导读：第1篇：大数据时代心得体会 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... 如果觉得还不错，就继续查看以下内容吧！
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第1篇：大数据时代心得体会
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，5，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。
第2篇：大数据时代心得体会
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。
第3篇：大数据时代心得体会
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。
第4篇：大数据时代心得体会
现在已经进入到了二十一世纪了，当今社会已经摆脱了上个世纪的那种消息滞后的时代了，我们最应该感谢的就是科学的进步为我们带来了这么多便利。与此同时，科学的进步还为我们带来了“大数据”这个让人类减少了很多工作量的东西。
在这个学期的名著导读课上我们就被要求读：《大数据时代》这本书。《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”，他是一个特别厉害的人，他作为一个教师，他曾经在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多所世界前列名校任教的经历。他作为一个科学家，早在20__年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。他是十余年潜心研究数据科学的技术权威。他是最早洞见大数据时代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。现任牛津大学网络学院互联网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，哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人；曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。他作为一个研究学者，他的学术成果斐然，有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上，他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业；＂大数据＂在百度上搜索到的解释是：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。
大数据不仅改变了公共卫生领域，整个商业领域都因为大数据而重新洗牌。购买飞机票就是一个很好的例子。就像书中写到20__年，奥伦·埃齐奥尼准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。他知道飞机票越早预订越便宜，于是他在这个大喜日子来临之前的几个月，就在网上预订了一张去洛杉矶的机票。在飞机上，埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。当得知虽然那个人的机票比他买得更晚，但是票价却比他便宜得多时，他感到非常气愤。于是，他又询问了另外几个乘客，结果发现大家买的票居然都比他的便宜。
飞机着陆之后，埃齐奥尼下定决心要帮助人们开发一个系统，用来推测当前网页上的机票价格是否合理。作为一种商品，同一架飞机上每个座位的价格本来不应该有差别。但实际上，价格却千差万别，其中缘由只有航空公司自己清楚。
埃齐奥尼表示，他不需要去解开机票价格差异的奥秘。他要做的仅仅是预测当前的机票价格在未来一段时间内会上涨还是下降。这个想法是可行的，但操作起来并不是那么简单。这个系统需要分析所有特定航线机票的销售价格并确定票价与提前购买天数的关系。
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。
第5篇：大数据时代心得体会
这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。
《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。
下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。
《大数据时代》开篇就讲了Google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的H1N1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。Google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着Google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本<总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。
接下来，维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系Google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以Google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。
之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。
无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!
我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。
第6篇：大数据时代心得体会
《大数据时代》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。
文中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：抽样等于全体;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20__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20__年、20__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20__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。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，公司将设置专门的人员--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。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。
第7篇：大数据时代心得体会
《大数据时代》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。
文中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：抽样等于全体;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20xx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20xx年、20xx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20xx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。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，公司将设置专门的人员--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。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。
大数据时代读书心得体会范文6
“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。
第8篇：大数据时代心得体会
《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。
第9篇：大数据时代心得体会
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。
第10篇：大数据时代心得体会
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，而是让数据自己＂发声＂。这个命题是我读这本书最大的感触。
对于大多数人来说，这的确是一场思维变革。对于理科学生来说，会认为这是一个错误的观点，因为这无异于否定了他们对世界客观物理化学规律探索的重要性；对于一名工科学生，其实这并不是一个多么新颖的观点，因为工科是讲求时用性的，如何能更好地利用基本自然科学规律创造社会财富比探索自然科学知识显得更重要。
这些天来，在读大数据这本书的同时，也稍微重温了一下自动控制原理，认识到控制系统中存在明显的大数据时代思维方式，借读书交流会之际，与大家分享。
对系统的有效控制需要对系统理解与建模。以一个日常生活中的例子说明。开车的时候一脚油门下去车就飞出去了，但并不知道这一脚油门下去能给多大车速，这就需要驾驶人员的熟练的驾驶技能了，不然超速被开罚单是很正常的。那么，问题就来了：如何能实现速度的自动控制而不用驾驶人员踩油门？这就是控制系统最关键的环节——建立系统数学模型。大白话就是知道车速与燃油量的数学关系式。若是以探索为什么的思维模式，不可避免的要列一大堆能量方程、动量方程等物理化学式子，经过繁杂的计算，还是能得到车速和燃油量的数学关系式的。很明显这是一个繁琐的过程，因为得知道现象背后的原因。这仅是对于这种简单的系统，若是对于航空发动机这种复杂的系统，结构工艺过于复杂，分析各部分的物理化学过程是十分困难的，这时候可以通过实验法得到数学模型。
实验法主要有时域测定法、频域测定法和统计相关法。与大数据时代思维最接近的是统计相关法，主要过程是对被研究对象施加某种随机信号，根据被测对象各参数的变化，采用统计相关法确定被测系统或对象的动态特性。这种方法可以在被测系统或生产过程正常运行状态下进行在线辨识，测试结果精度较高，但要求采集大量测试数据，并需要相关仪和计算机进行数据计算和处理。
若用开车实例来解释，此时的系统为汽车动力系统，施加的随机信号为燃油量，被测对象指车转速，得到的动态特性就是指车速与燃油量函数关系式，从而不用探求背后的物理化学规律就得到了数学模型。
在沈阳黎明航空公司实习时去过试车间，除了发动机点火后震撼的场景动人心魄，控制室屏幕上海量的数据也同样引人注目，我想这么多数据无非就是验证数学模型或直接实验法得到数学模型，结合航空发动机这种复杂的系统，对于搞控制的人来说，得到数学模型就够了，现象背后的原因交给研发的人来探索更好。
结尾：非常感谢大家阅读《大数据时代心得体会(精选10篇)》，更多精彩内容等着大家，欢迎持续关注作文录「Zwlu.Com」，一起成长！
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