第一篇：大數據時代讀后感(全)

中層干部學習培訓心得體會

一、《大數據時代的企業管理實踐》

通過參見培訓學習《大數據時代的企業管理實踐》這一課主要描述的是大數據時代到臨人們生活、工作與思維各方面所遇到的重大變革。

齊教授在授課中清晰的闡述了大數據的基本概念和特點，并列出明確的觀點。不管對于企業管理者還是實踐者，都非常具有價值。主要講了分為3個部分。第一部分提出了大數據時代管理實踐的新商業邏輯：認識大數據時代；第二部分大數據時代的大數據本質與價值；最后一部分，大數據思維與企業管理實務分析。

通過聽課齊教授觀念高屋建瓴，從很多實例和經驗中萃取普適性觀念。例子詳實豐富，囊括了進百個學術和商業實例。齊教授同時也指出隨著數據使用的越來越多，其得出的結果并一定能越來越精確，畢竟數據不能保證百分之百的正確，特別是大數據時代各種結構化與非結構化類型的數據聚集在一起難免導致結果的不太精確。大數據時代要求我們重新審視精確性的優劣。大數據成為許多公司競爭力的來源，未來可能整個行業的結構會發生改變。如今的核心競爭力在于快速而廉價地進行大量的數據存儲和處理。同時，大數據也為企業帶來了機遇。大數據也將會影響國家競爭力。

大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的國際競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發展的方向，沖破與西方國家的差距。對于一個國家如此，對于一個企業亦是如此。在如此快速的到來的大數據時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。公司的規劃中，也需充分考慮到大數據對于企業發展的未來發展所帶來的機遇和挑戰。對于掌握大量數據的公司，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？比如國內目前的社交網站，購物網站等都掌握了用戶的大量的數據信息。在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給其他企業或個人帶來價值。

二、《TQM實戰-品質管理與品質改善》 通過學習TQM實戰-品質管理與品質改善課件，楊教授用實際經驗給我們講品質管理，做好一點，做快一點”，生產干部督導員工時的口頭禪,如果沒有精細化的品質標準和檢驗規范,一切都只是作秀的管理表演？品質是檢驗出來的還是制造出來的?品質是設計出來的還是管理的?內部的紛爭于事無補,如果不了解客戶的需求,一切都是折騰；品質,成本,交期,安全,士氣,是現場管理的五大目標,也是最終的結果,但是,如果缺少管理的方法和工具,這些結果只能是年年檢討,年年設置,年年落空；什么是最好的品質?最合適的品質才是最好的品質!什么是最好的品質管理?保證客戶滿意的情況下還能讓企業有效益,才是好的品質管理；不良率---直通率---品質成本率,只有將品質管理系統不斷進化與升級,我們才能構建符合企業自身發展的品質管理體系；《以客戶需求為導向的質量管理》是專門針對制造業干部研發的課程，針對生產制造型企業重實戰,重案例,重操作的需求,結合老師30余年來的品質管理實踐,品質管理咨詢實操,品質管理培訓實戰嘔心瀝血之作,值得您期待!通過學習掌握現場品質控制的理念！使你的大腦經過最前言的品質控制理念的洗禮。2）掌握現場品質改善的方向，提高分析問題、解決問題能力。3）掌握質量控制幾改進手法，成為你解決現場問題的利器。4）正確分析質量成本，利用現有的資源，降低成本，創造最大的利潤！5）掌握統計學在質量管理中的運用，為你的工程能力分析及提高提供保障，超過競爭對手，迎來廣泛客戶。6）掌握全面質量管理思想的精髓，讓你企業的產品質量走上快車道。

軋鋼事業部卷板輔助車間

2015年5月25日

第二篇：大數據時代讀后感(全)

《大數據時代》讀后感

《大數據時代》這本書主要描述的是大數據時代到臨人們生活、工作與思維各方面所遇到的重大變革。

文中清晰的闡述了大數據的基本概念和特點，并列出明確的觀點。不管對于產業實踐者，還是對于政府和公眾機構，都非常具有價值。作者將本書分為3個部分。第一部分提出了大數據時代處理數據理念上的三大轉變：抽樣等于全體；要效率不要絕對精確；要相關不要因果；第二部分作者從萬事萬物數據化和數據交叉復用的巨大價值兩個方面，講述驅動大數據戰車在材質和智力方面向前滾動的最根本動力；最后一部分，作者描繪了大數據帝國前夜的脆弱和不安，包括產業生態環境、數據安全隱私、信息公正公開等問題。

本書觀點擲地有聲，作者觀念高屋建瓴，從很多實例和經驗中萃取普適性觀念。例子詳實豐富，囊括了進百個學術和商業實例。

引言提出了大數據將給生活、工作于思維帶來重大的變革。一個例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通過檢測檢索詞條，處理了4.5億個不同的數據模型，通過預測并與2007年、2008年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個特定的數學模型后，預測的結果與官方數據的相關系數高達97%。按照傳統的信息返回流程，通告新流感病毒病例將有一到兩周的延遲。對于飛速傳播的疾病，信息滯后兩周是致命的。而谷歌運用大數據技術，以前所未有的方式，通過海量數據分析得出流感所傳播的范圍，為世界預測流感提供了一種更快捷的預測工具。此外，我聯想到原淘寶董事長馬云通過大量數據分析得出2008年經濟疲弱，為其商家提前做好迎接經濟危機提供了時間緩沖。（補充并清晰描述詳細）關于大數據在商業領域的應用，Farecast公司是一個成功的典型范例。該公司由奧倫·埃齊奧尼創辦，利用機票的銷售數據來預測未來的機票價格，旨在幫助用戶在購買機票方面做出預測，并對機票價格走勢預測的可信度標示出來供消費者查考。Farecast系統利用近十萬億條價格記錄預測的準確度達75%，使得使用Farecast票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票節約50美元。而處理如此多的數據離開了大數據技術將無法進行。

也正是由于我們進入了一個前所未有的信息化時代，人們擁有了如此多的數據，才提供給我們利用大數據的分析處理手段，創造新的價值。也許有人以為我們大數據時代的還未來臨。其實大數據技術早已滲透到我們中間，它被應用在垃圾郵件的過濾，新浪微博技術平臺，谷歌翻譯以及輸入文字的自動糾錯等。

文中提出的一個觀點是，預測是大數據的核心。其實從過去的時代人們就利用掌握的數據進行各種分析，從而對經濟等各方面進行預測、矯正。只是進入了大數據時代人們掌握的數據爆炸性的速度在增長，從而數據的存儲和分析數據分方法成了釋放大數據能量的關鍵。

關于不是隨機樣本而是整體數據中。作者指出了隨機取樣是小數據時代用最少的數據獲取最大價值的做法。作者用大數據與喬布斯的癌癥治療例子說明了使用全部數據而非樣本的意義。喬布斯成為世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。喬布斯曾開玩笑說“我要么是第一個通過這種方式戰勝癌癥的人，要么就是最后一個因為這種方式死于癌癥的人”。雖然最后難免死于癌癥但這種獲得所有數據而不是僅樣本的方法將他的生命延長了幾年。同樣，從事跨境匯款業務的Xoom公司偵破一起犯罪集團的詐騙也是由于使用了整體數據。初此之外，他還列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數據的重要性。

作者同時也指出隨著數據使用的越來越多，其得出的結果并一定能越來越精確，畢竟數據不能保證百分之百的正確，特別是大數據時代各種結構化與非結構化類型的數據聚集在一起難免導致結果的不太精確。大數據時代要求我們重新審視精確性的優劣。作者特別舉了谷歌翻譯成功的例子。谷歌翻譯之所以優于IBM的Candide系統并不是因為它擁有更好的算法機制。和微軟的班科和布里爾一樣，谷歌翻譯增加了各種各樣的數據，并且接受了有錯誤的數據。（其語庫來自于未經過濾的網頁內容，會包含一些不完整的句子、拼寫錯誤、語法錯誤以及其他各種錯誤）

在不是因果關系，而是相關關系的篇章中。作者指出在大數據時代往往知道是什么要比知道為什么來的更實在。作者列舉了林登的亞馬遜推薦系統的成功，證實了大數據在分析相關性方面的優勢以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分利用并挖掘各類數據信息的先鋒和代表，從以前廣為人事的啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關蛋撻和颶風天氣的案例，都說明了掌握了相關關系對于其策略的幫助。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。Aviva保險公司利用幾百種生活方式的數據，如愛好、長瀏覽網頁等間接的預測出哪些人更可能患高血壓、糖尿病和抑郁癥。UPS國家快遞公司通過使用預測性分析檢測其全美6萬輛車隊。進行防御性的修理，節約巨大得的成本。這些都充分顯示了大數據在預測方面的優勢。

本書第二部分講的是大數據時代的商業變革。

作者用莫里繪制導航圖的例子告訴我們，遠在信息數字化之前，對數據的運用就已經開始了。莫里利用大量的人力去分析多年保存的航海記錄，他從這些大量的數據中獲取到新的利用價值。繪制的圖表幫助商人節約一大筆錢，使年輕的海員們間接獲取了成千上萬名經驗豐富的航海家的指導。日本先進工業技術研究所越水重臣教授通過安裝壓力傳感器將人屁股特征數據化，進而形成對乘客身份的特征識別。這項技術為汽車防盜系統提供了方案。Decide.com公司，致力于為顧客預測商品的價格，通過收集處理海量的價格信息，預測準確率高達77%，幫助顧客在購買一個產品時節約了大約100美元。MasterCardd.Advisor部門通過分析來自210個國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，分析得出商業發展和客戶消費趨勢，如通過分析發現如果一個人下午四點左右給汽車加油的話，他很可能在接下來的一個小時內去購物或者去餐館吃飯，且在這一小時里大約花費35到40美元。商家正可以利用這個分析結果，在加油的小票背面附加上附近商店的優惠券。

這些例子都證明了大數據蘊藏著巨大的商業價值。根據提供價值的不同來源，大數據價值鏈包括三大構成部分。包括第一種是基于數據本身的公司。這些公司擁有大量數據或者至少可以收集到大量數據，卻不一定有從數據中提取價值或者用數據催生創新思想的技能。第二種是基于技能的公司。它們通常是咨詢公司、技術供應商或者分析公司。它們掌握了專業技能但并不一定擁有數據或者提出數據創性用途的才能。比如說，沃爾瑪和Pop-Tarts這兩個零售商就是借助天睿公司的分析來獲得營銷點子，天睿就是一家大數據分析公司。第三種是基于思維的公司。皮特.華登，Jetpac的聯合創始人，就是通過想法獲得價值的一個例子，他通過用戶分享到網上的旅行照片來為人們推薦下一次旅行目的地。對于某些公司來說，數據和技能并不是成功的關鍵。挖掘數據的新價值的創新思維才是這些

公司脫穎而出的優勢所在。

大數據成為許多公司競爭力的來源，未來可能整個行業的結構會發生改變，大公司和小公司最有可能成為贏家。如今的核心競爭力在于快速而廉價地進行大量的數據存儲和處理。當然公司要根據自己的情況進行調整。大數據向小數據時代的贏家以及那些線下大公司（如沃爾瑪、聯邦快遞、寶潔公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑戰。同時，大數據也為小公司帶來了機遇。大數據也將會影響國家競爭力。當制造業已經大幅轉向發展中國家，而大家都爭相發展創新行業的時候，工業化國家因為掌握了數據以及大數據技術，所以仍然在全球競爭中占據優勢，但這個優勢很難持續。隨著技術的發展，西方世界在大數據技術的優勢將會慢慢消失。對于大公司而言，好消息是大數據技術可以加劇優勝劣汰。一旦公司掌握了大數據，它不但可能超過對手還可能遙遙領先。

文章第三部分講了大數據帶來無數好處的同時帶來的不良影響以及如何面對這些影響。包括如數據的收益的處理問題以及數據中用戶資料的隱私和決策過程帶來的影響。作者在保護個人隱私方面提出了幾種想法。一種是使用數據時征詢數據所有個人的知曉和授權。第二個技術途徑就是匿名化。作者同時也指出了這兩種方式的難度。一方面收集到的數據可能會被后續的多次利用。另一方面，匿名化會在數據收集越來越多和數據的相互結合關聯使用時變得無效。作者列列舉電影《少數派報告》的情節說明越來越依賴數據時，大數據可能將我們禁錮在可能性之中。當然通過分析犯罪的常發地與常發時間，合理安排警力會對治安防范提供不小的幫助。作者還指出不能盡信數據的分析結果，因為不能保證獲取分析結果來源的數據準確性。大數據在給我們生活提供便利的同時，也讓隱私保護的法律手段失去了作用。我們必須杜絕對數據的過分依賴。

在高速邁進大數據時代的同時，人類信息管理準則需要重新定位，這將帶動社會核心價值觀的轉變。大數據時代，對原有規范的修修補補已經不足以抑制大數據帶來的風險。保護個人隱私就需要對個人數據處理器對其政策和行為承擔更多責任。同時必須重新定義公正的概念，以確保人類行為的自由。作者提出了解決這些問題的方向。如個人隱私保護方面，可以讓使用者承擔更多的社會責任。將責任從民眾轉移到數據使用者有很多意義，也有充分的理由。因為他們更清楚將如何使用數據且是數據應用最大的受益者。關于公正方面簡單的講就是個人可

以并應為他們的行為而非傾向負責。就像公司有內部會計和外部審計人員一樣，大數據時代，公司將設置專門的人員--內部和外部算法師對大數據活動進行監督。還有可能出現第三方的機構對大數據行為進行監督和衡量。作者甚至考慮到對大數據存在的壟斷情況進行分析并在反壟斷反面給了建議。最后結語中作者提出大數據提供給人們的只是參考答案，提醒我們在利用這個工具時要銘記人類的作用是無法完全替代的。

大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的國際競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發展的方向，沖破與西方國家的差距。對于一個國家如此，對于一個企業亦是如此。在如此快速的到來的大數據時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。公司的規劃中，也需充分考慮到大數據對于公司的未來發展所帶來的機遇和挑戰。對于掌握大量數據的公司，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？比如國內目前的社交網站，購物網站等都掌握了用戶的大量的數據信息。在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給其他企業或個人帶來價值。

第三篇：大數據時代讀后感(全)

《大數據時代》讀后感

《大數據時代》是由英國作者維克托麥爾〃舍恩伯格等所著，由勝楊燕和周濤翻譯。這本書主要描述的是大數據時代到臨人們生活、工作與思維各方面所遇到的重大變革。本書作者舍恩伯格在大數據領域是最受人尊敬的權威發言人之一。他二十多年來一直致力于網絡經濟、信息與創新、信息監管、網絡規范與戰略管理方面的研究，從維也納大學到哈佛大學，從新加坡國立大學到牛津大學，世界上最著名的互聯網研究學府都留下了他的足跡。開闊的學術視野與系統的學術造詣，更讓他不斷為企業與商業應用提供強大的理論支持。他的咨詢客戶包括微軟、惠普、IBM、亞馬遜、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們，所以在《大數據時代》一書中，他將掌握的最前沿的大數據應用案例給予充分的分析，并對大數據的價值鏈與角色定位給予清晰的預見。

文中作者清晰的闡述了大數據的基本概念和特點，并列出明確的觀點。不管對于產業實踐者，還是對于政府和公眾機構，都非常具有價值。作者將本書分為3個部分。第一部分提出了大數據時代處理數據理念上的三大轉變：抽樣=全體；要效率不要絕對精確；要相關不要因果；第二部分作者從萬事萬物數據化和數據交叉復用的巨大價值兩個方面，講述驅動大數據戰車在材質和智力方面向前滾動的最根本動力；最后一部分，作者描繪了大數據帝國前夜的脆弱和不安，包括產業生態環境、數據安全隱私、信息公正公開等問題。

本書觀點擲地有聲，作者觀念高屋建瓴，從很多實例和經驗中萃取普適性觀念。例子詳實豐富，囊括了進百個學術和商業實例。

引言提出了大數據將給生活、工作于思維帶來重大的變革。一個例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通過檢測檢索詞條，處理了4.5億個不同的數據模型，通過預測并與2007年、2008年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個特定的數學模型后，預測的結果與官方數據的相關系數高達97%。按照傳統的信息返回流程，通告新流感病毒病例將有一到兩周的延遲。對于飛速傳播的疾病，信息滯后兩周是致命的。而谷歌運用大數據技術，以前所未有的方式，通過海量數據分析得出流感所傳播的范圍，為世界預測流感提供了一種更快捷的預測工具。此外，我聯想到原淘寶董事

長馬云通過大量數據分析得出2008年經濟疲弱，為其商家提前做好迎接經濟危機提供了時間緩沖。（補充并清晰描述詳細）關于大數據在商業領域的應用，Farecast公司是一個成功的典型范例。該公司由奧倫〃埃齊奧尼創辦，利用機票的銷售數據來預測未來的機票價格，旨在幫助用戶在購買機票方面做出預測，并對機票價格走勢預測的可信度標示出來供消費者查考。Farecast系統利用近十萬億條價格記錄預測的準確度達75%，使得使用Farecast票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票節約50美元。而處理如此多的數據離開了大數據技術將無法進行。

也正是由于我們進入了一個前所未有的信息化時代，人們擁有了如此多的數據，才提供給我們利用大數據的分析處理手段，創造新的價值。也許有人以為我們大數據時代的還未來臨。其實大數據技術早已滲透到我們中間，它被應用在垃圾郵件的過濾，新浪微博技術平臺，谷歌翻譯以及輸入文字的自動糾錯等。

文中提出的一個觀點是，預測是大數據的核心。其實從過去的時代人們就利用掌握的數據進行各種分析，從而對經濟等各方面進行預測、矯正。只是進入了大數據時代人們掌握的數據爆炸性的速度在增長，從而數據的存儲和分析數據分方法成了釋放大數據能量的關鍵。

關于不是隨機樣本而是整體數據中。作者指出了隨機取樣是小數據時代用最少的數據獲取最大價值的做法。作者用大數據與喬布斯的癌癥治療例子說明了使用全部數據而非樣本的意義。喬布斯成為世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。喬布斯曾開玩笑說“我要么是第一個通過這種方式戰勝癌癥的人，要么就是最后一個因為這種方式死于癌癥的人”。雖然最后難免死于癌癥但這種獲得所有數據而不是僅樣本的方法將他的生命延長了幾年。同樣，從事跨境匯款業務的Xoom公司偵破一起犯罪集團的詐騙也是由于使用了整體數據。初此之外，他還列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數據的重要性。

作者同時也指出隨著數據使用的越來越多，其得出的結果并一定能越來越精確，畢竟數據不能保證百分之百的正確，特別是大數據時代各種結構化與非結構化類型的數據聚集在一起難免導致結果的不太精確。大數據時代要求我們重新審視精確性的優劣。作者特別舉了谷歌翻譯成功的例子。谷歌翻譯之所以優于IBM的Candide系統并不是因為它擁有更好的算法機制。和微軟的班科和布里爾一樣，谷歌翻譯增加了各種各樣的數據，并且接受了有錯誤的數據。（其語庫來自于未經過濾的網頁內容，會包含一些不完整的句子、拼寫錯誤、語法錯誤以及其他各種錯誤）

在不是因果關系，而是相關關系的篇章中。作者指出在大數據時代往往知道是什么要比知道為什么來的更實在。作者列舉了林登的亞馬遜推薦系統的成功，證實了大數據在分析相關性方面的優勢以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分利用并挖掘各類數據信息的先鋒和代表，從以前廣為人事的啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關蛋撻和颶風天氣的案例，都說明了掌握了相關關系對于其策略的幫助。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。Aviva保險公司利用幾百種生活方式的數據，如愛好、長瀏覽網頁等間接的預測出哪些人更可能患高血壓、糖尿病和抑郁癥。UPS國家快遞公司通過使用預測性分析檢測其全美6萬輛車隊。進行防御性的修理，節約巨大得的成本。這些都充分顯示了大數據在預測方面的優勢。

本書第二部分講的是大數據時代的商業變革。

作者用莫里繪制導航圖的例子告訴我們，遠在信息數字化之前，對數據的運用就已經開始了。莫里利用大量的人力去分析多年保存的航海記錄，他從這些大量的數據中獲取到新的利用價值。繪制的圖表幫助商人節約一大筆錢，使年輕的海員們間接獲取了成千上萬名經驗豐富的航海家的指導。日本先進工業技術研究所越水重臣教授通過安裝壓力傳感器將人屁股特征數據化，進而形成對乘客身份的特征識別。這項技術為汽車防盜系統提供了方案。Decide.com公司，致力于為顧客預測商品的價格，通過收集處理海量的價格信息，預測準確率高達77%，幫助顧客在購買一個產品時節約了大約100美元。MasterCardd.Advisor部門通過分析來自210個國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，分析得出商業發展和客戶消費趨勢，如通過分析發現如果一個人下午四點左右給汽車加油的話，他很可能在接下來的一個小時內去購物或者去餐館吃飯，且在這一小時里大約花費35到40美元。商家正可以利用這個分析結果，在加油的小票背面附加上附近商店的優惠券。

這些例子都證明了大數據蘊藏著巨大的商業價值。根據提供價值的不同來源，大數據價值鏈包括三大構成部分。包括第一種是基于數據本身的公司。這些公司

擁有大量數據或者至少可以收集到大量數據，卻不一定有從數據中提取價值或者用數據催生創新思想的技能。第二種是基于技能的公司。它們通常是咨詢公司、技術供應商或者分析公司。它們掌握了專業技能但并不一定擁有數據或者提出數據創性用途的才能。比如說，沃爾瑪和Pop-Tarts這兩個零售商就是借助天睿公司的分析來獲得營銷點子，天睿就是一家大數據分析公司。第三種是基于思維的公司。皮特.華登，Jetpac的聯合創始人，就是通過想法獲得價值的一個例子，他通過用戶分享到網上的旅行照片來為人們推薦下一次旅行目的地。對于某些公司來說，數據和技能并不是成功的關鍵。挖掘數據的新價值的創新思維才是這些公司脫穎而出的優勢所在。

大數據成為許多公司競爭力的來源，未來可能整個行業的結構會發生改變，大公司和小公司最有可能成為贏家。如今的核心競爭力在于快速而廉價地進行大量的數據存儲和處理。當然公司要根據自己的情況進行調整。大數據向小數據時代的贏家以及那些線下大公司（如沃爾瑪、聯邦快遞、寶潔公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑戰。同時，大數據也為小公司帶來了機遇。大數據也將會影響國家競爭力。當制造業已經大幅轉向發展中國家，而大家都爭相發展創新行業的時候，工業化國家因為掌握了數據以及大數據技術，所以仍然在全球競爭中占據優勢，但這個優勢很難持續。隨著技術的發展，西方世界在大數據技術的優勢將會慢慢消失。對于大公司而言，好消息是大數據技術可以加劇優勝劣汰。一旦公司掌握了大數據，它不但可能超過對手還可能遙遙領先。

文章第三部分講了大數據帶來無數好處的同時帶來的不良影響以及如何面對這些影響。包括如數據的收益的處理問題以及數據中用戶資料的隱私和決策過程帶來的影響。作者在保護個人隱私方面提出了幾種想法。一種是使用數據時征詢數據所有個人的知曉和授權。第二個技術途徑就是匿名化。作者同時也指出了這兩種方式的難度。一方面收集到的數據可能會被后續的多次利用。另一方面，匿名化會在數據收集越來越多和數據的相互結合關聯使用時變得無效。作者列列舉電影《少數派報告》的情節說明越來越依賴數據時，大數據可能將我們禁錮在可能性之中。當然通過分析犯罪的常發地與常發時間，合理安排警力會對治安防范提供不小的幫助。作者還指出不能盡信數據的分析結果，因為不能保證獲取分析結果來源的數據準確性。大數據在給我們生活提供便利的同時，也讓隱私保護的法律手段失去了作用。我們必須杜絕對數據的過分依賴。

在高速邁進大數據時代的同時，人類信息管理準則需要重新定位，這將帶動社會核心價值觀的轉變。大數據時代，對原有規范的修修補補已經不足以抑制大數據帶來的風險。保護個人隱私就需要對個人數據處理器對其政策和行為承擔更多責任。同時必須重新定義公正的概念，以確保人類行為的自由。作者提出了解決這些問題的方向。如個人隱私保護方面，可以讓使用者承擔更多的社會責任。將責任從民眾轉移到數據使用者有很多意義，也有充分的理由。因為他們更清楚將如何使用數據且是數據應用最大的受益者。關于公正方面簡單的講就是個人可以并應為他們的行為而非傾向負責。就像公司有內部會計和外部審計人員一樣，大數據時代，公司將設臵專門的人員--內部和外部算法師對大數據活動進行監督。還有可能出現第三方的機構對大數據行為進行監督和衡量。作者甚至考慮到對大數據存在的壟斷情況進行分析并在反壟斷反面給了建議。最后結語中作者提出大數據提供給人們的只是參考答案，提醒我們在利用這個工具時要銘記人類的作用是無法完全替代的。

大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的國際競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發展的方向，沖破與西方國家的差距。對于一個國家如此，對于一個企業亦是如此。在如此快速的到來的大數據時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。公司的規劃中，也需充分考慮到大數據對于公司的未來發展所帶來的機遇和挑戰。對于掌握大量數據的公司，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？比如國內目前的社交網站，購物網站等都掌握了用戶的大量的數據信息。對于沒有掌握數據的小公司來說，在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給其他企業或個人帶來價值。從國家層面來講，要做好各方面的規劃和政策調整的準備。如對隱私的保護等需新的法律法規進行規范。

第四篇：大數據時代讀后感

《大數據時代》讀后感

看完“《大數據時代》——生活、工作與思維的大變革”，頗為感慨，這世界變化真的快！農業化、工業化、信息化時代的相繼經歷，使得世界天翻地覆。

我們不再熱衷于尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。這個命題是我讀這本書最大的感觸。個人認為也是這本書最核心的思想。首先，書提出一個顛覆我以前認知的命題--“并非原子而是信息才是一切的本源”，將世界看做信息，看做可以理解的數據的海洋，為我們提供了一個從未有過的審視下的視角。它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀。這個命題是在書的最后一部分中的某一段中描寫的。我之所以把它放在最前面來講，因為我覺得，這是談數據化世界的前提，自然也是談論大數據的前提。書的中間部分有一節講到數據化和數字化的區別。經過我自己腦子的整理，把數據化世界這個命題列為大數據思維的第二步。寫到這里，我不由得反省下，我是不是有領悟到書的精髓所在，就是第一句話。書中另一個吸引我的地方就是，有很多觀點的論述，會從哲學的高度論述。雖然，自己肚子沒多少墨水，但是讀這些描述的時候，就會發現自己會更好的理解作者提出的命題。比如書中有一段文字

當我們說人類是通過因果關系了解世界時，我們指的是我們再理解和解釋世界各種現象時使用的兩種基本方法：一種是通過快速、虛幻的因果關系，還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關系。大數據會改變這兩種基本方法在我們認識世界時所扮演的角色。

在附上一些事例的時候，用作者提供的“本質”去看待時，很容易理解，確實是這么回事。好了，那么大數據到底改變了我們什么呢，作者給出3點，大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變，這些轉變講改變我們理解和組建社會的方法。

第一個轉變就是，在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣（樣本=總體）

第二個轉變就是，研究數據如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度

第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。大數據告訴我們“是什么”而不是“為什么”。在大數據時代，我們不必知道現象背后的原因，我們只要讓數據自己發聲。

正如大家所知道的那樣，人類的大腦具備這樣的功能，它會把新輸入的刺激或信息與“過去的經驗或積累的部分知識”相對照，然后進行調整并接受下來。如果眼前新的現實與大腦中儲存的固有信息無法協調，便會在無意識中拒絕接受新的現實；或者通過自己一知半解的知識任意推測，使自己認識到的情況偏離實際。這是人的一種本能，目的在于使自己保持冷靜。所以作者稱之為revolution。

講了這么多，那么大數據到底給我們帶來什么。在這里，我只想談我感觸最深的，其他的有興趣的可以自己去了解。當然，書中提了很多，最多的就是，XXX公司或者個人利用大數據創造了多大的財富了，拋開這些表面的不說，最讓我動心亦或者是害怕的是---預測。

大數據的核心就是預測。它通常被視為人工智能的一部分，或者更確切地說，被視為一種機器學習。但是這種定義是有誤導性的。大數據不是要教機器像人一樣思考。相反，它是把數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。一封郵件被作為垃圾郵件過濾掉的可能性，輸入的“teh”應該是“the”的可能性，從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性，都是大數據可以預測的范圍。當然，如果一個人能及時穿過馬路，那么他亂穿馬路時，車子就只需要稍稍減速就好。但是這些預測系統之所以能夠成功，關鍵在于它們是建立在海量數據的基礎之上的。此外，隨著系統接收到的數據越來越多，通過記錄找到的最好的預測與模式，可以對系統進行改進。

在不久的將來，世界許多現在單純依靠人類判斷力的領域都會被計算機系統所改變甚至取代。計算機系統可以發揮作用的領域遠遠不止駕駛和交友，還有更多更復雜的任務。別忘了，亞馬遜可以幫我們推薦想要的書，谷歌可以為關聯網站排序，facebook知道我們的喜好，而linkedin可以猜出我們認識誰。當然，同樣的技術也可以運用到疾病診斷、推薦治療措施，甚至是識別潛在犯罪分子上。

就像互聯網通過給計算機添加通信功能而改變了世界，大數據也將改變我們生活中最重要的方面，因為它為我們的生活創造了前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。

這是大數據帶來最核心的東西，動心的理由無須贅述，計算機會告訴你什么時候買什么雙色球可以中頭獎，想想心里是不是有一點小激動咧。當然這只是我打的一個比較夸張的比喻。至于害怕呢，書中有段話我很喜歡

公平正義的基礎是人只有做了某事才需要對它負責，畢竟，想做而未做不是犯罪，社會關系于個人責任的基本信條是，人為其選擇的行為承擔責任。如果大數據分析完全準確，那么我們的未來會被精準的預測，因此在未來，我們不僅會失去選擇的權利，而且會按照預測去行動。如果精準的預測成為現實的話，我們也就失去了自由意志，失去了自由選擇的權利。既然我們別無選擇，那么我們也就不需要承擔責任。這不是很諷刺嗎。

扯到這里，順便扯一下，書中另一段關于自由意志的描述

在哲學界，關于因果關系是否存在的爭論已經持續了幾個世紀。畢竟，如果凡事皆有因果的話，那么我們就沒有決定任何事的自由了。如果說我們做的每一個決定或者每一個想法都是其他事情的結果。而這個結果又是由其他原因導致的。以此循環往復，那么就不存在人的自由意志這一說了。----所有的生命軌跡都只是受因果關系的控制了。因此，對于因果關系在世間所扮演的角色，哲學家們爭論不休，有時他們認為，這是與自由意志相對立。

書中舉了個例子，舉了部電影《少數派報告》，當我看到這里的時候，“哎喲，我居然看過這部電影，想想心里還是有點小激動”，有興趣的可以去看下，大概就是講警察通過預測來提前抓捕犯人，不過不是通過大數據，是通過超人類的方式。當你什么舉動都可以被預測，相當于你完全暴露在太陽光下，換成你，你害怕不。

最后，附上兩段結語，一段是書中的一段話，另一段是我自己瞎編的大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。

大數據終將會影響到我們，也像其他技術一樣會是一把雙刃劍，用得好，動心，濫用，害怕。如同核技術一樣，用的話，造福地球，濫用，給個金剛石地球你，照樣爆。我相信，未來的大數據的發展會如作者所說的，是一場生活、工作與思維的革命。

無論如何，大家看到這四個是不是有種，不管我上面扯得有沒有道理，通不通順，下面的話，會很有道理的樣子的錯覺（抄襲于《棟篤笑》）OK，無論如何，日子還是得照過。施主，我看你骨骼驚奇，是個練武奇才，最后送上《九陽神功》心法，以后維護世界和平的重任就交給你了。

他強由他強，清風撫山岡。

他橫由他橫，明月照大江。

他自狠來他自惡，我自一口真氣足。

無處不在的大數據：各種云計算，谷歌的神通，亞馬遜的推送，天涯人肉，微博萬能等等等等，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。大數據拉近了我們與現實的距離，“地球村”變成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都觸手可及，而這些牛逼哄哄的互聯網巨頭就在客廳展示著世界的每一寸光景。

然而，事實真的是這樣嗎？首先，從應用角度出發，低廉的運算能力和存儲空間，讓以前的樣本分析顯得非常簡陋——一些從全體數據挖掘出來，忽略精確而從大量數據的簡單算法得出來的結論顛覆了常識。但個人覺得，這只是統計學的終極目標——并沒有非常大的跨越，可能終結了回歸分析，有效性驗證等手段，但依舊還是統計。而革命性在于關注相關關系而非因果關系。現場討論從神學角度挑戰了因果關系的不可能——或者說人類用簡單思考的邏輯來定義因果，以及用之前小數據演繹出大概率事件來推導因果，都是不正確的。真正的因果關系應該屬于上帝的范疇，人類如果真的完全掌握之后，會統治整個宇宙。但我覺得，無需從神學觀點來討論，而可以借鑒量子力學對經典力學的顛覆——在原子層面上，經典力學會失效——那么在大數據層面上，普通的抽樣調查直觀反映會失效。而且從量子力學角度是很難推導經典力學的公式，那么從現在的慣有思維，也難以推導出大數據的因果關系。同時現場有討論，是否計算機可以精確地模擬每個原子，然后完整地展現微觀到宏觀的化學反應細節？我覺得首先是計算能力不足，其次即便設定原子的運動條件真的正確，計算結果未知但宏觀結果我們卻已經知道——牛頓的經典力學足以應付日常絕大部分情況了。好比切西瓜，究竟刀頭的鐵原子和西瓜的有機分子如何作用，真的重要嗎？回歸到商業領域，如果我們可以提高相關性的準確度，從而提高投入效率，那就已經足夠了。本來一個產品受到一半客戶喜歡，但如果通過大數據挖掘到更好的定位，有百分之八十的客戶喜歡，那么價值已經非常可觀了。

大數據幫助我們把未來的迷霧撥開了一點，但好比《沉重的肉身》當中討論的，更多的選擇權并不能帶給人幸福——因為知道自己不能做不能得到的也更多了。解決工作模式，生存意義，幸福之道等問題，關鍵還是看自己如何看待和使用這些新式工具以及新結論。引用《神探伽利略》里面的臺詞：可被重復的，一定有道理存在。那么現在重復的越來越多，更需要保持探索和敬畏之心，人才不會迷路。

第五篇：大數據時代讀后感

我們生活在數據時代，因此我們不能漠視數據。然而在這個社交網絡的逐漸成熟，移動帶寬的迅速提升，以下是小編準備的大數據時代讀后感，希望給大家帶來幫助！【篇一：大數據時代讀后感】

對于暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的；話題，鐘情于務虛的觀點；新奇的產品于我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大數據”這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。

首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對于個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。

作者認為大數據時代具有三個顯著特點。

一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據；

二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。

三、了解數據之間的相關性，勝于對因果關系的探索。“是什么”比“為什么”重要。

作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。

一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司（阿里巴巴、淘寶網）。

二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。

三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。

面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。

“除了上帝，任何人都必須用數據來說話。”——這是《大數據》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對于有些人來說，數據無意義，而對于有些人來說，數據，即真相。

美國是《大數據》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，公共財政透明的曲折、《數據質量法》背后的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，Web3.0與下一代互聯網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。

透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前——美國人民執著于個人隱私的保護，卻又不遺余力地推動著政府信息的透明與公開。

讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故、將降到最低點。

作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的文化以及能用于教學的鮮活案例。

每天能用來閱讀的時間很少，總是要等到夜深疲倦時才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀，《大數據》就這樣在堅持中溶入我的思想……

讀完《大數據》，我才意識到這并不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式，把美國數據開放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技術故事、商業故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。

我在想，大數據概念對于教育來說會產生什么樣的實用價值呢？一直以來，中國教育在研究教育的數字化，比如數字化校園，這個思路就是把我們教育的內容進行數字化，其結果指向的就是電子教材的研發或者是教學過程的數字化。美其名曰，這是教育技術的重要內涵。在教學過程中，學生的行為表現都可以被數據化，而這項研究不是任何一個專業可以深入下去的，它的專業性太強，所以我才會想到，所謂教育技術與其研究教育的數字化，不如研究教育的數據化來得實在，來的有意義。

長期以來，我們并不了解教育對一個人的影響具體會如何表現，我們有的只是一個輪廓，我們也并不確定一個教師的行為對學生具體產生了哪些影響。所以，人們對教育一直有一個深深的質疑，它是不是科學的？大數據概念至少提出了關注“是什么”比“為什么”要有實際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉移到“是什么”上面來，只有如此，才能把教育從為什么發展成“可能成為什么”上來，這會是一次思想上的革命。而對于現在地位岌岌可危的教育技術來說，把研究的重點從數字化轉移到數據化上面，這才是它的出路。

如何將數據融入教學，教育者首先通過標準化全科教學處方，實現了教師授課模板和教學內容的標準化，保證每個教學過程和內容是可控的，然后結合每天的教學內容，處理好面對的數據，處理好數據，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學體驗又以教學結果為導向的教學體系。

與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課后還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環境怎么變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。