塗子沛大數據的影響

㈠ 數據之巔讀後感

細細品味一本名著後，大家心中一定是萌生了不少心得，此時需要認真思考讀後感如何寫了哦。你想好怎麼寫讀後感了嗎？以下是我幫大家整理的數據之巔讀後感範文，僅供參考，大家一起來看看吧。

數據之巔讀後感1

大數據，一個近年來的流行詞彙，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。

要了解大數據，先得認清數據；要認清數據，先得看清數據的作用和價值。這方面，建國不過二百餘年但已然是超級大國的美國無疑是最好的標本。都說美國的文明是建立在印刷術的基礎上，這其實就是數據文化的基礎——信息可以通過便捷的紙張與文字組合，實現一種虛擬化和抽象化，而這種抽象化很快就得到了廣泛的信任。這是最早為數據創造價值准備的基礎。在此之上，美國建國的先賢們考慮到了權力的分配、社會的發展等各項因素，建立了民主、共和相互制約的執政體系。事實上，所有的美好都是限制之後的產物，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。那麼，該怎麼進行有效的制約？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。

《數據之巔》的第一部分就是這樣展開的，從各種歷史事件中數據的作用以及人們對數據的態度、反應、應用方式，勾勒出了數據文化的成長和成熟。解決權力分配的問題、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、准備、發掘、規范的效果體現，經歷的歷史似乎並不長，但造就的變革尤其精彩。數據其實一直都在，只在於人們是否需要它、重視它、願意聆聽它的意見……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夥伴，這也是為什麼在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰後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。數據的優化作用由此可見一斑，書中更有很多案例，但要參透這一點，先得認識到數據的重要性才行，這可以算作是數據文化的入門吧！

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像，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於人的，那麼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，那麼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！

正如作者提到中國社會要將「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，願意尊重數據、善於整合數據、敢於發掘數據中的異動……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，來自於人而勝於人。

數據之巔讀後感2

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，關於數據文化如何形成、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迴音。康德說，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迴避的事實：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」及後來的漢德公式，公共預算制度的普及，統計學理論方法用於公共政策的制定，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，海量的網路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，將不屑於採取這么「簡單而直率」的方法，而更願意像一名「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准，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，並迅速對災害影響作出准確評估。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台，政府統計的形象和公信力不斷提升。今後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。

尼採在《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。

我們這代統計人註定無法甘於淡泊和平凡，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。

數據之巔讀後感3

最近我讀了塗子沛先生的《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於不敗之地，這就需要我們在精確的掌握數據之後，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後的，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。數據創造價值准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後，從數據的角度去分析規律變化的軌跡，能夠很容易掌握並加以運用。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，但是這是一種凌駕於規律之上，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。這個前後並不矛盾，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，眉毛鬍子一把抓，也就成了教條主義。而從有到無，是一種利用客觀的數據，以法律為准則，通過科學執法，將數據調整趨於合理。類似國家利用經濟規律宏觀調控國民經濟，用一隻看不見的「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。相對於我們有肉眼去觀察，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，我們從此以後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。

數據之巔讀後感4

《數據之巔》讀後感這是塗子沛先生關於大數據的第二本書，讀了以後可以說是振聾發聵，醍醐灌頂。

第一本書本身就寫得很棒了，其主要是從美國現代社會應用大數據成功解決的許多問題入手，說出了大數據的實際用處。而這本書抽絲剝繭從歷史上美國對於數據的發展帶給我們啟迪。

1、數據分權

何為民主，何為共和，如何防範多數人的暴政？基於這個問題美國給出了參議院代表的共和與眾議院代表的民主，權利與義務統一，即投票與納稅都按所代表的的人口來。

這里就誕生了對精確人口掌控的需求。基於這一點，逐漸養成了按數據說話的傳統。並逐漸將單一的人口數量統計擴展到宗教，種族，性別，年齡。

2、數據引領改革

之前是北美大陸種植煙草亟需黑奴，美國解放後煙草行業敗落。後來棉花興起，死灰復燃。北方工業化也需要勞動力。黑人自由就發瘋的言論源於統計上的失誤，錯誤稀釋原因因基數不同。一項戰役向大海進軍完全依靠准確數據搶掠補給。謝爾曼格蘭特。背後的原因：維護美國的統一，（解放黑奴後其的生計太難），動員黑奴使其轉敗為勝。

3、數據推動技術

用數據研究社會，普通人的歷史。統計學將研究粒度縮小到一個個人。加菲爾德將普查上升到了專業部門。迅速上升的統計內容，不斷增加的人口給數據處理提出了挑戰。於是技術創新製表機誕生了（數據處理），依靠這個IBM發展壯大，商業模式：只租不賣設備及服務。

4、數據爭取權益

量化提高質量。經濟發展帶來勞資沖突，政治，道德失范。這時候為了改善工人生活又依靠數據興起了數據分析法，成本收益分析法又在美國水利方面大顯身手，繼而福特車的風波也加速了成本收益分析法傳播同時依靠數據公開使得企業不斷提升產品質量，並將人的價值考慮進來。

5、抽樣

運用抽樣的方法降低數據處理的工作量，省時省力。蓋洛普引領的總統預測，亂世佳人的精準預測，准確定位。把數據引入電影工業。質量管理大師戴明將統計方法引入質量管理領域，成就日本經濟奇跡。

㈡ 塗子沛大數據第十章講了什麼

塗子沛大數據第十章講了胡適批評差不多先生，黃仁宇求索數目字管理，作者從太平洋對面看到中美兩國的差距，深知中國缺少什麼。
大數據2012年7月出版的《大數據》是中國大數據領域第一本著作，引領了中國社會對大數據戰略、數據治國和開放數據的討論，該書先後獲得國家圖書館文津圖書獎、第四屆中國軟科學前沿探索獎、2012年度十大好書等獎項。
塗子沛，知名信息管理專家，曾居美國矽谷，現任阿里巴巴副總裁。畢業於華中科技大學、中山大學和卡內基梅隆大學。赴美留學之前，曾在省、市、縣幾級政府的不同部門磨礪10年，做過職業程序員，擔任過公安邊防巡邏艇的指揮官，也從事過政府統計工作。在美期間，先後擔任軟體公司的數據倉庫程序員、數據部門經理、數據中心主任、亞太事務總監、首席研究員等職務。除了工作、寫作，還熱心公益，曾任中國旅美科技協會匹茲堡分會主席，現任中國旅美科技協會副主席，上海真愛夢想公益基金會理事。

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書名：數文明

作者：塗子沛

豆瓣評分：7.1

出版社：中信出版集團

出版年份：2018-10

頁數：384

內容簡介：

從量數、據數、普適記錄、人臉識別、以圖搜車，到霧計算、城市大腦、單粒度治理、無匿名社會、量子思維……作為中國研究大數據的權威專家，作者在《數文明》一書中，以大數據為核心元素，抽絲剝繭，深入地闡述了這個大數據時代的文明社會——一個全新的數文明時代。

將大數據與人類文明融合在一起，這本書提供給我們的不僅是一種全新的敘事結構，它還將突破你的認知邊界和思維極限，給你提供一個應對這個世界的全新的認知方法論。

《數文明》一書從三個層面鞭辟入裡地描繪了互聯網時代的一種全新文明形態：人類的數據文明——它將是互聯網的下半場；商業世界的數據文明——商業世界將迎來重塑和再造；以及個人世界的數據文明——我們該如何從不完整的個體跨躍到高能個體。不論在哪個層面，數文明對人類的顛覆和重構都將是影響深遠的。

可以說，《數文明》重構的不僅僅是我們的認知邏輯，還有身處這個數文明時代的生存邏輯——不僅包括每一個國家、每一種社會、每一家企業，還有每一個個體。

這本《數文明》為大數據先鋒思想家塗子沛所著的第三本力作，分享了他對大數據給人類、社會和文明的各個層面可能帶來的機遇和挑戰的探索和思考，縱橫歷史、文字雋永、深入淺出、信息量大、涉及面廣，讀之獲益甚多，難以釋卷。

作者簡介：

塗子沛

江西吉安人，大數據先鋒思想家。曾在美國學習、工作多年，2014年從矽谷回國，出任阿里巴巴集團副總裁。從2017年起先後創建塗子沛咨詢、數文明科技。同時擔任伊斯佳股份（智能製造）董事、人民網獨立董事。

其首部著作《大數據》開大數據之先河，被譽為「為華文世界開創了一個重要話題」；第二部著作《數據之巔》則認為必須把大數據從科技符號提升為文化符號，推動中國在大數據時代的全球競爭中勝出。這本《數文明》為數據三部曲的第三部。

本科畢業於華中科技大學計算機系，研究生畢業於中山大學、卡內基－梅隆大學，獲公共管理碩士和信息技術科學碩士學位。

㈣ 大數據下財務分析思考

大數據下財務分析思考

大數據時代的到來為企業的發展提供了機遇，那麼，財務分析如何進一步發展呢?以下是我整理的大數據下財務分析思考，希望對大家有所幫助。

大數據下財務分析思考 篇1

【摘要】

財務管理是企業管理的核心，隨著互聯網的普及，財務工作的內涵和外延不斷擴展，如何適應科技發展，提升財務管理的效率和質量就成為企業必須考慮的問題。本文中，筆者就將從財務分析的發展歷程和傳統財務分析面臨的主要問題入手，參考相關理論與文獻，結合財務工作實際，對大數據時代下的財務分析具體策略展開研究。

【關鍵詞】財務管理;大數據時代;財務分析

隨著信息化時代的發展，雲平台、物聯網等新興技術逐漸走入我們的生產與生活。大數據作為海量數據的處理技術，能夠幫助人們快速實現數據的歸集與分析，為管理者決策提供依據，對於財務管理意義重大。本文中，筆者主要從結果分析轉向過程管控、單一分析轉向多樣性分析、階段分析轉向實時分析等方面對大數據時代下財務分析的發展方向進行研究，並提出一些做好財務分析工作的具體策略。

一、財務分析的發展歷程

(一)手工處理階段

早期，會計人員對數據的採集、存儲、加工、傳遞都是依靠紙張和算盤等計算工具進行的，這種手工方式的處理需要閱讀大量的會計資料，在整個過程中，會計人員很容易出現差錯，除此之外，手工處理的效率也相對低下。

(二)計算機處理階段

計算機問世後，財務數據的分析與處理效率得到極大提高，但藉助計算機的財務分析也僅僅只是手工方式的模擬，即一種程序只能完成一項業務的分析，會計資料、信息的交換與分享仍主要經由光碟、軟盤等存儲介質。這一階段，計算機處理的信息具有很大局限性，各部門對資料的決策參考不能實現充分交流，及時性和准確性有待進一步提升。

(三)網路處理階段

互聯網的普及使財務資料和信息能夠藉助網路進行處理和傳遞，會計實現了業務流程和信息流程的集成處理，徹底消除了以往「信息孤島」的現象，極大提高了企業的信息共享性。但這一階段對於數據的總結、歸納、提煉仍不夠精確，數據的使用價值有待提高。

(四)大數據分析階段

大數據分析是建立在雲計算基礎上的一項新型技術，大數據下的財務分析，數據的抽取與分析將更為便捷，數據的結構、內涵將更加復雜、多樣，加之分析方法更加精確、更加智能，財務分析的時效性與決策參考價值都得到很大程度提升。

二、傳統財務分析面臨的問題

(一)以事後分析為主，對事前、事中管控不足

傳統財務分析只能對已經發生的財務數據進行歸集、處理，這時分析結果的實效性和有效性已經大大降低，既不利於企業財務管理的風險控制，也不利於企業的經營決策。加之，通貨膨脹等宏觀經濟原因的影響，企業的資產會被低估，成本偏低，收益虛增的情況時有發生，這將對企業利潤表與資產負債表的真實可靠性不利。

(二)以財務報表分析為主，對非財務資料的分析不足

傳統財務分析主要參考財務報表，這使得財務分析的數據和結果均有局限性。一方面，企業固定資產折舊、對外投資核算以及存貨發出計價等內容可以依據會計准則以及自身實際情況選擇不同的會計處理方法，因此，數據的處理結果往往不具有可比性。另一方面，固定資產折舊年限、固定資產凈殘值率以及壞賬准備金比例等受到會計人員主觀影響的可能性較大，這些由估算得來的數值也會對財務分析產生一定影響。

(三)以結果為主，過程分析不足

大多數企業的財務分析僅將企業最終的利潤作為分析重點，即過分注重經營結果，忽略了財務管理中的先進管理分析、非會計材料分析、資金鏈分析等過程分析，認為只要企業盈利了就表明經營狀況良好。這種分析思路對於控制企業經營成本與風險不利，不能從根本上幫助提高企業投資產出比和資本運營能力。

(四)以應付外部監管、檢查為主，參與企業管理與決策的功能不足

目前，大部分企業的財務分析工作只是為了應付外部檢查而設置的，其在企業經營管理中的地位較低，不能參與企業的管理決策。此外，財務分析對應的外部檢查項目種類較多，檢查方式也多為制式表格，會計人員疲於應付填表，無法實現對數據和信息的細致分析。

三、大數據時代下財務分析的發展趨勢

(一)由結果分析向過程分析

轉變以銷售業務為例，以往的財務分析主要針對終端的銷售結果進行統計，進而實現對產品渠道、組織、數量、金額等內容的分析，但這種分析方式無法對產品銷售進行溯源，只能根據結果進行定性判斷，也就不能為決策提供准確參考。大數據時代下，後台人員能夠對特殊信息進行採集、處理，還可對消費者評價、促銷活動情況等中間數據與信息進行歸集、分析，這對於企業及時調整經營策略，提高經營效率具有重要意義。

(二)由單一分析向多樣性分析

轉變要判斷某個客戶的經營狀況，按照傳統財務分析的思路分析其財務報表是不全面的，必須要有大量的財務數據和非財務數據支撐才能得到更精確的結論。在大數據時代下，財務分析要從以往的單一分析向多渠道信息分析轉變，實現對數據內容的拓展，幫助企業更全面地了解自身經營情況。

(三)由階段性分析向實時分析轉變以往對終端信息的採集以及財務分析報告的出台多是定期的，這對於突發項目考慮不夠全面，不利於企業的風險管控。在大數據時代下，個性化的策略和精細化的財務分析能夠做到實時查詢，信息能夠通過網路及時傳遞，企業也能及時參考分析結果進行經營調整。

四、大數據時代下做好財務分析工作的具體策略

(一)提高財務分析人才素養大數據時代，財務分析將在企業管理中扮演更重要的角色，因此，財務人員要更深入地學習新的分析方法，提高自己使用新技術的能力，培養自身敏銳的判斷力，積累財務分析的經驗，樹立大財務思維，重視大數據的開發和運用。

一方面，財務人員要苦練內功，具備扎實的會計業務能力，另一方面還要將視野擴大至決策分析與支持、信用管理、風險管理、作業成本管理等綜合管理領域，提升自身財務大數據的處理能力和分析能力。

(二)制定清晰的財務分析戰略

行業和企業不同，對於大數據的使用也會存在一定程度的差異，因此，企業要根據自身所處的行業特點與企業屬性制定財務戰略，構建適合自己的財務分析體系。

具體來講，企業一方面要明確自身實際，確定自身業務量和信息量，並針對數據的規模確定財務分析的層次、結構以及配備的人員數量和目標結果;另一方面，財務分析戰略的建構是一個宏大的工程，企業要制定中長期計劃，逐步完成，不可盲目求大，要從IT架構等基礎設施做起，逐步向各環節業務領域實現拓展。

(三)完善財務分析新系統的主要功能

首先，要實現大數據財務分析的靈活查詢功能。企業要依據職能不同為各環節各部門分配不同許可權，用戶可查閱許可權以內的相關數據，同時，還要進一步完善財務系統建設，篩選真正有價值的指標進行收集與處理，為企業決策提供更准確的參考內容。其次，要引入多維分析技術。

在實際過程中，財務人員面對的資料和數據往往較為復雜，這就需要我們引入多維分析處理技術，進一步整合數據源，提高指標計算的自動化程度，進而提升財務分析的綜合性。最後，要引入人機交互的操作模式。大數據時代的財務分析系統要能夠根據實際需要進行信息性質和范圍的變動，方便財務人員及時進行人為調整，提高財務分析的適應性。

五、結語

總之，大數據時代的到來為企業的發展提供了機遇，作為企業管理核心部位的財務分析應主動適應時代，找准自身定位，做發展的引領者，廣大財務人員要進一步創新工作方式，拓展財務分析的外延與內涵，使之成為企業決策、發展的智庫。

【參考文獻】

[1]塗子沛.大數據:正在到來的數據革命[J].廣西師范大學出版社,2012(08)

[2]孟小峰,慈祥.大數據管理:概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展,2013(01)

[3]遲紅梅.發揮財務分析在企業財務管理中的核心作用的研究[J].時代金融,2011(04)

[4]程平,王曉江.大數據、雲會計時代的企業財務決策研究[J].會計之友,2015(02)

大數據下財務分析思考 篇2

摘要：

本文從企業的發展由來、中小企業財務管理所存在的問題出發，在列出了幾個典型的問題後進行進一步的闡述。企業財務管理猶如企業的血液，要是血液出了問題，那麼整體都會出現嚴重的問題。在深入揭示企業財務管理所存在的問題的同時，本文也給出了一些合理建議和對策供參考。

關鍵詞：

中小企業；財務管理

1、引入背景

現代企業往往都有著很深遠的歷史，其發展與生產由當時的商品經濟情況和生產力狀況決定，在其發展的過程中，往往會產生很多的問題，如企業的發展方向該怎麼選，企業的目標怎麼定，企業的組織結構，企業管理模式，企業財務管理等等。對於企業來說，目標是導向，組織結構和管理模式是根基，而企業財務管理則是決定企業如何周轉資金從而實現可持續發展的重要的一點。隨著國家相關政策的出台，很多企業相應國家的號召，進行企業的現代企業制度的建設與改革，這在很大程度促進了企業的轉型升級和提升，對於形成一個良好的市場經濟有著重要的作用。企業財務管理自然而然也發生了很大的轉變，從以往單一的財務管理模式到現在的復合型財務管理模式，任何事物都有兩面性，企業財務管理模式的轉變自然而然也帶來了一些問題。去了解這些問題並且嘗試提出解決這些問題方法顯得尤為重要。

2、中小企業財務管理的問題

2.1內部財務管理沒有主動權

有不少的中小企業幾乎將自己的企業財務全權交給相應的會計事務所來打理，自己則不幹涉其中，這就造成了在很大程度上企業對於自己財務狀況的不了解不熟悉，被動地接受專門的會計事務所所出具的分析報告，對於分析報告也只是一般的了解了解下就不管了，只要企業是正盈利就放心，而不去深入了解這種正盈利究竟是短暫的還是長期的，是剛好處於長期正盈利的區間內還是剛好處於盈利與虧損的交界點，這些都是企業對於財務管理不負責任的態度。

2.2財務管理制度不完整

中小企業實力較差，往往沒有大企業那種嚴格的科學的財務管理模式，有的也只是照搬其他企業的模式，不結合自己企業的實際情況，導致企業花了大量精力去管理企業，但是卻適得其反，中小企業的財務體制大部分是單調的、沒有科學性、不健全等等。

2.3資金使用不恰當

大部分企業認為攥在手裡在錢越多企業越適合繼續發展，其實這是不對的，企業這樣將錢大把大把的放在手上會造成資金的周轉困境，嚴重的甚至會導致持續生產的困難，企業資金比例配置不合理，固定資金多於流動資金或者流動資金多於固定資金的很多倍，導致企業需要流動資金的時候沒有，需要固定資金的時候也沒有，從而使得企業失去了很多發展的機會，嚴重的甚至會威脅到企業的發展。企業的賒銷也是一個很顯見的財務問題，欠的錢無法及時的還，借出去的錢因為沒有具體的賒銷制度而導致無法合適的收回，造成企業財務狀況惡化。

2.4投資投機化

中小企業主要是靠私人老闆來決策企業的發展，缺乏健全科學有效的管理決策制度，很多老闆看著別人投資這個他也跟著投資，不結合自己企業的具體情況，受投機心理的驅使，往暫時的社會熱點區投資，其結果可能導致企業破產。因為這樣會使得企業的錢使用不合理，加上前面所述的企業本來就資金周轉不合理，就是在這種不合理的情況下，企業一步一步走向了衰退，直至消失。

3、應對策略及建議

3.1內部管理主動化

中小企業應該直接掌握企業的主動權，建立健全財務部門，增強其解決財務問題的能力，財務部門要不斷地進行培訓工作，定期召開報告大會，可以效仿專業的會計師事務所的管理制度，但是不能照搬，要符合自身企業的發展情況來進一步制定適合企業發展的財務方案。

3.2健全企業財務管理制度

首先，中小企業應該按照科學的方法並且結合企業自身的實際來制定適合本企業發展的企業財務管理制度，決不可照搬他人的，各部門加強協作，從小部門到大部門，都應該做到遵紀守法，企業的發展方向符合市場規律，各財務人員要做好接受專業培訓工作，將學習的知識和工作的實踐結合起來，在干中學學中干，在內部建立好牽制制度，經辦、審批、財物保管等人員的職責與許可權要有明確的規定，不能越位行事，做好自己的事情，目光要長遠，決不可因為眼前的些許利益而放棄長遠的利益，對企業要負責。其次，企業要建立合理的審計制度，因為合理的內部審計制度能夠確保企業合理運行的規范性，監督企業財產的安全、完整和使用，確保企業在進行目標的制定和企業重大問題的決策時，有良有效的行事程序，從而有較好的抗風險性。同時要有自己的財務指標，當財務狀況偏離財務指標的時候，相關人員要做出調整。

3.3合理配置資金

企業對於資金的配置問題，應該做到客觀、合理，要以資金運用效益、效率為導向，發揮企業整體優勢，將有限的資金投入在合適的地方，並建立良好的制度來評價和分析資金使用情況，抓住關鍵環節解決所產生的問題，提高資金利用效率。

3.4投資要符合規范

企業的老闆應該多元化投資，即將資金投資在很多不相同的領域，從而減少非系統性風險給企業帶來的不必要的損失，投資周期也應該按照企業具體發展情況來確定，既要有長期投資也要有短期投資。同時，投資應該分為對內投資和對外投資，要設立相關領域投資負責人，負責人必須熟悉該領域的特點以及投資的風險性，有相關的投資經驗，管理技能，不能隨便選擇無關人員負責該投資項目，投資還要符合相關法律法規的規定，不能做違反的事情。

4、結語

綜上所述，企業財務管理應該規范且適合企業發展，隨著市場開放程度的放大，企業必然面臨很多機遇與挑戰，財務人員要做好應對挑戰的准備，為公司創造更多的財富是財務管理人員的首要職責，企業管理人員要用長遠的眼光思考問題，正確發展觀念則是一個很重要的要素，沒有正確的發展觀念，企業很難在經濟全球化下生存下來，各企業要做好財務管理人員的培訓工作，使得他們能夠更加專業更加敬業的為企業做貢獻，為企業創造更大的財富。

參考文獻

[1]袁滿.中小企業財務管理的發展與創新[J].中國商論,2011(23).

[2]文逢博,裴更生,高蕾.中小企業財務管理存在的問題及對策[J].河北大學學報(哲學社會科學版),2010(4).

大數據下財務分析思考 篇3

摘要：

從某種程度上看，財務外包服務，這是金融服務外包企業的重要組成部分。現階段，我國很多的財務外包企業還是處於初步發展的階段，其缺陷較為明顯，例如，業務單一、人員規模較小和專業水準不高等方面的問題，上述的因素必然會影響我國財務外包企業的穩步發展。為此，本文便以「大數據背景下的財務外包企業發展趨勢」為題，深入研究我國財務外包企業在發展過程中所存在的問題，並提出具有針對性的措施，從而更好地推動我國財務外包企業的發展。

關鍵詞：

大數據；財務外包；問題；應用

現階段，現代企業要想更好地在市場競爭中獲得有利的地位，這就必須要不斷自身的管理水平。同時，我們還要根據時代發展的潮流，逐步財務外包企業的管理。當然，在財務外包企業的內部管理中，需要加強財務管理，這是因為財務管理的工作質量水平將會直接影響到企業的總體發展及市場競爭的有效性。在大數據的背景下，財務外包企業在財務管理方面面臨著巨大的挑戰，需要不斷加強工作和研究力度，盡力尋找全新的管理思路和具體的手段，從而推動財務外包企業的穩步發展。

一、大數據下的數據特點

在大數據背景下，數據、信息和資料，這是現代企業管理工作所必須依賴的內容。而且，現代企業對數據信息的重視程度大大超出了前期的內容。若是不重視數據信息的利用，必然會影響到財務外包企業的快速發展。但是，從目前的情況來看，現階段簡單的數據信息處理與大數據背景下的數據處理還是存在諸多的差距，若是運用一些簡單的手段來處理財務問題，顯然是無法適應當前大數據背景下的數據利用，以及處理技術的需求。為此，我們想要不斷提升大數據背景下財務外包企業的管理水平，這就需要加強大數據背景下的各個數據的處理和應用水平。從某種程度上看，大數據，也就是龐大的數據處理，在數據時代，一般的數據存儲介質都是為磁碟、光碟等，在容量和體積上也是以M為單位。可是，近年來數據體積的不斷增大，傳統的數據單位逐漸變為G和T。而且，在大數據時代下，數據產生的速度較快，且體量也是非常大的，所以，這樣就讓我們在數據的處理和提煉方面面臨著巨大的問題。當然，數據產生量的不斷增加，同樣也會造成各種數據的雜糅，極大地降低了數據價值的密度。例如，在視頻監控的過程中需要進行數據的提取，這既需要進行長達數小時或者是十幾個小時的錄制和查找，這樣就給數據的信息處理工作帶來了極大的麻煩。除此之外，雖然說大數據背景下的數據處理呈現出體量巨大、價值密度較低等方面的特點，但是在大數據背景下，其對數據信息的處理要求更為嚴格。更為重要的是，在物聯網、雲計算以及PC端的不斷發展情況下，財務外包企業必須要不斷提升大數據的處理速度，才能更好地實現管理技術的發展。

二、我國財務外包企業的.發展現狀分析

從目前來看，我國的財務外包企業企業的業務開展時間較晚，發展也較為緩慢。而且，從財務外包服務企業來看，雖然說國內的財務外包服務業務的企業數量較少，基本上集中在外資企業和中小型企業。而且，我國的財務外包企業的主營業務便集中在傳統的會計核算業務，例如，往來賬業務出納服務外包業務、代理納稅申報業務等，而這些傳統的業務與會計師事務所、會計代理記賬公司、稅務師事務所的業務基本重合，難以發揮出財務外包企業自身的特性。同時，從人員的層次上看，我國的財務外包企業的人員素質不高，且人才的學歷基本集中在大專水平，所以造成財務外包企業從業人員的待遇偏低，公司人才的流動性較大。在財務外包公司的發展規模上看，我國專業化的財務外包公司的人數基本都是在300人左右。而且，更為重要的是，我國的財務外包公司的業務集中在國內，沒有涉及國際財務外包的相關業務。

三、「大數據」背景下對我國財務外包企業的發展影響

從某種程度上看，「大數據」，其主要是利用IT技術來建立相應的數據倉庫，並提供和建立數據安全服務，進一步挖掘數據中潛在的商業利益信息，並對其進行商業化的數據分析，以此來獲得相應的商業價值。同時，在大數據的背景下，將會直接影響到我國財務外包企業的發展方向。我國財務外包公司只能通過大量的財務數據來進行分析，並挖掘其中重要的信息，從而為客戶制定出科學高效的財務數據解決方案，從而達到服務企業的目標。在另外一方面，在大數據時代下，其相關的技術，可以挖掘財務外包公司的數據整理和分析的能力，從而便於將傳統的財務外包業務轉化成更加具有現代化的會計核算業務，同時，還需要切實幫助財務外包企業領導人更加關注企業的財務數據價值，為財務外包公司的戰略目標實現打下堅實的基礎。我國財務外包公司在大數據時代的影響下，將會制定出嚴格高效的戰略規劃。而且，財務外包公司的業務將不會局限傳統的業務核算。而隨著我國財務外包企業和發包企業之間的聯系，我國財務外包企業將會逐漸演變成為財務管理咨詢的業務提供商，並將企業的財務預算管理、信息系統設計研發以及公司的財務戰術實施等方面的業務納入到財務外包企業當中去。最後，受到「大數據」的影響，我國財務外包企業將會掌握大量的企業財務數據信息，在保護企業的信息情況下，我國財務外包企業將會進一步拓展自身的業務。例如，可以利用行業企業的對比數據進行分析，從而為銀行貸款提供相應的盈利標准業務，或者是可以為公司擔保財務調查服務，還可以為客戶提供相應的市場需求信息和金融產品設計理念等方面的信息。

四、加強「大數據」背景下財務外包企業的管理措施

從上述的分析中，我們可以知道，財務外包企業受到「大數據」的影響，財務外包企業在數據收集和處理方面面臨全新的問題和特點。為了能夠更好地加強數據的收集和整理，將各項財務外包業務從被動到主動的轉變，這就需要在財務外包企業的數據信息工作下功夫。不斷轉變財務外包企業的工作思路，進一步改革管理手段，從而打造全新的管理平台。通過這些方面，才能更好地推動我國財務外包企業的全面發展。

1.靈活地運用財務外包的專業化優勢

為了更好地推動大數據背景下財務外包企業的發展，這就需要充分發揮財務外包企業的第三方專業化優勢。在當前混合所有制企業下，我們必須要建立公開透明的財務信息體系，以此來扭轉財務外包企業信息舞弊的現象，進一步強化財務外包企業的改革。從當前的財務外包企業的發展情況來看，由於缺乏科學高效的財務管理工具，財務外包的委派制度難以起到實質性的效果。為此，我們可以充分發揮好財務外包自身的專業有數，逐步降低企業財務部門的成本，以此來改變財務外包企業內部控制不足的情況，以此來保障財務外包企業自身的資金安全。

2.注重財務外包企業的人才培養

為了能夠解決我國財務外包公司專業人才缺乏的問題，這就需要政府、高校以及財務外包企業三者之間形成外包人才培養的機制，只有通過這種方式，才能更好地推動大數據背景下財務外包企業的穩健發展。例如，北京中關村國際孵化軟體協會提出了「創新梯隊工程」項目，並進一步吸引了更多的人才進入外包企業，同時將財務外包企業與大學生之間進行雙向選擇，並委派專業導師進入大學生開設相應的選修課，這樣就可以讓這些大學生直接進入到外包企業工作。最後，我們還要進一步加強財務外包企業的素質選撥，並且根據財務外包企業自身的發展情況制定科學高效的人才培養模式，以此為財務外包企業提供更加專業化的人才。當然，除了要進一步加強我國財務外包企業在職人員的培養外，還需要推行訂單式的人才培養模式，以此加強我國財務外包企業的發展。

五、結語

總的來說，在大數據時代下，我國財務外包企業必須要充分發揮數據信息的作用，注重數據的挖掘和分析工作，並能夠我財務外包企業提供一系列的財務信息解決方案，不斷提升自身的核心競爭力，才能穩步推動我國財務外包企業的發展。同時，還要不斷積極參與國際財務外包業務，全面提升我國財務外包企業的業務水平。

參考文獻：

[1]王棣華,於婷.財務外包本土化[J].新理財,2011(07).

[2]任秀梅,柳金葉.財務外包風險管理研究[J].中國管理信息化,2010(15).

[3]楊靜.財務外包風險控制研究[J].改革與開放,2010(14).

[4]敖翔.簡析現代企業財務外包的風險與防範措施[J].中國總會計師,2010(07).

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[6]王力,方蕾.國際財務外包:特徵及風險防範[J].財會學習,2009(09).

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㈤ 大數據為創業創新提供巨大空間

大數據為創業創新提供巨大空間

隨著大數據時代的來臨，人們普遍關心，在這樣的時代，它會怎樣影響我們的生活？在昨天的「大數據創新發展論壇」上，與會嘉賓用通俗的語言，生動的例子，深入淺出地向聽眾解釋了大數據的概念、作用，以及大數據時代如何影響我們的生活，並針對如何抓住大數據時代的機遇實現強國夢提出了建議。

大數據與人們的生活息息相關

大數據是什麼？它與我們的生活有什麼關系？在當今社會，為什麼世界各國都如此重視大數據？在昨天的論壇上，每位嘉賓都紛紛強調了大數據的重要性。

中國工程院鄔賀銓院士用「大數據已經成為國家基礎性戰略資源」強調了大數據的作用和價值。他說，大數據的產業鏈覆蓋了社會經濟、生活各個領域，可以應用到各個行業，大數據的思維代表了認知論的升華，蘊含著廣闊的創新空間。

中國信息通信研究院院長曹淑敏也認為，隨著互聯網信息的發展和普及，特別是移動互聯網，使得通信網的普及程度非常之高，已經從連接人到連接物。整個互聯網已經從消費型互聯網轉向產業型互聯網，這為大數據的存儲、處理、挖掘、應用奠定了基礎。目前，大數據在各方面的應用已經開始逐漸顯現，除了傳統的服務業領域之外，工業領域的應用也已經開始興起。

在阿里巴巴副總裁塗子沛看來，大數據已經與我們生活緊密聯系在一起，幾乎成了每個人生活的一部分。現在，很多人都離不開手機，下飛機第一件事打開手機，早上起來第一件事打開手機，看微信，看朋友圈，看信息，其實，人們所看到的這些都是數據，人們離不開的不是手機而是數據，所以說，大數據的時代已經到來。

華為集團高級副總裁鄧彪認為，大數據可以幫助企業增加收入、幫助企業提升運營效率。大數據的應用比數據的存儲和計算更重要，大數據一定要用才會有價值，此外，大數據一定要流動、貫穿、沉澱。

抓住大數據機遇實現強國夢

怎樣抓住大數據時代機遇，實現強國的夢想？與會嘉賓結合目前國內大數據產業發展的現狀，提出了各自的建議。

在貴州省委常委、貴陽市委書記陳剛看來，大數據發展到今天有一個很重要的問題，就是數據存儲越來越多，數據處理量越來越大，人類積累數據的能力遠超過人類處理數據的能力的發展。換句話說，在未來發展過程中，大數據越來越大，但是，大數據並不能保證我們能把這些數據處理好，因此在未來大數據處理時代，由計算機形成的熱點「頭腦風暴」，可能是人類社會進入大數據處理能力的最高一個階段。

他以貴陽市為例說明大數據對一個城市發展的重要性。目前，貴陽市正在做的一件事情就是以交通大數據為基礎，成立一個公共數據開放的平台，進而建立一個孵化器的平台，向國內所有的法人企業進行契約式的數據開放；從局部利益來說，通過這些數據的開放，利用社會的資源可以改善貴陽交通，使政府智能化管理，服務民生得到改善。但是它的價值遠不止於此，我們考慮的是能不能通過交通大數據的孵化器，通過契約式的方式，吸引社會企業、社會法人來，作為一種契約式的開放管理，進而形成一種良性互動的循環，形成各個部門數據競相開放，出現各個部門數據融合開放的格局，這是貴陽想做的探索。

鄔賀銓院士在演講中直陳目前中國大數據產業發展所存在的問題，他說，中國是網路大國，也是數據大國，擁有數據資源是中國的優勢。但大數據的開發能力和人才是中國的短板，大數據的法治與數據開放共享的不足是我們的「軟肋」。他認為，大數據運行需要大平台，過去的數據是靜止的，現在數據是活的，所以對平台提出更高的要求，需要實現信息融合，需要從大量的復雜數據裡面突出感興趣的數據。

曹淑敏也建議，要加強數據開放共享，推動應用創新，提升政府治理新能力。大數據的開放給創業創新提供了巨大的空間和潛力，其中既包括大數據的開放平台，又包括培育大數據的眾包平台，還有建設大數據的眾創平台，這將為中小企業提供很多的創業機會。同時，還要加強數據安全管理。

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㈥ 塗子沛大數據讀後感1800字

進入2012年大數據一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新，人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者消費浪潮的到來。「大數據」的運用在各個領域發揮著前所未有的重要作用，滲透到了當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素，並對人類的數據駕馭能力提出了更新的挑戰。

一、傳統的信息格局被打破

不是我不明白，這世界變化快。2000年還是一張軟盤打天下的時代，短短十多年光景，硬碟的存儲容量已從4GB、16GB、32GB迅速攀升到1TB（相當於1024GB的容量）。原來僅有1.44MB的軟盤在當時感覺存儲容量還是蠻大的，到現在硬碟容量躥升至1TB了，反而感覺存儲空間捉襟見肘，到底是哪裡出現了問題呢？1965年英特爾的創始人之一戈登摩爾考察了計算機硬體的發展規律，提出了著名的摩爾定律。該定律認為，同一個面積集成電路上可容納的晶體管數目，一到兩年將增加一倍，換句話說，計算機硬體的處理速度和存儲能力，一到兩年將提升一倍。這一定律，得到驗證。

大數據！一語驚醒夢中人，大數據時代已經悄然來臨。隨著社交網路的逐漸成熟，移動寬頻迅速提升，雲計算、互聯網應用更加豐富。更多的感測設備、移動終端接入到網路，由此產生的數據及增長速度迅速攀升。那麼什麼是大數據呢，正如IBM總結的那樣：「大量化(Volume)、多樣化(Variety)和快速化(Velocity)」就是「大數據」的顯著特徵。

二、管理法則：質量是數據時代的根本

數據能滿足其既定的用途，它才有質量。如果不能滿足既定的目標和用途，就談不上質量。換句話說，數據的質量不僅取決於它本身，還取決於它的用途（引致資料庫專家傑克.奧爾森）。

隨著網路的出現，政府開始在網上發布信息和數據，對政府而言，是一個很大的挑戰，因為數據一經政府發布，往往被視為權威，對社會的各個領域都可能產生重大的影響。任何一份通過網路發布的信息，面對的都不是一定特定群體，而是全體國民，如果政府發布數據的質量不可靠，將受到頻繁的、大范圍的質疑，特別是一些可以會影響到公共政策和行業管制標準的數據，將引起巨大的爭議。

例如：單位奶製品中蛋白質含量、菌落總數應該是多少 ？飲用水裡能混雜多少含量的微量元素？新鮮蔬菜能帶有多少指標的殺蟲劑殘留？工廠排放的廢氣、汽車的尾氣以及車間的通風條件都要符合怎樣的標准等等，這些標准，都是數據。隨著社會的發民、科學的進步，這些標准越來越多越來越細，每一個都和國民生活和經濟發展息息相關。所以政府在網上發布數據，必須慎之又慎，保證質量。

三、大數據在各領域中的價值表現

1、數據競爭：企業贏利之道

企業以「低成本、高效率」的方式來開展公司的業務，而要做到「低成本、高效率」的運營以及決策正確，企業必須廣泛推選以事實為基礎的決策方法、大量使用數據分析來優化企業的各個運營環節，通過基於數據的優化和對接，把業務流程和決策過程當中存在的每一分潛在的價值都「擠」出來，從而節約成本，戰勝對手，在市場上倖存。這種競爭，就是一種基於數據的競爭。

已經有越來越多令人信服的證據表明：只要實施正確的政策和激勵，大數據將成為競爭的關鍵性基礎，並成為下一波生產率提高、創新和為消費者創造價值的支柱。信息時代的競爭，不是勞動生產率的競爭，而是知識生產率的競爭。數據，是信息的載體、是知識的源泉，當然也就可以創造價值和利潤，可以預見，基於知識的競爭，將集中表現為基於數據的競爭，這種數據競爭，將成為經濟發展的必然。

2、通訊、電信、商務智能、互聯網的逐步演變

近年來，隨著大數據的迅猛增加，各個行業、政府部門都在嘗試「用數據來決策」、「用數據來管理」、「用數據來創新」，在這個過程中，涌現了一大批既務實管用，又令人耳目一新的做法和應用。

回顧歷史，我們從廣播的年代到電視的年代再到本世紀初互聯網的年代，從音頻對話到可視電話，數據技術一直在我們的生活中扮演重要的角色，互聯網出現之後，就交流和互動而言，廣播和電視無疑相形見絀。

「大數據」可能帶來的巨大價值正漸漸被人們認可，它通過技術的創新與發展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為人們提供了一種全新的看待世界的方法。

四、總結

塗先生從數據本身的革命、社會科學的革命、企業管理的革命、社會管理的革命四個方面深刻闡述了大數據的重要意義，以最前沿的視野、直接的解讀和剖析為我們理清了《大數據》一書的脈絡和精髓，為我們如何能更好地閱讀、理解、領會《大數據》一書的精神實質提供了很好的幫助，讓我們意識到：大數據的時代，是不可逃避的。

塗子沛大數據讀後感二：讀塗子沛的《大數據》有感

首先說下《大數據》這本書好的地方就是將大數據變化為一本科普讀物，不是講大數據的關鍵技術和具體實現，而更多的是圍繞美國政府基於數據的管理歷史線條展開，讓大家更加容易理解大數據在政府執政和公共事務管理中發揮的作用，所以我看完後最大的感覺就是關注智慧城市的相關人員完全有必要閱讀該書，會對以後在智慧城市的管理和建設中如何更好的理解大數據，應用大數據，發揮大數據本身的業務價值有更好的理解。

為何近幾年出現大數據，最重要的還是隨著信息技術和互聯網，管理的精細化，全球化和社交圈擴大，數據呈現了指數級的增長。2009年美國的數據，離散製造業966PB，政府848PB，傳媒行業715PB，這是麥肯錫2011年出版的一份報告《大數據：下一代創新，競爭和生產率的前沿》裡面的一個估算。正是由於數據指數級的增長，對數據的開放，信息自由，數據的採集，數據的分析和處理，預測和決策提出了更高的要求。

信息自由，一為信息公開，二為信息發布。公開是政府和某一社會特定主體的關系，是點對點的；而信息發布是政府和社會的關系，是點對面的。信息自由法已經成為美國不可缺少的一個基本法案，只有信息自由才談得上進一步的數據開放和數據共享。

我們信奉上帝，除了上帝任何人都要以數據說話。信息技術發展，數據指數級增長，已經徹底改變了政府，社會，商業群體的決策方法。需要的是形成一種數據驅動的決策方法，數據治國，需要基於實證的事實而非簡單的`意識形態。而真正要讓數據能夠上升到決策層面，首先需要的就是數據大范圍採集，數據抽樣，數據測量和數據質量管理。另外數據驅動和事件驅動是兩種模式，數據驅動強調的是歷史和預測，而事件驅動強調的是實時和響應。大數據有一個維度專門是指速度和快速響應，更需要考慮事件驅動和數據驅動融合。

帝國法則，詳細講述了數據的收集法則，使用法則，發布法則和管理法則。數據能夠滿足既定的用途，它才有質量。如果不能滿足既定的目標和用途，就談不上質量。換句話說，數據的質量不僅取決於它本身，還取決於它的用途。數據質量的問題涉及到數據收集，使用，發布等所有過程的問題。數據質量管理要有標准，有流程，有救助機制。

從軟體的開源到數據的開放，我們過渡到一個新的世界，可以講數據開放式本身的另外一個重點。在這個新的世界裡面，數據遠遠比軟體更加重要。從2004年以來，美國一直在進行數據開放運動，聯邦政府也專門家裡了數據開放站DataGov，其主要目標就是通過數據開放，通過鼓勵新的創意，讓數據走出政府，得到更多的創新型應用。從而進一步鞏固政府透明化，民主化和政府效能。

數據之爭涉及到原始數據採集，數據質量，數據安全，數據粒度，數據價值，數據虛實多個維度。而DataGov不僅僅開放了原始數據，地理數據，還包含了數據分析工具的開放。數據開放為創新提供了無窮的燃料，因為創新型應用，數據的能量將逐層放大。

預測未來最好的方法，就是創造未來。而數據最大的價值仍然在預測上面，在解決了數據開放，數據採集，數據質量管理，數據處理後，最重要的作用就是基於數據進行科學的預測和決策。數據競爭將是企業贏之道，一些企業已經將他們商業活動的每個環節放在了數據收集，分析和行動的能力上。

塗子沛大數據讀後感三：讀塗子沛《大數據》有感

7月的一天，我有幸拿到了塗子沛的《大數據》一書，幾個月來認真翻閱了好幾遍，並查閱了許多相關的文章，也讓我產生了寫下這篇讀後感的沖動。

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我們處於大數據時代

當今的時代是一個信息的時代，是一個數據爆炸的時代。信息是數據的內容，數據是信息的載體。隨著電腦、網路的普及，搜索引擎技術的進步以及雲時代的來臨，上至國家下至個人，無不為數據所包圍，信息無處不在、數據無處不在。難以想像離開數據、離開數據管理，我們這個社會將會是什麼樣子。

那麼大數據時代到底有多大呢？我們知道計算機用二進制存儲和處理數據，一位是指一個二進制數位——0或1，這是存儲信息的邏輯單元。一個位元組有8位，再往上是KB(1KB是210位元組)、MB(1MB是220位元組)、GB(1GB是230位元組)、TB(1TB是240位元組)、PB(1PB是250位元組)、EB(1EB是260位元組)、ZB(1ZB是270位元組)、YB(1YB是280位元組)。但這究竟是多大的數據呢，我們還是難以想像。有人統計過將1TB的數據全部列印出來，需要用5000萬個四開門的書櫃去儲藏。這是多麼龐大的一個數啊，而這只是1TB——240個位元組。而僅全世界消費者一年產生的數據就有6000PB，全世界企業一年產生的數據有7000PB。截至2010年，人類產生的數據為1。2ZB，且數據每年以指數級增長，每兩年我們擁有的數據將翻一番。

在大數據時代，數字電視、手機、移動互聯網統治了我們。截至2012年，中國手機網民數突破4。2億；2013年中國超過美國成為最大的智能手機市場；2013年2月微信用戶數突破4億，到9月，微信用戶達到5億，微信用戶正在以每6個月增長1億用戶的速度增長；95%的智能手機用戶睡前玩手機。

「棱鏡門」事件主角愛德華斯諾登一時間成為全球關注的目標，網路時代何處安放我們的隱私？美國間諜衛星精度達到了5至10厘米，當今社會我們每個人近乎「透明」!

大數據時代給我們帶來什麼。

1965年，英特爾創始人之一戈登摩爾考察了計算機硬體的發展規律，提出了著名的摩爾定律。該定律認為，同一個面積集成電路上可容納的晶體管數目，一到兩年將增加1倍，也就是說，其性能將提升1倍。換句話說，計算機硬體的處理速度和存儲能力，一到兩年將提升1倍。這一定律揭示了信息技術進步的速度。

數據的爆炸是「三維」的，是立體的，這三個維度，主要表現在：同一類型的數據量在快速增長；數據增長速度在加快；數據的多樣性，即新的數據來源和新的數據種類在不斷增長。

任何一件事物，都有一個從量變到質變的過程。在當前這個數據爆炸的時代，數據帶給我們什麼呢？我想最重要的是帶來了思維模式的轉變。轉變了我們一直以來以因果邏輯思維的模式，變成了相互關系的邏輯思維。舉一個例子，在不久的將來我們完全可以通過數據分析，預判出一次地震的時間、地點、強度，但我們不是通過分析地殼運動而來的，而是通過相互關系的龐大的數據分析而來的。

2008年的冰災，當時的廣州火車站滯留了25萬人，這個數據是通過當時在這個區域的手機使用數統計出來的，與後期的最終統計基本吻合。大數據使我們開始了一次全新的探索，而探索的意義不在於發現新大陸，而在於發現新視角。

大數據時代給企業帶來了什麼。

數據挖掘是一種知識產生的過程，從中產生創新、產生管理、產生推動社會變革的理論與實踐。

沃爾瑪公司是美國的一家世界性連鎖企業，以營業額計算，為全球最大的公司。沃爾瑪一年產生的數據有2500TB。沃爾瑪公司通過對大量歷史數據的分析發現，年輕爸爸去超市購買嬰兒尿布會順便買點啤酒犒勞自己。因此，沃爾瑪推出了尿布與啤酒搭售的營銷策略，使銷售量增長。

紐約，美國最大的城市及第一大港，擁有810多萬人口，其36%為外國移民，人口使用約170種語言。1990年，紐約市共發生了兇殺案2245宗，1995年下降到1171宗，2009年下降到466宗，創下50年最低。紐約是如何實現這個成績的呢？原來紐約通過把20年的犯罪數據和交通數據整合，開發出了「數據驅動的警務管理」，發現交通事故高發地帶，也是犯罪活動的高發地帶，而且兩者的高發時間段也同樣吻合。這就將警察以往「亡羊補牢」的工作模式轉變為「守株待兔」的工作模式，取得了巨大的成績。

大數據及其分析，將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。任何一個組織，如果早一點著手大數據工作，都可以獲得明顯的競爭優勢。用另一本類似著作《大數據時代》的作者維克托的一句話：「大數據是未來，是新的油田、金礦。」

當前我們的企業每天獲得大量的生產、營銷、辦公數據，如何將數據分析應用其中是時代賦予我們的挑戰。如何實現粗放型向精細化轉變，大數據為我們的企業提升管理效率、提高服務水平提供了有利平台。

世界每天都在變，唯一不變的是變化。大數據將是傳統行業的掘墓者，盛極一時的柯達倒閉了，微軟收購了諾基亞……我們的企業處在這樣一個變革的社會，應該何去何從，值得我們每一個人深思。

㈦ 「大數據是邁向智能社會的土壤」

「大數據是邁向智能社會的土壤」

「有人說數據是石油，是黃金。在我看來，那都是1.0版本的說法。如今，數據是土壤，是我們邁向智能社會的土壤。」9月13日上午，著名信息管理專家、阿里巴巴集團副總裁塗子沛做客廣東職工大講堂時表示。

他認為，在這個大數據時代，沉澱、採集和分析數據使人們能夠掌握很多以前無法獲得的信息，實現預判趨勢和定製化生產，從而幫助企業轉型升級，實現社會精細化發展；同時，通過合理開放和融通數據，能夠實現智慧的集成和社會治理水平的提高。

互聯網是沉澱數據的戰略基礎設施

「今天的互聯網，不僅僅是互聯，而是沉澱數據的基礎設施。」塗子沛認為，「互聯網+」里的「+」是指超越互聯，而具體表現就是數據化。

那麼，互聯網時代的大數據又是什麼？他表示，數據是對客觀世界的測量和記錄，而大數據是「傳統的小數據」+「現代的大記錄」。「我們在收集數據時，可能是出於某個特定目的，只限於在特定維度上來收集。但這些數據往往可能在新的維度，在新的領域發生作用。」

比如，現在社會上都在講傳統企業轉型，怎麼轉型？塗子沛表示，傳統企業很難清楚地知道自己的產品賣到哪裡、賣給了誰，但藉助互聯網，企業能夠通過數據了解並分析購買者的消費行為。

他認為，一切業務數據化，便是互聯網企業與傳統企業的不同所在：互聯網能把每一筆交易用數據沉澱下來，作為基礎設施將數據採集，決定著企業今後的命運。

「企業可以和每一個終端用戶之間建立數據聯系，通過實時的、源源不斷的數據沉澱，更加了解市場和用戶。在數據時代，比的不是勞動生產力，而是知識生產力。就以電商來說，哪一家電商平台最早、最有效最精確把這些分析出來，銷售量可能提得更高。不僅如此，互聯網和大數據還能幫助企業拓展新的業務和商機。」

塗子沛以阿里巴巴為例，「每做一筆交易就沉澱一筆記錄，數據沉澱越來越多，有了這些數據，便可以去開拓新的領域，比如說金融業務。」他解釋，目前阿里巴巴平台上如果有商家提出貸款需求，在幾分鍾內，平台便可以決定是否發放貸款。「依據是什麼？便是藉助交易等各類數據的積累，全面了解商家的運營狀況等信息，決策能不能放貸。」

大數據「表示的是過去，表達的是未來」

在「互聯網+」時代，數據到底有多重要？「數據是土壤」，孕育智能社會。塗子沛稱，數據不再僅是黃金和石油，因為它們用一次就消耗了，而數據永遠在那裡，越用越多，並最終經過沉澱、採集、分析實現1+1>2的效果。

「如今數據存儲分享成本極其低廉，微信、微博等社交媒體的普及，使得每個人都貢獻數據，引起數據爆炸。」在塗子沛看來，這些數據是預測世界最好的工具，數據表示的是過去，表達的是未來，數據就是規律的載體。「目前我們的數據正在實現把機器連接起來，成為物聯網，而未來一旦機器跟人體連接上網，7×24小時源源不斷收集數據、產生數據，一切都將數據化。

進入大數據時代，未來生產和社會將變成什麼樣？塗子沛認為，依託大數據分析，企業還可以預測消費行為和市場趨勢，從而提供個性化產品滿足不同需求。

「比如每個人打開手機淘寶，看到的頁面、產品、商品都不一樣，做了個性化之後，手機淘寶點擊和下單的人要比不做個性化高一倍左右。為什麼？因為數據分析使得我們把他最關心的事情推送給他了。」

值得注意的是，數據也將對傳媒業產生巨大影響。他提到，媒體每天處理的信息其實就是數據的富礦，也應當通過數據分析和用戶習慣給每個人推送新聞，使每一位客戶通過客戶端只看到自己想看到的新聞，為每一位客戶量身定做，提供個性化服務。

塗子沛補充說，這就需要有大量的數據，才能基於客戶興趣和趨向的掌握，提供個性化服務。當前我們處在一個注意力匱乏的時代，大數據信息爆炸，注意力是最寶貴的，個性化服務就是在爭取注意力，從而實現價值。

大數據幫助提高社會治理水平

「數據雖然是最重要的資源，不流動，就不能產生價值」，塗子沛認為，「互聯網+」時代，開放數據，讓數據流動，整合數據，才能夠實現「1+1>2」的增值。開放數據才能推動知識經濟、網路經濟、新經濟的發展。

他強調，數據要融通才能產生價值。要通融數據，必須首先開放數據。「中國已成立專門部門管理數據開放問題，廣東則是第一個成立大數據管理局的省份。塗子沛認為，開放數據是一個系統工程，要把數據以一定的程度跟其他的數據、其他平台進行整合，更好的服務經濟社會的發展。
「比如，通過掌握每一部車的位置，就知道車在紅綠燈面前等了多久，現在智能紅綠燈是全世界交通領域的前沿，通過將幾千萬條計程車數據開放出來，舉辦一場數據大賽，號召大家設計這樣一套系統，讓所有車在所有路口和地區等待的時間加總之和要最小。」

他說，這意味著，用外部力量調動內部創新，用互聯網來調動資源，尋找最優解決方案，提高社會治理水平。數據開放、共享和融通不僅使得社會效率更加有效，還增加新的藍海、新的資源，我們已經享受到了開放數據的好處。

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㈧ 讀《大數據時代》心得體會

讀《大數據時代》心得體會（一）

讀了《大數據時代》後，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎麼明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰栗起來。

“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然後通過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。

近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限於傳統的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。

當我們人類的數據收集和處理能力達到拍位元組甚至更大之後，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性後，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基於一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!

《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先後變化關系規則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系，而是相關關系”，“知道是什麼就夠了，沒必要知道為什麼”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基於因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。

可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。

其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最後把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那麼大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最後反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區別在於人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最後做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。

還好我知道自己對什麼統計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。

所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。

讀《大數據時代》心得體會（二）

信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變„„我們這樣評論著的信息時代已經變為曾經。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明信息和數據，只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同，也試圖說明，為什麼信息時代轉變為了大數據時代?大數據時代帶給了我們什麼?

信息和數據的定義。維基網路解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但是信息具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關於事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字元和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴於數據的爆發，只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。這是否是《大數據時代》一書所未曾闡述的背景材料?

在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區別：1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什麼”，而不需要知道“為什麼”。作者語言絕對，卻反思其本質區別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利於預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭並進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而並非相離互斥。

數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什麼預期和啟示?銀行業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業務發展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優秀的經營管理能力„„可以這些都基於數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基於脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風雲變換，穩健贏取未來。

讀《大數據時代》心得體會（三）

這本書里主要介紹的是大數據在現代商業運作上的應用，以及它對現代商業運作的影響。

《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然後在通過解釋在對未來進行預測，並對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。

下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。

《大數據時代》開篇就講了Google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20XX年美國的H1N1的爆發地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。Google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發一兩個周之後才可以弄到相關的數據。同時Google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著Google預測數據的置信區間為3%，這個數字遠遠小於傳統統計學上的常規置信區間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對准確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近於總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近於事件本身的性質。而之前採取的“樣本<總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們採取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對准確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。

接下來，維克多又通過了IBM追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與Google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描並儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什麼，只要有聯系Google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以Google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對准確性的追求並不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其准確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。

之後，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業——數據科學家，這是一群數學家、統計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群傢伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。

無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!

我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發，比如你在相關的社交網站發表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。

我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。

讀《大數據時代》心得體會（四）

利用周末，一口氣讀完了塗子沛的大作《大數據》。這本書很好看，行文如流水，引人入勝。書中，你讀到的不是大數據技術，更多是與大數據相關的美國政治、經濟、社會和文化的演進。作為一名信息化從業者，讀完全書，我深刻感受到了在信息化方面中國與美國的各自特色，也看到了我們與美國的差距。有幾個方面的體會，但窺一斑基本能見全貌。

一是政府業務資料庫公開的廣度和深度。近年來，隨著我國信息公開工作的推進，各級政府都在通過政府門戶網站建設積極推進網上政務信息公開，但我們的信息公開，現階段還主要是政府的政策、法律法規、標准、公文通告、工作職責、辦事指南、工作動態、人事任免等行政事務性信息的公開。當然，實時的政府業務資料庫公開也已經取得很大進步。在中國政府門戶網，可以查詢一些公益資料庫，如國家統計局的經濟統計數據、環保部數據中心提供的全國空氣、水文等數據，氣象總局提供的全國氣象數據，民航總局提供的全國航班信息等;訪問各個部委的網站，也能查到很多業務數據，如發改委的項目立項庫、工商局的企業信用庫、國土資源部的土地證庫、國家安監總局的煤礦安全預警信息庫、各類工程招標信息庫等等。這是一個非常大的進步，也是這么多年電子政務建設所取得的成效和價值!但是，政務業務資料庫中的很多數據目前還沒有實現公開，很多數據因為部門利益和“保密”等因素，還僅限於部門內部人員使用，沒有公開給公眾;已經公開的數據也僅限於一部分基本信息和統計信息，更多數據還沒有被公開。從《大數據》一書中記錄的美國數據公開的實踐來看，美國在數據公開的廣度和深度都比較大。美國人認為“用納稅人的錢收集的數據應該免費提供給納稅人使用”，盡管美國政府事實上對數據的公開也有抵觸，但民願不可違，美國政府的業務數據越來越公開，尤其是在奧巴馬政府簽署《透明和開放的政府》文件後，開放力度更加大。DATA.GOV是美國聯盟政府新建設的統一的數據開放門戶網站，網站按照原始數據、地理數據和數據應用工具來組織開放的各類數據，累積開放378529個原始和地理數據集。在中國尚沒有這樣的數據開放的網站。另外，由於制度的不同，美國業務信息公開的深度也很大，例如，網上公布的美國總統“白宮訪客記錄”公布的甚至是造訪白宮的各類人員的相關信息;美國的FedSpending網站，能夠逐條跟蹤、記錄、分析聯邦政府每一筆財政支出。這在中國，目前應該還沒有實現。

二是對政府對業務數據的分析。目前，中國各級政府網站所提供的業務數據基本上還是數據表，部分網站能提供一些統計圖，但很少能實現數據的跨部門聯機分析、數據關聯分析。這主要是由於以往中國政務信息化的建設還處於部門建設階段。美國在這方面的步伐要快一些，美國的DATA.GOV網站，不僅提供原始數據和地理數據，還提供很多數據工具，這些工具很多都是公眾、公益組織和一些商業機構提供的，這些應用為數據處理、聯機分析、基於社交網路的關聯分析等方面提供手段。如DATA.GOV上提供的白宮訪客搜索工具，可以搜尋到訪客信息，並將白宮訪客與其他微博、社交網站等進行關聯，提高訪客的透明度。

三是關於個人數據的隱私。在美國，公民的隱私和自有不可侵犯，美國沒有個人身份證，也不能建立基於個人身份證號碼的個人信息的關聯，建立“中央數據銀行”的提案也一再被否決。這一點，在中國不是問題，每個公民有唯一的身份信息，通過身份證信息，可以獲取公民的基本信息。今後，隨著國家人口基礎資料庫等基礎資源庫的建設，公民的社保、醫療等其他相關信息也能方便獲取，當然信息還是限於政府部門使用，但很難完全保證整合起來的這些個人信息不被泄露或者利用。

數據是信息化建設的基礎，兩個大國在大數據領域的互相學習和借鑒，取長補短，將推進世界進入信息時代。我欣喜地看到，美國政府20XX年啟動了“大數據研發計劃”，投資2億美元，推動大數據提取、存儲、分析、共享、可視化等領域的研究，並將其與超級計算和互聯網投資相提並論。同年，中國政府20XX年也批復了“十二五國家政務信息化建設工程規劃”，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。開放、共享和智能的大數據的時代已經來臨!

我精心推薦

㈨ 大數據的現實意義

問題一：大數據的現實意義 舉個例子 你在某寶買了件內衣 馬雲就能知道你的胸圍 你的嗜好（蕾絲還是）你的住址 電話 姓名等等一系列問題

問題二：大數據有哪些重要的作用 主要由以下三點作用：
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

問題三：大數據真的有意義么 研究表明，大數據是繼傳統IT之後下一個提高生產率的技術前沿和信息服務業發展的重要推動力。大數據的使用將成為未來提高競爭力、生產力、創新能力以及創造消費者盈餘的關鍵要素。
大數據應用能夠發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，更有利於國民經濟和公民。數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率與競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。
大數據及其開發利用能夠催生新的產業形態，拓展成為戰略性新興產業的重要組成部分。大數據的生產、整合、開發利用具有廣泛的高附加值，可以形成和應用於各行業的關鍵發現，大數據的有效利用可以創造巨大的潛在價值，許多行業和承擔業務職能的組織可以利用大數據提高人力、物力資源的分配和協調能力，減少浪費，增加透明度，並促進新想法和新見解的產生。
在當下這個信息爆炸的時代，大數據是未來的趨勢。ITjob官網有關於大數據應用實例的文章和介紹，很多論壇和貼吧也有關於大數據的討論，你可以去具體了解下大數據在生活中的應用。以及未來的發展前景，再來思考有沒有意義。

問題四：什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據 空談數據沒有太大意義，要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說，我們的數據主要做傳播指導；2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據（媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據），通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題，3、我們主要是在大數據的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少決定了效果。

問題五：何謂大數據?大數據的特點,意義和缺陷. 大數據技術(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通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。
特點：
1.數據量大；
2.數據類型多；
3.數據處理實時性強；
4.數據真實性。
意義：大數據的意義在於通過對大量數據進行分析從而對核心價值進行預測。
缺陷：對處理能力要求高，存在隱私安全問題。

問題六：什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據 讀讀這本書吧。。
駕馭大數據 駕馭未來
文/林海龍 虎嗅網友
大數據的流行，也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國 *** 的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。
該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！
大數據重要以及不重要的一面
與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。
網路數據與電子商務
對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。
一些有價值的應用場景
大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......>>

問題七：互聯網大數據有哪些好處多 大數據是什麼？為什麼要使用大數據？大數據有哪些流行的工具？本文將為您解答。
現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。
通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。
大數據通常與企業商業智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。
以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。
為什麼使用大數據？
數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。
現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。
更完整的解析
大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。
現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。
類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。
大數據是什麼？
由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：
量級（Volume）：大量的數據
速率（Velocity）：高速的數據產出
多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。
正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：
網站分析
移動分析
設備/感測器數據
用戶數據（CRM）
統一的企業數據（ERP）
社交數據
會計系統
銷售點系統
銷售體系
消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）
公司內部電子表格
公司內部資料庫
位置數據（空間位置、GPS定位的位置）
天氣數據
但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。
想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱 *** 的大數據詞條。
大數據的好處
大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那麼大數據可以提供如......>>

問題八：大數據時代,大數據概念,大數據分析是什麼意思？ 世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從 *** 到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。大數據時代什麼意思？大數據概念什麼意思？大數據分析什麼意思？所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢？
一：大數據的定義。
1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，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。 2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
3、大數據應用，是 指對特定的大數據 *** ，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展，才 能充分實現大數據的價值。 當你的技術達到極限時，也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二：大數據的類型和價值挖掘方法1、大數據的類型大致可分為三類：1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail Records)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
三：大數據的特點業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：1、是數據體量巨大數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB)，這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。2、是數據類別大和類......>>

問題九：舉例說明大數據在哪些方面發揮著重要作用 大數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

問題十：為什麼大數據如此重要 大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
根據 *** 的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。[1]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意義:
有人把數據比喻為蘊[4] 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。