大数据时代读后感5000

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大数据时代读后感5000篇一
《大数据时代读后感(全)》

《大数据时代》读后感

《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。本书作者舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究，从维也纳大学到哈佛大学，从新加坡国立大学到牛津大学，世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。开阔的学术视野与系统的学术造诣，更让他不断为企业与商业应用提供强大的理论支持。他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们，所以在《大数据时代》一书中，他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析，并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。

文中作者清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样=全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。

本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。

引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事

长马云通过大量数据分析得出2008年经济疲弱，为其商家提前做好迎接经济危机提供了时间缓冲。（补充并清晰描述详细）关于大数据在商业领域的应用， Farecast公司是一个成功的典型范例。该公司由奥伦〃埃齐奥尼创办，利用机票的销售数据来预测未来的机票价格，旨在帮助用户在购买机票方面做出预测，并对机票价格走势预测的可信度标示出来供消费者查考。Farecast系统利用近十万亿条价格记录预测的准确度达75%，使得使用Farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票节约50美元。而处理如此多的数据离开了大数据技术将无法进行。

也正是由于我们进入了一个前所未有的信息化时代，人们拥有了如此多的数据，才提供给我们利用大数据的分析处理手段，创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。其实大数据技术早已渗透到我们中间，它被应用在垃圾邮件的过滤，新浪微博技术平台，谷歌翻译以及输入文字的自动纠错等。

文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。

关于不是随机样本而是整体数据中。作者指出了随机取样是小数据时代用最少的数据获取最大价值的做法。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义。乔布斯成为世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。乔布斯曾开玩笑说“我要么是第一个通过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一个因为这种方式死于癌症的人”。虽然最后难免死于癌症但这种获得所有数据而不是仅样本的方法将他的生命延长了几年。同样，从事跨境汇款业务的Xoom公司侦破一起犯罪集团的诈骗也是由于使用了整体数据。初此之外，他还列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。

作者同时也指出随着数据使用的越来越多，其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确，特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。作者特别举了谷歌翻译成功的例子。谷歌翻译之所以优于IBM的Candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制。和微软的班科和布里尔一样，

谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。（其语库来自于未经过滤的网页内容，会包含一些不完整的句子、拼写错误、语法错误以及其他各种错误）

在不是因果关系，而是相关关系的篇章中。作者指出在大数据时代往往知道是什么要比知道为什么来的更实在。作者列举了林登的亚马逊推荐系统的成功，证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的先锋和代表，从以前广为人事的啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于其策略的帮助。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。Aviva保险公司利用几百种生活方式的数据，如爱好、长浏览网页等间接的预测出哪些人更可能患高血压、糖尿病和抑郁症。UPS国家快递公司通过使用预测性分析检测其全美6万辆车队。进行防御性的修理，节约巨大得的成本。这些都充分显示了大数据在预测方面的优势。

本书第二部分讲的是大数据时代的商业变革。

作者用莫里绘制导航图的例子告诉我们，远在信息数字化之前，对数据的运用就已经开始了。莫里利用大量的人力去分析多年保存的航海记录，他从这些大量的数据中获取到新的利用价值。绘制的图表帮助商人节约一大笔钱，使年轻的海员们间接获取了成千上万名经验丰富的航海家的指导。日本先进工业技术研究所越水重臣教授通过安装压力传感器将人屁股特征数据化，进而形成对乘客身份的特征识别。这项技术为汽车防盗系统提供了方案。Decide.com公司，致力于为顾客预测商品的价格，通过收集处理海量的价格信息，预测准确率高达77%，帮助顾客在购买一个产品时节约了大约100美元。MasterCardd.Advisor部门通过分析来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，分析得出商业发展和客户消费趋势，如通过分析发现如果一个人下午四点左右给汽车加油的话，他很可能在接下来的一个小时内去购物或者去餐馆吃饭 ，且在这一小时里大约花费35到40美元。商家正可以利用这个分析结果，在加油的小票背面附加上附近商店的优惠券。

这些例子都证明了大数据蕴藏着巨大的商业价值。根据提供价值的不同来源，大数据价值链包括三大构成部分。包括第一种是基于数据本身的公司。这些公司

拥有大量数据或者至少可以收集到大量数据，却不一定有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。第二种是基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司。它们掌握了专业技能但并不一定拥有数据或者提出数据创性用途的才能。比如说，沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商就是借助天睿公司的分析来获得营销点子，天睿就是一家大数据分析公司。第三种是基于思维的公司。皮特.华登，Jetpac的联合创始人，就是通过想法获得价值的一个例子，他通过用户分享到网上的旅行照片来为人们推荐下一次旅行目的地。对于某些公司来说，数据和技能并不是成功的关键。挖掘数据的新价值的创新思维才是这些公司脱颖而出的优势所在。

大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家。如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。当然公司要根据自己的情况进行调整。大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑战。同时，大数据也为小公司带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候，工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。随着技术的发展，西方世界在大数据技术的优势将会慢慢消失。对于大公司而言，好消息是大数据技术可以加剧优胜劣汰。一旦公司掌握了大数据，它不但可能超过对手还可能遥遥领先。

文章第三部分讲了大数据带来无数好处的同时带来的不良影响以及如何面对这些影响。包括如数据的收益的处理问题以及数据中用户资料的隐私和决策过程带来的影响。作者在保护个人隐私方面提出了几种想法。一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。作者同时也指出了这两种方式的难度。一方面收集到的数据可能会被后续的多次利用。另一方面，匿名化会在数据收集越来越多和数据的相互结合关联使用时变得无效。作者列列举电影《少数派报告》的情节说明越来越依赖数据时，大数据可能将我们禁锢在可能性之中。当然通过分析犯罪的常发地与常发时间，合理安排警力会对治安防范提供不小的帮助。作者还指出不能尽信数据的分析结果，因为不能保证获取分析结果来源的数据准确性。大数据在给我们生活提供便利的同时，也让隐私保护

的法律手段失去了作用。我们必须杜绝对数据的过分依赖。

在高速迈进大数据时代的同时，人类信息管理准则需要重新定位，这将带动社会核心价值观的转变。大数据时代，对原有规范的修修补补已经不足以抑制大数据带来的风险。保护个人隐私就需要对个人数据处理器对其政策和行为承担更多责任。同时必须重新定义公正的概念，以确保人类行为的自由。作者提出了解决这些问题的方向。如个人隐私保护方面，可以让使用者承担更多的社会责任。将责任从民众转移到数据使用者有很多意义，也有充分的理由。因为他们更清楚将如何使用数据且是数据应用最大的受益者。关于公正方面简单的讲就是个人可以并应为他们的行为而非倾向负责。就像公司有内部会计和外部审计人员一样，大数据时代，公司将设臵专门的人员--内部和外部算法师对大数据活动进行监督。还有可能出现第三方的机构对大数据行为进行监督和衡量。作者甚至考虑到对大数据存在的垄断情况进行分析并在反垄断反面给了建议。最后结语中作者提出大数据提供给人们的只是参考答案，提醒我们在利用这个工具时要铭记人类的作用是无法完全替代的。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向，冲破与西方国家的差距。对于一个国家如此，对于一个企业亦是如此。在如此快速的到来的大数据时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。公司的规划中，也需充分考虑到大数据对于公司的未来发展所带来的机遇和挑战。对于掌握大量数据的公司，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？比如国内目前的社交网站，购物网站等都掌握了用户的大量的数据信息。对于没有掌握数据的小公司来说，在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给其他企业或个人带来价值。从国家层面来讲，要做好各方面的规划和政策调整的准备。如对隐私的保护等需新的法律法规进行规范。

大数据时代读后感5000篇二
《大数据时代读后感》

《大数据时代》读后感

一、对大数据时代的理解

1.“大数据”的正式推出。2012 年3 月，奥巴马政府宣布投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。 这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来！

2.“大数据”的本质。早在互联网出现之初，我们就知道网络无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。

二、大数据时代考验传统文化

1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的发展已经经历了技术主导和制度主导两个时期，当代世界正在走向观念主导的新时期发展。各民族文化通过互联网正不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的区别正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快区分不

同的民族吗？也许只有祈祷的时候，你才能知道谁是默斯林，谁是基督徒，观念将主导互联网时代的民族性。大数据时代的来临，使山村投资者能够和洛杉矶大佬一样去分析华尔街的股价变化，文化的进一步融合变得势不可挡，唯一显示他们区别的，就是基于自身观念所做出的判断，而这种判断，在不断的经济碰撞之下，也将逐步变得趋同。

2.保持传统文化独立性。中华的文化是儒道互补的传统，其共性凝结在《周易》的传承中，主要就是天人合一观，这是中国传统文化对人类的最大贡献，也是独立性的最重要体现。在现有的世界有影响的各民族文化里，天人合一观是中华文化所独有的特征，是任何一个强权所无法抹杀的。大数据时代，需要继续保持传统文化的独立性，就是要让我们的社会和数据深深打上文化的烙印，要建立属于我们的数据体系，让这个体系庞大到其他民族无法忽视，进而去影响他们。

3.为新文明的建立出力。从文明出现的规律来看，工业文明后边的未来文明，一定要通过工业工商文化和农耕文化的冲突和融合产生。从英国工业革命开始，冲突已经几百年了，还没有融合出一种新的文明。早在20世纪，瑞士心理学家荣格就发现了《易经》筮法中蕴涵的同步原理，一种不同于因果原理的普遍联系法则，这同大数据技术的复杂相关性有着相似的地方。如果我们把大数据时代的来临，看作新文明出现的前奏，那么我们的传统文化在新文明建立的过程中必将发挥重要作用，因为阴阳五行类的传统学说正是一种复杂的相关性学说，这种学说带来的思维

方式让我们掌握了大数据时代的先机。沿着这个方向坚定走下去，必将在新文明的建立中实现中华民族的伟大复兴！

三、大数据时代的管理

1.大数据对决策的影响。大数据决策系统通过对过去和现在的数据进行分析，能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，能够代替人脑，承担起社会管理的职责。大数据所具有的在区域之间、行业之间和企业部门之间的穿透性，正在颠覆传统的、线性的、自上而下的精英决策模型，正在形成非线性的、面向不确定性的、自下而上的决策基础。CEO们可能不再依赖于业务部门提出的建议，而是通过大数据决策系统来分析每个参与人员传回的实时数据，从而做出走向胜利的决策。同时，一旦我们遭遇错误和不真实的数据，带来的影响也将是灾难性的。

2.大数据对设备管理的影响。随着大数据观念的确立，实时传输设备使用数据将成为管理的必须，可能会采集包括定位、作业小时、公里数、油耗、发动机工作状态、关键电子模块温度、室内外温差、速度等在内的一系列数据，使每一辆设备纳入实时管理系统，带来精确控制的革命；同时，实时数据的采集将为研发和修理提供全面的参考数据，控制因重要部件突然损坏带来的恶性事故。

3.大数据对基层管理的影响。大数据使管理漏洞进一步减少，摄像头和各类传感器将企业日常管理的基础数据实时记入系统，甚至可以精确到食堂的菜谱和大门的出入登记，管理工作将

从有章可循进步到有数据可循。全面的数据管理使分析和预防重大事故成为可能，在管理上不再有盲区，员工情绪的波动也将记录在案，基层管理人员的管理质量将会进一步量化，物资的消耗将实时传输。

4.大数据带来的风险。大数据时代成立的基本假定是“基本数据是准确、可靠、值得信赖的，来龙去脉清楚，并且具有一致性。” 如果基本数据不可靠，大多数参与成员的大数据计划要么会失败，要么效果会低于预期。但数据的真实性往往与利益挂钩，例如某知名搜索引擎不是按照点击率来给网页排名，而是按照收费多少来排名，这样就会产生虚假的排名数据；所以，要实现大数据的合理有效利用，必须解决数据真实性问题，这就带来一个永恒的话题：诚信。大数据利用的不开放性会带来新的垄断和社会资源浪费，原有利益集团会穷尽一切手段去阻止大数据的公开，垄断的大数据会更加巩固利益集团的既得利益优势，在这场新的反垄断斗争中，将会有激烈的利益博弈。我不怀疑最终的胜利会属于大众，但那将是社会各利益集团新一轮的洗牌。

四、大数据时代的个人权利维护

1.大数据对普通人的影响。一个人想要在当今社会谋得一席之地，基本依赖于物质资源、专业技术和人脉关系。大数据恰恰对此产生了冲击，无处不在的网络，一是使资源的分布状况不再属于那些业内人士，无论是经费还是设备，使用者都有广泛选择的权力；二是使普通的专业技术不再是秘密，我们可以零成本获得各类普通技术，可以以尽可能低的价格雇佣到技术工人，可以

通过分析招聘网站来获得失业的详细数据，可以以很低的成本获得过去需要专业人员作出的预测；三是电子商务的全面应用将打破人脉关系的垄断，市场将向所有人敞开大门，在数据分析下，寻找到新的经济增长点将会支付极低的成本。人，这个生产力关系中最具革命性的因素，将遭遇个体地位的历史最低点，互联网的智能化会在一定程度上弱化个体的作用，也许，明天的你将会无足轻重。

2.大数据对思维方式的影响。大数据时代最大的转变，就是放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。没有因果关系的关系是什么？搬掉因果关系这块基石，我们的理论向何处去？客观上，我们的大脑将不需要再学习，只要熟练运用工具去查询，大数据将告诉我们每一个细节的注意事项。思考将变为少数人或阶层的事情，思维将被操纵在那些掌握大数据资源的人手中，新的社会更将两极分化，大都数人将变成只知道进行简单工作的“蚁族”。基于统计的数据科学家会逐步取代行业专家，带来的不是行业的兴旺，很有可能将是行业发展的停滞；在行业专家消失后，只知道“是什么”的数据专家在遭遇全新的问题时，将无法去求证“为什么”，问题研究将从零开始。

3.大数据时代的个人隐私。虽然我们已经习惯了无处不在的摄像头，但网络高科技公司通过分析大量用户行为数据，可以精准判断我们的喜好乃至性格，让我们的隐私受到重大威胁。数据

大数据时代读后感5000篇三
《《大数据时代》读后感》

《大数据时代》读后感

———大数据时代下的变革

学号：20121300008 姓名：严国立 班级：12级4班 这两年，大数据这个词突然变得很火，不仅出现在阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，同时在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。我对大数据一直好奇已久，阅读了很多资料仍不得其解，直到读完《大数据时代》才有了粗略的认识。

《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔·舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。作者是研究大数据这方面的大师，译者也翻译得很有水平。本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，第一，不是随机样本，而是所有数据，这里要求数据要更多。第二，不是精确性，而是混杂性，这里要求数据更杂。第三，不是因果关系，而是相关关系，这里要求数据要更好。第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本书的精髓部分是第一部分，第一部分的三个观点涉及的面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。

我侧重于从第一部分中的这三个观点谈谈自己的看法，这三个观点可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。首先是第一个，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到

整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。

第二，要效率不要绝对的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣，甚至还说到大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点，谷歌的翻译系统不像Candide那样精确地翻译每一句话，它谷歌翻译之所以优于IBM的Candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。

第三个观点，不是因果性，而是相关性，这是这本书中争议最大的一个观点，不仅是读者，就算是本书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点。作者觉得相关关系对于预测一些事情已经足够了，不用花大力气去研究他们的因果关系。作者用林登的亚马逊推荐系统的成功，证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的代表，从啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于他们策略的帮助。一句话，知道是什么就够了，不用知道为什么。很明显作者所举的例子都是属于商业领域的，但是对于其他领域来说这个观点就值得商榷了。比如说，在科学研究领域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件发生的原理。用文中的一个例子说明，乔布斯测出整个基因图谱来治疗癌症，但是你治疗癌症你必须知道癌症发病的原理，知道哪一段基因导致了这种疾病，不可能只是说收集各种数据，然后利用其相关性来判断哪里出现了问题。

作者在书中把大数据说的很厉害，在最后一部分分析大数据带来无数好处的同时带来的不良影响以及如何面对这些影响。用麦克纳马拉的例子来说明对数据

过度依赖所带来的后果。也用《少数派的报告》这部电影来说明如果痴迷于数据会导致我们将生活在一个没有独立选择和自由意志的社会，如果一切变为现实，我们将被禁锢在大数据的可能性之中。所以书中提出了几种解决方法，一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。毫无疑问，大数据将会给社会管理带来巨大的变革。

大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不可逆转，我们只有顺应这种潮流，在思想上和技能上做好准备才能成为时代的弄潮儿。对于一家公司或一个国家，要从根本上改变思维和观念，尽早适应这种潮流。

大数据时代读后感5000篇四
《大数据时代读后感》

《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》

读后感

最近有幸参加了单位的读书活动，我选择了《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》这本书。正如书名中提到的，我们的生活、工作与思维都在大数据时代中经历着重大的变革。

一、思考

读书前想起了我亲身体验也一直在思考的事情。每天打开网页，我们都会发现网页中的广告都是针对我们日常经常搜索的内容所提供的，这种针对性很强的广告是从何而来呢？答案就是大数据。我们每天在网上的任意行为都会留下痕迹，这些痕迹产生了海量的数据，数据中又包含着我们的某些心理、需求以及行为，反映着每个人的价值观、审美观以及价值观。正是基于对这些“大数据”的应用，才为互联网广告的投放提供了精确化的选择。

还有一件事情让我印象深刻，2014年的春节，百度推出了“百度迁徙”的技术品牌项目。百度利用大数据技术，对其拥有的LBS大数据进行分析，将春节前后人口大迁徙的轨迹与特征清晰直观的展现在了人们的眼前。

的确，这是一个大数据的时代。抱着探知与解惑的心态，我开始阅读了这本书。

二、初读

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分“大数据时代的思维变革”中，舍恩伯格旗帜鲜明

的亮出他的三个观点：一、更多：不是随机样本，而是全体数据；二、更杂：不是精确性，而是混杂性；三、更好：不是因果关系，而是相关关系。他旨在强调首先，我们要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本；其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性；最后，我们的思维发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。

第二部分商业变革中，舍恩伯格用大量的例子证明了大数据蕴藏着巨大的商业价值。令我印象最深的是在他看来，大公司与小公司都有可能成为大数据时代的赢家，中等规模的公司要么向两端转化要么破产。同样，大数据也撼动着国家竞争力。工业化国家在掌握了数据以及大数据技术的背景下，在全球竞争中仍然占据优势，然后随着技术的普及，世界上的其他国家也都开始采用了大数据技术，这将为发展中国家缩小与发达国家的差距提供良好的契机。

第三部分管理变革中，作者思考了大数据带来的威胁以及困境。大数据也是一把双刃剑，在带来巨大便利的同时，其背后也隐藏着一些隐患，我们的隐私也可能会被二次利用。联想到近期好莱坞爆出的艳照事件，有外国黑客疑利用苹果公司的iCloud云盘系统的漏洞，非法盗取了众多全球当红女星的裸照，继而在网络论坛发布。通过这样的一个实例，就要求我们不要盲目崇拜大数据，而应该让数据为我们所用，让大数据的发展不超出我们的可控范围。

三、感想

大数据，究其本质，回答的还是哲学问题。舍恩伯格带给我们的不仅仅是一个全新的商业概念或者技术，更多的是我们对世界认知的方法论。

身处这样的大数据时代，我们也需要充分考虑到大数据对于公司的未来发展所带来的机遇和挑战。公司日常经营管理中的数据是否得到了有效的收集与分析，大数据技术是否可以应用在公司业务拓展与管理创新中等等，都值得我们进一步思考。

大数据时代读后感5000篇五
《大数据时代读后感》

《大数据时代》读后感　　　　有这么一句话，心和身体，总有一个在路上，要么旅行，要么读书。在如今，既然我们做不到行万里路，那么就让我们读万卷书吧。　　　　 ——题记　　　　我是一个有着保守的看书习惯的人，喜欢去读一些被奉为经典或者好评如潮的书籍，而常常看到一些书的作者籍籍无名就没有读下去的欲望了，这样导致我接触的书籍较为单一化且与时代前沿无缘。同样像《大数据时代》这样的置身于IT科技前沿的读物，我几乎没有过了解。这次读书交流会让我初次接触到这类极具潜力但实际价值有待挖掘的书。读这本书给我的第一感觉就是震撼，相信每个初次接触到大数据的人都会被他的强悍战绩以及具有颠覆性的观点所折服，尤其是他追求相关关系而无视因果关系的大胆宣言，大有挑战全人类思维基础的意思，当然这也是这本书的诸多亮点中较具代表性的。震撼之余就产生了强烈的好奇心。是什么能让大数据拥有如此强大的能力。　　　　首先我来介绍一下Big data！　　　　作者提出了关于大数据的“掷地有声”的三个原则。这三个原则凡讲大数据必被提及。这三点分别是：不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。大数据时代是一本在生活、工作与思维上具有变革意义的著作。作者认为现在已经进入了大数据时代的早期阶段，因而需要的是混杂性和相关关系，精确性和因果关系逐渐退出舞台。　　　　2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理4.5亿个不同的数据模型，最终确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。　　　　大数据在面对处理影响社会的大问题是能大放异彩，同样在生活细节上也有他的用武之地。　　　　临近放假了，买票回家渐渐成为大家关注的话题了。一些同学会去买飞机票。飞机票的价格因时间而波动的幅度很大，许多同一机舱的乘客票价相差很大。此时人们就会考虑再买机票时的时机了，什么时候可以买到更实惠的票？大数据通过收集大量数据进行数模分析，可以预测后几天的票价供人们参考，其准确率可达75%。　　　　现在我来与大家分享一下，我读这本书的心得

。大体有3点关注时代前沿与新的技术变革辩证的看待一样事物，不要被其华丽的外表所蒙蔽从辩证中找到关键，抓住我们需要的，加以利用。　　　　早在互联网出现之初，我们就知道网络无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析。网络高科技公司通过分析大量用户行为数据，可以精准判断我们的喜好乃至性格。比如QQ中，点开一个链接，你会收到一些信息，你可能会喜欢。一句话“他开始思考了”。　　　　但是他真的开始思考了么？　　　　我觉得不是《大数据时代》有三篇序，给我深刻第一印象的却是译者周涛教授所写的《在路上?晃晃悠悠》。初始，我对周涛在文章里写的内容有很多的不理解，在看完书后，有了一些自己的见解后，重读一遍，豁然开朗。 　　　　面对信息化战争，战争态势复杂多变，战机转瞬即逝。战斗指挥员往往面对的是多方面、大容量、广范围的情报信息，能否以最短的时间内发掘出最有价值的信息并且作出准确的判断将是衡量指挥员素质强弱的关键，同时这也是决定战局走向的关键。但越是高层的指挥员面对的信息量越大，对战争前线第一手资料的了解的误差也就越大，此时仅凭指挥员个人的经验来做决策未免有失偏颇，因为一个人的经历是有限的。那么此时就可以适当利用大数据来承担分析数据的繁杂工作。这就要运用到大数据颠覆性观点的其中之一——相关性。大数据所具有的在区域之间、行业之间和企业部门之间的穿透性，正在颠覆传统的、线性的、自上而下的精英决策模型，正在形成非线性的、面向不确定性的、自下而上的决策基础。高层领导者可能不再依赖于部属提出的建议，而是通过大数据决策系统来分析每个参与人员传回的实时数据，从而做出走向胜利的决策。　　　　举个例子　　　　但我在前面提到只是适当利用其结论。我觉得这些结论不可完全信服。人们早就知道处理全量数据的好处，而之所以要进行抽样分析，原因无外乎有2。一是处理能力跟不上，二是数据收集能力跟不上。作者认为人类之前主要受限于数据的处理能力而不去处理全量数据，但在目前机器处理能力有了巨大的提升的时代，限制绝大多数应用的瓶颈不是计算能力而是数据采集能力。要想利用大数据分析得出战争决策，就必须拥有大量的战争案例作为分析基础。当然现在

自古至今记录在案的战争案例还是很多的，看起来数据基础还是蛮丰富的，但是我想说的是，古代的记录存储能力是非常有限的，其能够作为传世之作被记录，本身就已近不具备样本等于全体这项原则了。再者，面对信息化高速发展的现在，古代的战例能不能作为代表现代战争决策的范例都还是一个未知的问题，那么我们能放心将将士们的生命交给一台台机器么？所以这就触及了因果关系与相关关系之间的摩擦碰撞。　　　　有一个这样的故事：通过大量的数据分析，慈善组织得出结论：一个国家、地区的电视机的普及率与发达富裕程度很有关系（冰箱、洗衣机、空调、高跟鞋、牛仔裤，etc.，也会和发达程度有这样的相关性），于是他们就向贫困国家赠送了很多电视，认为此举可以促进改过的经济发展。你可以鬼扯电视的普及与经济文化的密切相关，但是实际上最终发现更可能是经济发展导致了电视的普及，而不是反过来。所以，我们真的不需要因果分析吗？首先提起我兴趣的是译者竟然跟作者“叫板”起来。译者对作者的观点“相关关系比因果关系更重要”并不认同，而且也反驳得非常有理，给沉迷在“大数据就是一切”迷幻中的读者注入了清醒，给我棒头一喝： 　　在译者的眼里，大数据让我们重视相关的原因原来就是机器学习和以结果为导向的研究思路。机器学习，很显然，这是有别于我们个人学习的方式，人学习需要众多的因果，需要知道为什么，不仅需要知道“所以然”，还要“知其所以然”；同理，在我们认识世界的过程中，我们不能仅仅以结果为导向，因为很多时候我们并不能得出结果，但我们却没有失败，因为我们吸取了经验和教训。 　　更绝妙的是译者的细心和聪明。他有如下说法令我击节称赞：“从小处讲，作者试图避免的‘数据的独裁’和‘错误的前提导致错误的结论’，其解决之道恰在于挖掘因果逻辑而非相关性；从大处讲，放弃对因果性的追求，就是放弃了人类凌驾于计算机之上的智力优势，是人类自身的放弃和堕落。”并不留情的下了结论：放弃对因果关系的追求就是末日之始。机器能够分析的只有相关关系，而人类能够分析所有关系，包括相关和因果，放弃因果关系的分析，就是放弃了人类对计算机（科技）的主宰，人类终会失去对计算机的支配，这样的后果还不是末日吗？或者说是人类终被科技湮灭了人性。

大数据时代读后感5000篇六
《大数据时代读后感》

《大数据时代》读后感

《大数据时代》读后感

随着网络技术的发展成熟，传统行业不断感受到来自大数据、云计算等新技术的冲击，这些新技术意味着游戏规则的改变，大数据技术对各行各业的发展的影响尤为显著。人们对大数据的探讨越来越深入，兴趣越来浓厚，我亦如此。带着无比好奇的心情，我读了舍恩伯格的《大数据时代》，以增进对大数据技术的了解。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。

在第一部分“大数据时代的思维变革”中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：一、更多：不是随机样本，而是全体数据；二、更杂：不是精确性，而是混杂性；三、更好：不是因果关系，而是相关关系。

维基百科说大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出常用软件在可接受时间下的收集、运用、管理和处理能力，或称巨量数据、海量数据、大资料，大数据的常见特点是3V：Volume、Velocity、Variety。但是通过阅读，我了解到规模巨大的数据未必就是大数据。比如伯努利实验，随着实验次数的无限增加，频率将趋近去概率，但这只能说是统计学或者是概率学，而不是大数据。将这一概率引入金融学、天文学、地理学等等领域，进而进行关联研究，但是传统的分析方法的时间是不允许这样做的，这需要搞笑计算资源与能力，将处理结果迅速呈现出来。

大数据并不是指数据本身，而是一种思维方式。

“大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。”大数据令人着迷之处还在于，它正在尝试着引导人们用科学的办法对“预测”挑战。作者引用了安德森的观点“现在已经是一个有海量数据的时代，应用数学已经取代了其他的所有学科工具，而且只要数据足够，就能说明问题”。

大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。而要为商业所用，第一从原始数据采集、数据清洗整合到构建模型分析、形成可显示化结果，整个流程必须连贯起来；第二，大数据产业化，技术成熟。

而国内目前的情况是，传统企业的流程分割化现象严重，就数据采集方面来说，因内部是各个孤立的系统而产生信息孤岛现象，又或者是数据采集过于片面。

所以传统行业能够运用大数据技术创造更大的商业价值的前提是实现信息化、数字化，并且要有新的思维，不论是公司高层还是底层（这就涉及到第三部分——管理变革）。此外，大叔级技术在国内的发展不能说顺利。首先国内的大数据技术缺乏数据准备阶段，这就使得发展大数据成为空话或者是说只是一种概念炒作，对比国外，没有媒体刻意推进和炒作，只是在脚踏实地地研究， 这样出来的技术才可能是完美的成熟的。

要发展好大数据，要利用大数据创造的价值，就要改变管理的思维方式，变革管理模式。运用大数据的企业要改变，研究开发大数据的企业也要改变。

“大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。”

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