读后感是对所读文字的再创造和再思考，可以帮助我们更好地理解和领悟其中的智慧。以下是一些好看的读后感范文，希望能给大家带来一些阅读的启发。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇一
然而在后半部分揭示了本书的写作目的：上层阶级dna数据早已被标记为白金数据，原本的天网恢恢竟然成为了他们的免死金牌。上层阶级所大力推行的东西，目的也只是为了巩固其阶级地位，而不是为了什么真正的公平。天网恢恢，而终须一漏。
作者一路狂飙，连连闯红灯解锁几大谜题，令我们大开眼界，惊叹竟然还能如此操作。然而却在最紧张最刺激的时刻，作者选择了面对现实。
就像作者本来告诉我们：“这个世界太黑暗了，我们去消灭坏人，拯救地球吧！”我们就随着他兴高采烈地揭竿而起，正当攻入坏人的堡垒、打算捅个天翻地覆时，作者却又说：“坏人太强大了，唉呀还是算了吧！我们还是回家去种地吧！”
《白金数据》的结局给了我们许多的无奈，然而这不就是现实吗？我们都曾经是那个为了正义不肯低头的少年，然后慢慢被这个社会磨去了棱角。东野圭吾很明显的并不想给我们写一个的童话故事，任何时代都不存在真正意义上的公平，与其浪费短暂的一生与世界较劲，不如回去自己的世外桃源。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇二
《白金数据》是我近期读的东叔的小说，小说围绕dna展开一系列悬疑故事。主角神乐在天才少女的帮助下一直推动dna侧写项目，经过多起凶案，项目得到验证，大获成功。政府开始大规模采集民众的dna以完善宝库，然而看似造福人类的庞大工程中，其中却隐藏着惊天秘密，陆续出现“nf13”现象，凶手无法通过侧写被找到。在这个dna库中混进了一种白金数据，一旦某个人的dna变成白金数据，即时他犯案，系统无法匹配正确的数据。在这个问题的背后，政府高层利用白金数据“保护”自己和亲友之间的秘密。在发现此问题后，天才少女研发“猫跳”以应对。然而有些人知道后，不计一切代价摧毁，各方利益冲突而发生一些列凶案。
读完此书后，第一个感受：东叔又开始碰触科幻题材，非常烧脑悬疑推理小说，然而小说的结局在读到一半之后基本上就能预见。最后的凶手登场感觉比较突兀，结尾不是很进奏，有点虎头蛇尾。在东叔这么多的小说中算非常一般的，如果要打分的话，我觉得3.5分吧，刚刚及格，优秀未满。不过还是推荐读一读，应该算东叔科幻推理小说中，结合现实非常紧密的。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇三
第一次读东野圭吾的小说大概是高考那个暑假，那时候闲得无聊看电视，好像有一个图书推荐的节目，节目介绍了他的知名小说《嫌疑人x的献身》，那本书是他代表作之一，小伙主要以推理类型为主，当时也没特别在意，仅仅在心里埋下了一个种子。那是也正赶上母亲生病做了个小手术，我在医院陪护，中午没事的时候去旁边的新华书店转转，正好看到书店正在推荐东野圭吾的小说，印象中并不是《嫌疑人x的'献身》，而是一本叫《时生》小说，图书的封皮写了好多关于推荐词之类东西，于是处于好奇就买了，记得还来买了《山楂树之恋》这本书，那时候恰逢是张艺谋拍的电影上映。
在我有限的印象中，《时生》是一本穿越小说，大概讲述了儿子身患重病，穿越到二十前遇到自己父亲发生的各种有意思的故事，好像类似《乘风破浪》电影的套路。这本小说在当时并未给我留下了特别深刻的印象，只是觉得这边比较有趣。
后来去了西安上大学，在网上买了好几本他的小说，印象最深刻的是《白夜行》，读这本小说整个感觉都非常压抑。我还记得小说封底有一句话“我的天空里没有太阳，总是黑夜，但并不暗，因为有东西代替了太阳。虽然没有太阳那么明亮，但对我来说已经足够。凭借着这份光，我便能把黑夜当成白天。我从来就没有太阳，所以不怕失去。”这就是这本小说的缩影。看完之后，我深深的喜欢上了东野圭吾的小说，发疯似的在学校的图书馆上借阅他的小说，图书馆的内他的小说都看完了，后来自己在京东上买了他的其他的小伙，大概我把东野圭吾出版的小说读了个遍。
《白金数据》是我近期读的东叔的小说，()小说围绕dna展开一系列悬疑故事。主角神乐在天才少女的帮助下一直推动dna侧写项目，经过多起凶案，项目得到验证，大获成功。政府开始大规模采集民众的dna以完善宝库，然而看似造福人类的庞大工程中，其中却隐藏着惊天秘密，陆续出现“nf13”现象，凶手无法通过侧写被找到。在这个dna库中混进了一种白金数据，一旦某个人的dna变成白金数据，即时他犯案，系统无法匹配正确的数据。在这个问题的背后，政府高层利用白金数据“保护”自己和亲友之间的秘密。在发现此问题后，天才少女研发“猫跳”以应对。然而有些人知道后，不计一切代价摧毁，各方利益冲突而发生一些列凶案。
读完此书后，第一个感受：东叔又开始碰触科幻题材，非常烧脑悬疑推理小说，然而小说的结局在读到一半之后基本上就能预见。最后的凶手登场感觉比较突兀，结尾不是很进奏，有点虎头蛇尾。在东叔这么多的小说中算非常一般的，如果要打分的话（5分制），我觉得3.5分吧，刚刚及格，优秀未满。不过还是推荐读一读，应该算东叔科幻推理小说中，结合现实非常紧密的。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇四
毫无疑问，我们正处在一个真正意义上的大数据时代。徐子沛先生的《大数据》这本书给了我们一个很好的启发，面对信息技术的迅猛发展，存储能力的日渐膨胀，网络传输的高效便捷，我们当今时代的每个人都应该认清局势，顺势而为，主动驾驭数据，让数据创造更大价值。
对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为我们应该认真思考和解决好以下三个问题：
一、什么是大数据？以前我们总认为不相关的数据是没有用，但是徐子沛先生却彻头彻尾的颠覆了我们的固有思维，他告诉我们不需要强求每条数据都那么真实准确，从大量的数据中我们就可以得出相对准确的结果。例如：google通过汇总分析某个地区的人们搜索和流感有关的词汇等关键字提前一周准确的预测了这个地区流感的爆发。通过学习，我深刻意识到大数据无处不在，只要我们细心，就可以轻松挖掘出我们身边的那些大数据，并做一些有意义的关联，就像书中说的那样，未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
二、如何收集数据？
面对信息大爆炸时代的海量数据，我们必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足现实工作中越来越广泛的信息需求。为此，建议我们广电系统可以规范文档备案和上传制度，建立统一的文档共享中心。通过互联网、电子计算机等现代技术手段搜集汇总各部门的纵向数据以及部门间的横向数据，通过纵横交错的数据网络，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，增加现实工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用数据？
收集数据的目的是为了分析利用数据。这里举一个现代财务发展史上的伟大发明，财务三大报表，通过分析财务报表，阅读者可以直观的了解到企业的财务全貌，大大加快了现代公司制企业发展的进步步伐。当今社会，依托于现代计算机技术的高速发展和现有社会结构的深刻变革，我们可以大力引入中介机构，通过培训，定制软件等方式，向员工贯彻新理念，普及新知识，迅速改变落后工作状态，加快提升业务运行效率。
综上，大数据时代是我们信息化社会发展必然趋势，身处其中的我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变。只有紧跟时代潮流，迅速响应调整，才能在新一轮市场竞争中把握主动，脱颖而出。成就更伟大的事业，收获更宏伟的人生。
2015年11月23日。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇五
《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。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇六
数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（volume）、多样化（variety）、快速化（velocity）和大价值（value）。这四个v就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。
拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。
那么数据真的就是那么重要吗？其实不然，数据果真有那么的重要。作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。使得美国人走上了民主、发展的道路。书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。
毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。即使是一个公司，经过多年的积累，产生的数据也是惊人的。每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知名度。
对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关联、分析，精细化管理和挖掘数据，探索规律性的东西，指导企业活动。尽可能多的获取数据，首先是要有心，对于公司员工来说，随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛估估”，收集数据要精细化，要准确；其次要有序，数据需要存储，更加需要整理，单个数据没有很大意义，静止的数据也没有很大意义，有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。一个大杂烩的数据库，在需要时让人找不到北，没有任何意义。再次，需要技术支持，大量的数据如何检索，如何关联，单靠人脑是不行的，需要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。对于一个企业，最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统，采用各种信息终端采集内部和外部信息，通过分析、归纳、筛选，形成管理数据，某些数据可以成为系统的“本能”，一旦触发能够自动做出反应；某些数据可以成为组合信息提交大脑综合分析，作出决策和反应。数据应该为人服务，这是一条基本原则。在大数据时代始终发挥人的主观能动性，采用先进的理念和技术驾驭数据，让人们生活更方便，工作效率更高，劳动强度降低，为社会创造更多的物质财富和精神财富。
在中国，统计部门提供的数据，是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。只有真实可靠统计数据，才能使政府决策有的放矢，人民了解国家经济与人民生活的真实状况。如果统计数据虚假不实，就会误导政府和人民，让政府失信于人民。因此，我们一定把握好数据的生命线—质量关，确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。
二、如何高效有序地收集数据？
收集数据的目的是为分析利用数据。通过数据分析挖掘数据背后隐含的经济规律及有利于提高效率、改进工作的因素，提高政府管理、决策和人民生活水平，实现“用数据改进管理”。因此，作为统计人，不仅要做好数据收集的及时有效和真实正确，更重要的是要善于分析利用数据，写好专业分析报告，发现问题、支撑决策、评估绩效的目的。
此外我们还可以看到不少政府机构或者其他一些组织也在开始大数据解决他们遇到的一些问题。在本书的最后一章，作者告诉了我们大数据可能带来的坏处。如：通过大数据可能我们的个人各种信息、隐私会很容易地被大数据的拥有者找到，这些信息，可能被政府用来监管我们等；通过大数据可以预测可能发生的事，或者预测我们人个人本书即将做的行为，书中有个例子：警察通过大数据分析得出一个人即将可能犯罪，并把它逮捕了，但事实上这个人现在并没有犯罪。也许这就限制、约束了我们个人的自由。
看完这本书，颠覆了自己之前的一些想法：以前我们认为错误的数据是没有用，我们需要保证统计的数据的准确性，但是在大数据中，错误的数据也是有用的，它和其他所有相对正确的数据一起构成了整体，也就算不了什么了。我们同样可以从这些数据中得出比较正确的预测和分析。google利用人们搜索的关键字来预测和判断某个地区是否发生流感，google通过分析这个地区的人们搜索和流感有关的词的数量等来分析得出。google从互联网抓取数以亿记的各种语言、各种翻译水平的翻译结果，使用其翻译出来的准确率比那些微软使用正确的词库翻译出来的句子准备率更高。我自己的感想是，其实大数据无处不在，只要我们细心，我们就可以挖掘出身边的那些大数据，并做一些有意义的是，就像书中说的那样，我们不需要强求每条数据都那么真实准确，但是从大量的数据中我们就可以得出相对准备的结果。未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇七
故事发生在未来的日本。有一个神秘的特殊解析研究所，他们依靠由数学天才——蓼科早树兄妹编写出来的dna侦察系统破案。
一开始，他们通过使用医院暗中提供的dna数据，进行“犯罪侧写”。他们可以利用计算机精准地将凶手的容貌图像化，得到嫌疑犯的个人信息和外貌特征，以便警察锁定嫌疑犯。之后，国会通过了法案，全国人民的dna都将交由政府管理。虽然dna侦查能够完美、精准地找出罪犯，但也意味着，所有人的基因信息，都被政府所控制，一开始，人们觉得自己被约束、控制了，不愿意提供自己的dna。而主角神乐龙平——研究所里的主任解析员，却说：“国民能做什么呢？就算示威或演讲，政治家们照样还是接二连三地通过了自己预想的法案。目前为止不是一直这样吗？和国民的反对没关系。对国民而言，不管是通过了什么样的离谱法案，也就是最开始会发怒，马上就习惯那种状况。这回也是如此。最终，大家还是会觉得dna被管理不是件坏事。”
直到后来，神乐发现了“白金数据”的真相。
在庞大的dna数据库中，存在着一些特殊的“白金数据”。这些被称为“白金数据”，在一开始设计程序的时候就被标记了。如果被检测的dna和“白金数据”所吻合，系统就会解析出和嫌疑犯完全不同的外貌特征，检索结果也会出现出notfound，而这个是那些政治人物和高官的主意。他们将自己和家人的dna都变成了“白金数据”，这样，即使他们犯了罪，也依旧可以逍遥法外。
“无论在什么时代，都有身份的问题，人类永远不可能平等。”神乐投入全部而做出的dna搜查系统，本以为可以降低犯罪率，却成了只是用来加强阶级制度的东西。感到失望的神乐，最后选择了远离城市。
这是东野圭吾对如今的这个科技时代做出的反思和讽刺。
主角神乐本以为，人和机器在本质上并没有什么区别，基因和数据一样，决定了人心。可是数据是死的，即使有漏洞和缺陷，甚至也是人为制造的。数据本就没有错，错的是人心。文中的那些官员，享受着控制所有人的同时，又不想被控制，说到底，“白金数据”这个人为创造出来的漏洞，反应的是人心的漏洞，是无穷无尽的贪欲和控制欲，想要享受权利，掌握一切。
都说科技是把双刃剑，在给我们带来便利的同时，也给我们带来了不利和隐患。问题从来不是出在那些数据身上，而是对利益有着无穷无尽的追求的人心。
出错的从来不是数据，出错的向来是人心。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇八
今年全国两会时，“大数据”(bigdata)第一次出现在政府工作报告中，这表明我国对大数据重要性的认识上升到了国家层面。信息产业发达国家，如美、英、德、日等此前已将大数据作为国家核心竞争力提升为了国家战略。数字主权将是继边防、海防、空防之后，又一个大国博弈的空间。
大数据并非现在才出现。中国东汉时期人口已达6千多万，这显然是一个大数据，但不是今天讨论的大数据。维基百科对大数据的定义为：“大数据意指一个超大、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。”idc(互联网数据中心)报告对大数据的定义为：“大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。”大数据研究的目的是将数据转化为知识，探索数据的产生机制，进行预测和政策制定。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，通过找出一个关联物并监控它，我们就能预测未来。
大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个v来总结(volume、variety、value和velocity)，即体量大、多样性、价值密度低和处理速度快。具体来讲，一是数据体量巨大。数据信息计量的最小基本单位是字节(byte)，换言之，byte是计算机信息技术用于计量存储容量和传输容量的一种计量单位，一个字节等于8位二进制数，在utf-8编码中，一个英文字符等于一个字节。数据存储是以“字节”(byte)为单位，数据传输是以“位”(bit)为单位，一个位就代表一个0或1(即二进制)，每8个位(bit)组成一个字节(byte)。8bit=1byte，数据存储是以10进制表示，数据传输是以2进制表示，所以1kb不等于1000b，而是1kb=1024b，k是千，m是兆，g是吉咖，t是太拉。按信息量从小到大的顺序，单位分别是：bit、byte、kb、mb、gb、tb、pb、eb、zb、yb、bb、nb、db，除了1byte=8bit而外，后续的计量单位均按照进率1024(2的10次方)来计算。大数据的“大”没有精确的定义，不同的时代对应着不同的大数据规模，当前大数据的数据规模在gb、tb、pb、eb、zb这几个规模尺度上。二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。三是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。大数据分析犹如“大海捞针”。四是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，需从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
大数据的背后推手有哪些?以下三大因素是大数据的主要成因：
第一，人类保持数据的能力增强。
1965年，英特尔的创始人之一戈登·摩尔提出了著名的摩尔定律。该定律认为，同一面积集成电路上可容纳的晶体管数量，一到两年将增加一倍。回顾半个多世纪的历史，硬件技术的发展基本符合摩尔定律。以物理存储器为例，其性能不断上升，与此同时，价格不断下降。1955年，ibm推出第一款商用硬盘存储器，一兆字节的存储量需要6000多美元。到2010年，一兆字节的存储量仅仅需要0.005美分。半个多世纪，存储器的价格下降了1亿倍!
预计2020年，1太硬盘的价格将下降到3美元，相当于一杯咖啡的价格。一所普通大学的图书馆，其馆藏量大约就一两个太。也就是说，到2020年，只需要花上一杯咖啡的钱，就可以把一个图书馆的全部信息拷进一个小小的硬盘。正是因为存储器的价格在半个世纪之内经历了空前绝后的下降，人类才可能以非常低廉的成本保存海量的数据，这为大数据时代的到来铺平了硬件道路，打下了坚实的物质基础。
第二，人类生产数据的能力增强。
从2004年起，以脸谱网(facebook)、推特(twitter)为代表的社交媒体相继问世，拉开了互联网的崭新时代—2.0时代。社交媒体的问世，带来以下三大变化：
一是社交媒体把交流和协同的功能推到了一个登峰造极的高度。在此之前，互联网的主要作用是信息的传播和分享，其最主要的组织形式是建立网站，但网站是静态的。进入web2.0时代之后，互联网开始成为人们实时互动、交流协同的载体。2011年8月23日，美国弗吉尼亚州发生5.9级地震，纽约市居民首先在推特上看到这个消息，几秒钟之后，人们才感觉到地震波从震中传过来的震感。社交媒体把人类信息传播的速度，带到了比地震波还快的时代!
二是社交媒体推动数据总量骤然增加。由于社交媒体的横空出世，人类自己开始在互联网上生产数据，例如发推特、微博和微信，记录各自的活动和行为，全世界的网民都是数据的生产者，每个网民都犹如一个信息系统、一个传感器，不断地制造数据，这引发了人类历史上迄今为止最庞大的数据爆炸。2012年，乔治敦大学的教授李塔鲁考察了推特上产生的数据量，他做出估算说，过去50年，《纽约时报》总共产生了30亿个单词的信息量，现在仅仅一天，推特上就产生了80亿个单词的信息量。也就是说，如今一天产生的数据总量相当于《纽约时报》100多年产生的数据总量。
数据量的增长到现在，已经不是以我们所熟知的多少g和多少t来描述了，而是以p(1千t)，e(1百万t)或z(10亿t)为计量单位。百度对此给予了更形象的描述。仅其新首页导航每天就要从超过1.5pb的数据中进行挖掘，这些数据如果打印出来将超过5千亿张a4纸，摞起来会超过4万公里高，接近地球同步卫星轨道长度，平铺可以铺满海南岛。而2020年新增的数字信息将是2009年的近45倍。如今，只需要两天就能创造出自文明诞生以来到2003年所产生的数据总量。
三是社交媒体使人类的数据世界更为复杂。数据包含两类数据：结构化数据和非结构化数据。在大家发的微博中，你的带图片、他的带视频，大小、结构完全不一样。因为没有严整的结构，在社交媒体上产生的数据，也被称为非结构化数据。目前全世界的数据大约75%都是非结构化数据。这部分数据的处理，远比结构严整的数据困难。
第三，人类使用数据的能力增强。
大数据之大，不仅在于其大容量，更在于其大价值。最根本的原因，是人类使用数据的能力取得了重大突破和进展。
这种突破集中表现在数据挖掘上。数据挖掘是指通过特定的算法对大量的数据进行自动分析，从而揭示数据当中隐藏的规律和趋势，即在大量的数据当中发现新知识，为决策者提供参考。数据挖掘进步的根本原因是人类能够不断设计出更强大的模式识别算法。正是通过数据挖掘，各大商家谱写了不少点“数”成金的传奇故事。例如沃尔玛通过捆绑“啤酒和尿布”提高销量。阿里巴巴等凭借长期以来积累的用户资金流水记录，涉足金融领域，在几分钟之内就能判断用户的信用资质，决定是否为其发放贷款。
2014年1月，美国的电子零售巨头亚马逊宣布了一项新的专利：“预判发货”。即在网购时，顾客还没有下单，亚马逊就将包裹寄出。这种顾客未动、包裹先行的做法，核心技术还是数据挖掘。发货的根据是顾客以前的消费记录、搜索记录以及顾客的心愿，甚至包括用户的鼠标在某个商品页面上停留的时间。微软纽约研究院经济学家大卫·罗斯柴尔德利用大数据准确预测了2014年第86届奥斯卡24个奖项中的21个奖项。2012年，他正确预测了美国51个行政区中50个总统大选的结果……结果就在大数据中，惊喜已死。
主要有以下四个方面：
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
大数据时代，面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据在促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用已开始得以发挥。
第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。
抽样调查是社会科学的基本研究方法。但在大数据时代，不需要通过抽样，而是通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
大数据反腐，是指利用强大的数据库支持反腐的各个环节，实现精准预测和发布。具有以下重要价值：
第一，大数据为网络反腐提供便利的“信息来源”。
中国工程院李国杰院士指出，“数据背后是网络，网络背后是人，研究网络数据实际上是研究人组成的社会网络”。大数据为网络反腐提供了一个非常庞大并且可以便利索取的“数据库”和“信息来源”，这使得网络犹如一个巨大的“信息蓄水池”。尽管这些信息是碎片化并且是无序排列的，但是可以通过设置“关键词”等形式，将大数据变成小数据，从而使得信息有序排列，获取到有价值的信息。在“杨达才事件”中，以“杨达才、安监局”为关键词，就可以获取大量相关的信息。利用搜索、社交网络、网络新闻等互联网服务中的语义分析和关键词分析，掌握各地区腐败轻重程度、廉洁指数、市民抱怨度、市民对政府的满意度等，为反腐败和廉政工作提供数据支撑。
第二，大数据刺激并鼓励网民的“掏粪运动”。
19世纪末20世纪初，美国新闻界以杂志为主体掀起了一场揭露丑闻、谴责腐败、呼唤正义与良心的运动，这就是著名的“掏粪运动”。这一名称源于当时的美国总统罗斯福。在大数据时代，“掏粪运动”有越演越烈之势。正是因为网民围观以及他们的“掏粪运动”，一件普通的事件也容易发生“多米诺骨牌效应”，从而“拔出萝卜带出泥”。“杨达才事件”，是一个微笑引发的腐败案。一张再普通不过的新闻图片，被细心的“信息搬运工”发现，这位官员竟然在车祸现场微笑。旋即引起网民围观，继而被扒出佩戴多款价值不菲的名表，又因回应言辞欠妥陷入诚信危机，再因眼镜、皮带等昂贵饰物被接连曝光催生腐败疑云，直至因涉嫌严重违纪被撤职。
第三，大数据破解信息不对称的监督难题。
反腐败之难，难在信息不对称。运用大数据反腐败，就像开在马路上的汽车，任何行驶的蛛丝马迹都逃不脱电子警察的法眼，从而真正做到全员监控、全程监控、全方位监控，实现可记录、可追溯、可查究。在全民围观时代，现实中再强势的官员也会变成弱势。官员不恰当的言行举止，都有可能引发网络围观效应，瞬间激起网民“拍砖”热情，在虚拟社区形成巨大的舆论漩涡，并投射到现实社会中去。
通过大数据和云计算技术建立全国性的官员资产纪录大数据库。因为贪官可以通过白手套和假的身份文件持有资产，因此可以仿效英国的电子护照，在身份证和户口当中植入记录指纹信息的电子芯片，这样一来资产就和独一无二的指纹对应起来，再加上数据挖掘技术，贪官的财产就无处遁形。
人民币冠字号码记录跟踪系统开始应用于反腐败。该系统是一种atm现金循环保障方案，通过实时监控交易和钞票冠字号码，一方面，可以帮助银行解决自助设备现金循环出现的伪钞纠纷、金额纠纷;另一方面，每个人正常所得工资及收入，其人民币冠字号码都很清楚，那么非法所得就是人民币冠字号码异常，这些人民币是谁的，到了谁手中，谁在哪里使用，都很清楚，因此谁在行贿、受贿，就一目了然，因为有人民币号码作证，人民币就是“跟踪器”，现金行贿就难以进行!
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇九
随着信息时代的到来，数据已经成为了我们生活中的重要组成部分。而对于企业管理者来说，数据决策更是成为了推动企业发展的重要途径。在日常的工作中，我也积累了一些关于数据决策的心得体会。以下将从理解数据的重要性、数据收集与整理、分析与解读数据、制定决策和持续改进等五个方面，分享我的心得体会。
首先，理解数据的重要性是进行数据决策的基础。数据是客观存在的，能够反映出事物的真实情况和变化趋势。对于企业来说，通过收集和分析数据，可以更准确地了解市场需求、产品销售情况、竞争对手动态等信息，从而为企业的决策提供依据。只有充分认识到数据的重要性，才能真正发挥数据决策的价值。
其次，数据收集与整理是进行数据决策的重要步骤。数据决策的质量直接依赖于数据的准确性和全面性。在收集数据时，应明确需要收集的数据类型和指标，并选择合适的数据来源。同时，在整理数据时，应注意将数据进行规范化处理，确保数据的可比性和可读性。只有有效地收集和整理数据，才能为后续的数据分析和决策提供准确的基础。
然后，分析与解读数据是进行数据决策的核心环节。通过运用统计学和数据分析方法，可以从大量的数据中提取出有价值的信息和规律。在分析数据时，应使用合适的数据分析工具和方法，如趋势分析、对比分析、相关性分析等，从而对数据进行细致和全面的分析。同时，在解读数据时，应注意将数据与实际情况相结合，辨别出数据中的关键问题和瓶颈因素，为决策提供科学依据。
接着，制定决策是数据决策的重要环节。通过分析和解读数据，可以为企业决策者提供有效的参考和支持，但最终决策的权力仍然掌握在决策者手中。在制定决策时，应充分考虑到数据分析的结果和企业的实际情况，合理权衡利弊，制定出合适的决策方案。同时，在决策过程中，应注重沟通和协商，确保决策能够被有效执行。
最后，持续改进是数据决策的重要原则。数据决策并不是一次性的活动，而是一个持续循环的过程。在决策执行的过程中，应及时关注决策的效果和结果，通过对数据的监控和评估，发现问题和不足，并及时进行调整和改进。只有不断进行数据决策的迭代和优化，才能实现企业的持续发展。
综上所述，对于企业管理者来说，数据决策已经成为推动企业发展的重要方式。通过理解数据的重要性、数据收集与整理、分析与解读数据、制定决策和持续改进等步骤，可以更有效地进行数据决策。然而，随着数据时代的加速发展，数据决策也面临着新的挑战和机遇。只有不断学习和创新，不断完善数据决策的方法和技能，才能不断提升数据决策的质量和效果，为企业的发展提供坚实的支撑。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇十
最近看了《大数据》一书，有一点感想，在这里和大家分享。
作者在后序中写 道，这不是一本纯粹谈技术的书，而是以技术背景探讨人和社会关系的书。今天的中国，是一个人口大国、互联网大国、手机大国，却不是一个数据大国。书中有这 样一组调查数据——“麦肯锡公司以20xx年度各国新增的存储器为基准，对全世界大数据的分布做了一个研究和统计，中国20xx年新增的数据量为250 拍，不及日本的400拍、欧洲的2000拍，和美国的3500拍相比更是连十分之一都没有达到。国内的大数据步伐急需加快。
《大数据》一书对美国大数据的应用进行了十分详细的介绍与分析，我印象最深的为两点。
第一，以海量数据的处理作为政策制定的依据。看这本书的时候，我想到了这两年很火的一个美国人——斯诺登。在其曝光的“棱镜”计划中美政府直接从包括微软、谷歌、雅虎、facebook、aol、skype以及苹果在内的国际公司服务器收集信息。美国政府从这些海量数据中寻找自己需要的数据，并以此作为所谓安全政策制定的依据之一。姑且不论媒体对此计划的口诛笔伐及相应的道德风险，仅从政策制定方面来说，依据于海量数据的政策制定科学性肯定比一般计划要高得多。
20xx年，雅虎 首席执行沃兹博士在《自然》上发表的《21世纪的科学》中提到，得益于计算机技术和海量数据库的发展，我们每个人在现实世界中的活动得到前所未有的记录， 这种记录也更为细致，为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。打个比方，从你的qq空间、微博、微信中一个普通朋友都能了解到你在哪儿、做了哪些事 情、现在的状态是什么，而新闻的跟帖、网站的下载记录、社交平台的互动记录等等都为社会行为的研究提供了大量的数据。我想到最近比较火爆的穿戴设备，如果 该技术得到普及过后，拥有穿戴设备的人群的生活轨迹、生理各项指标都能轻而易举地得到，相信这些大量的原始数据如能安全有效利用定能为卫生政策的制定提供 科学依据。
第二，万事万物， 凡存在，皆联网，凡联网，皆计算。20xx年起，美国食品与药品管理局开始在药品上推行配备rfid做法即每个食品包装上安装一个薄如纸张或小如豆粒的无 线传感器。通过这个移动传感器，对食品进行连续跟踪，一旦相应的安全事故爆发，就能通过数据库追踪溯源，快速确定传染源与影响范围。这一技术相对于国内尚 在起步阶段的食品追溯具有极强的借鉴性。上面提到的穿戴设备其实就可以视为一个穿戴在人身上的rfid。
20xx年的时 候，美国国家气象局在全国2000两客运大巴上装备了传感器，随着大巴的移动，沿途手机所有地点的温度、湿度、露水、光照度等数据，并立即传给国家气象局 数据中心。数据的采集是每10秒中一次，每天采集10万次以上的数据，这些实时的、高精度的数据意味着天气预报将不再仅仅是”预“，将逐渐走向“实”报、 “精”报。
作者涂子沛在书里 引用胡适与黄仁宇的话。胡适说中国人习惯于当“差不多先生”，凡是马马虎虎、不求精确。黄仁宇认为，中国不懂得用数字来管理国家。作者引用这两位先生的名 言，当然是要彰显传统中国和今天美国之间的差异。但是我们也必须认识到:这两位先生身经当时中国的混乱，激愤而出此言。在大数据浪潮迅猛而来的时候，中国 与100年前已经完全不一样了，我们已经有足够的能力与自信来面对各项挑战。20xx年中国开始着手制定医疗系统的最小数据集，3年之后卫生部出台了第一 版中国医院最小数据集的标准。也是在20xx年，中国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，即“杨文昊在kod里面穿的裤子”。可以看到，中国政府和企业已经投入到了大数据时代的浪潮之中了。我个人也有几点应对的想法。
一是鼓励、扶持基 于数据的创新创业。书中提到，政策扶持的传统方法，可能是以政府主导建立大数据产业园，对新兴企业提供办公场所等便利条件或者现金支持，这固然有效，但更 为有效的是调动全社会的力量。调动全社会的力量来支持可以包括扶植民间团体，快速推进新技术、新理念在全社会的传播。现在云技术大众基本上都耳熟能详了， 而这主要是各大互联网服务上都相继推出了相应的云服务以及各大媒体对这项技术的关注，促进了大众对新技术的了解与支持。
二是政府机构要建 立专门机构来统筹管理数据工作。在大数据时代不同的数据需要整合，公安、消防、民政、社保等等数据都需要进行联动，将沉睡在数据库内的数据唤醒，为政府制 定政策所用，避免各自为政、多头管理的情况发生。数据的联通也能在一定程度上减少群众的“办证”问题，相信在大数据时代，大家可能只需要一张身份卡就能满 足绝大部分的数据需要。
三是围绕个人数据安全，加强管理。任何技术都是双刃剑，耍得好可以披荆斩棘，耍得不好则会害人伤己，大数据也不列外。如何保障个人隐私也成为了大数据时代面临的一个重大挑战。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇十一
数据决策作为当今商业发展的重要环节，对于企业的发展至关重要。在这个信息爆炸的时代，我们要学会从海量的数据中提取有用的信息，并将其转化为实现企业目标的决策。通过多年的工作经验和学习，我结合自身情况总结出以下关于数据决策的心得体会。
首先，对于数据决策，我们必须具备技术与业务知识的双重能力。在这个信息化的时代，运用适当的技术工具来收集、分析和解释数据是必不可少的。掌握数据分析软件，如Excel、SPSS、Python等，能够快速高效地处理数据，提取有价值的信息。同时，了解行业的业务知识，有助于更好地理解数据背后的含义，提供更有针对性的决策建议。因此，不断学习和提升自己的技术与业务能力，是成为一名优秀的数据决策者的必备条件。
其次，数据决策需要深入了解数据的真实性和可靠性。今天，数据被广泛应用于企业管理和决策中。然而，不完整、不准确或不可靠的数据会导致错误的决策，甚至可能给企业带来巨大损失。我们应该始终对数据持怀疑态度，并且通过验证和验证数据的源头，以确保我们所依赖的数据是可靠的。此外，还应考虑数据的时效性，及时更新数据以保证准确性。只有基于可靠的数据进行决策，才能为企业的发展提供支持和保障。
第三，数据决策需要注重数据的分析和解读能力。当面对海量的数据时，我们必须具备分析和解读数据的能力，将其转化为对企业发展有价值的信息。通过对数据进行趋势分析、比较分析、关联分析等，可以发现其中蕴含的规律、趋势和关系。同时，我们还需要将数据与业务目标相结合，以制定实际可行的决策方案。要做到这一点，我们需要培养自己的逻辑思维和学习数据分析的方法和技巧。只有通过深入的数据分析和解读，才能得出准确、有用的结论，为企业的决策提供更加可靠的支持。
第四，数据决策要充分考虑人性化因素。虽然数据决策是基于数据和分析的，但我们不能忽视人性化因素对决策过程的影响。人们在接受并理解数据时具有主观和情感因素，这可能会影响他们的决策偏好。因此，在进行数据决策时，我们不仅要考虑数据和分析的结果，还要了解决策者和相关方的期望、偏好和需求，使决策更加符合实际情况，并获得广泛的接受和支持。关注人性化因素，做到数据与人的有效结合，是成功实施数据决策的关键之一。
最后，数据决策需要持续优化和改进。数据决策并非一劳永逸，而是一个不断完善和改进的过程。我们需要借鉴过去的决策结果，不断总结经验教训，并通过不断的试错来优化和改进决策模型和方法。此外，随着技术的发展和环境的变化，我们还需要不断更新和学习新的数据分析工具和技术，以适应不断变化的商业环境。只有不断优化和改进数据决策过程，才能更好地支持企业的发展，并取得更好的业绩。
综上所述，数据决策作为当今商业发展的重要环节，需要我们具备技术与业务知识的双重能力，关注数据的真实性和可靠性，注重数据的分析和解读能力，考虑人性化因素，并持续优化和改进数据决策过程。只有掌握这些关键要素，我们才能更好地利用数据做出科学、准确、有效的决策，为企业的发展提供有力支持。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇十二
《数据之巅》读后感这是涂子沛先生关于大数据的第二本书，读了以后可以说是振聋发聩，醍醐灌顶。
第一本书本身就写得很棒了，其主要是从美国现代社会应用大数据成功解决的许多问题入手，说出了大数据的实际用处。而这本书抽丝剥茧从历史上美国对于数据的发展带给我们启迪。
何为民主，何为共和，如何防范多数人的暴政？基于这个问题美国给出了参议院代表的共和与众议院代表的民主，权利与义务统一，即投票与纳税都按所代表的的人口来。
这里就诞生了对精确人口掌控的需求。基于这一点，逐渐养成了按数据说话的传统。并逐渐将单一的人口数量统计扩展到宗教，种族，性别，年龄。
之前是北美大陆种植烟草亟需黑奴，美国解放后烟草行业败落。后来棉花兴起，死灰复燃。北方工业化也需要劳动力。黑人自由就发疯的言论源于统计上的失误，错误稀释原因因基数不同。一项战役向大海进军完全依靠准确数据抢掠补给。谢尔曼格兰特。背后的原因：维护美国的统一，（解放黑奴后其的生计太难），动员黑奴使其转败为胜。
用数据研究社会，普通人的历史。统计学将研究粒度缩小到一个个人。加菲尔德将普查上升到了专业部门。迅速上升的统计内容，不断增加的人口给数据处理提出了挑战。于是技术创新制表机诞生了（数据处理），依靠这个ibm发展壮大，商业模式：只租不卖设备及服务。
量化提高质量。经济发展带来劳资冲突，政治，道德失范。这时候为了改善工人生活又依靠数据兴起了数据分析法，成本收益分析法又在美国水利方面大显身手，继而福特车的风波也加速了成本收益分析法传播同时依靠数据公开使得企业不断提升产品质量，并将人的价值考虑进来。
运用抽样的方法降低数据处理的工作量，省时省力。盖洛普引领的总统预测，乱世佳人的精准预测，准确定位。把数据引入电影工业。质量管理大师戴明将统计方法引入质量管理领域，成就日本经济奇迹。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇十三
大数据，一个近年来的流行词汇，随着互联网信息技术的普及开始深入人心，又随着互联网对各类行业各种关系的颠覆和变革开始广泛普及。当越来越多的人开始对大数据无比推崇的时候，其实只是跟着趋势而已。这时候，如果能跳出来，看看这种趋势的源头和足迹，或许更容易找出一些能够指导未来的价值。在如今这个数据浪潮之中，《数据之巅》就提供了这么一个别样的视角。
要了解大数据，先得认清数据；要认清数据，先得看清数据的作用和价值。这方面，建国不过二百余年但已然是超级大国的美国无疑是最好的标本。都说美国的文明是建立在印刷术的基础上，这其实就是数据文化的基础——信息可以通过便捷的纸张与文字组合，实现一种虚拟化和抽象化，而这种抽象化很快就得到了广泛的信任。这是最早为数据创造价值准备的基础。在此之上，美国建国的先贤们考虑到了权力的分配、社会的发展等各项因素，建立了民主、共和相互制约的执政体系。事实上，所有的美好都是限制之后的产物，自由、民主和平等这人类的三大追求之间就是相互制约的关系。那么，该怎么进行有效的制约？如何让大家都能接纳？这时候，最能代表客观现实的数据就出现了。
《数据之巅》的第一部分就是这样展开的，从各种历史事件中数据的作用以及人们对数据的态度、反应、应用方式，勾勒出了数据文化的成长和成熟。解决权力分配的问题、决定改变历史的战争、制定从战略到战术的安排、考虑政治的计算以及商业层面上的利用；从搜集、统计、筛选、量化、抽样的方式方法演变到了解、安排、预测、准备、发掘、规范的效果体现，经历的历史似乎并不长，但造就的变革尤其精彩。数据其实一直都在，只在于人们是否需要它、重视它、愿意聆听它的意见……而人们往往也都在遇到了问题难以决断的时候才会想到数据这个伙伴，这也是为什么在第一部分的结尾中日本崛起的思考——二战后空前繁荣的美国工业因为遇上了供不应求的状态，自然走上了粗放型路径，冷落了相应的数据应用，而战败的日本正因为深陷困境，在快速汲取先进知识的同时也迅速接纳了数据文化，通过数据抽样的方式快速提升了质量……日本的崛起可以看作穷则思变的例子，但变革中数据的作用尤其明显。数据的优化作用由此可见一斑，书中更有很多案例，但要参透这一点，先得认识到数据的重要性才行，这可以算作是数据文化的入门吧！
可以说现实中的一切都是越用越少的，但看似虚拟的数据却越用越多。所谓大数据时代，背景正是高度发展科技能让更多的数据得以留存，这种留存和挖掘完全由机器实施，由此得到的结果也是叹为观止的。如果说科技的发展趋势已经越来越超乎我们的想象，那总有一些规律或者原则可以抓住——比如数据。书中第二部分的大数据崛起便将重点放到了当下，由此展望未来的可能性。诚然，大数据是被技术发展所推动的，但更是被重视数据的人们所推动的。
技术降低了数据获取、积累的成本，增加了计算的可能和利用的空间，但这只是一个表象。深层次需要在意的则是数据的开放，只有数据开放才有多元的整合，这需要由人来推动，而推动者必须有多元认知的思维方式、开放的心态——这是数据文化中尤为重要的一部分。如果之前我们认为智慧是属于人的，那么未来这个词将更多的形容一些别的体系，比如“智慧城市”。其实人的智慧依靠的是学习、理解和经验，那么机器的学习靠的就是数据，还有那些我们为其规划的应用方式和我们的需要。如何确定我们的规划和需求？靠数据，更得靠能够深入人心的数据文化！
正如作者提到中国社会要将“大数据”这个科技符号转变为文化符号，因为只有文化才能真正驱动人们的成长和发展，科技只是手段而已。只有建立了数据文化，愿意尊重数据、善于整合数据、敢于发掘数据中的异动……才能正真利用好大数据。数据文化是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化，这种文化将是发展最重要的动力，更是最好的参考。从《数据之巅》中，隐约可以看到一条隐约的轨迹，通向未知的远方却一直步步为营，这便是数据，来自于人而胜于人。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇十四
我们在o2o时代做营销，到底哪种趋势和战略更加有效?这里有两种不同的思维方式，一个是互联网思维，另一个是大数据思维。
互联网思维与大数据思维有交集但又不重合。目前热炒的互联网营销案例，基本上剥离了大数据，更多是题材炒作和传播方式炒作。而大数据营销也不局限于互联网，它还包含了线下营销。
营销艺术与科学之辩。
如何看待这两种营销思维?事实上互联网思维和大数据思维的pk，本质是关于营销的艺术和科学之争。一个流派认为营销是门艺术，只可意会不可言传;另一流派则把营销当作科学对待，通过对消费者行为数据的收集和分析，得出优化营销的策略。
互联网思维可以理解为三个关键词——体验、话题、传播。体验是消费者在使用产品或享受服务时体验到的感觉，以互联网媒介可以迅速将体验转化成话题传播出去，传播之后又引发新的体验，进而引发更多的话题及传播。
大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。
第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好;第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。
这就是三个大数据运用递进的层次：首先是描述，然后是预测，最后产生攻略。
一切皆可测：迪士尼magicband手环。
美国迪斯尼公司最近投资了10亿美元进行线下顾客跟踪和数据采集，开发出magicband手环。游客在入园时佩戴上带有位置采集功能的手环，园方可以通过定位系统了解不同区域游客的分布情况，并将这一信息告诉游客，方便游客选择最佳游玩路线。此外，用户还可以使用移动订餐功能，通过手环的定位，送餐人员能够将快餐送到用户手中。利用大数据不仅提升了用户体验，也有助于疏导园内的人流。而采集得到的顾客数据，可以用于精准营销。这是一切皆可测的例子，线下活动也可以被测量。
一切皆可连：网上订餐追踪系统。
一家做订餐配送的互联网企业，在送外卖的自行车和汽车上安装一套软件和追踪系统，从配送外卖中采集了大量数据，如谁订了什么外卖、经过什么路线、到了谁的家里……而通过对数据的分析，可以得出哪家餐馆的什么外卖比较受欢迎，最快捷的路径是那一条等，在此基础上为商家提供备料建议，并规划一条合理高效的送餐路线。利用分析表面看似无关联的大数据，公司能够提供优化餐馆运营的增值服务。
一切皆可试：电商页面推荐功能。
电商购物中，商品页面的其他产品推荐是个重要的功能(例如“买过该商品的人还买过xxx”)。如何量化和优化推荐功能的效果?有研究机构做了这样一个测试：按顺序向用户推荐全部/屏蔽部分推荐/屏蔽所有推荐，经过一个月测试之后，跟踪被测试对象的购买情况，发现不屏蔽推荐的短期效应最高，购买量最多。而屏蔽所有推荐的效果要优于屏蔽部分推荐。而原先购买过商品的消费者在被屏蔽推荐之后，商品的销售额下降更快，因而可以得出推荐功能对有忠诚度的客户作用更大。更有趣的是推荐功能的长期效果。研究发现，不论首次购买过程中用户是否购买了推荐商品，第二次的访问情况都遵循这一规律：未被屏蔽推荐的顾客中，10%的人会再次访问，被屏蔽推荐的访问率是9%，而实际转化成访问的次数是8%，如果再结合老顾客推荐效果会更好，最后会产生超过10%的营收提高。总体看来，推荐的效果更可观。
从描述到预测，再到产生攻略。
社交网络分析跟踪，将消费者社交网络上的关键词频率转化为可视化表达，对消费者进行分类，进而做针对目标客群的精准营销，这是大数据营销的描述阶段。
预测阶段的案例是对信用卡使用情况的研究。原先每家银行只能看到消费者的本行刷卡记录，银行据此消费记录对客户实行奖励。其中存在的问题是，客户使用非本行信用卡的消费情况无从知晓，银行无法了解客户的实际消费情况，哪些是隐藏的“消费大户”。解决这一问题的难点在于，他行的数据记录很难获得，因此研究机构就使用第三方零售商调研的数据，通过建立模型，将两种数据融合，再对消费者的实际消费情况进行预测。模型中原先可能年消费只有-3000元的消费者，实际消费达到了4万，这些人成了非常有潜力的银行客户。
在攻略阶段，银行可以根据预测结果调整客户奖励政策，例如给年均消费3000元的客户提高返点，或者提供更丰富的积点兑换产品等，使这部分人群变成银行的忠诚顾客。
东方智慧与西方知识不可偏废。
互联网思维如何pk大数据思维?“互联网时代”这个词在中国特别火，但在美国还未听说。这是因为互联网思维更契合传统东方思维方式。东方文化强调智慧，而西方更强调知识，智慧来源于经验，而知识来源于数据。诸葛亮和司马懿是一组典型的智慧pk知识的代表。司马懿是诸葛亮的最大对手，他可能是早期的大数据最佳应用者。从诸葛亮几点睡觉，吃几碗饭，他就能判断诸葛亮活不长了;而诸葛亮则凭借智慧猜出司马义胆子小，不敢进入空城。中国人崇尚智慧，可能更注重互联网思维，但光有互联网思维还不够，还要对数据有更深的认识和更好的运用。
大数据思维不像互联网思维那样令人热血沸腾。最近一项研究表明，采用大数据的公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。6个百分点也许不那么起眼，但“积少成多、聚沙成塔”，在激烈的竞争环境中，这是可以让企业生存下来、脱颖而出的资本。在美国排名前十的电商网站中，8家是传统零售商，只有2家是纯电商(亚马逊和易贝)。传统零售商拥有大量数据——沃尔玛一天的数据量达到pb级，这个数据资源能够转化为企业赢得比赛的耐力。由于大数据时代有内在的使从企业从做大到做强的反馈逻辑，企业做大之后会产生更多数据，对消费者的理解也就更深刻，营销更精准，企业变得更强，然后会产生更多的数据，从而形成正面反馈，这是一种最终的数据驱动成长模式。
运用大数据来指导营销决策，是许多并购战略的内在逻辑。
最理想的状态是科学与艺术的结合。可穿戴运动相机制造商gopro的上市，就是大数据思维和互联网思维结合的成功案例。这家原本只生产实体相机的公司，先是开发出了带有wifi功能的相机，用户可以将拍摄的照片和视频即时分享到互联网，内在的逻辑是从体验到传播再到分享的互联网思维;此后gopro进入大数据的分析运用阶段，对用户拍摄的内容进行分类，将内容和潜在的广告商匹配。此外，gopro还购买了电视频道的转播权，通过数据分析哪些时段适合播放什么内容，再与广告匹配，实现精准营销。gopro从一家实体相机生产商，拓展出了社交平台，甚至是媒体的功能。
中国人本来就有营销智慧，企业通过大数据的运用与结合，成为互联网时代的巨头，是非常可能实现的。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇十五
数据化决策正在逐渐成为各行各业的常态。凭借大数据的分析能力以及机器学习的逐渐成熟，数据化决策不仅能够帮助企业提高效率，还能够提供更准确的决策依据。在进行数据化决策的过程中，我积累了一些体会，下面将就这些心得与大家分享。
首先，数据的质量至关重要。决策所依赖的数据必须是准确、全面、无偏的。在进行数据分析之前，我们应该对数据进行清洗、筛选，排除掉异常值、缺失值等对决策产生负面影响的因素。此外，在进行数据融合的过程中，要确保不同来源数据的一致性和可比性，以避免因数据不一致而导致的错误决策。因此，我们应该注重数据的质量，严谨对待每一项数据的来源、采集方式以及处理过程，提高决策的可靠性。
其次，数据的分析方法要多样化。在数据化决策过程中，我们需要灵活运用各种分析方法，以便从不同的角度和维度对数据进行深度挖掘。举例来说，传统的统计分析方法如回归分析、相关分析可以帮助我们寻找数据之间的关系和规律。而现代的机器学习方法如神经网络、支持向量机等，可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。在实际操作中，我们一般会根据不同问题的特点和目标，选择合适的分析方法和工具，以达到更好地理解数据、挖掘数据背后的价值。
第三，决策过程中要注重数据的实时性和时效性。对于一些需要及时部署的决策，如市场营销策略的调整、风险防控措施的制定等，准确而及时的数据是至关重要的。因此，我们需要建立起快速、高效的数据采集和处理机制，确保数据的获取和分析的实时性。同时，我们也需要具备敏锐的触觉，即时发现数据中的变化、趋势，及时做出相应的调整和决策。
第四，数据化决策需要与专业领域知识相结合。在进行数据分析和决策时，把握问题领域的专业知识非常重要。对于一个复杂的决策问题，仅仅依靠数据分析无法解决。我们需要将数据分析的结果与专业知识相结合，以形成全面、深入的决策依据。例如，在医疗领域的决策中，虽然大数据分析可以帮助医生评估疾病的风险和诊断的准确性，但仍然需要医生的专业知识来判断和决策。
最后，数据化决策需要不断优化和改进。在实践中，我们会发现数据分析和决策的过程并非一成不变的，而是需要不断试错、优化的。通过实践和反馈，我们可以发现数据分析中的不足和改进的空间，进而提升决策的准确性和有效性。因此，我们应该保持持续学习和不断改进的心态，不断更新数据分析的方法和工具。
综上所述，数据化决策是日益重要的决策方法，通过对数据的质量管理、多样化的分析方法、数据的实时性和时效性、专业领域知识的结合以及不断优化和改进，我们可以更好地进行数据化决策，提高决策的质量和效果。与此同时，我们也应该意识到数据化决策并非万能，仍然需要人类的智慧和专业知识来指导和支持。只有将数据化决策与人的智慧相结合，才能取得更好的决策结果。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇十六
互联网革命日益紧凑，互联网思维由以下八个核心理念构成:。
第一，用户思维。
互联网思维最重要的，就是用户思维。即在价值链各个环节中都要“以用户为中心”去考虑问题。从整个价值链的各个环节，建立起“以用户为中心”的企业文化，只有深度理解用户才能生存。没有认同，就没有合同。要遵循三个法则：一是得“屌丝”者得天下。成功的互联网产品都抓住了“屌丝群体”、“草根一族”的需求。二是兜售参与感。按需定制和在用户的参与中去优化产品。三是体验至上。用户体验从细节开始，让用户有所感知，并超出用户预期，带来惊喜。用户思维体系涵盖了最经典的品牌营销的who-what-how模型，who，目标消费者——“屌丝”;what，消费者需求——兜售参与感;how，怎样实现——全程用户体验至上。
第二，简约思维。
互联网时代，信息爆炸，用户的耐心越来越不足，所以，必须在短时间内抓住他。要遵循两个法则：一是专注。专注才有力量，才能做到极致。苹果就是典型的例子，苹果接近破产，乔帮主回归，砍掉了70%产品线，重点开发4款产品，使得苹果扭亏为盈，起死回生。即使到了5s，iphone也只有5款。二是简约。在产品设计方面，要做减法。外观要简洁，内在的操作流程要简化。google首页永远都是清爽的界面，苹果的外观、特斯拉汽车的外观，都是这样的设计。
第三，极致思维。
极致思维，就是把产品、服务和用户体验做到极致，超越用户预期。要打造让用户尖叫的产品。尖叫，意味着必须把产品做到极致，超越用户想象使其惊叫。有三个方法：第一，“需求要抓得准”(痛点，痒点或兴奋点);第二，“自己要逼得狠”(做到自己能力的极限);第三，“管理要盯得紧”(得产品得天下)。服务即营销。为顾客制造惊喜。站在顾客角度提供细致的个性化服务。
第四，迭代思维。
这是一种以人为核心、反复、循序渐进的开发方法，允许有所不足，不断试错，在持续迭代中完善产品。有两个要点，一个“微”，一个“快”。小处着眼，微创新。“微”，要从细微的用户需求入手，贴近用户心理，在用户参与和反馈中逐步改进。“可能你觉得是一个不起眼的点，但是用户可能觉得很重要”。二是精益创业，快速迭代。“天下武功，唯快不破”，只有快速地对消费者需求做出反应，产品才更容易贴近消费者。
第五，流量思维。
流量意味着体量，体量意味着份量。“目光聚集之处，金钱必将追随”，流量即金钱，流量即入口，流量的价值不必多言。要遵循两个法则：一是免费是为了更好地收费。二是坚持到质变的“临界点”。任何一个互联网产品，只要用户活跃数量达到一定程度，就会开始产生质变，从而带来商机或价值。
第六，社会化思维。
社会化商业的核心是网，公司面对的客户以网的形式存在，这将改变企业生产、销售、营销等整个形态。要遵循两个法则：一是利用好社会化媒体。二是众包协作。众包是以“蜂群思维”和层级架构为核心的互联网协作模式。要思考如何利用外脑，不用招募，便可“天下贤才入吾彀中”。
第七，平台思维。
互联网的平台思维就是开放、共享、共赢的思维。平台模式最有可能成就产业巨头。全球最大的100家企业里，有60家企业的主要收入来自平台商业模式，包括苹果、谷歌等。要遵循三个法则：一是打造多方共赢的生态圈。二是善用现有平台。三是让企业成为员工的平台。让员工成为真正的“创业者”，让每个人成为自己的ceo。
第八，跨界思维。
随着互联网和新科技的发展，很多产业的边界变得模糊，互联网企业的触角已无孔不入，如零售、图书、金融、电信、娱乐、交通、媒体等等。遵循两个法则：一是携“用户”以令诸侯。二是大胆颠覆式创新。一个真正厉害的企业，一定是手握用户和数据资源，敢于跨界创新的组织。
三、互联网思维的应用。
目前，脱胎于互联网行业的“互联网思维”，正把影响力触角延伸到政治、经济、文化、生活各个方面。
(一)互联网思维与互联网经济。
互联网经济是基于互联网所产生的经济活动的总和，在当今发展阶段主要包括电子商务、即时通讯、搜索引擎和网络游戏四大类型。互联网经济是信息网络化时代产生的一种崭新的经济现象。截至12月，中国网民规模已达6.18亿，互联网普及率为45.8%。同时，中国网站数量为320万个，全国使用互联网办公的企业比例达83.2%。
20中国网络经济整体规模已达到6004.1亿元，同比增长50.9%。以电子商务为例，年中国电子商务交易总额达到10万亿元，其中网络零售超过1.8万亿元，中国首次超越美国成为世界第一大网络零售国。互联网经济有以下三个特点：第一个特点是用户体验至上。第二个特点是基于免费的商业模式。第三个特点是价值链创新。互联网免费的商业模式,本质上讲是通过免费获取巨大的用户群,然后在此基础上创造新的价值链。
面对互联网、大数据、云计算等技术快速发展，企业家及其团队要进行互联网思维切换。最为重要的是“以用户为中心”而不是“以厂商为中心”，需求分析要抓住用户的痛点、痒点、兴奋点，产品开发要让用户深度参与而不是闭门造车，注重用户体验而不仅仅是产品功能等。
(二)互联网思维与政府转型。
政府不仅担负着引导互联网健康发展的职能，更要深入其中了解互联网、运用互联网，用互联网思维指导日常工作，推动政府职能转型，大力实施数据治国和数据强国战略。从政治层面来讲，大数据可以帮助政府实现三大价值：第一，透明的政府。大数据最核心的理念就是要建设开放的政府，这是大数据对于政府最核心的价值。第二，智慧的政府。大数据可以帮助政府更好地了解公众在想什么，需求什么。通过让政府变得更加智慧，从而提升执政水平。第三，负责任的政府。通过为社会公众提供更好的服务，真正做到“权为民所用，利为民所谋”，树立更好的政府形象。
在大数据时代，各级政府要树立以下“五个意识”。
第一，数据即财富意识。
“大数据”之大，不仅仅意味着数据之多，还意味着每个数据都能在互联网上获得生命、产生智能，散发活力和光彩。人类可以分析和使用的数据在大量增加，通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。数据将和企业的固定资产、人力资源一样，成为生产过程中的基本要素。
第二，数据即权利意识。
“大数据”时代，“数据权”可以有效地反映社会民主和政府开放的程度。公众向政府要求更多的民主，越来越多的政府逐步将数字权利与其他财产权等有形公民权利放在一个“权利篮子”里提供给公众，公众有获取任何不涉及国家安全和秘密数据的权利，因为他们提供了数据这种资产。1月，英国政府数据开放网站()上线，同年5月，卡梅伦首相提出了“数据权”(righttodata)的概念，他指出“数据权是信息时代每一个公民都拥有的一项基本权利”，并承诺要在全社会普及数据权。
第三，快速迭代意识。
从项目的草稿版本开始，一直到最终版本结束，中途随着逐步完善而产生的各个版本称之为迭代。迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。这是一个试错和探索的过程。政府办事，以往的观念是任何事情都要十全十美，方方面面考虑周到才着手去干。现在，按照迭代理论，只要大方向看准了就应该立即行动起来，干起来比什么都重要，而不是讨论什么概念更重要。
第四，数据治理意识。
“大数据”时代是一个更开放的社会、一个权力更分散的社会、一个网状的大社会。信息技术尤其是电子政务治理方式，促进政府由管制型向服务型转变。20世纪90年代兴起的治理理论，其核心观点是主张通过合作、协商、伙伴关系确定共同的目标等途径，实现对公共事务的管理，涉及的核心问题就是权力多中心化以及由此引发的主体多元化、结构网络化、过程互动化和方式协调化的诉求。“大数据”时代要对数据进行治理，而非管理，避免出现数据的独享、集中和单向性，充分体现社会的开放性、权力的多中心和双向互动特性。
第五，个性服务意识。
数据挖掘技术可以根据用户过去的行为模式预测其信息的需要，为其配送个性化的信息，未来的语义网更是一个高度个性化的智能网络平台。政府通过政府门户网站、移动政务、政府微博等多种方式提供的信息公开、在线服务和互动服务都强调了个人化的特色，网站向不同的用户提供个性化定制服务，微博向群体特征明显的受众群提供主题比较鲜明的服务。
中国的大数据开发更重要的是意识革命。要求打破小数据时代的结构性样本分析的局限，完全颠覆存在数百年的因果理念，转而寻求大数据海洋里的相关性。第一，我国在数据的开放性、流动性、交互性上还远远不足。第二，在数据处理上的技术仍然不成熟。三，从政府层面来讲，信息公开并不理想。第四，数据的真实性也有问题，因为假数据比没数据对社会的危害还要大。第五，非结构数据的不足。
大数据给中国发展带来了新的机遇。正如《智慧政府：大数据治国时代的来临》一书所说，“大数据要求颠覆传统的、线性的、自上而下的决策过程，建立一个非线性的、去中心化的、自下而上的、发现群体智慧的方案编制模式。”这就要求政府更多地利用民众的智慧，让公众真切地参与到执政过程中，做到真正的政府公开，科学执政。
总之，大数据和互联网思维为我们走群众路线，推进治理现代化，全面深化改革，促进经济转型升级，加大反腐倡廉力度，全心全意为人民服务，提供了战略导向、技术手段和实现途径，值得高度重视和科学把握。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇十七
随着科技的发展和数据大爆炸的时代的来临，数据化决策在经济、政治和社会等各个领域发挥着越来越重要的作用。作为管理者，对于数据化决策的理解和运用至关重要。在我的工作实践中，我深刻体会到了数据化决策的重要性并获得了一些宝贵的心得体会。以下是我对于数据化决策的一些思考和感悟。
首先，了解数据本身的价值是数据化决策的基础。数据是客观存在的事实，通过数据我们可以真实地了解到事物的状态和趋势。在进行数据化决策的过程中，首先要做的就是收集和整理数据，并对数据进行有效的分析和解读。只有对数据本身有深入的了解和了解，才能根据数据的规律和趋势进行决策。因此，数据的收集和整理，以及数据分析和解读能力是进行数据化决策的基础。
其次，数据化决策需要多维度和多元化的思考。在进行数据化决策时，我们不能仅仅停留在表面数据上，而是要考虑多个因素和变量的综合影响。通过多维度和多元化的思考，我们才能更全面地了解情况，发现问题，制定出更全面和更有效的决策。同时，数据化决策也需要不断进行反思和改进，不断学习和积累经验，提高数据化决策的准确性和有效性。
第三，合理利用科技工具是数据化决策的关键之一。在现代社会，科技工具为数据化决策提供了很多便利，使得数据的收集、整理、分析和解读过程更加高效和准确。我们可以利用各种数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，对大数据进行深度挖掘和分析，从而发现数据背后的规律和关联，并为决策提供更有力的支持。因此，科技工具的合理利用是进行数据化决策的关键之一。
第四，积极推动数据化决策的落地和实施是关键。数据化决策并不仅仅是利用数据进行决策，更重要的是如何将数据化决策真正落地和实施。在实施过程中，我们需要充分调动各方的积极性，加强沟通和协作，确保决策的有效性和可持续性。同时，我们也要善于利用决策过程中产生的数据和反馈信息，进行及时的调整和改进，使决策不断适应现实的变化和需求。
最后，数据化决策需要与人文关怀相结合。数据化决策的目的是为了更好地为人们服务和提高人们的生活质量。因此，在进行数据化决策时，我们不能只关注数据本身，更要关注人的需求和感受。我们需要将数据与人文关怀相结合，关注决策对于人们生活的影响，注重人的主体地位和权益。只有数据化决策与人文关怀相结合，才能真正做到科技发展与人类福祉的有机结合，实现人的全面发展和社会的可持续发展。
综上所述，数据化决策对于管理者来说具有重要的意义和价值。在实践过程中，我们应该不断提高对于数据的理解和运用能力，多维度和多元化思考，并合理利用科技工具，积极推动数据化决策的落地和实施，注重数据化决策与人文关怀相结合。只有这样，我们才能更好地应对复杂多变的社会和经济环境，实现管理的科学化和精细化，为实现可持续发展贡献自己的力量。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇十八
最近我读了涂子沛先生的《数据之巅》这本书，我深深的被作者的思考的深度和数据的力量所震撼。全书从数据角度出发，以美国政府历史以来“依数治国”的成功经验来阐释数据带给社会带来的挑战与变革。
进入21世纪第二个十年以来，随着互联网信息技术的普及与广泛应用，大数据时代正式到来。时代的变革意味着新的发展机遇与挑战，要想在数据浪潮当中立于不败之地，这就需要我们在精确的掌握数据之后，通过数据的创新来创造未来。
精确的掌握数据，需要从认识数据开始。简而言之，数据就是体现客观事实的表象，是客观性与抽象性有机结合的产物，容不得半点虚假。我们不能否认的是，所有的美好都是在限制之后的，而能够有效地进行限制，且又能够得到大家的一致认可客观现实，唯有那一张便捷的纸片上数据与文字的组合体，其实这就是数据文化的基础。数据创造价值准备的基础从侧面印证了中国的四大发明印刷术是西方国家文明的基础。
所谓的大数据时代就是在当下高度发展科技能让更多的数据得以保存。保存下来的数据是一种依据，更是一种工具。世间万物的发展都呈现各种各样的规律性，数量庞大且规律复杂，很难让我们掌握，但是一旦转换成数据保存之后，从数据的角度去分析规律变化的轨迹，能够很容易掌握并加以运用。而我作为基层执法工作者，运用数据进行执法，以控制数据达到预期管理预期，是这本书给予我最大的启发。
古代中国传统的执法者，是通过简单甚至带有粗暴的手段对执法对象进行强制管理，执法效果虽然容易操作，且直观，但是这是一种凌驾于规律之上，片面的追求短期效果的低级执法模式。进入新中国以来，尤其是改革开放以来，我国坚持依法治国，党的十八届四中全会更提出了全面推进依法治国的新常态，这是数据文化的有力体现，是我党在大数据时代下，一项重大举措。
我认为，大数据时代下运用数据进行执法，是执法能力现代化的利器。我从事交通执法这个职业已经数载，经历过从无到有，又逐渐的从有变成无。这个前后并不矛盾，从前的“无”是法律不健全，无章可循，有章难循状态。只能够自身党性约束和对事物客观理解进行执法，甚至有的时候片面的依靠上级，人类对事物的理解具有局限性，这难免会造成决策错误。
从无到有，是法律慢慢健全，法律的约束更加全面，但有的时候简单的照本宣科，眉毛胡子一把抓，也就成了教条主义。而从有到无，是一种利用客观的数据，以法律为准则，通过科学执法，将数据调整趋于合理。类似国家利用经济规律宏观调控国民经济，用一只看不见的“大手”将全国的经济发展形势引导至合理增长的区间。数据合理了，管理预期也就达到了。相对于我们有肉眼去观察，显得更为精确，且具很高的可信度。这样一来，对我们基层执法工作者带来的巨大的'福利，我们从此以后再也不用担心对工作进展情况不了解而心急火燎了。
在大数据时代变革的今天，客观、精确、理性和逻辑的“数据文化”理念是推进国家治理体系和治理能力的现代化利器。大数据时代下的执法行为更是离不开数据，只有充分的利用数据化管理、数据化创新，才能在当前数据浪潮当中主动适应新常态，科学地实现新突破和新作为。
优质数据化决策读后感（汇总19篇）篇十九
当认真看完一本名著后，相信你心中会有不少感想，是时候静下心来好好写写读后感了。你想知道读后感怎么写吗？下面是小编为大家收集的，仅供参考，大家一起来看看吧。
《白金数据》是我近期读的东叔的小说，小说围绕dna展开一系列悬疑故事。主角神乐在天才少女的帮助下一直推动dna侧写项目，经过多起凶案，项目得到验证，大获成功。政府开始大规模采集民众的dna以完善宝库，然而看似造福人类的庞大工程中，其中却隐藏着惊天秘密，陆续出现"nf13"现象，凶手无法通过侧写被找到。在这个dna库中混进了一种白金数据，一旦某个人的dna变成白金数据，即时他犯案，系统无法匹配正确的数据。在这个问题的背后，政府高层利用白金数据"保护"自己和亲友之间的秘密。在发现此问题后，天才少女研发"猫跳"以应对。然而有些人知道后，不计一切代价摧毁，各方利益冲突而发生一些列凶案。
读完此书后，第一个感受：东叔又开始碰触科幻题材，非常烧脑悬疑推理小说，然而小说的结局在读到一半之后基本上就能预见。最后的凶手登场感觉比较突兀，结尾不是很进奏，有点虎头蛇尾。在东叔这么多的小说中算非常一般的，如果要打分的话，我觉得3.5分吧，刚刚及格，优秀未满。不过还是推荐读一读，应该算东叔科幻推理小说中，结合现实非常紧密的。