大数据时代读后感(通用16篇)

时间:2023-11-11 作者:GZ才子大数据时代读后感(通用16篇)

读后感是一个实践和提升自我的过程,写作的过程中会不断地思考和反思自己的观点和表达方式。请大家浏览以下读者的读后感,看看他们如何用文字将自己的思想传达给大家。

大数据时代读后感(通用16篇)篇一

在0和1构筑的数据之网内,保护好隐私才是你的智慧。

茵茹怀孕了,她压抑不住心中的喜悦,产检、购置孕婴用品、咨询月子中心、令各种孕妇礼包、并高调晒朋友圈。可是突如其来的车祸,让她失去了孩子,她悲痛万分。可是这种情况下,各种针对孕妇的广告推销将她折磨得苦不堪言,一遍遍揭开的伤疤让他处于崩溃的边缘。

这种故事就是我们生活在大数据的时代经常发生的事情。我们在享受大数据制造的便捷生活和网络社交,虚拟的网络社会和真实世界早已密不可分,但同时我们的隐私也在不知不觉中泄露。关于我们对大数据的依赖和困惑,作家夏予川所作的长篇小说《大数据时代》为我们进行了全面的分析解读。《大数据时代》这本书不仅仅是一套小说,它更是一套解析大数据的工具书,它还是一套处事哲学书和科学幻想书,这本书讲的是我们的现在和未来。

我们现在生活在互联网无处不在的世界,中国的互联网已经到了第三代。

第三代互联网是以改变与融合为主题的网络革新,是互联网与社会、经济、政治和文化的相互包容走向融合的过程。

这个过程中,我们每个人在现实生活以及商业活动中,都会面对并感受到互联网带来的变化。我们心安理得地享受着互联网带给我们的便利,互联网已经渗透到我们生活的每个角落:吃饭、穿衣、学习、工作都已经离不开互联网,都依赖于大数据的支持。

甚至可以一天之内赋诗千首,随意浏览世界等。大数据控制下的互联网让我们跨越了地域界限、时间界限甚至时空界限,还让我们节省了时间和精力,我们所有人类都成为了社会智能化发展的受益者。

在没有大数据之前,我们想要了解一个人,除了通过文件档案去了解,就要通过直接接触;我们认识了一个人好久,却无法准确知晓他的兴趣爱好;我们想要知道一个人的行踪,那也属于捕风捉影的事。

可是现在,这一切只要动动手指,我们就可以将这个人的所有资料都收集到,利用大数据的分析,我们可以迅速准确地了解一个人。

通过满街的摄像头,我们可以准确的找到这个人的行踪;通过网上购买和消费记录,我们可以掌握这个人的经济状况以及消费状况;通过对一些数据比对分析,我们可以准确的了解这个人全部的喜好。

可以说,在0和1构成的网络世界中,人们已经没有了隐私,人们在享受互联网的高效便捷的同时,早已经将自己的个人数据泄露在那些分享和默认共享中。

《大数据时代—信息围城》这本书里描述了五个故事,这五个故事就是人们在日常生活中被泄露隐私造成困扰的典型事例。

第一个故事是李零的故事,他就职于全美最大的数据中间商的商业智能部门,一个研究大数据算法的研究人员,一个靠卖别人信息为生的商人,却被竞争对手拍下了隐私进行威胁,迫不得已只好辞职。

另一个故事就是因怀孕泄露隐私,引流产去被不停骚扰而不堪重负的茵茹的故事。

第三个故事是著名的老画家画作,被自己的儿子用大数据做出来的赝品以假乱真。

第四个故事是一个著名的演员被泄露了隐私,几乎声誉尽毁。

第五个故事是一个孩子妈妈因热衷于晒娃,有心人士利用,将自己的女儿至于危险之境。

这五个故事可以说囊括了在我们生活的方方面面,大数据对我们的影响,以及因为泄露隐私给我们造成的麻烦。

也就是说,作者要通过这五个故事提醒我们:在利用网络的同时,还要注意隐私的保护。

因为隐私泄露,会给我们带来无穷无尽的麻烦,但是我们不可能对抗时代的发展,也不能够拒绝大数据为我们带来的便利。

所以我们现在能做的,就是在主动运用大数据和被大数据左右这两者之间谨慎权衡。

防止隐私泄露,我们可以注意这三点:

首先理性运用大数据。从网络数据狂欢中冷静下来,如无必要,不要事事依赖互联网。要有保护隐私的意识,尽可能清除以往留在互联网中的记录。

其次了解大数据对个人信息数据采集条目,知己知彼才能百战百胜。

最后在涉及自己不愿意透露的隐私时,建立自我保护意识。比如线下购物时尽量不要填写会员信息,线上购物尽量不用真名字,收快递尽量放在物业周转快递箱。

在大数据构造成的互联网中,我们只是在网中一条不断蹦哒的小鱼,要想我们不被数据所左右,首先先不要被鱼线勒住,只有这样才能保证我们的安全。《大数据时代》是一部全面呈现大数据时代科技利弊与人性善恶的现实题材小说,它开创了“大数据”时代小说先河,为读者讲述大数据时代的一切,展现互联网大数据行业的风险与机遇,让我们深思生存困境,具有深刻的现实意义。

我是凤姐琐谈,热爱读书写作,每天和你分享名著精髓,关注我,遇见更多精彩。

大数据时代读后感(通用16篇)篇二

如今一提起互联网和新媒体,就不得不提到“大数据”,在多数人印象中,这是个很宽泛的定义,大数据到底是什么,对我们的工作生活又产生了哪些影响,在拜读《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》后,思路仿佛逐渐清晰。

对于大数据,研究机构给出了这样的定义:大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。作者舍恩伯格在书中前瞻性的指出大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。

一直以来,人类都在利用掌握的数据进行各种分析,从而对经济、文化等各方面进行预测以期达到选择最优。进入大数据时代,人类所掌握的数据以爆炸性的速度增长,数据的存储和分析数据的方法成了释放大数据能量的关键。例如,微博、微信、抖音等推送的消息无处不在,我们掌握了新的工具,也获取了以前从未有过的各种信息。毫无疑问,在大数据时代,人们与现实的距离被网络拉近了,周围一切的人和事物都变得触手可及起来,如同舍恩伯格所言“开启了一次重大时代转型,就像望远镜能够让我们感受宇宙,显微镜让我们看清微生物一样,大数据要改变的是,我们的生活方方面面以及理解世界的方式。”

大数据意味着全体数据,而不是随机样本,以前没有获得和处理大数据的技术,只能采用随机采样,用最少的数据获得最多的信息,随着大数据时代的到来,采用所有数据的方法取代了随机分析法这样的捷径。当然,大数据也是泥沙俱下的,所有数据里面包含了更加复杂的成分,混杂的不精确数据占了所有数据的一部分,如何去伪存真更高效的使用大数据,成为所有人需要思考的课题。

大数据时代,比知道“为什么”更重要更有价值的是知道“是什么”,大数据体现的不是因果关系,而是相关关系,很多时候我们不是非得知道现象背后的原因,让数据告诉我们相关的现象就足以帮助我们做出选择和决策。传统的统计调查数据可以描述事物发展的趋势,对未来的预测起到重要作用,现在有了大数据,这种相关趋势就可以得到更加完整的拟合,有利于数据的佐证,更有利于数据解读工作。

人类本身的作用是无法被大数据所完全替代的,将来,更好的方法和答案将在人类的作用下一步一步到来。大数据作为一种资源,也是一种工具,它改造我们的生活,它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益,但是它对社会的促进是有限的,社会的发展和进步源自于我们人类的独创性,这种独创性包括创意、直觉、冒险精神和知识野心等,在大数据时代,这些人类特性的培养依旧显得尤为重要。

大数据时代读后感(通用16篇)篇三

“除了上帝,任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话,也是全书力图传递的信息。在数字信息时代,数据和空气一样遍布生活,对于有些人来说,数据无意义,而对于有些人来说,数据,即真相。

美国是《大数据》的主角,全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史,以别开生面的经典案例——设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起,以及云计算、facebook和推特等社交媒体、web3·0与下一代互联网的未来图景等等,为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。

透过全书,一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护,却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书,对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天,处处以数据说话,那么,政治、制度、生活将更加清明,事故将降到最低点。

作为信息技术教师,是有必要阅读此书的!有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。

大数据时代读后感(通用16篇)篇四

“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风,其特点是在观察和处理问题的时候,从狭隘的个人经验出发,不是采用联系、发展、全面的观点,而是采取鼓励、精致、片面的观点。在教学中,我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点,从而制定教学目标、重难点以及教学过程。这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的,这班学生和另一班学生也是存在差异的,那如何准确把握学生的起点呢?我想可以借助前测数据,它可以为有效教学指明了方向。

如教学“复式统计表”时,前期查找资料的时候就发现早在一年级上册p96的时候学生就见过复式统计表,意让学生初步认识统计表,渗透统计思想。而二三年级的书中练习也多有涉及,就是这种复式统计表没有“表头”,生活中的复式统计表也很多。既然在以前练习时碰到这么多次复式统计表,学生对复式统计表到底认识多少呢?我们对157名学生进行这样的调查(如下图),第1题:像上表这样的统计表以前见过吗?见过约占65%,没见过约占35%,学生在练习中碰到过、生活中也经常看见,但还是约35%的学生回答自己没见过,说明学生平时在看这个复式统计表的时候就浮于表面,所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程,加深学生对复式统计表的印象。第2题:上表中的16表示什么意思?能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人,约占41%;表达一半,如二班16人,或130~139厘米16人,约占22%,其他约占37%,真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到,需要在课中进行读图方法的指导。而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。

大数据时代读后感(通用16篇)篇五

世界正迈入大数据、云计算的时代,人类朝着数据化、数字化的方向发足狂奔,我们原有的科学、技术、工作和生活方式正在被信息技术所改写,很多科学领域会被大数据技术所替代,也会崛起很多新兴科学家和职业,譬如数据科学家、数据中间商等。大数据会颠覆很多的产业和行业,甚至一夜之间就能变换运营模式,因为在大数据面前,人类不会再向以前那样追寻着“为什么”,更多的是在样本和概率面前做着商业决策的调整,“快”和“实用”更能满足大众的需求。

数据之大,漫无边际,无穷无尽,包含着我们人类的一呼一吸,一举一动。处在大数据帝国的前夜,眺望星空,这是个最好的时代,因为数据时代转折的重要性,不亚于黑猩猩站立起来行走划时代,很多科幻片里的场景会出现在我们的日常;这也会是个最坏的时代,因为人类最终会为此走向哪里,只有苍穹能知道!

小数据时代,我们在数据的精准性上花费很多,包括规则和准则、复式记账的平衡规则、信息系统等等,数据闭环,所以数据具有结构性,所以可以找根寻踪,找寻问题的根源,寻求解决方案。

大数据时代来临,因为数据量的庞大,以及数据背后的繁杂性,以及处理数据的知识it工程师和计算者,别忘了,拥有数据的是政府和独角兽商人,所以,他们很难对数据进行深度分析,这样也会催生各个领域的数据分析业务,数据生态链核心就清晰了起来。

当恐龙消失,人类慢慢成为了动物界的主人。数据是我们工作、生活中的点滴记录,它真实、朴实无华,它们也会有声音,只是需要有慧眼和思维才能驾驭。

我们只有跨过数据化、数字化的长河,才能开启ai时代,路途遥远,主人!这是一本好书,值得推荐。

大数据时代读后感(通用16篇)篇六

去年的“云计算”炒得热火朝天的,今年的“大数据”又突袭而来,仿佛一夜间,各厂商都纷纷改旗换帜,推起“大数据”来了。于是乎,各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图,很真实地反映了现实中小企业云计算,大数据的现状。

当然,很多it知名人士也大力推荐,写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前,对所谓大数据的概念基本上是一头雾水,虽则有了解关注过现在也比较火热的bi,觉得也差不多,可能就是更多的数据,更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后,感觉到之前的想法,只能算是中了一小半吧———巨量的数据,而另一前:着眼于数据关联性,而非数据精确性,或许才是大数据与现时bi最大的不同,不仅仅是方法,更多的时思想方法。不过坦白讲,到底是数据的关联性重佳,还是数据的精确性更好,还真的需要时间来检验一下,至少从现在的数据分析方法来论,更多的倾向于数据的精确性。看完此书,我心中的一些问题:

查了查百度百科,是这样定义的:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷娶管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点:volume、velocity、variety、veracity——这个好像是ibm的定义吧。

以个人的观点来看:数据海量,存储海量都是大数据的基本原型吧。

1)预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇,表明通过大数据的应用,可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单,技术改变世界。

2)变革商业大数据所带来的商机,同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式,数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集,数据分析,数据生成的一条数据产业链产生。

3)变革思维书中所说:因为有海量的数据作基础,未来,我们可能更关注数据的相关,而非精细度。对这条,本人还是持保留意见的。

大数据时代读后感(通用16篇)篇七

当看完一本著作后,相信你心中会有不少感想,需要好好地就所收获的东西写一篇读后感了。那么我们该怎么去写读后感呢?下面是小编为大家收集的《大数据时代》读后感,希望对大家有所帮助。

如今一提起互联网和新媒体,就不得不提到“大数据”,在多数人印象中,这是个很宽泛的定义,大数据到底是什么,对我们的工作生活又产生了哪些影响,在拜读《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》后,思路仿佛逐渐清晰。

对于大数据,研究机构给出了这样的定义:大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。作者舍恩伯格在书中前瞻性的指出大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。

一直以来,人类都在利用掌握的数据进行各种分析,从而对经济、文化等各方面进行预测以期达到选择最优。进入大数据时代,人类所掌握的数据以爆炸性的速度增长,数据的存储和分析数据的方法成了释放大数据能量的关键。例如,微博、微信、抖音等推送的消息无处不在,我们掌握了新的工具,也获取了以前从未有过的各种信息。毫无疑问,在大数据时代,人们与现实的距离被网络拉近了,周围一切的人和事物都变得触手可及起来,如同舍恩伯格所言“开启了一次重大时代转型,就像望远镜能够让我们感受宇宙,显微镜让我们看清微生物一样,大数据要改变的是,我们的生活方方面面以及理解世界的方式。”

大数据意味着全体数据,而不是随机样本,以前没有获得和处理大数据的技术,只能采用随机采样,用最少的数据获得最多的信息,随着大数据时代的到来,采用所有数据的方法取代了随机分析法这样的捷径。当然,大数据也是泥沙俱下的,所有数据里面包含了更加复杂的成分,混杂的不精确数据占了所有数据的一部分,如何去伪存真更高效的使用大数据,成为所有人需要思考的课题。

大数据时代,比知道“为什么”更重要更有价值的是知道“是什么”,大数据体现的不是因果关系,而是相关关系,很多时候我们不是非得知道现象背后的原因,让数据告诉我们相关的现象就足以帮助我们做出选择和决策。传统的统计调查数据可以描述事物发展的趋势,对未来的预测起到重要作用,现在有了大数据,这种相关趋势就可以得到更加完整的拟合,有利于数据的佐证,更有利于数据解读工作。

大数据非常强大,可以在社会的方方面面帮助我们,但是这种帮助只是暂时的,大数据不能为我们提供最终答案,只能是参考答案,人类本身的作用是无法被大数据所完全替代的,将来,更好的`方法和答案将在人类的作用下一步一步到来。大数据作为一种资源,也是一种工具,它改造我们的生活,它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益,但是它对社会的促进是有限的,社会的发展和进步源自于我们人类的独创性,这种独创性包括创意、直觉、冒险精神和知识野心等,在大数据时代,这些人类特性的培养依旧显得尤为重要。

海南自由贸易港是习近平总书记亲自谋划、亲自部署、亲自推动的改革开放重大举措,自贸港建设正在如火如荼的进行中,建设体现中国特色、践行社会主义核心价值观的新时代重要开放门户,需要勇于创新,也要坚持底线思维,作为这场改革浪潮的参与者,大数据时代带来的既是机遇也有挑战,要更好的发挥统计监督作用,对海南自由贸易港进行统计监测,运用翔实统计数据准确全面反映自贸港建设的进展情况及建设成果,我们要善于合理利用大数据,不完全把它作为统计分析的判断依据,而是作为一项参考指标,要有自己独立判断,利用大数据中最有价值的部分。

大数据时代读后感(通用16篇)篇八

随着互联网和智能设备的普及,各种各样app的出现,让人们的日常生活变得越来越便利。无论是衣食住行,还是工作娱乐,抑或人与人之间的交流,都越来约依靠互联网来完成。让人渐渐远离了曾经那个“车马很慢,书信很远”的年代。

相信很多人都遇到过这样一种情况,在聊天软件上刚和朋友聊完某件事,某个物品,或某个人物,然后当你接下来在切换到其它搜索引擎时你会发现,你刚刚和朋友聊过的事物,会自动出现在搜索引擎的首页推荐中。一开始,你或许会觉得很新鲜,很神奇。慢慢地,你会对诸如此类的事情变得麻木,变得见怪不怪。这就是大数据的特点:它在便利了人们日常生活的同时,也在肆无忌惮地侵犯着你的隐私。你的一举一动,在大数据的窥伺之下,变得不在隐秘。曾经的“天知地知,你知我知”,如今有了大数据,就有可能会变得“人尽皆知”。

作者夏予川,资深互联网从业者,深知大数据给人们生活带来便利的同时背后所暗藏的隐患。所以她通过发生在自己身边的真实案例,为大家讲述了几个深受其害的故事:

业内大佬李零,在即将取得突破性成功的前夜,却突然阴沟里翻船,被人偷拍到自己的隐私,过了很久他才得知,原来所谓的偷拍,只是竞争对手利用大数据而行使的一种高科技手段而已。

失去孩子的伤心母亲,接连不断地遭到各种孕婴广告的骚扰,让原本略微平复的心情再度掀起波澜。这一切的起因,却仅仅只是因为享受了大数据带来的便利,从而忽略了对自己隐私的保护。

著名油画大师,面对市面上出现的画作赝品,却连自己都不能分辨出真假。原本并不重视高科技的他,在被高科技摆了一道之后,才意识到,在这世上,有着比天分和高科技更为重要的东西。

炙手可热的影视明星突然深陷“同性恋”丑闻,可他本人对外界却一直对事件中的另一当事人的身份三缄其口。是确有其事,还是有人故意散播谣言?在大数据的帮助下,背后的真相是那样的让人动容。

有时候,父母过度的保护,反而会让孩子陷入未知的危机之中……这些故事都和大数据有关,大数据是一把双刃剑,服务与人们的同时,也会在某一时刻给人造成伤害。就像一把刀,在厨师的手中,它能为人们做出美味可口的佳肴,而在凶犯手中,它则会成为伤人性命的凶器。

大数据也是,有人会利用大数据做坏事,就像故事中,用得到的数据伤害他人的那些人;同样,大数据也能用来做好事,就像“壹零数据社”的李零,杨壹那样。

说到李零,在这个角色身上,其实隐藏着太多秘密,他并不像表面上看起来的那样简单。而杨壹,也逐渐意识到了这一点,她的这位师兄,太过于神秘,神秘的有些让人害怕。而原本应该让她害怕的人,却似乎并没有那么可怕。

大数据时代读后感(通用16篇)篇九

《大数据时代》,作者是被誉为“大数据时代的预言家”维克托.迈尔-舍恩伯教授和肯尼思.库克耶。此书是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻,进一步阐述和厘清大数据的基本概念和特点。

人类历史长河中,即使是在现代社会日新月异的发展中,人们还主要依赖抽样数据、局部数据和片面数据,甚至在无法获得实证数据的时候纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现未知领域的规律。因此,人们对世界的认识往往是表面的、肤浅的、简单的、扭曲的或者是无知的。维克托指出,大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件,在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据,深入探索现实世界的规律,获取过去不可能获取的知识,得到过去无法企及的商机。

本书从思维变革、商业变革及管理变革三部分阐述大数据时代已经来临;列举了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如:在思维变革部分,以ups与汽车修理预测为例,证明知道“是什么”就够了,没必要知道“为什么”;在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因,而是要让大数据自己“发声”:ups国际快递公司从2000年就开始使用预测性分析来检测自己全美60000辆车规模的车队,这样就能及时的进行防御性的修理。之前ups每两三年就会对车辆的零件进行定时更换,但这种方法不太有效,因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过检测车辆的各个部位,ups如今只需要更换需要更换的零件,从而节省了好几百万美元,这就是通过找出新种类数据之间的相互联系来解决日常需要。这种方式完成可以应用于我们石油石化行业,我们的大量生产装置及设备,在建立日常的关键部位检测机制基础上,形成大量的数据信息,通过对这些数据的科学分析,判断出需要检修或更换的零件,从而有效降低运营成本。

当我们一旦“不再追求精确度,不再追求因果关系,而是承认混杂性,探索相关关系”,“思维转变过来,数据就能巧妙的用来激发新产品和新型服务”。数据正成为巨大的经济资产,成为新世纪的矿产与石油,将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。

近年来,伴随着经济社会快速发展、深度调整,石油石化产业变革加剧,面临的四大革命中其中一项就是“数字革命”。因此我们必须牢牢把握数字革命发展大势,加强数据治理和大数据分析应用,提高企业生产运行与管理水平,拥抱大数据时代的来临。

大数据时代读后感(通用16篇)篇十

舍恩伯格的《大数据时代》,让我重新审视了"大数据"这个在信息时代异军突起的热点词汇,作为信息安全专业的我,对大数据这个词本身有着更多的热忱。

在百度上搜索到的解释是:"大数据",或称巨量资料,指的`是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。特点:数量、速度、品种、真实性。

而舍恩伯格认为,大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知,创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构,以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。

本书中,主要从三个方面论述,即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点:

一、更多:不是随机样本,而是全体数据。

二、更杂:不是精确性,而是混杂性。

三、更好:不是因果关系,而是相关关系。

对于观点一,我不敢苟同,毕竟大数据的实现需要一定的技术支持,而显然,现在这种技术还不够成熟,同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化,因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况,比如商业预测,人类dna的研究等。

而对第二种观点,我是十分赞同舍恩伯格所说的"大数据的简单算法比小数据的简单算法有效"。在计算机行业迅速发展中,一种新的简单可行的算法的出现,远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快,而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。

观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的,它能较快找到事物规律和对应的解决措施,当然,也不能完全忽视因果关系,毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果,而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道"是什么"的时候,我们就可以转而研究"为什么"了,毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。

但是在信息时代,信息安全问题的日趋凸显,数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖,成为众矢之的,舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境,但最终没能做到,但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界,人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要,数据是为人类服务的,也就该人类驱使下完成相应的目的。

在这样的大环境下,常引起我更多的思考和担忧。

大数据时代对于我们同是机遇与挑战,一些国家已开始步入大数据时代的行列,并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口,以及较大的领土面积,都可以在大数据时代为我们提供数据的保障,而能否面临挑战,在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角,我们更需要解决技术等方面的问题,更应在政策上逐步开放各领域的数据,保证数据来源、权限等问题得到解决,不断学习先进的计算机技术,缩小与其他国家的差距。

工业化、信息化,我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案;

大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡,如果大数据时代是一种必然趋势,那这就是我们这一代人的责任,是我们新的战场!

大数据时代读后感(通用16篇)篇十一

“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。下面是小编给大家整理的《大数据时代》600字读后感,希望能给大家带来帮助。

读完《大数据》,我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式,把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来,引人入胜,令我大开眼界。

我在想,大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢?一直以来,中国教育在研究教育的数字化,比如数字化校园,这个思路就是把我们教育的内容进行数字化,其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰,这是教育技术的重要内涵。在教学过程中,学生的行为表现都可以被数据化,而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的,它的专业性太强,所以我才会想到,所谓教育技术与其研究教育的数字化,不如研究教育的数据化来得实在,来的有意义。长期以来,我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现,我们有的只是一个轮廓,我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以,人们对教育一直有一个深深的质疑,它是不是科学的?大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来,只有如此,才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来,这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说,把研究的重点从数字化转移到数据化上面,这才是它的出路。

如何将数据融入教学,教育者首先通过标准化全科教学处方,实现了教师授课模板和教学内容的标准化,保证每个教学过程和内容是可控的,然后结合每天的教学内容,处理好面对的数据,处理好数据,自然也就处理好了课堂的反馈,最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。

与此同时,不仅要注重课上的学生资源,在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的,面对大数据时代的到来,教学有所改变是必然的。所以,无论环境怎么变换,数据如何复杂,我们都不能不去改变自己的`教学去迎合将来的这个大数据时代。

读完《大数据时代》这本书后,我意识到:我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后,接踵而至的`三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。

其实,这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年,一家名为farecast的公司,让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在,使用这种工具的乘客,平均每张机票可以省大约50美元,这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道2009年出现的h1n1型流感,就拿美国为例,疾控中心每周只进行一次数据统计,而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊,因此也导致了信息的滞后。然而,对于飞速传播的疾病,google公司却能及时地作出判断,确定流感爆发的地点,这便是基于庞大的数据资源,可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响!

在我看来,如果想在在大数据时代里畅游,不仅要学会分析,而且还要能够大胆地决断。

在美国,每到七、八月份时,正是台风肆虐之时,防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到,每到这时,一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是,商家作了大胆的推测,出现这样的结果源于两种物品的相关性,便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润,这就是属于世界头号零售商的大数据头脑!

大数据时代的到来,可以让我们的生活更加便利。但是,如果让大数据主宰一切,也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图,它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道,它会默默地积累人们的行程数据,通过智能分析可以推断出哪里是自己的家,哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。

大数据时代的到来,让我们的生活更安全,更方便,但与此同时,我们的隐私不再是隐私,数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步,一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑,做好准备,迎接新时代的到来!

这一章节,利用马修莫里导航图的例子引出了大数据的实践方式,奇人莫里通过整理航海相关的边角数据,把整个大西洋按照经纬度划分了出来,并标注出了温度、风速和风向,从而发现了洋流,也为船员提供了有效的航海路线,这就是数据的价值体现了。书中也提到了,量化我们周围的一切,是数据化的核心,将文字变成数据、将方位变成数据,将沟通、情感变成数据,通过大数据,我们会意识到,世界在本质上是由信息构成的。

在工作中,这点也可以作为启发点,通过对数据的整理,或者说以某种方式采集到相关数据,将数据整理出有价值的信息后,不断的改善到工作流程、效率、服务方面,也是工作上的创新点。

笔者在书中提到了,数据的潜在价值,并提出了数据创新应用的方法,第一是数据的再利用,数据信息被采集用作特定分析后,在另一个领域或者角色立场下,或许会开发出新的有价值的信息;第二是数据的重组,将不同类别、类型的数据进行重组,产生一个新的数据集合出来,寻找其中的关联性;第三是数据的扩展,这就需要在记录数据的同时设计好他的可扩展性;第四是数据的折旧值,数据将会贬值,但是仍会有其潜在价值;第五是数据废气,即数据采集时的离散量、离散交互信号,举例是谷歌与微软的拼写检查;第六是开放数据,数据的开放将会有利于各行各业的使用,并促进全行业数据时代的发展。这其中又提到了数据估值的概念,在数据使用时价值才会体现出来,而不是在占有本身。

根据所提供价值的不同来源,分别出现三种大数据公司,基于数据本身(采集大量数据的公司)、基于技能(提取用户的需求,给出数据分析结果的公司)、基于思维(挖掘数据新的价值的公司)。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单,舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然,读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的,不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出"不是因果关系,而是相关关系。"这一论断时,他在书中还说道:"在大多数情况下,一旦我们完成了对大数据的相关关系分析,而又不再满足于仅仅知道“是什么”时,我们就会继续向更深层次研究的因果关系,找出背后的“为什么”。"[i]由此可见,他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的,是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用,舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可"量化",大数据的定量分析有力地回答"是什么"这一问题,但仍然无法完全回答"为什么"。因此,我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值,这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中,而没有把它置于整个社会系统里,但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显,数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节"掌控"中试图回答,但基本上属于老生常谈。我想,或许凯文.凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道:"大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。"谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断,《大数据时代》不是最终答案,也不是标准答案,只是参考答案。

如今说起新媒体和互联网,必提大数据,似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多,不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作--舍恩佰格的《大数据时代》。维克托.迈尔--舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球顶级企业,他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者,他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为:大数据时代的预言家"的牛津教授真牛!那么,这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定,读大师的作品一定要做些功课才好读懂,如果能做足功课又具备相应的理论功底,就能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据,即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分"大数据时代的思维变革"中,舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点:一、更多:不是随机样本,而是全体数据;二、更杂:不是精确性,而是混杂性;三、更好:不是因果关系,而是相关关系。对于第一个观点,我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理,在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要,对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家,他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析,并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系,我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围,即大数据的随机样本不限于目标数据,还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样,只是抽样的方法和范围要加以拓展。

大数据时代读后感(通用16篇)篇十二

悦读愉悦身心,悦读陶冶情操,悦读改变生活。

悦读,翻开我们手中的书,书是桥梁,让人思接千里;书是翅膀,让人心游万仞。摩挲书页,捧卷而读,聆听文化的钟鸣,啜饮文化的甘露,我们每个人都能遇见一个不一样的自己。

本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格,是最早洞见大数据时代的发展趋势的数据科学家之一,也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出:“大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念,它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来,它的关键是在“大”,数据存储量越大,价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”,引申出“规划”与“解决方案”,也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。

在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、o2o、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值:一是时间,二是金钱。要知道“时间就是金钱,效率就是生命。”

采样数据向全部数据转变;精确制导向方向引领转变;因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们有更多的数据可以分析,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样,这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据,而是混杂性数据:以前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着数据的积累,数据库的完善,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据,而是相关关系数据:在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系,相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因,但是它会提醒我们事件的发生。

近年来,我国数字农业发展方兴未艾,从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业,到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑,数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说,我认为数字农业就是有一块地,你种什么,种多少,施什么肥,打什么药,卖给谁,都用数据来表达,以大数据来支撑决策,通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲,数字农业是指以数据为关键要素,以数字技术与农业融合发展为重点,以数字产业化、产业数字化为路径,实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

当前,我国已进入加快发展数字农业的新时期,发展数字农业有条件、有需求,恰逢其时,势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命,如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异,全球数据爆发增长、海量集聚,数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透,让传统农业插上数字化的翅膀,培育了经济新增长点和发展新引擎,数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革,创造千载难逢的历史机遇。

大数据时代读后感(通用16篇)篇十三

这么多年来,看了很多东西,如今回过头来发现,好像什么都忘了,真是悲剧,所谓读书破万卷,下笔如有神或许是不对的,还是需要下笔勤快,所以决定从这里开始。

这些年对于技术的发展,我是没有跟上,如今发现即便是对于投资,技术对于我们生活的改变太大,而自己身在这个技术浪潮的前沿,还是需要跟上步伐。

——前言。

大数据这个概念已经提了很久,我也一直疏忽了对于它的理解。看完《大数据时代》,再结合如果工作上对于大数据的理解,顿时发现数据的重要性,以前在这方面的确没有足够的思想意识。

整本书来说,我觉得最关键的三个点是前面几个章节:

2、要混乱,而不是精确:这里主要想说明的是希望数据的多样性,尽量将相关数据都收集起来,不管是结构化的还是非结构化的。这样就不可避免的最终结果的不准确性。大数据更多的是从一个总体数据中说明以后概率事件,既然是概率,也就可以理解无法精确。这里有个点的说明,我觉得需要提一下,大数据算法更倾向于“简单”,而不是复杂,这个倒是出乎我的意外。

3、要相关性,而不是因果:从我对于知识获取的过程来说,我是不同意这个观点,从人体对于知识的理解,还是要从因果论出发,没有因果论,就会变成瞎子。而作者的观点上来说,原因可能还是从大数据本身的非准确性,一旦找到合适的算法,找到相关性,向上追述原因本身就很难。但是从举的示例上看,相关性的确认是一个非常大的工程,基本就是使用排举法,一个一个试。

所以,对于大数据来说,最重要的三点是:

1、数据——得到更多数据;

2、算法——建立更快的算法体系;

3、思维——寻找数据间更多的相关性。

对于数据最终的走向,我同意书中所提到的政府管理的观点,既然都是以“石油”的标准来看待数据,政府统一管理也就是必然的了。而且对于政府来说,掌握更多数据也有利于其管理及维护社会的稳定性。而对于社会道德方面的论述,我不想多说什么,时代发展是不会被道德绑架的。

所以最后,想要建立对于大数据的思维,《大数据时代》还是值得一读,里面的很多示例也非常不错。如人际关系这一块,也是出乎我的意料。

大数据时代读后感(通用16篇)篇十四

读了涂子沛先生的《大数据时代》(这是一本社科类书籍,想深入研究大数据原理的可以选择其他技术类专业书籍)。作者以美国为例,讲述了“数据不仅可以治国,还可以强国”的观点,对中国今后的大数据发展战略提出了建议。读完之后,主要有一下几点感想。

一、美国社会之所以发达高效,引领世界科技的发展,与其尊重数据,收集数据的传统是分不开的。数据被视为科学的度量、知识的来源。没有数据,无论是学术研究,还是政策制定,都寸步难行。“数据驱动决策方法”使得政府更有效率、更加开放、更加负责。

数据的积累需要时间,不能一蹴而就,美国在数据的收集方面历史悠久。美国联邦政府的取得数据主要有三个来源:业务管理的数据,民意社情数据,物理环境数据。例如1940年罗斯福引进的民意调查、1962年启动的海浪监测计划和1973年诞生的最小数据集。而中国取得类似的进步,是进入21世纪之后才发生的事情。2003年,中国开始着手制定医疗系统的最小数据集,创立了第一个全国性的大型社会调查项目,开始对社会的发展和变迁进行全方位、综合性、纵贯性的问卷访谈调查。2006年中国卫生部才出台了最小数据集的标准。几经周折,国家统计局才在2006年9月成立了社情民意调查中心。

中国的落后,根源之一是缺乏以数据为基础的精确管理,未来中国的进步,需要面对收集数据、使用数据、开放数据的挑战。

二、大数据是一柄双刃剑,数据虽然可以造福于民,但是也可能成为控制人民的工具。2013年的“棱镜门”事件揭露了政府对于人民的监控,引起轩然大波。在未来,每个人都可能存在一份数据档案,包括一个人的教育、医疗、福利、犯罪和纳税等等一切从摇篮到坟墓的数据记录,甚至包括电话、邮件等都可能被监听和记录。通过数据整合和信息加总,就可以再现一个人生活的轨迹和全景,各个系统之间的数据可以彼此印证、互相解释,个人隐私就无所遁形。英国作家乔治.奥威尔在其讽刺小说《一九八四》中描述了时刻被“老大哥”监视的零隐私的可怕情形:不论是睡着还是醒着,在工作还是在吃饭,在室内还是在户外,早浴盆里还是在床上,没有躲避的地方。除了你脑壳里几个立方厘米以外,没有东西是属于你自己的。

随着大数据科技的发展,我们的一举一动,每一通话,每一次上网记录都被监控、记录,分析,当这些数据被某一个人或组织掌握,将会是对我们隐私的莫大威胁,因此,对于数据使用的监管需要进一步的立法进行规范,我国目前对于数据的收集、利用处于野蛮生长阶段,任何商业组织都可以收集和分析用户的信息。政府需要立法对技术的使用进行监管,保障公民的安全。

三、数据是一种公共资源,政府使用纳税人的钱收集了数据信息之后,需要将数据进行公开,这样既可以集中大众的智慧,利用数据科学地治理社会;也可以让大众对政府的行为进行监督,避免政府的腐败。因为缺乏竞争,官僚体制与生俱来有一种僵化保守的本性,政府机关也往往固守不前。很多数据都被以机密为借口封存起来,人民就无从得知政府的各项举措是否合理,因此在黑暗中就滋生了腐败。

而且,现代社会中,掌握信息多的人,在社会竞争中处于有利的地位,而信息贫乏的人,则处于不利地位,数据不应该被少数人垄断,应该作为一种公共资源被普通百姓获取。

四、技术的进步离不开科学技术人员的不懈努力,知识分子应该承担促进社会进步的责任和使命。正如linux的开发者所说的:“一个人做事的动机,可以分为三类:一是求生,二是社会生活,三是娱乐。当我们的动机上升到一个更高阶段时,我们才会取得进步:不是仅仅为了求生,更是为了改变社会,更理想的是——为了兴趣和快乐。

大数据时代读后感(通用16篇)篇十五

如今说起新媒体和互联网,必提大数据,似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多,不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典名著——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球企业,他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者,他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为:大数据时代的预言家“的牛津教授真牛!那么,这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定,读大师的作品一定要做些功课才好读懂,才能能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据,即思维变革、商业变革和管理变革。

在第一部分”大数据时代的思维变革“中,舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点:

一、更多:不是随机样本,而是全体数据。

二、更杂:不是精确性,而是混杂性。

三、更好:不是因果关系,而是相关关系。对于第一个观点,我不敢苟同。

我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家,他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析,并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系,我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围,即大数据的随机样本不限于目标数据,还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样,只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点,我认为这是对他第一个观点很好的补充,这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点,我也不能完全赞同。”不是因果关系,而是相关关系。“不需要知道”为什么“,只需要知道”是什么“。传播即数据,数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系,对相关关系认识不足,大数据时代相关关系举足轻重,如何强调都不为过,但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系,不知道大数据产生的前因后果,也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人,对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单,舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然,读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的,不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系,而是相关关系。“这一论断时,他在书中还说道:”在大多数情况下,一旦我们完成了对大数据的相关关系分析,而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时,我们就会继续向更深层次研究的因果关系,找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见,他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的,是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用,舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“,大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题,但仍然无法完全回答”为什么“。因此,我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值,这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中,而没有把它置于整个社会系统里,但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。

在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答,但基本上属于老生常谈。我想,或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道:”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考的答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断,《大数据时代》不是最终答案,也不是标准答案,只是参考的答案。

此外,在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念,比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别,数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。

大数据时代读后感(通用16篇)篇十六

大数据这几个字,其实早已经听了无数遍,但在工作中接触,其实也就一年多的时间,深深的感觉后悔啊,没有早点学习这块的内容,所以赶紧补课。

经过某数据专家的推荐,选择了《大数据时代》这本书入手。对于技术小白来说,这本书的内容是比较好理解的,主要从思维变革、商业变革、管理变革三个方面讲述了大数据给整个时代带来的变化。书中的例子很多也是大家比较熟悉的例子,所以把这本书当作科普性读物快速阅读,是非常适合小白人群的。但对大数据真正的运用,还是得在工作中实践和总结了。

大数据在消费端的应用,应该是已经起步并逐渐在完善的过程,但在工业领域可能是才刚刚起步,所以这本书我觉得对我的意义,更多的是提醒我,在工作中要时刻想想,是否有哪里是应该用到大数据的。现在我也没有特别好的例子给大家,所以只能先把我的读书笔记分享给各位。如果非要用一句话来总结,我想说:时刻牢记用数据说话,但绝对不能完全依赖数据。

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