大數據時(shí)代讀書(shū)心得體會(huì )
《大數據時(shí)代》是英國維克托·邁爾-舍恩伯格教授的著(zhù)作，這本書(shū)也被尊為國外大數據研究的先河之作。下面是帶來(lái)的大數據時(shí)代讀書(shū)心得，歡迎查看。
大數據時(shí)代讀書(shū)心得體會(huì )范文1
《大數據時(shí)代》是英國維克托·邁爾-舍恩伯格教授的著(zhù)作，這本書(shū)也被尊為國外大數據研究的先河之作。這本書(shū)最大的優(yōu)點(diǎn)就在于作者利用上百個(gè)例子來(lái)對大數據的方方面面做了詳細解說(shuō)，讓外行也很容易理解。結構上，作者通過(guò)大數據時(shí)代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革三個(gè)角度依次闡述，條理清晰。
所謂"大數據"，按作者的說(shuō)法，就是"所有數據"。隨著(zhù)計算機運算速度和存儲能力的發(fā)展，收集數據變得越來(lái)越簡(jiǎn)單，儲存數據的成本越來(lái)越低。在過(guò)去，由于技術(shù)限制，人們做統計時(shí)只能收集有限的數據做樣本，其中要考慮隨機樣本的選擇，努力減小因樣本問(wèn)題出現的誤差;統計結果往往不能重復使用，造成數據利用率低。而現在則可以做到"樣本=總體"。數據的增多帶來(lái)不可避免的精確性問(wèn)題。 "小數據"時(shí)代，一個(gè)樣本的錯誤就可以造成對總體估計的失敗，幸運的是，"大數據"時(shí)代對精確性不再那么要求苛刻——也無(wú)法要求太嚴格——數據的數量足以彌補這一缺陷。在對思維變革這一部分的闡述中，最重要也是全書(shū)的核心觀(guān)點(diǎn)就是大數據時(shí)代，我們應該從追求"因果關(guān)系"的舊思維方式向追求"相關(guān)關(guān)系"轉變。 在我看來(lái)，這實(shí)際上是通過(guò)大數據來(lái)透視一種事物的發(fā)展趨勢，而很多精確學(xué)科領(lǐng)域依然需要探尋"因果關(guān)系"解決更有針對性的問(wèn)題，所以，這局限了這一轉變只能在特定的領(lǐng)域發(fā)生。作者自己也說(shuō)，"大數據的相關(guān)性將人們指向了比探討因果關(guān)系更有前景的領(lǐng)域。"
大數據時(shí)代的數據獲取方式是多種多樣，數據形式也是千變萬(wàn)化，任何文字、行為、萬(wàn)物都可以被數據化后用來(lái)分析。對這些數據的利用，不僅要考慮到其初次使用價(jià)值，更要放眼它未來(lái)可能的用途以提高數據的利用率。當然數據并不是無(wú)限使用，時(shí)效、環(huán)境的變化肯定會(huì )對數據提出新的要求，所以數據的折舊也是應當考慮的。這又引出了對數據這一無(wú)形資產(chǎn)的估值可能性。對于這樣的公司來(lái)說(shuō)，數據就是他們的核心，如何在資產(chǎn)負債表上給他們一個(gè)公正的體現正是我們需要考慮的。
大數據時(shí)代的價(jià)值鏈由三部分構成，我把它們簡(jiǎn)化為"生產(chǎn)—分析—使用"三個(gè)環(huán)節，這對應書(shū)中的三種類(lèi)型公司： 第一種是基于數據本身的公司，第二種是基于技能，第三種則是基于思維。在大數據早期，技能和思維最有價(jià)值，但作者認為，最終，大部分的價(jià)值還是必須從數據本身來(lái)挖掘。這是假定了一個(gè)成熟的市場(chǎng)，人人都了解了大數據的用途。
對于普通人來(lái)說(shuō)，大數據時(shí)代最關(guān)心的還是隱私問(wèn)題。不知不覺(jué)中，個(gè)人的一舉一動(dòng)都暴露在政府甚至私人企業(yè)之下，還面臨潛在的泄露風(fēng)險。對此，作者提出了使用者承擔責任的解決辦法，而不是過(guò)去那種流于形式的使用授權。大數據甚至能預測一個(gè)人的犯罪動(dòng)機，這給監管者帶來(lái)的難題是，預測一個(gè)人要犯罪，懲罰還是不懲罰?在這點(diǎn)上，社會(huì )達成"個(gè)人僅需對行為而非動(dòng)機負責"的共識非常重要。
大數據時(shí)代的風(fēng)險控制靠的是"算法師"，類(lèi)似會(huì )計師一樣的職業(yè)，對大數據的準確度或有效性進(jìn)行鑒定。這能在一定程度上防止數據濫用的發(fā)生和數據獨裁。當今的法律亦需對大數據監管進(jìn)行修訂補充。
當代大數據發(fā)展主要由科技公司推動(dòng)，相信在不久的將來(lái)更多的傳統領(lǐng)域會(huì )意識到大數據的重要性。但我們也應該保持清醒，大數據并不是萬(wàn)能藥，對某些領(lǐng)域或環(huán)節，使用大數據是一種簡(jiǎn)單且實(shí)用的選擇;但對某些領(lǐng)域，盲目使用大數據只會(huì )適得其反。
大數據時(shí)代讀書(shū)心得體會(huì )范文2
4月13日下午，在湖南大學(xué)東樓205參加了關(guān)于《大數據時(shí)代》的讀書(shū)交流活動(dòng)。通過(guò)相互交流學(xué)習，使我更深層次的理解了大數據時(shí)代的利與弊，機遇和挑戰。在寫(xiě)心得體會(huì )前，我想再重新審視一下關(guān)于大數據的歷史沿革和現實(shí)意義。
首先，最早提出“大數據”時(shí)代到來(lái)的是全球知名咨詢(xún)公司麥肯錫，麥肯錫稱(chēng)：“數據，已經(jīng)滲透到當今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數 據的挖掘和運用，預示著(zhù)新一波生產(chǎn)率增長(cháng)和消費者盈余浪潮的到來(lái)�！薄按髷祿痹谖锢韺W(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時(shí)日，卻因為近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。大數據作為云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后又IT行業(yè)又一大顛覆性的技術(shù)革命。云計算主要為數據資產(chǎn)提供了保管、訪(fǎng)問(wèn)的場(chǎng)所和渠道，而數據才是真正有價(jià)值的資產(chǎn)。企業(yè)內部的經(jīng)營(yíng)交易信息、物聯(lián)網(wǎng)世界中的商品物流信息，互聯(lián)網(wǎng)世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業(yè)IT架構和基礎設施的承載能力，實(shí)時(shí)性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤(pán)活這些數據資產(chǎn)，使其為國家治理、企業(yè)決策乃至個(gè)人生活服務(wù)，是大數據的核心議題，也是云計算內在的靈魂和必然的升級方向。
其次，進(jìn)入2012年，大數據(big data)一詞越來(lái)越多地被提及，人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數據，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng )新。它已經(jīng)上過(guò)《紐約時(shí)報》《華爾街日報》的專(zhuān)欄封面，進(jìn)入美國白宮的新聞，現身在國內一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺(jué)靈敏的`國金證券、國泰君安、銀河證券等寫(xiě)進(jìn)了投資推薦報告。數據正在迅速膨脹并變大，它決定著(zhù)企業(yè)的未來(lái)發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒(méi)有意識到數據爆炸性增長(cháng)帶來(lái)問(wèn)題的隱患，但是隨著(zhù)時(shí)間的推移，人們將越來(lái)越多的意識到數據對企業(yè)的重要性。正如《紐約時(shí)報》2012年2月的一篇專(zhuān)欄中所稱(chēng)，“大數據”時(shí)代已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟及其他領(lǐng)域中，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗和直覺(jué)。哈佛大學(xué)社會(huì )學(xué)教授加里·金說(shuō)：“這是一場(chǎng)革命，龐大的數據資源使得各個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始了量化進(jìn)程，無(wú)論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開(kāi)始這種進(jìn)程�！�
最后，隨著(zhù)云時(shí)代的來(lái)臨，大數據(Big data)也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。著(zhù)云臺的分析師團隊認為，大數據(Big data)通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng )造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關(guān)系型數據庫用于分析時(shí)會(huì )花費過(guò)多時(shí)間和金錢(qián)。大數據分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實(shí)時(shí)的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作�！按髷祿痹诨ヂ�(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現象：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運營(yíng)中生成、累積的用戶(hù)網(wǎng)絡(luò )行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至于不能用G或T來(lái)衡量。大數據到底有多大?一組名為“互聯(lián)網(wǎng)上一天”的數據告訴我們，一天之中，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的全部?jì)热菘梢钥虧M(mǎn)1.68億張DVD;發(fā)出的郵件有2940億封之多(相當于美國兩年的紙質(zhì)信件數量);發(fā)出的社區帖子達200萬(wàn)個(gè)(相當于《時(shí)代》雜志770年的文字量);賣(mài)出的手機為37.8萬(wàn)臺，高于全球每天出生的嬰兒數量37.1萬(wàn)……，截止到2012年，數據量已經(jīng)從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司(IDC)的研究結果表明，2008年全球產(chǎn)生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長(cháng)為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類(lèi)生產(chǎn)的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類(lèi)歷史上說(shuō)過(guò)的所有話(huà)的數據量大約是5EB。IBM的研究稱(chēng)，整個(gè)人類(lèi)文明所獲得的全部數據中，有90%是過(guò)去兩年內產(chǎn)生的。而到了2020年，全世界所產(chǎn)生的數據規模將達到今天的44倍。
首先，談?wù)劥髷祿䦷Ыo生活的轉變。大數據已經(jīng)是信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢，可以說(shuō)，大數據現在已經(jīng)開(kāi)始慢慢滲透入我們的生活，如：現在流行的打車(chē)軟件、三維立體化社區的建立、某些從事生產(chǎn)銷(xiāo)售的行業(yè)利用大數據來(lái)優(yōu)化規模和實(shí)現利益最大化。而我們很多人對大數據還很陌生，只是被動(dòng)的適應著(zhù)大數據給生活帶來(lái)的改變。大數據時(shí)代是以云計算為基礎的，所以，要實(shí)現大數據，相關(guān)的很多的硬件設備都要更新?lián)Q代，信息處理系統、信息傳輸系統、信息反饋系統、信息決策系統都將面臨新的挑戰，相關(guān)產(chǎn)業(yè)都要重新調整產(chǎn)業(yè)結構，在那時(shí)，可以夸張的說(shuō)，信息就是黃金，信息就是石油。大數據時(shí)代的到來(lái)會(huì )解放更多的勞動(dòng)生產(chǎn)力，勢必將會(huì )更加加劇生產(chǎn)力過(guò)剩的現狀，社會(huì )兩極分化現象會(huì )更加明顯，掌握不了信息資源，很難再翻身，要防止信息壟斷帶來(lái)的可怕局面。大數據時(shí)代的到來(lái)會(huì )使人們的生活節奏急速加快，信息的時(shí)效性決定了它的流通速率，人們的生活節奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的節奏，人們會(huì )越來(lái)越忙，到那時(shí)，就像現在的日本，可能想找個(gè)人聽(tīng)你說(shuō)說(shuō)話(huà)，真的是一件很難的事。
第二，關(guān)于數據管理的看法。大數據時(shí)代，數據管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的數據被非法竊取、丟失和被盜?我的看法是，人防、技防、物防一體化。人防，即我們要從思想上牢固樹(shù)立信息安全防范的意識，不主動(dòng)泄露信息，要管理好自己身邊的信息設備;技防，就是要運用軟件來(lái)管理和處理數據，經(jīng)常檢查更新數據庫，定時(shí)查殺電腦病毒，確保電腦狀況安全;物防，就是重要的數據一定要備份保留，而且應當做到備份與原始文件是物理隔離，無(wú)關(guān)的信息應當及時(shí)刪除，減輕硬盤(pán)的壓力。
三、怎么保護自己的隱私。隱私，顧名思義，就是不愿意讓別人看到的東西，所以，在大數據時(shí)代，更要管理好自己的隱私，以免對自己和家人造成麻煩和損失。越是隱私的信息，越要遠離網(wǎng)絡(luò )，不要再公開(kāi)的社交網(wǎng)絡(luò )儲存和展示個(gè)人圖片、資料等信息，免得被非法人士采用和竊取。建議還是用紙質(zhì)的日記代替電腦日記，避免信息傳播范圍太大，管理好自己的日記本。研發(fā)一種新的硬件連接器，總是以隨機碼來(lái)保護自己真實(shí)IP地址，提高網(wǎng)絡(luò )安全的可靠性，加強對聯(lián)網(wǎng)信息的管理和保護。
不論我們情不情愿，大數據時(shí)代都會(huì )到來(lái)，現實(shí)社會(huì )是我們高喊著(zhù)走向大數據時(shí)代，其實(shí)大數據時(shí)代已經(jīng)向我們走來(lái)，所以與其被動(dòng)接受，不如主動(dòng)學(xué)習，從中找到自己的出路，成為大數據時(shí)代的建設者和受益者。
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