第一篇：大數(shù)據(jù)時代來臨讀書月心得體會

一部似乎還沒有寫完的書

——讀《大數(shù)據(jù)時代》有感及所思 讀了《大數(shù)據(jù)時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結(jié)”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來?！霸谛?shù)據(jù)時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數(shù)據(jù)來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數(shù)據(jù)時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學(xué)的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學(xué)的理論已經(jīng)脫離實際”來“終結(jié)”量子力學(xué)。對此我很高興，因為統(tǒng)計學(xué)和量子力學(xué)都是我在大學(xué)學(xué)習(xí)時學(xué)到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權(quán)威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應(yīng)該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數(shù)據(jù)是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領(lǐng)域里隱含的固 有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學(xué)和量子力學(xué)否定掉再說。反正我也不喜歡、也學(xué)不會它們。

當(dāng)我們?nèi)祟惖臄?shù)據(jù)收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調(diào)查為基礎(chǔ)的統(tǒng)計學(xué)了。但是由統(tǒng)計學(xué)和量子力學(xué)以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎(chǔ)——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔(dān)心了！

《大數(shù)據(jù)時代》第16頁“大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關(guān)系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷?shù)據(jù)要的“不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學(xué)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“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關(guān)系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應(yīng)該只有一個結(jié)果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔(dān)心的原因。

可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！

更何況還有兩個更可怕的事情。

其一：量子力學(xué)搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質(zhì)量 和速度結(jié)合到能量上去了，為了調(diào)和量子力學(xué)與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關(guān)系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數(shù)據(jù)會不會通過正視混雜性，放棄因果關(guān)系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢？ 其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷?shù)據(jù)時代》也擔(dān)心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現(xiàn)科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結(jié)果，那我還不如現(xiàn)在就趁早跳樓。

還好我知道自己對什么統(tǒng)計學(xué)、量子力學(xué)、邏輯學(xué)和大數(shù)據(jù)來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔(dān)心根本不存在。但問題出現(xiàn)了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。

所以想向《大數(shù)據(jù)時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數(shù)據(jù)時代的邏輯思維。

合纖部 車民

2013年11月10日篇二：大數(shù)據(jù)時代書面記錄與心得體會

大數(shù)據(jù)時代書面記錄與心得體會 2015年5月12日，聽取了大數(shù)據(jù)時代相關(guān)技術(shù)的技術(shù)講座。當(dāng)今，大數(shù)據(jù)的到來，已經(jīng)成為現(xiàn)實生活中無法逃避的挑戰(zhàn)。每當(dāng)我們要做出決策的時候，大數(shù)據(jù)就無處不在。大數(shù)據(jù)術(shù)語廣泛地出現(xiàn)也使得人們漸漸明白了它的重要性。大數(shù)據(jù)漸漸向人們展現(xiàn)了它為學(xué)術(shù)、工業(yè)和政府帶來的巨大機遇。與此同時，大數(shù)據(jù)也向參與的各方提出了巨大的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)，其影響除了經(jīng)濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產(chǎn)生深遠的影響，大數(shù)據(jù)可以幫助人們開啟循“數(shù)”管理的模式，也是我們當(dāng)下“大社會”的集中體現(xiàn)，三分技術(shù)，七分數(shù)據(jù)，得數(shù)據(jù)者得天下?！按髷?shù)據(jù)”的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數(shù)據(jù)的影響并不僅僅限于信息通信產(chǎn)業(yè)，而是正在“吞噬”和重構(gòu)很多傳統(tǒng)行業(yè)，廣泛運用數(shù)據(jù)分析手段管理和優(yōu)化運營的公司其實質(zhì)都是一個數(shù)據(jù)公司。麥當(dāng)勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之上的精準選址。而在零售業(yè)中，數(shù)據(jù)分析的技術(shù)與手段更是得到廣泛的應(yīng)用，傳統(tǒng)企業(yè)如沃爾瑪通過數(shù)據(jù)挖掘重塑并優(yōu)化供應(yīng)鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數(shù)據(jù)的掌握和分析，為用戶提供更加專業(yè)化和個性化的服務(wù)。大數(shù)據(jù)在個人隱私的方面，大量數(shù)據(jù)經(jīng)常含有一些詳細的潛在的能夠展示有關(guān)我們的信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔(dān)憂。一些處理大數(shù)據(jù)公司需要認真的對待這個問題。例如美國天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個科學(xué)家提出，我們不應(yīng)該簡單地服從法

律方面的隱私保護問題，這些遠遠不夠的，公司都應(yīng)該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應(yīng)該做出更積極的努力。

生活，工作以及思維的大變革

——讀《大數(shù)據(jù)時代》有感及所思

讀了《大數(shù)據(jù)時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結(jié)”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。

本書從思維、商業(yè)、管理三個方面闡述了在大數(shù)據(jù)時代在下的變革，這些變革涉及到我們生活的方方面面，幾乎其影響程度可以與兩次工業(yè)革命相媲美。作者在第一部分提出了三個比較令人震驚的觀點，也就是大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析信息時的三個轉(zhuǎn)變，這三個轉(zhuǎn)變將改變我們的理解和組建社會的方法。并且作者將生活，工作思維的大變革和這幾個方面緊緊聯(lián)系在一起。

第一個轉(zhuǎn)變是，在大數(shù)據(jù)時代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時候甚至可以處理和某個特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機采樣。也就是說樣本等于總體；第二個轉(zhuǎn)變是對研究數(shù)據(jù)不會追求精度，而且追求混雜性，小數(shù)據(jù)時代下，追求精確度是合理的，因為我們收集的數(shù)據(jù)很少，所以要越精確越好，包括如今仍然也在使用這種辦法；但是在某些時代，尤其是在大數(shù)據(jù)時代背景下，快速獲得一個大概輪廓和發(fā)展脈絡(luò)，要比精確性重要得多，既然選擇了整體性，肯定要忽視細節(jié)和確定性；第三個改變是不是因果關(guān)系而是相關(guān)關(guān)系，在大數(shù)據(jù)時代，我們更需要了解一個東西是什么，而不是為什么，要找到關(guān)聯(lián)無，通過一個良好的關(guān)聯(lián)物的相關(guān)關(guān)系可以幫助我們捕捉預(yù)測未來。

這三個方面是大數(shù)據(jù)時代所給我們帶來的思維上的改變，所謂思路決定出路，思路有了創(chuàng)新，有了拓展，相應(yīng)的社會也就會有很大的變化。緊接著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)用的巨大價值兩個方面，講述驅(qū)動大數(shù)據(jù)戰(zhàn)車在材質(zhì)和智力方面向前滾動的最根本動力。第三部分則是闡述了大數(shù)據(jù)時代下的弊端以及在管理上的措施。個人認為本書的精髓部分是第一部分，第一部分的三個觀點涉及的面很廣，包括統(tǒng)計學(xué)、邏輯學(xué)、哲學(xué)等。后兩個部分都是以第一部分這三個觀點為基礎(chǔ)展開闡述的。這本書給我感觸最深的就是這三個轉(zhuǎn)變，或者說是三個觀點，可以說是哲學(xué)上說的世界觀，因為世界觀決定方法論，所以這三個觀點對傳統(tǒng)看法的顛覆，就會導(dǎo)致各種變革的發(fā)生。首先是第一個，作者認為在抽樣研究時期，由于研究條件的欠缺，只能以少量的數(shù)據(jù)獲取最大的信息，而在大數(shù)據(jù)時代，我們可以獲得海量的數(shù)據(jù)，抽樣自然就失去它的意義了。放棄了隨機分析法這種捷徑，采用所有的數(shù)據(jù)。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，列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數(shù)據(jù)的重要性。這個觀點足以引起統(tǒng)計學(xué)乃至社會文明的變革，因為統(tǒng)計抽樣和幾何學(xué)定理、萬有引力一樣被看做文明得以建立牢固的基石。我對這個觀點還是比較認同的，如果真能收集到整體的數(shù)據(jù)而且分析數(shù)據(jù)的工具也足夠先進，自然是全體數(shù)據(jù)研究得出的結(jié)果更令人信服。但是這個觀點也過于絕對，就算是在大數(shù)據(jù)時代要想收集到全體數(shù)據(jù)還是不太可能實現(xiàn)的，因為收集全體數(shù)據(jù)要付出的代價有時會很大。比如說，你要檢測食品中致癌物質(zhì)是否超標，你不可能每一件食品你都檢測一遍吧。第二，要效率不要絕對的精確。作者說，執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產(chǎn)物，只有5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化且能適用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無法被利用。作者是基于數(shù)據(jù)不可能百分之百正確的考慮而做出這樣的判斷的，如果采用小數(shù)據(jù)一個數(shù)據(jù)的錯誤就會導(dǎo)致結(jié) 果的誤差很大，但是如果數(shù)據(jù)足夠多、數(shù)據(jù)足夠雜那得出的結(jié)果就越靠近正確答案。大數(shù)據(jù)時代要求我們重新審視精確性的優(yōu)劣，甚至還說到大數(shù)據(jù)不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無法實現(xiàn)精確性。谷歌翻譯的成功很好地證明了這一點，谷歌的翻譯系統(tǒng)不像candide那樣精確地翻譯每一句話，它谷歌翻譯之所以優(yōu)于ibm的candide系統(tǒng)并不是因為它擁有更好的算法機制，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)，并且接受了有錯誤的數(shù)據(jù)。而在閱讀這本書時，發(fā)現(xiàn)這本書中爭議最大的一個觀點，不僅是讀者，就算是本書的譯者也在序言中明確地說到他不認同“相關(guān)關(guān)系比因果關(guān)系更重要”的觀點。作者覺得相關(guān)關(guān)系對于預(yù)測一些事情已經(jīng)足夠了，不用花大力氣去研究他們的因果關(guān)系。作者用林登的亞馬遜推薦系統(tǒng)的成功，證實了大數(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)信息的代表，從啤酒和尿布的案例，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)系對于他們策略的幫助。一句話，知道是什么就夠了，不用知道為什么。很明顯作者所舉的例子都是屬于商業(yè)領(lǐng)域的，但是對于其他領(lǐng)域來說這個觀點就值得商榷了。比如說，在科學(xué)研究領(lǐng)域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件發(fā)生的原理。用文中的一個例子說明，喬布斯測出整個基因圖譜來治療癌癥，但是你治療癌癥你必須知道癌癥發(fā)病的原理，知道哪一段基因?qū)е铝诉@種疾病，不可能只是說收集各種數(shù)據(jù)，然后利用其相關(guān)性來判斷哪里出現(xiàn)了問題。

過度依賴所帶來的后果。也用《少數(shù)派的報告》這部電影來說明如果癡迷于數(shù)據(jù)會導(dǎo)致我們將生活在一個沒有獨立選擇和自由意志的社會，如果一切變?yōu)楝F(xiàn)實，我們將被禁錮在大數(shù)據(jù)的可能性之中。所以書中提出了幾種解決方法，一種是使用數(shù)據(jù)時征詢數(shù)據(jù)所有個人的知曉和授權(quán)。第二個技術(shù)途徑就是匿名化。毫無疑問，大數(shù)據(jù)將會給社會管理帶來巨大的變革。

在這個信息爆炸的時代，大數(shù)據(jù)給人類社會的方方面面帶來了巨大的變革，這是社會發(fā)展的潮流，不可逆轉(zhuǎn)，我們只有順應(yīng)這種潮流，把握住大數(shù)據(jù)時代變革的思想，才能在時代潮流中成為佼佼者，在思維上思路上略高一籌，才能在行動中占得先機！篇四：《大數(shù)據(jù)時代》讀書心得

大數(shù)據(jù)時代，引領(lǐng)信息全球化

——讀《大數(shù)據(jù)時代》有感

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€沒有認真讀過這方面的經(jīng)典著作——舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時代》。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)管科研項目負責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球頂級企業(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。這位被譽為：大數(shù)據(jù)時代的預(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，就能與之進行一場思想上的對話。

粗淺認識之我見

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)時代的思維變革”中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：

一、更多：不是隨機樣本，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。對于第一個觀點，我不敢茍同。一方面是對全體數(shù)據(jù)進行處理，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，對于簡單事實進行判斷的數(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，他認為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計方法來進行分析，并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關(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)的隨機樣本不限于目標數(shù)據(jù)，還包括目標以外的所有數(shù)據(jù)。我認為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機抽樣，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，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。“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。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同?！安皇且蚬P(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！辈恍枰馈盀槭裁础保恍枰馈笆鞘裁础?。傳播即數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時代人們只關(guān)心因果關(guān)系，對相關(guān)關(guān)系認識不足，大數(shù)據(jù)時代相關(guān)關(guān)系舉足輕重，如何強調(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)的人文價值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。

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立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時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?！边@一論斷時，他在書中還說道：“在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對大數(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，我們就會繼續(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。

大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數(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社會系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時代的管理變革中討論了這個問題。在風(fēng)險社會中信息安全問題日趨凸顯，數(shù)據(jù)獨裁與隱私保護成為一對矛盾。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)并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，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，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！敝x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)時代》不是最終答案，也不是標準答案，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。

淺薄之語抒我意

概念是研究的邏輯起點，“大數(shù)據(jù)”到底是什么？在百度上搜索到的解釋是，“大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、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?！贝髷?shù)據(jù)的4v特點：數(shù)量（volume）、速度（velocity）、品種（variety）和真實性（veracity）。但舍恩伯格認為大數(shù)據(jù)并非一個確切的概念。他在書中的一段詮釋更具人文色彩和社會意義：“大數(shù)據(jù)是人們獲得新的認知、創(chuàng)造新的價值的源泉；大數(shù)據(jù)還是改變市場、組織機構(gòu)，以及政府與公民關(guān)系的方法。”其實，概念的界定要看研究者從哪個角度來研究它而定。

科學(xué)家的治學(xué)態(tài)度是嚴謹?shù)?，而人文學(xué)家更具有想象力。一些對大數(shù)據(jù)不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格認為大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測?！按髷?shù)據(jù)不是要教機器像人一樣思考。相

反，把數(shù)學(xué)算法運用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)期事情發(fā)生的可能性。”舍恩伯格甚至不回避大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的負面影響，他在第七章里談到讓數(shù)據(jù)主宰一切的隱憂。我覺得這是實事求是的科學(xué)態(tài)度。在量子力學(xué)里有一個測不準原理：一個微觀粒子的某些物理量（如位置和動量，或方位角與動量矩，還有時間和能量等），不可能同時具有確定的數(shù)值，其中一個量越確定，另一個量的不確定程度就越大。它是解釋微觀世界的物理現(xiàn)象，信息社會中的大數(shù)據(jù)會不會也有類似情況呢？如果我們再把凱文·凱利的《失控》對比來讀的話就更有意思了，這樣我們對整個物質(zhì)世界及至人類社會就有了更全面更深刻的洞察，從物理王國到生物世界，再到信息社會。從公共衛(wèi)生到商業(yè)應(yīng)用，從個人隱私到政府管理，大數(shù)據(jù)無處不在。與此同時，從哪個角度探討用什么方法研究，舍恩伯格都不會忘記大數(shù)據(jù)服務(wù)人類造福人類的終極目的和價值所在。“大數(shù)據(jù)并不是一個充斥著運算法則和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創(chuàng)造力、直覺和天賦。偶爾也會帶來屈辱或固執(zhí)的同樣混亂的大腦運作，也能帶來成功，或在偶然間促成我們的偉大。這提示我們應(yīng)該樂于接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特征之一?！庇弥袊拋碚f就是“人無完人”，人類在收獲大數(shù)據(jù)帶來的紅利的同時也要承受它帶來的危害。這不是對立統(tǒng)一的辯證唯物主義？我把它看作帶著歐洲批判學(xué)派色彩的科學(xué)發(fā)展觀。篇五：《大數(shù)據(jù)時代》讀書心得

大數(shù)據(jù)時代，引領(lǐng)信息全球化

——讀《大數(shù)據(jù)時代》有感

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€沒有認真讀過這方面的經(jīng)典著作——舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時代》。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)管科研項目負責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球頂級企業(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。這位被譽為：大數(shù)據(jù)時代的預(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，就能與之進行一場思想上的對話。粗淺認識之我見 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)時代的思維變革”中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：

一、更多：不是隨機樣本，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。對于第一個觀點，我不敢茍同。一方面是對全體數(shù)據(jù)進行處理，在技術(shù)和設(shè)備上有相當(dāng)高的難度。

第二篇：大數(shù)據(jù)時代讀書心得體會

《大數(shù)據(jù)時代》是英國維克托·邁爾-舍恩伯格教授的著作，這本書也被尊為國外大數(shù)據(jù)研究的先河之作。下面是帶來的大數(shù)據(jù)時代讀書心得，歡迎查看。

大數(shù)據(jù)時代讀書心得體會范文

1《大數(shù)據(jù)時代》是英國維克托·邁爾-舍恩伯格教授的著作，這本書也被尊為國外大數(shù)據(jù)研究的先河之作。這本書最大的優(yōu)點就在于作者利用上百個例子來對大數(shù)據(jù)的方方面面做了詳細解說，讓外行也很容易理解。結(jié)構(gòu)上，作者通過大數(shù)據(jù)時代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革三個角度依次闡述，條理清晰。

所謂“大數(shù)據(jù)”，按作者的說法，就是“所有數(shù)據(jù)”。隨著計算機運算速度和存儲能力的發(fā)展，收集數(shù)據(jù)變得越來越簡單，儲存數(shù)據(jù)的成本越來越低。在過去，由于技術(shù)限制，人們做統(tǒng)計時只能收集有限的數(shù)據(jù)做樣本，其中要考慮隨機樣本的選擇，努力減小因樣本問題出現(xiàn)的誤差;統(tǒng)計結(jié)果往往不能重復(fù)使用，造成數(shù)據(jù)利用率低。而現(xiàn)在則可以做到“樣本=總體”。數(shù)據(jù)的增多帶來不可避免的精確性問題?！靶?shù)據(jù)”時代，一個樣本的錯誤就可以造成對總體估計的失敗，幸運的是，“大數(shù)據(jù)”時代對精確性不再那么要求苛刻——也無法要求太嚴格——數(shù)據(jù)的數(shù)量足以彌補這一缺陷。在對思維變革這一部分的闡述中，最重要也是全書的核心觀點就是大數(shù)據(jù)時代，我們應(yīng)該從追求“因果關(guān)系”的舊思維方式向追求“相關(guān)關(guān)系”轉(zhuǎn)變。在我看來，這實際上是通過大數(shù)據(jù)來透視一種事物的發(fā)展趨勢，而很多精確學(xué)科領(lǐng)域依然需要探尋“因果關(guān)系”解決更有針對性的問題，所以，這局限了這一轉(zhuǎn)變只能在特定的領(lǐng)域發(fā)生。作者自己也說，“大數(shù)據(jù)的相關(guān)性將人們指向了比探討因果關(guān)系更有前景的領(lǐng)域。”

大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)獲取方式是多種多樣，數(shù)據(jù)形式也是千變?nèi)f化，任何文字、行為、萬物都可以被數(shù)據(jù)化后用來分析。對這些數(shù)據(jù)的利用，不僅要考慮到其初次使用價值，更要放眼它未來可能的用途以提高數(shù)據(jù)的利用率。當(dāng)然數(shù)據(jù)并不是無限使用，時效、環(huán)境的變化肯定會對數(shù)據(jù)提出新的要求，所以數(shù)據(jù)的折舊也是應(yīng)當(dāng)考慮的。這又引出了對數(shù)據(jù)這一無形資產(chǎn)的估值可能性。對于這樣的公司來說，數(shù)據(jù)就是他們的核心，如何在資產(chǎn)負債表上給他們一個公正的體現(xiàn)正是我們需要考慮的。

大數(shù)據(jù)時代的價值鏈由三部分構(gòu)成，我把它們簡化為“生產(chǎn)—分析—使用”三個環(huán)節(jié)，這對應(yīng)書中的三種類型公司： 第一種是基于數(shù)據(jù)本身的公司，第二種是基于技能，第三種則是基于思維。在大數(shù)據(jù)早期，技能和思維最有價值，但作者認為，最終，大部分的價值還是必須從數(shù)據(jù)本身來挖掘。這是假定了一個成熟的市場，人人都了解了大數(shù)據(jù)的用途。

對于普通人來說，大數(shù)據(jù)時代最關(guān)心的還是隱私問題。不知不覺中，個人的一舉一動都暴露在政府甚至私人企業(yè)之下，還面臨潛在的泄露風(fēng)險。對此，作者提出了使用者承擔(dān)責(zé)任的解決辦法，而不是過去那種流于形式的使用授權(quán)。大數(shù)據(jù)甚至能預(yù)測一個人的犯罪動機，這給監(jiān)管者帶來的難題是，預(yù)測一個人要犯罪，懲罰還是不懲罰?在這點上，社會達成“個人僅需對行為而非動機負責(zé)”的共識非常重要。

大數(shù)據(jù)時代的風(fēng)險控制靠的是“算法師”，類似會計師一樣的職業(yè)，對大數(shù)據(jù)的準確度或有效性進行鑒定。這能在一定程度上防止數(shù)據(jù)濫用的發(fā)生和數(shù)據(jù)獨裁。當(dāng)今的法律亦需對大數(shù)據(jù)監(jiān)管進行修訂補充。

當(dāng)代大數(shù)據(jù)發(fā)展主要由科技公司推動，相信在不久的將來更多的傳統(tǒng)領(lǐng)域會意識到大數(shù)據(jù)的重要性。但我們也應(yīng)該保持清醒，大數(shù)據(jù)并不是萬能藥，對某些領(lǐng)域或環(huán)節(jié)，使用大數(shù)據(jù)是一種簡單且實用的選擇;但對某些領(lǐng)域，盲目使用大數(shù)據(jù)只會適得其反。

大數(shù)據(jù)時代讀書心得體會范文

24月13日下午，在湖南大學(xué)東樓205參加了關(guān)于《大數(shù)據(jù)時代》的讀書交流活動。通過相互交流學(xué)習(xí)，使我更深層次的理解了大數(shù)據(jù)時代的利與弊，機遇和挑戰(zhàn)。在寫心得體會前，我想再重新審視一下關(guān)于大數(shù)據(jù)的歷史沿革和現(xiàn)實意義。

首先，最早提出“大數(shù)據(jù)”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù) 據(jù)的挖掘和運用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來?！薄按髷?shù)據(jù)”在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日，卻因為近年來互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。大數(shù)據(jù)作為云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后又IT行業(yè)又一大顛覆性的技術(shù)革命。云計算主要為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了保管、訪問的場所和渠道，而數(shù)據(jù)才是真正有價值的資產(chǎn)。企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營交易信息、物聯(lián)網(wǎng)世界中的商品物流信息，互聯(lián)網(wǎng)世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數(shù)量將遠遠超越現(xiàn)有企業(yè)IT架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施的承載能力，實時性要求也將大大超越現(xiàn)有的計算能力。如何盤活這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使其為國家治理、企業(yè)決策乃至個人生活服務(wù)，是大數(shù)據(jù)的核心議題，也是云計算內(nèi)在的靈魂和必然的升級方向。

其次，進入2012年，大數(shù)據(jù)(big data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。它已經(jīng)上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮的新聞，現(xiàn)身在國內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒有意識到數(shù)據(jù)爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性。正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大數(shù)據(jù)”時代已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟及其他領(lǐng)域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗和直覺。哈佛大學(xué)社會學(xué)教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個領(lǐng)域開始了量化進程，無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進程。”

最后，隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關(guān)注。著云臺的分析師團隊認為，大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)

十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。“大數(shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運營中生成、累積的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模是如此龐大，以至于不能用G或T來衡量。大數(shù)據(jù)到底有多大?一組名為“互聯(lián)網(wǎng)上一天”的數(shù)據(jù)告訴我們，一天之中，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的全部內(nèi)容可以刻滿1.68億張DVD;發(fā)出的郵件有2940億封之多(相當(dāng)于美國兩年的紙質(zhì)信件數(shù)量);發(fā)出的社區(qū)帖子達200萬個(相當(dāng)于《時代》雜志770年的文字量);賣出的手機為37.8萬臺，高于全球每天出生的嬰兒數(shù)量37.1萬……，截止到2012年，數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)的研究結(jié)果表明，2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB，2009年的數(shù)據(jù)量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數(shù)量更是高達1.82ZB，相當(dāng)于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數(shù)據(jù)。而到2012年為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中，有90%是過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的。而到了2020年，全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達到今天的44倍。

首先，談?wù)劥髷?shù)據(jù)帶給生活的轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)已經(jīng)是信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢，可以說，大數(shù)據(jù)現(xiàn)在已經(jīng)開始慢慢滲透入我們的生活，如：現(xiàn)在流行的打車軟件、三維立體化社區(qū)的建立、某些從事生產(chǎn)銷售的行業(yè)利用大數(shù)據(jù)來優(yōu)化規(guī)模和實現(xiàn)利益最大化。而我們很多人對大數(shù)據(jù)還很陌生，只是被動的適應(yīng)著大數(shù)據(jù)給生活帶來的改變。大數(shù)據(jù)時代是以云計算為基礎(chǔ)的，所以，要實現(xiàn)大數(shù)據(jù)，相關(guān)的很多的硬件設(shè)備都要更新?lián)Q代，信息處理系統(tǒng)、信息傳輸系統(tǒng)、信息反饋系統(tǒng)、信息決策系統(tǒng)都將面臨新的挑戰(zhàn)，相關(guān)產(chǎn)業(yè)都要重新調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，在那時，可以夸張的說，信息就是黃金，信息就是石油。大數(shù)據(jù)時代的到來會解放更多的勞動生產(chǎn)力，勢必將會更加加劇生產(chǎn)力過剩的現(xiàn)狀，社會兩極分化現(xiàn)象會更加明顯，掌握不了信息資源，很難再翻身，要防止信息壟斷帶來的可怕局面。大數(shù)據(jù)時代的到來會使人們的生活節(jié)奏急速加快，信息的時效性決定了它的流通速率，人們的生活節(jié)奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的節(jié)奏，人們會越來越忙，到那時，就像現(xiàn)在的日本，可能想找個人聽你說說話，真的是一件很難的事。

第二，關(guān)于數(shù)據(jù)管理的看法。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的數(shù)據(jù)被非法竊取、丟失和被盜?我的看法是，人防、技防、物防一體化。人防，即我們要從思想上牢固樹立信息安全防范的意識，不主動泄露信息，要管理好自己身邊的信息設(shè)備;技防，就是要運用軟件來管理和處理數(shù)據(jù)，經(jīng)常檢查更新數(shù)據(jù)庫，定時查殺電腦病毒，確保電腦狀況安全;物防，就是重要的數(shù)據(jù)一定要備份保留，而且應(yīng)當(dāng)做到備份與原始文件是物理隔離，無關(guān)的信息應(yīng)當(dāng)及時刪除，減輕硬盤的壓力。

三、怎么保護自己的隱私。隱私，顧名思義，就是不愿意讓別人看到的東西，所以，在大數(shù)據(jù)時代，更要管理好自己的隱私，以免對自己和家人造成麻煩和損失。越是隱私的信息，越要遠離網(wǎng)絡(luò)，不要再公開的社交網(wǎng)絡(luò)儲存和展示個人圖片、資料等信息，免得被非法人士采用和竊取。建議還是用紙質(zhì)的日記代替電腦日記，避免信息傳播范圍太大，管理好自己的日記本。研發(fā)一種新的硬件連接器，總是以隨機碼來保護自己真實IP地址，提高網(wǎng)絡(luò)安全的可靠性，加強對聯(lián)網(wǎng)信息的管理和保護。

不論我們情不情愿，大數(shù)據(jù)時代都會到來，現(xiàn)實社會是我們高喊著走向大數(shù)據(jù)時代，其實大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)向我們走來，所以與其被動接受，不如主動學(xué)習(xí)，從中找到自己的出路，成為大數(shù)據(jù)時代的建設(shè)者和受益者。

第三篇：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代的來臨

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代的來臨

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代的到來，已成為人們不可阻擋的趨勢。我們進入以“互聯(lián)網(wǎng)+”為代表的信息時代，信息化已經(jīng)成為全球性、全局性、戰(zhàn)略性的變革力量，正在深刻影響著經(jīng)濟、政治、軍事、文化和社會等各個方面，深刻改變著人們的生產(chǎn)生活方式，也在推動著區(qū)域發(fā)展和行業(yè)競爭格局發(fā)生重大變化。信息時代所帶來的一切重要變革，不僅來自于技術(shù)創(chuàng)新，更源自理念創(chuàng)新。從某種程度來說，沒有共享，就沒有互聯(lián)網(wǎng)，海量數(shù)據(jù)只有在共享的前提下，才能夠稱之為大數(shù)據(jù)。只有以共享理念為引領(lǐng)，并將其貫穿到質(zhì)檢工作的各領(lǐng)域和全過程，善于用信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)思維指導(dǎo)質(zhì)檢改革發(fā)展，才能給質(zhì)檢事業(yè)插上騰飛的翅膀，讓質(zhì)檢工作始終適應(yīng)形勢變化、走在時代前列。

大數(shù)據(jù)的價值不僅在于數(shù)據(jù)本身，而在于數(shù)據(jù)所反映問題的真實性和科學(xué)性，采集和存儲大量數(shù)據(jù)，只是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的第一個階段，對所占有的數(shù)據(jù)進行深入分析，實現(xiàn)開發(fā)利用，從中發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)造新價值、提升新能力，取得實實在在的工作成效，才能夠真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。在掌握海量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)互聯(lián)互通的同時，我們應(yīng)針對事業(yè)發(fā)展的具體需求，認真思考探索，如何才能最大程度地實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的有效利用，使之能夠為決策提供依據(jù)，為風(fēng)險提供預(yù)警，為公眾提供服務(wù)，真正成為破解改革難題，促進事業(yè)發(fā)展，助力轉(zhuǎn)型升級，提高決策水平的尖兵利器。在以后的工作中快速有效地發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對質(zhì)檢事業(yè)發(fā)展的推動作用。

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代的到來同時也為我們的生活帶來了巨大的改變，大數(shù)據(jù)是如何影響我們的生活，簡單的說，它會讓我們的生活更加困難或者更加容易取決于你是否擁有分析大數(shù)據(jù)的技術(shù)。毫無疑問要想在大數(shù)據(jù)中理出頭緒不是一件容易的事情，如果不具備分析數(shù)據(jù)的能力，大數(shù)據(jù)會讓我們的生活、工作更加困難。例如每逢“雙十一”，“剁手黨”都面臨痛苦的抉擇：打折的商品實在太多，買什么才好呢？最終一不小心，信用卡刷爆，買了一大堆自己不需要的商品，只得含淚吃半年的“康師傅”。但是更多的時候，大數(shù)據(jù)會讓我們的生活變得容易，因為科技的發(fā)展比數(shù)據(jù)的積累更迅速，過去幾年已經(jīng)發(fā)明了許多分析數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的方法，這些方法已經(jīng)為我們服務(wù)。

毫無疑問大數(shù)據(jù)正在改變著我們的生活。過去幾年無論是醫(yī)療、健康、交通、公共安全，還是生活、購物、旅游、娛樂都已經(jīng)逐漸建立起了大數(shù)據(jù)的分析系統(tǒng)，無論是國家還是企業(yè)對大數(shù)據(jù)的投入都數(shù)以億計。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也從早期的數(shù)據(jù)密集型行業(yè)(例如電信、金融、能源、科研、互聯(lián)網(wǎng))，逐步向非數(shù)據(jù)密集型行業(yè)擴張。一個路邊的奶茶店需要大數(shù)據(jù)嗎？當(dāng)然需要。借助微信平臺，只需要掃一掃二維碼，奶茶店就會獲得粉絲的關(guān)注。有了這些數(shù)據(jù)不僅可以開展打折促銷，還可以通過互動了解用戶口味，推出新品。

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)不再是靜止和陳舊的，任何被遺忘在服務(wù)器中的數(shù)據(jù)，都可能被重新利用，從而發(fā)現(xiàn)其中與我們、與行為、與現(xiàn)象的相關(guān)性。維克托·邁爾-舍恩伯格說，大數(shù)據(jù)的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，絕大部分都隱藏在表面之下。感謝科技的進步，今天我們已經(jīng)能夠看到冰山之下的絕大部分。

第四篇：“大數(shù)據(jù)時代”來臨,企業(yè)數(shù)據(jù)管理面臨挑戰(zhàn)

“大數(shù)據(jù)時代”來臨，企業(yè)數(shù)據(jù)管理面臨挑戰(zhàn)

IDC研究表明，到2020年，全球以電子形式存儲的數(shù)據(jù)量將達到35ZB，是2009年全球存儲量的40倍。這其中企業(yè)數(shù)據(jù)正在以55%的速度逐年增長。人們不禁感嘆隨著信息化的逐步推進，我們迎來了大數(shù)據(jù)時代。

何謂“大數(shù)據(jù)”？哈佛大學(xué)社會學(xué)教授加里·金談到大數(shù)據(jù)時曾說：“這是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個領(lǐng)域開始了量化進程，無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進程?！蓖ㄟ^上述的話我們可以概括出大數(shù)據(jù)主要的三個特征：量大(PB級別的數(shù)據(jù))、實時性(更短的時間處理數(shù)據(jù))、多樣性(非結(jié)構(gòu)的文檔數(shù)據(jù)為主)。

以金融行業(yè)為例，當(dāng)前金融行業(yè)面臨的一個非常大的問題就是海量數(shù)據(jù)的存儲以及對海量數(shù)據(jù)的查詢優(yōu)化。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲方案已經(jīng)不能滿足大多數(shù)金融企業(yè)的需求，例如目前很多企業(yè)正在建設(shè)的數(shù)據(jù)中心，典型的特點是海量級（千萬及以上）數(shù)據(jù)量，隨著數(shù)據(jù)量的進一步增大，查詢性能急劇下降，甚至無法響應(yīng)，嚴重影響了業(yè)務(wù)的連續(xù)性，為企業(yè)的高效運營帶來了挑戰(zhàn)。Hyperstor作為興宇中科提供的一個操作簡單的、綜合的、性價比高的數(shù)據(jù)管理安全解決方案。它能夠?qū)崿F(xiàn)真正的CDP數(shù)據(jù)持續(xù)保護及實時恢復(fù)。從根本上保證了企業(yè)業(yè)務(wù)的連續(xù)性，滿足了企業(yè)高效運營的需求，是理想的企業(yè)級數(shù)據(jù)安全解決方案。

正是因為大數(shù)據(jù)的這些特點，給現(xiàn)代企業(yè)帶來了如何通過數(shù)據(jù)中心變革解決企業(yè)數(shù)據(jù)管理的問題？這一問題逐漸成為了現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展所面臨的關(guān)鍵問題，其在電信、金融等“數(shù)據(jù)就是業(yè)務(wù)本身”的行業(yè)身上表現(xiàn)的尤為突出，并且已經(jīng)讓很多相信數(shù)據(jù)之力量的企業(yè)正在或者正準備做出改變。

Hyperstor作為針對企業(yè)級數(shù)據(jù)管理存儲備份的一體化數(shù)據(jù)保護解決方案已經(jīng)在電信，教育等行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，它能夠解決金融，電信等行業(yè)多年以來在系統(tǒng)集成、數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)整合、新業(yè)務(wù)拓展、面向客戶服務(wù)以及在成本控制和核算上的系列難題，相信該解決方案將給國內(nèi)多個行業(yè)發(fā)展帶來一個全新的面貌。

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的來臨，企業(yè)未來的數(shù)據(jù)中心，將是高可靠、高安全、易擴展、易管理、綠色高效、資源共享的智慧云數(shù)據(jù)中心。能夠靈活支撐業(yè)務(wù)發(fā)展，實現(xiàn)監(jiān)控可視化、控制自動化、管理流程化，并最終幫助企業(yè)實現(xiàn)基于優(yōu)化的基礎(chǔ)架構(gòu)的管理。

因此，企業(yè)必須通過優(yōu)化自身IT設(shè)施，實現(xiàn)存儲容量和可用性的最大化，實施靈活性設(shè)計以支持不斷變化的業(yè)務(wù)需求等相關(guān)措施來迎接大數(shù)據(jù)時代帶來的機遇和挑戰(zhàn)。

第五篇：大數(shù)據(jù)時代讀書報告

這本書里主要介紹的是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)運作上的應(yīng)用，以及它對現(xiàn)代商業(yè)運作的影響?！?大數(shù)據(jù)時代》這本書的結(jié)構(gòu)框架遵從了學(xué)術(shù)性書籍的普遍方式。也既，從現(xiàn)象入手，繼而通過對現(xiàn)象的解剖提出對這一現(xiàn)象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預(yù)測，并對未來可能出現(xiàn)的問題提出自己看法與對策。

下面來重點介紹《大數(shù)據(jù)時代》這本書的主要內(nèi)容。

《大數(shù)據(jù)時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關(guān)鍵字留下的數(shù)據(jù)提前成功的預(yù)測了2009年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預(yù)測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關(guān)的數(shù)據(jù)。同時google的預(yù)測與政府?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性高達97％，這也就意味著google預(yù)測數(shù)據(jù)的置信區(qū)間為3％，這個數(shù)字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)上的常規(guī)置信區(qū)間5％!而這個數(shù)字就是大數(shù)據(jù)時代預(yù)測結(jié)果的相對準確性與事件的可預(yù)測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數(shù)據(jù)時代“樣本＝總體”的思想。我們都知道當(dāng)樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數(shù)據(jù)將無限的趨近于事件本身的性質(zhì)。而之前采取的“樣本＜總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數(shù)據(jù)的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導(dǎo)致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯(lián)網(wǎng)終端與計算機的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本＝總體”的測算方式將成為大數(shù)據(jù)時代的主流，同時大數(shù)據(jù)時代本身也是建立在大批量數(shù)據(jù)的存儲與處理的基礎(chǔ)之上的。

接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現(xiàn)過的相應(yīng)的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯(lián)系google詞庫就會出現(xiàn)翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數(shù)時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數(shù)據(jù)時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數(shù)據(jù)時代是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)住上的，所以大數(shù)據(jù)時代追求的是全方位覆蓋的數(shù)字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數(shù)據(jù)會湮埋少數(shù)有問題的數(shù)據(jù)所帶來的影響。同時大量的數(shù)據(jù)也會無限的逼近事物的原貌。

之后，維克托又預(yù)測了一個在大數(shù)據(jù)時代催生的重要職業(yè)——數(shù)據(jù)科學(xué)家，這是一群數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數(shù)據(jù)中得到任何他們想要的結(jié)果。換言之，只要數(shù)據(jù)充足我們的一切外在的與內(nèi)在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現(xiàn)得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數(shù)據(jù)時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數(shù)據(jù)為商業(yè)部門服務(wù)，而另一群人則負責(zé)審查這一些人是否合法的獲得與應(yīng)用數(shù)據(jù)，是否侵犯了個人隱私。無論如何，大數(shù)據(jù)時代將會到來，不管我們接受還是不接受!而且這兩年，大數(shù)據(jù)這個詞突然變得很火，不僅出現(xiàn)在阿里巴巴、谷歌等互聯(lián)網(wǎng)公司的戰(zhàn)略規(guī)劃中，同時在我國國務(wù)院和其他國家的政府報告中多次提及，無疑成為當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)世界中的新寵兒。我對大數(shù)據(jù)一直好奇已久，閱讀了很多資料仍不得其解，直到讀完《大數(shù)據(jù)時代》才有了粗略的認識。

我側(cè)重于從第一部分中的這三個觀點談?wù)勛约旱目捶ǎ@三個觀點可以說是哲學(xué)上說的世界觀，這三個觀點可以說是哲學(xué)上說的世界觀，因為世界觀決定方法論，所以這三個觀點對傳統(tǒng)看法的顛覆，就會導(dǎo)致各種變革的發(fā)生。首先是第一個，作者認為在抽樣研究時期，由于研究條件的欠缺，只能以少量的數(shù)據(jù)獲取最大的信息，而在大數(shù)據(jù)時代，我們可以獲得海量的數(shù)據(jù)，抽樣自然就失去它的意義了。放棄了隨機分析法這種捷徑，采用所有的數(shù)據(jù)。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，列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數(shù)據(jù)的重要性。這個觀點足以這個觀點足以引起統(tǒng)計學(xué)乃至社會文明的變革，因為統(tǒng)計抽樣和幾何學(xué)定理、萬有引力一樣被看做文明得以建立牢固的基石。我對這個觀點還是比較認同的，如果真能收集到整體的數(shù)據(jù)而且分析數(shù)據(jù)的工具也足夠先進，自然是全體數(shù)據(jù)研究得出的結(jié)果更令人信服。但是這個觀點也過于絕對，就算是在大數(shù)據(jù)時代要想收集到全體數(shù)據(jù)還是不太可能實現(xiàn)的，因為收集全體數(shù)據(jù)要付出的代價有時會很大。比如說，你要檢測食品中致癌物質(zhì)是否超標，你不可能每一件食品你都檢測一遍吧。

第二，要效率不要絕對的精確。作者說，執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產(chǎn)物，只有5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化且能適用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無法被利用。作者是基于數(shù)據(jù)不可能百分之百正確的考慮而做出這樣的判斷的，如果采用小數(shù)據(jù)一個數(shù)據(jù)的錯誤就會導(dǎo)致結(jié)果的誤差很大，但是如果數(shù)據(jù)足夠多、數(shù)據(jù)足夠雜那得出的結(jié)果就越靠近正確答案。大數(shù)據(jù)時代要求我們重新審視精確性的優(yōu)劣，甚至還說到大數(shù)據(jù)不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無法實現(xiàn)精確性。谷歌翻譯的成功很好地證明了這一點，谷歌的翻譯系統(tǒng)不像candide那樣精確地翻譯每一句話，它谷歌翻譯之所以優(yōu)于ibm的

candide系統(tǒng)并不是因為它擁有更好的算法機制，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)，并且接受了有錯誤的數(shù)據(jù)。第三個觀點，不是因果性，而是相關(guān)性，這是這本書中爭議最大的一個觀點，不僅是讀者，就算是本書的譯者也在序言中明確地說到他不認同“相關(guān)關(guān)系比因果關(guān)系更重要”的觀點。作者覺得相關(guān)關(guān)系對于預(yù)測一些事情已經(jīng)足夠了，不用花大力氣去研究他們的因果關(guān)系。作者用林登的亞馬遜推薦系統(tǒng)的成功，證實了大數(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)信息的代表，從啤酒和尿布的案例，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)系對于他們策略的幫助。一句話，知道是什么就夠了，不用知道為什么。很明顯作者所舉的例子都是屬于商業(yè)領(lǐng)域的，但是對于其他領(lǐng)域來說這個觀點就值得商榷了。比如說，在科學(xué)研究領(lǐng)域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件發(fā)生的原理。用文中的一個例子說明，喬布斯測出整個基因圖譜來治療癌癥，但是你治療癌癥你必須知道癌癥發(fā)病的原理，知道哪一段基因?qū)е铝诉@種疾病，不可能只是說收集各種數(shù)據(jù)，然后利用其相關(guān)性來判斷哪里出現(xiàn)了問題

作者在書中把大數(shù)據(jù)說的很厲害，在最后一部分分析大數(shù)據(jù)帶來無數(shù)好處的同時帶來的不良影響以及如何面對這些影響。用麥克納馬拉的例子來說明對數(shù)據(jù)過度依賴所帶來的后果。也用《少數(shù)派的報告》這部電影來說明如果癡迷于數(shù)據(jù)會導(dǎo)致我們將生活在一個沒有獨立選擇和自由意志的社會，如果一切變?yōu)楝F(xiàn)實，我們將被禁錮在大數(shù)據(jù)的可能性之中。所以書中提出了幾種解決方法，一種是使用數(shù)據(jù)時征詢數(shù)據(jù)所有個人的知曉和授權(quán)。第二個技術(shù)途徑就是匿名化。毫無疑問，大數(shù)據(jù)將會給社會管理帶來巨大的變革。

大數(shù)據(jù)給人類社會的方方面面帶來了巨大的變革，這是社會發(fā)展的潮流，不可逆轉(zhuǎn)，我們只有順應(yīng)這種潮流，在思想上和技能上做好準備才能成為時代的弄潮兒。對于一家公司或一個國家，要從根本上改變思維和觀念，盡早適應(yīng)這種潮流。

最后，附上一段來自原著的結(jié)語：

大數(shù)據(jù)并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，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，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。篇二：《大數(shù)據(jù)時代》讀書報告

讀書報告

——讀《大數(shù)據(jù)時代》

坦白地說，這是我第一本看了睡不著的書，我還記得第一次閱讀時的興奮和激動，就像一場頭腦風(fēng)暴。書里的事例是那么的鮮活與生動，完全顛覆我的思維方式，打破了我大腦中解決問題原有的枷鎖。這本書讓我明白了太多~~~ 它讓我明白生活必須要主動。有些人碰到了不公就自認倒霉，能干一點的可能還會去討個說法，但并沒有解決實際問題，這一次可能挽回了那么一點點的損失，但下次遇到了仍是如此，無限循環(huán)。當(dāng)你絞盡腦汁為了節(jié)約成本而提前一個月去購買一張你自以為廉價的飛機票，回頭卻發(fā)現(xiàn)，比那些只提前一天購買的人所付的錢還要高出很多時，不知你會怎么想？是被動的接受還是想方法讓現(xiàn)實變得更美好？ 它讓我更好地去理解現(xiàn)實生活的很多情況。現(xiàn)在才理解，為什么網(wǎng)絡(luò)上有這么多驗證碼的存在，為什么社交網(wǎng)要用實名制注冊，為什么有這么多的“我猜你喜歡”~~~ 雖然我很喜歡那些“黑匣子”，會讓我感覺很神奇，但當(dāng)我真正理解的他的原理時，其實更讓我興奮不已。原來谷歌翻譯背后是這樣操作的，原來那些每天時不時闖進我們眼球的廣告并非偶然，原來預(yù)測流感不需要疾控中心而是網(wǎng)絡(luò)詞條，原來電影在開播前就已經(jīng)知道了收視率和票房~~~ 當(dāng)然以上這些相當(dāng)抓人眼球，但這只是大數(shù)據(jù)的表面，其真正的價值遠不僅如此。人類總是以為自己很強大，能控制一切，當(dāng)然最好還能預(yù)測未來。其實大數(shù)據(jù)真的可以做到，雖然不可能很精確。在我看來這樣更好，大致結(jié)果可以意料，這就夠了，如果發(fā)現(xiàn)結(jié)果不盡如人意，我們可以提前控制。當(dāng)然還會有我們意想不到的情況發(fā)生，這樣會讓未來更充滿想象，更加充滿期待。

它讓我懂得不能墨守成規(guī)，也不能自以為是。大數(shù)據(jù)環(huán)境是那些微型企業(yè)發(fā)展的福地，它是行業(yè)競爭重新洗牌的動力源泉。在大數(shù)據(jù)面前，小公司不需要妄自菲薄，大的商業(yè)帝國也只有打氣十二分的精神才可能讓自己立于不敗之地。

他讓我知道沒有做不得，只有想不到。現(xiàn)在的賺取資本的方式已經(jīng)不再是單靠苦力就可以解決問題的時代了，看見朋友圈里的那些做代購的，都在自我催眠“不要看我們現(xiàn)在是微商~~~微商將來前途無量~~~·”我一直都抱著看看不說話的心態(tài)，難免也會哂笑，真的不知道他們和菜場賣菜的有什么本質(zhì)區(qū)別~~~現(xiàn)在是一個依靠知識科技來富國強兵的時代了，真正的優(yōu)勢來源于你提前想到了別人還沒去想的，提早完成了別人還沒有籌備的計劃。

他讓我學(xué)會世界上沒有光桿司令，我們必須學(xué)會合作。一個人的能力是有限的，一個人的時間也是有限的，同樣公司，國家都是一樣的。我們知道谷歌，亞馬遜，facebook以及中國的阿里巴巴，百度，新浪這些企業(yè)都很強大，可是他們?nèi)匀辉诓粩嗍召徍喜⒄掀渌恍┬〉墓?，為的是引用他們的科技技術(shù)來強大自己的事業(yè)版圖。

它還教會我在機會面前必須要眼疾手快。在你還在猶豫不決或是自我陶醉的時候，你的對手已經(jīng)用一個非常低廉的價格得到了他想要翻身的王牌，當(dāng)你發(fā)現(xiàn)時，要么花大血本去換取一張相似的王牌，要與他赤身搏斗。大部分情況下那些聰明的人往往會選擇前者，因為他們知道寧可為自己現(xiàn)在的失誤埋單也不會讓自己靠近萬丈深淵。因為若喪失了主動權(quán)，那么很有可能導(dǎo)致的結(jié)果就是，那個原來看起來微不足道的“小木樁”卻扳倒了你這體積龐大的“大象”。

說了這么多大數(shù)據(jù)給我的啟示，其實就是想突出大數(shù)據(jù)背后的那種神奇的力量。在近代我們似乎與每一樣新的科技都失之交臂，但是這一次我們似乎還有機會和時代同步伐，甚至如果我們足夠重視，可能還會走在時代的前沿。雖然我們現(xiàn)在誰都沒有把握中國到底會利用大數(shù)據(jù)到什么程度，但已經(jīng)有好多像周濤一樣的有志之士看好中國在利用大數(shù)據(jù)上的實力，并且付諸了他們的努力。他們一直都堅信以前的落后僅僅是時間上的后知后覺，他們在這一次想

要做到與世界同步，和歐美同步發(fā)行此書，在最早一刻就向大家推廣大數(shù)據(jù)這一新名詞，向大家灌輸著大數(shù)據(jù)的思維。對此，我也很慶幸，在恰當(dāng)?shù)臅r間點與大數(shù)據(jù)的偶遇。

當(dāng)然，世界上沒有十全十美的東西，再好的發(fā)明總是有它的缺陷，大數(shù)據(jù)也不會例外。舍恩伯格這個對大數(shù)據(jù)最有權(quán)威發(fā)言權(quán)的人，既然有能力將大數(shù)據(jù)的好處講得淋漓盡致，毫無疑問自然也是最清楚大數(shù)據(jù)危險的人。我很尊敬他的嚴謹和坦誠，他在細致入微地解釋大數(shù)據(jù)革命性優(yōu)勢的同時，毫無修飾地點明了大數(shù)據(jù)的劣根性。他很準確地說明了如果我們?yōu)E用或誤用數(shù)據(jù)，我們將會受到毀滅性的打擊，后果將會如何不堪設(shè)想，并且這篇幅一點都不敷衍。作者非常專業(yè)，他并沒有像某些專家一樣，一味地鼓吹自己的“一家之言”。而是在我們頭腦發(fā)熱，一哄而上之前，就給我們非常而且深刻的警醒。這也正是大數(shù)據(jù)思維的其中之一：饋前控制。

讀完這本書以后，我有的確一點蠢蠢欲動，因為它讓我覺得大數(shù)據(jù)并沒有像想象的那么遙不可及。書中說，會好好利用大數(shù)據(jù)的有三種人：第一種是擁有龐大數(shù)據(jù)庫的政府或者商業(yè)機構(gòu)，他們之前只是不知道那些塵封已久的數(shù)據(jù)還可以創(chuàng)造巨大的價值。第二種是利用技術(shù)手段，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮它獨特功能，從而幫他們解決實際問題的數(shù)據(jù)分析學(xué)家，統(tǒng)計師，精算師和其他一些有關(guān)于處理數(shù)據(jù)的相關(guān)人員，他們非常了解數(shù)據(jù)的狀態(tài)，結(jié)構(gòu)和特征。的確這兩類人實力雄厚，前者擁有數(shù)據(jù)本身，而后者擁有技術(shù)。但他們有著同樣的短板，那就是他們沒有更為創(chuàng)新，靈動的視野，他們很難或者說沒有更多的時間去發(fā)現(xiàn)那些數(shù)據(jù)的真正力量。因為他們有太多的思維定式，但種種利用大數(shù)據(jù)的成功事例表明，每次數(shù)據(jù)創(chuàng)造的奇跡總在那么的偶然和不經(jīng)意之間。而這正是我們第三種人的長處，我們沒有思維定式，更有閑暇的時間來感受生活，激發(fā)靈感。篇三：大數(shù)據(jù)時代讀書筆記

大數(shù)據(jù)時代——讀書筆記

一、引論

1.大數(shù)據(jù)時代的三個轉(zhuǎn)變： 1.可以分析更多的數(shù)據(jù)，處理和某個現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不是隨機采樣 2.不熱衷于精確度

3.不熱衷與尋找因果關(guān)系 2.習(xí)慣：用來決策的信息必須是少量而精確的。實際：數(shù)據(jù)量變大，數(shù)據(jù)處理速度變快，數(shù)據(jù)不在精確

3.危險：不是隱私的泄露而是未來行動的預(yù)判

二、大數(shù)據(jù)時代的思維變革 1.原因：沒有意識到處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力，假設(shè)信息匱乏，發(fā)展一些使用少量信息的技

術(shù)（隨機采樣）

1.1086年 末日審判書 英國對人的記載 2.約翰·格朗特：統(tǒng)計學(xué)，采樣分析精確性隨著采樣隨機性上升而大幅上升，與樣本數(shù)

量關(guān)系不大

3.1890年，穿孔卡片制表機，人口普查 4.隨機采樣有固有的缺陷 1.采樣過程中存在偏差 2.采樣不適合考察子類別

3.只能得出實現(xiàn)設(shè)計好的問題的結(jié)果 4.忽視了細節(jié)考察

2.全數(shù)據(jù)模式：樣本=總體 1.通過異常量判斷信用卡詐騙 2.大數(shù)據(jù)分析：不用隨機抽樣，而是采用所有數(shù)據(jù)。不是絕對意義而是相對意義。

（xroom信用卡詐騙，日本相撲比賽）3.多樣性的價值（社區(qū)外聯(lián)系很多》社區(qū)內(nèi)聯(lián)系很多）3.混雜性而非精確性 1.葡萄樹溫度測量：數(shù)據(jù)變多，雖然可能有錯誤數(shù)據(jù)，但總體而言會更加精確。2.包容錯誤有更大好處

3.word語法檢查：語料庫》算法發(fā)展 4.google翻譯：讓計算機自己估算對應(yīng)關(guān)系，尋找成千上萬對譯

結(jié)論：大數(shù)據(jù)的簡單算法好過小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法 5.大數(shù)據(jù)讓我們不執(zhí)著于也無法執(zhí)著于精確 6.mit的通貨緊縮軟件：即時的大數(shù)據(jù) 7.標簽：不精確

8.想要獲得大規(guī)模數(shù)據(jù)的好處，混亂是一種標準途經(jīng) 9.新的數(shù)據(jù)庫：大部分數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，無法被利用 10.hadoop：與mapreduce系統(tǒng)相對的開源式分布系統(tǒng)，輸出結(jié)果不精確，但是非?？?結(jié)論：相比于依賴小數(shù)據(jù)和精確性的時代，大數(shù)據(jù)因為更強調(diào)數(shù)據(jù)的完整性和混雜性，幫助我們進一步接近事情的真相?！安糠帧焙汀贝_切“的吸引力是可以理解的。但是當(dāng)我們的視野局限在我們可以分析和確定的數(shù)據(jù)上時，我們對世界的整體影響就會產(chǎn)生偏差和錯誤。不僅失去了盡力收集一切數(shù)據(jù)和活力，也失去了從不同角度觀察時間的權(quán)利。

三、不是因果是相關(guān) 1.知道是什么就夠了，不需要知道為什么。1.亞馬遜放棄書評組，使用大數(shù)據(jù)預(yù)測人們的未來購書需求 2.2.在小數(shù)據(jù)世界，相關(guān)關(guān)系有用，但是大數(shù)據(jù)背景，相關(guān)關(guān)系大放異彩。通過找關(guān)聯(lián) 物，相關(guān)關(guān)系可以幫助我們捕捉現(xiàn)在和預(yù)測未來 1.a和b經(jīng)常一起發(fā)生，那么a發(fā)生時可以預(yù)測b發(fā)生 2.例子：沃爾瑪把颶風(fēng)用具和蛋撻放在一起 3.過時的尋找關(guān)聯(lián)物的方法 a)原因：數(shù)據(jù)少且收集花時間 b)在建立，應(yīng)用假想和選擇關(guān)聯(lián)物時容易犯錯誤 c)結(jié)論：我們不需要人工選擇關(guān)聯(lián)物 3.大數(shù)據(jù)的相關(guān)分析法更準確，更快 1.例子：fico我們知道你明天會做什么 2.伊百麗：根據(jù)個人信用卡交易記錄預(yù)測個人收入，防止逃稅 3.aviva：根據(jù)生活方式數(shù)據(jù)預(yù)測疾病 4.美國零售商target：通過購買習(xí)慣預(yù)測是否懷孕 4.通過找出新種類數(shù)據(jù)的相互聯(lián)系解決日常需要：找到關(guān)聯(lián)物并監(jiān)控，我們可以預(yù)知未來

1.例子：ups與汽車修理預(yù)測 2.新生兒健康監(jiān)測：肉眼看不到，但是計算機能看到 5.當(dāng)收集分析和儲存數(shù)據(jù)的成本較高時，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)丟棄一些數(shù)據(jù) 6.數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系 1.幸福的非線性關(guān)系 7.快速思維模式使人們偏向于用因果關(guān)系看待周圍的一切，因此經(jīng)常對世界產(chǎn)生錯誤認識。這也使大腦為了避免辛苦思考而產(chǎn)生的捷徑。大數(shù)據(jù)會經(jīng)常被用來證明我們習(xí)慣的思維方式是錯誤的。8.證明因果關(guān)系的實驗開銷大，難于操作；相關(guān)關(guān)系很有用，不僅是因為能為我們提供新的視角，而且提供的視角都很清晰。一旦我們考慮因果關(guān)系，這些視角會被蒙蔽。9.大數(shù)據(jù)并非是理論消亡的時代。

四、一切皆可量化 1.莫里的信息交換計劃：總結(jié)所有船只的航海日志已獲得好的航線，為第一根大西洋電纜奠定基礎(chǔ)

2.坐姿研究與汽車防盜系統(tǒng) 3.數(shù)據(jù)化

1.把現(xiàn)象轉(zhuǎn)變成可指標分析的量化形式的過程 2.計量和記錄促成了數(shù)據(jù)： 1.阿拉伯?dāng)?shù)字 2.計數(shù)板 3.復(fù)式記賬法

3.數(shù)字化與數(shù)據(jù)化的區(qū)別

1.例子：google的數(shù)字圖書館：開始使用掃描-》數(shù)字化，進而光學(xué)識別-》數(shù)

據(jù)化。google借此改進自己的翻譯 2.文化組學(xué)：定量分析揭示人類行為 4.文字變成數(shù)據(jù)：人可以閱讀，機器可以分析 5.方位變成數(shù)據(jù)：需要一套標準的標記系統(tǒng)和收集，記錄數(shù)據(jù)的工具。1． 始于古希臘

2.1884年，國際子午線會議 3.1978年，全球定位系統(tǒng) 4.英國汽車保險

5． ups的最佳行車路線：減少左轉(zhuǎn) 6.收集用戶地理位置數(shù)據(jù)，以便進行忠誠度計劃?；蛘呖梢灶A(yù)測交通情況 6.現(xiàn)實挖掘

1.處理大量手機數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)并預(yù)測人類的行為。2.例子：預(yù)測流感隔離區(qū)域 3.例子：通過非洲預(yù)付費用戶的位置信息和他們賬戶的資金，發(fā)現(xiàn)貧民窟是

經(jīng)濟繁榮的跳板 7.溝通變成數(shù)據(jù)

1.facebook：社交關(guān)系數(shù)據(jù)化

號。新推特頻率可以預(yù)測電影票房

可能性呈現(xiàn)正相關(guān) 8.萬物數(shù)據(jù)化

1.觸覺地板：適時開關(guān)燈，確定身份，某人摔倒之后是否站起來 2.人體傳感器：監(jiān)控健康狀態(tài) 4.結(jié)論：世界的本質(zhì)是信息和數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)提供新視角。

五、大數(shù)據(jù)的潛在價值 1.例子：captcha（驗證碼，全自動區(qū)分人類和電腦的圖靈測試）與數(shù)據(jù)再利用。作者使用了新的驗證碼recaptcha，人們從計算機光學(xué)字符識別程序無法識別的文本掃面項目中讀入單詞并輸出，知道他們都輸出正確后才確定（用來破譯數(shù)字化文本中不清楚的單詞）2.大數(shù)據(jù)時代，所有的數(shù)據(jù)都是有價值的?，F(xiàn)在，我們能夠以較低成本獲取并存儲數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，絕大部分隱藏在表面之下。3． 不同于物質(zhì)性的東西，數(shù)據(jù)的價值不會隨它的使用而減少，而且可不斷被處理。意味著數(shù)據(jù)的最終價值遠遠大于它的最初價值。在基本用途完成后，數(shù)據(jù)的價值仍然存在，數(shù)據(jù)的價值是其所有可能用途的總和。4.例子：ibm與電力汽車動力系統(tǒng)的優(yōu)化預(yù)測：大數(shù)據(jù)預(yù)測模型，甚至考慮天氣預(yù)報 5.數(shù)據(jù)再利用：

1． 搜索關(guān)鍵詞，搜索結(jié)果預(yù)測夏天流行色 2.google保存語音翻譯記錄，開發(fā)自己的語音識別技術(shù) 3.移動運營商長期使用大數(shù)據(jù)微調(diào)網(wǎng)絡(luò)性能 4.有些公司可能會收集到大量的數(shù)據(jù)，但是他們并不急需使用，也不擅長使用數(shù)據(jù)，但是別的公司可以借此探尋數(shù)據(jù)的潛在價值 8.重組數(shù)據(jù) 1.例子：丹麥癌癥協(xié)會與手機致癌調(diào)查：使用所有的手機用戶信息和所有的中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤信息。

隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)的總和比部分更有價值，當(dāng)我們將多個數(shù)據(jù)集的總和重組在一起，重組總和本身的價值也比單個總和更大 9.可拓展數(shù)據(jù) 1.google街景和gps采集，不僅將其用于基本用途，而且進行了大量的二次利用。例如，對google自動駕駛汽車的運作 10．?dāng)?shù)據(jù)的折舊值

1.隨著時間的推移，大多數(shù)數(shù)據(jù)都會失去一部分基礎(chǔ)用途，不應(yīng)用此破壞新數(shù)據(jù) 2.挑戰(zhàn)：如何得知某些數(shù)據(jù)不再有價值 3.并非所有數(shù)據(jù)都會貶值。例子：google希望得到每年的同比數(shù)據(jù)

結(jié)論：組織機構(gòu)應(yīng)收集盡可能多的使用數(shù)據(jù)并保存盡可能長的時間。同時也應(yīng)該與第三方分享數(shù)據(jù)

11.數(shù)據(jù)廢氣：用戶在線交互的副產(chǎn)品，包括瀏覽哪些頁面，停留多久，輸入信息等 1.數(shù)據(jù)再利用的方式很隱蔽 2.例子：google的拼寫檢查：搜集每天處理的查詢中數(shù)據(jù)搜索框的錯誤拼寫 3.例子：google的過濾噪音技術(shù)：如果用戶點擊搜索結(jié)果靠后的鏈接，說明這個結(jié)果更加有相關(guān)性，google會把這個頁面的排名相應(yīng)提升。4.當(dāng)用戶指出了各種自動化程序的錯誤，實際上是訓(xùn)練了系統(tǒng) 5.例子：巴諾與數(shù)據(jù)快照，電子書閱讀器捕捉人們閱讀書籍的習(xí)慣 6.例子：coursera通過捕捉學(xué)生犯的錯誤來提示未來犯錯誤者

結(jié)論：數(shù)據(jù)廢氣可以成為公司的巨大競爭優(yōu)勢，和對手的強大進入堡壘 12.開放數(shù)據(jù) 1.最大的數(shù)據(jù)收集者：政府，可以強迫人們提供信息，但是信息利用效率低下。最好允許私人運營部門和社會大眾訪問

2.例子：flyontime網(wǎng)站，通過開放的數(shù)據(jù)分析航班延誤可能性。3.給數(shù)據(jù)估值：從數(shù)據(jù)持有人在價值提取上所采取的不同策略入手，將數(shù)據(jù)授權(quán)給第三方

三、角色定位：數(shù)據(jù)，技術(shù)與思維 2.思維轉(zhuǎn)變的重要性 3.三種大數(shù)據(jù)公司

1.基于數(shù)據(jù)本身的公司：twitter 大數(shù)據(jù)最值錢的是他本身，所以應(yīng)該優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)擁有者

例子：機票預(yù)訂系統(tǒng)ita不直接使用數(shù)據(jù)：擔(dān)心暴露利潤

例子：mastercard通過大數(shù)據(jù)預(yù)測客戶的消費習(xí)慣 2.基于技能的公司：咨詢公司，技術(shù)供應(yīng)商或者分析公司：teradata 例子：埃森哲公司利用大數(shù)據(jù)檢測汽車零件并節(jié)省費用

例子：微軟分析公司利用大數(shù)據(jù)降低病人的再入院率 3.基于思維的公司：創(chuàng)新思維

例子：flightcaster飛機晚點預(yù)測

例子：prismatic分析新聞并排序 4.大數(shù)據(jù)先驅(qū)者一般有跨學(xué)科的知識 5.例子：google和amazon三者兼?zhèn)? 6.全新的數(shù)據(jù)中間商：從各個地方搜集數(shù)據(jù)，提取有用的信息進行利用，并不威脅數(shù)據(jù)擁有者的利益

1.社會需要定向廣告

例子：inrix：分析各種汽車制造者的數(shù)據(jù)和用戶的數(shù)據(jù)，提供衛(wèi)星導(dǎo)航服務(wù)

汽車制造商們本身數(shù)據(jù)量不夠，自身也沒有技術(shù)利用大數(shù)據(jù)，也并不介意數(shù)據(jù)會被中間商利用。同時可以提供失業(yè)率等相關(guān)數(shù)據(jù)

例子：quantcast：收集用戶訪問信息來測評用戶年齡等，之后發(fā)定向廣告

例子：hcci收集醫(yī)療保單，分析美國醫(yī)療費用上漲是否合理

結(jié)論：

1.數(shù)據(jù)價值的轉(zhuǎn)移：從技術(shù)到數(shù)據(jù)本身和大數(shù)據(jù)思維 2.傳統(tǒng)商業(yè)模式顛覆：交易數(shù)據(jù)而不是交易技術(shù) 3.傳統(tǒng)專家的光芒會被統(tǒng)計和數(shù)據(jù)學(xué)家取代，因為后者只關(guān)心數(shù)據(jù) 1.例子：谷歌翻譯團隊的工程師都不會說出翻譯的語言 2.真正的專家不會消亡，但是主導(dǎo)地位會改變 3.專業(yè)技能只適用于小數(shù)據(jù)時代，因為那是需要依靠直覺和經(jīng)驗指導(dǎo)，但是

遭遇海量數(shù)據(jù)時，可以通過數(shù)據(jù)挖掘得到更多 4.數(shù)據(jù)和統(tǒng)計學(xué)知識將成為現(xiàn)代工廠的基礎(chǔ)，人類的價值體現(xiàn)在交流上，以進行廣泛而深刻的傳播

1.例子：交互式游戲，會根據(jù)用戶來改良，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)運作 5.大數(shù)據(jù)決定企業(yè)核心競爭力 1.數(shù)據(jù)規(guī)模決定價值

2.例子：勞斯萊斯通過大數(shù)據(jù)監(jiān)測引擎，預(yù)測可能出問題的引擎 3.例子：蘋果進軍手機 4.大數(shù)據(jù)為小公司帶來了機遇：能享受非固有資產(chǎn)規(guī)模的好處，低成本傳播創(chuàng)新結(jié)果，只需要創(chuàng)新思維

5.大數(shù)據(jù)擁有者會想辦法增加數(shù)據(jù)存儲量 6.消費者成為數(shù)據(jù)擁有者并與中間商交易 7.大數(shù)據(jù)對中等規(guī)模的公司幫助不大：既沒有靈活性也沒有規(guī)模效應(yīng) 6.大數(shù)據(jù)撼動國家競爭力：西方世界優(yōu)勢減少

四、大數(shù)據(jù)時代的管理

1.大數(shù)據(jù)會帶來很多危險，因為其核心思想是用規(guī)模劇增來改變現(xiàn)狀。2.濫用大數(shù)據(jù)的力量會傷害人身安全 3.大數(shù)據(jù)的二次利用顛覆了隱私保護法：無法征得個人同意 4.如果所有人的信息在數(shù)據(jù)庫里，有意識地避免就是此地?zé)o銀三百兩 5.匿名化：交叉檢驗會檢驗出來 6.大數(shù)據(jù)預(yù)測：罪責(zé)判定基于對個人未來行為的預(yù)測。大數(shù)據(jù)可能會否定人的自由意志 7.數(shù)據(jù)有其局限性，數(shù)據(jù)的質(zhì)量可能會很差，有誤導(dǎo)性。8.卓越的才華并不依賴數(shù)據(jù)：apple喬布斯的才能

五、掌握大數(shù)據(jù) 1.個人隱私保護：從個人許可到讓數(shù)據(jù)使用者承擔(dān)責(zé)任，因為將責(zé)任從民眾轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)使用者很有意義因為數(shù)據(jù)使用者比其他人更明白他們想怎么樣使用數(shù)據(jù)，也因為他們是最大利益獲得者：監(jiān)管機制可以決定不同種類的個人數(shù)據(jù)必須刪除的時間 2.信息模糊處理

3.個人應(yīng)該為他們的行動而非傾向負責(zé) 4.打破大數(shù)據(jù)的黑盒子：大數(shù)據(jù)算法師：評估數(shù)據(jù)源，分析數(shù)據(jù)工具，解讀運算結(jié)果 1.外部算法師：審計大數(shù)據(jù)的準確程度和有效性篇四：讀書筆記-《大數(shù)據(jù)時代》

讀《大數(shù)據(jù)時代》 初次見到維克多·邁爾-舍恩伯格教授是在《對話》欄目中，當(dāng)時談及當(dāng)今各種科技信息的變化，然后在主持人的各種提問下，我逐漸了解到“大數(shù)據(jù)”這個名詞，他也是現(xiàn)在對于大數(shù)據(jù)最有發(fā)言權(quán)的預(yù)言家。一位睿智的人總是能夠給人留下很深的印象。然后在中央財經(jīng)頻道的特別節(jié)目《指尖上的商機》系列節(jié)目中，也談及到大數(shù)據(jù)對于當(dāng)今時代的影響和蘊藏的巨大商機。

讀一本好書就像與智者交談。今天我翻讀《大數(shù)據(jù)時代》，細細品讀這位智者給我們的禮物。我們首先應(yīng)該明白一個概念“大數(shù)據(jù)”，他不是單單的說數(shù)據(jù)很大，或者數(shù)據(jù)很多的意思，真正的意思是：不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法。它告訴我們一種超越現(xiàn)在的對于數(shù)據(jù)的一種分析方法，這個方法建立在盡可能多的數(shù)據(jù)上。下面讓我們合上此書，讓他從我們的思想深處開始發(fā)聲吧。

首先，大數(shù)據(jù)時代是建立的基礎(chǔ)就是有一個很龐大的數(shù)據(jù)庫，我們分析的對象不是抽取樣本，而是用全部的數(shù)據(jù)作為樣本，“樣本=總體”。這樣我們能夠把要調(diào)查的對象精確到每一個個體，我們能夠?qū)γ恳粋€個體提供個性化分析和服務(wù)。我們會擺脫抽樣樣本的誤差和失誤，同樣我們能夠細化我們研究的對象和分析的數(shù)據(jù)。我們分析的適合一個大的整體，也適合每一個個體。這是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

第二，大數(shù)據(jù)是由很多不同的紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)匯總在一起的，我們必須接受他們的復(fù)雜性和不精確性，我們的研究方向除了尋找因果關(guān)系之外，增加了一種相關(guān)關(guān)系的研究。我們通過數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，分析得到我們想要得到的結(jié)論或者是模型。在這里我們應(yīng)該重點看一下，相關(guān)關(guān)系是我們打開的另一扇窗，而不能關(guān)閉因果關(guān)系的現(xiàn)在開著的窗戶。我們開始重視相關(guān)關(guān)系，但是不能放棄對于因果關(guān)系的研究。作者也在文中闡釋我們的生活還是需要因果關(guān)系的，甚至我們需要大數(shù)據(jù)算法師，我們需要了解“黑匣子”中的神秘。這是大數(shù)據(jù)時代我們應(yīng)該正確認識的。

第三，大數(shù)據(jù)的原始來源是用不同的方法收集，為了有盡可能多的數(shù)據(jù)，我們現(xiàn)在有了電腦，搜索引擎，智能手機，可穿戴設(shè)備，社交平臺，還有無數(shù)的傳感器等等，我們可以把文字，位置，動作，喜好等所有的世界進行量化，他都可以用數(shù)字表示，這就是我們所有的紛繁復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)，他們是一座鉆石礦，由于無數(shù)種的相關(guān)組合可以不斷地挖掘出我們所需要的信息。這是我們不斷利用大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。我們需要不斷更新的數(shù)據(jù)。

第四，未來在過去的塵埃中。我們分析大數(shù)據(jù)最大的作用就是預(yù)測未來，知道下一步你會做什么，知道下一個最危險的事物或人。我們用什么方法預(yù)測未來。這是一個商業(yè)，政府，甚至世界的時代，我們分析的方法就是動用自己敏銳的思維發(fā)現(xiàn)相關(guān)性，然后動用我們的數(shù)據(jù)分析工具對其進行相關(guān)性分析，最后我們用統(tǒng)計學(xué)研究出一個模型。通過模型我們能夠預(yù)測未來。大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵就在于數(shù)據(jù)，思維和技術(shù)。現(xiàn)在我們有快速分析的工具，正在不斷收集數(shù)據(jù)，那么最重要的就是人類的思維，一個能夠分析相關(guān)性，能夠創(chuàng)新使用數(shù)據(jù)的思維。在大數(shù)據(jù)時代我們需要把統(tǒng)計學(xué)，軟件工程師和創(chuàng)新思維結(jié)合在一起的人才。

第五，我們能夠知道每一個人的位置，喜好，關(guān)注什么，即將干什么等等，對于每個人來說都是一個很可怕的事情，如果我們赤裸裸的暴露在陽光之下，或者我們正在暴露中，我們的隱私應(yīng)該受到保護，這也是大數(shù)據(jù)時代一個亟待解決的問題，盡管我們匿名分析信息，到最后我們還是能夠精確到個人，我們需要有人負責(zé)，這是安全問題，自由和科技或商業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生矛盾，我們應(yīng)該何去何從？我們擔(dān)憂的，相信會有人來解決。這涉及到我們每個人的利益。

來暴露我們需要的產(chǎn)品；我們用百度、google來暴露我們所關(guān)注的事情。我想有好多雙眼睛正在盯著我們，只是我們還不知道。這是一件可怕的事情。