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《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感范文（通用16篇）
認(rèn)真讀完一本名著后，相信大家的收獲肯定不少，需要回過頭來寫一寫讀后感了。那么你會(huì)寫讀后感嗎？以下是小編為大家整理的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感范文，僅供參考，大家一起來看看吧。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 1
去年的"云計(jì)算"炒得熱火朝天的，今年的"大數(shù)據(jù)"又突襲而來。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起"大數(shù)據(jù)"來了。于是乎，各企業(yè)的CIO也將熱度紛紛轉(zhuǎn)向關(guān)注"大數(shù)據(jù)"來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實(shí)地反映了現(xiàn)實(shí)中小企業(yè)云計(jì)算，大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀。
不過話又還得說回來，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是本好書。
當(dāng)然，很多IT知名人士也大力推薦，沒看此書之前，對(duì)所謂大數(shù)據(jù)的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關(guān)注過現(xiàn)在也比較火熱的BI，覺得也差不多，可能就是更多的數(shù)據(jù)，更細(xì)致的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘�？催^此書后，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧——巨量的數(shù)據(jù)，而另一前：著眼于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，而非數(shù)據(jù)精確性，或許才是大數(shù)據(jù)與現(xiàn)時(shí)BI最大的不同，不僅僅是方法，更多的時(shí)思想方法。不過坦白講，到底是數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性重佳，還是數(shù)據(jù)的`精確性更好，還真的需要時(shí)間來檢驗(yàn)一下，至少從現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析方法來論，更多的傾向于數(shù)據(jù)的精確性�？赐甏藭�，我心中的一些問題。
1、什么是大數(shù)據(jù)？
查了查百度百科，是這樣定義的：大數(shù)據(jù)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume、Velocity、Variety、Veracity——這個(gè)好像是IBM的定義吧。
以個(gè)人的觀點(diǎn)來看：數(shù)據(jù)海量，存儲(chǔ)海量都是大數(shù)據(jù)的基本原型吧。
2、大數(shù)據(jù)適合什么樣的企業(yè)？
誠然，大數(shù)據(jù)的前提是海量的數(shù)據(jù)，只有擁有巨量的數(shù)據(jù)資源，方能從中查找出數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，才可以讓通過
專業(yè)化的處理，讓其為企業(yè)產(chǎn)生價(jià)值。針對(duì)電信運(yùn)營，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用這樣海量用戶的數(shù)據(jù)的大企業(yè)，也是在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的道路上擁有得天獨(dú)厚的條件，但是針對(duì)中小企業(yè)呢？銷售訂單數(shù)據(jù)？若非百年老店，估計(jì)數(shù)據(jù)也是少得可憐，貌似大多數(shù)廠商，用來舉例的也就是消費(fèi)都購買行為分析為最多。同樣，在公共事業(yè)類的政府機(jī)構(gòu)，大數(shù)據(jù)的作用也許也能很好的發(fā)揮。反而感覺在大多數(shù)中小型企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)，似乎有點(diǎn)大題小作。書中說：大數(shù)據(jù)是企業(yè)競爭力。誠然，數(shù)據(jù)是一個(gè)企業(yè)的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的數(shù)據(jù)，或都換則方式說：所有的企業(yè)都以大數(shù)據(jù)為競爭力，是否真的合適么？是否在中小企業(yè)中，會(huì)顯示得小題大做呢？
3、大數(shù)據(jù)帶來的影響。
當(dāng)一波又一波的IT技術(shù)熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時(shí)候，你甚至都沒有做好準(zhǔn)備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經(jīng)過物聯(lián)網(wǎng)，云計(jì)算的推波助瀾下，大數(shù)據(jù)開始登場了。但它到底給我們帶來了什么呢？
(1）預(yù)測未來書中以Google成功預(yù)測了未來可能發(fā)生流感的案例來開篇，表明通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以為我們的生活起一個(gè)保駕護(hù)航的指向標(biāo)。實(shí)質(zhì)很簡單，技術(shù)改變世界。
(2）變革商業(yè)大數(shù)據(jù)所帶來的商機(jī)，同時(shí)會(huì)衍生出一系列與大數(shù)據(jù)相關(guān)的商業(yè)機(jī)遇與商業(yè)模式，數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值會(huì)源源不斷地發(fā)揮作用可以容易想到的是未來有專門的數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)生成的一條數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生。影響最大的，當(dāng)然是IT公司。
(3）變革思維書中所說：因?yàn)橛泻Ａ康臄?shù)據(jù)作基礎(chǔ)，未來，我們可能更關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)，而非精細(xì)度。對(duì)這條，本人還是持保留意見的。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 2
如今說起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說就OUT了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝�沒有認(rèn)真讀過這方面的經(jīng)典著作——舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。維克托·邁爾——舍恩伯格何許人也？他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級(jí)企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔(dān)任多國政府高層的智囊。這位被譽(yù)為：大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)言家"的牛津教授真牛！那么，這位大師說的都是金科玉律嗎？并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，如果能做足功課又具備相應(yīng)的理論功底，就能與之進(jìn)行一場思想上的對(duì)話。
舍恩伯格分三部分來討論大數(shù)據(jù)，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分"大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革"中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn)：
一、更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)；
二、更雜：不是精確性，而是混雜性；
三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。
對(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。一方面是對(duì)全體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在技術(shù)和設(shè)備上有相當(dāng)高的難度。另一方面是不是都有此必要，對(duì)于簡單事實(shí)進(jìn)行判斷的數(shù)據(jù)分析難道也要采集全體數(shù)據(jù)嗎？我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數(shù)據(jù)分析的專家，他認(rèn)為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來進(jìn)行分析，并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說的相關(guān)關(guān)系，我理解他說的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍，即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù)，還包括目標(biāo)以外的'所有數(shù)據(jù)。我認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機(jī)抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點(diǎn)，我認(rèn)為這是對(duì)他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充，這也是對(duì)精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營銷的一種反思。"大數(shù)據(jù)的簡單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效。"更具有宏觀視野和東方哲學(xué)思維。對(duì)于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn)，我也不能完全贊同。"不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。"不需要知道"為什么"，只需要知道"是什么"。傳播即數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時(shí)代人們只關(guān)心因果關(guān)系，對(duì)相關(guān)關(guān)系認(rèn)識(shí)不足，大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)關(guān)系舉足輕重，如何強(qiáng)調(diào)都不為過，但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關(guān)系，不知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的前因后果，也就消解了大數(shù)據(jù)的人文價(jià)值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀點(diǎn)往往語出驚人，對(duì)舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。
世間萬物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對(duì)立的幼稚思維嗎？其實(shí)不然，讀者在閱讀時(shí)一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出"不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。"這一論斷時(shí)，他在書中還說道："在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析，而又不再滿足于僅僅知道“是什么”時(shí)，我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系，找出背后的“為什么”。"由此可見，他說的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語境下的，是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項(xiàng)。
大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。舍恩伯格認(rèn)為數(shù)據(jù)化就是一切皆可"量化"，大數(shù)據(jù)的定量分析有力地回答"是什么"這一問題，但仍然無法完全回答"為什么"。因此，我認(rèn)為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數(shù)據(jù)創(chuàng)新可以創(chuàng)造價(jià)值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問題。在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問題日趨凸顯，數(shù)據(jù)獨(dú)裁與隱私保護(hù)成為一對(duì)矛盾。
如何擺脫大數(shù)據(jù)的困境？舍恩伯格在最后一節(jié)"掌控"中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個(gè)問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語中所道："大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時(shí)的，而更好的方法和答案還在不久的未來。"謝謝舍恩伯格！讓大數(shù)據(jù)討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案，也不是標(biāo)準(zhǔn)答案，只是參考答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識(shí)和基本概念，比如說什么叫數(shù)據(jù)？什么叫大數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，數(shù)字化與數(shù)據(jù)化有什么不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 3
舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》，讓我重新審視了"大數(shù)據(jù)"這個(gè)在信息時(shí)代異軍突起的熱點(diǎn)詞匯，作為信息安全專業(yè)的我，對(duì)大數(shù)據(jù)這個(gè)詞本身有著更多的熱忱。
在百度上搜索到的解釋是："大數(shù)據(jù)"，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。特點(diǎn)：數(shù)量、速度、品種、真實(shí)性。
而舍恩伯格認(rèn)為，大數(shù)據(jù)并不能定義一個(gè)確切的概念。他提到"大數(shù)據(jù)是人們獲得新的認(rèn)知，創(chuàng)造新的價(jià)值的源泉；大數(shù)據(jù)還是改變市場、組織機(jī)構(gòu)，以及政府和公民關(guān)系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會(huì)意義的詮釋。
本書中，主要從三個(gè)方面論述，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點(diǎn)：
一、更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。
對(duì)于觀點(diǎn)一，我不敢茍同，畢竟大數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)需要一定的技術(shù)支持，而顯然，現(xiàn)在這種技術(shù)還不夠成熟，同時(shí)一些簡單的事情運(yùn)用大數(shù)據(jù)反倒是問題更加復(fù)雜化，因此這種大叔據(jù)的繁雜處理方式更適用于一些特定的情況，比如商業(yè)預(yù)測，人類dna的研究等。
而對(duì)第二種觀點(diǎn)，我是十分贊同舍恩伯格所說的"大數(shù)據(jù)的簡單算法比小數(shù)據(jù)的簡單算法有效"。在計(jì)算機(jī)行業(yè)迅速發(fā)展中，一種新的簡單可行的算法的出現(xiàn)，遠(yuǎn)沒有計(jì)算機(jī)在運(yùn)算速度和存儲(chǔ)容量的發(fā)展快，而大數(shù)據(jù)算法似乎更能迎合這種大趨勢。
觀點(diǎn)三中提到的相關(guān)關(guān)系在大數(shù)據(jù)中可是重量級(jí)的，它能較快找到事物規(guī)律和對(duì)應(yīng)的解決措施，當(dāng)然，也不能完全忽視因果關(guān)系，畢竟人們?cè)谒季S上更能夠接受因果關(guān)系分析出的結(jié)果，而大數(shù)據(jù)預(yù)測的需要人們慢慢的適應(yīng)才能接受。當(dāng)我們完成相關(guān)關(guān)系的分析而又不滿足于只知道"是什么"的時(shí)候，我們就可以轉(zhuǎn)而研究"為什么"了，畢竟問題的根本在于因果。而舍恩伯格的`全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系是大數(shù)據(jù)時(shí)代下的一種捷徑。
但是在信息時(shí)代，信息安全問題的日趨凸顯，數(shù)據(jù)獨(dú)裁與隱私保護(hù)之間的矛盾更是立于風(fēng)口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最后章節(jié)曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法的和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數(shù)據(jù)時(shí)代同樣的重要，數(shù)據(jù)是為人類服務(wù)的，也就該人類驅(qū)使下完成相應(yīng)的目的。
在這樣的大環(huán)境下，常引起我更多的思考和擔(dān)憂。
大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)于我們同是機(jī)遇與挑戰(zhàn)，一些國家已開始步入大數(shù)據(jù)時(shí)代的行列，并在各個(gè)領(lǐng)域開始研究和使用。而對(duì)于我國龐大的人口，以及較大的領(lǐng)土面積，都可以在大數(shù)據(jù)時(shí)代為我們提供數(shù)據(jù)的保障，而能否面臨挑戰(zhàn)，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術(shù)等方面的問題，更應(yīng)在政策上逐步開放各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)來源、權(quán)限等問題得到解決，不斷學(xué)習(xí)先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，縮小與其他國家的差距。
工業(yè)化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案；大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)化我們又將怎樣在新的風(fēng)暴中所向披靡，如果大數(shù)據(jù)時(shí)代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責(zé)任，是我們新的戰(zhàn)場！
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 4
“除了上帝，任何人都必須用數(shù)據(jù)來說話�！薄@是《《大數(shù)據(jù)時(shí)代》》中出現(xiàn)的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數(shù)字信息時(shí)代，數(shù)據(jù)和空氣一樣遍布生活，對(duì)于有些人來說，數(shù)據(jù)無意義，而對(duì)于有些人來說，數(shù)據(jù)，即真相。
美國是《《大數(shù)據(jù)時(shí)代》》的主角，全書通過講述美國半個(gè)多世紀(jì)信息開放、技術(shù)創(chuàng)新的歷史，公共財(cái)政透明的曲折、《數(shù)據(jù)質(zhì)量法》背后的隱情、全民醫(yī)改法案的波瀾、統(tǒng)一身份證的百年糾結(jié)、街頭警察的創(chuàng)新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務(wù)智能的前世今生、數(shù)據(jù)開放運(yùn)動(dòng)的全球興起，Web3·0與下一代互聯(lián)網(wǎng)的未來圖景等等，為讀者一一細(xì)解數(shù)據(jù)創(chuàng)新給公民、政府、社會(huì)帶來的.種種挑戰(zhàn)和變革。
通過全書，一個(gè)立體的美國及美國人民的思想呈現(xiàn)在我們面前——美國人民執(zhí)著于個(gè)人隱私的保護(hù)，卻又不遺余力地推動(dòng)著政府信息的透明與公開。
讀完此書，對(duì)生活中的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數(shù)據(jù)說話，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故、將降到最低點(diǎn)。
作為信息技術(shù)教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術(shù)特有的文化以及能用于教學(xué)的鮮活案例。
每天能用來閱讀的時(shí)間很少，總是要等到夜深疲倦時(shí)才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅(jiān)持閱讀，《大數(shù)據(jù)》就這樣在堅(jiān)持中溶入我的思想……
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 5
讀完《《大數(shù)據(jù)時(shí)代》》，我才意識(shí)到這并不是一本枯燥無味的書籍。作者運(yùn)用案例和講故事的方式，把美國數(shù)據(jù)開放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技術(shù)故事、商業(yè)故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。
我在想，大數(shù)據(jù)概念對(duì)于教育來說會(huì)產(chǎn)生什么樣的實(shí)用價(jià)值呢？一直以來，中國教育在研究教育的數(shù)字化，比如數(shù)字化校園，這個(gè)思路就是把我們教育的內(nèi)容進(jìn)行數(shù)字化，其結(jié)果指向的就是電子教材的研發(fā)或者是教學(xué)過程的數(shù)字化。美其名曰，這是教育技術(shù)的重要內(nèi)涵。
在教學(xué)過程中，學(xué)生的行為表現(xiàn)都可以被數(shù)據(jù)化，而這項(xiàng)研究不是任何一個(gè)專業(yè)可以深入下去的，它的專業(yè)性太強(qiáng)，所以我才會(huì)想到，所謂教育技術(shù)與其研究教育的.數(shù)字化，不如研究教育的數(shù)據(jù)化來得實(shí)在，來的有意義。長期以來，我們并不了解教育對(duì)一個(gè)人的影響具體會(huì)如何表現(xiàn)，我們有的只是一個(gè)輪廓，我們也并不確定一個(gè)教師的行為對(duì)學(xué)生具體產(chǎn)生了哪些影響。所以，人們對(duì)教育一直有一個(gè)深深的質(zhì)疑，它是不是科學(xué)的？大數(shù)據(jù)概念至少提出了關(guān)注“是什么”比“為什么”要有實(shí)際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉(zhuǎn)移到“是什么”上面來，只有如此，才能把教育從為什么發(fā)展成“可能成為什么”上來，這會(huì)是一次思想上的革命。而對(duì)于現(xiàn)在地位岌岌可危的教育技術(shù)來說，把研究的重點(diǎn)從數(shù)字化轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)化上面，這才是它的出路。
如何將數(shù)據(jù)融入教學(xué)，教育者首先通過標(biāo)準(zhǔn)化全科教學(xué)處方，實(shí)現(xiàn)了教師授課模板和教學(xué)內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)化，保證每個(gè)教學(xué)過程和內(nèi)容是可控的，然后結(jié)合每天的教學(xué)內(nèi)容，處理好面對(duì)的數(shù)據(jù)，處理好數(shù)據(jù)，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學(xué)體驗(yàn)又以教學(xué)結(jié)果為導(dǎo)向的教學(xué)體系。
與此同時(shí)，不僅要注重課上的學(xué)生資源，在課后還要對(duì)這些資源進(jìn)行跟蹤處理。這與過去的教育教學(xué)顯然是不同的，面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，教學(xué)有所改變是必然的。所以，無論環(huán)境怎么變換，數(shù)據(jù)如何復(fù)雜，我們都不能不去改變自己的教學(xué)去迎合將來的這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 6
對(duì)于暢銷書刊、熱點(diǎn)話題、時(shí)尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的；話題，鐘情于務(wù)虛的觀點(diǎn)；新奇的產(chǎn)品于我無緣，習(xí)慣使用成熟的科技產(chǎn)品。既不清高，也非冷漠，就是要與現(xiàn)實(shí)保持一定的距離，給自己留一點(diǎn)思考的空間。這一習(xí)慣最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大數(shù)據(jù)”這個(gè)新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內(nèi)心的.好奇，網(wǎng)購《大數(shù)據(jù)時(shí)代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點(diǎn)。
首先，作者站在理論的制高點(diǎn)上，條理清楚地闡述了大數(shù)據(jù)對(duì)人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數(shù)據(jù)時(shí)代的三種典型的商業(yè)模式，以及大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)于個(gè)人隱私保護(hù)、公共安全提出的挑戰(zhàn)。其次，文中的事例貼近現(xiàn)實(shí)生活，貼近時(shí)代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業(yè)術(shù)語，沒有假裝一副專業(yè)的面孔�？v觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代具有三個(gè)顯著特點(diǎn)。
一、人們研究與分析某個(gè)現(xiàn)象時(shí)，將使用全部數(shù)據(jù)而非抽樣數(shù)據(jù)；
二、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不能一味地追求數(shù)據(jù)的精確性，而要適應(yīng)數(shù)據(jù)的多樣性、豐富性、甚至要接受錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。
三、了解數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，勝于對(duì)因果關(guān)系的探索�！笆鞘裁础北取盀槭裁础敝匾�。
作者指出，隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理成本顯著降低，人們現(xiàn)在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數(shù)據(jù)礦渣中抽煉出真知爍見。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，三類公司將成為時(shí)代的寵兒。
一是擁有大數(shù)據(jù)的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯(lián)網(wǎng)公司（阿里巴巴、淘寶網(wǎng)）。
二是擁有數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)的專業(yè)公司，如亞馬遜、谷歌。
三是擁有創(chuàng)新思維的公司，他們可能既不掌握大數(shù)據(jù)，也沒有專業(yè)技術(shù)，但卻擅長使用大數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)中找到自己的理想天地。
面對(duì)即將來臨的大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人將如何應(yīng)對(duì)自如？這是個(gè)嚴(yán)肅的問題。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 7
這本書比我預(yù)想的可讀性強(qiáng)多了……
深入簡出，以簡明扼要的概括性觀點(diǎn)和國外各種著名的事例解釋，讓外行人一眼明白大數(shù)據(jù)時(shí)代是什么，做什么，對(duì)未來生活有何益處，有何副作用。
首先改變我的認(rèn)知的是，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)不是大，而是全。一改傳統(tǒng)的抽樣數(shù)據(jù)屬性（因?yàn)橐郧暗挠?jì)算機(jī)無法存儲(chǔ)運(yùn)算收集這么龐大的數(shù)據(jù)），用整體的數(shù)據(jù)形成了一個(gè)更宏觀的上帝視角，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)更多意想不到的結(jié)論。
其二是分析的思路由因果關(guān)系發(fā)展到關(guān)聯(lián)關(guān)系。因果關(guān)系容易理解，因?yàn)槿藗內(nèi)メt(yī)院檢查出了感染病所以要對(duì)這個(gè)人隔離治療，對(duì)周圍的人隔離檢查，這個(gè)地域可能是重要爆發(fā)點(diǎn)。然而關(guān)聯(lián)關(guān)系則是更加意想不到，比如谷歌公司利用人們的搜索關(guān)鍵字預(yù)測出感染病的爆發(fā)，這便不是因果，不是搜索了流感就一定患了病，這只是有關(guān)聯(lián)，只有當(dāng)拿到全面的數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)性才能形成一個(gè)結(jié)論。
應(yīng)該說，大數(shù)據(jù)的時(shí)代會(huì)帶來新一波思想的沖擊，不再是按部就班地推導(dǎo)式邏輯，而是由現(xiàn)象直接得出結(jié)論的跳躍式思維，以海量數(shù)據(jù)的比對(duì)和驗(yàn)證顯示出的新的關(guān)聯(lián)。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的分析與預(yù)測會(huì)達(dá)到前所未有的準(zhǔn)確和預(yù)見性，會(huì)讓人們更容易得出最優(yōu)解，選擇不再變得那么糾結(jié)，廣告更知道給什么人投，新聞更知道哪一類人愛看哪一個(gè)，地塊更知道是需要住宅還是辦公，區(qū)域更知道是適合作為經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化的中心還是環(huán)境優(yōu)美宜居的景區(qū)。
然而，大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的問題也令人細(xì)思極恐。
其一，最直觀的就是隱私泄密問題。信息時(shí)代的今天，幾乎沒有人是脫離網(wǎng)絡(luò)通信生存的。而我們的無數(shù)信息也無時(shí)無刻不在沿著網(wǎng)絡(luò)線傳輸?shù)娇床灰姷牡胤�。這是十分可怕的，因?yàn)槟闼阉鞯矫總�(gè)關(guān)鍵詞，點(diǎn)擊的每個(gè)頁面、看過的每個(gè)圖片甚至和別人交談的每一句話都暴露在開發(fā)者眼中。這些信息被記錄下來，聯(lián)系起來就可以勾勒出一個(gè)完整的個(gè)人檔案，可能比你自己填寫的.還要準(zhǔn)確。如果只是作為記錄還好，如果被別人，比如說你家附近的小偷利用這分析哪家有錢又經(jīng)常不在家比較好偷…
其二，大數(shù)據(jù)分析通過分析人們的喜好選擇，得出人們最偏愛的選項(xiàng)，對(duì)人們選擇產(chǎn)生影響……如此其實(shí)會(huì)產(chǎn)生一層問題，人們會(huì)知道他們想知道的而還有很多他們應(yīng)該知道的被過濾掉了。人們會(huì)越來越分裂越來越偏執(zhí)以自我為中心。也就是說過度的迎合市場不見得會(huì)一直長盛不衰。
其三也是最最可怕的，和電影里動(dòng)漫里的幻想那樣，利用大數(shù)據(jù)對(duì)人是否有犯罪動(dòng)機(jī)進(jìn)行評(píng)判與預(yù)測…那么對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)測的即將犯罪的人我們應(yīng)不應(yīng)該逮捕呢？說逮捕，其并未造成犯罪事實(shí)，說不逮捕，可能就無法阻止一場慘劇……
大數(shù)據(jù)帶來沖擊帶來革命也帶不安……但是就像法律上有律師來填補(bǔ)漏洞或者說為人們辯護(hù)，也許未來真的會(huì)有算法師成為大數(shù)據(jù)時(shí)代中新一代維護(hù)秩序的職業(yè)。
辯證地，準(zhǔn)備迎接更加普及化的大數(shù)據(jù)時(shí)代吧。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 8
這么多年來，看了很多東西，如今回過頭來發(fā)現(xiàn)，好像什么都忘了，真是悲劇，所謂讀書破萬卷，下筆如有神或許是不對(duì)的，還是需要下筆勤快，所以決定從這里開始。
這些年對(duì)于技術(shù)的發(fā)展，我是沒有跟上，如今發(fā)現(xiàn)即便是對(duì)于投資，技術(shù)對(duì)于我們生活的改變太大，而自己身在這個(gè)技術(shù)浪潮的前沿，還是需要跟上步伐�！把�
大數(shù)據(jù)這個(gè)概念已經(jīng)提了很久，我也一直疏忽了對(duì)于它的理解�？赐辍洞髷�(shù)據(jù)時(shí)代》，再結(jié)合如果工作上對(duì)于大數(shù)據(jù)的理解，頓時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的重要性，以前在這方面的確沒有足夠的思想意識(shí)。
整本書來說，我覺得最關(guān)鍵的三個(gè)點(diǎn)是前面幾個(gè)章節(jié)：
1、要總體，不要隨機(jī)樣本：從小對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)的學(xué)習(xí)，基本都是從樣本出發(fā)，理論的基礎(chǔ)在于如何隨機(jī)的.足夠分散的選取樣本，這可是技術(shù)活加直覺。而對(duì)于大數(shù)據(jù)來說，要的就是總體，本質(zhì)上來說，總體樣本的確更能準(zhǔn)確找到結(jié)果。但是對(duì)于統(tǒng)計(jì)來說，總體的分析增加了數(shù)據(jù)分析的難度，不僅數(shù)據(jù)核對(duì)不好進(jìn)行，一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)污染，準(zhǔn)確度就會(huì)大打折扣，而且進(jìn)行數(shù)據(jù)回溯的時(shí)候，也無法準(zhǔn)確確認(rèn)問題，而這一點(diǎn)也是后面相關(guān)性上問題；
2、要混亂，而不是精確：這里主要想說明的是希望數(shù)據(jù)的多樣性，盡量將相關(guān)數(shù)據(jù)都收集起來，不管是結(jié)構(gòu)化的還是非結(jié)構(gòu)化的。這樣就不可避免的最終結(jié)果的不準(zhǔn)確性。大數(shù)據(jù)更多的是從一個(gè)總體數(shù)據(jù)中說明以后概率事件，既然是概率，也就可以理解無法精確。這里有個(gè)點(diǎn)的說明，我覺得需要提一下，大數(shù)據(jù)算法更傾向于“簡單”，而不是復(fù)雜，這個(gè)倒是出乎我的意外。
3、要相關(guān)性，而不是因果：從我對(duì)于知識(shí)獲取的過程來說，我是不同意這個(gè)觀點(diǎn)，從人體對(duì)于知識(shí)的理解，還是要從因果論出發(fā)，沒有因果論，就會(huì)變成瞎子。而作者的觀點(diǎn)上來說，原因可能還是從大數(shù)據(jù)本身的非準(zhǔn)確性，一旦找到合適的算法，找到相關(guān)性，向上追述原因本身就很難。但是從舉的示例上看，相關(guān)性的確認(rèn)是一個(gè)非常大的工程，基本就是使用排舉法，一個(gè)一個(gè)試。
所以，對(duì)于大數(shù)據(jù)來說，最重要的三點(diǎn)是：1、數(shù)據(jù)——得到更多數(shù)據(jù)；2、算法——建立更快的算法體系；3、思維——尋找數(shù)據(jù)間更多的相關(guān)性。
對(duì)于數(shù)據(jù)最終的走向，我同意書中所提到的政府管理的觀點(diǎn)，既然都是以“石油”的標(biāo)準(zhǔn)來看待數(shù)據(jù)，政府統(tǒng)一管理也就是必然的了。而且對(duì)于政府來說，掌握更多數(shù)據(jù)也有利于其管理及維護(hù)社會(huì)的穩(wěn)定性。而對(duì)于社會(huì)道德方面的論述，我不想多說什么，時(shí)代發(fā)展是不會(huì)被道德綁架的。
所以最后，想要建立對(duì)于大數(shù)據(jù)的思維，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》還是值得一讀，里面的很多示例也非常不錯(cuò)。如人際關(guān)系這一塊，也是出乎我的意料。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 9
大數(shù)據(jù)這個(gè)詞一直存在但我們很少在這個(gè)時(shí)代前能有所耳聞，在我讀了維克托寫的大數(shù)據(jù)之后，我明白了在更早的年代之所以不流行這個(gè)詞是因?yàn)槿藗兿矚g感性的思考而不是拿數(shù)據(jù)理性的分析。究其原因，一方面是數(shù)據(jù)量小，另一方面是人們的思想落后。然而隨著信息時(shí)代的到來和云技術(shù)的`發(fā)展，大數(shù)據(jù)逐漸成為一個(gè)可靠的參考標(biāo)準(zhǔn)，以及大數(shù)據(jù)在諸多領(lǐng)域做出的貢獻(xiàn)足以證明他在這個(gè)時(shí)代的重要地位。
維克托在書中例舉了大量有關(guān)美國在這半個(gè)世紀(jì)信息開發(fā)技術(shù)創(chuàng)新的典型案例，從側(cè)面向我們闡述了大數(shù)據(jù)在諸多領(lǐng)域的不同作用，例舉其在醫(yī)學(xué)方面的作用，在不久之前，你也許可能還會(huì)聽到兩個(gè)醫(yī)生對(duì)于一個(gè)醫(yī)學(xué)問題爭論的喋喋不休，……公說公有理婆說婆有理……，但怎么說都是建立在“我認(rèn)為”的主觀臆斷之上，幸運(yùn)地是，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)給幫助醫(yī)生在問題上給予一個(gè)正確的指向，通過云端和千千萬萬的數(shù)據(jù)，可以更清楚還原問題的直觀事實(shí)。
這樣的例子在生活中也數(shù)不勝數(shù)，其力量存在于人們無形的生活中，卻有形的幫助人們解決了在經(jīng)濟(jì)，科學(xué)，人文方面的各種問題，通過整合混沌的信息，分析加工我們就能很好的了解自己所處的世界并駕馭在時(shí)代的前沿。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 10
近兩周用業(yè)余時(shí)間讀了《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書，是聽培訓(xùn)時(shí)杜威老師推薦的，我快速閱讀了一遍，覺得受到了一些啟發(fā)，發(fā)現(xiàn)了一些原來沒有想到看到的事情。
首先是大數(shù)據(jù)代表著數(shù)據(jù)的樣本＝全體，這是一個(gè)與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的顯著區(qū)別。大數(shù)據(jù)有能力獲得全體數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行分析。
第二就是相關(guān)性與因果性同樣重要。相關(guān)性說明了什么事情與什么什么事情有關(guān)系，如商場周圍車流量的增多與商場銷售額的相關(guān)性，因果性說明什么是什么的原因，如睡10個(gè)小時(shí)是有精神的'原因。在大數(shù)據(jù)中，相關(guān)性要比因果性容易獲得，而且相關(guān)性已經(jīng)能為客戶帶來較大的收益。
第三就是大數(shù)據(jù)允許存在不精確性、混雜性，由于數(shù)據(jù)量巨大，存在少量的異變不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生任何影響，如收益是1個(gè)億與1億零1元的差別可能決策者不關(guān)心。
第四是大數(shù)據(jù)中的三個(gè)主要因素，思維、數(shù)據(jù)、技術(shù)，思維覺得你在哪些地方使用大數(shù)據(jù)。在這三個(gè)因素之中，會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)中間商，來處理加工數(shù)據(jù)并出售。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 11
“除了上帝，任何人都必須用數(shù)據(jù)來說話�！薄@是《大數(shù)據(jù)》中出現(xiàn)的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數(shù)字信息時(shí)代，數(shù)據(jù)和空氣一樣遍布生活，對(duì)于有些人來說，數(shù)據(jù)無意義，而對(duì)于有些人來說，數(shù)據(jù)，即真相。
美國是《大數(shù)據(jù)》的主角，全書通過講述美國半個(gè)多世紀(jì)信息開放、技術(shù)創(chuàng)新的歷史，以別開生面的經(jīng)典案例——設(shè)“前所未有的開放政府”的雄心、公共財(cái)政透明的曲折、《數(shù)據(jù)質(zhì)量法》背后的隱情、全民醫(yī)改法案的波瀾、統(tǒng)一身份證的百年糾結(jié)、街頭警察的創(chuàng)新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務(wù)智能的前世今生、數(shù)據(jù)開放運(yùn)動(dòng)的全球興起，以及云計(jì)算、Facebook和推特等社交媒體、Web3·0與下一代互聯(lián)網(wǎng)的未來圖景等等，為讀者一一細(xì)解數(shù)據(jù)創(chuàng)新給公民、政府、社會(huì)帶來的種種挑戰(zhàn)和變革。
透過全書，一個(gè)立體的美國及美國人民的思想呈現(xiàn)在我們面前——美國人民執(zhí)著于個(gè)人隱私的保護(hù)，卻又不遺余力地推動(dòng)著政府信息的'透明與公開。
讀完此書，對(duì)生活中的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數(shù)據(jù)說話，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故將降到最低點(diǎn)。
作為信息技術(shù)教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術(shù)特有的文化以及能用于教學(xué)的鮮活案例。
每天能用來閱讀的時(shí)間很少，總是要等到夜深疲倦時(shí)才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅(jiān)持閱讀，《大數(shù)據(jù)》就這樣在堅(jiān)持中溶入我的思想……
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 12
時(shí)代變了，人們的思維方式也會(huì)變。
當(dāng)量子力學(xué)的不確定性原理被公諸于眾時(shí)，大多數(shù)人都無法接受，因?yàn)槿绻澜缯娴牟淮_定，人類對(duì)因果關(guān)系的信念就會(huì)崩潰，愛因斯坦對(duì)此的回應(yīng)是“上帝不擲骰子”。
在過去，我們一直認(rèn)為，世界上的一切都不是隨機(jī)發(fā)生和存在的。當(dāng)一件事發(fā)生時(shí)，它一定是由另一件事或之前發(fā)生的幾件事引起的。但不確定性原理的出現(xiàn)使一切不是必然，則深刻改變了人類的思維方式和認(rèn)知方式。
時(shí)至今日，這種深刻的意識(shí)形態(tài)變革仍在繼續(xù)蔓延，而大數(shù)據(jù)帶來的因果關(guān)系挑戰(zhàn)正是這種意識(shí)形態(tài)變革的延續(xù)。
從不確定原理開始，人類已經(jīng)認(rèn)識(shí)到自己智慧的極限。在過去，我們?cè)噲D準(zhǔn)確地描述一切，用嚴(yán)格的因果邏輯順序描述我們對(duì)世界的感知。
但在認(rèn)識(shí)到事物的不確定性之后，我們開始以一種不同的方式構(gòu)建我們的認(rèn)知——概率。
在物理學(xué)中，我們不再試圖知道每個(gè)量子如何運(yùn)動(dòng)，這是我們不能或需要做的，但我們可以確切地知道量子如何運(yùn)動(dòng)，這就是概率的力量。一旦數(shù)字達(dá)到一定的`水平，單個(gè)量子所產(chǎn)生的不確定性就會(huì)消失。
從這個(gè)意義上說，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來。今天我們所談?wù)摰拇髷?shù)據(jù)只是一個(gè)從實(shí)驗(yàn)室里傳播開來的理念，從科學(xué)家的頭腦中傳播開來，并正在逐漸改變我們所知道的世界和所有人的認(rèn)知。
正如書中所說，當(dāng)我們放棄一定的精確性和因果關(guān)系時(shí)，我們會(huì)收獲更多。
但這并不意味著我們將完全放棄因果關(guān)系。自古以來，人類社會(huì)的進(jìn)步就依賴于因果規(guī)律，依賴于我們不斷追問原因。書中所稱的相關(guān)性而非因果關(guān)系，是當(dāng)今技術(shù)的妥協(xié)，是對(duì)探索更好用途的暫時(shí)退讓。但如果每個(gè)人都習(xí)慣了相互性而不去尋找因果關(guān)系，社會(huì)就永遠(yuǎn)不會(huì)進(jìn)步。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 13
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是由英國作者維克托麥爾·舍恩伯格等所著，由勝楊燕和周濤翻譯。這本書主要描述的是大數(shù)據(jù)時(shí)代到臨人們生活、工作與思維各方面所遇到的重大變革。本書作者舍恩伯格在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域是最受人尊敬的權(quán)威發(fā)言人之一。他二十多年來一直致力于網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)、信息與創(chuàng)新、信息監(jiān)管、網(wǎng)絡(luò)規(guī)范與戰(zhàn)略管理方面的研究，從維也納大學(xué)到哈佛大學(xué)，從新加坡國立大學(xué)到牛津大學(xué)，世界上最著名的互聯(lián)網(wǎng)研究學(xué)府都留下了他的足跡。開闊的學(xué)術(shù)視野與系統(tǒng)的學(xué)術(shù)造詣，更讓他不斷為企業(yè)與商業(yè)應(yīng)用提供強(qiáng)大的理論支持。他的咨詢客戶包括微軟、惠普、IBM、亞馬遜、facebook、twitter、VISA等大數(shù)據(jù)先鋒們，所以在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中，他將掌握的最前沿的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例給予充分的分析，并對(duì)大數(shù)據(jù)的價(jià)值鏈與角色定位給予清晰的預(yù)見。
文中作者清晰的闡述了大數(shù)據(jù)的基本概念和特點(diǎn)，并列出明確的觀點(diǎn)。不管對(duì)于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐者，還是對(duì)于政府和公眾機(jī)構(gòu)，都非常具有價(jià)值。作者將本書分為3個(gè)部分。第一部分提出了大數(shù)據(jù)時(shí)代處理數(shù)據(jù)理念上的三大轉(zhuǎn)變：抽樣=全體；要效率不要絕對(duì)精確；要相關(guān)不要因果；第二部分作者從萬事萬物數(shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)交叉復(fù)用的巨大價(jià)值兩個(gè)方面，講述驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)車在材質(zhì)和智力方面向前滾動(dòng)的最根本動(dòng)力；最后一部分，作者描繪了大數(shù)據(jù)帝國前夜的脆弱和不安，包括產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境、數(shù)據(jù)安全隱私、信息公正公開等問題。
本書觀點(diǎn)擲地有聲，作者觀念高屋建瓴，從很多實(shí)例和經(jīng)驗(yàn)中萃取普適性觀念。例子詳實(shí)豐富，囊括了進(jìn)百個(gè)學(xué)術(shù)和商業(yè)實(shí)例。
引言提出了大數(shù)據(jù)將給生活、工作于思維帶來重大的變革。一個(gè)例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通過檢測檢索詞條，處理了4.5億個(gè)不同的數(shù)據(jù)模型，通過預(yù)測并與2007年、2008年美國疾控中心記錄的實(shí)際流感病例進(jìn)行對(duì)比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個(gè)特定的數(shù)學(xué)模型后，預(yù)測的結(jié)果與官方數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)高達(dá)97%。按照傳統(tǒng)的信息返回流程，通告新流感病毒病例將有一到兩周的延遲。對(duì)于飛速傳播的疾病，信息滯后兩周是致命的。而谷歌運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，以前所未有的方式，通過海量數(shù)據(jù)分析得出流感所傳播的范圍，為世界預(yù)測流感提供了一種更快捷的預(yù)測工具。此外，我聯(lián)想到原淘寶董事長馬云通過大量數(shù)據(jù)分析得出2008年經(jīng)濟(jì)疲弱，為其商家提前做好迎接經(jīng)濟(jì)危機(jī)提供了時(shí)間緩沖。（補(bǔ)充并清晰描述詳細(xì)）關(guān)于大數(shù)據(jù)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，F(xiàn)arecast公司是一個(gè)成功的典型范例。該公司由奧倫·埃齊奧尼創(chuàng)辦，利用機(jī)票的銷售數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的機(jī)票價(jià)格，旨在幫助用戶在購買機(jī)票方面做出預(yù)測，并對(duì)機(jī)票價(jià)格走勢預(yù)測的可信度標(biāo)示出來供消費(fèi)者查考。Farecast系統(tǒng)利用近十萬億條價(jià)格記錄預(yù)測的準(zhǔn)確度達(dá)75%，使得使用Farecast票價(jià)預(yù)測工具購買機(jī)票的旅客，平均每張機(jī)票節(jié)約50美元。而處理如此多的數(shù)據(jù)離開了大數(shù)據(jù)技術(shù)將無法進(jìn)行。
也正是由于我們進(jìn)入了一個(gè)前所未有的信息化時(shí)代，人們擁有了如此多的數(shù)據(jù)，才提供給我們利用大數(shù)據(jù)的分析處理手段，創(chuàng)造新的價(jià)值。也許有人以為我們大數(shù)據(jù)時(shí)代的還未來臨。其實(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)早已滲透到我們中間，它被應(yīng)用在垃圾郵件的過濾，新浪微博技術(shù)平臺(tái)，谷歌翻譯以及輸入文字的自動(dòng)糾錯(cuò)等。
文中提出的一個(gè)觀點(diǎn)是，預(yù)測是大數(shù)據(jù)的核心。其實(shí)從過去的時(shí)代人們就利用掌握的數(shù)據(jù)進(jìn)行各種分析，從而對(duì)經(jīng)濟(jì)等各方面進(jìn)行預(yù)測、矯正。只是進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代人們掌握的數(shù)據(jù)爆炸性的速度在增長，從而數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)分方法成了釋放大數(shù)據(jù)能量的關(guān)鍵。
關(guān)于不是隨機(jī)樣本而是整體數(shù)據(jù)中。作者指出了隨機(jī)取樣是小數(shù)據(jù)時(shí)代用最少的數(shù)據(jù)獲取最大價(jià)值的做法。作者用大數(shù)據(jù)與喬布斯的癌癥治療例子說明了使用全部數(shù)據(jù)而非樣本的意義。喬布斯成為世界上第一個(gè)對(duì)自身所有DNA和腫瘤DNA進(jìn)行排序的人。喬布斯曾開玩笑說“我要么是第一個(gè)通過這種方式戰(zhàn)勝癌癥的人，要么就是最后一個(gè)因?yàn)檫@種方式死于癌癥的人”。雖然最后難免死于癌癥但這種獲得所有數(shù)據(jù)而不是僅樣本的方法將他的生命延長了幾年。同樣，從事跨境匯款業(yè)務(wù)的Xoom公司偵破一起犯罪集團(tuán)的詐騙也是由于使用了整體數(shù)據(jù)。初此之外，他還列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數(shù)據(jù)的重要性。
作者同時(shí)也指出隨著數(shù)據(jù)使用的越來越多，其得出的結(jié)果并一定能越來越精確，畢竟數(shù)據(jù)不能保證百分之百的正確，特別是大數(shù)據(jù)時(shí)代各種結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化類型的數(shù)據(jù)聚集在一起難免導(dǎo)致結(jié)果的不太精確。大數(shù)據(jù)時(shí)代要求我們重新審視精確性的優(yōu)劣。作者特別舉了谷歌翻譯成功的例子。谷歌翻譯之所以優(yōu)于IBM的Candide系統(tǒng)并不是因?yàn)樗鼡碛懈玫乃惴C(jī)制。和微軟的班科和布里爾一樣，谷歌翻譯增加了各種各樣的數(shù)據(jù)，并且接受了有錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。（其語庫來自于未經(jīng)過濾的網(wǎng)頁內(nèi)容，會(huì)包含一些不完整的句子、拼寫錯(cuò)誤、語法錯(cuò)誤以及其他各種錯(cuò)誤）
在不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系的篇章中。作者指出在大數(shù)據(jù)時(shí)代往往知道是什么要比知道為什么來的更實(shí)在。作者列舉了林登的亞馬遜推薦系統(tǒng)的成功，證實(shí)了大數(shù)據(jù)在分析相關(guān)性方面的優(yōu)勢以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分利用并挖掘各類數(shù)據(jù)信息的先鋒和代表，從以前廣為人事的啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關(guān)蛋撻和颶風(fēng)天氣的案例，都說明了掌握了相關(guān)關(guān)系對(duì)于其策略的幫助。建立在相關(guān)關(guān)系分析法基礎(chǔ)上的預(yù)測是大數(shù)據(jù)的核心。Aviva保險(xiǎn)公司利用幾百種生活方式的數(shù)據(jù)，如愛好、長瀏覽網(wǎng)頁等間接的預(yù)測出哪些人更可能患高血壓、糖尿病和抑郁癥。UPS國家快遞公司通過使用預(yù)測性分析檢測其全美6萬輛車隊(duì)。進(jìn)行防御性的修理，節(jié)約巨大得的成本。這些都充分顯示了大數(shù)據(jù)在預(yù)測方面的優(yōu)勢。
本書第二部分講的是大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。
作者用莫里繪制導(dǎo)航圖的例子告訴我們，遠(yuǎn)在信息數(shù)字化之前，對(duì)數(shù)據(jù)的運(yùn)用就已經(jīng)開始了。莫里利用大量的`人力去分析多年保存的航海記錄，他從這些大量的數(shù)據(jù)中獲取到新的利用價(jià)值。繪制的圖表幫助商人節(jié)約一大筆錢，使年輕的海員們間接獲取了成千上萬名經(jīng)驗(yàn)豐富的航海家的指導(dǎo)。日本先進(jìn)工業(yè)技術(shù)研究所越水重臣教授通過安裝壓力傳感器將人屁股特征數(shù)據(jù)化，進(jìn)而形成對(duì)乘客身份的特征識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)為汽車防盜系統(tǒng)提供了方案。Decide.com公司，致力于為顧客預(yù)測商品的價(jià)格，通過收集處理海量的價(jià)格信息，預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá)77%，幫助顧客在購買一個(gè)產(chǎn)品時(shí)節(jié)約了大約100美元。MasterCardd.Advisor部門通過分析來自210個(gè)國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，分析得出商業(yè)發(fā)展和客戶消費(fèi)趨勢，如通過分析發(fā)現(xiàn)如果一個(gè)人下午四點(diǎn)左右給汽車加油的話，他很可能在接下來的一個(gè)小時(shí)內(nèi)去購物或者去餐館吃飯，且在這一小時(shí)里大約花費(fèi)35到40美元。商家正可以利用這個(gè)分析結(jié)果，在加油的小票背面附加上附近商店的優(yōu)惠券。
這些例子都證明了大數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著巨大的商業(yè)價(jià)值。根據(jù)提供價(jià)值的不同來源，大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈包括三大構(gòu)成部分。包括第一種是基于數(shù)據(jù)本身的公司。這些公司擁有大量數(shù)據(jù)或者至少可以收集到大量數(shù)據(jù)，卻不一定有從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值或者用數(shù)據(jù)催生創(chuàng)新思想的技能。第二種是基于技能的公司。它們通常是咨詢公司、技術(shù)供應(yīng)商或者分析公司。它們掌握了專業(yè)技能但并不一定擁有數(shù)據(jù)或者提出數(shù)據(jù)創(chuàng)性用途的才能。比如說，沃爾瑪和Pop—Tarts這兩個(gè)零售商就是借助天睿公司的分析來獲得營銷點(diǎn)子，天睿就是一家大數(shù)據(jù)分析公司。第三種是基于思維的公司。皮特。華登，Jetpac的聯(lián)合創(chuàng)始人，就是通過想法獲得價(jià)值的一個(gè)例子，他通過用戶分享到網(wǎng)上的旅行照片來為人們推薦下一次旅行目的地。對(duì)于某些公司來說，數(shù)據(jù)和技能并不是成功的關(guān)鍵。挖掘數(shù)據(jù)的新價(jià)值的創(chuàng)新思維才是這些公司脫穎而出的優(yōu)勢所在。
大數(shù)據(jù)成為許多公司競爭力的來源，未來可能整個(gè)行業(yè)的結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生改變，大公司和小公司最有可能成為贏家。如今的核心競爭力在于快速而廉價(jià)地進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理。當(dāng)然公司要根據(jù)自己的情況進(jìn)行調(diào)整。大數(shù)據(jù)向小數(shù)據(jù)時(shí)代的贏家以及那些線下大公司（如沃爾瑪、聯(lián)邦快遞、寶潔公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑戰(zhàn)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)也為小公司帶來了機(jī)遇。大數(shù)據(jù)也將會(huì)影響國家競爭力。當(dāng)制造業(yè)已經(jīng)大幅轉(zhuǎn)向發(fā)展中國家，而大家都爭相發(fā)展創(chuàng)新行業(yè)的時(shí)候，工業(yè)化國家因?yàn)檎莆樟藬?shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)，所以仍然在全球競爭中占據(jù)優(yōu)勢，但這個(gè)優(yōu)勢很難持續(xù)。隨著技術(shù)的發(fā)展，西方世界在大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢將會(huì)慢慢消失。對(duì)于大公司而言，好消息是大數(shù)據(jù)技術(shù)可以加劇優(yōu)勝劣汰。一旦公司掌握了大數(shù)據(jù)，它不但可能超過對(duì)手還可能遙遙領(lǐng)先。
文章第三部分講了大數(shù)據(jù)帶來無數(shù)好處的同時(shí)帶來的不良影響以及如何面對(duì)這些影響。包括如數(shù)據(jù)的收益的處理問題以及數(shù)據(jù)中用戶資料的隱私和決策過程帶來的影響。作者在保護(hù)個(gè)人隱私方面提出了幾種想法。一種是使用數(shù)據(jù)時(shí)征詢數(shù)據(jù)所有個(gè)人的知曉和授權(quán)。第二個(gè)技術(shù)途徑就是匿名化。作者同時(shí)也指出了這兩種方式的難度。一方面收集到的數(shù)據(jù)可能會(huì)被后續(xù)的多次利用。另一方面，匿名化會(huì)在數(shù)據(jù)收集越來越多和數(shù)據(jù)的相互結(jié)合關(guān)聯(lián)使用時(shí)變得無效。作者列列舉電影《少數(shù)派報(bào)告》的情節(jié)說明越來越依賴數(shù)據(jù)時(shí)，大數(shù)據(jù)可能將我們禁錮在可能性之中。當(dāng)然通過分析犯罪的常發(fā)地與常發(fā)時(shí)間，合理安排警力會(huì)對(duì)治安防范提供不小的幫助。作者還指出不能盡信數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，因?yàn)椴荒鼙ＷC獲取分析結(jié)果來源的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。大數(shù)據(jù)在給我們生活提供便利的同時(shí)，也讓隱私保護(hù)的法律手段失去了作用。我們必須杜絕對(duì)數(shù)據(jù)的過分依賴。
在高速邁進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的同時(shí)，人類信息管理準(zhǔn)則需要重新定位，這將帶動(dòng)社會(huì)核心價(jià)值觀的轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)原有規(guī)范的修修補(bǔ)補(bǔ)已經(jīng)不足以抑制大數(shù)據(jù)帶來的風(fēng)險(xiǎn)。保護(hù)個(gè)人隱私就需要對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)處理器對(duì)其政策和行為承擔(dān)更多責(zé)任。同時(shí)必須重新定義公正的概念，以確保人類行為的自由。作者提出了解決這些問題的方向。如個(gè)人隱私保護(hù)方面，可以讓使用者承擔(dān)更多的社會(huì)責(zé)任。將責(zé)任從民眾轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)使用者有很多意義，也有充分的理由。因?yàn)樗麄兏宄䦟⑷绾问褂脭?shù)據(jù)且是數(shù)據(jù)應(yīng)用最大的受益者。關(guān)于公正方面簡單的講就是個(gè)人可以并應(yīng)為他們的行為而非傾向負(fù)責(zé)。就像公司有內(nèi)部會(huì)計(jì)和外部審計(jì)人員一樣，大數(shù)據(jù)時(shí)代，公司將設(shè)置專門的人員——內(nèi)部和外部算法師對(duì)大數(shù)據(jù)活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)督。還有可能出現(xiàn)第三方的機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)行為進(jìn)行監(jiān)督和衡量。作者甚至考慮到對(duì)大數(shù)據(jù)存在的壟斷情況進(jìn)行分析并在反壟斷反面給了建議。最后結(jié)語中作者提出大數(shù)據(jù)提供給人們的只是參考答案，提醒我們?cè)诶眠@個(gè)工具時(shí)要銘記人類的作用是無法完全替代的。
大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息化社會(huì)發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時(shí)代發(fā)展的潮流，在技術(shù)上、制度上、價(jià)值觀念上做出迅速調(diào)整并牢牢跟進(jìn)，才能在接下來新一輪的國際競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發(fā)展的方向，沖破與西方國家的差距。對(duì)于一個(gè)國家如此，對(duì)于一個(gè)企業(yè)亦是如此。在如此快速的到來的大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們還有很多知識(shí)需要學(xué)習(xí)，許多思維需要轉(zhuǎn)變，許多技術(shù)需要研究。公司的規(guī)劃中，也需充分考慮到大數(shù)據(jù)對(duì)于公司的未來發(fā)展所帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。對(duì)于掌握大量數(shù)據(jù)的公司，需要考慮有多少數(shù)字化的數(shù)據(jù)，又有哪些可以通過大數(shù)據(jù)的分析處理而帶來有價(jià)值的用途？比如國內(nèi)目前的社交網(wǎng)站，購物網(wǎng)站等都掌握了用戶的大量的數(shù)據(jù)信息。對(duì)于沒有掌握數(shù)據(jù)的小公司來說，在大數(shù)據(jù)時(shí)代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點(diǎn)子，也許可以利用外部的數(shù)據(jù)，通過多維化、多層面的分析給其他企業(yè)或個(gè)人帶來價(jià)值。從國家層面來講，要做好各方面的規(guī)劃和政策調(diào)整的準(zhǔn)備。如對(duì)隱私的保護(hù)等需新的法律法規(guī)進(jìn)行規(guī)范。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 14
在這個(gè)即將到來的大數(shù)據(jù)時(shí)代里，我們應(yīng)該摒棄傳統(tǒng)還是推陳出新，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)時(shí)代里的一些思想相矛盾，在這個(gè)信息化的時(shí)代里，大數(shù)據(jù)才是人們獲取新知識(shí)和創(chuàng)造新價(jià)值的源泉。
讀書先讀引言，引言是這本書的眼睛，反復(fù)閱讀會(huì)受益良多。
第一個(gè)能力，洞察力，我先來解釋一下洞察力吧，洞察力是指觀察事物的能力，能從見到的事物中先知先覺，覺察到問題的所在，洞察力指心靈對(duì)事物的穿透力，感覺力，洞察事物的能力，簡單說，洞察力就是人們對(duì)個(gè)人認(rèn)知情感，行動(dòng)的動(dòng)機(jī)與相關(guān)關(guān)系的透徹分析，再言簡意賅，洞察力就是一個(gè)人對(duì)外界信息的獲取能力，比如《神探夏洛克》中，夏洛克能從外界事物中提取一些他想要的信息，當(dāng)然電視上的'難免有點(diǎn)夸張，不過這種能力以后無論是在生活中還是部隊(duì)建設(shè)中都是很有價(jià)值的
大數(shù)據(jù)時(shí)代不再要求每個(gè)數(shù)據(jù)都必須準(zhǔn)確無誤，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)時(shí)代，當(dāng)很多數(shù)據(jù)在一起尋求某種規(guī)律或是個(gè)數(shù)學(xué)關(guān)系時(shí)，錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)很快就會(huì)被發(fā)現(xiàn)，因?yàn)槠铺�，因此大�?shù)據(jù)時(shí)代是用概率說話的，而不需要每個(gè)數(shù)據(jù)都是確鑿無疑的。
相關(guān)關(guān)系在大數(shù)據(jù)時(shí)代顯得尤其重要，甚至比我們傳統(tǒng)的因果關(guān)系更重要，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的核心是預(yù)測，而預(yù)測是建立在相關(guān)關(guān)系分析法基礎(chǔ)上的，有一個(gè)美國公司曾經(jīng)揚(yáng)言，可以預(yù)測一個(gè)人第二天會(huì)做什么事，雖然說這個(gè)說法很荒謬，但是如果我們現(xiàn)在以大數(shù)據(jù)的思維去想，我們不管他真的是否能預(yù)測，或是他預(yù)測的方法是什么，我們要考慮的是如果這中說法是真的，那么我們?cè)撛趺慈?yīng)對(duì)，這就是大數(shù)據(jù)時(shí)代的相關(guān)關(guān)系，我更覺得，相關(guān)關(guān)系更像是一個(gè)哲學(xué)問題。
我們應(yīng)該把我們所掌握的知識(shí)和理解的用于部隊(duì)，我們應(yīng)該大力搜索數(shù)據(jù)而不是抽取，因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在具備處理數(shù)據(jù)的能力，并用來預(yù)測敵軍的動(dòng)向。
一旦世界被數(shù)據(jù)化了，只有你想不到的，沒有信息做不到的，我們要做的就是利用信息去做有利于我們的事，我們必須擁有分析的工具（統(tǒng)計(jì)學(xué)和算法）以及必需的設(shè)備（信息處理器和存儲(chǔ)器），那么我們就要培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)學(xué)家和算法師。
數(shù)據(jù)創(chuàng)新當(dāng)然是接下來時(shí)間內(nèi)我們要做的和研究的主要對(duì)象。
大數(shù)據(jù)也有不利影響，這不是大數(shù)據(jù)本身的缺陷，而是我們?yōu)E用的結(jié)果，就像我們無法去逮捕一個(gè)將要犯罪的人，因?yàn)槲覀儫o法對(duì)將要發(fā)生的事情負(fù)責(zé)。
大數(shù)據(jù)時(shí)代，一個(gè)名副其實(shí)的信息社會(huì)，我們要提高自己的能力，做新，做多，做好，做快，讓它真真正正的為我們服務(wù)。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 15
我們生活在一個(gè)“概念”紛飛的年代，先前只有IBM熟諳的招數(shù)，如今已經(jīng)“飛入平常百姓家”�！耙苿�(dòng)互聯(lián)網(wǎng)”、“云計(jì)算”的概念剛剛消停，業(yè)界的專家又送來了“大數(shù)據(jù)”的概念，一時(shí)間似乎人人都變成了“大數(shù)據(jù)”專家，見面要是不提“大數(shù)據(jù)”都不好意思跟人打招呼！
玩笑歸玩笑，當(dāng)我們的存儲(chǔ)能力、計(jì)算能力和網(wǎng)絡(luò)帶寬變得充裕之后，我們先前對(duì)待數(shù)據(jù)，尤其是原始數(shù)據(jù)的態(tài)度和思維方式，將面臨著很大的改變！
其實(shí)，作者的主要觀點(diǎn)，已經(jīng)在翻譯者的譯者序中進(jìn)行了總結(jié)：“大數(shù)據(jù)時(shí)代處理數(shù)據(jù)理念上的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對(duì)精確，要相關(guān)不要因果”。
如作者所言，“采樣分析是信息缺乏時(shí)代和信息流通受限制的模擬數(shù)據(jù)時(shí)代的產(chǎn)物”。如果可以，我們當(dāng)然會(huì)使用“全體數(shù)據(jù)”而不是“抽樣數(shù)據(jù)”。讀到這里，我估計(jì)大學(xué)里正在絞盡腦汁設(shè)計(jì)樣本抽樣方法的學(xué)生、教授們，連哭的心都有！
數(shù)據(jù)分析的及時(shí)性，在很多情況下比精確性更加重要，尤其是在商業(yè)領(lǐng)域。想想看，如果需要兩周時(shí)間才能計(jì)算出明天某個(gè)航班的滿座率，那還有什么意義？大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)，適用的不是像衛(wèi)星發(fā)射、開具銀行賬戶這樣的工作，而是不要求極端精確的情況，其核心是“預(yù)測趨勢”，況且原始數(shù)據(jù)也可能出現(xiàn)差錯(cuò)。
過往千年，探究因果關(guān)系幾乎是所有科學(xué)研究的原動(dòng)力。甚至，這已經(jīng)通過語言，融入我們的思維方式和哲學(xué)思想：“因?yàn)椤浴保彩露家獑枴盀槭裁础�。但是，在大�?shù)據(jù)的范疇里，關(guān)注的卻是相關(guān)性，而不是因果關(guān)系，或者其次才是因果關(guān)系。超市只用關(guān)心把啤酒和尿不濕放在一起，會(huì)幫助提高銷售額，而不用關(guān)心其中的奧秘。如果說原因，可能很多都是人們的習(xí)慣、方便，甚至是人性，例如奶爸們習(xí)慣買尿不濕的時(shí)候給自己捎上幾罐啤酒。
在此，也有一些自己的思考：如果說搜索引擎所解決的`問題表面上是幫助用戶找到需要的信息，而實(shí)質(zhì)是幫助企業(yè)找到擁有某項(xiàng)需求的客戶，深層次講是解決了《第三次浪潮》中提出的消費(fèi)者和生產(chǎn)者分離的根本矛盾，如果再加上3D打印技術(shù)，就可以完成由消費(fèi)者主導(dǎo)的“個(gè)性化”生產(chǎn)過程；而大數(shù)據(jù)所解決的是，通過對(duì)所有用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以預(yù)測用戶群整體的需求變化趨勢，從而完成批量產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售的調(diào)整問題，其奇妙之處就在于無需用戶“開口”說出她想要什么？一個(gè)解決的“個(gè)體需求”，一個(gè)解決的是“群體需求”。
本書除了提出上述三項(xiàng)基本觀點(diǎn)，其它的內(nèi)容大多是舉例說明，多少有些空泛。但是，其實(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代才剛剛開始，對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也只是停留在比較淺的層面上，作者能提出這三項(xiàng)基本觀點(diǎn)已屬難能可貴！
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 16
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》，作者是被譽(yù)為“大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)言家”維克托·邁爾-舍恩伯教授和肯尼思·庫克耶。此書是在大數(shù)據(jù)方興未艾、眾說紛紜的時(shí)刻，進(jìn)一步闡述和厘清大數(shù)據(jù)的基本概念和特點(diǎn)。
人類歷史長河中，即使是在現(xiàn)代社會(huì)日新月異的發(fā)展中，人們還主要依賴抽樣數(shù)據(jù)、局部數(shù)據(jù)和片面數(shù)據(jù)，甚至在無法獲得實(shí)證數(shù)據(jù)的時(shí)候純粹依賴經(jīng)驗(yàn)、理論、假設(shè)和價(jià)值觀去發(fā)現(xiàn)未知領(lǐng)域的規(guī)律。因此，人們對(duì)世界的認(rèn)識(shí)往往是表面的、膚淺的、簡單的、扭曲的或者是無知的。維克托指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨使人類第一次有機(jī)會(huì)和條件，在非常多的領(lǐng)域和非常深入的層次獲得和使用全面數(shù)據(jù)、完整數(shù)據(jù)和系統(tǒng)數(shù)據(jù)，深入探索現(xiàn)實(shí)世界的規(guī)律，獲取過去不可能獲取的知識(shí)，得到過去無法企及的商機(jī)。
本書從思維變革、商業(yè)變革及管理變革三部分闡述大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨;列舉了眾多在公共衛(wèi)生、商業(yè)服務(wù)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)變革的'例子。比如：在思維變革部分，以UPS與汽車修理預(yù)測為例，證明知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”;在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們不必非得知道現(xiàn)象背后的原因，而是要讓大數(shù)據(jù)自己“發(fā)聲”：UPS國際快遞公司從2000年就開始使用預(yù)測性分析來檢測自己全美60000輛車規(guī)模的車隊(duì)，這樣就能及時(shí)的進(jìn)行防御性的修理。之前UPS每兩三年就會(huì)對(duì)車輛的零件進(jìn)行定時(shí)更換，但這種方法不太有效，因?yàn)橛械牧慵]有什么毛病就被換掉了。通過檢測車輛的各個(gè)部位，UPS如今只需要更換需要更換的零件，從而節(jié)省了好幾百萬美元，這就是通過找出新種類數(shù)據(jù)之間的相互聯(lián)系來解決日常需要。這種方式完成可以應(yīng)用于我們石油石化行業(yè)，我們的大量生產(chǎn)裝置及設(shè)備，在建立日常的關(guān)鍵部位檢測機(jī)制基礎(chǔ)上，形成大量的數(shù)據(jù)信息，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的科學(xué)分析，判斷出需要檢修或更換的零件，從而有效降低運(yùn)營成本。
當(dāng)我們一旦“不再追求精確度，不再追求因果關(guān)系，而是承認(rèn)混雜性，探索相關(guān)關(guān)系”，“思維轉(zhuǎn)變過來，數(shù)據(jù)就能巧妙的用來激發(fā)新產(chǎn)品和新型服務(wù)”。數(shù)據(jù)正成為巨大的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)，成為新世紀(jì)的礦產(chǎn)與石油，將帶來全新的創(chuàng)業(yè)方向、商業(yè)模式和投資機(jī)會(huì)。
近年來，伴隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展、深度調(diào)整，石油石化產(chǎn)業(yè)變革加劇，面臨的四大革命中其中一項(xiàng)就是“數(shù)字革命”。因此我們必須牢牢把握數(shù)字革命發(fā)展大勢，加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理和大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，提高企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行與管理水平，擁抱大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨。