1. 《大數據時代》讀後感
讀完這本書並不是一氣呵成的,第一次讀到大約五分之一的時候就放下了,第二次重新開始讀,讀到三分之二的時候又想放棄,可是想了想,還是堅持了下來,不為別的,看到三分之二的時候基本明白了書中要講的主要內容,而這內容並不是我想從書中獲知的,或者說,書中內容與我期待相去甚遠。而之所以能硬著頭皮讀完,完全是出於想著事後跟朋友評論這本書的時候更有資格而已,畢竟,沒有看完一本書而去評論它總是有失公正的。
大數據時代這本書按我自己的理解主要講了四個方面的內容,一是講什麼是大數據,舉了很多例子說明我們已經進入大數據時代了。二是講大數據的意義,文中大量舉例,論證大數據對人類發展的積極意義。三是講大數據若是用得不當所產生的消極影響。四是提醒我們如何避免大數據的消極作用,發揮它的優勢造福人類。記得高中學政治的時候,有一條回答問題的黃金法則,當要解決一個問題的時候得從三方面回答,那就是:是什麼,為什麼,怎麼樣;也就是先解釋事務的定義,再說解決問題方法,最後闡明這個事務的積極作用和消極作用。而大數據時代只說明了兩個問題,那就是,"是什麼」,以及「為什麼」。也許這本身就不是一本工具書。大數據時代,這個名字取的是夠大氣,內容卻不敢恭維。這本書在網上炒的也很火,受很多人追捧,不知道看完之後是不是跟我一樣,感覺看與不看似乎影響不大。
跟老公談論過這本書,剛開始我在京東上買它的時候很激動得對老公說,看完這本書我會更了解現在互聯網思維,對工作有幫助,而等我讀完,一點這樣的感覺都沒有了。老公也很形象描述了這本書,它就像美食節目《舌尖上的中國》一樣,告訴你哪裡有好吃的,但是不告訴你怎麼做。我覺得這個比喻很形象,真是要人命了,看著一道道美食而不得,只能拿起身邊的薯條可樂解解饞的痛苦就是如此。
「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……
對於暢銷書刊、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,鍾情於務虛的觀點;新奇的產品於我無緣,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。由於工作的原因,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,以及大數據時代對於個人隱私保護、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,勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」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、看似毫不相乾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。
近兩周用業余時間讀了《大數據時代》這本書,是聽培訓時杜威老師推薦的,我快速閱讀了一遍,覺得受到了一些啟發,發現了一些原來沒有想到看到的事情。
首先是大數據代表著數據的樣本=全體,這是一個與傳統統計學的顯著區別。大數據有能力獲得全體數據並對其進行分析。
第二就是相關性與因果性同樣重要。相關性說明了什麼事情與什麼什麼事情有關系,如商場周圍車流量的增多與商場銷售額的相關性,因果性說明什麼是什麼的原因,如睡10個小時是有精神的原因。在大數據中,相關性要比因果性容易獲得,而且相關性已經能為客戶帶來較大的收益。
第三就是大數據允許存在不精確性、混雜性,由於數據量巨大,存在少量的異變不會對結果產生任何影響,如收益是1個億與1億零1元的差別可能決策者不關心。
第四是大數據中的三個主要因素,思維、數據、技術,思維覺得你在哪些地方使用大數據。在這三個因素之中,會產生數據中間商,來處理加工數據並出售。
讀完《大數據時代》這本書後,我意識到:我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨後,接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。
其實,這場變革已經打響。商業領域由於大數據時代的到來而推陳出新。前幾年,一家名為Farecast的公司,讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在,使用這種工具的乘客,平均每張機票可以省大約50美元,這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道20xx年出現的H1N1型流感,就拿美國為例,疾控中心每周只進行一次數據統計,而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診,因此也導致了信息的滯後。然而,對於飛速傳播的疾病,Google公司卻能及時地作出判斷,確定流感爆發的地點,這便是基於龐大的數據資源,可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響!
在我看來,如果想在在大數據時代里暢游,不僅要學會分析,而且還要能夠大膽地決斷。
在美國,每到七、八月份時,正是台風肆虐之時,防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到,每到這時,一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。於是,商家作了大膽的推測,出現這樣的結果源於兩種物品的相關性,便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤,這就是屬於世界頭號零售商的大數據頭腦!
大數據時代的到來,可以讓我們的生活更加便利。但是,如果讓大數據主宰一切,也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖,它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道,它會默默地積累人們的行程數據,通過智能分析可以推斷出哪裡是自己的家,哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來,讓我們的生活更安全,更方便,但與此同時,我們的隱私不再是隱私,數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步,一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦,做好准備,迎接新時代的到來!
3月11日下午兩節課後,我校全體教師和受邀而來的金南學區各友好學校的領導及教師匯聚於多媒體教室,共同分享、交流《大數據》讀後感。
老師們從:何謂大數據;立足國情對大數據進行探討;大數據在教育教學中的主要應用等幾個方面暢談了自己的感悟。
張萌老師說:大數據體量龐大、結構復雜、是產生巨大價值的數據集合。大數據這種方法在中國的國情下需要以更加科學、合適的方式進行實踐,不可生搬硬套。
董譯雯老師說:在你我感嘆《大數據》里深植於美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹的價值觀的同時,可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨立與自我意識?作為典型的八零後,我們這一代人身上最缺失的便是獨立思考能力。但願,我的學生哪怕是因為我所做的一點點努力而開始思考「我」這個字的含義,足矣!
張紅傑老師說:很感謝校長給我們推薦了《大數據》這本書。在教學工作中,應該有大數據意識,創新意識。學習一些專業的教學統計法、數據分析法,從中發現一些教育現象,並採取相應的策略。讓我們的教育教學工作少一些隨意和盲目,多一份嚴謹與科學。
白媛媛老師通過文中的三個事例,結合教學實際,談了自己教學中對數據使用的價值;結合自己的工作,談了如何實現工作的最高境界。
交流活動尾聲,身為閱讀《大數據》的倡議者、發起者、以及忠實的讀者韓校長幽默風趣的同大家分享了他讀後的感悟:我們心中要裝著學校,因為我們個人的'命運依賴群體的命運;工作要追求精細化,不能做胡適書中的「差不多」先生;尊重數據,擁有數據意識,建立數據團隊!
此次活動從寒假期間倡導讀《大數據》一書,到開學伊始的分組沙龍,再到今日的閱讀共享,現已圓滿告一段落。相信此次活動定會增強我校全體教師的數據意識,掌握大數據,運用大智慧助推我校的教育教學上一個新的台階!
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。
不過話又還得說回來,《大數據時代》是本好書。
當然,很多IT知名人士也大力推薦,寫了好多讀後感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前,對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水,雖則有了解關注過現在也比較火熱的BI,覺得也差不多,可能就是更多的數據,更細致的數據分析與數據挖掘。看過此書後,感覺到之前的想法,只能算是中了一小半吧---巨量的數據,而另一前:著眼於數據關聯性,而非數據精確性,或許才是大數據與現時BI的不同,不僅僅是方法,更多的時思想方法。不過坦白講,到底是數據的關聯性重佳,還是數據的精確性更好,還真的需要時間來檢驗一下,至少從現在的數據分析方法來論,更多的傾向於數據的精確性。看完此書,我心中的一些問題:
1.什麼是大數據?
查了查網路,是這樣定義的:大數據(bigdata),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,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。大數據的4V特點:Volume、Velocity、Variety、Veracity--這個好像是IBM的定義吧。
以個人的觀點來看:數據海量,存儲海量都是大數據的基本原型吧。
2.大數據適合什麼樣的企業?
誠然,大數據的前提是海量的數據,只有擁有巨量的數據資源,方能從中查找出數據的關聯性,才可以讓通過專業化的處理,讓其為企業產生價值。針對電信運營,互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業,也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件,但是針對中小企業呢?銷售訂單數據?若非百年老店,估計數據也是少得可憐,能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商,用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。同樣,在公共事業類的政府機構,大數據的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大數據,似乎有點大題小作。書中說:大數據是企業競爭力。誠然,數據是一個企業的核心無形資源(利用得好的話),但是否所有的數據,或都換則方式說:所有的企業都以大數據為競爭力,是否真的合適么?是否在中小企業中,會顯示得小題大做呢?
3.大數據帶來的影響
當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候,你甚至都沒有做好准備,你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網,雲計算的推波助瀾下,大數據開始登場了。但它到底給我們帶來了什麼呢?
1)預測未來書中以Google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇,表明通過大數據的應用,可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單,技術改變世界。
2)變革商業大數據所帶來的商機,同時會衍生出一系列與大數據相關的商業機遇與商業模式,數據的潛在價值會源源不斷地發揮作用可以容易想到的是未來有專門的數據收集,數據分析,數據生成的一條數據產業鏈產生。影響的,當然是IT公司。
3)變革思維書中所說:因為有海量的數據作基礎,未來,我們可能更關注數據的相關,而非精細度。對這條,本人還是持保留意見的。
在看《大數據》之前,我只知道社會越來越數字化了,看完之後,才覺悟到:人類將迎來一個新的時代。
數字化已經把我們帶入一個信息時代,大數據卻把我們卷進了一場科技風暴之中,這本書中,作者為我們開啟了一個更包容更廣闊的新時代,大數據把社會的方方面面融合在了一起,曾經看似因果聯系緊密的事物,可能變得不再那麼重要;毫無關聯的事物,可能隱藏著重要的信息,從科技、商業,到醫療、政治、教育、文化,大數據一概席捲囊括,它改變著我們的傳統思維,為這個時代注入了新鮮的血液,就像作者書中所說:「這項技術終將改變我們所居住的星球上的許多東西。」
大數據最顯著的影響是對於電子商務,通過大數據,最先洞察出潛在市場的,也必然最先佔領市場。而電子商務對實業的沖擊又是勢不可擋,可見,掌握了大數據就主導了市場,擁有了先進的科技才能擁有堅實的競爭力。在醫療方面,曾經的非典時期,就是一個很好的例證,正是有大數據的預測功能,才使疫情得到了控制。在更小的方面,他也同樣改變著我們的生活,書中提到美國著名計算機專家奧倫·埃齊奧尼發明了飛機機票價格預測軟體,就是利用大數據造福我們生活的很好例子。
大數據不僅節省了時間,提高了效率,更將人類帶入一個新的文明階段。從分析因果總結經驗,轉變為搜集數據預測未來;由原來的滯後性變為現在的預見性——大大提高了人類認識世界、改造世界的能力,變被動為主動。大數據為我們掀開了歷史新紀元,不敢想像它將會為我們帶來什麼,或許會出現新奇的生活方式,從未有過的職業,聞所未聞的商業模式,百家爭鳴的文化高峰;也或許會解開更多未解之謎,探索到宇宙之外的秘密。總之,毫無疑問的是,大數據為我們帶來的未來是超乎想像的。
這本書中作者提到最多的是:改變我們的傳統思維,摒棄精確性轉向宏觀。從總結因果轉向預測。這個世界正以驚人的速度向前發展,數據大爆炸的波及范圍遠超乎我們的想像,單純靠人類的主觀判斷力是多麼的有限,大數據早晚會取而代之這一現象,這必將影響我們的生活和工作,我們也只有認清這種趨勢,改變思維,調整步伐,緊跟時代才行。即使不能與時代同步,也盡量做到避免固步自封,認識大數據、利用大數據趨利避害,為我們的生活造福!
知道"是什麼"就夠了,沒必要知道"為什麼"。在大數據時代,我們不必非得知道現象背後的原因,而是讓數據自己"發聲"。這個命題是我讀這本書最大的感觸。
對於大多數人來說,這的確是一場思維變革。對於理科學生來說,會認為這是一個錯誤的觀點,因為這無異於否定了他們對世界客觀物理化學規律探索的重要性;對於一名工科學生,其實這並不是一個多麼新穎的觀點,因為工科是講求時用性的,如何能更好地利用基本自然科學規律創造社會財富比探索自然科學知識顯得更重要。
這些天來,在讀大數據這本書的同時,也稍微重溫了一下自動控制原理,認識到控制系統中存在明顯的大數據時代思維方式,借讀書交流會之際,與大家分享。
對系統的有效控制需要對系統理解與建模。以一個日常生活中的例子說明。開車的時候一腳油門下去車就飛出去了,但並不知道這一腳油門下去能給多大車速,這就需要駕駛人員的熟練的駕駛技能了,不然超速被開罰單是很正常的。那麼,問題就來了:如何能實現速度的自動控制而不用駕駛人員踩油門?這就是控制系統最關鍵的環節——建立系統數學模型。大白話就是知道車速與燃油量的數學關系式。若是以探索為什麼的思維模式,不可避免的要列一大堆能量方程、動量方程等物理化學式子,經過繁雜的計算,還是能得到車速和燃油量的數學關系式的。很明顯這是一個繁瑣的過程,因為得知道現象背後的原因。這僅是對於這種簡單的系統,若是對於航空發動機這種復雜的系統,結構工藝過於復雜,分析各部分的物理化學過程是十分困難的,這時候可以通過實驗法得到數學模型。
實驗法主要有時域測定法、頻域測定法和統計相關法。與大數據時代思維最接近的是統計相關法,主要過程是對被研究對象施加某種隨機信號,根據被測對象各參數的變化,採用統計相關法確定被測系統或對象的動態特性。這種方法可以在被測系統或生產過程正常運行狀態下進行在線辨識,測試結果精度較高,但要求採集大量測試數據,並需要相關儀和計算機進行數據計算和處理。
若用開車實例來解釋,此時的系統為汽車動力系統,施加的隨機信號為燃油量,被測對象指車轉速,得到的動態特性就是指車速與燃油量函數關系式,從而不用探求背後的物理化學規律就得到了數學模型。
在沈陽黎明航空公司實習時去過試車間,除了發動機點火後震撼的場景動人心魄,控制室屏幕上海量的數據也同樣引人注目,我想這么多數據無非就是驗證數學模型或直接實驗法得到數學模型,結合航空發動機這種復雜的系統,對於搞控制的人來說,得到數學模型就夠了,現象背後的原因交給研發的人來探索更好。
2. 怎樣解讀大數據時代
隨著4G的普及和5G的發展,大數據時代到來,在我們的日常生活中,大數據已經存在於生活中,大數據不難理解,但就具體以西而言,可以從三個方面來理解大數據,幫助大家更好地了解。
1、海量數據
從字面上看,大數據實際上是海量數據的聚合。在當今的互聯網時代,當您在手機或電腦上下載和安裝軟體時,您需要對收集個人使用數據的軟體進行授權。否則無法使用,基於這些條件,大數據在合理的時間內,通過合法的手段,對個人的使用習慣和使用信息進行採集、管理和處理,然後將其整合成一個龐大的數據集。
2、大數據技術
企業產生的數據一般稱為大數據,將數據下載並分析到資料庫中。因此,雲計算往往與大數據相結合,大規模的數據分析需要藉助雲計算。大數據應用技術被任何人稱為大數據技術,包括各種大數據平台的應用技術。
3、大數據的目標
通過了解大數據的價值,我們可以了解大數據的重要性,通過了解大數據的特點,我們可以了解大數據在行業中的定性本質。你需要學會分析大數據的發展趨勢,可以從大數據和隱私的角度看數據,大數據的最終目標是通過海量數據與數據測量檢測的融合,幫助提升產品和服務,促進產品和行業的進一步發展。而大數據演算法可以有效幫助政府協調和控制市場,盡可能避免金融危機。
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就大數據而言,大數據的終極價值應該是實踐,它描述了互聯網大數據公司的大數據、個人大數據,最後是政府大數據等各個方面的大數據領域。
3. 大數據時代怎麼理解
大數據是互聯網發展到一定階段的必然產物。由於Internet整合資源的能力在不斷提高,因此Internet本身必須通過數據反映其自身的價值,因此,從這個角度來看,大數據是Internet的價值體現。
隨著越來越多的社會資源被網路化和數字化,大數據可以承載的價值也將不斷被提及和提高,大數據的應用范圍也將不斷擴大。因此,在未來的網路時代,大數據本身不僅可以代表價值,而且大數據本身也可以創造價值。
從互聯網技術體系的角度來看,大數據正在成為整個互聯網技術發展的重要動力。一方面,大數據將通過數據價值來充分推動物聯網和雲計算的發展,另一方面,大數據為人工智慧的發展奠定了堅實的基礎。正是由於大數據技術的發展,人工智慧產品的當前應用才得到了顯著改善。
從工業互聯網的整體解決方案來看,大數據正在成為企業重要的生產資料之一。企業可以通過大數據完成產品(服務)的設計和創新。同時,基於大數據,它們還可以完美的協助企業運作,例如企業員工價值評估等管理是大數據的重要應用方向之一。
大數據目前處於被應用的初始階段。當前的大數據產業鏈需要進一步完善和發展。大數據本身打開的價值空間需要進一步探索。它可以從三個方面加深。數據和行業應用的結合可以從場景大數據分析開始;二是大數據與物聯網的深度融合。第三是大數據與人工智慧技術的深度融合。
所以,大數據和我們的生活緊密相連,無處不在,這就是大數據時代。
4. 如何看待大數據時代
我覺得大數據時代的到來是與時俱進的。它是一個發展到了自然而然的結果,並且我們一定要順應大數據時代的發展。只有這樣,我們才能夠在大數據時代的到來時候,找到一個好的工作,體驗到一個好的生活。
5. 怎麼理解現今時代是「大數據時代」
一切都可以以數據的形式表現出來,人們可以通過大數據手段做到許多曾經難以做到的事。
隨著信息技術的不斷發展,我們已經開始進入所謂的“大數據時代”。在這個時代當中,大資料庫對一切行為都有了一個數據化的表達,用量化的方式來分析我們生活中所遇到的一切。
這其實就是大數據在生活當中的表現,雖然我們還沒有意識到自己已經被影響,但是大數據確實無時無刻不在影響著人們的人生進程。
在生活可以被數據化的今天,大數據時代已經悄然來到。
6. 《大數據時代》的讀後感
認真品味一部名著後,你有什麼領悟呢?現在就讓我們寫一篇走心的讀後感吧。那麼如何寫讀後感才能更有感染力呢?以下是我幫大家整理的《大數據時代》優秀讀後感範文,希望能夠幫助到大家。
這書讀起來不費勁,沒有太多晦澀的理論,所以也比較快速的用了幾天的中午休息時間讀完了。
網上到處都是推薦此書的文章,贊為大數據的經典之作。可是,我讀了一遍下來,卻沒有這種經典之感,只是必須嘆服作者思維嚴密、涉獵廣泛,書中有關大數據的例子真是不少,會給我們的閱讀帶來一定的舒適感和現實感。
已經看過太多網上的關於大數據的文章、案例分析,但是我認為大數據僅僅是一種手段,是我們分析認識世界的諸多手段中的一種。我們既不要拒絕排斥大數據的應用,但也沒必要神話大數據。
在讀此書過程中,稍帶也看了幾部關乎大數據分析的影片,有本書中提到的《少數派報告》,還有《永無止境》、《源代碼》。少數派報告中,人類藉助先知的超能力獲取對犯罪的預測和提前打擊,但是書中和影片中都提到的有一個悖論的問題:如果你預測某犯罪要發生,所以去提前抓捕,阻止了案件的發生,但案件沒有發生,又以什麼為依據來抓捕嫌疑人呢?!所以,我認為大數據的應用在預測方面的作用,不應該涉及任何行政司法等嚴肅方向。因為,人是善變的,也許在預測之後的時間里,由於其它因素影響,t她的決定就突然改變,預測就徹底無效了。大數據,更應該在提供思路、途徑方向,在我們還沒有發現其原理之前,先依照大數據的分析去做些突破常規、有創造性的事情。
從古至今,對數據的統計應用一直沒有中斷過,我們人類在發揮聰明才智的過程中,創造了文字記錄歷史,通過積累和總結為人類的文明發展做出了極大的貢獻。只不過,現在我們利用計算機系統對日益暴漲的數據信息能夠處理的數據量更大、想法更多了。在這個角度上,大數據其實不過是人類信息化發展歷史中的一個必然過程。
大數據爆發的背景,是計算機普及應用、工作和生活信息化、網路尤其是互聯網的發達等因素,為之提供了能夠使用的超大規模數據化信息。就如計算機與人下棋的程序一樣,掌握了足夠的棋局數據、能夠推算每一步之後的可能,快速的運算能力是實現這些的基礎。
大數據本身是無意識的,或者叫無目的,是因為使用的人的發現或主觀意識,才從中抓取到符合所想或支持所想的一些數據和比例。人才是核心。別以為有個所謂的大數據中心就能夠揮斥方遒、指點江山了。這也是我說要對大數據去神化的一點。書中所舉例子,成功的案例其實都基本是一個打破常規、奇思異想的人或一個具備創新思維的團隊,而這個人或團隊一旦陷入對現有模式的僵化應用或崇拜,失敗的結果也是必然。我想說的是,無論是大數據還是快數據什麼的玩意,都僅僅是我們了解世界了解社會的一個角度一種手段,都始終無法擺脫依賴於人的思考這個根本。別一葉障目不見泰山的意味有了大數據就擁有了整個世界,你的心有多大,舞台才有多大。只有當你的思考抵達,那些個曾經沒有價值的數據垃圾,才會煥發出價值!不要荒廢了你的思考這個核心!
作者說大數據只講結果不講原因。這個狀態我認為僅僅是一個過渡時期的表現,如果要實現對大數據分析應用的更加精準、甚至可以作為某種依據,必然要獲得對大數據分析的果的可靠解釋,也從而能對我們現有的行為、制度等獲得新的認識,來進行可行的改變、升級或者重造,大數據的指導意義才發揮更深。
人們都說,中外著述的差距有時是很大的,中國的作家習慣鋪墊和描繪,將簡單的事情復雜化;國外的就相反,喜歡直搗要害,將復雜的事情抽象簡單化。不知道是不是我不很適應國外這類書籍的緣故,對大數據時代一書,我沒有感受到很多的震撼和腦洞大開感,也許和現在各類大數據的文章太多有關,已經把此書的觀點各自領用發揮了一番,也許是我還沒有領會到精華所在。既然人們都奉為經典,那我想或許我應該隔一段時間、換個姿勢,再重讀此書,看看是不是會有新的感受吧。
對於暢銷書刊、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,鍾情於務虛的觀點。新奇的產品於我無緣,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。由於工作的原因,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,以及大數據時代對於個人隱私保護、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,勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」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、看似毫不相乾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。
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,才能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。
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。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,只是參考的答案,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,只是參考的答案。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。
讀完《大數據時代》這本書後,我意識到:我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨後,接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。
其實,這場變革已經打響。商業領域由於大數據時代的到來而推陳出新。前幾年,一家名為Farecast的公司,讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在,使用這種工具的乘客,平均每張機票可以省大約50美元,這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現的H1N1型流感,就拿美國為例,疾控中心每周只進行一次數據統計,而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診,因此也導致了信息的滯後。然而,對於飛速傳播的疾病,Google公司卻能及時地作出判斷,確定流感爆發的地點,這便是基於龐大的.數據資源,可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響!在我看來,如果想在在大數據時代里暢游,不僅要學會分析,而且還要能夠大膽地決斷。
在美國,每到七、八月份時,正是台風肆虐之時,防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到,每到這時,一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。於是,商家作了大膽的推測,出現這樣的結果源於兩種物品的相關性,便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤,這就是屬於世界頭號零售商的大數據頭腦!大數據時代的到來,可以讓我們的生活更加便利。但是,如果讓大數據主宰一切,也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖,它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道,它會默默地積累人們的行程數據,通過智能分析可以推斷出哪裡是自己的家,哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。大數據時代的到來,讓我們的生活更安全,更方便,但與此同時,我們的隱私不再是隱私,數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步,一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦,做好准備,迎接新時代的到來!
現在已經進入到了二十一世紀了,當今社會已經擺脫了上個世紀的那種消息滯後的時代了,我們最應該感謝的就是科學的進步為我們帶來了這么多便利。與此同時,科學的進步還為我們帶來了「大數據」這個讓人類減少了很多工作量的東西。
在這個學期的名著導讀課上我們就被要求讀:《大數據時代》這本書。《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作,本書作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為「大數據時代的預言家」,他是一個特別厲害的人,他作為一個教師,他曾經在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多所世界前列名校任教的經歷。他作為一個科學家,早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。他是十餘年潛心研究數據科學的技術權威。他是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一,也是最受人尊敬的權威發言人之一。現任牛津大學網路學院互聯網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,哈佛國家電子商務研究中網路監管項目負責人;曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創新策略研究中心主任。並擔任耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、聖地亞哥大學、維也納大學的客座教授。
他作為一個研究學者,他的學術成果斐然,有一百多篇論文公開發表在《科學》《自然》等著名學術期刊上,他同時也是哈佛大學出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多家出版機構的特約評論員。他是備受眾多世界知名企業信賴的信息權威與顧問。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業;"大數據"在網路上搜索到的解釋是: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。
大數據不僅改變了公共衛生領域,整個商業領域都因為大數據而重新洗牌。購買飛機票就是一個很好的例子。就像書中寫到2003年,奧倫·埃齊奧尼准備乘坐從西雅圖到洛杉磯的飛機去參加弟弟的婚禮。他知道飛機票越早預訂越便宜,於是他在這個大喜日子來臨之前的幾個月,就在網上預訂了一張去洛杉磯的機票。在飛機上,埃齊奧尼好奇地問鄰座的乘客花了多少錢購買機票。當得知雖然那個人的機票比他買得更晚,但是票價卻比他便宜得多時,他感到非常氣憤。於是,他又詢問了另外幾個乘客,結果發現大家買的票居然都比他的便宜。
飛機著陸之後,埃齊奧尼下定決心要幫助人們開發一個系統,用來推測當前網頁上的機票價格是否合理。作為一種商品,同一架飛機上每個座位的價格本來不應該有差別。但實際上,價格卻千差萬別,其中緣由只有航空公司自己清楚。
埃齊奧尼表示,他不需要去解開機票價格差異的奧秘。他要做的僅僅是預測當前的機票價格在未來一段時間內會上漲還是下降。這個想法是可行的,但操作起來並不是那麼簡單。這個系統需要分析所有特定航線機票的銷售價格並確定票價與提前購買天數的關系。
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。
7. 你怎麼看待大數據時代
其實即可怕,又方便了人們,等一下買什麼東西的時候准備給你推送,都是你內想要東西就很方便,容但是可怕的是你失去的隱私,可能偶爾你說一個什麼無意之中就在某寶或者某一個平台,你就出現的推薦,你是不是感覺到自己被監聽也是挺恐怖的。
8. 口碑營銷公司可以操縱用戶的搜索結果,大數據時代下的評論還可信嗎
我認為可信度不高,之所以這么認為的原因有三個:
我們的確已經進入大數據時代,然而,在享受互聯網帶給我們便利的同時,由此產生的問題也越來越多。有的公司會利用互聯網技術非法謀利,而這會影響社會的發展以及民眾的生活。口碑營銷公司可以操縱用戶的搜索結果,這意味著多數評論將不再可信。
一、互聯網公司能夠任意操縱評論。
我們的確不能全然相信這些評論,因為某些缺乏公平競爭觀念的公司會濫用互聯網技術,並且為其他公司以及自身謀取巨額利益。在公司的操縱下,我們只能看到他們想讓我們看到的評論,所以這些評論的參考意義和價值不大。
以上就是我的分析。
9. 你怎麼看待現在的大數據時代
在小數據時代,最基本、最重要的要求就是減少錯誤,保證質量。而大數據時代是允許其不精確。由此,引發了我們重新審視精確性的優劣。並且大數據不僅讓我們不再期待精確性,也讓我們無法實現精確性。錯誤是大數據固有的屬性,而是一個亟待我們去處理的現實問題,而且可能長期存在,這也是大數據的矛盾之處。另外,「一個唯一真理」的想法已經被徹底改變了,因為這種想法在這個時代是不可能存在的。要想獲得大規模數據帶來的好處,混亂是唯一的途徑,而不應該是竭力避免。以上均是作者的觀點,就個人看來,大數據時代的到來是不可避免的。精確與非精確也沒有絕對的優劣。不過,正如作者所言,「唯一的真理」並不能在這個時代存在。因此,我們在針對某一個特定的實例時,究竟是選擇精確,還是選擇混亂,也要根據實際情況而定。