第一篇：XX大數(shù)據(jù)讀書心得體會(huì)

XX大數(shù)據(jù)讀書心得體會(huì)

《大數(shù)據(jù)》是去年的一本暢銷書，在XX年的廣州南國(guó)書香節(jié)上曾有過(guò)一瞥，后來(lái)又幾次聽聞，一直想好好看看。現(xiàn)在是一個(gè)技術(shù)奔騰、信息爆炸的社會(huì)，大數(shù)據(jù)這個(gè)新鮮熱辣的概念一經(jīng)推出，就受到了人們極大的熱捧。這也難怪，每天都身處網(wǎng)絡(luò)的信息海洋中，常常會(huì)有被數(shù)據(jù)、信息“淹沒”窒息感和無(wú)力感，不識(shí)廬山真面目，只緣身在此山中，我們向魚兒一樣亟待跳出海面，看看當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)之海中正涌動(dòng)著的大數(shù)據(jù)暗流，看看這個(gè)大家都在談?wù)摰拇髷?shù)據(jù)到底是個(gè)什么東西?

書的扉頁(yè)上寫著作者涂子沛對(duì)大數(shù)據(jù)的定義：大數(shù)據(jù)(big data)指一般的軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，一般以“太字節(jié)”為單位。構(gòu)成大數(shù)據(jù)的信息主要包括：寬帶普及帶來(lái)的巨量日志和通訊記錄，社交網(wǎng)絡(luò)每天不斷更新的個(gè)人信息，視頻通訊、醫(yī)療影像、地理信息、監(jiān)控錄像等視頻記錄，傳感器、導(dǎo)航設(shè)備等非傳統(tǒng) IT 設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息，以及持續(xù)增加的各種智能終端產(chǎn)生的圖片及信息，這些信息呈爆炸性增長(zhǎng)，不斷涌入網(wǎng)絡(luò)海洋。大數(shù)據(jù)之大并不僅僅在于容量之大，更大的意義在于：通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的交換、整合和分析，發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，創(chuàng)造新的價(jià)值，帶來(lái)大知識(shí)、大科技、大利潤(rùn)和大發(fā)展。當(dāng)然這個(gè)定義并不是唯一的，Intel試圖用視頻解說(shuō)的方式告訴我們什么是大數(shù)據(jù)：《大數(shù)據(jù)入門：大數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生巨大影響力》。

這本書將美國(guó)的奧巴馬大選作為引子，從他的建立透明和開放的政府的雄心壯志講起，陽(yáng)光是最好的防腐劑，信息公開和公民社會(huì)緊密相連，從政府信息公開化的必要性，到如何篩選、甄別、分析、管理、利用海量的政府部門的數(shù)據(jù)，因?yàn)檎块T涉及人類生活的方方面面，也就逐漸引出信息社會(huì)大數(shù)據(jù)的概念，給我們帶來(lái)如何應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇的思考。因?yàn)檫@本書信奉一句至理名言：除了上帝，任何人都必須用數(shù)據(jù)說(shuō)話。

麥肯錫XX年6月的全球市場(chǎng)報(bào)告———Big Data:The next generation frontier for innovation, competition and productivity是深入了解大數(shù)據(jù)發(fā)端和全貌必看的報(bào)告，下載地址。

就我個(gè)人的理解而言，大數(shù)據(jù)的概念是社會(huì)信息化深入發(fā)展的一個(gè)階段，映射到教育信息化的領(lǐng)域中來(lái)，又有哪些關(guān)聯(lián)和啟示呢?專業(yè)領(lǐng)域中常常提到的數(shù)據(jù)挖掘、個(gè)人知識(shí)管理都和此有關(guān)，學(xué)校教育過(guò)程是一個(gè)有特殊的場(chǎng)景、特定的事物和特殊的角色(學(xué)生、教師、教育管理者)，隨著學(xué)校的信息化進(jìn)程加快，與教育教學(xué)和學(xué)習(xí)相關(guān)的環(huán)境數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和角色數(shù)據(jù)也將大量增加，這就是是教育領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)，如何有效獲取、篩選、管理和利用也成為挑戰(zhàn)和變革的機(jī)遇。

有人說(shuō)生活像一團(tuán)亂麻，剪不斷理還亂;我說(shuō)生活像一團(tuán)亂碼，盡管云山霧罩惝恍迷離，最后卻總會(huì)撥云見日雨過(guò)天晴。維克托邁爾舍恩伯格就把這團(tuán)亂碼叫做大數(shù)據(jù)，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機(jī)。

這玄機(jī)說(shuō)來(lái)也簡(jiǎn)單，就是放棄千百年來(lái)人們孜孜追求的因果關(guān)系轉(zhuǎn)而投奔相關(guān)關(guān)系。說(shuō)來(lái)簡(jiǎn)單，其實(shí)卻顛覆了多少代人對(duì)真理探求的夢(mèng)想。我覺得作者是個(gè)典型的實(shí)用主義者，在美帝國(guó)主義萬(wàn)惡的壓迫和洗腦下，始終追逐性價(jià)比和利益最大化，居然放棄了追求共產(chǎn)主義真理最基本的要求!不像我們?cè)谔斐饷⒌幕\罩下，從小就開始學(xué)習(xí)和追求純粹的共產(chǎn)主義唯心科學(xué)歷史文化知識(shí)啦!這或許就是我們永遠(yuǎn)無(wú)法獲得諾貝爾獎(jiǎng)、永遠(yuǎn)無(wú)法站在科技最前沿的根本原因吧。其實(shí)小學(xué)時(shí)候，我就想過(guò)這個(gè)問(wèn)題，相信所有的人都問(wèn)過(guò)類似的問(wèn)題，例如現(xiàn)在仍然很多人在問(wèn)，媽的從來(lái)沒人知道我每天擺攤賺多少錢，你們他媽的那人均收入四五千是怎么算出來(lái)的。中國(guó)是抽樣的代表，因?yàn)橹袊?guó)人最喜歡用代表來(lái)表現(xiàn)整體，最典型的例子莫過(guò)于公布的幸福指數(shù)滿意指數(shù)各種指數(shù)永遠(yuǎn)都高于你的預(yù)期，你完全不清楚他是怎么來(lái)的，一直到最后匯總成三個(gè)代表，真心不清楚它到底能代表了啥。說(shuō)這么多顯得自己是個(gè)憤青，其實(shí)只是想表達(dá)“樣本=總體”這個(gè)概念在科技飛速發(fā)展的今天，在世界的不同角落，還是會(huì)體現(xiàn)出不同的價(jià)值，受到不同程度的對(duì)待及關(guān)注。在大數(shù)據(jù)觀念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時(shí)關(guān)注的重點(diǎn)從事物內(nèi)在的發(fā)展規(guī)律轉(zhuǎn)移到事物客觀的發(fā)生情況上。

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，必然對(duì)諸多領(lǐng)域產(chǎn)生極大的沖擊，某些行業(yè)在未來(lái)十年必將會(huì)得到突飛猛進(jìn)的發(fā)展，而其他一些行業(yè)則可能會(huì)消失。這是廢話，典型的三十年河?xùn)|三十年河西的道理，就像三十年前的數(shù)理化王子們，現(xiàn)在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機(jī)器;就像三十年前職業(yè)高中的學(xué)生才學(xué)財(cái)會(huì)學(xué)銀行，如今這幫孫子一個(gè)個(gè)都開大奔養(yǎng)小三攢的樓房夠給自己做墓群的了;當(dāng)然也不乏像生物這種專業(yè)，三十年前人們不知道是干啥的，三十年后人們都知道沒事別去干，唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長(zhǎng)河中卻恰恰選了這么一個(gè)專業(yè)，這也是為什么我現(xiàn)在在這寫讀后感而沒有跟姑娘去玩耍的原因。其實(shí)乍一看這個(gè)題目，我首先想到的是精益生產(chǎn)的過(guò)程控制，比如六西格瑪，這其實(shí)就是通過(guò)對(duì)所有數(shù)據(jù)的分析來(lái)預(yù)測(cè)產(chǎn)品品質(zhì)的變化，就已經(jīng)是大數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用了。

而任何事物都會(huì)有偏差，會(huì)有錯(cuò)誤，也就是說(shuō)，這全部的數(shù)據(jù)中，肯定是要出現(xiàn)很多與總體反應(yīng)出的規(guī)律相違背的個(gè)體，但是無(wú)論如何這也是該事件中一般規(guī)律的客觀體現(xiàn)的一種形式，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好過(guò)從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結(jié)論。換句話說(shuō)，也大大減少了排除異己對(duì)表達(dá)事物客觀規(guī)律的影響。就好比是統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)中國(guó)人民的平均收入一樣，這些數(shù)怎么這么低啊，這不是給我們國(guó)家在國(guó)際社會(huì)上的形象抹黑么，刪掉刪掉;這些數(shù)怎么這么高啊，這還不引起社會(huì)不滿國(guó)家動(dòng)蕩啊，刪掉刪掉。所以說(shuō)，大數(shù)據(jù)至少對(duì)反應(yīng)客觀事實(shí)和對(duì)客觀事實(shí)做預(yù)測(cè)這兩個(gè)方面是有非常積極地意義的。而這個(gè)新興行業(yè)所體現(xiàn)的商機(jī)，既在如何利用數(shù)據(jù)上，又在如何取得數(shù)據(jù)上。

先說(shuō)數(shù)據(jù)的利用，這里面表達(dá)的就是作者在通書中強(qiáng)調(diào)的對(duì)“相關(guān)關(guān)系”的挖掘利用。相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系便不再贅述，而能夠?qū)ο嚓P(guān)關(guān)系進(jìn)行挖掘利用的企業(yè)其實(shí)缺不多，因?yàn)榭梢韵嘈盼磥?lái)的大數(shù)據(jù)庫(kù)就像現(xiàn)在的自然資源一樣，必將因?yàn)閷?duì)利益的追逐成為稀缺資源，而最終落在個(gè)別人或企業(yè)或部門的手中。想想無(wú)論當(dāng)你想要做什么事情的時(shí)候，都有人已經(jīng)提前知道并且為你做好了計(jì)劃，還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。

而對(duì)于數(shù)據(jù)的獲取，我覺得必然是未來(lái)中小型企業(yè)甚至個(gè)人發(fā)揮極致的創(chuàng)造力的領(lǐng)域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)是必然的發(fā)展趨勢(shì)，鑒于這三個(gè)維度事實(shí)上都無(wú)法做到極致，那么對(duì)于數(shù)據(jù)獲取方式的爭(zhēng)奪肯定將成就更多的英雄人物。

現(xiàn)在回頭從說(shuō)說(shuō)作者書中的觀點(diǎn)中想到的，P87中關(guān)于巴斯德的疫苗的事件，描述了一個(gè)被瘋狗咬傷的小孩，在接種了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。這是個(gè)非常有意思的案例，因?yàn)樾『⒈还芬疾〉母怕蕛H為七分之一，也就是說(shuō)，本事件有85%的概率是小孩根本就不會(huì)患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而這疫苗到底是有效沒效，通過(guò)這個(gè)事件似乎根本就沒有辦法得到驗(yàn)證。這就好比某人推出個(gè)四萬(wàn)億計(jì)劃，但實(shí)際上國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)就是好轉(zhuǎn)，哪怕你只推出個(gè)二百五計(jì)劃，GDP都會(huì)蹭蹭的往上漲，而且又不會(huì)帶來(lái)四萬(wàn)億導(dǎo)致的嚴(yán)重通脹、產(chǎn)能過(guò)剩、房?jī)r(jià)泡沫等問(wèn)題。那你說(shuō)這四萬(wàn)億到底是救了國(guó)還是誤了國(guó)?回到我自己的工作領(lǐng)域上來(lái)，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關(guān)系，典型的從工作前的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，到調(diào)查事故的Taproot或者五個(gè)為什么，無(wú)一不是邏輯推理得到結(jié)果的產(chǎn)物。而事實(shí)上，如果能做到信息的豐富采集和匯總的話，找出事物之間的相關(guān)性，對(duì)提高工作環(huán)境的安全系數(shù)是極為有利的。這個(gè)點(diǎn)留著，看看可不可以在未來(lái)繼續(xù)做進(jìn)一步研究。

第二篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)

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

大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)范文

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

所謂“大數(shù)據(jù)”，按作者的說(shuō)法，就是“所有數(shù)據(jù)”。隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度和存儲(chǔ)能力的發(fā)展，收集數(shù)據(jù)變得越來(lái)越簡(jiǎn)單，儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的成本越來(lái)越低。在過(guò)去，由于技術(shù)限制，人們做統(tǒng)計(jì)時(shí)只能收集有限的數(shù)據(jù)做樣本，其中要考慮隨機(jī)樣本的選擇，努力減小因樣本問(wèn)題出現(xiàn)的誤差;統(tǒng)計(jì)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(lái)不可避免的精確性問(wèn)題?！靶?shù)據(jù)”時(shí)代，一個(gè)樣本的錯(cuò)誤就可以造成對(duì)總體估計(jì)的失敗，幸運(yùn)的是，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代對(duì)精確性不再那么要求苛刻——也無(wú)法要求太嚴(yán)格——數(shù)據(jù)的數(shù)量足以彌補(bǔ)這一缺陷。在對(duì)思維變革這一部分的闡述中，最重要也是全書的核心觀點(diǎn)就是大數(shù)據(jù)時(shí)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(lái)，這實(shí)際上是通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)透視一種事物的發(fā)展趨勢(shì)，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(duì)性的問(wèn)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(shuō)，“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?！?/p>

大數(shù)據(jù)時(shí)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(wàn)物都可以被數(shù)據(jù)化后用來(lái)分析。對(duì)這些數(shù)據(jù)的利用，不僅要考慮到其初次使用價(jià)值，更要放眼它未來(lái)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(wú)限使用，時(shí)效、環(huán)境的變化肯定會(huì)對(duì)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(duì)數(shù)據(jù)這一無(wú)形資產(chǎn)的估值可能性。對(duì)于這樣的公司來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)就是他們的核心，如何在資產(chǎn)負(fù)債表上給他們一個(gè)公正的體現(xiàn)正是我們需要考慮的。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的價(jià)值鏈由三部分構(gòu)成，我把它們簡(jiǎn)化為“生產(chǎn)—分析—使用”三個(gè)環(huán)節(jié)，這對(duì)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(jià)值，但作者認(rèn)為，最終，大部分的價(jià)值還是必須從數(shù)據(jù)本身來(lái)挖掘。這是假定了一個(gè)成熟的市場(chǎng)，人人都了解了大數(shù)據(jù)的用途。

對(duì)于普通人來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)時(shí)代最關(guān)心的還是隱私問(wèn)題。不知不覺中，個(gè)人的一舉一動(dòng)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(xiǎn)。對(duì)此，作者提出了使用者承擔(dān)責(zé)任的解決辦法，而不是過(guò)去那種流于形式的使用授權(quán)。大數(shù)據(jù)甚至能預(yù)測(cè)一個(gè)人的犯罪動(dòng)機(jī)，這給監(jiān)管者帶來(lái)的難題是，預(yù)測(cè)一個(gè)人要犯罪，懲罰還是不懲罰?在這點(diǎn)上，社會(huì)達(dá)成“個(gè)人僅需對(duì)行為而非動(dòng)機(jī)負(fù)責(zé)”的共識(shí)非常重要。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的風(fēng)險(xiǎn)控制靠的是“算法師”，類似會(huì)計(jì)師一樣的職業(yè)，對(duì)大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度或有效性進(jìn)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(dú)裁。當(dāng)今的法律亦需對(duì)大數(shù)據(jù)監(jiān)管進(jìn)行修訂補(bǔ)充。

當(dāng)代大數(shù)據(jù)發(fā)展主要由科技公司推動(dòng)，相信在不久的將來(lái)更多的傳統(tǒng)領(lǐng)域會(huì)意識(shí)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(wàn)能藥，對(duì)某些領(lǐng)域或環(huán)節(jié)，使用大數(shù)據(jù)是一種簡(jiǎn)單且實(shí)用的選擇;但對(duì)某些領(lǐng)域，盲目使用大數(shù)據(jù)只會(huì)適得其反。

大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書心得體會(huì)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(shí)代》的讀書交流活動(dòng)。通過(guò)相互交流學(xué)習(xí)，使我更深層次的理解了大數(shù)據(jù)時(shí)代的利與弊，機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在寫心得體會(huì)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(shí)意義。

首先，最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來(lái)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(gè)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(duì)于海量數(shù) 據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)?！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(shí)日，卻因?yàn)榻陙?lái)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(jì)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(jì)算主要為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了保管、訪問(wèn)的場(chǎng)所和渠道，而數(shù)據(jù)才是真正有價(jià)值的資產(chǎn)。企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營(yíng)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(yuǎn)遠(yuǎn)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(shí)時(shí)性要求也將大大超越現(xiàn)有的計(jì)算能力。如何盤活這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使其為國(guó)家治理、企業(yè)決策乃至個(gè)人生活服務(wù)，是大數(shù)據(jù)的核心議題，也是云計(jì)算內(nèi)在的靈魂和必然的升級(jí)方向。

其次，進(jìn)入2012年，大數(shù)據(jù)(big data)一詞越來(lái)越多地被提及，人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)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(guò)《紐約時(shí)報(bào)》《華爾街日?qǐng)?bào)》的專欄封面，進(jìn)入美國(guó)白宮的新聞，現(xiàn)身在國(guó)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(guó)金證券、國(guó)泰君安、銀河證券等寫進(jìn)了投資推薦報(bào)告。數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來(lái)發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒有意識(shí)到數(shù)據(jù)爆炸性增長(zhǎng)帶來(lái)問(wèn)題的隱患，但是隨著時(shí)間的推移，人們將越來(lái)越多的意識(shí)到數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的重要性。正如《紐約時(shí)報(bào)》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)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(yàn)和直覺。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金說(shuō)：“這是一場(chǎng)革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程，無(wú)論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程?！?/p>

最后，隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。著云臺(tái)的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來(lái)形容一個(gè)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(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)

十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作?！按髷?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(yùn)營(yíng)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(lái)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?jī)?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(guó)兩年的紙質(zhì)信件數(shù)量);發(fā)出的社區(qū)帖子達(dá)200萬(wàn)個(gè)(相當(dāng)于《時(shí)代》雜志770年的文字量);賣出的手機(jī)為37.8萬(wàn)臺(tái)，高于全球每天出生的嬰兒數(shù)量37.1萬(wàn)……，截止到2012年，數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB(1024GB=1TB)級(jí)別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級(jí)別。國(guó)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(zhǎng)為1.2ZB，2011年的數(shù)量更是高達(dá)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(shuō)過(guò)的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。IBM的研究稱，整個(gè)人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中，有90%是過(guò)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(dá)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(shì)，可以說(shuō)，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(lái)優(yōu)化規(guī)模和實(shí)現(xiàn)利益最大化。而我們很多人對(duì)大數(shù)據(jù)還很陌生，只是被動(dòng)的適應(yīng)著大數(shù)據(jù)給生活帶來(lái)的改變。大數(shù)據(jù)時(shí)代是以云計(jì)算為基礎(chǔ)的，所以，要實(shí)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(shí)，可以夸張的說(shuō)，信息就是黃金，信息就是石油。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)會(huì)解放更多的勞動(dòng)生產(chǎn)力，勢(shì)必將會(huì)更加加劇生產(chǎn)力過(guò)剩的現(xiàn)狀，社會(huì)兩極分化現(xiàn)象會(huì)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(lái)的可怕局面。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)會(huì)使人們的生活節(jié)奏急速加快，信息的時(shí)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(huì)越來(lái)越忙，到那時(shí)，就像現(xiàn)在的日本，可能想找個(gè)人聽你說(shuō)說(shuō)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(shí)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(shí)，不主動(dòng)泄露信息，要管理好自己身邊的信息設(shè)備;技防，就是要運(yùn)用軟件來(lái)管理和處理數(shù)據(jù)，經(jīng)常檢查更新數(shù)據(jù)庫(kù)，定時(shí)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(wú)關(guān)的信息應(yīng)當(dāng)及時(shí)刪除，減輕硬盤的壓力。

三、怎么保護(hù)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(shí)代，更要管理好自己的隱私，以免對(duì)自己和家人造成麻煩和損失。越是隱私的信息，越要遠(yuǎn)離網(wǎng)絡(luò)，不要再公開的社交網(wǎng)絡(luò)儲(chǔ)存和展示個(gè)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(jī)碼來(lái)保護(hù)自己真實(shí)IP地址，提高網(wǎng)絡(luò)安全的可靠性，加強(qiáng)對(duì)聯(lián)網(wǎng)信息的管理和保護(hù)。

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

第三篇：大數(shù)據(jù)讀書報(bào)告

大數(shù)據(jù)讀書報(bào)告

網(wǎng)絡(luò)13-1戴崇卓

大數(shù)據(jù)的概念

大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）

Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）、Veracity（真實(shí)性）。

大數(shù)據(jù)的意義

現(xiàn)在的社會(huì)是一個(gè)高速發(fā)展的社會(huì)，科技發(fā)達(dá)，信息流通，人們之間的交流越來(lái)越密切，生活也越來(lái)越方便，大數(shù)據(jù)就是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來(lái)臺(tái)演講中就提到，未來(lái)的時(shí)代將不是IT時(shí)代，而是DT的時(shí)代，DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技，顯示大數(shù)據(jù)對(duì)于阿里巴巴集團(tuán)來(lái)說(shuō)舉足輕重。

有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無(wú)煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”。價(jià)值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對(duì)于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是贏得競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。

大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或?qū)λ?/p>

保持敬畏之心，在以云計(jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本看起來(lái)很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來(lái)了，通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。

其次，想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù)，必須要全面而細(xì)致的分解它，我著手從三個(gè)層面來(lái)展開：

第一層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來(lái)深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)；從大數(shù)據(jù)隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長(zhǎng)久博弈。

第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來(lái)說(shuō)明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲(chǔ)到形成結(jié)果的整個(gè)過(guò)程。

第三層面是實(shí)踐，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個(gè)人的大數(shù)據(jù)四個(gè)方面來(lái)描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)犯罪的發(fā)生。Google流感趨勢(shì)(Google Flu Trends)利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)禽流感的散布。統(tǒng)計(jì)學(xué)家內(nèi)特.西爾弗(Nate Silver)利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2012美國(guó)選舉結(jié)果。麻省理工學(xué)院利用手機(jī)定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。

梅西百貨的實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制。根據(jù)需求和庫(kù)存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對(duì)多達(dá)7300萬(wàn)種貨品進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)價(jià)。醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而近年來(lái)很多國(guó)家都在積極推進(jìn)醫(yī)療信息化發(fā)展，這使得很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)有資金來(lái)做大數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)

趨勢(shì)一：數(shù)據(jù)的資源化

何為資源化，是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會(huì)關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭(zhēng)相搶奪的新焦點(diǎn)。因而，企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營(yíng)銷戰(zhàn)略計(jì)劃，搶占市場(chǎng)先機(jī)。

趨勢(shì)二：與云計(jì)算的深度結(jié)合

大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺(tái)之一。自2013年開始，大數(shù)據(jù)技術(shù)已開始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合，預(yù)計(jì)未來(lái)兩者關(guān)系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命，讓大數(shù)據(jù)營(yíng)銷發(fā)揮出更大的影響力。

趨勢(shì)三：科學(xué)理論的突破

隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)革命。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等相關(guān)技術(shù)，可能會(huì)改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論，實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。

趨勢(shì)四：數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立

未來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科，被越來(lái)越多的人所認(rèn)知。各大高校將設(shè)立專門的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè)，也會(huì)催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。與此同時(shí)，基于數(shù)據(jù)這個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)，也將建立起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，之后，數(shù)據(jù)共享將擴(kuò)展到企業(yè)層面，并且成為未來(lái)產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。

趨勢(shì)五：數(shù)據(jù)泄露泛濫

未來(lái)幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長(zhǎng)率也許會(huì)達(dá)到100%，除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障?？梢哉f(shuō)，在未來(lái)，每個(gè)財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)都會(huì)面臨數(shù)據(jù)攻擊，無(wú)論他們是否已經(jīng)做好安全防范。而所有企業(yè)，無(wú)論規(guī)模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)中，超過(guò)50%將會(huì)設(shè)置首席信息安全官這一職位。企業(yè)需要從新的角度來(lái)確保自身以及客戶數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要獲得安全保障，而并非在數(shù)據(jù)保存的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，僅僅加強(qiáng)后者的安全措施已被證明于事無(wú)補(bǔ)。

趨勢(shì)六：數(shù)據(jù)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)力 數(shù)據(jù)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)力，直接影響財(cái)務(wù)表現(xiàn)。當(dāng)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)”的概念深入人心之后，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)管理便有了更清晰的界定，將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，持續(xù)發(fā)展，戰(zhàn)略性規(guī)劃與運(yùn)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、銷售收入增長(zhǎng)率顯著正相關(guān);此外，對(duì)于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力所占比重為36.8%，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效果將直接影響企業(yè)的財(cái)務(wù)表現(xiàn)。

趨勢(shì)七：數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關(guān)鍵

采用自助式商業(yè)智能工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的企業(yè)將會(huì)脫穎而出。其中要面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)是，很多數(shù)據(jù)源會(huì)帶來(lái)大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)。想要成功，企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距，從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過(guò)BI獲得更佳決策。

趨勢(shì)八：數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強(qiáng)

大數(shù)據(jù)的世界不只是一個(gè)單一的、巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是一個(gè)由大量活動(dòng)構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸點(diǎn)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。而今，這樣一套數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基本雛形已然形成，接下來(lái)的發(fā)展將趨向于系統(tǒng)內(nèi)部角色的細(xì)分，也就是市場(chǎng)的細(xì)分;系統(tǒng)機(jī)制的調(diào)整，也就是商業(yè)模式的創(chuàng)新;系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，也就是競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的調(diào)整等等，從而使得數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度逐漸增強(qiáng)。

大數(shù)據(jù)的IT分析工具

大數(shù)據(jù)概念應(yīng)用到IT操作工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，大數(shù)據(jù)可以使IT管理軟件供應(yīng)商解決大廣泛的業(yè)務(wù)決策。IT系統(tǒng)、應(yīng)用和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施每天每秒都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化或者結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)都代表了?所有用戶的行為、服務(wù)級(jí)別、安全、風(fēng)險(xiǎn)、欺詐行為等更多操作?的絕對(duì)記錄。

大數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)生旨在于IT管理，企業(yè)可以將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分析和歷史相關(guān)數(shù)據(jù)相結(jié)合，然后大數(shù)據(jù)分析并發(fā)現(xiàn)它們所需的模型。反過(guò)來(lái)，幫助預(yù)測(cè)和預(yù)防未來(lái)運(yùn)行中斷和性能問(wèn)題。進(jìn)一步來(lái)講，他們可以利用大數(shù)據(jù)了解使用模型以及地理趨勢(shì)，進(jìn)而加深大數(shù)據(jù)對(duì)重要用戶的洞察力。他們也可以追蹤和記錄網(wǎng)絡(luò)行為，大數(shù)據(jù)輕松地識(shí)別業(yè)務(wù)影響；隨著對(duì)服務(wù)利用的深刻理解加快利潤(rùn)增長(zhǎng)；同時(shí)跨多系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)發(fā)展IT服務(wù)目錄。

大數(shù)據(jù)分析的想法，尤其在IT操作方面，大數(shù)據(jù)對(duì)于我們發(fā)明并沒有什么作用，但是我們一直在其中。Gartner已經(jīng)關(guān)注這個(gè)話題很多年了，基本上他們已經(jīng)強(qiáng)調(diào)，如果IT正在引進(jìn)新鮮靈感，他們將會(huì)扔掉大數(shù)據(jù)老式方法開發(fā)一個(gè)新的IT操作分析。

第四篇：《大數(shù)據(jù)》讀書心得

《大數(shù)據(jù)》讀書心得

進(jìn)入2012年大數(shù)據(jù)一詞越來(lái)越多地被提及，人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)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，人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者消費(fèi)浪潮的到來(lái)。“大數(shù)據(jù)”的運(yùn)用在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著前所未有的重要作用，滲透到了當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素，并對(duì)人類的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了更新的挑戰(zhàn)。

一、傳統(tǒng)的信息格局被打破

不是我不明白，這世界變化快。2000年還是一張軟盤打天下的時(shí)代，短短十多年光景，硬盤的存儲(chǔ)容量已從4GB、16GB、32GB迅速攀升到1TB（相當(dāng)于1024GB的容量）。原來(lái)僅有1.44MB的軟盤在當(dāng)時(shí)感覺存儲(chǔ)容量還是蠻大的，到現(xiàn)在硬盤容量躥升至1TB了，反而感覺存儲(chǔ)空間捉襟見肘，到底是哪里出現(xiàn)了問(wèn)題呢？1965年英特爾的創(chuàng)始人之一戈登摩爾考察了計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展規(guī)律，提出了著名的摩爾定律。該定律認(rèn)為，同一個(gè)面積集成電路上可容納的晶體管數(shù)目，一到兩年將增加一倍，換句話說(shuō)，計(jì)算機(jī)硬件的處理速度和存儲(chǔ)能力，一到兩年將提升一倍。這一定律，得到驗(yàn)證。

大數(shù)據(jù)！一語(yǔ)驚醒夢(mèng)中人，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)悄然來(lái)臨。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的逐漸成熟，移動(dòng)寬帶迅速提升，云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用更加豐富。更多的傳感設(shè)備、移動(dòng)終端接入到網(wǎng)絡(luò)，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及增長(zhǎng)速度迅速攀升。那么什么是大數(shù)據(jù)呢，正如IBM總結(jié)的那樣：“大量化(Volume)、多樣化(Variety)和快速化(Velocity)”就是“大數(shù)據(jù)”的顯著特征。

二、管理法則：質(zhì)量是數(shù)據(jù)時(shí)代的根本

數(shù)據(jù)能滿足其既定的用途，它才有質(zhì)量。如果不能滿足既定的目標(biāo)和用途，就談不上質(zhì)量。換句話說(shuō)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量不僅取決于它本身，還取決于它的用途（引致數(shù)據(jù)庫(kù)專家杰克.奧爾森）。

隨著網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，政府開始在網(wǎng)上發(fā)布信息和數(shù)據(jù)，對(duì)政府而言，是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)，因?yàn)閿?shù)據(jù)一經(jīng)政府發(fā)布，往往被視為權(quán)威，對(duì)社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域都可能產(chǎn)生重大的影響。任何一份通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布的信息，面對(duì)的都不是一定特定群體，而是全體國(guó)民，如果政府發(fā)布數(shù)據(jù)的質(zhì)量不可靠，將受到頻繁的、大范圍的質(zhì)疑，特別是一些可以會(huì)影響到公共政策和行業(yè)管制標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，將引起巨大的爭(zhēng)議。

例如：?jiǎn)挝荒讨破分械鞍踪|(zhì)含量、菌落總數(shù)應(yīng)該是多少 ？飲用水里能混雜多少含量的微量元素？新鮮蔬菜能帶有多少指標(biāo)的殺蟲劑殘留？工廠排放的廢氣、汽車的尾氣以及車間的通風(fēng)條件都要符合怎樣的標(biāo)準(zhǔn)等等，這些標(biāo)準(zhǔn)，都是數(shù)據(jù)。隨著社會(huì)的發(fā)民、科學(xué)的進(jìn)步，這些標(biāo)準(zhǔn)越來(lái)越多越來(lái)越細(xì)，每一個(gè)都和國(guó)民生活和經(jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān)。所以政府在網(wǎng)上發(fā)布數(shù)據(jù)，必須慎之又慎，保證質(zhì)量。

三、大數(shù)據(jù)在各領(lǐng)域中的價(jià)值表現(xiàn)

1、數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)：企業(yè)贏利之道

企業(yè)以“低成本、高效率”的方式來(lái)開展公司的業(yè)務(wù)，而要做到“低成本、高效率”的運(yùn)營(yíng)以及決策正確，企業(yè)必須廣泛推選以事實(shí)為基礎(chǔ)的決策方法、大量使用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化企業(yè)的各個(gè)運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)，通過(guò)基于數(shù)據(jù)的優(yōu)化和對(duì)接，把業(yè)務(wù)流程和決策過(guò)程當(dāng)中存在的每一分潛在的價(jià)值都“擠”出來(lái)，從而節(jié)約成本，戰(zhàn)勝對(duì)手，在市場(chǎng)上幸存。這種競(jìng)爭(zhēng)，就是一種基于數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)。

已經(jīng)有越來(lái)越多令人信服的證據(jù)表明：只要實(shí)施正確的政策和激勵(lì)，大數(shù)據(jù)將成為競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵性基礎(chǔ)，并成為下一波生產(chǎn)率提高、創(chuàng)新和為消費(fèi)者創(chuàng)造價(jià)值的支柱。信息時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)，不是勞動(dòng)生產(chǎn)率的競(jìng)爭(zhēng)，而是知識(shí)生產(chǎn)率的競(jìng)爭(zhēng)。數(shù)據(jù)，是信息的載體、是知識(shí)的源泉，當(dāng)然也就可以創(chuàng)造價(jià)值和利潤(rùn)，可以預(yù)見，基于知識(shí)的競(jìng)爭(zhēng)，將集中表現(xiàn)為基于數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)，這種數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)，將成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然。

2、通訊、電信、商務(wù)智能、互聯(lián)網(wǎng)的逐步演變

近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)的迅猛增加，各個(gè)行業(yè)、政府部門都在嘗試“用數(shù)據(jù)來(lái)決策”、“用數(shù)據(jù)來(lái)管理”、“用數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)新”，在這個(gè)過(guò)程中，涌現(xiàn)了一大批既務(wù)實(shí)管用，又令人耳目一新的做法和應(yīng)用?；仡櫄v史，我們從廣播的年代到電視的年代再到本世紀(jì)初互聯(lián)網(wǎng)的年代，從音頻對(duì)話到可視電話，數(shù)據(jù)技術(shù)一直在我們的生活中扮演重要的角色，互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之后，就交流和互動(dòng)而言，廣播和電視無(wú)疑相形見絀。

“大數(shù)據(jù)”可能帶來(lái)的巨大價(jià)值正漸漸被人們認(rèn)可，它通過(guò)技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，以及數(shù)據(jù)的全面感知、收集、分析、共享，為人們提供了一種全新的看待世界的方法。

四、總結(jié)

涂先生從數(shù)據(jù)本身的革命、社會(huì)科學(xué)的革命、企業(yè)管理的革命、社會(huì)管理的革命四個(gè)方面深刻闡述了大數(shù)據(jù)的重要意義，以最前沿的視野、直接的解讀和剖析為我們理清了《大數(shù)據(jù)》一書的脈絡(luò)和精髓，為我們?nèi)绾文芨玫亻喿x、理解、領(lǐng)會(huì)《大數(shù)據(jù)》一書的精神實(shí)質(zhì)提供了很好的幫助，讓我們意識(shí)到：大數(shù)據(jù)的時(shí)代，是不可逃避的。

第五篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨讀書月心得體會(huì)

一部似乎還沒有寫完的書

——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感及所思 讀了《大數(shù)據(jù)時(shí)代》后，感覺到一個(gè)大變革的時(shí)代將要來(lái)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(qiáng)烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來(lái)?！霸谛?shù)據(jù)時(shí)代，我們會(huì)假象世界是怎樣運(yùn)作的，然后通過(guò)收集和分析數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證這種假想?！薄半S著由假想時(shí)代到數(shù)據(jù)時(shí)代的過(guò)渡，我們也很可能認(rèn)為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法，也試圖通過(guò)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(shí)際”來(lái)“終結(jié)”量子力學(xué)。對(duì)此我很高興，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)和量子力學(xué)都是我在大學(xué)學(xué)習(xí)時(shí)學(xué)到抽筋都不能及格的課目。但這兩個(gè)理論實(shí)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(gè)讓我頭疼一輩子的東西。作者其實(shí)也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點(diǎn)，畢竟還是在前面加上了“很可能認(rèn)為”這樣的保護(hù)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(shí)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(huì)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(lái)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(jì)學(xué)和量子力學(xué)否定掉再說(shuō)。反正我也不喜歡、也學(xué)不會(huì)它們。

當(dāng)我們?nèi)祟惖臄?shù)據(jù)收集和處理能力達(dá)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(jì)學(xué)了。但是由統(tǒng)計(jì)學(xué)和量子力學(xué)以及其他很多“我們也很可能認(rèn)為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個(gè)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(shí)代》第16頁(yè)“大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)”。邏輯是——描述時(shí)空信息“類”與“類”之間長(zhǎng)時(shí)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。可大數(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——?dú)w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(duì)立的。在同一件事上兩種方法對(duì)立，應(yīng)該只有一個(gè)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(gè)“脫穎而出”，因?yàn)槲疑硖幤渲小?wèn)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(gè)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(wèn)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(duì)論的矛盾，又搞出一個(gè)量子場(chǎng)論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時(shí)空彎曲成允許時(shí)間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時(shí)間旅行機(jī)器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關(guān)系，因?yàn)榘职志褪前职?，兒子就是兒子。那么大?shù)據(jù)會(huì)不會(huì)通過(guò)正視混雜性，放棄因果關(guān)系最后反而搞出時(shí)間機(jī)器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢？ 其二：人和機(jī)器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機(jī)器沒有?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》也擔(dān)心“最后做出決策的將是機(jī)器而不是人”。如果真的那一天因?yàn)榉艞夁壿嬎季S而出現(xiàn)科幻電影上描述的機(jī)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(duì)什么統(tǒng)計(jì)學(xué)、量子力學(xué)、邏輯學(xué)和大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說(shuō)八道，所謂的擔(dān)心根本不存在。但問(wèn)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(lái)指點(diǎn)迷津。

所以想向《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的作者提一個(gè)合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個(gè)第四部分——大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)代書面記錄與心得體會(huì)

大數(shù)據(jù)時(shí)代書面記錄與心得體會(huì) 2015年5月12日，聽取了大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)技術(shù)的技術(shù)講座。當(dāng)今，大數(shù)據(jù)的到來(lái)，已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)生活中無(wú)法逃避的挑戰(zhàn)。每當(dāng)我們要做出決策的時(shí)候，大數(shù)據(jù)就無(wú)處不在。大數(shù)據(jù)術(shù)語(yǔ)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(lái)的巨大機(jī)遇。與此同時(shí)，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(jì)方面的，它同時(shí)也能在政治、文化等方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)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(huì)”的集中體現(xiàn)，三分技術(shù)，七分?jǐn)?shù)據(jù)，得數(shù)據(jù)者得天下?！按髷?shù)據(jù)”的影響，增加了對(duì)信息管理專家的需求。事實(shí)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(yùn)用數(shù)據(jù)分析手段管理和優(yōu)化運(yùn)營(yíng)的公司其實(shí)質(zhì)都是一個(gè)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(zhǔn)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(guò)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(guò)對(duì)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(gè)性化的服務(wù)。大數(shù)據(jù)在個(gè)人隱私的方面，大量數(shù)據(jù)經(jīng)常含有一些詳細(xì)的潛在的能夠展示有關(guān)我們的信息，逐漸引起了我們對(duì)個(gè)人隱私的擔(dān)憂。一些處理大數(shù)據(jù)公司需要認(rèn)真的對(duì)待這個(gè)問(wèn)題。例如美國(guó)天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個(gè)科學(xué)家提出，我們不應(yīng)該簡(jiǎn)單地服從法

律方面的隱私保護(hù)問(wèn)題，這些遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(shí)代》有感及所思

讀了《大數(shù)據(jù)時(shí)代》后，感覺到一個(gè)大變革的時(shí)代將要來(lái)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(qiáng)烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來(lái)。

本書從思維、商業(yè)、管理三個(gè)方面闡述了在大數(shù)據(jù)時(shí)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(gè)比較令人震驚的觀點(diǎn)，也就是大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析信息時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變，這三個(gè)轉(zhuǎn)變將改變我們的理解和組建社會(huì)的方法。并且作者將生活，工作思維的大變革和這幾個(gè)方面緊緊聯(lián)系在一起。

第一個(gè)轉(zhuǎn)變是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣。也就是說(shuō)樣本等于總體；第二個(gè)轉(zhuǎn)變是對(duì)研究數(shù)據(jù)不會(huì)追求精度，而且追求混雜性，小數(shù)據(jù)時(shí)代下，追求精確度是合理的，因?yàn)槲覀兪占臄?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(shí)代，尤其是在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，快速獲得一個(gè)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(xì)節(jié)和確定性；第三個(gè)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(shí)代，我們更需要了解一個(gè)東西是什么，而不是為什么，要找到關(guān)聯(lián)無(wú)，通過(guò)一個(gè)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(cè)未來(lái)。

這三個(gè)方面是大數(shù)據(jù)時(shí)代所給我們帶來(lái)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(huì)也就會(huì)有很大的變化。緊接著第二部分作者從萬(wàn)事萬(wàn)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。第三部分則是闡述了大數(shù)據(jù)時(shí)代下的弊端以及在管理上的措施。個(gè)人認(rèn)為本書的精髓部分是第一部分，第一部分的三個(gè)觀點(diǎn)涉及的面很廣，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、邏輯學(xué)、哲學(xué)等。后兩個(gè)部分都是以第一部分這三個(gè)觀點(diǎn)為基礎(chǔ)展開闡述的。這本書給我感觸最深的就是這三個(gè)轉(zhuǎn)變，或者說(shuō)是三個(gè)觀點(diǎn)，可以說(shuō)是哲學(xué)上說(shuō)的世界觀，因?yàn)槭澜缬^決定方法論，所以這三個(gè)觀點(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)看法的顛覆，就會(huì)導(dǎo)致各種變革的發(fā)生。首先是第一個(gè)，作者認(rèn)為在抽樣研究時(shí)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(shí)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(jī)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(shuō)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(lái)證明使用全體數(shù)據(jù)的重要性。這個(gè)觀點(diǎn)足以引起統(tǒng)計(jì)學(xué)乃至社會(huì)文明的變革，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)抽樣和幾何學(xué)定理、萬(wàn)有引力一樣被看做文明得以建立牢固的基石。我對(duì)這個(gè)觀點(diǎn)還是比較認(rèn)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(jìn)，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(gè)觀點(diǎn)也過(guò)于絕對(duì)，就算是在大數(shù)據(jù)時(shí)代要想收集到全體數(shù)據(jù)還是不太可能實(shí)現(xiàn)的，因?yàn)槭占w數(shù)據(jù)要付出的代價(jià)有時(shí)會(huì)很大。比如說(shuō)，你要檢測(cè)食品中致癌物質(zhì)是否超標(biāo)，你不可能每一件食品你都檢測(cè)一遍吧。第二，要效率不要絕對(duì)的精確。作者說(shuō)，執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時(shí)代和模擬時(shí)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(kù)的。如果不接受混亂，剩下95%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無(wú)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(gè)數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤就會(huì)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(shí)代要求我們重新審視精確性的優(yōu)劣，甚至還說(shuō)到大數(shù)據(jù)不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無(wú)法實(shí)現(xiàn)精確性。谷歌翻譯的成功很好地證明了這一點(diǎn)，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?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)。而在閱讀這本書時(shí)，發(fā)現(xiàn)這本書中爭(zhēng)議最大的一個(gè)觀點(diǎn)，不僅是讀者，就算是本書的譯者也在序言中明確地說(shuō)到他不認(rèn)同“相關(guān)關(guān)系比因果關(guān)系更重要”的觀點(diǎn)。作者覺得相關(guān)關(guān)系對(duì)于預(yù)測(cè)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(shí)了大數(shù)據(jù)在分析相關(guān)性方面的優(yōu)勢(shì)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(shuō)明了掌握了相關(guān)關(guān)系對(duì)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(duì)于其他領(lǐng)域來(lái)說(shuō)這個(gè)觀點(diǎn)就值得商榷了。比如說(shuō)，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(gè)例子說(shuō)明，喬布斯測(cè)出整個(gè)基因圖譜來(lái)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(shuō)收集各種數(shù)據(jù)，然后利用其相關(guān)性來(lái)判斷哪里出現(xiàn)了問(wèn)題。

過(guò)度依賴所帶來(lái)的后果。也用《少數(shù)派的報(bào)告》這部電影來(lái)說(shuō)明如果癡迷于數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致我們將生活在一個(gè)沒有獨(dú)立選擇和自由意志的社會(huì)，如果一切變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，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(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。毫無(wú)疑問(wèn)，大數(shù)據(jù)將會(huì)給社會(huì)管理帶來(lái)巨大的變革。

在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，大數(shù)據(jù)給人類社會(huì)的方方面面帶來(lái)了巨大的變革，這是社會(huì)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(shí)代變革的思想，才能在時(shí)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(dòng)中占得先機(jī)！篇四：《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀書心得

大數(shù)據(jù)時(shí)代，引領(lǐng)信息全球化

——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感

如今說(shuō)起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說(shuō)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(guò)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(guó)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(shuō)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(chǎng)思想上的對(duì)話。

粗淺認(rèn)識(shí)之我見

舍恩伯格分三部分來(lái)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(jiǎn)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(guò)。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(lái)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(shuō)的相關(guān)關(guān)系，我理解他說(shuō)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(yíng)銷的一種反思?！按髷?shù)據(jù)的簡(jiǎn)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?！安皇且蚬P(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系?！辈恍枰馈盀槭裁础?，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(guò)，但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來(lái)？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(yǔ)出驚人，對(duì)舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。

世間萬(wàn)物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡(jiǎn)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(yǔ)境下說(shuō)的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤

讀。比如說(shuō)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(shuō)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’?！庇纱丝梢?，他說(shuō)的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語(yǔ)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(wèn)題，但仍然無(wú)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(wú)疑問(wèn)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(wèn)題。在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問(wèn)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(wèn)題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語(yǔ)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(wú)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(lái)?！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(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(shuō)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(lái)就比較好懂了。

淺薄之語(yǔ)抒我意

概念是研究的邏輯起點(diǎn)，“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(wú)法透過(guò)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(yíng)決策更積極目的的資訊?！贝髷?shù)據(jù)的4v特點(diǎn)：數(shù)量（volume）、速度（velocity）、品種（variety）和真實(shí)性（veracity）。但舍恩伯格認(rèn)為大數(shù)據(jù)并非一個(gè)確切的概念。他在書中的一段詮釋更具人文色彩和社會(huì)意義：“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(chǎng)、組織機(jī)構(gòu)，以及政府與公民關(guān)系的方法?！逼鋵?shí)，概念的界定要看研究者從哪個(gè)角度來(lái)研究它而定。

科學(xué)家的治學(xué)態(tài)度是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，而人文學(xué)家更具有想象力。一些對(duì)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(rèn)為大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測(cè)?！按髷?shù)據(jù)不是要教機(jī)器像人一樣思考。相

反，把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來(lái)預(yù)期事情發(fā)生的可能性?！鄙岫鞑裆踔敛换乇艽髷?shù)據(jù)所產(chǎn)生的負(fù)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(shí)事求是的科學(xué)態(tài)度。在量子力學(xué)里有一個(gè)測(cè)不準(zhǔn)原理：一個(gè)微觀粒子的某些物理量（如位置和動(dòng)量，或方位角與動(dòng)量矩，還有時(shí)間和能量等），不可能同時(shí)具有確定的數(shù)值，其中一個(gè)量越確定，另一個(gè)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(huì)中的大數(shù)據(jù)會(huì)不會(huì)也有類似情況呢？如果我們?cè)侔褎P文·凱利的《失控》對(duì)比來(lái)讀的話就更有意思了，這樣我們對(duì)整個(gè)物質(zhì)世界及至人類社會(huì)就有了更全面更深刻的洞察，從物理王國(guó)到生物世界，再到信息社會(huì)。從公共衛(wèi)生到商業(yè)應(yīng)用，從個(gè)人隱私到政府管理，大數(shù)據(jù)無(wú)處不在。與此同時(shí)，從哪個(gè)角度探討用什么方法研究，舍恩伯格都不會(huì)忘記大數(shù)據(jù)服務(wù)人類造福人類的終極目的和價(jià)值所在?！按髷?shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著運(yùn)算法則和機(jī)器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨(dú)有的弱點(diǎn)、錯(cuò)覺、錯(cuò)誤都是十分必要的，因?yàn)檫@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(huì)帶來(lái)屈辱或固執(zhí)的同樣混亂的大腦運(yùn)作，也能帶來(lái)成功，或在偶然間促成我們的偉大。這提示我們應(yīng)該樂(lè)于接受類似的不準(zhǔn)確，因?yàn)椴粶?zhǔn)確正是我們之所以為人的特征之一?！庇弥袊?guó)話來(lái)說(shuō)就是“人無(wú)完人”，人類在收獲大數(shù)據(jù)帶來(lái)的紅利的同時(shí)也要承受它帶來(lái)的危害。這不是對(duì)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(shí)代》讀書心得

大數(shù)據(jù)時(shí)代，引領(lǐng)信息全球化

——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感

如今說(shuō)起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說(shuō)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(guò)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(guó)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(shuō)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(chǎng)思想上的對(duì)話。粗淺認(rèn)識(shí)之我見 舍恩伯格分三部分來(lái)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。