大数据心得体会(精选15篇)

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大数据心得体会 篇1

大数据时代已经悄然到来,如何应对大数据时代带来的挑战与机遇,是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代,对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。 在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念,并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。

大数据心得体会(精选15篇)

在前几年本世纪初的时候,世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后,我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视,打开电脑,甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等,你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值,数据本身有潜在的价值,但价值比较分散;数据高速产生,需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集,其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。

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”。简言之,大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析,并整理成为有用的资讯,帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化,从而促使他们作出对企业更有利的决策,使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。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。后工业社会时代,随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新,数据正在呈指数级增长,所有数据的产生形式,都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。

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竞争中摆脱受制于人的弱势境地,才能把握发展的方向。

首先,“大数据”究竟是什么?它有什么用?这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问,而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”,而是在诸多方面上阐释了“大”的含义,是体现在数据信息是海量信息,且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在:速度(Velocity)、多样性(Variety)、价值密度(Value)、体量(Volume)这四方面(4v)都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据,其是一种泛化的数据描述形式,有别于以往对于数据信息的表达,大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过TB级的数据信息等。

了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网,来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的,

其具有巨“大”的商业价值,我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如:在如今,网购已经成为了一种风潮,网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中,顾客的浏览记录,购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例,我们可以利用“大数据”技术收集分析,就可预测需求、供给和顾客习惯等,做到精准采购、精准投放,达到利益放大的效果。 从全球范围来看,很多人都把20xx年看做是大数据时代的元年。在这一年里,很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上,很多互联网公司,例如亚马逊、Google、腾讯,更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代,数据成为经营决策的强有力依据,给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏,不仅存储处理了大量结构化的账务数据,而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介,海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动,也越来越倾向于零售营销:对于金融业来说,大数据意味着巨大的商机,可强化客户体验,提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变,驱动着行业变革,衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力,这种能力能够帮助企业打破数据边界,绘制企业运营全景视图,做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中,要以大数据平台建设为基础,夯实大数据的收集、存储、处理能力;重点推进大数据人才的梯队建设,打造专业、高效、灵活的大数据分析团队;不断提升企业智商,挖掘海量数据的商业价值,从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹,赢得先机

在如此快速的到来的大数据革命时代,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。职业规划中,也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据,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?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、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力,顺势,合作共赢。把自己的心门打开,像海绵般吸取积极、正能量的东西。

大数据心得体会 篇2

奥伦·艾奇奥伦(Oren Etzioni)创立的从文本中挖掘信息的公司ClearForest,已经被路透社收购。

美国股市每天成交量高达70亿股,而其中三分二的交易都是由建产在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的。

farecast经过了20xx年立项,到20xx年被收购。经历了5年的时间,数据从最早了120xx条到20xx亿条。

大数据的平台有:谷歌的MAPREDUCE 和开源HADOOP平台(最初源于雅虎)。NOSQL更优先于MYSQL.

大数据所用的数据记录单位:拍字节PB(2的50次方)和艾字节EB(2的60次方),泽字节ZB (2的70次方),太字节TB。1EB=10亿GB。1ZB=1024EB

20xx年,所有数据中只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒价上的模拟数据,其余全部是数字数据。

20xx年世界上存储的数据预计能达到约1.2泽字节,其中非数字数据只占不到2%。

人类存储信息量的增长速度比世界经济的增长速度快4倍。而计算机数据处理能力的增长速度则比世界经济的增长速度快9倍。

大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代,我们不必知道现象背后的原因。

大数据的算法从因果关系向相关关纱转化。这也是思维方式的转变。

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大数据的三个思维方式:

1、不要依靠分析少量的数据样本,不要抽样调查。要分析与某事物相关的所有数据。

2、不要追求精确性,要乐于接受纷繁复杂的数据。

3、不要探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。

大数据中的“大”不是绝对意义上的大,虽然在大多数情况下是这个意思。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。

LYTOR相机(光场相机)就是对拍照场景的应用。将传统相机的拍摄照片的样本进行全收集,成为样本=总体的应用代表。

意外的案例:

如果把一个在社区内有很多连接关系的人从社区关系网中剔除掉,这个关系网会变得没那么高效,但却不会解体。但是如果把一个与所在社区之外的很多人有着连接关系的人从这个关系网中剔除,整个关系网奶快就会破碎成很多的小块。节点的做用。

社交网络的多样性是有额外价值的。这是一个人在社会关系网中的存在价值。

互联网可以使数据达到精确吗?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,剩下的95%的非结构化数据都无法被利用。只有接受不精确性,我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。

数据与算法那个更重要呢?简单的算法+大数据,还是复杂的算法+小数据。结论就是大数据比算法智能系统更重要。

大数据心得体会 篇3

在看《大数据》之前,我只知道社会越来越数字化了,看完之后,才觉悟到:人类将迎来一个新的时代。

数字化已经把我们带入一个信息时代,大数据却把我们卷进了一场科技风暴之中,这本书中,作者为我们开启了一个更包容更广阔的新时代,大数据把社会的方方面面融合在了一起,曾经看似因果联系紧密的事物,可能变得不再那么重要;毫无关联的事物,可能隐藏着重要的信息,从科技、商业,到医疗、政治、教育、文化,大数据一概席卷囊括,它改变着我们的传统思维,为这个时代注入了新鲜的血液,就像作者书中所说:“这项技术终将改变我们所居住的星球上的许多东西。”

大数据最显著的影响是对于电子商务,通过大数据,最先洞察出潜在市场的,也必然最先占领市场。而电子商务对实业的冲击又是势不可挡,可见,掌握了大数据就主导了市场,拥有了先进的科技才能拥有坚实的竞争力。在医疗方面,曾经的非典时期,就是一个很好的例证,正是有大数据的预测功能,才使疫情得到了控制。在更小的方面,他也同样改变着我们的生活,书中提到美国著名计算机专家奥伦 · 埃齐奥尼发明了飞机机票价格预测软件,就是利用大数据造福我们生活的很好例子。

大数据不仅节省了时间,提高了效率,更将人类带入一个新的文明阶段。从分析因果总结经验,转变为搜集数据预测未来;由原来的滞后性变为现在的预见性——大大提高了人类认识世界、改造世界的能力,变被动为主动。大数据为我们掀开了历史新纪元,不敢想象它将会为我们带来什么,或许会出现新奇的生活方式,从未有过的职业,闻所未闻的商业模式,百家争鸣的文化高峰;也或许会解开更多未解之谜,探索到宇宙之外的秘密。总之,毫无疑问的是,大数据为我们带来的未来是超乎想象的。

这本书中作者提到最多的是:改变我们的传统思维,摒弃精确性转向宏观。从总结因果转向预测。这个世界正以惊人的速度向前发展,数据大爆炸的波及范围远超乎我们的想象,单纯靠人类的主观判断力是多么的有限,大数据早晚会取而代之这一现象,这必将影响我们的生活和工作,我们也只有认清这种趋势,改变思维,调整步伐,紧跟时代才行。即使不能与时代同步,也尽量做到避免固步自封,认识大数据、利用大数据趋利避害,为我们的生活造福!

大数据心得体会 篇4

信息时代的到来,我们感受到的是技术变化日新月异,随之而来的是生活方式的转变„„我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今,大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据,只是试图首先说明信息、数据的关系和不同,也试图说明,为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?

信息和数据的定义。维基百科解释:信息,又称资讯,是一个高度概括抽象概念,是一个发展中的动态范畴,是进行互相交换的内容和名称,信息的界定没有统一的定义,但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据:或称资料,指描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”,如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来,数据是原始的处女地,需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发,只是当数据爆发到无法驾驭的状态,大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料?

在《大数据时代》一书中,大数据时代与小数据时代的区别:1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是,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”。作者语言绝对,却反思其本质区别。数据的更多、更杂,导致应用主意只能尽量观察,而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为,与数据本身无关,而与数据的解读者有关,而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进,理论来创立处理非结构化数据的方法,处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为,小数据时代也即是信息时代,是大数据时代的前提,大数据时代是升华和进化,本质是相辅相成,而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展,给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长,海量机遇和挑战也随之而来,适应变革,适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力,基于脱颖而出的创新思维和执行。因此,建设“数据仓库”,培养“数据思维”,养成“数据治理”,创造“数据融合”,实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代,从数据中攫取价值,笑看风云变换,稳健赢取未来。

大数据心得体会 篇5

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20__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!

大数据心得体会 篇6

信息和数据的定义。维基百科解释:信息,又称资讯,是一个高度概括抽象概念,是一个发展中的动态范畴,是进行互相交换的内容和名称,信息的界定没有统一的定义,但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据:或称资料,指描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”,如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来,数据是原始的处女地,需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发,只是当数据爆发到无法驾驭的状态,大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料?

在《大数据时代》一书中,大数据时代与小数据时代的区别:1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是,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”。作者语言绝对,却反思其本质区别。数据的更多、更杂,导致应用主意只能尽量观察,而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为,与数据本身无关,而与数据的解读者有关,而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进,理论来创立处理非结构化数据的方法,处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为,小数据时代也即是信息时代,是大数据时代的前提,大数据时代是升华和进化,本质是相辅相成,而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展,给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长,海量机遇和挑战也随之而来,适应变革,适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力,基于脱颖而出的创新思维和执行。因此,建设“数据仓库”,培养“数据思维”,养成“数据治理”,创造“数据融合”,实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代,从数据中攫取价值,笑看风云变换,稳健赢取未来。

大数据心得体会 篇7

信息时代的到来,我们感受到的是技术变化日新月异,随之而来的是生活方式的转变„„我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今,大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据,只是试图首先说明信息、数据的关系和不同,也试图说明,为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?

信息和数据的定义。维基百科解释:信息,又称资讯,是一个高度概括抽象概念,是一个发展中的动态范畴,是进行互相交换的内容和名称,信息的界定没有统一的定义,但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据:或称资料,指描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”,如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来,数据是原始的处女地,需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发,只是当数据爆发到无法驾驭的状态,大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料?

在《大数据时代》一书中,大数据时代与小数据时代的区别:1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是,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”。作者语言绝对,却反思其本质区别。数据的更多、更杂,导致应用主意只能尽量观察,而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为,与数据本身无关,而与数据的解读者有关,而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进,理论来创立处理非结构化数据的方法,处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为,小数据时代也即是信息时代,是大数据时代的前提,大数据时代是升华和进化,本质是相辅相成,而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展,给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长,海量机遇和挑战也随之而来,适应变革,适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力,基于脱颖而出的创新思维和执行。因此,建设“数据仓库”,培养“数据思维”,养成“数据治理”,创造“数据融合”,实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代,从数据中攫取价值,笑看风云变换,稳健赢取未来。

大数据心得体会 篇8

“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出,可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候,瞬间引起了轰动。随即,各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面,在搜索框中搜索“大数据”三个字,就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是,有一个很有趣的现象就是:几乎所有的平台上,出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去,这本书推荐栏里的第一句话就是:迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时,为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高,评价最好。

我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书,整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的,整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲,阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华,只是很想知道对于这么一个很直白的名词,作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚,可就是这种“愚蠢”的好奇心,让我更透彻的看到书中的精华。

在看《大数据时代》这本书之前,我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感,除了观点碰撞之外,我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书,已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!

大数据时代的入门书

看完这本书,我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念,同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处,影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分,后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书,是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大,并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变:1、大数据利用所有的数据,而不再仅仅依靠一小部分数据,不再依赖于随机采样。2、大数据数据多,不再热衷于追求精确性,也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系,而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。

既然一直都在强调大数据对我们的意义,总要有具体体现。整本书中,我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现:新品发布的时候,旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出,旧产品就会便宜,从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的,而且如果不用数据来证明,直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变,往往就会引起整个社会的大变动。

大数据这个概念的出现,让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上,数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展,越来越多的公司都能收集到大量的数据,这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中,不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司,一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司,另一种就是拥有超前思维,懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内,我们可能会感觉拥有创新思维,懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后,所有人都知晓了大数据的意义,所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时,随着科技的进步,掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来,整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候,大数据的公开性也就越来越小。

在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后,作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处,同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪,这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会,大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下,我想到那时候,别说我们每个人的隐私已经没有的了,严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中,自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时,由于数据是永久保存,大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断,所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有,从现在各种大数据预测的结果来看,很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征,这也是书中自相矛盾的地方。

对于一个新事物,如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣,这已经算是一本不错的入门书了。

大数据时代的心灵鸡汤

从小到大,鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了,喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了,看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年,人们生活水平提高了,营养富余,鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样,心灵鸡汤也是如此。

心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来,心灵鸡汤很大的一个特征就是:立人的志,但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤,希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶,感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想,你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义,当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是,整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物,即使向读者讲技术,也没有几个人看得懂,可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题,大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时,在本书中文译作者写的序里,强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论,结果,看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。

之所以我称之为“心灵鸡汤”,还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用,事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。

大数据的“传销手册”

看到这个标题,大家可能会觉得我夸大其词,受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达,我只想说两点:1、此说法仅代表我个人观点,是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。

我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的,也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物,最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式,前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念,作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者,可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的,所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。

大数据时代是未来的趋势,这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活,改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界,它都没有错,因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候,人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。

大数据心得体会 篇9

近两周用业余时间读了《大数据时代》这本书,是听培训时杜威老师推荐的,我快速阅读了一遍,觉得受到了一些启发,发现了一些原来没有想到看到的事情。

首先是大数据代表着数据的样本=全体,这是一个与传统统计学的显著区别。大数据有能力获得全体数据并对其进行分析。

第二就是相关性与因果性同样重要。相关性说明了什么事情与什么什么事情有关系,如商场周围车流量的增多与商场销售额的相关性,因果性说明什么是什么的原因,如睡10个小时是有精神的原因。在大数据中,相关性要比因果性容易获得,而且相关性已经能为客户带来较大的收益。

第三就是大数据允许存在不精确性、混杂性,由于数据量巨大,存在少量的异变不会对结果产生任何影响,如收益是1个亿与1亿零1元的差别可能决策者不关心。

第四是大数据中的三个主要因素,思维、数据、技术,思维觉得你在哪些地方使用大数据。在这三个因素之中,会产生数据中间商,来处理加工数据并出售。

大数据心得体会 篇10

《大数据》不是一本纯技术的书籍,作者用美国多年来丰富而详细的案例说明了大数据的趋势和发展历程,大数据的初衷就是将一个公开、高效的政府呈现在人民眼前。书中从美国《信息自由法》说起,其发展历程充满了坎坷,经过各个时期信息自由倡议者的努力,终于出现端倪,并迅速成长,充分体现出美国政府的信息必须被公开,以及个人的隐私必须被保护。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”。

《大数据》开篇讲述美国《信息自由法》历经多任总统,其中有支持者,也有反对者,最后终于签发,标志都美国进入信息公开及隐私保护的大数据时代。现如今全世界现有60多个国家制定、实施《信息自由法》。

随着《信息自由法》的颁布,以及现代科技的发展,会产生越来越多的数据。数据主要来源是:1.各行各业通过计算机产生了大量的数据;2. 业务数据3. 民意数据4. 环境数据。并且数据在数量、速度、多样性三个维度迅速增长,促使数据帝国逐渐兴起。

有了这么多数据,应该如何利用?

首先,在治国方面。1.循“数”管理,减少交通事故死亡人数。2.用数据进行医疗福利打假,可为政府节省开支。3.警方通过CompStat系统,分析犯罪数据,预知犯罪地点。

其次,商务智能方面。1.数据仓库,2.联机分析(OLAP),3. 数据挖掘,4. 数据可视化。

当然随着数据的增多,如何收集和使用这些数据,就需要制订一系列的法则。1.收集法则:减负;2.使用法则:隐私;3.发布法则:免费,4.管理法则:质量。其中数据质量最为重要,为了保证数据质量颁布了《数据质量法》,同时也带来了困惑,即给商业组织带来了质疑政府公布数据质量的手段,对于这一手段,满足其商业利益,是民主与商业组织之间的对抗和冲突。

同时,统一分析和使用大数据与个人隐私产生的冲突。通过中央数据银行和全国统一ID就获得某个人一生的行动,违反了个人隐私法,但不分析这些信息,又可能导致恐怖分子的袭击,最终以保护个人隐私胜利,但政府还是想执行统一身份认证。

奥巴马的上任加速了政府数据开放的进程,奥巴马上任后立即任命首席信息官,由首席信息官在4个月内推出政府大数据网站,在互联网上为民众提供开放的政府数据。阳光基金会和个人利用开放数据开发出各种分析工具,充分体现出数据价值。

但公益组织并不满足开放数据的数量,为了让民众监督一个更为公正透明的政府,公益组织要求公开白宫访客记录,但这并不是一个简单的要求。经过公益组织不懈的努力,白宫终于公开了访客记录,但公益组织发现了更多的问题,白宫也提出将继续修改访客记录的方式。

大数据有效的监督了政府的公正与民主。民主不是一个结果,而是参与的过程,人民要不断的争取才能实现民主。

本书结尾也较详细的描述除美国外,其它各国通过大数据走向民主的进程,充分说明了这一进程是一个大趋势。首先,英国紧随美国后面实施数据开放,虽然晚于美国,但发展飞快,开放的数据量已超过美国。其次,即美、英两国开放数据之后,更多的国家也加入到其中。20xx年9月20日,8个国家宣布成立“开放政府联盟”,要想加入需具备4个条件:1.财政透明,2.信息自由,3.财产公开,4.公民参与。截止20xx年4月25日已有50个国家加入。

在大数据时代,数据就是直接的财富,数据分析和挖掘能力就是国家、企业的核心竞争力。中国应该摘下千百年来差不多先生的标签,尽快赶上西方国家大数据的步伐。

大数据心得体会 篇11

读了《大数据时代》后,感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式,但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前,我的思想被强烈震撼,不禁战栗起来。

“在小数据时代,我们会假象世界是怎样运作的,然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡,我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法,也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴,因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大,太权威,太基本了,我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点,毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年,我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立,要改变自己的传统,跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上,嘴巴上也必须跟上,否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”,那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”,跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后,我们可以把样本变成全部,再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后,似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯,它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话,就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系,而是相关关系”,“知道是什么就够了,没必要知道为什么”,而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立,应该只有一个结果,就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待,像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”,因为我身处其中。问题不解决,我就没法思考和工作,自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。

其一:量子力学搞了一百多年,为了处理好混杂性问题,把质量和速度结合到能量上去了,为了调和量子力学与相对论的矛盾,又搞出一个量子场论,再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥,最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子,恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系,因为爸爸就是爸爸,儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性,放弃因果关系最后反而搞出时间机器,让爸爸不再是爸爸,儿子不再是儿子了呢?其二:人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果,那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉,也许上面一大篇都是在胡说八道,所谓的担心根本不存在。但问题出现了,还是解决的好,不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议:把这本书继续写下去,至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

大数据心得体会 篇12

4月13日下午,在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。通过相互交流学习,使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊,机遇和挑战。在写心得体会前,我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。

首先,最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数 据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“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。大数据作为云计算、物联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

其次,进入20xx年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》20xx年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”

最后,随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……,截止到20xx年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,20xx年全球产生的数据量为0.49ZB,20xx年的数据量为0.8ZB,20xx年增长为1.2ZB,20xx年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到20xx年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了20xx年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

首先,谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势,可以说,大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活,如:现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生,只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的,所以,要实现大数据,相关的很多的硬件设备都要更新换代,信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战,相关产业都要重新调整产业结构,在那时,可以夸张的说,信息就是黄金,信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力,势必将会更加加剧生产力过剩的现状,社会两极分化现象会更加明显,掌握不了信息资源,很难再翻身,要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快,信息的时效性决定了它的流通速率,人们的生活节奏要跟上信息流通的速率,就不得不加快自己的节奏,人们会越来越忙,到那时,就像现在的日本,可能想找个人听你说说话,真的是一件很难的事。

第二,关于数据管理的看法。大数据时代,数据管理是一件很重要的工作,如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是,人防、技防、物防一体化。人防,即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识,不主动泄露信息,要管理好自己身边的信息设备;技防,就是要运用软件来管理和处理数据,经常检查更新数据库,定时查杀电脑病毒,确保电脑状况安全;物防,就是重要的数据一定要备份保留,而且应当做到备份与原始文件是物理隔离,无关的信息应当及时删除,减轻硬盘的压力。

三、怎么保护自己的隐私。隐私,顾名思义,就是不愿意让别人看到的东西,所以,在大数据时代,更要管理好自己的隐私,以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息,越要远离网络,不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息,免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记,避免信息传播范围太大,管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器,总是以随机码来保护自己真实IP地址,提高网络安全的可靠性,加强对联网信息的管理和保护。

不论我们情不情愿,大数据时代都会到来,现实社会是我们高喊着走向大数据时代,其实大数据时代已经向我们走来,所以与其被动接受,不如主动学习,从中找到自己的出路,成为大数据时代的建设者和受益者。

大数据心得体会 篇13

《大数据》不是一本纯技术的书籍,作者用美国多年来丰富而详细的案例说明了大数据的趋势和发展历程,大数据的初衷就是将一个公开、高效的政府呈现在人民眼前。书中从美国《信息自由法》说起,其发展历程充满了坎坷,经过各个时期信息自由倡议者的努力,终于出现端倪,并迅速成长,充分体现出美国政府的信息必须被公开,以及个人的隐私必须被保护。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”。

《大数据》开篇讲述美国《信息自由法》历经多任总统,其中有支持者,也有反对者,最后终于签发,标志都美国进入信息公开及隐私保护的大数据时代。现如今全世界现有60多个国家制定、实施《信息自由法》。

随着《信息自由法》的颁布,以及现代科技的发展,会产生越来越多的数据。数据主要来源是:1.各行各业通过计算机产生了大量的数据;2. 业务数据3. 民意数据4. 环境数据。并且数据在数量、速度、多样性三个维度迅速增长,促使数据帝国逐渐兴起。

有了这么多数据,应该如何利用?

首先,在治国方面。1.循“数”管理,减少交通事故死亡人数。2.用数据进行医疗福利打假,可为政府节省开支。3.警方通过CompStat系统,分析犯罪数据,预知犯罪地点。

其次,商务智能方面。1.数据仓库,2.联机分析(OLAP),3. 数据挖掘,4. 数据可视化。

当然随着数据的增多,如何收集和使用这些数据,就需要制订一系列的法则。1.收集法则:减负;2.使用法则:隐私;3.发布法则:免费,4.管理法则:质量。其中数据质量最为重要,为了保证数据质量颁布了《数据质量法》,同时也带来了困惑,即给商业组织带来了质疑政府公布数据质量的手段,对于这一手段,满足其商业利益,是民主与商业组织之间的对抗和冲突。

同时,统一分析和使用大数据与个人隐私产生的冲突。通过中央数据银行和全国统一ID就获得某个人一生的行动,违反了个人隐私法,但不分析这些信息,又可能导致恐怖分子的袭击,最终以保护个人隐私胜利,但政府还是想执行统一身份认证。

奥巴马的上任加速了政府数据开放的进程,奥巴马上任后立即任命首席信息官,由首席信息官在4个月内推出政府大数据网站,在互联网上为民众提供开放的政府数据。阳光基金会和个人利用开放数据开发出各种分析工具,充分体现出数据价值。

但公益组织并不满足开放数据的数量,为了让民众监督一个更为公正透明的政府,公益组织要求公开白宫访客记录,但这并不是一个简单的要求。经过公益组织不懈的努力,白宫终于公开了访客记录,但公益组织发现了更多的问题,白宫也提出将继续修改访客记录的方式。

大数据有效的监督了政府的公正与民主。民主不是一个结果,而是参与的过程,人民要不断的争取才能实现民主。

本书结尾也较详细的描述除美国外,其它各国通过大数据走向民主的进程,充分说明了这一进程是一个大趋势。首先,英国紧随美国后面实施数据开放,虽然晚于美国,但发展飞快,开放的数据量已超过美国。其次,即美、英两国开放数据之后,更多的国家也加入到其中。20xx年9月20日,8个国家宣布成立“开放政府联盟”,要想加入需具备4个条件:1.财政透明,2.信息自由,3.财产公开,4.公民参与。截止20xx年4月25日已有50个国家加入。

在大数据时代,数据就是直接的财富,数据分析和挖掘能力就是国家、企业的核心竞争力。中国应该摘下千百年来差不多先生的标签,尽快赶上西方国家大数据的步伐。

大数据心得体会 篇14

有人说生活像一团乱麻,剪不断理还乱;我说生活像一团乱码,尽管云山雾罩惝恍迷离,最后却总会拨云见日雨过天晴。维克托迈尔舍恩伯格就把这团乱码叫做大数据,在他的这本书里,试图给出的就是拨开云雾见青天的玄机。

这玄机说来也简单,就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。说来简单,其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我觉得作者是个典型的实用主义者,在美帝国主义万恶的压迫和洗脑下,始终追逐性价比和利益最大化,居然放弃了追求共产主义真理最基本的要求!不像我们在天朝光芒的笼罩下,从小就开始学习和追求纯粹的共产主义唯心科学历史文化知识啦!这或许就是我们永远无法获得诺贝尔奖、永远无法站在科技最前沿的根本原因吧。其实小学时候,我就想过这个问题,相信所有的人都问过类似的问题,例如现在仍然很多人在问,妈的从来没人知道我每天摆摊赚多少钱,你们他妈的那人均收入四五千是怎么算出来的。中国是抽样的代表,因为中国人最喜欢用代表来表现整体,最典型的例子莫过于公布的幸福指数满意指数各种指数永远都高于你的预期,你完全不清楚他是怎么来的,一直到最后汇总成三个代表,真心不清楚它到底能代表了啥。说这么多显得自己是个愤青,其实只是想表达“样本=总体”这个概念在科技飞速发展的今天,在世界的不同角落,还是会体现出不同的价值,受到不同程度的对待及关注。在大数据观念的冲击下,我们是不是真的需要将平时关注的重点从事物内在的发展规律转移到事物客观的发生情况上。

大数据的出现,必然对诸多领域产生极大的冲击,某些行业在未来十年必将会得到突飞猛进的发展,而其他一些行业则可能会消失。这是废话,典型的三十年河东三十年河西的道理,就像三十年前的数理化王子们,现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器;就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行,如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了;当然也不乏像生物这种专业,三十年前人们不知道是干啥的,三十年后人们都知道没事别去干,唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业,这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑娘去玩耍的原因。其实乍一看这个题目,我首先想到的是精益生产的过程控制,比如六西格玛,这其实就是通过对所有数据的分析来预测产品品质的变化,就已经是大数据的具体应用了。

而任何事物都会有偏差,会有错误,也就是说,这全部的数据中,肯定是要出现很多与总体反应出的规律相违背的个体,但是无论如何这也是该事件中一般规律的客观体现的一种形式,要远远好过从选定的样本中剔除异常值然后得到的结论。换句话说,也大大减少了排除异己对表达事物客观规律的影响。就好比是统计局统计中国人民的平均收入一样,这些数怎么这么低啊,这不是给我们国家在国际社会上的形象抹黑么,删掉删掉;这些数怎么这么高啊,这还不引起社会不满国家动荡啊,删掉删掉。所以说,大数据至少对反应客观事实和对客观事实做预测这两个方面是有非常积极地意义的。而这个新兴行业所体现的商机,既在如何利用数据上,又在如何取得数据上。

先说数据的利用,这里面表达的就是作者在通书中强调的对“相关关系”的挖掘利用。相关关系与因果关系便不再赘述,而能够对相关关系进行挖掘利用的企业其实缺不多,因为可以相信未来的大数据库就像现在的自然资源一样,必将因为对利益的追逐成为稀缺资源,而最终落在个别人或企业或部门的手中。想想无论当你想要做什么事情的时候,都有人已经提前知道并且为你做好了计划,还真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。

而对于数据的获取,我觉得必然是未来中小型企业甚至个人发挥极致的创造力的领域。如何在尽可能降低成本的情况下采集到越多越准确的数据是必然的发展趋势,鉴于这三个维度事实上都无法做到极致,那么对于数据获取方式的争夺肯定将成就更多的英雄人物。

现在回头从说说作者书中的观点中想到的,P87中关于巴斯德的疫苗的事件,描述了一个被疯狗咬伤的小孩,在接种了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存,巴斯德成了英雄的故事。这是个非常有意思的案例,因为小孩被狗咬伤而患病的概率仅为七分之一,也就是说,本事件有85%的概率是小孩根本就不会患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的,而这疫苗到底是有效没效,通过这个事件似乎根本就没有办法得到验证。这就好比某人推出个四万亿计划,但实际上国际经济形势就是好转,哪怕你只推出个二百五计划,GDP都会蹭蹭的往上涨,而且又不会带来四万亿导致的严重通胀、产能过剩、房价泡沫等问题。那你说这四万亿到底是救了国还是误了国?回到我自己的工作领域上来,安全工作,我们一直遵循的方向都是寻找因果关系,典型的从工作前的风险评估,到调查事故的Taproot或者五个为什么,无一不是逻辑推理得到结果的产物。而事实上,如果能做到信息的丰富采集和汇总的话,找出事物之间的相关性,对提高工作环境的安全系数是极为有利的。这个点留着,看看可不可以在未来继续做进一步研究。

大数据心得体会 篇15

《大数据》是去年的一本畅销书,在20__年的广州南国书香节上曾有过一瞥,后来又几次听闻,一直想好好看看。现在是一个技术奔腾、信息爆炸的社会,大数据这个新鲜热辣的概念一经推出,就受到了人们极大的热捧。这也难怪,每天都身处网络的信息海洋中,常常会有被数据、信息“淹没”窒息感和无力感,不识庐山真面目,只缘身在此山中,我们向鱼儿一样亟待跳出海面,看看当下网络之海中正涌动着的大数据暗流,看看这个大家都在谈论的大数据到底是个什么东西?

书的扉页上写着作者涂子沛对大数据的定义:大数据(big data)指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量非结构数据,一般以“太字节”为单位。构成大数据的信息主要包括:宽带普及带来的巨量日志和通讯记录,社交网络每天不断更新的个人信息,视频通讯、医疗影像、地理信息、监控录像等视频记录,传感器、导航设备等非传统 IT 设备产生的数据信息,以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息,这些信息呈爆炸性增长,不断涌入网络海洋。大数据之大并不仅仅在于容量之大,更大的意义在于:通过对海量数据的交换、整合和分析,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。当然这个定义并不是唯一的,Intel试图用视频解说的方式告诉我们什么是大数据:《大数据入门:大数据如何产生巨大影响力》。

这本书将美国的奥巴马大选作为引子,从他的建立透明和开放的政府的雄心壮志讲起,阳光是最好的防腐剂,信息公开和公民社会紧密相连,从政府信息公开化的必要性,到如何筛选、甄别、分析、管理、利用海量的政府部门的数据,因为政府部门涉及人类生活的方方面面,也就逐渐引出信息社会大数据的概念,给我们带来如何应对大数据时代的到来的挑战和机遇的思考。因为这本书信奉一句至理名言:除了上帝,任何人都必须用数据说话。

麦肯锡20__年6月的全球市场报告———Big Data:The next generation frontier for innovation, competition and productivity是深入了解大数据发端和全貌必看的报告。

就我个人的理解而言,大数据的概念是社会信息化深入发展的一个阶段,映射到教育信息化的领域中来,又有哪些关联和启示呢?专业领域中常常提到的数据挖掘、个人知识管理都和此有关,学校教育过程是一个有特殊的场景、特定的事物和特殊的角色(学生、教师、教育管理者),随着学校的信息化进程加快,与教育教学和学习相关的环境数据、业务数据和角色数据也将大量增加,这就是是教育领域中的大数据,如何有效获取、筛选、管理和利用也成为挑战和变革的机遇。

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