大數據引領世界潮流徵文

❶ 以大數據與生活為主旨的議論作文

動物與我們人類一樣，有思想，有感情，也有它們自己的生活方式，更有自由權。
我們在未經動物們的同意之下就隨意破壞它們的棲息地；在未經它們的同意之下就隨意傷害它們的軀體；在未經它們的同意之下就私自決定它們的死亡。我們是否有考慮過它們的感受，是否有想過它們的想法，是否想過他們的生命什麼時候終結是有他們本身決定的呢。
我們人類現在正提倡珍愛生命，愛惜生活。我們人類的生命很珍貴，難道動物的命就不值得珍惜么。或許我們人類也有不想死但是沒有選擇權利的時候，但是這樣的事情畢竟是少數啊。我們就不能把動物當成是我們人類的一份子，當成我們的朋友，當成我們的家人一樣對待么。
我們現在的生活水平越來越高，信息越來越發達，對物質生活與精神生活的要求也越來越高。但是我們的物質生活中可否將「食用野生動物對身體有好處」這一條去掉呢。現在有說吃野生動物可以長命的；也有說吃野生動物有營養的；更有人說吃野生動物對大腦有好處的。我想這個可能是對的，但是人類不能盲從，有些動物體內是有致癌物質的。
況且不說這個，就算野生動物吃了對我們有好處，但是人類有沒有想過，當我們在盡情的虐殺它們的時候，我們人類的死期也快臨近了呢？我想只要是讀過書的人都對「生物鏈」這個詞不陌生吧？一旦生物鏈被破壞，就意味著生物大家族會以最快的速度在地球上消失，最終人類也會落到死的下場。等到人類得到報應的時候，恐怕已經沒有挽回的餘地了吧？誰都知道一句至理名言——世界上是沒有後悔葯買的。為什麼知道這句話，就不能去思考一下，去想一下，去實行一下呢？只要我們時刻記著這句話，時刻想著要去把它實踐下去，當我們在餐桌上看到那無辜的生物的時候，還會開開心心的想要把它們吃下去嗎？還會犯這么天大的錯誤么？
2012年的「世界末日」會不會發生還不一定，但是我們如果不保護好我們的環境，保護好我們珍貴的野生動植物，恐怕世界末日會不會發生就會由不確定變成肯定了吧。
現在全球的動植物物種正在以最大的速度從地球上消失，有時候甚至每分鍾都會消失一個物種。如果再以這樣的趨勢進行下去，人類難道不會消失么 人類難道就不能設想一下嗎 難道就不能為以後做下打算么？難道就不能為後代打算一下么 難道就不能為人類的長遠發展做下打算么？我們現在的生活幸福美滿，不求吃穿，信息高速發達，這些都是我們的祖先留下來的，這些都是他們辛苦努力奮斗得來的。作為後代，難道我們要把他們的成果就這樣毀於一旦么？我們後代就這么沒有素質么？一定要把他們的成績毀滅么？
地球就這樣毀滅，人類難道不會覺得可惜么？
所以，為了人類的長遠發展，好好珍惜保護野生動物，珍惜我們美滿的生活，把祖先留下的成果進一步發展下去。

❷ 大數據:大變革、大機遇

大數據:大變革、大機遇

從來沒有哪一次技術變革能像大數據革命一樣，在短短的數年之內，從少數科學家的主張，轉變為全球領軍公司的戰略實踐，繼而上升為大國的競爭戰略，形成一股無法忽視、無法迴避的歷史潮流。互聯網、物聯網、雲計算、智慧城市、智慧地球正在使數據沿著「摩爾定律」飛速增長，一個與物理空間平行的數字空間正在形成。在新的數字世界當中，數據成為最寶貴的生產要素，順應趨勢、積極謀變的國家和企業將乘勢崛起，成為新的領軍者；無動於衷、墨守成規的組織將逐漸被邊緣化，失去競爭的活力和動力。毫無疑問，大數據正在開啟一個嶄新時代。
大數據時代有什麼本質特徵？大數據的來源是什麼？大數據又將流向哪裡？大數據在提升政府治理、改善經濟治理、再造公共服務模式、激發商業創新方面有哪些卓越案例？中國需要怎麼樣的戰略反應才能抓住大數據帶來的寶貴機遇？一系列問題亟待研究者給出深入解析。
「數據驅動發展」成為時代主題
如今，大數據已經被賦予多重戰略含義。從資源的角度，數據被視為「未來的石油」，作為戰略性資產進行管理；從國家治理角度，大數據被用來提升治理效率、重構治理模式、破解治理難題，它將掀起一場國家治理革命；從經濟增長角度，大數據是全球經濟低迷環境下的產業亮點，是戰略新興產業的最活躍部分；從國家安全形度，全球數據空間沒有國界邊疆，大數據能力成為大國之間博弈和較量的利器。總之，國家競爭焦點將從資本、土地、人口、資源轉向數據空間，全球競爭版圖將分成新的兩大陣營：數據強國與數據弱國。
宏觀上看，由於大數據革命的系統性影響和深遠意義，主要大國快速做出戰略響應，將大數據置於非常核心的位置，推出國家級創新戰略計劃。美國2012年發布《大數據研究和發展計劃》，並成立「大數據高級指導小組」，2013年又推出「數據—知識—行動」計劃，2014年進一步發布《大數據：把握機遇，維護價值》政策報告，啟動「公開數據行動」，陸續公開50個門類的政府數據，鼓勵商業部門進行開發和創新。歐盟正在力推《數據價值鏈戰略計劃》，英國發布《英國數據能力發展戰略規劃》，日本發布《創建最尖端IT國家宣言》，韓國提出「大數據中心戰略」。中國多個省市發布了大數據發展戰略，國家層面的《關於促進大數據發展的行動綱要》也於2015年8月19日正式通過。
微觀上看，大數據重塑了企業的發展戰略和轉型方向。美國的企業以GE提出的「工業互聯網」為代表，提出智能機器、智能生產系統、智能決策系統，將逐漸取代原有的生產體系，構成一個「以數據為核心」智能化產業生態系統。德國企業以「工業4.0」為代表，要通過信息物理系統（CPS——cyber physical system），把一切機器、物品、人、服務、建築統統連接起來，形成一個高度整合的生產系統。中國的企業以阿里巴巴董事局主席馬雲提出的「DT時代」（data technology）為代表，認為未來驅動發展的不再是石油、鋼鐵，而是數據。這三種新的發展理念可謂異曲同工、如出一轍，共同宣告了「數據驅動發展」成為時代主題。
與此同時，大數據也是促進國家治理變革的基礎性力量。正如《大數據時代》作者舍恩伯格在定義中所強調的，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的」。在國家治理領域，陽光政府、責任政府、智慧政府建設，大數據為解決以往的「頑疾」和「痛點」提供了強大支撐；精準醫療、個性化教育、社會監管、輿情監測預警，大數據使以往無法實現的環節變得簡單、可操作；大數據也使一些新的主題成為國家治理的重點，比如維護數據主權、開放數據資產、保持在數字空間的國家競爭力等。
從哲學意義上來看，大數據不僅僅是一場技術革命，也不僅僅是一場管理革命或者治理革命，它給人類的認知能力帶來深刻變化，可謂是認識論的一次升華。具體而言，大數據可以為決策者解決「四個問題」，提升「兩種能力」。一是解決「坐井觀天」的問題，以往人們決策只能基於視野之內極為有限的局部信息，和井底之蛙無異，大數據則可以實現整個蒼穹盡收眼底；二是解決「一葉障目」的問題，以往不具備全樣本數據分析能力，只能用小樣本分析近似推理，猶如從「泰山」中取來「一葉」，而真理可能存在於全樣本的海量數據之中，藉助大數據則可完全克服；三是解決「瞎子摸象」的問題，七個瞎子根本無法根據各自的認識加總出完整的大象，因為他們的信息是相互離散的，無法有效關聯起來，而大數據的基本優點是在深入關聯中還原事物的原貌；四是解決「城門失火，殃及池魚」的問題，人們習慣於因果分析，遇到這種「稀奇古怪」的因果鏈則很難前瞻和推理，但大數據注重相關關系，可以准確地發掘出規律。提升兩種能力，一個是「一葉知秋」的能力，體現大數據敏銳的洞察能力，另一個是「運籌帷幄，決勝千里」的能力；體現大數據對時空約束的突破。這些足以說明，大數據是人類認識世界和改造世界能力的一次升華。
中國成為數據強國的優勢、挑戰與路徑
值得振奮的是，中國具備成為數據強國的優勢條件。從2013年至2020年，全球數據規模將增長十倍，每年產生的數據量由當前的4.4萬億GB，增長至44萬億GB，每兩年翻一番。從全球佔比來看，中國成為數據強國的潛力極為突出，2010年中國數據佔全球比例為10%，2013年佔比為13%，2020年佔比將達到18%，屆時，中國的數據規模將超過美國的數據規模，位居世界第一。中國成為數據大國並不奇怪，因為我們是人口大國、製造業大國、互聯網大國、物聯網大國，這都是最活躍的數據生產主體，未來幾年成為數據大國也是邏輯上必然的結果。
盡管存在成為數據強國的潛力，但在目前的政策環境之下，我國推進大數據戰略仍存在以下幾個清晰的挑戰。第一，頂層設計方面，全球大國之間圍繞大數據的競爭頗為激烈，中國作為一個後發國家，想要實現彎道超車，後來居上並非易事。如何能夠緊扣創新前沿，把准未來趨勢，超前戰略部署，對政策設計來說是一個非常現實的挑戰。第二，數據開放方面，「數據孤島」廣泛存在，雖然政府掌握著80%的數據，但現實中卻相互割裂，自成體系，「部門牆」「行業牆」「地區牆」阻礙了數據的流動共享，數據被視為部門的利益和隱私，這與大數據時代的基本理念准則相悖。第三，大數據相關的法律、法規、標准缺位，導致能夠開放的數據不開放，需要保護的隱私不保護，企業由於標准模糊而無法大膽創新。第四，「數據主權」容易受到侵蝕，由於數據空間是國家新的戰略維度，尚沒有完備的安全保障體系，再加上電腦、手機、晶元、伺服器、搜索引擎、操作系統、軟體等核心的數據「基礎設施」大量依賴進口，數據資產極易流失，數據主權極易受到侵蝕。
把握優勢，克服挑戰，抓住大數據革命帶來的「機會窗口」，建設數據強國，是實現中華民族偉大復興的一個有力支撐。然而，我們需要怎樣做才能更好地擁抱大數據時代，確保在數字化趨勢中立於不敗之地呢？首先，需要在國家頂層設計上有一個清晰的行動框架，包括由什麼部門主導、哪些部門參與、什麼樣的協作機制、沿著什麼優先次序、克服哪些既有的障礙、達到什麼戰略目標，只有這樣，各部門、各地區、企業界、學術界才能形成合力，在一個共同的路線圖上協作推進。其次，盤活數據資產，在數據開放上取得實質性突破。一些基本的建議包括：加快G2G（政府與政府之間）、G2B（政府與企業之間）、G2C（政府與公民之間）大數據開放與共享；推動基礎性、戰略性大數據資源庫整合；加強大數據基礎設施建設，編制國家大數據檔案。最後，把強大的「國家企業」和活躍的「萬眾創新」結合起來。一方面，要培育可以和國際「八大金剛」並駕齊驅的巨型企業作為大數據環境中競爭的中堅力量，同時，鼓勵和引導大眾創業、萬眾創新成為數據生態系統中的活躍力量。

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❸ 大數據究竟能給我們帶來什麼

1，大數據改變了生產生活方式。

大數據讓企業擁有了增值的潛力與爆發力：通過對銷售大數據的分析應用，企業可以對消費者的需求有更精準的把握，從而進行更對路的生產；通過對用戶評價大數據的分析挖掘，企業能夠更有針對性地改善用戶體驗，從而促進產品營銷。

2，大數據改變了思維方式。

這種改變是雙向度的：被動改變與主動改變相互交織，外在對手與內在對手共存共生。某種程度上，大數據促進了商業生態系統的重構，從產品供應、營銷模式到競爭策略，誰掌握了大數據，誰就掌握了用戶。

3，大數據將改變了管理模式。

理念創新必然帶來技術創新，技術創新必然呼喚機制創新，管理模式的及時跟進將決定大數據價值的充分發揮。大數據的意義不在於數據本身，而在於對數據的分析與應用，從而釋放出數據所蘊含的巨大價值。

(3)大數據引領世界潮流徵文擴展閱讀：

已經有不少國家和企業開始在這一新領域謀篇布局。作為擁有龐大人群和應用市場的中國，也力爭在這次科技變革中實現創新與引領，已經取得了大數據的三大理論創新成果——《DT時代——大數據如何改變世界》、《塊數據——大數據時代真正到來的標志》、《創新驅動力》。

❹ 大數據時代讀後感1000字(2)

大數據時代讀後感1000字（精選7篇）

舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。在第一部分」大數據時代的思維變革「中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據；二、更雜：不是精確性，而是混雜性；三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對於第一個觀點，我不敢苟同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎?我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。」大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。「更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。」不是因果關系，而是相關關系。「不需要知道」為什麼「，只需要知道」是什麼「。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。

世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出」不是因果關系，而是相關關系。「這一論斷時，他在書中還說道：」在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足於僅僅知道『是什麼』時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的『為什麼』。「[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。

大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可」量化「，大數據的定量分析有力地回答」是什麼「這一問題，但仍然無法完全回答」為什麼「。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最後一節」掌控「中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：」大數據並不是一個充斥著演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。「謝謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標准答案，只是參考答案。

此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫數據?什麼叫大數據?數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。

大數據時代讀後感1000字 篇2

我們不再熱衷於尋找因果關系，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。從頭說起吧，首先，書提出一個顛覆我以前認知的命題--」並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是的視角。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後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啦。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(我認為的精髓)，就是第一句話。因為回顧我整個思路，還是按照舊模式的因果關系思考模式思考問題。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，那麼大數據到底改變了我們什麼呢，作者給出3點，

大數據的精髓在於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，而不再依賴於隨機采樣(樣本=總體)

第二個轉變就是，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度

第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷於尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。大數據告訴我們」是什麼「而不是」為什麼「。在大數據時代，我們不必知道現象背後的原因，我們只要讓數據自己發聲。，出處：短美文，否則追究其責任，謝謝你的支持，我們會給做得更好!

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，然後進行調整並接受下來。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(當作沒有看見)；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(產生錯覺)。這是人的一種本能，目的在於使自己保持冷靜。

所以作者稱之為revolution。

講了這么多，那麼大數據到底給我們帶來什麼。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。這是大數據帶來最核心的東西，動心的理由無須贅述，計算機會告訴你什麼時候買什麼雙色球可以中頭獎，想想心裡是不是有一點小激動咧。當然這只是我打的一個比較誇張的比喻。至於害怕呢，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，社會關系於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准確，那麼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，那麼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，書中另一段關於自由意志的描述

在哲學界，關於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，那麼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，那麼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，對於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，想想心裡還是有點小激動「，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。當你什麼舉動都可以被預測，相當於你完全暴露在太陽光下，換成你，你害怕不。

最後，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。

大數據並不是一個充斥著演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。

大數據時代讀後感1000字 篇3

「大數據」一詞不知何時在我們的生活悄然出現,為了一探究竟,我便選擇了《大數據時代》一書。

作者先從全局簡單地描述大數據對我們的生活、工作與思維的影響,再從三方面具體地用上百個學術和商業的實例展開寫作。樣本=總體、追求精確性和相關關系等大數據時代具體特點一一現出。在同時,作者也從個人、企業等多角度分析大數據中的隱憂。

書中內容繁多,在此不能各方面概括。此書中雖有許多專有名詞,但作者以其通俗的語言以及許多實例讓我嗅到大數據時代中一抹清新之氣。

為什麼是清新的呢?因為書中的內容彷彿向我打開了一個既有點熟悉又有點陌生的世界。我們現在已處於網路時代 ,在我們日常簡單的操作中大量數據產生,然而起初我們僅用眾多技術在解決手頭上的問題,那些大數據像沙子中的金子,價值不被發現。到目前,每當我們網上購書時總會看到「猜你喜歡」的欄目、出現谷歌搜索與流感預測、Farecast與飛機票價預測系統等,這些事情的達成全來自於那些曾被忽略的大數據同時也在證明「預測,大數據的核心」這句話,為我們的生活創造了前所未有的可量化的維度。看到書中這部分內容時,我不禁感受到自己的生活已在享大數據帶來的福利,就像「猜你喜歡」欄目讓我觸到更多合我口味的書,讓我看到了以前無法發現的細節。擁有大量數據的公司巨頭如谷歌、亞馬遜大力開發有關大數據的新型產業和研究相關項目。借網路時代的便利大數據成為了如今最有商業價值的事物,使一切可量化的趨勢也開始出現。「本質上世界是由信息構成的」,面對這句話時,大數據時代彷彿就在眼前。

在感受驚嘆著大數據能為我們做到以往無法想像的事和它巨大的價值時,我認同大數據能極大優化我們的生活,但又不禁為這時代感到擔憂。一旦大數據時代來臨,不僅我們的隱私可能不再是隱私,就如書中所言「我們時刻暴露在『第三隻眼』下:亞馬遜監視著我們的購物習慣,谷歌監視著我們的購物習慣,而微博似乎什麼都知道」,而且利用大數據我們可以預測許多事情並且十分高效,一旦人們依賴大數據極少運用人類自身的創新等能力被數據束縛住,世界只會淪落為一個極少活力的機械環境。而我認為最大的憂患,是大數據時代對人類自身思維、思想、信仰等精神領域的沖擊。如今我們都生活在數據中,大數據時代說不定在幾年後就會逐步來臨,這使我不禁發問:我們一直堅信著信仰著的究竟是什麼?我覺得世界說變就變實在令我想不通這個問題。事情都有好壞,我也不知道自己是否杞人憂天。

於是我繼續去探索作者對這問題的思考。「更大的數據在於人本身」,作者還說「我們是在創造更好的未來」,也說「在一個預測的時代里,人類的自由意志不可侵犯,這一點不可輕視。我們在使用大數據時,應當懷有謙恭之心,銘記人性之本」。人類學家克利福德吉爾茲曾說:「努力在可以應用、可以拓展的地方,應用它、拓展它；在不能應用、不能拓展的地方,就停下來。」這些話語彷彿是陽光,驅散我心中對大數據時代的擔憂以及內心對其的恐懼。我認為,在堅守我們內心和自由意志下,大數據才會造福我們人類世界,發揮出它背後對人溫暖的光芒。

面對時代的變革,我會為堅守內心深處的自由意志而努力並「擁抱大數據」。

大數據時代讀後感1000字 篇4

世界的本質就是數據，當你掌握了數據，你便掌控了世界—你可以輕而易舉地通過數據中的相關關系預測事物的發展，將一切不利因素扼殺於搖籃之中—這遠勝於"防患於未然"。

《大數據時代》一書，讓我們在觀念上有了三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。全書介紹了 "大數據"時代三種大的變革：思維變革，商業變革和管理變革。在這些巨大變革如洪水一般的"沖擊"之下，現代社會的運作方式必將有重大的改變，若不順應這種變革的潮流，就像古中國固步自封，最終被堅船利炮打開國門而自己還用著長鉤鐵戟抗爭一樣，不可避免被掠奪，被落於世界進程之後，所以我們必須轉變我們的思想。

"我們不再熱衷於尋找因果關系，而應該尋找事物間的相關關系"，我想這句話是本書的核心思想。大數據時代，信息與數據已成為了一切的本源，我們生活在各種數據構成的海洋之中，如果從另一種視角看，就好像無數條"看不見的線"將我們與這些數據聯繫到一起，這是我們以前從未有過、從未想過的。大數據改變了我們以前的通過因果關系了解世界的方法，而提供了幾種新的途徑，因為，在大數據時代，我們可以分析更多數據，有時甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，也就是：樣本=總體；而且，當研究數據如此之多時，我們已不熱衷於"精確"，而是"混亂"，若不接受"混亂"，那麼有95%的非結構化數據無法利用，這將無法使我們構建完整的數據世界，在分析更多、更全面的數據之後，我們就可以從這些數據之中發掘它們的相關關系，即以"是什麼"而不是"為什麼"的角度看待數據，不用管其從何而來，只要分析其如何影響其他事物既可，即"讓數據自己發聲"，這些，徹底推翻了人類以前探索數據的方法，展現了一個全新的世界。

這種觀念以驚人的力量給現知識狀況帶來了巨大的沖擊，通過對海量數據的分析，獲得巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。比如谷歌公司，2009年h1n1流行之時，通過檢測檢索詞條，處理34。5億個不同的數據模型，通過預測並與2007、2008年的美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比後，確定了45條檢索詞條組合，並將其用於一個特定的數學模型後，預測結果與官方數據相關系數高達97%，這種大數據技術，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，為預測流感提供了一種更快速、高效的工具。

同時，雖然大數據可為人類造福、對抗病症，但這僅限於掌握這門技術而言，若不重視這種技術，當我們的對手早於我們一步構建這種數據網路之時，便是我們的災難，想想，大數據雖核心的在於預測，當敵人通過這種手段預測我方下一步的行動，將是可怕的—比如你的.導彈將從何處發射，將飛往哪，你的軍隊動向、目標，總之所有一切"未來"將掌控於敵手，敵方甚至可以藉此發現那些將來有"大作為"的人，從而進行滲透或扼殺，這對我們的發展無疑是致命的，所以，盡快加速大數據系統的構建進程是必須的。

對於我們國防生，也必須順應這種發展趨勢，未來的時代必將是數據極易獲取，數據網路共享化的時代，通過這些數據，建立數據模型，可以准確分析並給出適合每一個人的計劃，如運動量、訓練強度，可以"先知、先覺"，及時發現一個人的負面情緒前及時疏導，這些必將成為現實，我們必須跟進時代，做好准備，去應對大數據時代的一切!

大數據時代讀後感1000字 篇5

「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，對於有些人來說，數據無意義，而對於有些人來說，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》背後的隱情、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——美國人民執著於個人隱私的保護，卻又不遺餘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，那麼，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於教學的鮮活案例。

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……

大數據時代讀後感1000字 篇6

讀完《大數據》，我才意識到這並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、使用背後的立法故事、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，大數據概念對於教育來說會產生什麼樣的實用價值呢?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，我們並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，我們也並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「是什麼」比「為什麼」要有實際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從「為什麼」轉移到「是什麼」上面來，只有如此，才能把教育從為什麼發展成「可能成為什麼」上來，這會是一次思想上的革命。而對於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，教育者首先通過標准化全科教學處方，實現了教師授課模板和教學內容的標准化，保證每個教學過程和內容是可控的，然後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，在課後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，無論環境怎麼變換，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。

大數據時代讀後感1000字 篇7

舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了"大數據"這個在信息時代異軍突起的熱點詞彙，作為信息安全專業的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。

在網路上搜索到的解釋是："大數據"，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。

而舍恩伯格認為，大數據並不能定義一個確切的概念。他提到"大數據是人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府和公民關系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。

本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：

一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。

二、更雜：不是精確性，而是混雜性。

三、更好：不是因果關系，而是相關關系。

對於觀點一，我不敢苟同，畢竟大數據的實現需要一定的技術支持，而顯然，現在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用於一些特定的情況，比如商業預測，人類dna的研究等。

而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的"大數據的簡單演算法比小數據的簡單演算法有效"。在計算機行業迅速發展中，一種新的簡單可行的演算法的出現，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發展快，而大數據演算法似乎更能迎合這種大趨勢。

觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足於只知道"是什麼"的時候，我們就可以轉而研究"為什麼"了，畢竟問題的根本在於因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。

但是在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立於風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最後章節曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數據並不是一個充斥著演算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。

在這樣的大環境下，常引起我更多的思考和擔憂。

大數據時代對於我們同是機遇與挑戰，一些國家已開始步入大數據時代的行列，並在各個領域開始研究和使用。而對於我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、許可權等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。

工業化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案；

大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰場!

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❺ 大數據時代讀後感5篇600字

去年的"雲計算"炒得熱火朝天的，今年的"大數據"又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起"大數據"來了。於是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注"大數據"來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業雲計算，大數據的現狀，下面是我為大家帶來的大數據時代 讀後感 ，希望你喜歡。

大數據時代讀後感1

舍恩伯格的《大數據時代》被人推崇為2012最佳書籍，今年安泰讀書會的重頭戲。雖然主講人最後放了個香港大黃鴨般的鴿子，但現場討論氛圍依舊非常熱烈——而且還是在沒幾個人讀完的情況下，也就意味著——大數據對我們的影響，已經深入到生活的方方面面。

無處不在的大數據：各種雲計算，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」，彷彿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演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——並沒有非常大的跨越，可能終結了回歸分析，有效性驗證等手段，但依舊還是統計。而革命性在於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於上帝的范疇，人類如果真的完全掌握之後，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——那麼在大數據層面上，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，那麼從現在的慣有思維，也難以推導出大數據的因果關系。

大數據時代讀後感2

書中雖只是闡述了大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並未提及會對我們 教育 教學產生什麼影響，但在這樣的大環境之中，我們同樣可以獲得啟示，尋求大數據在教育工作中可實現的價值。

1.教師角度：從基於 經驗 到基於數據的教學轉型

「經驗主義」是指形而上學的思想 方法 和工作作風，其特點是在觀察和處理問題的時候，從狹隘的個人經驗出發，不是採用聯系、發展、全面的觀點，而是採取鼓勵、精緻、片面的觀點。在教學中，我們有時會憑藉以往經驗認定本節課學生的起點，從而制定教學目標、重難點以及教學過程。這往往忽略了上屆學生和這屆學生是有差異的，這班學生和另一班學生也是存在差異的，那如何准確把握學生的起點呢?我想可以藉助前測數據，它可以為有效教學指明了方向。

如教學「復式統計表」時，前期查找資料的時候就發現早在一年級上冊P96的時候學生就見過復式統計表，意讓學生初步認識統計表，滲透統計思想。而二三年級的書中練習也多有涉及，就是這種復式統計表沒有「表頭」，生活中的復式統計表也很多。既然在以前練習時碰到這么多次復式統計表，學生對復式統計表到底認識多少呢?我們對157名學生進行這樣的調查(如下圖)，第1題：像上表這樣的統計表以前見過嗎?見過約佔65%，沒見過約佔35%，學生在練習中碰到過、生活中也經常看見，但還是約35%的學生回答自己沒見過，說明學生平時在看這個復式統計表的時候就浮於表面，所以這節課我們重點應該讓學生經歷復式統計表的產生過程，加深學生對復式統計表的印象。第2題：上表中的16表示什麼意思?能完整表達出二班身高在130~139厘米的學生有16人，約佔41%;表達一半，如二班16人，或130~139厘米16人，約佔22%，其他約佔37%，真正能正確讀懂復式統計表的學生一半不到，需要在課中進行讀圖方法的指導。而知道這個表叫做復式統計表的學生不到20%。

大數據時代讀後感3

這一章節，利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式，奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據，把整個大西洋按照經緯度劃分了出來，並標注出了溫度、風速和風向，從而發現了洋流，也為船員提供了有效的航海路線，這就是數據的價值體現了。書中也提到了，量化我們周圍的一切，是數據化的核心，將文字變成數據、將方位變成數據，將溝通、情感變成數據，通過大數據，我們會意識到，世界在本質上是由信息構成的。

在工作中，這點也可以作為啟發點，通過對數據的整理，或者說以某種方式採集到相關數據，將數據整理出有價值的信息後，不斷的改善到工作流程、效率、服務方面，也是工作上的創新點。

筆者在書中提到了，數據的潛在價值，並提出了數據創新應用的方法，第一是數據的再利用，數據信息被採集用作特定分析後，在另一個領域或者角色立場下，或許會開發出新的有價值的信息;第二是數據的重組，將不同類別、類型的數據進行重組，產生一個新的數據集合出來，尋找其中的關聯性;第三是數據的擴展，這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值，數據將會貶值，但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣，即數據採集時的離散量、離散交互信號，舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據，數據的開放將會有利於各行各業的使用，並促進全行業數據時代的發展。這其中又提到了數據估值的概念，在數據使用時價值才會體現出來，而不是在佔有本身。

根據所提供價值的不同來源，分別出現三種大數據公司，基於數據本身(採集大量數據的公司)、基於技能(提取用戶的需求，給出數據分析結果的公司)、基於思維(挖掘數據新的價值的公司)。

大數據時代讀後感4

如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就OUT了。而且人雲亦雲的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作--舍恩佰格的《大數據時代》。維克托.邁爾--舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家"的牛津教授真牛!那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎?並不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，如果能做足功課又具備相應的理論功底，就能與之進行一場思想上的對話。

舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。在第一部分"大數據時代的思維變革"中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據;二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對於第一個觀點，我不敢苟同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎?我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。

大數據時代讀後感5

世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出"不是因果關系，而是相關關系。"這一論斷時，他在書中還說道："在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足於僅僅知道「是什麼」時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的「為什麼」。"[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。

大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可"量化"，大數據的定量分析有力地回答"是什麼"這一問題，但仍然無法完全回答"為什麼"。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最後一節"掌控"中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文.凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道："大數據並不是一個充斥著演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。"謝謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標准答案，只是參考答案。

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★ 走進網路時代作文600字:互聯網時代不應是「忽老」時代

❻ 怎樣看待大數據時代的到來呢

大數據時代的到來，意味著多媒體的不斷變化，使人們的生活與世界連為一體。有利於拓寬人們的視野，接受更多的新知識。

❼ 以大數據為主題,寫一篇1500字的文章

可參考下文9個關鍵字寫寫大數據行業2015年年終總結2015年，大數據市場的發展迅猛，放眼國際，總體市場規模持續增加，隨著人工智慧、物聯網的發展，幾乎所有人將目光瞄準了「數據」產生的價值。行業廠商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大數據公司已經投入大量資金研發相關技術，Hadoop供應商Hortonworks與數據分析公司NewRelic甚至已經上市。而國內，國家也將大數據納入國策。我們邀請數夢工場的專家妹子和你來聊聊2015年大數據行業九大關鍵詞，管窺這一年行業內的發展。戰略：國家政策今年中國政府對於大數據發展不斷發文並推進，這標志著大數據已被國家政府納入創新戰略層面，成為國家戰略計劃的核心任務之一：2015年9月，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，大力促進中國數據技術的發展，數據將被作為戰略性資源加以重視;2015年10月26日，在國家「十三五」規劃中具體提到實施國家大數據戰略。挑戰：BI(商業智能)2015年對於商業智能(BI)分析市場來說，正由傳統的商業智能分析快速進入到敏捷型商業智能時代。以QlikView、Tableau和SpotView為代表的敏捷商業智能產品正在挑戰傳統的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT為中心的BI分析平台。敏捷商業智能產品也正在進一步細化功能以達到更敏捷、更方便、適用范圍更廣的目的。崛起：深度學習/機器學習人工智慧如今已變得異常火熱，作為機器學習中最接近AI(人工智慧)的一個領域，深度學習在2015年不再高高在上，很多創新企業已經將其實用化：Facebook開源深度學習工具「Torch」、PayPal使用深度學習監測並對抗詐騙、亞馬遜啟動機器學習平台、蘋果收購機器學習公司Perceptio……同時在國內，網路、阿里，科大訊飛也在迅速布局和發展深度學習領域的技術。共存：Spark/HadoopSpark近幾年來越來越受人關注，2015年6月15日，IBM宣布投入超過3500名研究和開發人員在全球十餘個實驗室開展與Spark相關的項目。與Hadoop相比，Spark具有速度方面的優勢，但是它本身沒有一個分布式存儲系統，因此越來越多的企業選擇Hadoop做大數據平台，而Spark是運行於Hadoop頂層的內存處理方案。Hadoop最大的用戶(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中運行著Spark。Cloudera和Hortonworks將Spark列為他們Hadoop發行的一部分。Spark對於Hadoop來說不是挑戰和取代相反，Hadoop是Spark成長發展的基礎。火爆：DBaaS隨著Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租戶架構開啟了DBaaS(資料庫即服務Database-as-a-Service)新時代，新的資料庫讓企業可以在單一實體機器中部署多個資料庫。在2015年，除了趨勢火爆，12c多租戶也在運營商、電信等行業投入生產應用。據分析機構Gartner預測，2012年至2016年公有資料庫雲的年復合增長率將高達86%，而到2019年資料庫雲市場規模將達到140億美元。與傳統資料庫相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可擴展性等雲計算特有的優點。

❽ 《大數據》讀後感字

《大數據》讀後感2000字

如今，我們正處於一個大數據時代，有時候數據給了我們有力的證明。以下是、《大數據》讀後感2000字，歡迎閱覽!

《大數據》讀後感2000字【1】

這兩年，大數據，雲計算的思想就像小蘋果的音樂一樣，傳的到處都是，每一個公司不管是互聯網公司還是傳統企業，都標榜自己的大數據。

1、實體物聯網與虛擬物聯網

曾幾何時，物聯網的概念鬧得風生水起，龐大的物聯網能夠讓世間大量的物體，都能夠被檢測 並聯網，包括了人、車、房等一切能夠被聯網的物體，這些物體都能夠以種方式被感知他的存在，並對其信息記錄在案，以供使用。在若干年前，這還是一種看似遙不可及的事物，要對每個物體都貼上一個所謂的RFID的標簽，顯得不切實際。如今，隨著手機的大量使用，人類本身也被加入了物聯網中。為什麼要物聯網?是為了獲取什麼?要知道物聯網獲取了什麼，只需要看看在一個物體在沒有加入物聯網與加入物聯網之後，我們多出了哪些東西便能夠知曉。那麼，很明顯，我們需要通過某種方式來獲取該物體的信息，這種存儲下來的信息，就叫做——數據。

物聯網產生的數據是實體的物品之間的信息，而現在的互聯網上，占最大數據量的，是虛擬物品，或者叫做網路虛擬物品。由於網路物體是直接寄生於網路，具有能夠方便的接入網路的特徵，因此，在獲取實體物體信息還有一定難度的時期，佔有很大優勢。但今後實體的物聯網產生的數據量一定會不斷增加，或許，能夠超越網路上的物物相連數據量。

網路的廣泛使用，使得信息的產生於傳遍變得容易，每個接入網路的人都以一定的角色存在，都是網路的信息的創造者。對於所產生的信息而言，每個接入網路的人又身兼多角，對於網路服務商，他是網路使用者的角色;對於門戶網站而言，他是使用的用戶;對於社交網站而言，我們則扮演一個虛擬或者真實的網路角色;對於瀏覽器而言，他是一系列的瀏覽網頁、一些列滑鼠動作的角色… 不同的角色取決於對方需要從我們的行為中獲取哪些信息。將網路上各種角色看成是虛擬的物體，那麼，這種虛擬物體構成的虛擬物聯網便產生了巨大的數據量。經歷過一直以來缺乏信息獲取渠道的日子，現在，既然信息獲取變得如此容易，那麼，必然迎來信息量暴增的時代——大數據時代。

2、思維的轉變

技術的改變，使得我們思維方式也要隨之發生變化。在過去的小數據時代，由於獲取信息、存儲信息、整理信息都是費時費力的活，我們只能精打細算，捉摸著如何以最小的代價、最快的方式來收集盡可能准確的信息。之所以會有抽樣統計的方式，是受技術所限，無法獲得全體的樣本，或者就算獲取了也無法在合理的時間內進行處理。由於信息獲取代價大，使得我們不得不在獲取信息前，就把一切都想清楚，才能夠著手處理。這就像在計算機出現的初期，使用紙袋來編碼的時期，一次出錯的代價太大，所以人們不得不在輸入前將代碼驗證過無數遍之後才敢輸入到機器中。而現代計算機讓編碼的效率大大提升，這才使得人們能夠創造出更加強大的軟體。人們不需要在著手編碼前就對代碼過分深思熟慮，因為機器會幫助你解決一些問題。因此，那些擔心由於獲取數據太方便，進行數據處理、分析代價太小而使人們變得懶惰或者做事欠考慮的傢伙，真是杞人憂天。歷史上，技術的進步都會提升人類的生產力，但卻沒有讓人們變得懶惰，因為與此同時，慾望也隨之增長。人類只會變得更偉大。

因此，大數據時代，這個數據更加全面的時代，我們可以涉足一些之前由於缺乏數據而無法涉及的領域，例如——預測。這是一個令人興奮的領域，但其實這個領域早有苗頭，而且大家都是受益者。我們平時使用的輸入法中的智能聯想功能，能夠根據我們之前輸入的文字，來預測我們接下來有可能輸入的文字，以節省我們的輸入時間。這種演算法里，沒有人工智慧，而只有人們大量的輸入習慣的統計，通過大量數據的統計來預測，是一個統計學的方式而非加入了特有的規則或者邏輯。這便引出了在大數據時代，對於信息處理的一種重要方式，基於統計，得出不同個體的相關關系，卻無需了解其因果關系，而我們則受益於相關關系。這種方式，看似有些投機取巧，卻能夠在關鍵時刻令我們處於優勢地位。我們已經習慣了先知道某些事物的因果邏輯，繼而推斷出相應的結果。但世間總會有一些令人無法用合理的邏輯進行解釋的現象，若通過大數據分析，我們能夠跳過邏輯階段直接享用某些一些結果(沃爾瑪的啤酒加尿布案例)，豈不樂哉。當然，嚴密的邏輯永遠是值得尊敬的。

3、互聯網的黏性

在經歷過了從廣度上通過新花樣來吸引用戶的時代，由於技術的提高，一個創業者在一個新的領域開辟的東西很容易被其他人所復制。在這個時候，深度很重要。特別是購物網站、微薄、門戶網站這類信息量大的網站，越是了解一個用戶，優勢就越大。所以，在技術已經不是最重要的因素的時代，如何增加用戶的黏性、忠誠度便是首要的。通過用戶之前的信息，來推測用戶的喜好，給用戶推薦相應的信息或物品。當你越了解一個用戶，而別人卻不了解時，這個用戶就越離不開你。微薄中有他的`智能排序功能、新聞門戶中有「今日頭條」應用，各類購物網站有他的推薦演算法(但這個純粹為了增加消費而非增加用戶黏性)，都能夠根據用戶之前的瀏覽、偏好來給出相應的推薦。這些的基礎，都是擁有用戶的行為記錄，否則，都無從談起。

各行各業，都在瘋狂的抓緊時機，獲取數據，擁有足量的數據，那一切就變得皆有可能。

《大數據》讀後感2000字【2】

凡是過去，皆為序曲是大數據業者最喜歡引用的語句。大數據是現在的潮流，大數據時代被認為是了解大數據的初級讀物。近期連續讀了兩遍，第二遍是為了寫這篇讀後感，總體而言，值得一看，但細節方面卻需要討論了。

維基網路對大數據的解釋：Big data，或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。

有人說現在是讀圖時代，除去小說、心靈雞湯以外，現在的暢銷書基本都有圖片，這本書是一個特例

首先嘗試解析一下作者的三大觀點，這三大觀點是大數據業者很喜歡引用的三句話：

1 不是隨機樣本，而是全體數據

我想所有人都能意識到對全體數據的分析優於對隨機樣本的分析，但在現實中我們經常拿不到全體數據：一是數據的收集方法，每一種方法都有適用的范圍，不太可能包羅萬象;二是數據分析的角度，戰斗機只能統計到飛回來的飛機上的彈孔，而墜毀的則無法統計，沃德通過分析飛回來的戰斗機得出來最易導致墜毀的薄弱點;三是處理能力跟不上，就像以前的天氣預報太離譜是因為來不及算那些數據。「采樣分析是信息缺乏時代和信息流通受限制的模擬數據時代的產物」，作者顯然只關注了一部分原因。

從語言的理解上看，什麼是全體數據，究竟是「我們需要的所有數據」，還是「我們能收集到的所有數據」，書中的很多商業案例中，處理的只是「我們能收集到的所有數據」，或者說是「我們認為的全體數據」。人對自然的認識總是有限的，存在主義認為世界沒有終極的目標。書中舉例「Farecast使用了每一條航線整整一年的價格數據來進行預測」，而「整整一年」就是一個采樣，或者是「我們需要的所有數據」。

從歷史的角度看，國外的托勒密建亞歷山大圖書館唯一的目的是「收集全世界的書」，實現「世界知識總匯」的夢想，國內的乾隆匯編四庫全書，每個收集的過程都有主觀因素在裡面，而他們當時都認為可以收集全部的書籍，到最後，我們也沒有得到那個夢中的全體。

2 不是精確性，而是混雜性

既然我們過去總是在抽樣，那本身就是在一個置信水平下，有明確的容錯度或者是偏差值。人類永遠知道我們是在精確性受限的條件下工作。同時，作者本身也承認 「錯誤並不是大數據固有的特性，而是一個亟需我們去處理的現實問題，並且有可能長期存在」。那大數據的特徵究竟是精確性還是混雜性?

由此衍生出一個問題，大數據的品質如何控制：一、本身就不要求精確，但是不精確到何種程度是需要定義的，否則就亂套了，換個角度，如果定義了容錯度，那符合條件的都是精確的(或者說我這句話還是停留在小數據時代?這里的邏輯我沒有理順)。就像品質管理大師克勞斯比提出過零缺陷理論，我一直覺得是一個偽命題，缺陷是一定存在的，就看如何界定了;二、大量非結構化數據的處理，譬如說對新聞的量化、情感的分析，目前對非SQL的應用還有巨大的進步空間。

「一個東西要出故障，不會是瞬間的，而是慢慢地出問題的」。「通過找出一個關聯物並監控它，我們就能預測未來」。這句話當然是很認同，但不意味著我們可以放棄精確性，只是說我們需要重新定義精確度。之於項目管理行業，如果一個項目出了嚴重的問題，我們相信，肯定是很多因素和過程環節中出了問題，我們也失去了很多次挽救的機會。而我們一味的容忍混雜性的話，結果顯然是不能接受的。

3 不是因果關系，而是相關關系

這是本書對大數據理論的最大的貢獻，也是最受爭議的地方。連譯者都有點看不下去了。

相關關系我實在是太熟了，打小就學的算命就是典型的「不是因果關系，而是相關關系」。算命其實是對趨向性的總結，在給定條件下，告訴你需要遠離什麼，接近什麼，但不會告訴你為什麼那樣做。

我們很多時候都在說科學，然而，什麼是科學，沒有人能講清楚。我對科學的認識是：一、有一個明確的范圍;二、在這個范圍內樹立一個強制正確的公理;三、有明確的推演過程;四 可以復制。科學的霸道體現在把一切不符合這四個條件的事物都斥為偽科學、封建迷信，而把自己的錯誤都用不符合前兩條來否決。從這個定義來看，大數據不符合科學。

混沌學理論中的蝴蝶效應主要關注相關關系。它是指對初始條件敏感性的一種依賴現象，輸入端微小的差別會迅速放大到輸出端，但能輸出什麼，誰也不知道。

人類一旦放棄了對因果關系的追求，也就放棄了自身最優秀的品質：意志力。很多人不願意相信算命是擔心一旦知道了命運，就無法再去奮斗。即使我相信算命，也在探求相關關系中的因果要素。我放棄第一份工作的原因之一是厭倦了如此確定的明天：一個任務發出去，大概能預測到哪些環節會出問題，只要不去 follow，這些環節十有八九會出問題。

解析完這三大觀點，下面是我對大數據理論的一些疑惑。大數據是目前風行的反饋經濟中的重要一環，在金融、互聯網行業的應用最為廣泛，而這些行業都是大家所認為的高薪領域。很多時候我就在想，所謂無形的手所產生的趨勢究竟是不是無形的。比如幾家公司強推一個概念，說這是趨勢，不久就真的變成趨勢了。我們身邊活生生的例子就是天貓的雙十一和京東的618，一個巨頭開路，無數人跟風，自然就生造出購物節，至於合理不合理，追究的意義也不大，因為很多事情是沒有可比性的。這和沒有強制控制中心的蜂群思維又不一樣。

看完這本書，總是覺得作者說的過於絕對，也許是我的認識太淺了吧，所以最後用法演四戒做總結：

勢不可以使盡，使盡則禍必至

福不可以受盡，受盡則緣必孤

話不可以說盡，說盡則人必易

規矩不可行盡，行盡則事必繁

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❾ 大數據時代的「弄潮與識潮」

大數據時代的「弄潮與識潮」

「專業展會、國際平台、促進合作、共謀未來」——2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會於2015年5月26日至29日，將在貴陽國際會議展覽中心舉行以「大數據時代的變革、機遇和挑戰」為主題的大型數博會，屆時將舉行展覽展示、峰會論壇和創新大賽等活動，綜合呈現大數據技術、應用和發展趨勢。

綠水青山的確就是「金山銀山」。貴陽氣候涼爽，空氣清新，符合精密製造業研究發展的要求和創新創業者的宜居選擇；貴陽的地質構造穩定，地震、台風等災害罕見，信息網路設備的「安全系數」很高，對大數據產業企業有很強吸引力。在這巨大的「綠色背景」之下，貴陽以首屆數博會為契機，引領和推動向大數據時代的快速邁進，無疑顯現了其珠聯璧合、相得益彰的獨特優勢與璀燦前景。

當前眼下，「大數據時代」已非一個虛幻空洞的時髦名詞，而早涌現了捷足先登的弄潮群雄。貴陽數博會，已不僅僅是一個尋常意義上的博覽會：全球第一個「數博會」，馬雲、郭台銘這些業界「大佬」會來，包括阿里巴巴、惠普、戴爾這些國際頂尖企業在內的250家企業也將接踵而至。對於參與這場「大數據盛宴」的深遠意義，還是馬雲一語中的、振聾發聵：如果大家錯過了三十年前廣東、浙江的投資機遇，今天一定不能錯過貴州！

馬雲所說「不能錯過貴州」，其實就是「不能錯過貴陽」、「不能與數博會失之交臂」。這是因為，大數據超越想像，大數據時代正朝我們走來，而在這個發展潮流里，貴陽恰恰坐到了前排、走在了前列。就在今年4月間，貴陽又拿了個全國第一，近期將成立「全國首家大數據交易所」，將誕生一個萬億級別的交易市場，大數據產業鏈將開啟「貴陽模式」，預計在未來3至5年，交易所日交易額將突破100億元。

從來的說法都稱，「機不可失，時不再來」。大數據時代亦是如此，沒有今天的認准目標和果敢出手，肯定也難有將來的出類拔萃、脫穎而出。馬雲口中「不能錯過貴州」，既是他個人深思熟慮後的一家之言，又何嘗不能作為猶豫踟躕、舉棋不定者的有力催促？這種「大師級」的催促，說到底就是一種機遇來臨時，對於「弄潮與識潮」的清楚觀察和清醒判斷。換言之，「弄潮」須先「識潮」，只有判明了途徑、認准了方向，才能真正做到「勇立潮頭」，並一步步地做得「風生水起」。

大數據時代的「弄潮與識潮」，也不只是產業巨頭、業界精英們要善思多想的事。誠如一些剛剛謀職擇業的網友所言，找好工作主要還得找准好行業，行業發展有前景的工作才是好工作；計算機改變世界，現在大數據也像計算機一樣改變著世界，這個行業、這個產業的就業前景肯定就好，發展空間也就特別大，有前景的工作才是真正的「金飯碗」。可見，大數據時代帶來的，將會是一種全面性和廣泛性的滲透與改變。

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