讲大数据时代与商机的书

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《决战大数据（升级版）》（车品觉）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：决战大数据（升级版）

作者：车品觉

豆瓣评分：7.9

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2016-4

页数：310

内容简介：

 在数据无限的时代，我们如何利用大数据实现商业大洗牌？传统行业又该如何通过挖掘隐藏在大数据背后的信息，冲出层层危机，实现行业质和量的飞跃？企业如何才能实现数据化运营，在大数据时代站稳脚跟？大数据实践的先行者、阿里巴巴集团前副总裁车品觉倾力新增8万字纯干货，倾情解读企业在大数据时代顽强生存的答案！只有稳抓趋势中的观战重点，才能在海量数据中挖掘商机！

 随着智能手机的大范围普及、物联网浪潮以及人工智能技术的爆发式发展，大数据在收集消费者全渠道行为、触发商业机遇等方面发挥了越来越重要的作用。而《决战大数据》一书恰恰洞悉了大数据时代商业发展的本质。同时，车品觉根据其在阿里巴巴的多年经验，通过丰富的案例和通俗易懂的语言，从“养数据”到“用数据”，深入浅出地向我们揭开了阿里巴巴数据化运营和运营数据的神秘面纱。通过《决战大数据》一书，车品觉告诉我们，在数据无限的时代，拥有数据化思维，才能改变商业的未来。

 一部全方位展现智能时代数据思维构建之道的实战巨作，数据力决定竞争力的年代，不得不读！

作者简介：

车品觉

畅销书《决战大数据》作者

红杉资本中国基金专家合伙人

全国信标委大数据标准工作组副组长

 阿里巴巴集团前副总裁，首任阿里数据委员会会长；拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有独到的见解。亲自领导阿里数据团队在大数据实践领域取得了一系列重要成果，包括为阿里建立集团各事业群的业务及决策分析框架，开发智能化的数据产品，成立了驱动集团数据化的运营团队，成功发起了公共与专有数据资产管理体系，还发布了数据安全规范等。

 现担任中国信息协会大数据分会副会长、中国计算机学会大数据专家委员会副主任、粤港信息化专家委员、中国计算数学学会第九届理事、清华大学教育指导委员（大数据项目）、浙江大学管理学院兼职教授等职。

⑵ 《大数据时代生活、工作与思维的大变革》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

《大数据时代》（[英] 维克托•迈尔•舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger））电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：大数据时代

作者：[英] 维克托•迈尔•舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）

译者：周涛

豆瓣评分：7.5

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2012-12

页数：261

内容简介：

《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者维克托•迈尔•舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。

维克托•迈尔•舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。

维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。

本书认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。

作者简介：

他是十余年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。他曾先后任教于世界最著名的几大互联网研究学府。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人，哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人；曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。

他的学术成果斐然，有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上，他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。

他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业；而他自己早在1986年与1995年就担任两家软件公司的总裁兼CEO，由他的公司开发的病毒通用程序，成为当时奥地利最畅销的软件产品。1991年跻身奥地利软件企业家前5名之列，2000年 被评为奥地利萨尔斯堡州的年度人物。

他也是众多机构和国家政府高层的信息政策智囊。他一直专注于信息安全与信息政策与战略的研究，是欧盟专家之一，也是世界经济论坛、马歇尔计划基金会等重要机构的咨询顾问，同时他以大数据的全球视野，熟悉亚洲信息产业的发展与战略布局，先后担任新加坡商务部高层、文莱国防部高层、科威特商务部高层、迪拜及中东政府高层的咨询顾问。

所著《大数据》一书是开国外大数据系统研究的先河之作，而在这之前，他已经在《经济学人》上和数据编辑肯尼斯.尼尔-库克耶一起，发表了长达14页的大数据专题文章，成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。而他的《删除》一书，同样被认为是关于数据的开创性作品，并且创造了“被遗忘的权利”的概念而在媒体圈和法律圈得到广泛运用。该书获得美国政治科学协会颁发的唐•K•普赖斯奖，以及媒介环境学会颁发的马歇尔•麦克卢汉奖。同时受到《连线》、《自然》《华尔街日报》《纽约时报》等各大权威媒体广泛好评。

⑶ 《大数据时代》01 什么是大数据

今天我们第一本解读的是《大数据时代》这本书。

大数据是这几年特别火的一个词，那究竟什么是大数据呢？

字面意思可以理解为大数据就是数量巨大的数据，而这些巨大的数据再结合云计算、人工智能、物联网等技术会对于我们的生活、工作都会带来翻天覆地的影响。

芝加哥大学商学院教授、麦肯锡公司创始人，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

而我们今天所讲的这本《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”。舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。对于身处于大数据时代额我们可谓是会产生异常极大的思维方式的变革。

舍恩伯格最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。

下面我们就进入到《大数据时代》这本书中去吧。

首先来看第一个话题大数据的思维变革

大数据与三个重大的思维变革有关，而这三个转变是相互作用的。

一.不是随机样本，而是全体数据

解释一下就是分析事物相关的所有数据，而不是仅仅依靠分析少量的数据样本。

二是不是精确性，而是混杂性

就是要接受数据的纷繁复杂，而不再追求准确性。

三是不是因果关系，而是相关关系

即不再追求难以摸索的因果关系，转而关注事物的相关关系。

这三个在大数据时代思维变革的转变我们会在接下来节目中一一讲解。

今天我们这一节先讲解：不是随机样本，而是全体样本，这一思维的变革。

小数据时代的随机抽样

为什么这么说呢？在我们过去技术并不发达的时候，只能用少量数据来进行随机采样是最高效的方式，即利用最少的数据来获取更多的信息。

在19世纪时美国的人口普查中，因为数据的变化超过了当时的人口普查统计分析能力，有人提出到数据无比庞大时可以进行有目的的选择，具有选出代表性的样本是最恰当的方式，这就是随机抽样。并且还非常有见解的提出：采样分析的精确性是随着采样随机性的增加而大幅的提高与样本的数量增加关系并不大，也就是说，随机采样样本的随机性比数量的多少更为重要。

而在当时，政府确实也采用了随机调查的方式来对于经济和人口进行了200多次小规模的调查，除此之外，在商业领域也会采用随机调查的方式来抽取部分商品来检查商品的质量安全。

随机抽样取得了巨大的成功，成为了现代社会，现代测量领域的主心骨，但这只是一条捷径，是不可能收集和分析全部数据情况下的选择，他本身就有很多的缺陷。

随机抽样的缺陷

第一，它的成功依赖于采样的绝对随机性，但在实现中绝对的随机性是非常困难，一旦分析过程中存在任何“偏见”，分析结果就会相去甚远。

第二，随机采样不适宜用于考察此类别的情况，也就是说随机抽样，一旦继续细分错误率会大大增加，比如说你想调查大学生玩手机的情况，您采取的调查结果可能会有3%的误差，但如果又把这个调查结果根据性别地域、收入来进行细分，那结果就会变得更为不准确。

因此当人们想要了解更深层次的细分领域的情况，采用随机采样的方法显然是不可取的，在宏观领域起作用的方法，在微观领域上失去了作用，随机采样就像是模拟照片，打印再远看会是非常不错，但是一旦聚焦在某个点，就会变得模糊不清。

全部数据的采样方式

现在我们正在步入了大数据时代，我们需要一中新的数据采集模式----全数据模式，即样本等于总体。

我们这个时代收集数据，并不像过去那样困难，手机导航、社交网站、微博、微信这些随时随地或主动或被动的收集你所产生的信息，并且通过计算机就可以轻而易举地完成数据处理。

采取全部数据的采样方式，可以不用考虑随机抽样所考虑的随机性，并且在细分领域也会发挥极大的作用，一个很好的例子，就是日本国民体育运动相扑之中所产生的非法操控比赛结果。

相扑比赛和其他比赛有所不同的就是选手需要在15场比赛之中的大部分场次获得胜利，才能保持排名和收入。这样一来就会出现收益不对称的情况，比如说一个7胜7负的选手，遇到一个8胜6负的选手，比赛结果对于第一个选手会比对第二个选手更为重要。列维特和达根发现在这种情况下，需要赢的那个选手，最可能会赢，这是为什么呢？有没有可能是选手的求胜心呢？当然有可能，但并不是完全！有数据显示需要赢的选手，求胜心，也只能把胜率增加25%。并且对于数据进一步分析发现，选手如果帮助上一次失利的一方的话，当他们再次相遇时，对方会回报回来。

这种情况在相扑界是显而易见的，但若是随机抽样就无法发现这个情况。而大数据通过分析所有比赛，用极大的数据来捕捉到这个情况。

还有关于大数据应用的例子是：2009年，谷歌公司将5000万条美国最频繁的检索词条和美国疾控中心在2003年至2008年季节性流感传播实际数据进行比较，成功预测了甲型H1N1流感的出现。

现在2021年，利用大数据来预测新冠肺炎的发展情况，已经成为我们日常新闻报道的一部分了。

在大数据时代的到来，让我们可以利用技术，从不同角度更细致的观察和研究数据的方方面面，使我们的调查更为精准。

回顾一下我们这一节所讲的过去的调查是采用小部分的数据来进行抽样调查，这一方法有显著的缺点

首先是抽样分析依赖于采样的随机性，而一旦数据出现”偏见“，结果便会大相径庭

第二抽样分析也只适用于宏观分析，对于更加微观的调查结果并不理想。

如今的技术环境已经有了很大的改善,在大数据时代进行抽样分析就是在汽车时代骑马一样，我们要分析与事物相关的而所有数据，而不仅仅是少量的数据。

以上就是我们本期全部内容，下一期我会讲到大数据时代下思维变革的后两个思维变革。

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⑷ 经商十大经典著作名著

经商十大经典著作名著：

1、《炼金术士：三个中央银行家和燃烧的世界》

作者：尼尔·欧文Neil Irwin

华盛顿邮报编辑尼尔·欧文在他的《炼金术士：三个中央银行家和燃烧的世界》一书中，解释了20xx年金融危机时美联储是如何通过货币互换拯救欧洲银行。

2、《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》

作者：维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼思·库克耶Viktor Mayer-Schonberger and Kenneth Cukier

《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》是国外大数据系统研究的先河之作，作者维克托－迈尔－舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”。

3、《依靠：女人、工作和领导意志》

作者：雪莉·桑德伯格Sheryl Sandberg

此书是为了“鼓励女性追求并从事领导层角色”。书中介绍了桑格伯格个人和职业经历，讨论了对于工作场所中男女平等的最新研究。“真正的平等意味着女人可以做一切事情，”她说，“真正的平等意味着男人必须更充分的参与家庭事务。该书并不只是写给女人，也是写给男人的。

4、《聪明的投资者》

作者：本杰明格雷厄姆Benjamin Graham

格雷厄姆专门为业余投资者所著，巴菲特称之为“有史以来最伟大的投资著作”。

5、《非理性繁荣》

作者：罗伯特·席勒Robert Shiller

作者罗勃·席勒也是20xx年诺贝尔经济学奖得主。《纽约客》评论道：《非理性繁荣》不仅预言了市场的衰落，更为重要的是，它对于解读投机性泡沫的产生和持续进行了严谨而有益的尝试。

6、《彼得·林奇的成功投资》

作者：彼得·林奇Peter Lynch

彼得·林奇是全球首屈一指的投资专家，本书总结了股票投资的诸多技巧，向广大的中小投资者提供了简单易学的投资分析方法，这些方法是作者多年的经验总结，具有很强的实践性，对于业余投资者来说尤为有益。

7、《股票作手回忆录》

作者：埃德温·洛弗热Edwin Lefevre

8、《金融炼金术》

作者：乔治·索罗斯George Soros

本书是索罗斯的投资日记。索罗斯也许是有史以来知名度最高和最具传奇色彩的金融大师。这本书讲述了索罗斯如何分析个股、如何把握市场转变的时机、如何面对不利的市场行情并及时调整对策。

9、《证券分析》

作者：本杰明·格雷厄姆和大卫·多德Benjamin Graham and David Dodd

格雷厄姆的经典名著，一直被各类投资者奉为价值投资的圣经。

10、《门口的野蛮人》

作者：布赖恩·伯勒和约翰·黑利亚尔Bryan Burrough and John Helyar

华尔街商战的经典，《华尔街日报》的两位记者以引人入胜的妙笔，曝露出当时华尔街最大的收购——1988年KKR公司收购雷诺兹－纳贝斯克的来龙去脉。

⑸ 有什么好的大数据书籍推荐吗

1、舍恩伯格的《大数据时代》；
2、巴拉巴西的《爆发》；
3、涂子沛的《大数据》
这几本书都不错，可以看看！

⑹ 有哪些关于云计算，大数据，物联网的书籍值得推荐

关于大数据书籍有以下基本了参考看:
1.大数据预测
2.大数据时代
3.大数据分析:决胜互联网金融时代
4.为数据而生:大数据创新实践
5.爆发:大数据时代预见未来的新思维

⑺ 《大数据时代》的读后感

当认真看完一本名著后，大家心中一定有很多感想，为此需要认真地写一写读后感了。你想知道读后感怎么写吗？下面是我收集整理的《大数据时代》的读后感范文（通用5篇），仅供参考，大家一起来看看吧。

《大数据时代》的读后感1

对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。

首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。

作者认为大数据时代具有三个显著特点。

一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。

二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。

三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。

作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、淘宝网)。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。

面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。

《大数据时代》的读后感2

如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的.预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。

在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：

一、更多：不是随机样本，而是全体数据。

二、更杂：不是精确性，而是混杂性。

三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。

一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗？

我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。

在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的.答案。

此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。

《大数据时代》的读后感3

读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。

其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！

在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。

在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！

大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。

大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！

《大数据时代》的读后感4

首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是”钉是钉，铆是铆”，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。

而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心”是什么”这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话！

其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。

作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争！

四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫！

当然大数据是一把双刃剑，利用好了取胜也是得心应手，相反，利用不好会导致不可估量的损失。

毕竟，这只是一种预测模型，得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用，不要被庞大的数据库框住我们的思维。为适应时代的发展，在这个适者生存，弱肉强食的世界，大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟，一场悄无声息的信息化战争已经打响！

《大数据时代》的读后感5

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查网络，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。

同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3、大数据带来的影响

当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？

1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司

3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。