境，做以前不能做的事情。那这对学习意味着什么呢？它不仅仅意味着能影响教学结果，还影响着决定者每个学生学习的方式和学习的内容。我们可以给每个学生提供个性化的教学内容，教学服务以及教学方式，也让他们的学习变得越来越容易和简单。 十九大报告提出，建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，必须把教育事业放在优先位置，加快教育现代化，办好人民满意的教育。我认为当进入大数据时代后，在党和国家的关心下，我们的教育管理和运行会迎来了更多的发展机遇。更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划,改变我们的教育教学评价体系,甚至还有更深远的影响。
推荐第5篇：《大数据》读后感
《大数据》读后感
毫无疑问，我们正处在一个真正意义上的大数据时代。徐子沛先生的《大数据》这本书给了我们一个很好的启发，面对信息技术的迅猛发展，存储能力的日渐膨胀，网络传输的高效便捷，我们当今时代的每个人都应该认清局势，顺势而为，主动驾驭数据，让数据创造更大价值。
《大数据》是一本视野独特的书。它以数据为轴线，描绘了美国走过的改革创新的过程，行文如流水，引人入胜。书中，我读到的不仅是大数据处理技术的发展变革，更多的是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进，从民主和国家战略的层面细解大数据的影响力。美国是全书的主体，但又处处反观中国当下的现实。它让我更加深刻地理解了朱局长提出的“坚持用数据说话、用数据改进管理、用数据推动创新”的深刻内涵和殷切期望。我们只有重视数据，加强对数据的收集、分析和使用，才能更好地应对正在到来的数据革命挑战。那么，作为与数据打交道、用数据说话的财务工作者，我们应该如何应对大数据时代的种种挑战呢？
对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为我们应该认真思考和解决好以下三个问题：
一、什么是大数据？ 以前我们总认为不相关的数据是没有用，但是徐子沛先生却彻头彻尾的颠覆了我们的固有思维，他告诉我们不需要强求每条数据都那么真实准确，从大量的数据中我们就可以得出相对准确的结果。例如：Google通过汇总分析某个地区的人们搜索和流感有关的词汇等关键字提前一周准确的预测了这个地区流感的爆发。通过学习，我深刻意识到大数据无处不在，只要我们细心，就可以轻松挖掘出我们身边的那些大数据，并做一些有意义的关联，就像书中说的那样，未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
二、如何收集数据？
面对信息大爆炸时代的海量数据，我们必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足现实工作中越来越广泛的信息需求。为此，建议我们广电系统可以规范文档备案和上传制度，建立统一的文档共享中心。通过互联网、电子计算机等现代技术手段搜集汇总各部门的纵向数据以及部门间的横向数据，通过纵横交错的数据网络，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，增加现实工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用数据？
收集数据的目的是为了分析利用数据。这里举一个现代财务发展史上的伟大发明，财务三大报表，通过分析财务报表，阅读者可以直观的了解到企业的财务全貌，大大加快了现代公司制企业发展的进步步伐。当今社会，依托于现代计算机技术的高速发展和现有社会结构的深刻变革，我们可以大力引入中介机构，通过培训，定制软件等方式，向员工贯彻新理念，普及新知识，迅速改变落后工作状态，加快提升业务运行效率。
综上，大数据时代是我们信息化社会发展必然趋势，身处其中的我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变。只有紧跟时代潮流，迅速响应调整，才能在新一轮市场竞争中把握主动，脱颖而出。成就更伟大的事业，收获更宏伟的人生。
2015年11月23日
推荐第6篇：大数据观后感
2018年4月1日，我参加观看了贵州省组织的“新时代学习大讲堂”时代前沿知识专题讲座第二期的直播，本期的主体是“大数据”。主讲人是中国科学院院士，北京理工大学党委常委、副校长，贵州省大数据产业发展应用研究院院长梅宏同志。他从认识大数据、应对大数据、应用大数据、现状与思考四个方面作了全方面讲解，并谈了意见和建议。
习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时指出，大数据是信息化发展的新阶段。善于获取数据、分析数据、运用数据，是领导干部做好工作的基本功。所以，大力加快发展大数据是我们目前的重要工作之一。
梅院长在《认识大数据》中表示：大数据现象源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用、以及信息技术的不断廉价化。近年来，大数据蕴含的巨大应用价值和潜力已被广泛认知和期待，并兴起了大数据研究和应用的热潮，我们正在步入大数据时代。”他总结和概括了大数据的本质和内涵。在《应对大数据》一节分析了大数据对信息技术体系的挑战以及相关的技术发展趋势。在《应用大数据》一节中梅院长举了大量的实例来介绍大数据应用的成功情况。梅院长指出，他第一次感受到时代和数据的变化是他领工资的时候，以前将工资装入信封中，总是厚厚的一叠，突然有一天，信封里的厚度变薄了，里面只放一张工资条。，由此可见，数据时代给我们带了很多的便利。
梅院长指出，大数据的发展也面临着很多困难，如google的流感预测，2009年，GTF预判一个地区的流感爆发情况，其结果和CDC的数据十分接近，却比CDC提前了一到两周。这件事引发轰动后，其数据的准确性却在不断下降。其原因包括行为动机随时间变化和模型本身可能改变人的行为等。由此可见，数据也会受很多因素的影响。梅院长举了很多这方面的例子，如：人与机器同时回答一个问题：美国哪两个机场是由人的名字命名的，对于人来说，只需要经过一些筛选就可以得出答案，对于机器来说，他的数据只要在“机场”和“人名”中的某一项不完善，则无法得出结论。所以，我们还面临着很大的挑战。
我们从硬件为王的时代到软件为主导的时代，现在我们已经进入到了以数据为王的时代。我们都还处于初级阶段，还未到达我们的预期，我们所说的智能化到底有多智能，我们还尚未得知。梅院长指出，我国要发展大数据，应该借鉴已有的模式，兼顾现状和发展，建立符合我国国情的体系
这次讲座中我学习到了很多大数据的相关知识，受益匪浅。
推荐第7篇：大数据人才培养
大数据产业人才培养计划
贵州省在着力打造大数据产业发展应用新高地，推动大数据产业成为贵州经济社会发展的新引擎，建成全国领先的大数据资源中心和大数据应用服务示范基地。按照“基础构建、集群聚集、创新突破”的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。2014年2月，贵州印发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。明确从2014年起连续3年，省和贵阳市、贵安新区每年各安排不少于1亿元资金，用于支持大数据产业发展及应用。到2017年，贵州将形成1―2个大数据产业示范园区，引进和培育30户大数据龙头企业，聚集500户创新型大数据相关企业，通过大数据带动相关产业规模达3000亿元，引进大数据领军人才100名，引进和培养高端人才5000名。
一方面，根据IDC的调查报告，全球从2012年至2015年的3年之间里，云计算的相关工作需求将出现26%的年增长率，超过1/4的增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。IDC的预测还表明，2012年有约170万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者也都缺乏云计算方面的实践经验，并且不具备完善的培训机制；值得警醒的是，到2015年，这个数字将有170万上升到700万，云计算产业面临着更大的人才缺口。若以地区来看，亚太地区的云计算人才缺失要更加严重一些，根据IDC预测，亚太区的云计算相关人才需求年增长率将达到32%，超过欧洲、中东等地区8个百分点，到2015年的人才需求是230万。这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。
另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，促进大数据产业健康发展。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村 等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。
然而，目前在云计算和大数据行业打拼的从业者中，大部分都是半路出家，极少有人受过系统化的培养和教育。在信息周刊的调查显示BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计/分析培训是最重要的三种培训课程选择。有趣的是，数据分析人才对财务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。
我国大数据所需人才储量小，符合条件的人才严重不足，供需矛盾明显。我国能否在云计算和大数据时代这一轮新的竞争中取得先机，人才是关键。在一个产业来说，高端科研和开发人才其实需求量并不大，市场需要的更多是基础开发、项目实施和维护人员，这就给我省大数据人才培养和大数据产业弯道取直提供了一个非常好的机会。 贵阳市高新区、贵州大学大数据与信息工程学院、贵州创客科技孵化器有限公司结合各自优势、整合资源，共建大数据产业人才培养基地，把呼叫中心、统计师、电商人员基本培训与数据分析师、大数据高端分析挖掘串联培养，打通大数据产业各层次人才链，造就贵州大数据产业人才、助力贵州大数据产业发展。 使命
1、造就贵州大数据产业人才；
2、助力贵州大数据产业发展；愿景：
1、成为贵州大数据产业人才培训培养平台；
2、成为贵州大数据产业人才评估评测平台；
3、成为贵州大数据产业人才就业服务平台；
4、成为贵州大数据产业人才创业孵化平台；
5、成为贵州大数据产业人才公共服务平台；
6、成为贵州大数据产业人才智慧聚合平台；
7、成为贵州大数据产业人才国际交流平台；
8、成为贵州大数据产业人才社群社区平台；培训培养平台总体思路：
1、老师资源：外部合作、聚合吸引，以本地尤其是贵大师资为主，引进外部相关成熟机构或资深教师。
2、学生资源：政府助推、宣传影响，政、校、企联合创新高校学生3+1培养计划，加大大数据人才培养和职位宣传，明确职位需求。
3、学生就业：企业预订-代培、主动输送、供需对接，收集和对接全省企业或机构大数据产业相关需求，明确目标、针对岗位培训，预定就业；
4、价值创造（赢利模式）：政府配套扶持、学生深入培训支付（就业后返还）、企业人才委培费用；
5、培训方式：项目实战型培训、定向定岗型培训、基础技能型培训、专业认证型培训；
6、内容设置（暂定）：基础技能性人才；数据分析类人才；专业工具类人才；平台技术类人才；数据库类人才；应用开发类人才；运营维护类人才；信息安全类人才；移动互联网应用类人才；定向委培类人才等。
7、认证考核：国家认证、行业认证、学校认证；（大数据学院结合其多年教学和相关合作单位拥有ISO 20000认证 数据中心认证(CDCP/CDCS/CDCE/CDFOM)认证绿色数据中心能源与效率专家，红帽认证工程师、微软认证工程师、戴尔认证存储工程师、博科认证网络工程师、数据统计师（全省唯一一家）等等）；
8、外部合作与资源整合：认证机构合作、培训机构合作、用人单位合作、创业项目合作、研究课题合作、政府机构合作、产业行业合作；
9、实习培训：到机构、项目、单位实习锻炼；参与项目课题组实战锻炼；
10、呼叫中心、电商等相关行业计策人才培养。整体切入点：
1、贵州大学六度创客工场（贵州创客科技孵化器有限公司和贵州大学大数据学院合作打造）组织初创技术团队；组织相关软件技术和大数据基础培训。
2、贵州大学大数据学院组织授课老师和相关培训资质和证书。
3、高新区收集本区内相关外包项目，统一打包给六度创客工场。优点：
1、可以解决高新区企业技术外包难题，为高新区培养大量技术人才缓解高新区企业技术短缺、人才紧缺问题；
2、培养成熟的技术团队或人员推荐到高新区落户注册企业；
3、扶持一部分初创公司，帮助他们度过创业初期艰难时刻；
4、外包项目大大增加培训实战环节，有利的提高培训质量。
本地化人才是贵州大数据产业发展的基础。通过建设培训培养基地、构建运营服务体系、打造产业服务平台，快速高效地培训培养出大数据产业发展所需要的各类人才，是贵州省大数据产业快速起步和长远发展的当务之急。
我们将在省大数据产业人才培养相关部门的指导下，密切配合大数据产业人才发展计划，做好贵州大数据人才需求规划和培养计划，力争在2015年培训培养大数据产业人才300人，2016年培训培养出2000人才，以满足持续增长的人才需求，为贵州大数据产业的发展添柴加油。
六度创客工场 贵州溪山科技有限公司 2015年10月1日
推荐第8篇：大数据心得体会
大数据心得体会
早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。
有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。
大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。
在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述
1.1 大数据的概念
大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。
数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。
对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息，例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook，它们都是大数据时代的创新者。
1.2 大数据的三层关系
第一层关系：数据与机器的关系。大数据纪元刚开始，产业界碰到的第一个核心问题就是“大”的问题。做了几十年的数据仓库甚至海量并行处理的数据库都不能处理那么大的数据，怎么办？需要范式切换。主要有三个方面，新型的数据与机器关系当中的第一条就是重新考虑架构与算法，重新考虑舍得，有舍才能得，天下没有免费的午餐，所以必须要舍弃一些，得到一些新的。必须舍弃贵族化的高端小型机和UNIX服务器，得到平民化的更大量的X86服务器。通过这样一种可横向、可水平扩展服务器处理每两年翻番的数据量的挑战。第二个舍得是舍弃硬件的可靠性和可用性，得到软件的可靠性和可用性。这也就是谷歌三大论文以及Hadoop的核心重点。第三个舍得是舍弃传统数据库的强一致性，获得更放松一致性、可扩展架构，如NoSQL。第四个舍得是传统算法强调非常严格的精确性，现在要放弃一些精确性，通过近似、采样这种方式来获得更好的扩展性。
最早大数据的处理范式是Mapreduce的批量处理，英特尔慢慢有其他的需求，实时的流处理、多迭代的处理、图计算、即时查询等等新的范式百花齐放，最后万法归宗。刚才王斌老师将讲的SAP的HANA本身就是数据管理和分析的融合，现在非常流行的Hadoop之后的SPARK，就是把前面的各种范式进行了融合。 存储与内存的消长，大数据第一个要解决把数据存储下来，后来发现要把它放到大的内存里进行处理，获得实时性，接着在存储和内存之间现在又出现了闪存，有闪存化甚至全闪存的存储，也有闪存化的内存，把所有的计算在闪存里面处理，已经被微软、Facebook等等大量使用。大家可以预期，两年以后出现新的非易失性的闪存，它的速度可能要比闪存快几百倍，和内存相似，这又会极大地颠覆数据与机器的关系。
第二层关系：数据与人的关系。主要是价值的觉醒，如果数据不能产生价值它可能是负面资产。数据怎么能够给人带来价值？我们介绍一下它的价值维度，把它映射到二维的时空象限里，用六个关键词来描述它。第一是“Volume”，两个关键词，小数据见微对个人进行刻划，大数据知著能够了解宏观规律，它是空间概念，同时也是时间概念，数据刚刚产生的时候，它的个性化价值、见微的价值最大，而随着时间的推移，它渐渐退化到只有集合价值。第二是Velocity，时间轴的原点是当下实时价值，副轴是过往，正轴是预测未来，如果知道知前后就能够做到万物的皆明。第三是Variety，多源异质的数据，能够过滤噪声、查漏补缺、去伪存真，就是辩讹。还有晓意，能够从大量的非结构化数据中获得语意，从而能够使机器窥探人的思维境界，这六个价值维度怎么去实现？主要是两部分人，一是数据科学家要洞察数据，另外一个是终端用户和领域专家要去解读数据并利用数据。首先看洞察数据，数据科学，人和机器作用发生了消长，讲个例子，机器学习大家觉得是机器的问题，其实人在里面起到很重要的作用，尤其是机器学习是模型加特征，而特征工程是一个人力工程，你要有经验非常丰富的特征团队去死磕特征，找出更好、更多的特征，才能够使机器学习的效果更好。但是现在深度学习这些新技术出来，能够用机器学习特征，能够在大量非结构化数据中找到丰富的信息维度用特征表达出来，这远远超出了人的能力。大家知道黑客帝国描述了一个场景，人脑袋后面插一个插头，给机器提供营养，我可能不会那么悲观，但是像这样的互动关系以一种更良性的方式出现了，现在人的一言一行、社交行为、金融行为都已经成为机器的养料、机器的数据，使得机器获得更好的洞察。
终端用户需要更好地、更傻瓜化的分析工具和可视化工具，两年前我去参加大数据的会，基本上都是Hadoop和NoSQL现在大家参加大数据会可以看到清一色的分析工具和可视化工具。大数据跟各行各业的化学作用正在发生。如果马化腾说“互联网+”是互联网与各行各业的加法效应，那么大数据将与各行各业产生乘法效应。
第三个关系，数据与数据的关系。现在只有海面平的数据是搜索引擎可以检索到，深海的数据可能是黑暗的数据，在政府、在企业里大家看不到。我们怎么办呢？必须让数据发现数据。只有让数据能够发现数据、遇到数据，才能产生金风玉露一相逢、便胜却人间无数的效果。这里有三个重要的观念，需要法律、技术、经济理论和实践上配合。法律上要明确数据的权利，数据所有权，数据的隐私权，什么数据不能给你看；数据的许可权，什么数据是可以给你看的；数据的审计权，我给你看了以后，你是不是按照许可的范围去看；数据的分红权。数据像原油又不同于原油，原油用完了就没有了，数据可以反复地产生价值，因此数据的拥有者应该得到分红。我们要保证数据的开放、共享、交易。 公共数据和部分科研数据要开放，开放过程中注意保护隐私。企业之间可以进行数据的点对点共享，最高境界是不丢失数据的所有权和隐私权的前提下共享，这里有多方安全计算的概念。1982年姚期智老先生提出了百万富翁的窘境的问题，两个百万富翁他们想要比谁更富，但是谁都不愿意说出来自己都多少钱，在我们的数据共享当中要通过各种各样的技术达到这样的效果。还有数据交易，建立多边多边平台来支持数据交易。
互联网能发展起来经济学理论和实践是很重要的支撑，梅特卡夫定律决定了一个互联网公司的价值，跟它用户数的平方成正比，又比如说谷歌请最好的经济学家，它的一个广告业务的核心就是建立在一个非常先进的拍卖经济学的模型基础上。数据经济也需要这样一些基础的理论，比如数据定价和信息定价不一样，信息做一个咨询报告5000美金卖给你，可以卖给所有人。但数据对不同的单位价值不一样，可能我之毒药是彼之蜜糖。另外估值，一个企业拥有大量的数据，是无形资产的一部分，对于企业的市场价值带来了多大的增长。
1.3 大数据的四个特性
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这也是一个描述性的定义，在对数据描述的基础上加入了处理此类数据的一些特征，用这些特征来描述大数据。当前，较为统一的认识是大数据有四个基本特征: 数据规模大( Volume) ，数据种类多( Variety) ，数据要求处理速度快( Velocity) ，数据价值密度低( Value) ，即所谓的四V 特性。
数据规模大( Volume)：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
数据种类多( Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
处理速度快( Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
数据价值密度低( Value)：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
1.4 大数据的三个特征
除了有四个特性之外，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。
第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求.
第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
2 大数据的技术与处理
2.1 大数据的技术
1.数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
2.数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
3.基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4.数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProceing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)
，
也
称
为
计
算
语
言
学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
5.统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
6.数据挖掘：分类 （Claification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）
、
相
关
性
分
组
或
关
联
规
则（Affinity grouping or aociation rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。
7.模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8.结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
2.2 大数据的处理
1.采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2.导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3.统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。 统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4.挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
3 大数据的应用
正如诸多文献所谈到的，大数据对许多行业的影响和冲击已经呈现。例如，商零售、物流、医药、文化产业等。金融，作为现代经济中枢，其实也已透出了大数据金融的曙光。
过去的2013年，中国金融界热议最多的或许是互联网金融，更有人指出2013年是中国互联网金融元年。确实，第三方支付、P2P、网贷、众筹融资、余额宝、微信支付等发展迅速。众多传统金融业者也或推出自己的电商平台，或与互联网企业联手提供相应的金融产品和服务。
互联网金融，无论是业界、监管者或理论界，都在试图给出自己的理解和定义。但到目前为止，尚未有一个统一的、规范的概念。在我看来，互联网金融本来就是一个不确切的概念，也不可能有一个明确的定义。严格说来，所谓互联网金融只是大数据金融的一种展现或形态。换言之，前者是表，后者是里。
这是因为，无论是互联网还是金融业，其实质都是大数据（信息）。首先，对互联网企业而言，流量、客户等数据（信息）是其涉足金融业的基石。对金融企业而言，提供中介服务，撮合金融交易也是以数据（信息）为基础。其次，没有大数据技术的支撑，所谓互联网金融也难以快速、持续成长。20世纪90年代互联网浪潮的蓬勃兴起，至今已近二十年。但从世界范围看，所谓互联网金融却发展缓慢。当然，其中原因很多，但其主要原因则是大数据技术是近几年才快速发展起来的。最后，从金融企业来看，在数据中心建设，软硬件系统建设，数据（信息）挖掘、分析等方面也是做得有声有色，其庞大的客户数据、海量交易记录及众多信息源，使其在大数据应用方面也做了许多积极探索。因此，要准确反映近年新金融趋势，“大数据金融”比“互联网金融”更为贴切。
4 大数据应用中的三大难题近年来，大数据这个词成为互联网领域关注度最高的词汇，时至今日，大数据已经不再是IT圈的“专利”了，从去年的春晚，到刚刚过去的两会，都能见到它的身影，但实际上春晚与两会的数据都只能叫做小数据，它与真正的大数据还相差甚远。即便如此，数据所产生的价值已经被人们所认知。
就大数据来说，它的发展可以分成三个阶段，第一个阶段是组织内部的数据，这些数据通常都是结构化的数据，我们一般将这些数据进行分类、排序等操作，将相同类型的数据进行对比、分析、挖掘，总而言之基本上都是统计工作。到了第二阶段，数据的范围扩大到行业内，各种各样的应用数据出现，数据量大规模增长，尤其是非结构化数据的出现。典型的像视频、图片这一类的数据，在这一阶段的特点就是非结构化和结构化数据并存，且数据量巨大，要对这些数据进行分析是我们目前现阶段所处在的状态。
第三阶段则是未来大数据发展的理想化状态，首先它一定是跨行业的，且数据的范围是整个社会。通过对这些数据进行分析加以使用，将直接改变我们的生活方式，这也是现在很多企业所设想的未来交通、医疗、教育等领域的发展方向。
1.大数据太大不敢用
第三个阶段是我们所憧憬的，但在我们所处的第二阶段面对的更多是问题。其中的一个问题就是“大”。大数据给人最直观的感受就是大，它所带来的问题不仅仅是存储，更多的是庞大的数据没办法使用，以交通为例，从2001年开始在北京的主干道上都增设了一些卡口设备，到了今天基本上大街小巷都能看到。 这些设备每天所拍摄的视频及照片产生的数据量是惊人的，仅照片每天就能产生2千万张，而解决这些数据的存储只是最基本的任务，我们更需要的是使用这些数据。例如对套牌车辆的检查，对嫌疑车辆的监控，当你想要使用这些数据的时候，传统的数据库以及系统架构，放进这么庞大的数据，是根本跑不动的。这一问题导致很多企业对大数据望而却步。
2.大数据太难不会用
说到大数据的使用，自然离不开Hadoop，Hadoop本身提供了分布式系统中两个最重要的东西：分布式存储（HDFS）和分布式计算（Mapreduce）。这两者解决了处理大数据面临的计算和存储问题，但更为重要的是，为开发大数据应用开辟了道路。 Hadoop是目前解决大数据问题最流行的一种方式，但其仍然有不成熟的地方，曾作为雅虎云计算以及Facebook软件工程师的Jonathan Gray就表示：“Hadoop实施难度大，且复杂，如果不解决技术复杂性问题，Hadoop将被自己终结。”正是由于这样的原因，Gray创办了自己的公司——Continuuity，这家公司的目标就是在Hadoop和Hbase基础上创建一个抽象层，屏蔽掉Hadoop底层技术的复杂性。由此可见想要用好大数据又是一大考验。
3.大数据太贵用不起
Hadoop的特点就是让你可以使用廉价的x86设备来完成大数据的业务，但事实上如果你真想要用它来完成某些商业任务你还得是个“土豪”。在国外那些使用大数据的成功案例里，亚马逊曾给出过这样一组数字，NASA需要为45天的数据存储服务支付超过100万美元。像Quant___cast这样的数字广告公司，同样也是花费了巨额的资金用在Hadoop技术上，来根据自己的需求定制系统。从上面两个案例来看用于商业用途的大数据现阶段还是很费钱的，随着大数据软件环境逐渐成熟，开发工具增多，价格在未来会逐渐降低。
从上面罗列的这三点困难，其实并不是要给大数据泼冷水，而是想说大数据想要淘金并不简单，首先在做大数据之前，好好盘点一下自己拥有的资源，不仅仅是数据资源，还包括知识与技能。确定了自己的能力之后，选择一个能够发挥你现有资源最大价值的项目。如果你需要帮手，应先考虑商业顾问，再考虑技术人才。为了解答一个生意上的困惑花下的钱，叫作投资，而把钱投到一个拥有特殊技能的IT人才身上，那就叫沉没成本。当你有了这些之后，选择更灵活且可扩展的工具，为以后的扩充打好基础。更重要的是——从小规模做起。
5 大数据创新的驱动力
计算机科学与技术的发展使得大规模信息处理基础设施产生重要改变。在过去的30年中，经典的数据库管理系统（DBMS）在处理大规模数据方面与时俱进，在企业数据处理等方面得到广泛应用。数据库研究和技术进展主要集中在数据建模、描述性查询语言、事务处理和数据库可靠性等。在这个过程中，相关的数据仓库和数据挖掘分析技术也成为一个热点研究方向；人们认识到数据处理过程中的信息可以被有效整理和分析来支持以数据为中心的决策支持。 数据库管理系统在目前的互联网时代继续占据了重要地位。在一个典型的互联网服务系统架构中，数据库管理系统和Web服务器及应用服务共同作用，为互联网用户提供各类信息和服务。在这个系统架构中，人们期望系统能支持无限次和高速的互联网用户访问，这个时候数据库层由于在硬件可扩展性上面的不足可能成为系统性能瓶颈。这个挑战我们称为大数据问题 （big data problem）。大数据系统期望能对大规模异构复杂数据建模，进行实时分析；传统的商用数据库系统很难提供良好的解决方案。另一个大数据相关的挑战是服务器端数据中心的数据维护及安全隐私问题。近年来云计算技术已经成为大数据中心的一种可靠解决方案，Google, Yahoo and Microsoft等公司也纷纷开发自己的云计算系统。尽管云计算在互联网应用中已经体现出很多优越性，其在系统成熟性、可用性等方面还有很大提高空间。
显而易见，大数据领域的大规模数据管理和复杂数据分析已经成为新的研究前沿。目前的各类大数据应用正是大数据研究的驱动力，比如社会网络、移动计算、科学应用等等。这些应用产生的大数据往往具有海量、时序动态性、多样等特性，给数据库领域的各项技术带来巨大挑战，涵盖包括数据获取、组织管理、分析处理和应用呈现等整个数据管理生命周期。针对数据管理和分析不同系统应用，各类大数据处理技术在也不断发展。MapReduce作为一种分布式的数据处理框架由于其灵活性、可扩展性、高效和容错等特性其近年来得到了广泛应用。此外，也有多类其他分布式数据处理系统用来解决MapReduce不擅长的问题，比如交互式分析、图计算和分析、实时和流处理、通用数据处理等等。大数据不但给数据库研究领域，同时也给体系结构、存储系统、系统软件和软件工程等计算机多个学科带来了很多机会和挑战。大数据正是目前很多计算机科学问题的根本，并驱动众多新科技的发展。
6 大数据的发展前景
大数据的概念来源于、发展于美国，并向全球扩展，必将给我国未来的科技与经济发展带来深远影响。根据IDC 统计，目前数据量在全球比例为: 美国32%、西欧19%、中国13%，预计到2020 年中国将产生全球21% 的数据，我国是仅次于美国的数据大国，而我国大数据方面的研究尚处在起步阶段，如何开发、利用保护好大数据这一重要的战略资源，是我国当前亟待解决的问题。
而大数据未来的发展趋势则从以下几个方面进行：
（1）开放源代码
大数据获得动力，关键在于开放源代码，帮助分解和分析数据。Hadoop 和NoSQL 数据库便是其中的赢家，他们让其他技术商望而却步、处境很被动。毕竟，我们需要清楚怎样创建一个平台，既能解开所有的数据，克服数据相互独立的障碍，又能将数据重新上锁。
（2）市场细分
当今，许多通用的大数据分析平台已投入市场，人们同时期望更多平台的出现，可以运用在特殊领域，如药物创新、客户关系管理、应用性能的监控和使用。若市场逐步成熟，在通用分析平台之上，开发特定的垂直应用将会实现。但现在的技术有限，除非考虑利用潜在的数据库技术作为通用平台 ( 如Hadoop、NoSQL)。人们期望更多特定的垂直应用出现，把目标定为特定领域的数据分析，这些特定领域包括航运业、销售业、网上购物、社交媒体用户的情绪分析等。同时，其他公司正在研发小规模分析引擎的软件套件。比如，社交媒体管理工具，这些工具以数据分析做为基础。
（3）预测分析
建模、机器学习、统计分析和大数据经常被联系起来，用以预测即将发生的事情和行为。有些事情是很容易被预测的，比如坏天气可以影响选民的投票率，但是有些却很难被准确预测。例如，中间选民改变投票决定的决定性因素。但是，当数据累加时，我们基本上有能力可以大规模尝试一个连续的基础。网上零售商重新设计购物车，来探索何种设计方式能使销售利润最大化。根据病人的饮食、家族史和每天的运动量，医生有能力预测未来疾病的风险。当然，在人类历史的开端，我们就已经有各种预测。但是，在过去，许多预测都是基于直觉，没有依靠完整的数据集，或者单单靠的是常识。当然，即便有大量数据支撑你的预测，也不表明那些预测都是准确的。2007 年和2008 年，许多对冲基金经理和华尔街买卖商分析市场数据，认为房地产泡沫将不会破灭。根据历史的数据，可以预测出房地产泡沫即将破裂，但是许多分析家坚持原有的观点。另一方面，预测分析在许多领域流行起来，例如欺诈发现( 比如在外省使用信用卡时会接到的诈骗电话)，保险公司和顾客维系的风险管理。 7 结语
大数据正在以不可阻拦的磅礴气势，与当代同样具有革命意义的最新科技进步 (如纳米技术、生物工程、全球化等)一起，揭开人类新世纪的序幕。可以简单地说，以往人类社会基本处于蒙昧状态中的不发展阶段，即自然发展阶段。现在，这一不发展阶段随着2012年的所谓“世界末日”之说而永远成为了过去。大数据宣告了21世纪是人类自主发展的时代，是不以所谓“上帝”的意志为转移的时代，是“上帝”失业的时代。
对于地球上每一个普通居民而言，大数据有什么应用价值呢?只要看看周围正在变化的一切，你就可以知道，大数据对每个人的重要性不亚于人类初期对火的使用。大数据让人类对一切事物的认识回归本源;大数据通过影响经济生活、政治博弈、社会管理、文化教育科研、医疗保健休闲等等行业，与每个人产生密切的联系。
大数据技术离你我都并不遥远，它已经来到我们身边，渗透进入我们每个人的日常生活消费之中，时时刻刻，事事处处，我们无法逃遁，因为它无微不至：它提供了光怪陆离的全媒体，难以琢磨的云计算，无法抵御的仿真环境。大数据依仗于无处不在的传感器，比如手机、发带，甚至是能够收集司机身体数据的汽车，或是能够监控老人下床和行走速度与压力的“魔毯”(由GE与Intel联合开发)，洞察了一切。通过大数据技术，人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理，大数据技术能够实现城市交通的优化。 随着科学技术的发展，人类必将实现数千年的机器人梦想。早在古希腊、古罗马的神话中就有冶炼之神用黄金制造机械仆人的故事。《论衡》中也记载有鲁班曾为其母巧公制作一台木马车，“机关具备，一驱不还”。而到现代，人类对于机器人的向往，从机器人频繁出现在科幻小说和电影中已不难看出。公元2035年，智能型机器人已被人类广泛利用，送快递、遛狗、打扫卫生……这是电影《我，机器人》里描绘的场景。事实上，今天人们已经享受到了部分家用智能机器人给生活带来的便利。比如，智能吸尘器以及广泛应用于汽车工业领域的机器手等等。有意思的是，2010年松下公司专门为老年人开发了“洗发机器人”，它可以自动完成从涂抹洗发水、按摩到用清水洗净头发的全过程。未来的智能机器人不会是电影《变形金刚》中的庞然大物，而会越来越小。目前，科学家研发出的智能微型计算机只和雪花一样大，却能够执行复杂的计算任务，将来可以把这些微型计算机安装在任何物件上用以监测环境和发号施令。随着大数据时代的到来和技术的发展，科技最终会将我们带进神奇的智能机器人时代。
在大数据时代，人脑信息转换为电脑信息成为可能。科学家们通过各种途径模拟人脑，试图解密人脑活动，最终用电脑代替人脑发出指令。正如今天人们可以从电脑上下载所需的知识和技能一样，将来也可以实现人脑中的信息直接转换为电脑中的图片和文字，用电脑施展读心术。2011年，美国军方启动了“读心头盔”计划，凭借读心头盔，士兵无需语言和手势就可以互相“阅读”彼此的脑部活动，在战场上依靠“心灵感应”，用意念与战友互通讯息。目前，“读心头盔”已经能正确“解读”45%的命令。随着这项“读心术”的发展，人们不仅可以用意念写微博、打电话，甚至连梦中所见都可以转化为电脑图像。据美国《纽约时报》报道，奥巴马政府将绘制完整的人脑活动地图，全面解开人类大脑如何思考、如何储存和检索记忆等思维密码作为美国科技发展的重点，美国科学家已经成功绘出鼠脑的三维图谱。2012年，美国IBM计算机专家用运算速度最快的96台计算机，制造了世界上第一个“人造大脑”，电脑精确模拟大脑不再是痴人说梦。试想一下，如果人类大脑实现了数据模拟，或许你的下一个BOSS是机器人也不一定。
总而言之，大数据技术的发展有可能解开宇宙起源的奥秘。因为，计算机技术将一切信息无论是有与无、正与负，都归结为0与1，原来一切存在都在于数的排列组合，在于大数据。
推荐第9篇：大数据心得体会
大数据时代的信息分析平台搭建安装报告
一、平台搭建
描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。
问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。
问题二：当时未找到TCP/IP属性这一栏
解决办法：当时未找到TCP/IP属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。
问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaleDW”这个文件
解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaleDW”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步
问题四：在此处的SQL server的导入和导出向导，这个过程非常的长。
解决办法：在此处的SQL server的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。
问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对
解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。（如图所示）
这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。
问题六：由于发生以下连接问题，无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接。请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称，请在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡，然后输入服务器的名称。”因为我在配置数据源的时候就无法识别“localhost”，所以我就打开数据库属性页面：图1-图2 图一：
图二：
解决办法：解决办法: 图2步骤1：从图1到图2后，将目标下的“服务器” 成自己的SQL SERVER服务器名称行SQL ServerManagement Studio可以）步骤2：点确定后，选择“处理”，就可以成功部署了。
问题七：无法登陆界面如图：
解决方法：尝试了其他用户登陆，就好了
二、心得体会
（1）在几周的学习中，通过老师课堂上耐心细致的讲解，耐心的指导我们如何一步一步的安装软件，以及老师那些简单清晰明了的课件，是我了解了SQL的基础知识，学会了如何创建数据库，以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程，从中经历了也体会到了很多感受，面临不同的知识组织，我们也遇到不同困难。
数据隐藏着有价值的模式和信息，在以往的时间才能提取这些信息。如今的各种资源，如硬件、云结构和开源软件使得大数据的处理方法更为方便和廉价。大数据的规模是传统IT架构所面临的直接挑战。要求可扩展的储存和分布方式来完成查询。传统的关系数据库无法处
理大数据的规模。 大数据进修学习内容模板：
LINUX安装，文件系统，系统性能分析 HAdoop学习原理
大数据飞速发展时代，做一个合格的大数据开发工程师，只有不断完善自己，不断提高自己技术水平，这是一门神奇的课程。
2、在学习SQL的过程中，让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库，也可以做很多意想不到的事。以及在学习的过程中让我的动手能力增强了，也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力，上网查阅的能力，。改善了我只会用电脑上网的尴尬处境，是电脑的用处更大。让我们的小组更加的团结，每个人对自己的分工更加的明确，也锻炼了我们的团结协作，互帮互助的能力。
3、如果再有机会进行平台搭建，会比这一次的安装更加顺手。而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯相同的错误，在安装lls时可以做的更好。相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。
总结，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，在大学的最后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅。让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。
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的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验。
三、结语
叙述小组内每个组员在这次的项目里各自分工和完成情况，组长需给组员打分，10分为满分
推荐第10篇：大数据时代
大数据时代
近年来，随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆发性的增长，两会以后，互联网里最热的词汇，就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域，越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据，成为政府和众多企业关心的热点？
互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开，帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施，精彩我们共同期待。
第一篇大数据很热，大数据不神秘（趋势） 有人说，如果你不知道大数据，你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据的特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据
－－大数据就在你我身边
案例分析：淘宝是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意，大数据已经在那里 电话：010---59002742 010--59004371 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义
3.大数据在企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析
第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数据时代的管理变革
第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操教学+案例分析
第五篇：在技术中应用 数据挖掘
大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析
第六篇：预测
大数据的核心价值——预测 1：如何预测？ 案例分析
第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算
2：大数据与云计算的关系
第八篇：大数据的安全问题
大数据给信息安全带来新的挑战和机遇 大数据存储安全策略 大数据应用安全策略 大数据管理安全策略
第11篇：大数据试题
《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
1、下面哪一项不属于大数据关键技术（ ） (单选题) A.云计算
B.分布式文件系统 C.数据众包 D.关系型数据库 回答正确
2、最早提出大数据时代概念的公司是（ ）(单选题) A.微软公司 B.谷歌公司 C.脸谱公司 D.麦肯锡公司 回答正确
3、大数据所带来的思维变革不包括（ ）(单选题) A.不是随机样本而是全体数据 B..不是精确性而是混杂性 C..不是因果关系而是相关关系 D..不是歧视而是平等 回答正确
4、大数据元年是指（ ）(单选题) A.2010年 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
B.2011年 C.2012年 D.2013年 回答正确
5、下面陈述不正确的是（ ） (单选题) A.大数据将实现科学决策 B.大数据使政府决策更加精准化
C.大数据彻底将群体性事件化解在萌芽状态 D.大数据将实现预测式决策 回答正确
6、下面哪项关联不属于购物篮分析（ ） (单选题) A.啤酒和尿布 B.湿巾和烧烤 C.咖啡和咖啡伴侣 D.飓风和蛋挞 回答正确
7、下面哪个理论描述了亚马逊的商业模式（ ） (单选题) A.长尾理论 B.二八定律 C.六度空间理论 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
D.冰山理论 回答正确
8、第一个将大数据上升为国家战略的国家是（ ）(单选题) A.中国 B.美国 C.英国 D.法国 回答正确
9、下面哪一项不属于大数据系统的必备要素（ ） (单选题) A.云平台 B.物联网 C.数据 D.数据库 回答正确
10、信息时代的三大定律不包括（ ）(单选题) A.摩尔定律 B.吉尔德定律 C.达律多定律 D.麦特卡尔夫定律 回答正确 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
11、下面关于数据开放的陈述哪些是正确的（ ） (多选题) A.要提供应用程序开放接口 B.允许公众免费查询、下载 C.要提供全部的原始数据 D.允许公民要求数据开放数据 回答正确
12、单纯依据大数据预测做出决策需要遵循哪些原则（ ） (多选题) A.公开原则 B.公正原则 C.可反驳原则
D.确保个人动因能防范数据独裁的危害 回答正确
13、大数据的产生要归功于人类哪些方面能力的提升（ ） (多选题) A.生产数据的能力 B.保存数据的能力 C处理数据的能力 D.展示数据的能力 回答正确
14、大数据的特征包含（ ） (多选题) A.规模性 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
B.多样性 C.高速性 D.价值密度低 回答正确
15、大数据处理流程可以概括为以下哪几步（ ） (多选题) A.数据分析与挖掘 B.数据采集 C.数据储存 D.结果展示 回答正确
16、与其他部门相比，政府部门在应用大数据时具有哪些优势（ ） (多选题) A.创新能力更强 B.面临苦难最小 C.获得收益最多 D.价值潜力更大 回答正确
17、相比于政府1.0，政府2.0具有哪些特征（ ） (多选题) A.侧重于“以政府为中心” B.侧重于“以公众为中心” C.政府扮演单一和主导性的角色 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
D.吸纳多元主体的参与 回答正确
18、大数据带来的挑战有哪些（ ） (多选题) A.会导致数据盲点 B.危及个人隐私 C.造成群体歧视 D.产生庞大能耗 回答正确
19、下面例子属于大数据技术公司的是（ ） (多选题) A.商品比价系统Decide.com B.ZestFinance的信用风险评估 C.塔吉特怀孕预测指数
D.基于社会化的众包天气报告应用Weddar 回答正确
20、中国大数据产业特征包括（ ） (多选题) A大数据整体解决方案成熟 B.区域产业集聚现雏形 C.大数据基础研究受到重视 D.互联网企业表现强势 回答正确 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
21、大数据思维认为海量数据结合复杂算法在应用中更加有效。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
22、因为对原始数据的分析是在大规模水平上进行的，因此，大数据对不同的社会群体不会厚此薄彼，避免了 对 回答正确 错
23、摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登﹒摩尔提出来的。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
24、“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化 对 回答正确 错
25、大数据本质上只是一场技术变革。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
26、政府只是其所搜集的信息的托管人，私营部门和社会对数据的利用会比政府更具创新性。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
27、在环境治理过程中，我们可以借助大数据的数据开放性，鼓励更多公众和更多社会力量参与环境保护。（ 对 错 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
回答正确
28、关系型数据库仍然是大数据处理中的关键技术。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
29、近年来出现的行为金融学认为社交网络媒体中隐藏的征兆可以用来预测股市变动的趋势。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
30、谷歌大数据流感趋势已经可以替代当前政府在流感监测方面的工作。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
第12篇：大数据读后感
感于《大数据》
崮山裕禄学校 白海
我原以为《大数据》会是一本理论书籍。读下去才发现该书很像西方的教科书，运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事，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。而更让我惊讶的是，《大数据》并不是技术类的书籍，它的着重点是公共管理，是在谈数据信息的公开，如何公开，如何收集，如何使用。对我们现在如何推动政务信息公开，财政支出公开，如何更好地发挥政府部门的数据服务民生，如何更好地实现社会公益组织与政府的和谐互动具有很好的启发作用。
我心目中的好书，应该是能开阔视野，启发思维，昭示未来的。我觉得《大数据》就是这样的一本书。
首先说下这本书好的地方就是将大数据变化为一本科普读物，不是讲大数据的关键技术和具体实现，而更多的是围绕美国政府基于数据的管理历史线条展开，让大家更加容易理解大数据在政府执政和公共事务管理中发挥的作用，所以我看完后最大的感觉就是关注智慧城市的相关人员完全有必要阅读该书，会对以后在智慧城市的管理和建设中如何更好的理解大数据，应用大数据，发挥大数据本身的业务价值有更好的理解。
为何近几年出现大数据，最重要的还是随着信息技术和互联网，管理的精细化，全球化和社交圈扩大，数据呈现了指数级的增长。2009年美国的数据，离散制造业966PB，政府848PB，传媒行业715PB，这是麦肯锡2011年出版的一份报告《大数据：下一代创新，竞争和生产率的前沿》里面的一个估算。正是由于数据指数级的增长，对数据的开放，信息自由，数据的采集，数据的分析和处理，预测和决策提出了更高的要求。
信息自由，一为信息公开，二为信息发布。公开是政府和某一社会特定主体的关系，是点对点的；而信息发布是政府和社会的关系，是点对面的。信息自由法已经成为美国不可缺少的一个基本法案，只有信息自由才谈得上进一步的数据开放和数据共享。 我们信奉上帝，除了上帝任何人都要以数据说话。信息技术发展，数据指数级增长，已经彻底改变了政府，社会，商业群体的决策方法。需要的是形成一种数据驱动的决策方法，数据治国，需要基于实证的事实而非简单的意识形态。而真正要让数据能够上升到决策层面，首先需要的就是数据大范围采集，数据抽样，数据测量和数据质量管理。另外数据驱动和事件驱动是两种模式，数据驱动强调的是历史和预测，而事件驱动强调的是实时和响应。大数据有一个维度专门是指速度和快速响应，更需要考虑事件驱动和数据驱动融合。
帝国法则，详细讲述了数据的收集法则，使用法则，发布法则和管理法则。数据能够满足既定的用途，它才有质量。如果不能满足既定的目标和用途，就谈不上质量。换句话说，数据的质量不仅取决于它本身，还取决于它的用途。数据质量的问题涉及到数据收集，使用，发布等所有过程的问题。数据质量管理要有标准，有流程，有救助机制。
从软件的开源到数据的开放，我们过渡到一个新的世界，可以讲数据开放式本身的另外一个重点。在这个新的世界里面，数据远远比软件更加重要。从2004年以来，美国一直在进行数据开放运动，联邦政府也专门家里了数据开放门户网站DataGov，其主要目标就是通过数据开放，通过鼓励新的创意，让数据走出政府，得到更多的创新型应用。从而进一步巩固政府透明化，民主化和政府效能。
数据之争涉及到原始数据采集，数据质量，数据安全，数据粒度，数据价值，数据虚实多个维度。而DataGov不仅仅开放了原始数据，地理数据，还包含了数据分析工具的开放。数据开放为创新提供了无穷的燃料，因为创新型应用，数据的能量将逐层放大。
预测未来最好的方法，就是创造未来。而数据最大的价值仍然在预测上面，在解决了数据开放，数据采集，数据质量管理，数据处理后，最重要的作用就是基于数据进行科学的预测和决策。数据竞争将是企业赢之道，一些企业已经将他们商业活动的每个环节放在了数据收集，分析和行动的能力上。 摘录大数据中令人难忘的语句：
一个真正的信息社会，首先是一个公民社会。
永远不要怀疑，那一小部分有思想并且执著努力的公民能够改变这个世界。事实上，人类的历史从来都是这样最高深的技术是那些令人无法察觉的技术，这些技术不停的把它们自己编织进日常生活，直到你无从发现为止 。
第13篇：大数据学习心得
大数据学习心得
现在大数据已经成为IT行业的一块香馍馍了，有很多人开始学习大数据了，我也不例外，我两个多月前开始在科多大数据学习大数据，因为是零基础，所以目前还在学习Java基础，学的时间也不算短了，有些感受想和大家一起分享一下。 学习大数据其实并不是一条很简单的道路，大数据行业不算轻松，但是努力了之后回报很大，但从薪资来说，就能让人很满意。所以一开始还是要做好准备，零基础的朋友不要被网上各种说难的言论吓到，只要你决定开始，跟着课程安排走，一般专业的培训机构课程的设置都是逐步递进的，一旦有什么不懂的就积极的向老师询问，及时把问题解决的，慢慢的你就会发现自己已经掌握了很多知识了，所以说一开始不要有畏难心理。
其次就是要多交流，和老师交流和同学交流，多交流才能更好地了解到自己的不足和欠缺，真的，不要怕丢脸，我们就是因为不懂才去学的，只有把自己的疑惑都提出来了，才能更好地学到知识，要不然什么都一知半解的，最后发现自己什么都没学会，这相当于浪费了自己的时间精力和学费，所以学知识一定要学透，不要怕问。
最后就是多练，选学习机构的时候，一定要看看他们的课程安排里面有没有实战课程，这一点很重要，比如我在科多大数据学的时候，课程中间有老师带着做一些实际的项目，我觉得来参加培训，实践真的比知识更重要，只有这样才能对自己今后要做的工作更清晰。
第14篇：大数据读后感
读《大数据》有感
（赵元）
最近闲暇之余我读了徐子沛先生的《大数据》一书，真是让我受益匪浅。《大数据》又叫做《大数据：正在到来的数据革命》。全书通过讲述美国在过去的半个世纪里所发生的关于信息、技术方面的典型案例，来为读者剖析出一个浅显易懂的“大数据”。
《大数据》一书，之所以珍贵、便于阅读，在于徐子沛先生在写作过程之中，将原本高、精、尖的数据专业的专业术语，转而用浅显易懂的话语来表现，使得本书成为了一本平易近人的科普读物。使得阅读此书的读者无论年龄、专业、学识，都能最大限度的接触到书中所阐释的基本知识。而我作为一个农行从业四年的员工，当然也有属于我自己的一些感想：
《大数据》一书之中，所提出的一个关键性的问题就是为什么在近几年出现了“大数据”这一词语？作者举出了美国在2009年的相关数据，我从中发现了对该问题给出的一些答案。书中举例，麦肯锡《大数据：下一代创新，竞争和生产率的前沿》报告中进行估算，政府848PB，传媒行业715PB，离散制造业966PB。正是针对相关数据指标的增长，以及当前以全球化为背景的数据信息开放化，各类信息的自由化等原因，导致了面对数据的分析，以及数据的处理，数据的预测和数据的决策都有了更高的要求。这些要求导致我们在针对经济全球化，交流多元扩大化，各个专业管理与发展的精细化必须有一个相对宏观的经济分析头脑。 书中使我感触最深的是，针对美国目前发展中的大事件以及现象，例如，美国矿难的悲情历史，街头警察的创新创奇，美国最热的交友信息平台FACEBOOK与推特，以及美国纠结百年的统一身份证的问题等，都一一分析了其背后所蕴含的经济学、金融学道理，以及这些时间的背后数据对于美国政府，公民以及社会的种种挑战。书中针对美国半个世纪的发展历程，逐一的分析其内涵，并将美国的发展与进步的基本原因归结为开放和创新。正是因为在这个时代美国强调对于互联网的最大利用化，才有了即使面对压力和强大的经济困难还在稳步前进的现代美国。
这本书给了我最大的启迪，说实话不是那些经济学案例，也不是那些几年前的数据信息。而是一种如何发展的理念。美国正是有了开放和创新才有了如今不断发展中的世界第一强国。而我们中国对于开放和创新却还没有做出最好的诠释。虽然我国的改革开放，技术创新已经取得了一定的成绩，但是面对发达国家我相信其中的差距也是不言而喻的。大到一个国家，小到一个集体，都离不开开放和创新。读了徐子沛先生的《大数据》，我思考最深的不是国家的改革与创新，而是我身处的农行的发展与创新。
作为一个在农行工作了四年的员工，我热爱的着我的岗位，也热爱着我为之努力奋斗的中国农业银行。面对农行未来的创新与发展，在对了这本书以后我针对自身的岗位得出了一些不尽成熟的想法：一方面，我们农行有自己的理财产品，而我行主要的营销方法还是有些被动，我的一点想法是可以多做集中性质的营销，例如在浦口区农行网点附近繁华地段发放宣传单，或者针对有需要的企业可以进行集体宣传，使我行的优质产品深入人心，从而也可以提升我行的基本效益。例如去年举行了几场“新老客户答谢会”，如果举办的次数再多一点，我觉得效果会更好。
另一方面，对于我行的创新产品我也有一些想法。创新是任何个人，企业，乃至国家的发展原动力。那么，我行也应该响应时代的召唤。近日，正值旅游的黄金时期，很多人选择出境旅游，但是有很多国家不支持银联卡，所以很多人想办理VISA或MC的信用卡，但是信用卡办起来需要至少半个月的时间，且要求比较高。所以现在有的银行正在发行VISA或MC的借记卡，且申领条件比较简单、速度快。我行可以参照并大力开发这一领域。
以上两点只是我个人的一点想法，虽然还有些稚嫩，有些不成熟，但是这两点是我看了徐子沛先生的《大数据》一书以后，基于我对农行的热爱，有感而发，由心而生的。
2013年09月
第15篇：大数据读后感
《大数据》读后感
这个暑假，我看了《大数据》这本书，颇有感想。 “《大数据》一书，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——奥巴马建设‘前所未有的开放政府的雄心’、公共财政透明的曲折、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和推特等社交媒体、Web3.0与下一代互联网的未来图景等等，详细诠释了数据技术变革与权力合法性、执政正义以及公民社会之间的关系。全面阐述了信息时代数据的重要性，如何加强数据的收集、分析和使用以及通过数据开放改进政府治理等问题。”
数据、信息和知识的区别和联系在于从数据、信息到知识演变：数据→赋予背景→信息→提炼规律→知识。所以，数据是一个数，但这个数加上单位，就能变成一条信息。当我们把足够多的信息罗列出来，并寻找出规律，就形成知识了。在这个大数据时代，无论是哪个国家，谁拥有的数据多，谁管理、分析数据的能力强，哪个国家就能成为强国中的强国。所以，最先实行数据开放的美国成为了世界第一强国。
但我认为，滥用数据会侵犯人的隐私权。正如书中所说：“不论是睡着还是醒着，在工作还是在吃饭，在室内还是在户外，在澡盆里还是在床上——没有躲避的地方。除了你脑壳里的几个立方厘米以外，没有东西是属于你自己的。”在美国，“即使没有姓名，没有社会安全号，只要通过性别、生日、和邮编3个数据项，数据挖掘技术就能够成功地识别全美87%的人口。”这种数据所带来的便捷，在发达国家却成为被人们所害怕的“老大哥”。所以，有些犯罪分子利用这一点，把警察告上法庭，说是侵犯了隐私权。这就是大数据的弊端。还有最近被炒得沸沸扬扬的斯诺登事件，也是利用数据出卖信息的典型案例。据美国中情局前职员爱德华·斯诺登爆料：“棱镜”窃听计划，始于2007年的小布什时期，美国情报机构一直在九家美国互联网公司中进行数据挖掘工作，从音频、视频、图片、邮件、文档以及连接信息中分析个人的联系方式与行动。监控的类型有10类：信息电邮，即时消息，视频，照片，存储数据，语音聊天，文件传输，视频会议，登录时间，社交网络资料的细节，其中包括两个秘密监视项目，一是监视、监听民众电话的通话记录，二是监视民众的网络活动。2013年7月1日晚，维基解密网站披露，美国“棱镜门”事件泄密者爱德华·斯诺登(Edward Snowden)在向厄瓜多尔和冰岛申请庇护后，又向19个国家寻求政治庇护。这件事不仅让美国政府感到不安，也让美国民众感到恐慌。 在数据开放方面，我们中国人做得不太好。中国人有不尊重数据的传统，缺乏数据开放意识。与美国政府相比，中国政府很不透明，我认为其中一个主要问题在于数据的不开放、虚假和偏差。例如，有些数据统计人员为了图方便、省时间、省力气，人为地控制数据的收集和统计过程，这样结果往往误差很大。还有些官员，平时经常应酬、乱花公款，到了年底，又害怕上级批评指责，于是谎报数据，并制造虚假信息。政府监管不严，导致公布了假数据，对社会公众危害很大。这也是为什么老百姓有时不信任政府的原因。 中国人，尤其是政府特别热衷于数据，但是数据水分之大，又很难令人信服。在本书的尾声中，作者号召我们摘下“差不多先生”的文化标签。作为大数据时代的青少年，我们不能漠视数据，应该培养收集数据的意识，因为中国缺乏的不是可供收集的数据，也不是收集数据的手段，而是收集数据的意识。我们口语中也常说“大概”“差不多”“少许”等词，经常使人搞不清楚。在今后的生活中，我们应该做到说话精确、做事准确，在学习和工作中仔细对待每一项数据、每一条信息，尝试运用数据分析来解决一些问题，这样不仅省时间，还提高了学习质量。例如，你觉得最近时间总不够用，那么你可以罗列出一周所干的事情，并准确地记录下时间，找出你把时间浪费在什么事情上，并制定解决方案。 这本书记录了美国利用数据分析由普通走向强大的历史，这也告诫我们中国人、中国政府，从现在做起收集数据、使用数据、开放数据，彻底摘掉“差不多先生”的标签！正如书中所说，否则“等待我们的，还将是一个落后的100年。”
第16篇：大数据演讲
开启大数据时代 Welcome to the big data era
很荣幸今天有机会在这里演讲。在开始演讲前我想问一下，有没有人知道无人驾驶汽车？知道搜索引擎？知道电脑智能翻译？那么是什么让这些成为可能，答案正是大数据！
It’s my great honor to be here.First of all, I have a question for you: do you know the self-driving cars, the search engines, or the computer translation? What made them poible? The answer is the big data.我们可能会问，大数据是什么？大数据是推动社会进步的一个重要工具，他对产量、利润和风险管理等都会产生重大影响。对于审计人员来说，可以运用“大数据”，对所采集的大量财务数据和业务数据，进行有效管理和技术分析。 We may ask what the “big data” is.Big data is an extremely important tool which promotes the progre of society.It will have a dramatic effect on enhancing productivity, increasing profits and facilitating risk management.For the auditors, “big data” means capturing, managing and analyzing the large amount of financial and operational data.
其次，大数据能为我们审计行业带来什么益处？我们可以使用大数据更好地分析审计报告,检测违法违规行为和规避审计风险。以数据说话的审计报告往往更能得到使用者和被审计单位的高度认同，从而进一步提升审计的社会地位。
Besides, what are the benefits of the big data for the auditing industry?We can use the big datato better analyze financial reports, detect fraud and operational busine risks.In addition, the auditing report based on the data will get more approval by the financial report users and the clients.In a word,it will improve the social status of auditing.
那么在大数据时代，审计人员应该怎么做呢？首先，我们迫切的需要提高自身能力。作为新时代的审计人，我们不仅需要传统的审计业务知识，也需要基本的计算机应用能力。然后我们需要构建一个大数据信息采集平台，值得高兴的是，我们的信息中心已经建好了这样一个高难度的信息采集平台，我们管辖范围内的所有行政事业单位都可以定期在这个平台上上传审计所需要的财务和业务数据。同时，为了方便审计人员查找相关审计法律法规，信息中心构建了法规检索库，我们可以在法规库中找寻到相应经济事项的法律法规。
So, what should the auditors do in the big data era? Firstly, the self-improvement is neceary.The new generation of auditors will need not only the traditional auditing experience, but also the application abilities on computer skills.Secondly, we need an intelligent audit platformto deal with the big data.Fortunately, Our data center has already constructed an audit platform.This audit platform is a data collective platform based on the big data, and each department is able to upload the data we need through this platform periodically.At the same time,in order to find the relevant regulations more conveniently,our data center developed an online search platform on auditing regulations.最后，我们应当大数据的主人，而不是他的奴隶！我们正在步入大数据时代，诚实来讲，我们还并不能很好地处理我们收集到的数据，我们需要时间来完善这个问题。这有点像原始人第一次使用火时所面临的挑战，火是一种重要的工具，但是如果使用不当就会引火烧身。我们需要谨慎对待收集到的数据，避免数据信息泄露。大数据势不可挡地将改变我们的生活方式、我们的工作方式和思考方式，如果你不认真看待他，则可能导致你被时代所淘汰，导致失业，这就是为什么大数据这么重要的原因！
Finally,we have to be the master of the big data, not its servant.We just step in the big data era, and honestly, we are not very good at handling all the data that we collected.We need to keep improving, and this will take time.It’s just like the challenge that was faced by primitive men when they first sawthe fire.The fire is just a tool, but it will get us into trouble if we do not use it appropriately.We need to carefullydeal with the collected data to avoid leaking to the third party.Big data is going tochange the waywe live, we work and think .If you do not treat it effectively, the big data is going to steal your jobs, and that’s why big data is so important! Thank you!
第17篇：大数据读后感
涂子沛先生《大数据》读后感
2014级经济管理专业 李学堂 学号20140238
短短几天把涂子沛先生的《大数据》这本书浏览一遍，结合去年北大继续教育学院进行现代管理学科学习时，老师介绍这本书时的精髓、内涵时的情景，写这篇心得体会。现将浅薄体会与老师同学们一起交流，部分内容参考了书内容和涂子沛先生的观点，希望老师同学给予批评指正。
“一个真正的信息社会，首先是一个公民社会”，这是全书的一个出发点，这个出发点就是说，“信息社会最大的特点就是，信息的自由流动。”涂子沛在书中的观点是：如果没有人的平等，没有人的自由，信息能够自由流动吗？如果没有人的平等，我们这个社会彼此另外压抑另外一个人，我们的创造力怎么迸发出来？我们每个人都面临大数据时代思维变革的挑战。
涂先生在书中说出 “大数据时代的公民生活”，题目他在书中来演绎公民生活的时候，它的背景是“大数据”时代。首先他讲了“什么是大数据时代”，在研究一个现象的时候，首先要研究它的定义，研究它的内涵，咱们就先把数据给它抽走，看看代表是什么。数据不是数字，数据是有跟列的数字，当他在书中谈到数据的时候，我们想到的是它代表计算，代表精确，代表理性，代表科学，代表事实。大家说姚明很高，到底有多高，你最后说两米多左右，这就是一个精确的事实。数据的出现也是人类认识这个世界，不断地向前推进的需要，人类发现需要精确的数字，就好像回到刚才的例子，你说很高很高，到底有多高，我们看，人类历史上很多重大的文明推进和演进都跟数据离不开，比如说度量衡的发明，货币的发明，再比如二进制的发明最后导致计算机的发明，最背后就是数据。
他在书中有一个新的词叫Database--数据库。这个词完全是一个外来的词，
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计算机最早是计算数字和处理数字，那时候就存在Database，后来随着计算机能力的不断增强，它可以处理文字、图片、视频、声音等等，但所有这些都放在Database，所以他在书中把这所有的一切都称为数据，这时候数据的内涵扩大了。其实大家要知道数据的内涵在扩大，还有一些其他的事情也在发生变化，就是说数据的容量在增大。八十年代的时候就有人提出Big data这个概念，那时候的“大数据”的还不是现在“大数据”的概念。“大数据”这个概念不断的演变，最早有人就预见到说有一天数据会比程序更加重要，比软件更加重要，它是指重要性。所以我们往大了说，可以说这是一个大的机器，一个大的房子，也可以说是一个大容物。书中说的：到2000年的时候，宾夕法尼亚大学有一个教授出来定义，那时候企业的数据已经到泰了，他说200泰的数据就是大数据了，那泰到底是什么样的单位呢？比如全世界最大的图书馆是美国国会图书馆，美国国会图书印刷品的含量，不包括电子图书加起来是15泰，北师大应该是2个泰或者更少，这个数据就叫“泰”。
我的感受现在国内也有很多人说“大”，到底多大才是“大数据”？他在书中说大数据的时候应该从大价值来理解，因为我们数据已经很多了，人类利用分析数据的能力很强了，我们能从数据当中发现以前不能发现的价值这个角度来理解。他在书中谈把数据的现象抽离出来谈，来理解什么是数据。接下来我们再把数据放回到物力事件当中，从它和其他现象的联系当中来把握和考察它的因果关系，大数据究竟是怎么产生的？其中书中说“大数据”的产生有五个因素：第一个是摩尔定律，第二个是组织计算，第三个是普适计算，第四个是数据挖掘，第五个是社交媒体。我们现在一一对这五个因素进行解读，这五个因素里面有四个因素是认为影响到了我们公民生活的，我们来看看它怎么来影响在“大数据”时
2 代公民的生活。data在五年的时候，应该有一个创始人，他发现一个东西：同一个计算机芯片，同一个面积上晶体管的数量每一到两年就要增加一倍，这意味着什么？意味着计算机处理的能力越来越强，存储的能力也越来越强，同一个面积上东西越来越多，越来越密，一到两年就增加一倍，物力存在器的性能不断上升，价值不断的下降。有一个考证说，从五十年代起最早的存储器发明到现在，存储器的价格下降了300万倍，大家可以想想，历史上还有什么商品它的价格能在半个世纪下降300万倍？而摩尔定律也成为了一个代名词，呈指数形发展的变化，急剧变化的状态，剧变的变化。我们可以看看，这个图代表摩尔定律，是条直线，为什么是直线呢？因为没办法画，如果严格按刻度来画的话应该是一条横轴的曲线。涂先生在书中分析了：“1988年一个科学家提出了普适计算，普适计算提的不多，大家都提物联网。物联网是普适计算一个子概念，人家计算机的浪潮是分阶段的：第一个阶段是主机阶段，到80年代由于微软、苹果一直到个人电脑的阶段，88年互联网之后，科学家说这不是结果”。
结合我在北京学习时老师也讲过同样一个创新例子：2004年的时候出现了一个新的现象，就是facebook。facebook是不是创新？那肯定是创新。前一段时间我看国内有很多制度来鼓励创新，我当时也跟几个朋友讨论了，说可不可行呢？马克?扎克伯格为什么要建facebook？他建facebook的理由很简单，就是想多认识一些漂亮的女孩子，后来他就是想帮助别人多认识一些漂亮的女孩子。facebook开始就是一个大学交流平台，就这么简单，后来他就去见硅谷的投资商，人家给了他1000万，觉得这个东西有前途。创新不是一个制度化的东西可以鼓励出来的，它是真正源于一种在自由的情况下的一种内在的能量的爆发。facebook给人类社会大数据的现象是一个“一锤定音”。为什么这么说呢？我们
3 说以前是信息系统在收集数据，这时候是每个人都在贡献数据，你也发微博，他也发微博，而且你发了一条微博可能有视频，有图像。原来的信息系统收集恐怕就是数据，记录一个商业过程，这时候全世界的人开始贡献数据，而且这种数据有一个不同的名字叫“非结构保持性”，跟以前的数据不一样。大家想想什么叫非结构化？就是格式大小不一定一致。你发了一条微博大小肯定跟他发的不一致，你可能有三张图片，他可能没图片，你可能140个字，他可能只有20个字，这种数据的挖掘也很难，这时候人类的数据一下子就开始爆炸了，大数据已经成为一个不可挽回的现象，为什么呢？
“一个主动你就能改变的时代，因为资源就在那里，你不能去等其他的人”这是涂先生的观点。他说说影响公民的第一点：公民最主要的精神是什么？是积极地介入，积极地改变。影响我们公民的第二点，书里面有很多关于“大数据”时代的隐私文化，有的专家说87%都不能定位，只要通过“大数据”挖掘就会定位，这是影响我们公民生活的一个巨大的挑战，就是隐私权的挑战，而隐私权是一个非常重要的问题，是对个人自由的凭照。他为什么用这么大的篇幅来写隐私权利呢？也是因为我觉得，我们中国社会特别需要隐私权利，不仅是政府在侵犯公民的隐私权利，我们公民彼此之间也在不停地侵犯隐私权，而且大家习以为常。但是隐私权是一个文明社会的标志，越文明的社会，越注重隐私权，个人才越有自由，隐私权是把自己跟公共生活划分开的一条界线，保障个人的自由。社交媒体让我们进入一个前所未有人文相连的时代，这影不影响我们的公民生活？这是最大的隐患，为什么？它把我们人跟人连接起来，我们知道人跟人一旦连接起来，1+1大于2的作用。
总之，使我感受到当前我们正生活在，每天都不同、都高速度发展、激烈竞
4 争和大数据时代。我们每个人都必须面对大数据时代、结合实际面对挑战，要相信“想不到事情会发生，想不到的速度会发生”。要及时更新知识、广纳信息、梳理思维及时做出正确判断、做好工作学习生活中的精准决策。
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第18篇：理解大数据
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。
大数据，首先你要能存的下大数据。
传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs /tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。
存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据(很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大)，一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapReduce / Tez / Spark的功能。MapReduce是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapReduce的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和 Reduce两个计算过程(中间用Shuffle串联)，用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。
那什么是Map什么是Reduce? 考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapReduce程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似 (hello, 12100次)，(world，15214次)等等这样的Pair(我这里把Map和Combine放在一起说以便简化);这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Reduce处理。Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果(当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊)。然后这些Reducer将再次汇总，(hello，12100)+(hello，12311)+(hello，345881)= (hello，370292)。每个Reducer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。
这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。 Map+Reduce的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让 Map/Reduce模型更通用，让Map和Reduce之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。
有了MapReduce，Tez和Spark之后，程序员发现，MapReduce的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapReduce，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。
有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapReduce写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL!于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。
自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapReduce上跑，真鸡巴慢!流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年/少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点! 于是Impala，Presto，Drill诞生了(当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了)。三个系统的核心理念是，MapReduce引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证(因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内)。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapReduce是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。
这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapReduce慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。
上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapReduce/Tez/Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。
那如果我要更高速的处理呢? 如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming(流)计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了?比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。
还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Caandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的(多到无法想象)。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapReduce也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证(不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作)。但是丫就是快。极快。
每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。
除此之外，还有一些更特制的系统/组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。
有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。
你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。
按照时间
比如别人突然问你对大学的感受？我们可以按照时间来分，包括来大学之前的感受和看法、在上大学的时候是什么样的感受，当时的看法以及离开大学之后的回忆和感受。比如别人问你在昆明旅游的感受，可以从不同时段来说，一天分为早中晚，你可以谈一下每个时段的感受。 ●切分主题
把主题切分开来组织语言，会顺利很多。比如别人突然问你对某个项目的看法，你要在大脑中迅速建立“桩子”，可以把项目细分，从设计、开发与实施阶段来谈。
●不同角度，不同方面
遇到问题要有方向有话说。可以从不同角度、不同方面选取其中一个去回答，比如关于大学母校：可以从以上提到的时间方面来说，讲述不同时间你的体会，也可以从地点方面，比如宿舍、图书馆、教学楼带给的感受，也可以从硬件方面，包括师资、设备等。
比如问内训师你的课程哪里好？我们想一下什么人会关注课程的好坏呢？主要有三种，培训学员、培训经理、咨询公司，那我们的演讲就可以站在这三者的角度“找桩子”，比如培训学员关注内容、例子，培训经理会关注成果等方面展开。 有了“桩子”，也要有内容，内容可以用举例子的方式讲。比如年会上突然让你谈对公司的感受，你可以从刚入公司、工作一段时间后以及现在的感受来讲，具体的内容可以举例子来讲，比如工作这几年，每次遇到困难都会有人来帮助你等例子，最后再做个小总结。有了“桩子”，有了例子，你的内容就会丰富起来。美国有个课程叫think on feet，是关于找“桩子”的，有兴趣的可以去看怎么更全面去找“桩子” 。
第一步，把已经定稿的演讲稿按照层次结构划分成清晰的段落；
第二步，熟读演讲稿21遍，在阅读时不要去刻意记稿子，只要达到熟练的地步就可以，不过别偷懒，一定要达到21遍。为什么是21遍呢？
因为“72190法则”告诉我们，一件事情重复7次就会对它产生认识记住它，重复21次就会养成习惯，重复90次就会固化它；
第三步，背第一段，记得后把稿子放到一边面对镜子讲出来，千万不要手拿稿子，这样会产生依赖感；
第四步，单背第二段，不要去管第一段。记得后面对镜子先讲第二段，再把第一段和第二段连起来讲。
第五步，单背第三段，不要去管第一段和第二段。记得后面对镜子先讲第三段，再把第二段和第三段连起来讲，最后把第
一、
二、三段连起来讲；
第六步，如果还有第四段、第五段等等，依此类推，轮到背第几段，就先背第几段，然后对着镜子讲一遍，再以倒推的形式连环起来背。比如讲第四段，那么面对镜子讲时应该是4—34—234—1234；讲第五段，那么面对镜子时应该是5—45—345—2345—12345；以此类推„„
第七步，上面的步骤千万不要打乱，这样会把大脑里建立起来的记忆环打乱，一步一步的按照标准来背，会很好的记住整篇稿子。到最后一段背完、按照倒推连环讲完后，再将整篇稿子连讲7遍。
第八步，在正式参加演讲前，每天早上、中午、晚上各面对镜子讲一遍。没事的时候可以抽背中间的某一段，以增加娱乐性，也可以固化记忆。
在这里要强调一点，不管通过什么方法记住了稿子，都不要追求完美，追求完美等于追求完蛋！正式演讲时不管中间讲到哪一段中途忘记了，都将错就错把本段收一下尾，马上跳到下一段（通过连环记忆，下一段你肯定记得），而忘掉的部分即使后来想起来，也不要再提！听众看不出来的！听众也不知道你哪个地方掉了哪一句！放松的讲就是了！
第19篇：大数据演讲稿
まず、私はビッグデータについての簡単な内容を説明します。では、始めます。 那么既然说到大数据，就得先了解大数据地定义。什么是大数据。试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和，一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和，世界会发生什么呢？那么就先来看一些官方网站给出的大数据的定义。
为导出对事业起作用的数据。对于大数据商务有目的性的定义：“利用大数据解决经济和社会的问题。提高业务附加的价值。或者是支援事业”大数据不只指它的规模是多少，还有这些数据是由那些数据构成的，还有可以怎样利用大数据。由此是与到现在的系统是不同的。 用被卖出的数据基础管理工具或者是到现在为止处理数据的应用程序，来处理巨大困难的复杂数据集合，这样的词语。 再来看两个中文的。
那么大数据到底是啥。其实就是很多数据。它是把很多信息用数据的方式储存起来，然后不断累积，一直到这些数据大的没办法用简单进行利用。大数据并不是很神奇的事情。就如同电影《永无止境》提出的问题：人类通常只使用了20％的大脑，如果剩余80％大脑潜能被激发出来，世界会变得怎样？在企业、行业和国家的管理中，通常只有效使用了不到20%的数据（甚至更少），如果剩余80%数据的价值激发起来，世界会变得怎么样呢？特别是随着海量数据的新摩尔定律，数据爆发式增长，然后数据又得到更有效应用，世界会怎么样呢？发挥想象去思考一下。 那么大数据是怎么形成的呢？
以前我们关注的都是交易系统和业务系统产生的数据，通过数据仓库去分析展现，其实终端，尤其是个人各种流水操作，例如购买物品清单，上网浏览历史，照片，微博等也有，但是不关注，而大数据时代，更多的是关注这些大量的数据，期望分析这些数据来发现价值，因此大数据其实以前在系统，终端，个人等等都在产生，只是没有加以利用而已，现在要分析这些数据从中发现价值。这才是大数据形成的原因和意义。数据再多，但如果被屏蔽或者没有被使用，也是没有价值的。中国的航班晚点非常多，相比之下美国航班准点情况好很多。这其中，美国航空管制机构一个的好做法发挥了积极的作用，说起来也非常简单，就是美国会公布每个航空公司、每一班航空过去一年的晚点率和平均晚点时间，这样客户在购买机票的时候就很自然会选择准点率高的航班，从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准点率。这个简单的方法比任何管理手段（如中国政府的宏观调控手段）都直接和有效。
先说一下这个打印的课本，它里面举了两个例子。对于福岛核电站的事，以及对于便利店的优势，都是利用了大数据。比如说超市，要进好多货，然后有的买的人少可能就堆积，即使减价处理也不一定能卖得掉，从而造成亏损。那么便利店，就会根据平时周围生活的人们来选择性的进货。在上班族公寓附近就多进快餐，在老年人或者中年人多一点的地方，就进一些生活用品。对于福岛核电站，如果将监测核电站的信息及时收集，并且分析就可能发现它有问题，可能会泄露，进而去解决问题避免损失。这就是预测未来可能发生的事故，这样的话可以有效的避免。再比如说，天文学家们研究天体的运动轨迹，发现更多的行星。将这些数据收集在一起就是大数据，对这些数据分析整理，就有可能计算出，未来某个行星可能会撞上地球。然后采取一些必要的措施，来将这种毁灭性的打击消除。如何认清现在呢？比如说在医学上，通过医疗设备对细胞进行观察，并根据其他测试进而推测出该细胞是不是癌细胞。如果把判断的依据变成数据化，输入到电脑中，并且再赋予她一定的学习能力，比如给他一个癌细胞，他会记住这些细胞的特征，久而久之，他的准确度会越来越高。在医学上的作用也会越快越明显。这就是对他的应用进行简单的了解。之后赵飞会更深入更仔细的讲一下这方面的内容。
那么，大数据对我们带来的都是好的么。不是的。就比如刚刚那个医学的例子。研究出的机器会让诊断癌细胞的工作人员逝去工作。就像是80年代工厂逐渐自动化一样，工人失业会很严重。如果你是一匹马，那么你肯定不喜欢工业革命。
接下来说一下大数据现在面临的难题，就是如何利用好这些大数据，进而为人们服务，造福我们。就个例子就拿LSST来说。他是一个广域的天文望远镜，是由多个国家参与研发，现在在智利的一个山上，2010年开始动工，并在2015年启用查尔斯·西蒙尼和比尔·盖兹分别捐赠2000万美金和1000万美金给LSST计划。LSST计划至今仍寻求美国国家科学基金会能拨发将近4亿美金的赞助费。。它每三天可以拍摄整个天一次。到2022年，它会搭载一个超级数码相机，拍摄出的照片达到32亿像素。这样的照片需要1500块高清电视屏才能展示出来。LSST的照相机每年要拍摄超过人员所能分析的超过20万张影像。如果利用好了这些数据会是很大的一笔财富，但是目前还没有一个很有效的解决方法。没有那么多人力能去分析它，也没有那样的设备直接分析。所以这堆数据就是没用的数据，没有价值的。所以大数据是很有潜力的一门科学。接下来跟大家一起看一段TED的演讲视频。 演讲人是肯尼斯-库克耶《经济学人》数据编辑，曾任职于《华尔街日报》（亚洲版）和《国际先驱论坛报》。他是美国外交关系协会成员，CNN、BBC和NPR的定期商业和技术评论员之一。对大数据有很深的研究，听一下他是如何评价大数据的。看完这个演讲之后，在有请赵飞带来对大数据更深入的认识。
第20篇：大数据心得
大数据讲座学习心得
在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、pda、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频„„这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。 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，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。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。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。
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竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。
了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，
其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。 从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机 在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。把自己的心门打开，像海绵般吸取积极、正能量的东西。篇二：大数据时代书面记录与心得体会
大数据时代书面记录与心得体会 2015年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。 当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法
律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。
《大数据时代》读后感
一、学习总结
1、关于作者
维克托·迈尔-舍恩伯格（viktor mayer-sch?nberger），他是十余
年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势
的数据科学家之一。
2、关于大数据 1）大数据是什么
大数据(big data)，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（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多样性）、veracity（真实）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。 2）大数据的来源
所谓的“big data”是由ibm和gartner分析师提出的概念，我们比较时髦的称其为大数据。
3）大数据现状、应用
通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析；另外一个是分析路径，寻找关键绩效指标，从仪表盘这样的工具进行数据分析，实现预测性工作。 4）大数据未来 fayyad曾被视为数据挖掘领域的no.1，他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未来的发展方向。
3、关于大数据时代 1)思维变革 ? 更多：不是随机样本，而是全体数据；“样本=总体”。 ? 更杂：不是精确性，而是混杂性；允许不精确，最大化利用全体数据。 ? 更好：不是因果关系，而是相关关系；“是什么”，而不是“为什么”。 2)商业变革 ? 数据化：一切皆可“量化”；关注信息本身。 ? 价值：发现、利用数据的价值。 ? 角色定位：大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。 3)管理变革
? 责任：数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。 ? 自由：反对数据垄断大亨。
二、读后感
1、大数据时代，是名符其实的“信息社会”
经历了口口相传、纸媒传播，到现在的网络技术，我们可以获得比以前更多的信息并进行分析，可以从更多的维度诠释世界。
通讯技术的发展，促进了个人/组织在信息获取上的平等发展，数据不再是限制我们努力的因素了。数据的的爆炸式产生，促使我们必须从海量的信息中做出选择、掌握数据挖掘技术和筛选工具。
2、大数据技术支持预测工作
大数据的4v特点，及对相对关系的发掘，改变了传统的基于少量样本的预测思维。思维的转变，将会在各行各业中爆发出更多的预测技术和工具，进而支撑预测工作的大力发展。
大数据技术越完善，我们越能更快更全面的获得更多的有效数据，预测则越准确。
3、知识管理迫在眉睫
大数据的未来是数据分析，而分析的目的是转化为经验、规律、总结??，它们的集合就是知识。知识是个人/组织成长的直接推动因素。
知识管理要遵循积累原则（知识积累是实施知识的管理基础）、共享原则（一个组织内部的信息和知识要尽可能公开，使每一个员工都能接触和使用公司的知识和信息）、交流原则（知识管理的核心就是要在公司内部建立一个有利于交流的组织结构和文化气氛，使员工之间的交流毫无障碍）。这三原则不正是大数据技术的组织基础吗？
三、在工作中的而应用
1、关注运作工作向数据管理方向的转化
在仓储工作中，为物品对象（仓库、货物、设备、员工等）、流程对象（如作业、异常处理、管理等）建立属性列表，关注数据积累。
同时，关注仓储数据与运输、客服、园区等各方面环境数据的对应。
2、重视数据挖掘，提高数据分析能力
根据运作问题和目标，通过数据挖掘和分析，寻找有效的数据指标。通过对关键指标的趋势预测，发现潜在风险、发掘改善途径。
3、推动数据转化，促进建立知识管理系统
在实际工作中，重视对裸数据、经验、执行文件的管理，引导各项目的知识转化。建立从数据积累、知识转化（数据到知识、隐性知识到显性知识、个体知识到组织知识等）、知识共享的知识管理体系，形成仓储管理知识体系及其良性循环。
（正文结束）篇四：大数据心得体会 大数据时代的信息分析平
台搭建安装报告
一、平台搭建
描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。
问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。
问题二：当时未找到tcp/ip属性这一栏
解决办法：当时未找到tcp/ip属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。
问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件
解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步
问题四：在此处的sql server的导入和导出向导，这个过程非常的长。
解决办法：在此处的sql server的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。
问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对
解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。（如图所示）
这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。 篇五：大数据时代读书心得
一部似乎还没有写完的书
——读《大数据时代》有感及所思
读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。 “在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固
有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。
当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！
《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“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”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。
可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了！
更何况还有两个更可怕的事情。 其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量 和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢？ 其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。
还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。
所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。
