大数据徐子沛读后感6篇

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写读后感可以帮助我们培养思考问题的能力,提高逻辑思维能力,读后感可以帮助我们在阅读过程中更加主动地思考和提出问题,下面是九九范本网小编为您分享的大数据徐子沛读后感6篇,感谢您的参阅。

大数据徐子沛读后感6篇

大数据徐子沛读后感篇1

首先,想谈一谈何为大数据,何为大数据时代。大数据是一种资源,也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式:在信息缺乏的时代或模拟时代,我们更倾向于精确性的思维方式,就像是”钉是钉,铆是铆”,而在这种传统的思维方式下,我们得到问题的答案只有一个。

而在大数据时代下,我们打破了这种思维方式,换句话说,我们接受结果的不确定性。简言概括之,我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下,我们关注的不是因果,即为什么是这样,而更关心”是什么”这种相关关系。换句话说,在这种新思维的思考方式下,我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具,让数据自己说话!

其次,我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然,大数据分析并不是精准的预测,精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。

作为军人,我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力,打赢这场信息化战争。毫无疑问,现在我们打的不是刀对刀,枪对枪的战争,更不是模拟时代,当代乃是数字时代,打的是信息化战争!

四次战争的大胜,美军的战争形态从机械化转向信息化,而且相应的在战场取胜的时间也越来越短,这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。在此战争形态的过程中,我们需要更多的计算分析师,大数据分析师,数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫!

当然大数据是一把双刃剑,利用好了取胜也是得心应手,相反,利用不好会导致不可估量的损失。

毕竟,这只是一种预测模型,得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用,不要被庞大的数据库框住我们的思维。为适应时代的发展,在这个适者生存,弱肉强食的世界,大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟,一场悄无声息的信息化战争已经打响!

大数据徐子沛读后感篇2

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著作——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。

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。

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。

大数据徐子沛读后感篇3

?大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作,这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。这本书最大的优点就在于作者利用上百个例子来对大数据的方方面面做了详细解说,让外行也很容易理解。结构上,作者通过大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革三个角度依次阐述,条理清晰。

所谓"大数据",按作者的说法,就是"所有数据"。随着计算机运算速度和存储能力的发展,收集数据变得越来越简单,储存数据的成本越来越低。在过去,由于技术限制,人们做统计时只能收集有限的数据做样本,其中要考虑随机样本的选择,努力减小因样本问题出现的误差;统计结果往往不能重复使用,造成数据利用率低。而现在则可以做到"样本=总体"。数据的增多带来不可避免的精确性问题。 "小数据"时代,一个样本的错误就可以造成对总体估计的失败,幸运的是,"大数据"时代对精确性不再那么要求苛刻——也无法要求太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。在对思维变革这一部分的阐述中,最重要也是全书的核心观点就是大数据时代,我们应该从追求"因果关系"的旧思维方式向追求"相关关系"转变。 在我看来,这实际上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势,而很多精确学科领域依然需要探寻"因果关系"解决更有针对性的问题,所以,这局限了这一转变只能在特定的领域发生。作者自己也说,"大数据的相关性将人们指向了比探讨因果关系更有前景的领域。"

大数据时代的数据获取方式是多种多样,数据形式也是千变万化,任何文字、行为、万物都可以被数据化后用来分析。对这些数据的利用,不仅要考虑到其初次使用价值,更要放眼它未来可能的用途以提高数据的利用率。当然数据并不是无限使用,时效、环境的变化肯定会对数据提出新的要求,所以数据的折旧也是应当考虑的。这又引出了对数据这一无形资产的估值可能性。对于facebook, twitter这样的公司来说,数据就是他们的核心,如何在资产负债表上给他们一个公正的体现正是我们需要考虑的。

大数据时代的价值链由三部分构成,我把它们简化为"生产—分析—使用"三个环节,这对应书中的三种类型公司: 第一种是基于数据本身的公司,第二种是基于技能,第三种则是基于思维。在大数据早期,技能和思维最有价值,但作者认为,最终,大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。这是假定了一个成熟的市场,人人都了解了大数据的用途。

对于普通人来说,大数据时代最关心的还是隐私问题。不知不觉中,个人的一举一动都暴露在政府甚至私人企业之下,还面临潜在的泄露风险。对此,作者提出了使用者承担责任的解决办法,而不是过去那种流于形式的使用授权。大数据甚至能预测一个人的犯罪动机,这给监管者带来的难题是,预测一个人要犯罪,惩罚还是不惩罚?在这点上,社会达成"个人仅需对行为而非动机负责"的共识非常重要。

大数据时代的风险控制靠的是"算法师",类似会计师一样的职业,对大数据的准确度或有效性进行鉴定。这能在一定程度上防止数据滥用的发生和数据独裁。当今的法律亦需对大数据监管进行修订补充。

当代大数据发展主要由科技公司推动,相信在不久的将来更多的传统领域会意识到大数据的重要性。但我们也应该保持清醒,大数据并不是万能药,对某些领域或环节,使用大数据是一种简单且实用的选择;但对某些领域,盲目使用大数据只会适得其反。

大数据徐子沛读后感篇4

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!

当我们拥有海量数据时,绝对的精准不再是我们追求的主要目标,我们乐于接受数据的纷繁复杂,也只有接受不精确性,我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。——《大数据时代》

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。

大数据会取代小数据吗?这是不可能的事,大数据和中小数据之间的防火墙更会高筑!大数据都是基于样本的非结构性数据,推送到我们面前的数据指引,都已经经过了各种算法的粗加工,融入了计算者的各种算法,算法会因人而异,利用我们过去的电子痕迹,预测我们的现在和未来,一花一世界。初期的一大一小,数据的交融,像极了海上的渔网,具有强关联性。数据就像是一个神奇的钻石矿,在其首要价值被发觉后,仍能不断创造价值。大数据拥有者依赖技术专家挖掘数据的价值,但技术专家(数据武士)并没有想象中那么耀眼,他们在大数据中淘金,发现了金银珠宝,可最后却要把这些财富拱手让给大数据拥有者。——《大数据时代》

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。

大数据徐子沛读后感篇5

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。

不过话又还得说回来,《大数据时代》是本好书。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:

1.什么是大数据?

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。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。

2.大数据适合什么样的企业?

诚然,大数据的前提是海量的数据,只有拥有巨量的数据资源,方能从中查找出数据的关联性,才可以让通过专业化的处理,让其为企业产生价值。针对电信运营,互联网应用这样海量用户的数据的大企业,也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件,但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店,估计数据也是少得可怜,能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商,用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。

同样,在公共事业类的政府机构,大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据,似乎有点大题小作。书中说:大数据是企业竞争力。诚然,数据是一个企业的核心无形资源(利用得好的话),但是否所有的数据,或都换则方式说:所有的企业都以大数据为竞争力,是否真的合适么?是否在中小企业中,会显示得小题大做呢?

3.大数据带来的影响

当一波又一波的it技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候,你甚至都没有做好准备,你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网,云计算的推波助澜下,大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢?

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。影响最大的,当然是it公司

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。

大数据徐子沛读后感篇6

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!

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