第一篇：大數據的爆發與恐慌---讀《數據之巔》心得體會大全

大數據的爆發與恐慌

---讀《數據之巔》心得體會

一、爆發

大數據時代，我們的指尖每一次點擊都成為互聯網海量數據的一部分。隨著大數據思維的普及和國家戰略的推進，不僅海量數據的記錄和積累前所未有地爆發，運用大數據的創新和創造以更快的速度爆發，新的商業模式不斷涌現，人們的生活和工作每天都在發生著改變，一些傳統行業甚至面臨顛覆。在贛南山區的養豬戶可以從遠在杭州的網商銀行獲得150萬元的信用貸款，卻從未與網商銀行的工作人員見過面，而這些依靠的就是大數據。

二、恐慌

作為銀行一員，我們深知大數據的重要和關鍵，感受到了大數據的力量和機遇，同時，結合實際的工作，心理也產生了一些危機和恐慌。這種情緒一方面來自信息脫媒，銀行越來越不知道我們的客戶在干什么了，銀行卡成為了移動支付的介質而不是中介了，大量的個人客戶信息數據都被第三方支付公司掌握了，企業客戶更是讓銀行幾乎處于信息的真空，企業的設立、經營、交易、結算等基礎信息開始離我們越來越遠；另一方面，銀行同業多年前開始發力布局互聯網金融，圍繞客戶的實際生產生活，構建生態圈。聯想到前段時間偶然和郵儲銀行的一位家屬（建設銀行某網點負責人）聊工作的時候，了解到他們很大的工作精力在引導和幫助客戶使用“善融商務”（一個集合B2C和B2B的銀行電商平臺），努力將更多的客戶生產生活留在或引導到銀行生態圈，將大量的數據積累掌握在銀行自身手里。而我們個人又能做點什么呢？

第二篇：讀《數據之巔》有感

讀《數據之巔》有感

（一）潘宗俊

大數據指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity.“大數據”是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基于云計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用，形成的智力資源和知識服務能力。說道大數據必須要明確的三個誤區：1.大數據不是隨機樣本，而是所有數據；2.大數據具有的不是精確性，而是混雜性；3.數據與數據之間不是因果關系，而是相關關系；明確以上三點才能以全新的視角來看待大數據的問題。近年來，在我們生活和工作的不同領域，數據量的爆炸式增長都令人驚嘆。這意味著我們生活在一個充斥著數據的時代，一切事物都可以被量化，這個時代被形象地稱為“大數據時代”,它要求我們以全新的視角去審視身處的世界。

大數據時代意味著一切皆可被數據化。2012年涂子沛著作《大數據》在中國社會開大數據之先河，引發了大數據戰略、數據治國和開放數據的討論，歷史學家許倬云先生盛贊其“為華文世界開創了一個重要話題”.本書為作者第二本著作，全書對大數據追根溯源，提出當前信息技術的發展，已經讓中國獲得了后發優勢，中國要在大數據時代的全球競爭中勝出，必須把大數據從科技符號提升成為文化符號，在全社會倡導數據文化。

可見作者對于軟件方面的數據處理還是有所認知的，并不是屬于那種瞎子摸象，天馬行空似的亂寫。從“敬道善為”的企業文化出發，拜讀這本書對于自己本身的工作也有著莫大的幫助，在員工認知的企業文化當中每個人的解讀出來的含義都是不盡相同的，我認為敬道善為是：尊敬從事的職業，“道”我自己解讀為到達某種水平，多指能力，善為卻更多的是要求我們去努力的實踐，在努力實踐當中找出問題，正是這樣的企業文化，激勵自己不斷的提高自身的工作能力，不斷地學習提高自己的能力，在中公高科工作已有數載，對于中公高科日常的工作也有著自己的認知：圍繞公路養護技術薄弱的突出問題，重點開展路況快速檢測、病害診斷分析、大修養護設計、舊路升級改造等公路養護關鍵技術、高端裝備、大型養護分析和養護設計軟件的研發和工程化，推進技術標準制定和產業化示范，不斷提供公路養護的成套技術、產品、工藝和裝備，推動國際合作與交流，為相關企業提供技術咨詢服務，帶動提升我國公路養護的技術水平和創新能力。這是每一個中公高科的人都應該去知道了解，而這其中方方面面，都涉及著各種數據的處理分析，記錄等等。所以對于大數據的運用是十分有必要的。

大數據，一個近年來的流行詞匯，隨著互聯網信息技術的普及開始深入人心，又隨著互聯網對各類行業各種關系的顛覆和變革開始廣泛普及。當越來越多的人開始對大數據無比推崇的時候，其實只是跟著趨勢而已。這時候，如果能跳出來，看看這種趨勢的源頭和足跡，或許更容易找出一些能夠指導未來的價值。在如今這個數據浪潮之中，《數據之巔》就提供了這么一個別樣的視角。

可以說現實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是嘆為觀止的。如果說科技的發展趨勢已經越來越超乎我們的想象，那總有一些規律或者原則可以抓住——比如數據。書中第二部分的大數據崛起便將重點放到了當下，由此展望未來的可能性。誠然，大數據是被技術發展所推動的，但更是被重視數據的人們所推動的。技術降低了數據獲取、積累的成本，增加了計算的可能和利用的空間，但這只是一個表象。深層次需要在意的則是數據的開放，只有數據開放才有多元的整合，這需要由人來推動，而推動者必須有多元認知的思維方式、開放的心態——這是數據文化中尤為重要的一部分。如果之前我們認為智慧是屬于人的，那么未來這個詞將更多的形容一些別的體系，比如“智慧城市”.其實人的智慧依靠的是學習、理解和經驗，那么機器的學習靠的就是數據，還有那些我們為其規劃的應用方式和我們的需要。如何確定我們的規劃和需求？靠數據，更得靠能夠深入人心的數據文化！

讀數據之巔有感

（二）前一篇文章主要介紹了《數據之巔》這本書的梗概，這里主要談談我的一些感受。

先說說涂子沛這個人，目前是阿里巴巴副總裁，主導商業模式創新，詳細情況可以點擊下面的鏈接：

http://tuzipei.baijia.baidu.com/article/41470

通過閱讀他的著作，我能感覺作者對美國數據產業有非常深入的了解，并且能夠生動地描述，并對比國內的現狀從而提出建設性的意見，這種講故事，辯證性的分析問題的能力很厲害！

再看他的從業經歷，也是一直在數據信息領域，從技術做起，多年的積累可以說他目前是國內數據領域的頂尖人才，希望他能夠引領阿里繼往開來，進一步開創大數據事業！

回到文章，重點談一下兩個地方：

在第三章鍍金時代作者談了加菲爾德的故事，加菲爾德作為眾議院資深議員，對當時的人口普查制度提出了大的改進意見，建立專業化的普查員隊伍，取消執法系統的領導權，設置法律保護隱私，擴大普查范圍等，可以說他的意見體現了先進的統計方法論；遺憾的是由于種種原因，參議院否決了這一提案，加菲爾德當時功虧一簣，直道20年后才由后來人開花結果。

作者評論：歷史的發展就是這么耐人尋味，拉長歷史的鏡頭，我們可以看到，一件事情本身的成敗并不是故事的全部，因為一事將牽出另一事，萬事萬物總是互相關聯效力，只要代表了未來的發展方向，終將以某種方式接出果實。

是啊，我們每一個在社會上每一天都會面臨很多問題，做很多決策，常常因某一件事兒的成敗而煩惱惆悵，我們同樣需要用歷史的角度看問題，把握住大的方向，而非僅僅關注某一事兒，不會被一兩件具體的事兒所牽制，堅持內心的選擇，經得住挫折的考驗，這樣的心態才是明智之舉。

另一個體會是作者關于戴明的描寫，戴明是物理學博士，之后成為農業部研究院的統計院，最終卻成為了質量管理學的大師，用現在的話來說就是“跨界”, 而戴明的回憶錄也寫到“公司最需要到，是能夠不斷學習，永遠進步的人”, 不斷學習，永遠進步也是戴明日后不斷跨界的動力。

我非常同意這句話，大學的專業很多時候和就業崗位的要求不同，一個人在職場上也會做跨行業跨領域的轉換，作為社會人，我們要有信心和能力迎接這個挑戰，通過以前積累的學習方法，類比性的在新的領域學習，創造性地將之前的經驗應用在新的方向上，很多創新都是這么來的?；畹嚼蠈W到老說的也是這個意思。

期待涂子沛的下一力作，希望大數據事業為社會進步推波助瀾！

第三篇：數據之巔讀后感

《數據之巔》是2014年5月中信出版社出版發行的圖書，作者是涂子沛?！稊祿畮p》通過追溯梳理美國的數據歷史、展望人類的數據未來，給中國社會提出了一個數據時代的新命題——如何構建數據文化？以下是小編為大家整理的關于這本書的讀后感，歡迎大家閱讀！篇一：《數據之巔》讀后感

經過前前后后的這段時間，雖然本人沒讀過徐子沛先生的《大數據》（聽過），接下來《數據之巔》的接觸使我所獲頗多，身為程序員的我有種喚醒去大數據工作的欲望（曾經接觸過大數據），除了這種工作的內容變化，也讓我在以后（目前）的生活的一些行為或者一些看法得到了改進或者思維上的多一種思考方式，《數據之巔》不愧是《數據之巔》，首先它就是用了美國幾百年來得歷史數據來論述，也在喚醒更多的中國人去了解數據文化、用數據。

《數據之巔》是我接觸過的書籍中能堅持下來的其中一本，也是我第一次公開個人相關的讀后感，因為本人看《數據之巔》中間好多次沒有一次性看完，有可能有些東西不能記得清楚（希望讀者能指正，謝謝）。

《數據之巔》依照個人主觀意識來分章節，可以大概分為三個部分，也是按國家劃分的（個人看書會結合當時歷史痕跡），可以分為美國從華盛頓等人通過人口普查來輔助權利劃分到現在的利用大數據實時動態來輔政利民；日本從二戰后的深陷困境到經過戴明提供質量管理咨詢后的崛起；中國從民國時期的地理大師（忘了尊名，汗）到改革開放后的結合我國國情的大數據戰略。

第一劃分部分（美國），從美國歷史可以了解到，開始進行數據操作（對數據可有可無的一種狀態）到大數據文化（眾多決策、要略離不開相關數據的指導），美國就是數據的作用和價值的標本，各種歷史事件數據的作用以及人們對它的利用、反應，即是數據文化的覺醒與成熟。我記得當時美國獨立權利劃分時有兩種方法，其中托馬斯-杰斐遜在最后一天采用了相關人口普查的數據進行反駁另外一派的方法（這兩種在以后都用到了），此時對數據的使用為初數時代。

美國解放黑奴時，林肯通過分析當時人口普查的數據進行對戰爭贏面的估算，其中有棉花的調查、奴隸的相關信息，以及當時的謝爾曼在肯尼迪提供的數據統計下領導軍隊對南方進行貫穿，這就是數據的內戰時代。美國因內戰重創迎來了數據的鍍金時代，此時美國的數據文化相繼完成了思維、組織和技術的三重崛起，登上了時代的鼎峰。

20世紀后也經歷了四個有非常有參考價值的四個時代，量化時代、抽樣時代、開發時代以及大數據時代，這些時代有點像城市建設差不多的程度（個人認為）?？傊鉀Q權力分配的問題、決定改變歷史的戰爭、制定從戰略到戰術的安排、考慮政治的計算以及商業層面上的利用，從搜集、統計、篩選、量化、抽樣的方式方法演變到了解、安排、預測、準備、發掘、規范的效果體現，經歷的歷史似乎并不長，但造就的變革尤其精彩。

第二劃分部分（日本），二戰后的日本處于極度的困境，當時他們的出口產品被外國稱為“低劣、山寨”，除了這一些，當時日本有股求知識的心切來尋找擺脫這困境。這時候，有被后世稱為“質量之父”的戴明，換句話來說，就是要求培養高管（運用質量管理對生產進行管理），其中統計與分析再結合當時日本國情，這些知識與思維幫助日本走出了低谷，其中用到的對數據處理的技術有好多，擁有高質量的產品使得日本銷量大增，其中本田銷量超過了福特等，在好多商品超過了美國。

而人們往往也都在遇到了問題難以決斷的時候才會想到數據這個伙伴，這也是為什么在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰后空前繁榮的美國工業因為遇上了供不應求的狀態，自然走上了粗放型路徑，冷落了相應的數據應用，而戰敗的日本正因為深陷困境，在快速汲取先進知識的同時也迅速接納了數據文化，通過數據抽樣的方式快速提升了質量……日本的崛起可以看作窮則思變的例子，但變革中數據的作用尤其明顯。

第三劃分部分（中國），主要是從一些數據體現出一些細節（狀態），如減灶加灶，如抗日戰爭對繳獲武器來判斷軍官分布，如廣州和神州數碼合作進行實時動態輔助停車?？梢哉f現實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是嘆為觀止的。如果說科技的發展趨勢已經越來越超乎我們的想象，那總有一些規律或者原則可以抓住——比如數據。

正如作者徐子沛先生提到中國社會要將“大數據”這個科技符號轉變為文化符號，因為只有文化才能真正驅動人們的成長和發展，科技只是手段而已。只有建立了數據文化，愿意尊重數據、善于整合數據、敢于發掘數據中的異動……才能正真利用好大數據。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化，這種文化將是發展最重要的動力，更是最好的參考。

從《數據之巔》中，隱約可以看到一條隱約的軌跡，通向未知的遠方卻一直步步為營，這便是數據，來自于人而勝于人。事實上，所有的美好都是限制之后的產物，自由、民主和平等這人類的三大追求之間就是相互制約的關系。那么，該怎么進行有效的制約？如何讓大家都能接納？這時候，最能代表客觀現實的數據就出現了。

最近我讀了涂子沛先生的《數據之巔》這本書，我深深的被作者的思考的深度和數據的力量所震撼。全書從數據角度出發，以美國政府歷史以來“依數治國”的成功經驗來闡釋數據帶給社會帶來的挑戰與變革。

進入21世紀第二個十年以來，隨著互聯網信息技術的普及與廣泛應用，大數據時代正式到來。時代的變革意味著新的發展機遇與挑戰，要想在數據浪潮當中立于不敗之地，這就需要我們在精確的掌握數據之后，通過數據的創新來創造未來。

精確的掌握數據，需要從認識數據開始。簡而言之，數據就是體現客觀事實的表象，是客觀性與抽象性有機結合的產物，容不得半點虛假。我們不能否認的是，所有的美好都是在限制之后的，而能夠有效地進行限制，且又能夠得到大家的一致認可客觀現實，唯有那一張便捷的紙片上數據與文字的組合體，其實這就是數據文化的基礎。數據創造價值準備的基礎從側面印證了中國的四大發明印刷術是西方國家文明的基礎。

所謂的大數據時代就是在當下高度發展科技能讓更多的數據得以保存。保存下來的數據是一種依據，更是一種工具。世間萬物的發展都呈現各種各樣的規律性，數量龐大且規律復雜，很難讓我們掌握，但是一旦轉換成數據保存之后，從數據的角度去分析規律變化的軌跡，能夠很容易掌握并加以運用。而我作為基層執法工作者，運用數據進行執法，以控制數據達到預期管理預期，是這本書給予我最大的啟發。

古代中國傳統的執法者，是通過簡單甚至帶有粗暴的手段對執法對象進行強制管理，執法效果雖然容易操作，且直觀，但是這是一種凌駕于規律之上，片面的追求短期效果的低級執法模式。進入新中國以來，尤其是改革開放以來，我國堅持依法治國，黨的十八屆四中全會更提出了全面推進依法治國的新常態，這是數據文化的有力體現，是我黨在大數據時代下，一項重大舉措。

我認為，大數據時代下運用數據進行執法，是執法能力現代化的利器。我從事交通執法這個職業已經數載，經歷過從無到有，又逐漸的從有變成無。這個前后并不矛盾，從前的“無”是法律不健全，無章可循，有章難循狀態。只能夠自身黨性約束和對事物客觀理解進行執法，甚至有的時候片面的依靠上級，人類對事物的理解具有局限性，這難免會造成決策錯誤。

從無到有，是法律慢慢健全，法律的約束更加全面，但有的時候簡單的照本宣科，眉毛胡子一把抓，也就成了教條主義。而從有到無，是一種利用客觀的數據，以法律為準則，通過科學執法，將數據調整趨于合理。類似國家利用經濟規律宏觀調控國民經濟，用一只看不見的“大手”將全國的經濟發展形勢引導至合理增長的區間。數據合理了，管理預期也就達到了。相對于我們有肉眼去觀察，顯得更為精確，且具很高的可信度。這樣一來，對我們基層執法工作者帶來的巨大的福利，我們從此以后再也不用擔心對工作進展情況不了解而心急火燎了。

在大數據時代變革的今天，客觀、精確、理性和邏輯的“數據文化”理念是推進國家治理體系和治理能力的現代化利器。大數據時代下的執法行為更是離不開數據，只有充分的利用數據化管理、數據化創新，才能在當前數據浪潮當中主動適應新常態，科學地實現新突破和新作為。

歌德把歷史稱為“上帝的神秘作坊”。在徐子沛先生新作《數據之巔》的精彩演繹下，關于數據文化如何形成、數據治國理念如何深入人心的歷史畫卷徐徐展開，令我們再次飽覽古今中外因數據成就的神奇瞬間，領略統計文史的山風水韻和數據文化的悠遠回音?？档抡f，數字是重要的透視方式。此言不虛。

子沛先生一如既往把中國作為本書的重心和出發點。從中國歷史上的吉光片羽到第一次現代意義上的人口普查，從中國數據可視化先驅人物陳正祥的執著努力到民族復興能否量化的中國話題，這些元素無疑令中國讀者感到親切和溫暖。遺憾的是，在悠久的中華文明史上，這樣的“統計事件”不僅鳳毛麟角，亦未能帶動整個民族和社會形成用數據說話、以數據治事的風尚。即使今天，我們依然面對這樣一個不容回避的事實：統計數據雖然證明了中國已經成為世界第二大經濟體，在數據使用上，特別是大數據的收集、分析、應用的手段、意識、水平和能力方面，我們與美國、歐洲，甚至同處亞洲的日本，仍有不小差距。作為統計人，在享受本書呈現的統計和數據文化盛宴時，無疑更平添了一份獨有的清醒與憂思。

中國需要進一步營造數據文化氛圍。美國的歷史，就是一部“善用數據”的歷史。說數據成就了共和政治、數據終結了南方的奴隸制度，尚屬見仁見智。“布蘭代斯訴訟方法”及后來的漢德公式，公共預算制度的普及，統計學理論方法用于公共政策的制定，以及成本效益分析方法在美國政府的推行等，實實在在證明了數據在保障公平正義、促進進步發展、增進自由和理性方面的決定性支撐作用，體現了數據治國的基本理念。黨的十八大把實現國家治理體系和治理能力的現代化作為新的奮斗目標，更加迫切需要大力弘揚建立在數據基礎上的科學與理性，需要建樹“尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的數據文化”，需要進一步營造善用數據的社會氛圍，使注重數據、使用數據真正成為一種習慣和風尚。

中國統計人要做大數據的先行者和引領者。在統計的“純真年代”，政府統計是權威一般的存在，是統計生產的當然主導者。大數據時代，海量的網絡化電子化信息使每一個人、每一個單位都可能成為信息的生產發布主體，政府統計包打天下的格局正在被打破。我們當然可以通過法律手段來“宣示主權”，但我相信大多數統計人憑著專業精神、職業尊嚴，將不屑于采取這么“簡單而直率”的方法，而更愿意像一名“騎士”一樣為榮譽而戰。作為統計數據的生產者、發布者和使用者，沒有人比我們更了解大數據的意義、價值和力量。“用大數據打造統計基礎數據‘第二軌’”，深刻闡明了國家統計局應用大數據的戰略思想和戰略思維。目前，國家統計局已經與17家企業簽訂利用大數據戰略合作框架協議，在貿易統計、價格統計、交通運輸統計、農業統計等多個領域取得重要進展。我們不僅要直接應用大數據，還要在推動數據開放和共享、建立和統一相關應用標準，實施國家大數據創新驅動戰略等方面，發揮應有作用。

中國統計人還要成為數據文化的倡導者和傳播者。在宣傳統計工作、弘揚數據文化方面，統計人有著天然的優勢和便利。家喻戶曉的GDP、CPI、PPI、PMI等統計拳頭產品，大型的經濟普查、人口普查、一套表聯網直報等重要統計事件，為宣傳統計、傳播數據文化發揮了重要而積極的作用。我們還可以做得更好，也有理由做得更好。中國統計也要創建類似美國普查局的LEHD-工作單位和家庭住址的縱向動態系統，當超級颶風“桑迪”來襲，該系統大顯神通，成功幫助紐約市政府組織救災，并迅速對災害影響作出準確評估。這樣的統計“明星”產品，能夠使人們更加信賴數據、依靠數據，推動數據融入政府管理、商業運營和社會治理以及人們的日常生活。

近年來，國家統計局在統計文化宣傳方面做了大量工作，精心打造了統計網站、中國統計開放日、統計微訊微信等一系列新的統計宣傳平臺，政府統計的形象和公信力不斷提升。今后更要以啟沃公眾數據意識為己任，以記錄中華民族復興的偉大進程為使命，從更大的視野，以更宏大的敘事，講述中國的統計故事，書寫中國的統計歷史，把數據文化理念播撒得更廣、更深、更遠。

尼采在《查拉圖斯特拉如是說》中有這樣一句話：在有力量的地方，數字這位女主人就會生成，她更有力量。數據不僅代表“真正的事實”，還蘊藏著事物的發展規律。隨著大數據時代的到來，數據資源及其開發利用正逐漸成為決定和影響各國核心競爭力的關鍵因素。中國不僅要做數據大國，更要成為數據強國。

我們這代統計人注定無法甘于淡泊和平凡，唯有順應時代要求，以更先進的理念、更開放的姿態、更高超的技術積極擁抱大數據，廣泛應用大數據，生產出更多更具競爭力的統計產品，才能在智能時代、智慧城市建設以及實現國家治理現代化的進程中，續寫政府統計新的輝煌。

第四篇：數據之巔讀后感

數據之巔讀后感

（一）關注文化的力量

郭朝暉

最近讀了涂子沛先生的《數據之巔》感慨良多，頗有不吐不快的感覺。涂先生作為將“大數據”概念引入中國的學者，其認識的深刻程度自然非同一般。而種深刻表現在對歷史大背景的理解上。我特別感興趣的，是大數據時代到來之前的故事。

“如果按照我倡導的原則去做，你們就能生產出高質量的產品。五年以內，日本產品將占領整個國際市場?！?60多年前，質量管理之父戴明給日本企業家這樣的承諾。那時的日本產品，還是以“劣質”而聞名。所有人都將信將疑。但事實卻是：僅僅用了四年，日本的優質產品開始占領世界。

戴明為什么有這么大的信心呢？當時的日本剛剛戰敗，多數人吃不飽肚子。戴明見到的卻是整潔的街道、守紀律的國民。戴明教給日本人的招數，是用數據統計的辦法管理質量；這種方法與日本民族做事認真、遵守紀律、一絲不茍的民族文化是吻合的。此后的20多年，日本制造一路走高，靠質量實現了“逆襲”、超越了美國。

這段時間，美國制造業又在做什么呢？二戰以后，各國百廢待興，美國本土沒有經歷戰爭的破壞。在很長的時間里，美國產品供不應求，成為世界各國的“搶手貨”:生意好做了，對質量的重視程度也就不夠了，從而為日本的趕超提供了機會。直到日本人打到“家門口”,美國人才如夢方醒。美國人驚奇地發現：這位“墻內開花墻外香”、對日本制造有巨大貢獻的戴明，居然居住在距離白宮不到六英里的地方。

戴明和他的方法來自于美國。美國為什么會產生這種方法呢？恐怕這也與其文化有關：美國是個講究民主和法治的國家，凡事要爭論、要講道理。爭論要有是非曲直、最終要“用數據說話”.但是，人們也意識到：數據不僅“會說話”,也會“說大話”、“說謊話”.所以，用數據說話，必須講究科學。這樣看來，戴明來自美國也就不足為怪了。

其實，戴明的質量管理方法早已傳到了中國。

但是，幾十年過去了，我們仍然難以擺脫“低質”、“山寨”的帽子、甚至有愈演愈烈的可能。由此可見：我們缺少的不是方法，而是深層次的原因。

改革開放以后，我們有接近40年高速發展的歷史。在這段時期，中國依靠廉價的勞動力，生產出物美價廉的產品。但所謂“物美價廉”,往往是更重視成本。在保GDP、保就業的背景下，假冒偽劣產品受到了縱容，以至于市場出現了逆向淘汰。于是，原本信奉質量第一的企業被迫做出改變、搞質量的人被邊緣化了、企業質量意識就這樣淡薄了。

輕視質量還有很多間接的危害。例如，提高質量往往是創新最重要的直接目標之一。離開質量談創新，就失去了落地的基礎。中國科技界的很多問題與此有關：高校的技術創新往往脫離實際、產學研往往難以結合。可以說，離開高質量的追求，中國制造就缺少了脊梁骨。

我們在追求先進理念的時候，一般不會落后。我們常常聽到“用數據說話”的提法。但遺憾的是：現實中，卻常常變味，令人啼笑皆非。

究其原因，人們常常不重視數據的本身質量和分析方法的質量?！稊祿畮p》曾提到：美國人多次為了數據吵得不可開交，從而推動了相關的立法、提高了數據分析的合理性。事實上，只有可靠的數據加上可靠的分析方法，數據才能說出有用的實話。

然而，我們見到的許多數據卻是騙人的。例如：據說，獲得省部級科技進步獎的潛規則是七億元的效益。如果數據都是準確的，單純獲獎項目獲得的效益，就超過了很多地區的GDP增量。然而，盡管浮夸的數據如此明顯，卻長期得不到糾正。這使得科技界浮夸的歪風越來越盛，牛皮越來越大而實效卻越來越少。再如，評獎、評職稱都用專利、論文的數量衡量——其實，即便在重視數字的美國，也不主張這種做法。這種做法往往會讓科技工作者急功近利，而不愿意去從事真正有價值的創新。()不恰當的數字化將很多激勵變成了負激勵。

還有很多地方，數字化的規則制定得明顯不合理。例如，某企業計算某產品的效益時，要把生產設備的折舊算攤上去——這樣的規定看似有道理，卻導致了昂貴設備白白的閑置，從而造成了更大的浪費：沒有人愿意用這臺設備生產產品、寧可讓它閑置不用。所以，劣質的數字、劣質的數字化方法，不但不能促進企業的進步和質量的提高，反而有可能起到相反的作用。

我們再看看更深層的原因。人們明明知道這些不合理的現象存在，為什么卻能長期持續存在？道理很簡單：在這些地方，“用數據說話”變成了一種形式，一種便于交差、便于表功、體現水平的形式。他們并不關心“用數據說話”的目的和最終結果。從本質上說，這種做法不是重視數據，只是用數據做掩飾；不是喜歡“真龍”,而是“葉公好龍”.中國制造業要振興，必須從提升質量開始；關注質量，必須從關注數據和分析方法本身的“質量”開始。所有這一切，都需要有個踏實做事、實事求是的文化氛圍?！伴偕茨蟿t為橘，生于淮北則為枳”.好的方法必須與文化相匹配。離開良好的文化土壤，再好的辦法也無法發揮實效、也會變味。中國制造業的振興，根子上還是要關注文化。

數據之巔讀后感

（二）《數據之巔》——凌亂的讀后感

第一次讀大數據專題的書，談起讀后感肯定是班門弄斧了，就只是簡單的說一說我的一些看法。

涂子沛的這部《數據之巔》，全書共八章，我原以為所謂“數據之巔”應當是展望未來的大數據時代，沒想到全書竟是立足于過去，從歷史切入。前面六章的內容，以美國自獨立以來的發展歷程為主線，從數據應用的角度，講述美國政治制度，經濟建設以及軍事管理，每一章的結尾又分析中國的現狀，相應對比美國。一個國家的發展歷程，從不同角度切入，就會有不同的著重點：軍事家可能會串起每一次戰爭，分析軍事戰略；經濟學家可能會梳理整個宏觀經濟環境的發展方向；政治學家可能會強調立憲立法各種政治制度的重要性。而作者從數據的角度切入，可以說是別開生面，讓我們看到那些耳熟能詳的故事背后數據所起到的作用。以南北戰爭為例，可能你知道林肯的民心所向，知道奴隸制度順應潮流的消亡，但你未必知道謝爾頓將軍以數據分析為基礎進行的“向大海進軍”的行動。類似的例子有很多，我覺得作者雖然以一個國家的發展歷程為主線，但仍然寫得有些凌亂，好像想到哪個與數據有關的故事就寫哪個似的。美國立法治國過程中政治制度上的博弈、人口普查與統計學、參眾議院的席位設置，到數據在醫學上的應用、在農業上的應用、霍亂井、預算、訴訟實證、農業應用、商業市場調查與項目決策、戴明的質量控制等，然后又穿插講一些數據處理的技巧：數據可視化、樣本與總體、問卷設計等，接著又跳回內開放：數據與知情權、用數據制衡；直到七八章才涉及一些現代化的數據應用。

可以說，我讀這本書最大的感受，其實是震撼于數據的應用之廣泛之深刻，因為前面六章內容幾乎就是在跟你講數據在美國、中國、日本等的歷史上曾經起到這樣這樣的作用，在美國關于數據的挖掘和處理辦法是怎樣一步步完善。我覺得，這六章內容，跟書名《數據之巔》有些偏頗，主題該是數據，前面一兩章講講數據在美國中國歷史上的作用，讓讀者感受一下數據的魅力，奠定一下基調就夠了，結果直到五六章還是停留在這個層面，讀來就有些膩了。如果書名改成類似《數據與歷史》之類的，反而更好，這些歷史已然是過去，數據之巔應該在未來。但我不得不承認，我確實為這些歷史所震撼，也真的感覺到數據的重要性，未來如果能夠做好數據的挖掘、處理、利用，應該是潛力無限的。

直至七八章，作者開始談及“大數據時代”,大數據計算涉及其在社會領域以及物理環境領域兩個方面的應用。社會領域則是我們比較熟悉的，例如從消費記錄了解消費心理、捆綁銷售“啤酒與尿布”、阿里巴巴憑交易記錄迅速放貸等等的應用，這些可能也是提及“大數據時代”大眾的第一反應吧。物理環境領域的應用主要就是可穿戴設備、傳感器等等這一類了。從亞馬遜的“預判發貨”、谷歌無人駕駛、3D打印機、智能學習的平臺等等這些新興事物，我們都可以看到數據在未來的一個發展前景。作者以“石油時代”類比人類即將迎來的“數據時代”,其實非常直觀易懂。

第八章作者提出“智慧城市”的概念，講述了See Click、佛山“我的聲音”、舊金山311應用程序、社交媒體nextdoor等眾包、眾智、眾創平臺，講真啊，我不知道這些跟數據有個啥關系……但是作者提出的未來這種“讓大眾解決大眾的問題”的模式我倒很是贊同。這之中跟數據有關的可能是涉及數據的隱私問題吧。大數據時代是不可避免的發展趨勢，但隱私權確實是這個發展潮流中很重大、也必須解決的一個問題。

作者點明，所謂“數據之巔”就是“通過用數據訓練機器，讓機器獲得智能，為人類提供自動化的服務”.要有數據更要有計算，強大的識別算法才能實現數據挖掘，這是現有的階段，而未來應該向“機器學習”發展，亦即編寫“會自動調節的算法”.這本書，還行。沒有大開腦洞的設想未來，從歷史出發，讓人感受到數據的魅力，在對比中，也讓人看到中國在數據方面與美國的差距，最后的展望，也是立足于現在。所以給人感覺比較踏實，對數據應用的理解更通透，而數據之巔在哪里，我覺得是每個讀者在這個基礎上延伸出去的頭腦風暴。

真的是很凌亂的讀后感，我覺得被作者看到要吐血的吧…對大數據什么的真的沒有比較深的了解，但是讀完這部《數據之巔》，以后會繼續關注、了解相關的內容。

第五篇：《數據之巔》讀后感1000字

《數據之巔》讀后感1000字

若要穿越時空縱觀歷史，不必去尋找時空隧道，不必去造時光機，只需讓歷史數據呈現出來。遇到困難若要尋求答案找解決辦法，不必手忙腳亂，只需讓歷史數據呈現出來。數據的呈現才能引領時代的飛躍。

人類能繁榮昌盛的發展到今天，離不開的是數據。以前對于數據很模糊，我管它叫做經驗。經驗的積累離不開的時間的磨礪，而人相對于時間磨礪經驗，人很渺小。時間太短，一個真相數據的積累需要幾代人甚至十幾代人的磨礪。沒有這些數據的積累，可以說人類只能停留在茹毛飲血的時代，而不會有今天的文明。

當翻開《數據之巔》這本書時，仿佛打開了一扇通往過去的大門，以上帝的視角觀察人是如何進行數據收集運用的。美國人口普查，日本的戰后經濟恢復，中國人對數據分析，主要以這三個事例來闡述數據的厲害之處，由小到大，細致的分析，構思精妙，環環相扣，令人深省。不由得不感嘆數據的積累運用超乎我的認知，從個人的衣食住行，到群體的行為，文化，信仰，再到社會的流行趨勢，發展動向，等等。掌握了數據，你就掌握了一切。數據收集的越多，未來就會越清晰，看的就越透徹。

數據的量化固然是一種好事，但是不會分析就會鑄成大錯。書中提到春秋戰國時期，魏國去攻打韓國，魏國輸了。你主動去打人還能輸？正是由于數據分析錯誤，才導致了失敗。()埋鍋減灶，開始10萬，5萬，再3萬。魏國將領由此判斷敵國部隊出現掉隊減員情況。僅憑這一項就下了結論孤軍深入，享年28.不僅要學會收集數據還要學會分析數據，尤其是要學會分析大數據。不然會很慘的。

不知不覺得我們已經進入了大數據時代，最近常聽到一個詞“人工智能”,第一次聽到是韓國圍棋名將李世石九段居然輸給了一個叫做“阿爾法狗”的人工智能。人居然輸給了人工智能？驚嘆？錯愕？這就是大數據，將各種棋術套路變成算法，輸入到人工智能里。你還能贏么？人工智能收集你的各種信息，你的生活習慣，你的表達方式。當你在使用的時候就會發現竟會如此神奇，什么它都知道。這就是大數據。

我們不能未卜先知，因為我們不會算卦。但是我們根據數據可以分析未來會是個什么樣子，我們可以有根據的猜測它是個什么樣子。一件事情會朝著那個方向發展，我們不清楚，但是我們清楚已經發生了的事情，我們可以根據已經發生了的數據去分析哪些沒有發生的事情，像天氣預報一樣。未來是大數據的天下，誰掌握了大數據，誰能正確的分析大數據，那么天下就是誰的。

引用書中的一句話來做結尾“數據，正在成為這個世界最重要的土壤和基礎”.作者：徐棟