大数据时代心得体会
推荐第1篇：大数据时代心得体会
《大数据时代》心得体会
信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。
信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。
在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，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”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？金融业业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。
推荐第2篇：大数据时代读书心得体会
《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。下面是带来的大数据时代读书心得，欢迎查看。
大数据时代读书心得体会范文
1《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。这本书最大的优点就在于作者利用上百个例子来对大数据的方方面面做了详细解说，让外行也很容易理解。结构上，作者通过大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革三个角度依次阐述，条理清晰。
所谓\"大数据\"，按作者的说法，就是\"所有数据\"。随着计算机运算速度和存储能力的发展，收集数据变得越来越简单，储存数据的成本越来越低。在过去，由于技术限制，人们做统计时只能收集有限的数据做样本，其中要考虑随机样本的选择，努力减小因样本问题出现的误差;统计结果往往不能重复使用，造成数据利用率低。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。 \"小数据\"时代，一个样本的错误就可以造成对总体估计的失败，幸运的是，\"大数据\"时代对精确性不再那么要求苛刻——也无法要求太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。在对思维变革这一部分的阐述中，最重要也是全书的核心观点就是大数据时代，我们应该从追求\"因果关系\"的旧思维方式向追求\"相关关系\"转变。 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。作者自己也说，\"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。\"
大数据时代的数据获取方式是多种多样，数据形式也是千变万化，任何文字、行为、万物都可以被数据化后用来分析。对这些数据的利用，不仅要考虑到其初次使用价值，更要放眼它未来可能的用途以提高数据的利用率。当然数据并不是无限使用，时效、环境的变化肯定会对数据提出新的要求，所以数据的折旧也是应当考虑的。这又引出了对数据这一无形资产的估值可能性。对于这样的公司来说，数据就是他们的核心，如何在资产负债表上给他们一个公正的体现正是我们需要考虑的。
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。在大数据早期，技能和思维最有价值，但作者认为，最终，大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。这是假定了一个成熟的市场，人人都了解了大数据的用途。
对于普通人来说，大数据时代最关心的还是隐私问题。不知不觉中，个人的一举一动都暴露在政府甚至私人企业之下，还面临潜在的泄露风险。对此，作者提出了使用者承担责任的解决办法，而不是过去那种流于形式的使用授权。大数据甚至能预测一个人的犯罪动机，这给监管者带来的难题是，预测一个人要犯罪，惩罚还是不惩罚?在这点上，社会达成\"个人仅需对行为而非动机负责\"的共识非常重要。
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。这能在一定程度上防止数据滥用的发生和数据独裁。当今的法律亦需对大数据监管进行修订补充。
当代大数据发展主要由科技公司推动，相信在不久的将来更多的传统领域会意识到大数据的重要性。但我们也应该保持清醒，大数据并不是万能药，对某些领域或环节，使用大数据是一种简单且实用的选择;但对某些领域，盲目使用大数据只会适得其反。
大数据时代读书心得体会范文
24月13日下午，在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。通过相互交流学习，使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊，机遇和挑战。在写心得体会前，我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。
首先，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，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。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
其次，进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
最后，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数
十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……，截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
首先，谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势，可以说，大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活，如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生，只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的，所以，要实现大数据，相关的很多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战，相关产业都要重新调整产业结构，在那时，可以夸张的说，信息就是黄金，信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力，势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显，掌握不了信息资源，很难再翻身，要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快，信息的时效性决定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙，到那时，就像现在的日本，可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事。
第二，关于数据管理的看法。大数据时代，数据管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是，人防、技防、物防一体化。人防，即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识，不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防，就是要运用软件来管理和处理数据，经常检查更新数据库，定时查杀电脑病毒，确保电脑状况安全;物防，就是重要的数据一定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离，无关的信息应当及时删除，减轻硬盘的压力。
三、怎么保护自己的隐私。隐私，顾名思义，就是不愿意让别人看到的东西，所以，在大数据时代，更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越要远离网络，不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记，避免信息传播范围太大，管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器，总是以随机码来保护自己真实IP地址，提高网络安全的可靠性，加强对联网信息的管理和保护。
不论我们情不情愿，大数据时代都会到来，现实社会是我们高喊着走向大数据时代，其实大数据时代已经向我们走来，所以与其被动接受，不如主动学习，从中找到自己的出路，成为大数据时代的建设者和受益者。
推荐第3篇：读大数据时代心得体会
利用周末，一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看，行文如流水，引人入胜。书中，你读到的不是大数据技术，更多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者，读完全书，我深刻感受到了在信息化方面中国与美国的各自特色，也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会，但窥一斑基本能见全貌。
一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来，随着我国信息公开工作的推进，各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开，但我们的信息公开，现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然，实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网，可以查询一些公益数据库，如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据，气象总局提供的全国气象数据，民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站，也能查到很多业务数据，如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步，也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是，政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开，很多数据因为部门利益和“保密”等因素，还仅限于部门内部人员使用，没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息，更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看，美国在数据公开的广度和深度都比较大。美国人认为“用纳税人的钱收集的数据应该免费提供给纳税人使用”，尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触，但民愿不可违，美国政府的业务数据越来越公开，尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后，开放力度更加大。data.gov是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站，网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据，累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外，由于制度的不同，美国业务信息公开的深度也很大，例如，网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的xxxxxxxxxxxxxxxx网站，能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国，目前应该还没有实现。
三是关于个人数据的隐私。在美国，公民的隐私和自有不可侵犯，美国没有个人身份证，也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联，建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点，在中国不是问题，每个公民有唯一的身份信息，通过身份证信息，可以获取公民的基本信息。今后，随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设，公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取，当然信息还是限于政府部门使用，但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。
数据是信息化建设的基础，两个大国在大数据领域的互相学习和借鉴，取长补短，将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到，美国政府20xx年启动了“大数据研发计划”，投资2亿美元，推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其与超级计算和互联网投资相提并论。同年，中国政府20xx年也批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!
推荐第4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
推荐第5篇：大数据时代
“大”数据时代 众所周知，数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。
显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。
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通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”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪 潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
推荐第6篇：大数据时代
《大数据时代》读书笔记
作者：迈尔舍恩伯格
出版发行：浙江人民出版社
版次：2013年1月第一版
读者：物流一班、时菲阳
一、作者观点
谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况。这就是一个典型的“大数据”的应用例子，舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。
作者提出了三点结论：第一，要尽可能分析事物相关的“全部”数据，而不是之前的随机抽样，即“样本=总体”。第二，要乐于接受数据的繁杂，而不应过分追求其精确性。第三，重视大数据呈现的“相关关系”，而不要执于探索事物间的因果关系。
二、摘抄：
在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文。它令公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，而且可以具体到特定的地区和州。谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的搜索记录，而且每
天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令， 如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。
发现能够通过人们在网上检索的词条辨别出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在03年至08年间季节性流感传播时期的数据进行了比较。其他公司也曾试图确定这些相关的词条，但是他们缺乏像谷歌公司一样庞大的数据资源、处理能力和统计技术。
虽然谷歌公司的员工猜测，特定的检索词条是为了在网络上得到关于流感的信息，如“哪些是治疗咳嗽和发热的药物”，但是找出这些词条并不是重点，他们也不知道哪些词条更重要，更关键的是，他们建立的系统并不依赖于这样的语义理解。他们设立的这个系统唯一关注的就是特定检索词条的频繁使用与流感在时间和空间上的传播之间的联系。谷歌公司为了测试这些检索词条，总共处理了4.5亿个不同的数字模型。在将得出的预测与07年、08年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，谷歌公司发现，他们的软件发现了45条检索词条的组合，一旦将它们用于一个数学模型，他们的预测与官方数据的相关性高达97%。和疾控中心一样，他们也能判断出流感是从哪里传播出来的，而且他们的判断非常及时，不会像疾控中心一样要在流感爆发一两周之后才可以做到。
所以，09年甲型H1N1流感爆发的时候，与习惯性滞后的官方数据相比，谷歌成为了一个更有效、更及时的指示标。公共卫生机构的官员获得了非常有价值的数据信息。惊人的是，谷歌公司的方法甚
至不需要分发口腔试纸和联系医生——它是建立在大数据的基础之上的。这是当今社会所独有的一种新型能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。基于这样的技术理念和数据储备，下一次流感来袭的时候，世界将会拥有一种更好的预测工具，以预防流感的传播。
三、感想：
看完本书有如下感想：
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。
其次，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。
最后，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。
推荐第7篇：大数据时代观后感
浅谈《BBC地平线系列——大数据时代》 现今的我们正处于一个时代转型中，因为科技的发展与互联网的日益强大，数据将逐步取代旧事物，创造出新事物。 当今社会以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。数据可以反映出很多项指标，特别是海量数据的处理下，如何挖掘获得价值更是需要一种具有新型的复合能力人才，而得以用数据改变对世界的认知、改变市场、改变关系。 以前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，运用大数据的处理与分析，为我们的生活创造出前所未有的可量化的维度。 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。 “总体=样本”以前是做不到的，现在对于数据的储存、处理能力、统计技术与数据资源等各方面都有了飞速的发展，信息总量的变化也导致量变到质变的飞跃，并在其中去捕捉随机抽样所无法揭示的细节。
片中洛杉矶警方的犯罪预测系统，其使用的数学模型居然是用来预测余震的模型，因为犯罪案件的发生规律与余震的发生规律具有同种模式。片中我们可以看到模型根据过往的犯罪数据记录给出每一天最可能的案件发生类型和发生区域，而警方也确实通过这套系统抓获了罪犯，降低了区域案件发生率。
另一个很有趣的地方是对经济活动进行预测，片中的那家预测分析公司收集的数据极其庞大，为了预测当今人们的经济活动，竟然需要收集从中世纪至今的商品价格。但即便如此，他们预测的结果也更多是概率上的差别，比如51%对49%这样的比率，但仅仅2%的差别，就能够产生重大的结果。
而对人们的购买习惯进行预测中，提到了一个数学分支：决策论。如何在纷繁复杂的各种决定中找到最关键和最重要的，进而简化整个决策程序。这种理论的基础来源于：在超市购物。哪种食品我们最需要？哪种买了之后就必须买另一种？等等。从预测人们的购买习惯，到载人登陆火星，决策论应用的方面相当广阔。
从数据中挖掘出各种各样的模式用于预测未来犯罪，个性化广告，金融等等，天文观测等等，数据挖掘的前景很光明，但是人们的干预对数据也可能产生一定的影响，警察去巡逻了当然犯罪率会下降啊。还是金融预测的那个例子说的在理：算法并不一定要预测的100%正确，只需要正确率比错误率高就有巨大利润的可能
而以上这些，全都属于大数据应用。由此看来，大数据并不神秘，它远不像电视剧里讲述的那样让人恐慌，它只不过是一种工具，就像我们会使用物理和化学知识一样。虽然它必定会对这个世界产生深远的影响，但最终决定如何使用的依然是我们自己。 13030288015 魏子昂
推荐第8篇：大数据时代演讲稿
大家早上好
上周，财经郎眼的主题是大数据来了，我感觉这期节目很不错，所以我把大数据时代作为我今天的演讲主题。现在，我跟大家分享一个新的名次，大数据时代。 我相信大家对大数据这个名次并不陌生，我们在生活中经常听到人们讨论大数据，但什么是大数据，它会对我们的生活有什么影响呢？ 在历史上，有过五个对人们生活产生了重要影响的信息革命。第一次信息革命是语言的产生，第二次信息革命是文字的产生，第三次信息革命是纸张的发明，第四次信息革命是印刷术的发明。那第五次信息革命，也是离我们最近的一次信息革命，就是互联网时代的到来。这5次信息革命，一次比一次的影响更大。互联网冲刷着一切，改变了一切。现在，互联网+信息，产生了一个现在很热的一个词，大数据。最近，贵州成立了中国首个大数据交易所，首批数据交易，卖方为腾讯计算机系统有限公司，买方为京东云平台。当大数据与经济相联系，便预示着一次新的信息革命，大数据时代。你可以想像一下它会对我们生活产生什么样的影响了。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，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。” 今天，人们每天都会产生大量的数据，举个例子，百度导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据打印出来需要5000亿张A4纸。现在，这些数据可以交易了。那企业买这些数据有什么用呢？
在大数据时代，企业有所有的信息，通过分析，企业知道顾客需要什么，因为企业有这些顾客需求的信息，因此企业不仅可以更好的满足他们的需求，同时还可以知道他们这个产品需要什么，同时企业可以生产产品并卖出。因此，企业在满足消费者需求的同时也降低了成本，企业不再为库存担忧，生产效率也大大提高了。举个例子，沃尔玛被称为最了解顾客购物习惯的零售商，沃尔玛曾经创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例;在一定程度上，沃尔玛使用的大数据模式，已经从满足消费需求发展到创造消费需求。 再举一个例子。美国的塔吉特百货公司根据一个女孩在塔吉特连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过短信的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相却是女孩确实隐瞒了怀孕消息。为什么塔吉特知道女孩怀孕了？塔吉特认识这个女孩吗？当然不是。通过大数据分析，塔吉特百货将看似杂乱无章的购买清单，对比发现其中的规律和不符合常规的数据，实现精准营销。
推荐第9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；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据的巨大价值出发，阐述数据创新是驱动各行各业在大数据时代向前发展的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据应用带来的风险，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。全文清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，给出了作者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、角色定位及风险给予了清晰的预见，对于通讯运营商来说，非常具有价值。
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所有数据，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。在信息处理能力受限的时代，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细节的信息，获得对某些特定子类别进行进一步研究的能力，大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。（2）大数据允许不精确。大数据放松了容错的标准，人们掌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，使得大量数据创造了更好的结果。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”，相关关系帮助我们更好地了解了这个世界。相关关系同时它也为研究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，如果存在因果关系的话，我们再进一步找出原因。
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发展。伴随着数据记录的发展，人类探索世界的想法一直在膨胀，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，随着科学家们发明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。计算机的出现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，为我们提供了一个从未有过的审视现实的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。（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年代中期，无形资产在美国上市公司市值中约占40%，而在2002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。但渐渐地，公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴。经济正在渐渐开始围绕数据形成，“数据是一个平台”，因为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：大数据成为许多公司竞争力的来源，从而使整个行业结构都改变，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，聪明而灵活的小公司能享受到非固有资产规模带来的好处，它们可能没有很多的固定资产但是存在感非常强，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，这个情况并不只是适用使用数据的公司，也适用于掌握数据的公司。
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，让我们想尽办法去采集更多、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保护法以个人为中心的思想：数据收集者必须告知个人，他们收集了哪些数据、作何用途，也必须在收集工作开始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，很多数据在收集的时候并无意用作其他用途，而最终却产生了很多创新性的用途。
大数据为监测我们的生活提供了便利，同时也让保护隐私的法律手段失去了应有的效力。面对大数据，保护隐私的核心技术不再适用了。同样，通过大数据的预测，对我们的未来想法而非实际行为采取惩罚措施，也让我们惶恐不安。大数据带来的影响使我们面临更多的隐私、安全性问题，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浏览习惯，而微博似乎什么都知道，不仅窃听到了我们心中的“TA”，还有我们的社交关系网 多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的？面对大数据，保护隐私的核心技术不再适用了。针对这一问题，作者提出必须杜绝对数据的过分依赖，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。想要保护个人隐私就需要个人数据处理器对其政策和行为承担更多的责任。同时，我们必须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承担责任）。新机构和专家们需要设计复杂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，提供支持。
四、大数据启示
大数据时代是名副其实的“信息社会”，大数据在实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。拥有知识意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。除了纠结于数据的准确性、正确性、纯洁度和严格度之外，我们也应该容许一些不精确的存在。数据不可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。在日常情况下，知道“是什么”就已经足够了，不必非要弄清楚“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，对于大数据时代赋予的便利，绝对学习并吸收；
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善保护，减少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，以帮助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明；
推荐第10篇：大数据时代银行
近年来，大数据热潮引发了一场思维、生产和生活方式的重大变革，可以说开启了全新的时代。对于天然具有数据属性的金融业来说，一方面，大数据能够为金融机构的经营管理提供充分的信息支持；另一方面，大数据滋生的新型金融业态对传统金融机构带来了严峻挑战。在这场社会大变革中，金融机构将如何应对，非常令人期待。为此，本刊邀请了多位金融机构的高级管理者以及业内专家，共同探讨大数据时代金融业的变革与发展。
近十年来，中国银行业的改革发展取得了令世界瞩目的成就。在今年《银行家》《福布斯》发布的大企业排行榜和市值排名上，五家大型商业银行均已跻身世界前列。随着以移动互联网、云计算、“大数据”和物联网为代表的信息革命的兴起，银行业又一次面临新的机遇和挑战。中国银行业能否用好大数据，实现经营、管理和服务创新，决定了其未来的可持续发展能力。
银行业已初步具备运用大数据的基础
大数据是信息技术与互联网产业发展到特定阶段的产物，从互联网到物联网，从云计算到大数据，信息技术正在从产业基础走向产业核心。而银行业作为与信息技术深度结合的行业，互联网思维和决策数据化已开始嵌入经营管理的全流程。大数据实质是“深度学习”，能够为银行提供全方位、精确化和实时的决策信息支持。银行的经营转型、产品创新和管理升级等都需要充分用好大数据。目前，银行在客户分析、风险管理方面对大数据运用已初步积累了一定的经验，为未来过渡到全面大数据运用奠定了良好基础。
20世纪90年代，随着信息技术发展，国内银行业顺应潮流，将信息技术广泛应用到业务处理和内部管理，以提高服务管理效率。进入21世纪，大银行率先推进系统大集中和数据大集中，整合原有分散化的信息系统，不断适应加快产品创新、提升客户体验等市场需求，建立数据仓库和数据平台，信息化程度不断提高。近几年，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇核心业务结构化数据，也包含客户电话语音、在线交易记录、网点视频等非结构化数据。
中国建设银行（以下简称建设银行）从2011年开始建设企业级全行共享的新一代核心业务系统，以客户为中心、面向服务设计架构，实现业务与IT融合、产品快速创新的目的，目前已初具规模。特别是在新一代系统设计中，充分考虑数据储存和应用的重要性，并专项设置了数据集成层模块，包括数据缓存区、数据记录系统、历史数据存储、分析数据仓库、实时数据仓库、公共数据集市。
银行业开始尝试接入和整合外部数据资源。在传统的数据分析模式下，银行业出于市场分析、内部管理、监管需要，产生并记录了巨量的文本式结构化数据，涉及客户账户资金往来、财务信息等，以及网银浏览、电话、视频等非结构化数据。但是，传统意义上的银行仅能掌握客户与银行业务相关的金融行为，无法获得客户在社会生活中体现兴趣爱好、生活习惯、消费倾向的情感或行为数据，无法与业务数据形成联动。随着电子商务的快速发展和移动金融的深化，银行业逐步加强与外部数据源对接，甄别有效信息，整合多渠道数据，丰富客户图谱。目前，已有多家银行进行了有益尝试。
一是银行与电商平台形成战略合作。银行业共享小微企业在电商平台上的经营数据和经营者的个人信息，由电商平台向银行推荐有贷款意向的优质企业，银行通过交易流水、买卖双方评价等信息，确定企业资信水平，给予授信额度。建设银行曾在这方面做过有益的尝试。此外也有银行参股电商、开展数据合作的案例。
二是银行自主搭建电商平台。银行自建电商平台，获得数据资源的独立话语权。在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展小微信贷奠定基础，是银行搭建电商平台的驱动力。2012年，建设银行率先上线“善融商务”，提供B2B和B2C客户操作模式，涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务，提供的金融服务已从支付结算、托管、担保扩展到对商户和消费者线上融资服务的全过程。
三是银行建立第三方数据分析中介，专门挖掘金融数据。例如，有的银行将其与电商平台一对一的合作扩展为“三方合作”，在银行与电商之间，加入第三方公司来负责数据的对接，为银行及其子公司提供数据分析挖掘的增值服务。其核心是对客户的交易数据进行分析，准确预测客户短时间内的消费和交易需求，从而精准掌握客户的信贷需求和其他金融服务需求。
银行业有处理数据的经验和人才。数据分析和计量模型技术在传统数据领域已得到较充分运用，同时也培养出大批精通计量分析技术的人才。如在风险管理方面，我国金融监管部门在与国际接轨过程中，引入巴塞尔新资本协议等国际准则，为银行业提供了一套风险管理工具体系。银行在此框架下，利用历史数据测度信用、市场、操作、流动性等各类风险，内部评级相关技术工具已发挥出效果，广泛应用于贷款评估、客户准入退出、授信审批、产品定价、风险分类、经济资本管理、绩效考核等重要领域。
银行已初步尝试应用大数据。我国银行业大规模运用大数据技术尚不成熟，但多家银行已从关键点、具体业务入手应用大数据挖掘技术，解决效率提升中的难题。例如，有的银行提供集电话、网络在线、客户端、微博、微信于一体的整合服务平台，也有的银行信用卡中心开发智能云语音，着眼于客服语音信息的挖掘和分析，通过对海量语言数据的持续在线和实时处理，为服务质量改善、经营效率提升、服务模式创新提供支撑，从而全面提升运营管理水平。还有些银行在个人客户营销方面，着重客户数据分析，摸索出客户行为模式和潜在需求，促成定向精准销售。例如，通过分析客户行为数据和财务数据来锁定潜在客户，根据客户行为规律，并结合其所在区域、行为内容来确定消费习惯，开展针对性营销；通过分析交易记录信息来有效识别小微企业客户，并用远程银行和云转借实施交叉销售。此外，有的银行还将其内部客户编号和微博、QQ、邮箱等相对应，将互联网数据与传统数据一起存储，建立数据库，不仅了解客户理财、基金购买等交易行为的频繁程度，还可以发现其他动态信息如出差、喜好和社交圈等。
国际同业大数据运用的经验教训
金融业大数据运用的国际经验主要体现在快速判断宏观经济趋势、分析预测客户及交易对手行为、防范欺诈、改进内部效率以及外包非核心业务等方面。
快速判断宏观经济形势。英国央行已经开始运用大数据对英国房地产市场和劳动力市场趋势作出快速判断。以前，英国央行通过统计部门发布的房地产销售数据、就业数据等，判断房地产市场和劳动力市场变动趋势，但统计部门的数据一般有数日乃至数周的时滞，不利于对形势的快速判断。目前，英国央行已通过对一些网络搜索关键词的监控，如“按揭”“房价”“职位”等，获取最新的经济运行情况。
分析预测客户及交易对手行为。由谷歌（Google）前首席信息官Douglas Merrill创办的信用评估公司ZestFinance，通过大数据技术把收集的海量碎片化数据整合成完整的客户拼图，较为准确地还原客户的真实状况和实际信用状况，并据此支持合作公司向难以从银行获得贷款的美国人提供“工资日贷款”（payday loan）。西班牙对外银行(BBVA)推出的具有记忆功能的ATM机ABIL，不但能记住客户习惯的取款金额、频率，还能根据其账户情况给出相应的取款建议。美国一些基金公司在几年前开始借助社交媒体大数据，分析市场情绪变动，进而判断未来交易是扩大还是萎缩。近期，这些基金公司进一步通过分析金融交易大数据，识别交易对手的交易特征，预判交易对手的交易动向，并采取相应的操作，以获取差价。
防范欺诈。运用大数据分析软件，可以预防信用卡和借记卡欺诈。通过监控客户、账户和渠道等，提高银行在交易、转账和在线付款等领域防御欺诈的能力。在监控客户行为时，大数据可以识别出潜在的违规客户，提示银行工作人员对其予以重点关注，从而节省反欺诈监控资源。
改进内部效率。美国银行用大数据分析该银行某呼叫中心员工的行为，通过在员工姓名牌中置入感应器，监控员工的行走线路与交谈语气，可以知道员工在工作场所的社交状况。监控结果表明，那些一起享受工间休息并相互交流的员工工作效率更高，他们可以在日常交流中分享如何应付“难缠”顾客的小窍门。美国银行发现这一现象后，即转而推行集体工间休息，此后员工表现提升了23%，而员工说话语调所反映出的压力水平则下降了19%。另外，还有些欧美银行运用大数据评价分支机构绩效并获得显著成效。
大数据的应用存在运维风险和运营风险等，前者如数据丢失、数据泄露、数据非法篡改、数据整合过程中的信息不对称导致错误决策等，后者如企业声誉风险、数据被对手获取后的经营风险等。因此，必须加强数据管控。这方面既有成功的经验，也有值得总结的教训。从已出现的问题看，最大的风险来自网络攻击和欺诈：2011年，网络银行欺诈给日本53家银行造成2700亿日元（约合225亿元人民币）的损失；2012年，诈骗集团曾攻击欧美至少60家银行的网络，盗取银行资金；2013年，国内某保险公司受黑客攻击，造成数十万保单信息泄露。为此，一是高度重视并推进统一的数据标准，并做好数据清洗，保证数据质量。二是审慎划定数据边界，合理开展内外部数据共享和非核心数据业务外包。三是大数据下应更加重视隐私保护和信息安全，加大对反网络攻击的投入。
推动大数据应用的策略
党的十八大提出坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路，信息化已升级为国家战略。我国银行业加快大数据应用不仅具有行业意义，而且对于推动我国信息化进程、服务“新四化”发展也有重要作用。我国银行业要从战略高度充分认识到大数据分析、运用的重要性，从管理体系建设、具体运用模式方面不断探索，打造银行业在大数据时代的核心竞争力。
建立完善的大数据工作管理体系。银行业应充分认识大数据的重要性，在总行层面建立大数据工作推进机制，制定大数据工作规划，主管数据部门对大数据工作进行统筹规划、组织协调、集中管理，业务部门承担大数据采集、分析和应用的职责，全面定义、收集、多方式整合集团内外部各类数据，形成管理数据、使用数据和推广数据的有效工作机制。
增强数据挖掘与分析运用能力。在银行内部全面推广基于数据进行决策、利用信息创造价值的观念，引进数据挖掘和大数据运用专业方法和工具，培养专业数据挖掘分析人才队伍，重视人才的经济金融、数学建模、计算机新型算法等复合型技能，建立前瞻性的业务分析模型，把握、预测市场和客户行为，将数据深度运用到业务经营管理过程，利用数据来指导工作，设计和制定政策、制度和措施，做到精准营销和精细管理。
以大数据技术促进智慧银行建设。推动大数据向生产力转化，加快产品创新实验室的技术研发，把实验室成熟产品运用于客户的营销和服务，推进智慧银行建设，把技术创新优势转化为竞争优势。网点服务要运用好大数据等技术成果，推广普及智能叫号预处理、远程银行VTM、电子银行服务区、智能互动桌面、人脸识别等创新服务，将传统银行服务模式和创新科技有机结合，利用智能设备、数字媒体和人机交互技术为客户带来“自助、智能、智慧”的全新感受和体验。智慧网点在建设推广中，还应充分采用用户交互技术和体验设备，吸引客户浏览、试用、比较各类金融产品，辅以工作人员推荐，从地域、客户、产品等多种维度，挖掘客户需求，实现对合适客户、在合适时间、通过合适渠道、推荐合适产品。
建立基于大数据分析的定价体系。当前，资金的交易变动频率和流动性加快，大数据从更宽广角度，预判负债的波动情况，能更灵活测算是否满足监管要求和贷款需求变化，从而为银行以存定贷、以贷吸存策略提供量化支撑，可有效降低资金成本。银行还要运用大数据分析，建立起综合服务和信贷差异化定价体系，做到对不同产品、不同行业、不同区域实施差别化定价，最终实现一户一策的综合化、差异化服务，提升精准营销水平。例如，将对公、对私客户逐步纳入定价系统，进行客户选择，不同服务内容享受不同信贷优惠，达到差别化定价和客户最佳体验的双重目的。
依托大数据技术提升风险管理水平。大数据能较好地解决传统信贷风险管理中的信息不对称难题，提升贷前风险判断和贷后风险预警能力，实现风险管理的精确化和前瞻性。大数据时代，银行业可以打破信息孤岛，全面整合客户的多渠道交易数据，以及经营者个人金融、消费、行为等信息进行授信，降低信贷风险。如建设银行依托“善融商务”开发出大数据信贷产品“善融贷”后，银行可实时监控社交网站、搜索引擎、物联网和电子商务等平台，跟踪分析客户的人际关系、情绪、兴趣爱好、购物习惯等多方面信息，对其信用等级和还款意愿变化进行预判，在第一次发生信贷业务，缺乏信贷强变量情况下，及时用教育背景、过往经历等变量进行组合分析，以建立起信贷风险预警机制。由历史数据分析转向行为分析，将对目前的风险管理模式产生巨大突破。
大数据是信息革命中非常前沿且快速发展的技术，银行业要抓紧解决内部数据挖掘分析和外部资源的安全整合利用问题，加快人才队伍建设和技术成果转化，通过大数据的高效应用，加速推进银行业的转型升级和可持续发展
第11篇：大数据时代读后感
一个数据爆炸时代的未来
———大数据时代读后感
信科1302班 张文皓 20137234
静下心来，仔细品读大数据时代这本书，在读完大数据时代后，使我受益匪浅。在本书中，介绍了许多成功公司由于运用大数据从而走向成功的案例，通过这本书我深刻的意识到我身处在一个数据爆炸的时代，而大数据是这个时代必然的发展趋势，大数据也无时无刻不出现在我们的生活之中，所以，我应当去适应并跟随这个时代的发展，因而，在数据呈现爆炸式增长的今天，这本书使我思考起了我的未来和这个世界的未来。
选择大数据兴趣小组的确是本人的意愿，因为现如今十分流行大数据这个概念，而且大数据也是未来发展的方向，但是我在读大数据时代之前的确没有意识到大数据竟然可以应用在如此多的领域，并且取得了如此多的成功，阅读完这本书后，我对于大数据的未来更加充满了希望，也有了更多的思考。
的确，人类的发展是一个非常艰辛的过程，一代代的人们通过他们的努力，才使我们拥有了现在的那么多的文明成果。而随着人类的发展，创新能力的逐渐增强，科技的日益发达，导致了现代社会日新月异的变化，无论是电子产品还是科研成果更新的速度都是以前几十年所不能达到的，而数据的增多不仅对于存储设备有了更多的需求，也对人类管理和分析数据的能力提出了更高的要求。
正如书中作者所说的，数据的价值就像飘浮在海洋中的冰山。露在水面上的，即我们所能直观看到的，只是冰山一角，而百分之九十的冰山——也就是数据背后所可以挖掘到的有用的信息，还等待着我们去进行挖掘和分析，并从中提取到有用的信息。而在未来的发展中，势必会有更多的数据被收集并被挖掘分析，并和旧数据一起，被人们分析并从中找到规律。现如今，互联网已经几乎遍及人们生活的各个角落，而我们在网上浏览网页，购买物品，发微信微博等等活动都会被记录下来，在我看来，在未来的生活中，人们通过分析大量的个人以及公共数
据，可以去了解人们更喜欢什么，因而无论是在个人的网上购物时所推荐的商品抑或是上网浏览自己喜欢的网页甚至在公共设施的建设和公共条款以及法律条文的制定上，都会变得更加的人性化，更加符合人们的生活习惯，更加的具有人情味。相信未来在大数据的帮助下，人们一定会生活得更加舒适。
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预测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预测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。
而对于我个人来说，如果将来想要从事大数据工作的话，我应懂得如何去收集并管理大数据，并锻炼自己对于数据的敏感性，能发现并应用数据去解决一些问题。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。
正如译者在序言中所说，大数据是一个很重要的概念，他代表了未来很重要的趋势，但是不要让它成为一个四海内皆准的万能概念，因为越是万能的，就越空洞。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。这是所有人面对任何一个新领域或新概念时所应有的态度。这也就呼应了上面所写的并不是所有领域都需要应用大数据去解决问题，我们应当见机行事，在最需要大数据的地方去应用它。
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现如今最需要的事情。
通过阅读一本好书，可以了解并学习到很多事情，而通过阅读大数据时代，使我不仅收获了知识，也收获了对于人生的一次思考。在一个数据爆炸的时代，我的未来在哪里，世界的未来在哪里？其实，我的未来在自己手里，世界的未来在我们每个人的手里。世界是进步的，只要我向着自己的目标努力，我们向着我们各自的目标去努力，在这个时代，我们都将成就一个个的梦想与辉煌。只要你敢于去尽情施展你的才华，你就有可能像乔布斯那样取得成功！
第12篇：大数据时代读后感
大数据时代读后感
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大数据时代读后感
（一）
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最大的不同，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，5，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。影响最大的，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
（二）
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等全球顶级企业，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，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就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，(www.daodoc.com)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，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。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
（三）
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。从头说起吧，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是的视角。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啦。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（我认为的精髓），就是第一句话。因为回顾我整个思路，还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。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。，出处：短美文（），转载请保留本出处，否则追究其责任，谢谢你的支持，我们会给做得更好！
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（当作没有看见）；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（产生错觉）。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。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。
大数据变革读后感 大数据变革读后感
（一）
之所以读《大数据变革》这本书，是因为当时在京东上看到这本书的宣传是具备互联网思维必读书之一。说实话，看这本书根本看不进去，不晓得是因为翻译的原因还是什么，只能说标题吸引人，内容很空泛，没有什么的可读性。现把书中的一些内容做些摘录。
大数据是市场营销和销售的下一个前沿地带。在一个日益互联的世界，对数据勤于收集和有见地的分析使得公司可以前所未有地了解它们的消费者。用有形的统计知识武装后，现在它们也可以改进企业和产品，使其比以往任何时候都更加紧密地迎合消费者的需求。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界，了解消费者是必要的。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据驱动洞察每个消费者偏好制定差异化定位。
随着中国公司和消费者的成熟，我们相信这种数据驱动的营销和销售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡，即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略，使用数据带来业务增长。
大数据变革读后感
（二）
大数据正影响并挑战着所有行业的商业模式。数据毋庸置疑地将成为企业的关键战略资产，处理、分析与整合数据，是企业进行市场选择、产品设计与定价、市场营销，乃至内部管理流程的指导因素，对运营模式将带来革命性改变。
2014中国绿公司年会“改变的年代：现实与远见”于20日至22日在广西南宁举行。IBM全球副总裁王阳在“大数据”变革企业经营与管理圆桌论坛上表示，大数据变革着制造业、医疗业和教育行业。
以下为文字实录：
大数据是IBM整个公司的战略。IBM在IT领域当中走了一百多年了，看整个变化，今天到大数据，其实是意料之中的。IBM刚开始建公司的时候，就是因为美国的人口普查，要积累大量的数据，那时的人口普查跟现在还不一样，需要有机器各方面的东西，还是要很长时间进行统计的，今天完全不一样，就是因为要抓取数据，但是我们今天在讲到大数据的时候，不光从技术层面来讲这个问题，更重要的是从商业模式讲。
技术层面，讲了概念之后就知道大数据需要有一个平台，需要有一个数据的抓取，它有传输，分析、建模、优化等等，最后产生你的认知，这些东西都是在大数据这个平台上所必须具备的一些特性。这些特性使得大数据平台，跨行业，不管哪个行业都有这样的平台之后，可以互相之间交融。一个非常重要的概念，大数据应该把全世界的数据，在统一的平台上相互共享，(www.daodoc.com)这才会是真正体现整个人类的物理空间所发生的所有事情。讲这一点就要讲到商业模式的变化，三个行业会有很大的变化，其它行业依此类推。制造业，阿里巴巴讲到了电商这方面，他知道了很多数据，其实我们已经看到小米之类的，从C2B，我跟马云八年前讲了C2B，他当时说C2B是什么，他还没做小B2C，连商城还没做。但是C2B我认为是今天如果阿里淘宝往下走的核心战略，因为有大量的数据，他知道所有人的喜好，下一代的产品应该怎么开发，这些东西拿过来之后，对商家说我认为这就是下一代产品，小米就是这样做的，在制造方向，不管成本也好，商品特性也好，还是有多大的采购量，都是可以帮助你来做这个事情，手上拿着C这个利器，可以知道B怎么开发，我叫做有计划的市场经济，因为有大数据。
第二个是医疗行业，刘总在医疗行业做了很多，王总的公司用友在医疗行业方面也有很多ERP的实现。医疗行业，我认为将来走下去，很可能就颠覆了。为什么要有这么多三甲医院，为什么有不同种医院？其实就是病人和1.76复古传奇一个平台，和医生进行交互。如果全程控制，全程监护，为什么需要一年一次的体检，而不是时时刻刻的体检？每天运动量，吃了什么东西，包括像海尔智慧的冰箱里收集所有的信息，都可以知道一个人到底生活状况怎么样，不是一年一次的体检，而是全程的，包括周边的人，什么样的数据正在传播，包括DNA，家族的东西。为什么要进行尿液检查和粪便检查？家里的马桶上放上数据采集，每天都可以报道，知道血糖所有的东西，不管眼压，现在是不是在生气，是不是在发怒，心情调和不调和，所有这些东西只要放在一个平台上面，再加上很重要的是认知，大家要注意，现在美国正在发起一个非常重要的运动，或者在这方面做研究，就是人类大脑的研究，怎样认知？有了大量的数据在这个平台上之后，像大脑一样让机器操作，能够总结出这些东西，一个人或者几个人，没法接受再去分析这么大量的数据，而这个大量的数据实时产生，必须有机器自身，让我们大脑的机构放在这张网上，让它自己进行学习、判断。我们在IBM做的实验，不一定有很多人知道，沃森这个机器人，几年前下象棋，说起来已经二十年了，下象棋打败国际象棋大师，所有这些东西我们已经做过了，前几年是美国智力竞赛的冠军，今天人类的技术发展到什么样的程度？有大量的数据，医生是超级医生，已经通过了西医的证书，可以行医，中医未尝不可，医疗行业可能就有变化，都会变化。
第三个行业是教育行业，今天的大学要好好想一想自己将来的经营模式是什么，将来每个人的学习，并不是出生在哪一个农村，因为有什么样的师资情况，没有得到很好的教育，所以这一生没有机会，不是这样了，网上都有信息，每个人只要勤奋，都可以用手机或者什么进行学习，自己在不断成长，而且平台上有大量的数据沉淀，这个人知识掌握的程度，或者在哪一方面有什么专攻，王总讲到了大数据分析师，学习过程当中，这些人对数据是非常敏感的，对数据模式或者建模过程非常敏感，这些人才是做某些事情的时候可以连起来，让他帮助我们一块做。如果这样的话，将来的企业是什么样的？将来的企业就像海尔董事长说的一样，是无边界的，你可能是我们企业的员工，在这个平台上我知道你学习的整个过程，知识的整个过程，所以我可能在某时某刻利用你，所以将来的世界是非常美好的世界，大数据给我们带来非常美好的明天！
第13篇：大数据时代读后感
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逐渐成熟，移动带宽的迅速提升，以下是小编准备的大数据时代读后感，希望给大家带来帮助！【篇一：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，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。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，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。
【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，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。
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，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，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、政府、社会带来的种种挑战和变革。
透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。
读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。
作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。
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】读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者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。
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，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，我们并不了解教育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教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，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。
与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。
第14篇：《大数据时代》读后感
《大数据时代》这本书，是听培训时杜威老师推荐的，我快速阅读了一遍，觉得受到了一些启发，发现了一些原来没有想到看到的事情。下面是小编为你整理了“《大数据时代》读后感范文”，希望能帮助到您。《大数据时代》读后感范文（1）
悦读愉悦身心，悦读陶冶情操，悦读改变生活。
悦读，翻开我们手中的书，书是桥梁，让人思接千里；书是翅膀，让人心游万仞。摩挲书页，捧卷而读，聆听文化的钟鸣，啜饮文化的甘露，我们每个人都能遇见一个不一样的自己。
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的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“预测”，引申出“规划”与“解决方案”，也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、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。
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，产品销售量的预测，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。大数据产生最直观的价值：一是时间，二是金钱。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，我国数字农业发展方兴未艾，从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业，到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑，数字农业正在悄然地助推传统农业发展。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。
当前，我国已进入加快发展数字农业的新时期，发展数字农业有条件、有需求，恰逢其时，势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命，如今正在经历信息革命。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。这将为农业发展带来深刻的变革，创造千载难逢的历史机遇。
《大数据时代》读后感范文（2）近两周用业余时间读了《大数据时代》这本书，是听培训时杜威老师推荐的，我快速阅读了一遍，觉得受到了一些启发，发现了一些原来没有想到看到的事情。
首先是大数据代表着数据的样本＝全体，这是一个与传统统计学的显著区别。大数据有能力获得全体数据并对其进行分析。
第二就是相关性与因果性同样重要。相关性说明了什么事情与什么什么事情有关系，如商场周围车流量的增多与商场销售额的相关性，因果性说明什么是什么的原因，如睡10个小时是有精神的原因。在大数据中，相关性要比因果性容易获得，而且相关性已经能为客户带来较大的收益。
第三就是大数据允许存在不精确性、混杂性，由于数据量巨大，存在少量的异变不会对结果产生任何影响，如收益是1个亿与1亿零1元的差别可能决策者不关心。
第四是大数据中的三个主要因素，思维、数据、技术，思维觉得你在哪些地方使用大数据。在这三个因素之中，会产生数据中间商，来处理加工数据并出售。
《大数据时代》读后感范文（3）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》读后感范文（4）读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。
这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。
其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。
大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！
在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。
在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！
大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。
大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。
大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！
《大数据时代》读后感范文（5）在看《大数据》之前，我只知道社会越来越数字化了，看完之后，才觉悟到：人类将迎来一个新的时代。
数字化已经把我们带入一个信息时代，大数据却把我们卷进了一场科技风暴之中，这本书中，作者为我们开启了一个更包容更广阔的新时代，大数据把社会的方方面面融合在了一起，曾经看似因果联系紧密的事物，可能变得不再那么重要；毫无关联的事物，可能隐藏着重要的信息，从科技、商业，到医疗、政治、教育、文化，大数据一概席卷囊括，它改变着我们的传统思维，为这个时代注入了新鲜的血液，就像作者书中所说：“这项技术终将改变我们所居住的星球上的许多东西。”
大数据最显著的影响是对于电子商务，通过大数据，最先洞察出潜在市场的，也必然最先占领市场。而电子商务对实业的冲击又是势不可挡，可见，掌握了大数据就主导了市场，拥有了先进的科技才能拥有坚实的竞争力。在医疗方面，曾经的非典时期，就是一个很好的例证，正是有大数据的预测功能，才使疫情得到了控制。在更小的方面，他也同样改变着我们的生活，书中提到美国著名计算机专家奥伦·埃齐奥尼发明了飞机机票价格预测软件，就是利用大数据造福我们生活的很好例子。
大数据不仅节省了时间，提高了效率，更将人类带入一个新的文明阶段。从分析因果总结经验，转变为搜集数据预测未来；由原来的滞后性变为现在的预见性——大大提高了人类认识世界、改造世界的能力，变被动为主动。大数据为我们掀开了历史新纪元，不敢想象它将会为我们带来什么，或许会出现新奇的生活方式，从未有过的职业，闻所未闻的商业模式，百家争鸣的文化高峰；也或许会解开更多未解之谜，探索到宇宙之外的秘密。总之，毫无疑问的是，大数据为我们带来的未来是超乎想象的。
这本书中作者提到最多的是：改变我们的传统思维，摒弃精确性转向宏观。从总结因果转向预测。这个世界正以惊人的速度向前发展，数据大爆炸的波及范围远超乎我们的想象，单纯靠人类的主观判断力是多么的有限，大数据早晚会取而代之这一现象，这必将影响我们的生活和工作，我们也只有认清这种趋势，改变思维，调整步伐，紧跟时代才行。即使不能与时代同步，也尽量做到避免固步自封，认识大数据、利用大数据趋利避害，为我们的生活造福！
《大数据时代》读后感范文（6）读完这本书并不是一气呵成的，第一次读到大约五分之一的时候就放下了，第二次重新开始读，读到三分之二的时候又想放弃，可是想了想，还是坚持了下来，不为别的，看到三分之二的时候基本明白了书中要讲的主要内容，而这内容并不是我想从书中获知的，或者说，书中内容与我期待相去甚远。而之所以能硬着头皮读完，完全是出于想着事后跟朋友评论这本书的时候更有资格而已，毕竟，没有看完一本书而去评论它总是有失公正的。
大数据时代这本书按我自己的理解主要讲了四个方面的内容，一是讲什么是大数据，举了很多例子说明我们已经进入大数据时代了。二是讲大数据的意义，文中大量举例，论证大数据对人类发展的积极意义。三是讲大数据若是用得不当所产生的消极影响。四是提醒我们如何避免大数据的消极作用，发挥它的优势造福人类。记得高中学政治的时候，有一条回答问题的黄金法则，当要解决一个问题的时候得从三方面回答，那就是：是什么，为什么，怎么样；也就是先解释事务的定义，再说解决问题方法，最后阐明这个事务的积极作用和消极作用。而大数据时代只说明了两个问题，那就是，\"是什么”，以及“为什么”。也许这本身就不是一本工具书。大数据时代，这个名字取的是够大气，内容却不敢恭维。这本书在网上炒的也很火，受很多人追捧，不知道看完之后是不是跟我一样，感觉看与不看似乎影响不大。
跟老公谈论过这本书，刚开始我在京东上买它的时候很激动得对老公说，看完这本书我会更了解现在互联网思维，对工作有帮助，而等我读完，一点这样的感觉都没有了。老公也很形象描述了这本书，它就像美食节目《舌尖上的中国》一样，告诉你哪里有好吃的，但是不告诉你怎么做。我觉得这个比喻很形象，真是要人命了，看着一道道美食而不得，只能拿起身边的薯条可乐解解馋的痛苦就是如此。
第15篇：大数据时代读后感
《大数据时代》读后感
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。
大数据帮助我们把未来的迷雾拨开了一点，但好比《沉重的肉身》当中讨论的，更多的选择权并不能带给人幸福——因为知道自己不能做不能得到的也更多了。解决工作模式，生存意义，幸福之道等问题，关键还是看自己如何看待和使用这些新式工具以及新结论。引用《神探伽利略》里面的台词：可被重复的，一定有道理存在。那么现在重复的越来越多，更需要保持探索和敬畏之心，人才不会迷路。
第16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逐渐成熟，移动带宽的迅速提升，下面和小编一起来看大数据时代读后感范文，希望有所帮助！大数据时代读后感
读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者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。
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，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，我们并不了解教育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教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，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变化。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。
与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改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，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《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；大数据在教育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：大数据体量庞大、结构复杂、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，不可生搬硬套。
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，可否想过中国教育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考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！
张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，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使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声，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，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！
此次活动从寒假期间倡导读《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。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育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，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。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，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。
第17篇：大数据时代读后感
颠覆精确计算数据的浪潮
----评大数据时代的思维变革
吴凯
2015年9月，经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
大数据这个词汇对于当下的新闻研究者并不陌生。是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。集合大量，高速，多样，价值四大要素。舍恩伯格的《大数据时代》给我们非常详细的，系统的，包涵无数经典范例的介绍了这种时下发展势头迅猛，未来前途不可限量的新型概念。
在舍恩伯格的大数据思想中，大数据的冲击力极强的，不仅仅仅限于单个部门或者行业。不单被利用于一个行业或者只被掌握于几家公司。在《大数据时代》中，舍恩伯格把其具体分为三个大的论点进行分别论述，则是：
1大数据时代所带来的思维变革 2大数据时代所带来的商业变革 3大数据时代所带来的管理变革
本文主要评论的主体是舍恩伯格的理论的第一部分。则是大数据时代所带来的思维变革。 在这个方面。舍恩伯格非常明确的指出，大数据时代下，人们需要的是利用所有的数据，而不是仅仅的依靠一部分数据。笔者认为，在很长的一段时间内，人们对数据的准确程度已经到了一种近乎苛刻的程度。对于舍恩伯格的观点。这是一种截然相反的挑战。挑战的数十年，乃至数百年的人对准确的要求。他在著作中提到，我们应该试着习惯不是确凿的准确无疑，而是庞大而又冗杂的数据中寻找到其中的规律。接下来笔者按照书中所分章节进行逐一的分析。
1更多
舍恩伯格说：当数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化时，在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。作者非常形象的表明了在当代数据爆炸时代下，对庞大数据进行传统的抽样调查的结果已经变得不在可信，我们需要的结果，或许能从全部的数据中获得，并且更为准确。在过去，样本的整体数量不算非常的庞大，样本的随机性较小，选择的随机性比样本数量更重要，随之而来的便是非常有效的随机抽样调查方法。现如今，数据的日益增长使得该方法的绝对随机性变的包涵风险。许多学者，公司便专向研究是否能够把所有的数据进行整体的分析，显然结果是令人满意。或许在时间上，人力物力上花费了更多，但是事实证明这种调查方法在大数据时代下显得更为准确和有效。文中举出例子，苹果公司的前总裁斯蒂芬乔布斯在自身与癌症病魔抗争的过程中采用了一种不同的方法，成为了世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人，为此他支付了高达几十万美元的费用，而他得到的，是包括全部的庞大基因密码数据。并且，乔布斯利用这庞大的基因数据让医生通过特定的DNA进行用药，为此乔布斯开玩笑：我要么是第一个通过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一个因为这种方式死于癌症的人。虽然他的愿望未曾实现，但是，通过这种对人的全部基因进行大量分析，“私人订制”的医疗已经成为未来的一种新型医疗模式。而且这种方式的确有效的帮助他生命延长了许多年。
这非常引人深思，当研究对象从样本变成总体是，随之而来直观的是更多次的复杂的排列和计算，更长的工作时间，可是当在研究全部数据出现的大致趋势和结果，往往更加的趋于稳定，更大的杜绝了样本调查所谓的随机性。在笔者看来，在很长一段时间内，随机采样的确是非常好的办法，他在数据爆炸前的数据处理变的方便快捷，可当在技术支持的情况下。我们为何不选择更好的，更整体性，更准确的全面数据分析。所以，大数据的分析，总体代替样本是大势所趋。
2更杂
舍恩伯格在第二方面阐述了在大数据时代，既然要处理和接受全部的数据，那么，也必须接受海量数据内的不确定，和复杂。只有接受不确定性，我们才能打开从未涉足过的世界的窗户。
在作者的观点里，大数据通常用概论说话，而不是确凿无疑，整个社会习惯新思维需要非常长的时间。2006年谷歌开始涉足机器翻译，现如今收到了一致的好评，在翻译的正确性和流畅性上远远高于其他翻译软件，他的秘诀就在于谷歌吸收了网络上所有的翻译，他既能从各色各样的语言网站上寻找对译文件，同时寻找联合国，欧盟等国际组织的报告及文件，甚至是其余的速度书籍的语言，面对如此混乱的输入源，较其他的翻译系统而言，谷歌通过多输入源，扩大了自己的翻译来源，虽然许多的小网站的用语甚至是出现了错误的，但是在大量的数据的支持下，他做的的确比其他的系统要更加的出色。这个例子充分的说明了，在当今的时代，保持源头的单一，精确，不是提高系统质量的唯一途径，相反，你收集的越多，你的系统完善程度是更好的。当然，错误是不可避免的，但是利大于弊。从某种方面来说，多和杂，在现在的，即将变成主流。笔者在阅读中发现谷歌的例子充分的证明了舍恩伯格的远见，在一方面，这是一种退步，从百分之百的精确变成了百分之九十的正确。但是结果是好的。这就是大数据时代要求我们做的：重新审视精确性的优劣。
而在另一个方面，不精确是我们需要的，是节约时间和成本的正确选择，谷歌的邮箱会确切的标注很短时间收到的短信，比如“十一分钟之前”而当对方收到信息已经有一段时间了，则他会标注为“两个小时前，”或者是：“三天前”。则也是足够说明，精确或许真的有时候并不重要。
当然大数据的悄然流行，需要的是新的数据库的建立，是与之前无法想象的巨大的数据的储存。而作者也明确表示，大数据的数据库，并不是需要无线的空间，他就存在于多个地点，多个硬盘中，他们互不干涉，却相互联系，同时利用这互联网连接，同时更新，同时的获取着最新的数据。Hadoop就是最好的例子。Hadoop是以开源式的分布系统的基础架构，相比巨大的空间，巨大的硬盘，这显然更便捷，当他与VISA合作时，却能够将处理两年内730亿单交易的时间，从一个月缩减为1分钟，也许Hadoop不适合逻辑的记账，当时当允许少量错误的时候，他就是如此的给力。
言归至此，笔者非常同意作者的说提议，当代数字社会要求我们必须接搜混乱和不确定性，不在纠结百分之百的准确，在另一方面，这种改变，是我们在新数据时代成功的基础。
3更好
在第三个观点上，我非常不认同舍恩伯格所说的一句话：知道是什么就够，没必要知道为什么.。作者在这一方面思维个人认为有存在绝对化，作者认为，当今时代，我们不需要非得知道现象背后的原因，而是让数据自己发声音。美国的知名的亚马逊网站的推荐系统往往能够在不知道用户的任何嗜好的情况下，准确的（大致）的推算出用户可能喜欢的，或者有一元购买的，并放置在用户的推荐栏内。或许这可以说明问题。亚马逊在茫茫多的用户购买记录下，充分利用并推导了用户可能或者喜欢购买的东西。
“推荐信息往往与你以前购买的物品存在细微的关系，并且循环往复”亚马逊的詹姆斯马库斯是这样说的。
这也充分的说明了一点，我们并不需要知道他到底真心喜欢什么，我们只是在寻找着和他购买物的相关关系，便推测出了他的潜在交易。单纯的相关性，而非非常实在的因果关系。
简单来说，亚马逊并不需要知道你为什么要买这样多系。他也不知道你买这件商品的原因，他只是单纯的从你买了另一件商品从而推测出你或许需要这样的商品。当然错误是存在的，在上个观点中就已经提到了，但是在绝大多数的成功下，少数的失败是必须的。也是客观存在的。
所以，舍恩伯格大胆的提出，大数据的分析的核心就是建立在相关关系分析法基础上的预测。
也许我们谁也不知道，沃尔玛为何在飓风期间把蛋挞和飓风用品摆在一起售卖，但是可以肯定的是，效果良好。
神恩伯格告诉我们的，不要太过于的在乎为什么，只需要知道是什么，也许你就能获得成功。
总结：
综上所述，舍恩伯格所展现的大数据时代下的观念是与现代理念有一定的区别和歧义的，在一些方面甚至我们真的无法一下子就接受。让人放弃数十年甚至数百年以来对正确，对精确的执着是非常困难的。这同时也需要时间去改变。个人认为作者利用非常生动的例子说明时代的悄然改变，同时也利用不同的方法潜移默化的改变读者的思维。让读者能够理解，承认大数据时代的变化。观念的变化是正确的。这一方面足以体现作者学识的渊博，另一方面也体现着当代社会的人思想固化，改变不在一朝一夕。
面对新时代的思潮，非逆之者亡，我想，更多应该是未知者亡吧。。。。。
第18篇：大数据时代英语演讲
Hello, everyone.As we all know, we are now living at the age ofbig data, which leads a revolution that transforms how we think.But many people have half know of big data, they haven’t adopted to the tremendous change.So today I’d like to talk about the three peculiarities of big data.I will be very glad if my speech could help you.Firstly, all samples rather than sampling analysis.With the development of technology, we are able to proce maive data, from which we can get more reliable result than through sampling analysis.So we can give up sampling analysis in most cases.Secondly, efficiency rather than accuracy.At the age of big data, we concern more on efficiency rather than accuracy.In other words, we should allow faults to improve efficiency.Comparing with maive data, some faults do not influence the final result.Thirdly, correlation is as important as causality.We can’t deny the importance of causality ,but sometimes it is difficult or unneceary to explore it.For example, the recommendation system of Amazon doesn’t know why the customer who likes Hemingway’s works is likely to buy Fitzgerald’s works, it just recommends and helps Amazon sell more than 100 times books than before Amazon using it.From this example, we can conclude that correlation plays an important role at the age of big data,so please don’t overlook it.Finally, let’s review the three peculiarities of big data.…………Please remember them, maybe they willhelp you one day.That’s all, thank you.
第19篇：《大数据时代》读后感
“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。以下是小编整理的《大数据时代》读后感，希望对大家有帮助！《大数据时代》读后感1
对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。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，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。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，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。
第20篇：《大数据时代》观后感
《大数据时代》观后感
为了顺应信息化迈向大数据时代的发展趋势，理解大数据时代企业发展方向与科学技术手段，根据天津院党委和公司领导的要求，结构分厂党支部组织全体员工集体观看《大数据时代》纪录片。纪录片讲述了大数据时代到来人们的生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。
对于企业来说的，大数据的影响主要体现在以下几个方面：第一，大数据将全面参与企业的运营。企业的运营方式将逐渐转向数据驱动型运营方式，具体体现在数据驱动产品设计、数据驱动产品生产、数据驱动市场推广、数据驱动客户服务、数据驱动员工管理等多个方面。第二，大数据将决定企业的智能化进程。大数据的核心目的是数据的价值化，数据价值化最终有两个具体的出口，其一是辅助决策者做出合理的商业决策，其二是辅助智能体完成具体的任务。企业未来进行智能化改造离不开大数据的支撑。第三，大数据将促进中小企业的资源整合能力。对于传统企业来说，一个重要的发展壁垒就是如何整合更多的行业资源，对于体量较小的企业来说，在竞争中往往容易处于下风。但是在大数据时代，中小企业因其体制简单，执行速度快同样具备了较强的资源整合能力，从而具备了与大企业竞争的资本。
公司的发展离不开对市场的精度把控，及时了解市场的变化是一个公司立足于市场的根本。战略规划、内部管理、市场调查等方面都需要大数据信息处理技术的支持，数据的搜集和处理能力已成为一个企业获得竞争优势最重要的资源。因此企业要主动拥抱大数据，积极利用大数据技术，为公司的发展提供有效的途径。
大数据对企业发展的好处是毋庸置疑的。但这些数据涉及到很多个人的隐私，商业机密，数据的安全是特别重要的。如果涉及到企业用户个人隐私的信息一旦被泄露，就会导致用户对企业的信任度降低，直接影响企业的形象。更甚者如果企业的核心数据被竞争对手窃取，篡改，将可能是直接关系到企业的生死存亡。企业要充分发挥大数据的作用应该做好四件事，一是搭建大数据应用的平台;二是进行人才结构升级，打造专业的技术团队;三是从上到下建立大数据思维。四是切实做好数据安全工作，夯实技术防护墙，避免遭受重大损失。
对于个人来说，正如纪录片中提到截至2018年底，我国有8亿网民，每天有10亿用户在登录微信，450亿条消息被发出。在大数据时代，我们待在数据空间里的时间有时比在物理空间还要长。2017年警方破获的“9·27”特大窃取贩卖公民个人信息案，这是迄今为止国内最大的窃取公民信息的案件，该案抓获犯罪嫌疑人90余人，盗窃涉及互联网、物流、医疗、社交、银行等各类公民个人信息高达50亿条。 数据安全的另外两个威胁，来自行业内鬼泄露和黑客非法攫取。科技或许是中立的，但资本逐利，用道德约束它们太过脆弱。中国工程院院士邬贺铨说道“中国的一些网民本身也没有具有保护自己数据的意识，为了一些小利而愿意牺牲自己的数据，所以我觉得数据的安全也是个全民教育的问题”。在当今世界，网络空间已成为继陆地、海洋、天空、外太空外的第五空间。这里是无硝烟的战场，这里的武器不是枪支和弹药而是键盘和鼠标，但是激烈程度却丝毫不亚于真实的战场。在这个战场上没有一成不变的生存法则。我们只有随着大数据的发展，不断完善更新我们对数据的采集、管理和运用，才能使我们更加安全的遨游在大数据的海洋里，而不被其吞噬。
当我们抬起头，看到身边发生的变化，就会明白，数据时代已经开启，更大的变化就在不远的未来。我们需要乐观且务实的看待这个时代，设定目标，培养高质量的数据分析能力，以实现价值最大化。
