大數據時代數據廢氣

⑴ 環保大數據互聯時代將到來

環保大數據互聯時代將到來

近年來，互聯網為解決環境問題創造了前提條件。通過互聯網的應用，可以實現環境數據、信息等要素互通共享，從而推動環境問題得到整體有效解決。公眾輿論藉助互聯網將對企業排污形成巨大壓力，督促其有效治污，也將推動環境改善因素由單一政府向全社會延伸。

預計在互聯網的影響下，環保領域將迎來一個大數據互聯時代。

線上線下有效互動

環保物聯網覆蓋范圍將擴大，人人參與的大環境形成

目前，我國已經基本建立起了污染排放監控體系，特別是對於國控、省控、市控重點污染企業。然而，這些數據的真實性、有效性、公開性卻一直受到不同程度的質疑。

隨著信息技術日益完善普及，特別是新《環保法》的實施將為有力打擊環境違法行為提供重要法律支撐，使「線上數據+線下執法」的模式配合大有可為。在推動環境改善驅動因素由單一政府向全社會延伸過程中，環境相關信息及數據的價值將得到顯現。

一方面，預計未來除現有重點污染企業之外，大量「漏網之魚」將逐步納入監測體系並進行全面監控，環保物聯網覆蓋范圍有望顯著擴大。而來自民間的環境信息也將通過移動互聯網等渠道大量涌現，使環境大數據具備堅實基礎。與此同時，實施數據打假及信息公開並為後續執法提供更強支撐。

另一方面，預計未來建設環境監察移動執法系統的機構以及執法人員比例都將大幅增加，從而實現公眾、企業、執法單位從線上到線下的有效互動，形成人人參與的環保大環境。

環境質量得到更多關注

多渠道信息檢驗治污效果，排污企業將改變 「驗收導向」方式

今年以來，無論政府層面還是公眾方面，在總量減排的基礎上，更多提出環境質量的改善。相關指標有望逐步取代單一的污染物減排數字，成為「十三五」以及未來中長期環境規劃的重要導向。

因此，從多渠道獲得的環境質量數據，有望成為檢驗治污工程是否真實有效的關鍵考量。排污企業也將改變傳統「驗收導向」思維方式，更加傾向於選擇具備技術和資金優勢、能夠真正解決問題的環境服務商。

大數據來源有哪些?

環境質量、污染源排放和個人活動信息將通過互聯網互通共享

環境領域將迎來一個大數據互聯時代。若要全面呈現環境問題，尤其需要通過互聯網實現環境數據、信息等要素互通共享，從而推動環境問題得到整體有效解決。具體來看，目前主要存在以下3種與環境相關的數據來源：

第一，環境質量。這是指外部自然環境質量表徵，典型數據信息包括大氣、地表水、水資源、土壤、輻射、聲、氣象等環境質量，通常由政府及有關部門(如環境保護部)公開其製作或獲取的環境信息。

基於已經建立起來的以國控、省控、市控3級為主的環境質量監測網，形成信息公開機制，初步勾勒出了我國整體環境質量狀況。比如，全國城市空氣質量日報/時報(367個城市)、全國主要流域重點斷面水質自動監測周報(145個監測斷面)、全國輻射環境自動監測站空氣吸收劑量率(44個站點)等。

第二，污染源排放。這是造成環境污染的核心原因，具體體現為廢水、廢氣、固廢、放射源等形式，主要包括污染源基本情況、污染源監測、設施運行、總量控制、污染防治、排污費徵收、監察執法、行政處罰、環境應急等環境監管信息。

《全國污染源普查公報》中的排污數據及信息，將是政府監管以及公眾監督的重要前提與基礎。目前，各地正逐步落實環境保護部出台的《關於加強污染源環境監管信息公開工作的通知》等文件。以北京市為例，雖然已按季度發布國控企業污染源監督性監測情況，而27家重點排污單位和上市企業僅於今年起初步實現自行監測信息對外發布，實時信息公開仍無法實現。

第三，個人活動產生的與環境相關的數據信息，如用水量、用電量、生活中產生的廢棄物等。盡管這些數據擁有巨大的潛在價值，但其分布卻呈現天然的分散狀態，互聯網特別是移動互聯網的快速普及應用正在使上述信息的收集利用變得可行。

以上是小編為大家分享的關於環保大數據互聯時代將到來的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑵ 大數據時代

預測——大數據的核心

量變導致質變

要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要精確

萬事萬物數據化、數據交叉復用的巨大價值

大數據變革公共衛生——它是建立在大數據的基礎上的。這是當今社會所獨有的一種新型能力:以一種前所未有的方式，通過對海量信息進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。

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，組織結構，以及政府與公民關系的方法。

大數據價值鏈的3大構成:數據本身、技能、思維

大數據的精髓——分析信息時的三個轉變

1.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

2.研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度

3.我們不再熱衷於尋找因果關系

小數據時代的隨機采樣，最少的數據獲得最多的信息

大數據時代的思維變革

1.更多:不是隨機采樣而是全體數據

2.更雜:不是精確性，而是混雜性

3.更好:不是因果關系而是相關關系

大數據時代的商業變革

4:數據化:一切皆可「量化」

5."取之不盡，用之不竭"的數據創新

數據的再利用

重組數據

可擴展數據

數據的折舊值

數據廢氣

開放數據

6.數據、技術、思維的三足鼎立

大數據時代的管理變革

7.風險:讓數據主宰一切的隱憂

8.掌控:責任與自由並舉的信息管理

⑶ 大數據時代，為什麼要對數據進行清洗

簡單的來說，進行數據清洗就是使數據變得完整，從而使後續對這些數據進行分析的結果更為准確

⑷ 大數據時代,招商引資為什麼一定要這么做

大數據時代,招商引資為什麼一定要這么做?

一個確信無疑的事實是，我們已經身處大數據時代。馬雲曾經說過，阿里巴巴最值錢的是數據。針對招商引資，馬雲也給出了如下建議：「我們政府過去招商引資是稅收、土地和三通一平的優惠政策，未來的招商引資，企業會問政府有大計算的能力嗎？提供數據和金融支撐嗎？有跨境平台嗎？未來商業沒有這些將不會迎來人才，大數據已經成為未來招商引資的基礎設施。」 招商引資內參此文幫助大家認識大數據時代對招商引資的重要性，以及我們如何利用大數據做好招商引資。
1、【案例篇】大數據讓招商引資同比增長8倍！
2015年，某地開發區創新招商方式，開展產業精準招商取得明顯成效。近前五個月，就吸引合同外資4597萬美元，同比增長8倍，而且引進的項目均屬於高端優質項目。
他們怎麼做到了？該開發區的招商引資法寶是：精準招商。年初，開發區建設一個區內企業的「大數據」。區內近300家規模以上企業是首批進入「大數據」的企業。通過調研錄入資料庫的信息，不僅僅包括企業的規模、產業、技術等基本信息，還有市場空間、行業地位、發展規劃、合作意向等信息。有了這些「大數據」，在招商時針對性地選取優勢企業代表，到國外或國內的優勢產業地區進行產業招商，就能很快實現信息匹配，企業往往現場就能「談戀愛」。
在招引一家亞洲最大的工業生產企業過程中，該開發區利用大數據做精準招商，圍繞該企業進行產業招商，建立一個下游產業園，成功獲取了多個該企業的下游外資項目。該開發區負責人總結經驗時認為：產業集聚更能吸引外商投資，人工、技術、物流、市場都是產業吸引力，產業鏈上下游企業相互協作，產業成長速度更快。
2、【理論篇】為什麼大數據對招商引資是十分必要的？
目前，開發區採用的招商方式主要有敲門招商（有針對性走訪發達地區相關企業）、駐點招商（即在投資密集地區設立招商聯絡處或辦事處，派駐專人長年招商）、推介會招商（有目的地參加各類推介會，從會上獲取企業信息）、以商引商（即以企業家為主體進行招商）、中介招商（通過專業的投資中介咨詢機構招商）、商會招商（拜訪所駐城市商會、協會會長、秘書長，謀求與協會、商會建立長期合作關系，獲取會員企業信息）等。這些招商方式各有側重，各有千秋，也取得了不菲的成績，但是存在一個共性問題：發掘的項目資源有限，招商方向不明確，導致力量分散、效率低下。因為，無論是敲門招商、駐點招商還是更大范圍內的推介會招商、中介招商、商會招商等，收集相關企業的信息都是小范圍的、有限的，並且容易受主觀偏好影響，具有一定的盲目性，重點不突出，但開發區招商人員力量有限，導致招商成功率偏低。
3、【方法篇】大數據精準招商，我們應該怎麼做？
開發區需要搶抓大數據時代帶來的發展機遇，破解現有盲目招商的問題，可以從以下三方面做出嘗試：
①建立項目庫，確保招商精準化
根據開發區產業定位，建立項目庫，且要盡可能地囊括國際、國內相關產業（統計學里，分析的樣本越是趨同於總體，得到的結果越是有效，而互聯網時代，使取得總體數據具備了可能性）。除了項目本身的產業類別、產業規模、總部地址、員工人數、生產工業、所需配套、上下游產品鏈、產品的主要消費群體等相關數據外，還要收集項目管理者，甚至是員工的微博、微信、空間等數據，並且對數據做動態追蹤。
因為，在大數據時代，相關關系分析將會變得至關重要。往往通過找出一個或多個關聯物並監控它，就能預測未來。美國折扣零售商塔吉特將大數據相關關系分析用到極致。他們通過一個人的購物方式發現她是否懷孕，甚至能夠比較准確地預測預產期，這樣就能夠在孕期的每個階段給客戶寄送相應的優惠券。
同理，我們通過對項目方相關信息（如產品種類、產品規模、員工人數、管理層人員動態等）的收集、分析，掌握同類企業在投資出現變化時會出現的相關變動，對收集到的信息做相關分析，進而推測企業動向，從而為招商人員提供攻堅方向。
②記錄並分析招商日誌，確保招商精細化
馬修?方丹?莫里是一位美國海軍軍官，他洞察了以前海軍上尉寫的無章可循的航海日誌里隱藏的巨大價值，並將航海日誌里記錄的信息繪製成了表格。在整合了數據之後，提供了更有效的航海路線。為進一步提高路線的精確度，他創建了一個標准表格來記錄航海數據，並且要求美國所有的海軍艦艇在海上使用，返航後再提交表格。莫里通過分析收集到的數據，知道了一些良好的天然航行路線，為商人們節省了一大筆錢，一個船長感激地說：「我在得到你的圖表之前都是在盲目地航行，你的圖表真正的指引了我。」在這些圖表的幫助下，年輕的海員們不用再親自去探索和總結經驗，而能夠通過這些圖表立即得到來自成千上萬名經驗豐富的航海家的指導。
莫里通過對航海日誌的分析，得出了有效的導航圖，可以算是大數據的最早實踐之一。那麼同理，在大數據時代，在獲取信息更加方便快捷的前提下，我們理應能夠通過招商人員記錄招商日誌，並對招商日誌進行分析挖掘數據的潛在價值，從而得出更加有效的招商方式，使招商不再盲目，並且真正指引年輕的招商人員更快更好地從事招商工作。
招商日誌應該至少包括以下三方面內容：
一是招商檔案的建立。即明確招商過程中的5W+1H，即Why（如，為什麼選擇這個項目而不是別的項目、這個項目為什麼要重新選址、為什麼這個項目有可能選擇你這個開發區而不是別的地方等）；What（如，這個項目是什麼類型、生產什麼產品或提供什麼服務、項目洽談中對方提出了什麼樣的要求，你又是如何作答的等）；Where（如，洽談發生在什麼地點、當時的洽談環境如何、是否踏勘現場、項目選址選在哪兒、土地性質如何、是否需要土地修編及調整等）；When（如，初次洽談是什麼時候，再次拜訪的時間間隔及每次洽談的時長等）；Who（如，誰牽頭洽談該項目，過程中配合者有哪些，項目方代表是誰，什麼職務等），How（如，事前是如何了解項目情況的、事中是如何跟進的、事後是如何保持聯系聯絡感情的等）。
二是招商成功的經驗。若項目成功引進，則要記錄在招商人員看來的成功經驗是什麼，知道「是什麼」讓項目方做出了選擇，要善於洞察項目方做決定背後的真正原因。
三是招商失敗的教訓。至於沒有成功引進的項目，我們也要記錄此次招商失敗的原因，並盡量進行分類記錄，如分清客觀原因（如土地空間不足夠、政策優惠力度不夠、提供配套不足等）和主觀原因（如招商人員沒有及時掌握項目方的精確的投資信息、投資需求等）。
這些在大數據時代被稱為數據廢氣，表面看起來沒有什麼價值，若能理解其更深層次的價值，加以巧妙利用（如分類歸納不同產業項目招商失敗的原因，用數據來說明真相，招商人員在了解到真相之後，形成相應的風險預期，當下次遇到類似問題時，就可以提前做出准備盡力避免）則可以不斷提升招商服務水平，提高招商成功率。
③巧妙利用數據，確保招商精確化
大數據時代將要釋放出的巨大價值使得我們選擇大數據的理念和方法不再是一種權衡，而是通往未來的必然改變。我們所做的各種信息收集、整理的工作，目的在於通過分析讓「數據」為開發區招商服務，那麼如何分析數據，是必然要思考的問題。
美國一個徵信機構益百利（Experian）有一種服務，可以根據個人的信用卡交易記錄預測個人的收入情況。證明一個人的收入狀況要花10美元左右，但是益百利的預測結果售價不足1美元。所以有時候，通過代理取得數據信息比自己去操作繁瑣的程序要便宜的多。因此，並不是要每個開發區去組建一個專門的數據分析團隊，高額聘請專業大數據演算法師，購買收集、存儲大數據的設備，開發區可以向代理機構購買相關數據。當然，代理機構的崛起、數據安全相關協議等會隨著大數據的廣泛利用而逐步規范。也許我們現在還做不到項目資料庫的建立，但是可以從招商日誌做起，建立招商檔案，為大數據招商收集原始數據。

⑸ 大數據時代帶來的弊端

1、社會安全問題。
中國網民已經接近6億，每時每刻都產生著大量的數據，也消費著大量的數據，網路的放大效應、傳播的速度和動員的能力越來越大，各種社會的矛盾疊加，致使社會群體性事件頻發。
2、個人隱私。

人們可以利用的信息技術工具無處不在，有關個人的各種信息也同樣無處不在。在網路空間里，身份越來越虛擬，隱私也越來越重要。根據哈佛大學近期發布的一項研究報告，只要有一個人的年齡、性別和郵編，就能從公開的數據當中搜索到這個人約87%的個人信息。

3、對於國民經濟的威脅。

堪稱智能交通、智慧電網的國民經濟運行和智能社會發展高度依賴信息基礎，這些重要的信息基礎設施、網路化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。

4、國家安全利益。

網路空間信息安全、問題嚴重性、迫切性在很大程度上已經遠遠超過其他的傳統安全，當今主權國家所面臨的所有非傳統安全威脅總是面臨著滄海一粟的困境，政府要找的那根針往往沉沒在浩瀚的大海中。

5、秘密保護。

美國國家安全局以及網路巨頭的關系正是計算能力和海量數據的結合，因此全球大部分的數據都掌握在他們手中，他們大量的數據在網上是沒有保護的。

⑹ 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。

大數據時代讀後感5篇600字相關 文章 ：

★ 走進網路時代作文600字:互聯網時代不應是「忽老」時代

⑺ 關於大數據時代這本書

<大數據時代>
頁數 270
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目錄如下：
推薦序一 擁抱「大數據時代」
寬頻資本董事長 田溯寧
推薦序二 實實在在大數據
中國互聯網發展的重要參與者，知名IT 評論人
譯者序在路上·晃晃悠悠
電子科技大學教授，互聯網科學中心主任
引言一場生活、工作與思維的大變革
大數據開啟了一次重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發……
大數據，變革公共衛生
大數據，變革商業
大數據，變革思維
大數據，開啟重大的時代轉型
預測，大數據的核心
大數據，大挑戰

第一部分 大數據時代的思維變革
第1章 更多：不是隨機樣本，而是全體數據
當數據處理技術已經發生了翻天覆地的變化時，在大數據時代進行抽樣分析就像在汽車時代騎馬一樣。一切都改變了，我們需要的是所有的數據，「樣本= 總體」。
讓數據「發聲」
小數據時代的隨機采樣，最少的數據獲得最多的信息
全數據模式，樣本=總體

第2章 更雜：不是精確性，而是混雜性
執迷於精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5% 的數據是有框架且能適用於傳統資料庫的。如果不接受混亂，剩下95% 的非框架數據都無法被利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。
允許不精確
大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效
紛繁的數據越多越好
混雜性，不是竭力避免，而是標准途徑
新的資料庫設計的誕生

第3章 更好：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」。在大數據時代，我們不必非得知道現象背後的原因，而是要讓數據自己「發聲」。
關聯物，預測的關鍵
「是什麼」，而不是「為什麼」
改變，從操作方式開始
大數據，改變人類探索世界的方法

第二部分 大數據時代的商業變革
第4章 數據化：一切皆可「量化」
大數據發展的核心動力來源於人類測量、記錄和分析世界的渴望。信息技術變革隨處可見，但是如今信息技術變革的重點在「T」（技術）上，而不是在「I」（信息）上。現在，我們是時候把聚關燈打向「I」，開始關注信息本身了。
數據，從最不可能的地方提取出來
數據化，不是數字化
量化一切，數據化的核心
當文字變成數據
當方位變成數據
當溝通成為數據
一切事物的數據化

第5章 價值：「取之不盡，用之不竭」的數據創新
數據就像一個神奇的鑽石礦，當它的首要價值被發掘後仍能不斷給予。它的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在表面之下。
數據創新1：數據的再利用
數據創新2：重組數據
數據創新3：可擴展數據
數據創新4：數據的折舊值
數據創新5：數據廢氣
數據創新6：開放數據
給數據估值

第6章 角色定位：數據、技術與思維的三足鼎立
微軟以1.1 億美元的價格購買了大數據公司Farecast，而兩年後谷歌則以7 億美元的價格購買了給Farecast 提供數據的ITA Software 公司。如今，我們正處在大數據時代的早期，思維和技術是最有價值的，但是最終大部分的價值還是必須從數據本身來挖掘。
大數據價值鏈的3大構成
大數據掌控公司
大數據技術公司
大數據思維公司和個人
全新的數據中間商
專家的消亡與數據科學家的崛起
大數據，決定企業的競爭力

第三部分 大數據時代的管理變革
第7章 風險：讓數據主宰一切的隱憂
我們時刻都暴露在「第三隻眼」之下：亞馬遜監視著我們的購物習慣，谷歌著監視我們的網頁瀏覽習慣，而微博似乎什麼都知道，不僅竊聽到了我們心中的「TA」，還有我們的社交關系網。
無處不在的「第三隻眼」
我們的隱私被二次利用了
預測與懲罰，不是因為所做，而是因為「將做」
數據獨裁
掙脫大數據的困境

第8章 掌控：責任與自由並舉的信息管理
當世界開始邁向大數據時代時，社會也將經歷類似的地殼運動。在改變人類基本的生活與思考方式的同時，大數據早已在推動人類信息管理准則的重新定位。然而，不同於印刷革命，我們沒有幾個世紀的時間去適應，我們也許只有幾年時間。
管理變革1：個人隱私保護，從個人許可到讓數據使用者承擔責任
管理變革2：個人動因VS預測分析
管理變革3：擊碎黑盒子，大數據程序員的崛起
管理變革4：反數據壟斷大亨
結語 正在發生的未來
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。

⑻ 大數據時代：生活、工作與思維的大變革的目錄

推薦序一擁抱「大數據時代」
寬頻資本董事長田溯寧
推薦序二實實在在大數據
中國互聯網發展的重要參與者，知名IT評論人謝文
譯者序在路上·晃晃悠悠
電子科技大學教授，互聯網科學中心主任周濤
引言一場生活、工作與思維的大變革
大數據，變革公共衛生
大數據，變革商業
大數據，變革思維
大數據，開啟重大的時代轉型
預測，大數據的核心
大數據，大挑戰
第一部分大數據時代的思維變革
第1章更多：不是隨機樣本，而是全體數據
讓數據「發聲」
小數據時代的隨機采樣，最少的數據獲得最多的信息
全數據模式，樣本=總體
第2章更雜：不是精確性，而是混雜性
允許不精確
大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效
紛繁的數據越多越好
混雜性，不是竭力避免，而是標准途徑
新的資料庫設計的誕生
第3章更好：不是因果關系，而是相關關系
關聯物，預測的關鍵
「是什麼」，而不是「為什麼」
改變，從操作方式開始
大數據，改變人類探索世界的方法
第二部分大數據時代的商業變革
第4章數據化：一切皆可「量化」
數據，從最不可能的地方提取出來
數據化，不是數字化
量化一切，數據化的核心
當文字變成數據
當方位變成數據
當溝通成為數據
一切事物的數據化
第5章價值：「取之不盡，用之不竭」的數據創新
數據創新1：數據的再利用
數據創新2：重組數據
數據創新3：可擴展數據
數據創新4：數據的折舊值
數據創新5：數據廢氣
數據創新6：開放數據
給數據估值
第6章角色定位：數據、技術與思維的三足鼎立
大數據價值鏈的3大構成
大數據掌控公司
大數據技術公司
大數據思維公司和個人
全新的數據中間商
專家的消亡與數據科學家的崛起
大數據，決定企業的競爭力
第三部分大數據時代的管理變革
第7章風險：讓數據主宰一切的隱憂
無處不在的「第三隻眼」
我們的隱私被二次利用了
預測與懲罰，不是因為所做，而是因為「將做」
數據獨裁
掙脫大數據的困境
第8章掌控：責任與自由並舉的信息管理
管理變革1：個人隱私保護，從個人許可到讓數據使用者承擔責任
管理變革2：個人動因VS預測分析
管理變革3：擊碎黑盒子，大數據程序員的崛起
管理變革4：反數據壟斷大亨
結語正在發生的未來

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