大数据时代驱动力是什么

㈠ 究竟是什么在决定你的驱动力

《通往财富自由之路》读书笔记

❤️21.究竟是什么在决定你的自驱动力?

决定你的自驱动力的是你的刚需。

曾经我以为一个人的此轿自驱动力就是他想要达成的目标。但是现在想来，我们很多时候都给自己设立过很多目标，但是往往都没有实现，这是为什么呢？原因在于很多目标不是自己的刚需，自然动力不足。

然而何为刚需呢？我所理解的刚需就是学以致用。 就像参加工作前虽然学习了物猛很多法律知识，但是过不了多久又都还给了老师，然而参加工作后，真正开始执法办案时，森蚂肆学习法律知识就成了我的刚需，这样学的又快，理解的也更深。

大多数人学习了这么多年英语，参加了无数场考试却仍然不会用英语的原因也是他们没有把英语当成自己的刚需，所以一直学不会。

其实在本文中，笑来老师讲的刚需不仅仅是字面上的学以致用，更多的是教我们通过不断的思考、践行，选择正确刚需，例如选择成长。

选择正确的刚需很不容易，坚持践行更不容易，这就需要我们有足够的耐心，因为你要知道“没耐心的人什么事都干不成，怕麻烦的人会被麻烦一辈子”。

❤️22.你有没有想过究竟什么是落后?

过去40%是落后，现在你以为20%是落后，可实际上1%之后都是落后，将来有可能万分之一、千分之一都是落后。

这个数据是很惊人的，这意味着99%以上的人都处于落后的状态，在大数据时代下更是如此，这很残酷，但是认识到这一点，也才能让自己更有危机感，从而努力去争当那1%。梦想总是要有的，万一实现了呢？

㈡ 大数据时代:移动数据能为我们带来什么

大数据时代:移动数据能为我们带来什么

如果我告诉你，你可以做到从海量数据来源（包括各种各样的移动设备）中把数据提取到一个系统，然后只用少量的程序行数描述所需的信息就可以让结果轻松呈现，还可以做到实时处理这些数据，并且保持系统同时运行，你相信吗？

不用怀疑，你可以做到。

这首先要归功于信息爆炸时代移动数据的飞速发展。移动应用不停地产生大量信息，比如用户行为的信息（包括对话开始、事件发生、事务处理等），然后设备生成数据（崩溃数据、应用日志、位置数据、网络日志等）。这些数据的意义在于它们给大数据提供了源源不断的信息源去识别和分析手机用户一天的所见所闻。

不得不说，移动大数据时代是应运而生。而为了收集智能手机的数据，就不得不面临数据收集、分析和运行的挑战。毫无疑问，能够利用移动数据的企业和移动设备开发者在市场竞争中更有竞争力和业务优势。因为他们可以在一开始就准确地识别出影响用户行为的因素，有效地将客户需求分级，从而能够既有创造力又有效率地实现客户需求。

而在大数据实时分析的竞争中能否决胜的关键是内存数据库。内存数据库保证了大数据的动态分析——用指数级的速度处理以喷发状态产生的大量数据，然后及时产生结果。内存数据库能为以不同速度为移动设备进行实时和动态的内存数据处理，还可以导入其他数据来源例如汽车和家庭系统的数据。

大数据的分布式处理能够在计算机上实现跨集群操作，扩展到成千上万种设备上，比如Hadoop就用分布式处理方式完成了多项任务。然而对于这个高速运转、信息不停喷发的移动时代来说，分散处理并不是最有效最经济的方式。内存数据库的产生无疑给企业提供了利用实时数据的新工具：尽可能快地在数据产生之初就进行分析，发现其趋势并更快地做出反应，实现降低服务成本和提高收益的目标。那些企业级的流式数据库，比如StreamBase和KDB，包括CEPs和混合式，内存数据库开始利用新的算法和可视化技术来填充实时处理技术的缺口。移动大数据的提供者正在试图将内存数据库、动态处理技术、算法与可视化技术融为一体，让企业能够运用移动大数据，让它成为一种业务驱动力。

移动应用团队更能理解同步分析数据的重要性。为了留住用户，开发者要能够预见误差，了解误差对用户行为的影响，衡量新产品的效益，识别用户的参与趋势，检测客户端，这样才能赶在问题暴露在消极用户面前之前消灭它。

下面是我们观察到的移动大数据的四个发展趋势:

1. 事务处理最重要

“移动”最关键的就是交互活动和对其的监控。用户选择应用是出于不同的目的：娱乐、购物、学习、分享等；而一旦有任何因素干扰或者减慢他们实现目的的体验过程，用户很容易就会产生消极情绪。利用应用软件监控事务处理，让企业能对用户体验进行评估和回应，尽量避免用户卸载软件或者给出差评。如今对事务性数据和功能性数据的监控都很重要，也不能没有一个适应移动发展时代的战略了。

2. 三驾马车，三个“V”

Business Insider的最新报道指出，大数据有三个特点：大量（volume）、多样（variety）、高速（velocity），我们把它们概括成三个“V”。数据本身的产生非常快，而且形式多样，大小不一，数量还很大。更别提移动数据了，数量都是成倍地增长。而Cisco最近的报告表明，有数以百万计的人只通过移动设备连接互联网，很明显，这些设备产生了大量的数据。Kash Rangan说，有很多互动被忽略了没有得到分析，而这些就是被忽视的机会。更有趣的是，数据的多样性恰恰是由移动设备造成的。从用户跟踪到崩溃报告，有各种各样五花八门详细的应用数据，包括商业贸易、情感反应、心跳测量、住宿记录，甚至包括风象报告。移动应用越来越多地影响了人们的生活方式，结果是数据增长的速度也在不断上升。只要想想一个手机用户比如你我每天都被手机牢牢套住的情况就可以理解了。

3. 测度是关键

面对大数据用户的一个挑战是考虑经营的影响因素。如果定位不好、收益不好，大数据可能反而会成为一种牵绊。如何鉴别哪种信息能够帮助更好地进行经营决策，而哪种信息却毫无用处呢？在企业投身移动数据的热潮之前，必须要弄清楚他们的关键度量指标是什么，不然就会被困在一堆派不上用场的数据里，进退两难。

4. 先监控，再提问

这听来好像跟我们的直觉不一样，但实际上企业都应该采用这种策略，先对应用进行监控并收集数据，然后回答关键的业务问题，再去探索从数据里发现的新的发展机会。去了解应用发展的情况是能否驾驭大数据的决定性的一步。在基本了解以后，企业和开发者们就可以深入研究关键性因素了。移动大数据提供者也让各种规模的公司有了让移动数据为他们所用的能力，无论是独立经营者还是大企业都是一样。现在，内存数据库已经有了，移动大数据提供者们又开始为下一个目标努力：通过最大化地提升数据的收集和传输效率来优化移动方面的东西，同时关注新的挑战，例如电池消耗、3G数据使用、连接速度慢、隐私问题和局部存储器的问题，还要扩展通信量并控制可预见的通信量激增。这场竞赛的关键已经不再是谁的移动设备革新速度快，而是谁对移动设备所产生数据的反应速度更快。

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㈢ 大数据时代会对传统营销带来怎样的变革

大数局友据是“新能源”，是包括营销在内的驱动力。

对于传统营销而言，大数据时代，将发生如下变革性影响：

第一，从“人找货”到“货找人”。“人货场”的关系发生巨大变化，过去生产什么就卖什么，消费者从海量桐吵槐商品中“搜索”自己所需要的。所以，生产厂家和销售公司，得化大价钱去搭场，做广告，吸引自己消费者的注意。但大数据时代，这一个关系发生变化，通过数据分析，可以精准确定定位到人在哪里，然后将货送到附近。

第二，预售、定制、个性化服务、柔性化生产成碰山为可能。先集单，根据需求而生产。这样，我们很多营销工作都被“前置”，而不是在生产完成之后。这会在很大程度降低我们的库存量（甚至是零库存），仓储成本大幅降低，供应链效率大幅提高，但对服务的要求与投入肯定要增加，在便利性与快捷响应是大数据时代的“标配”。

第三，社交化营销成为主流。包括微信、微博、直播与短视频，越来越多成为“内容制造与输出”的载体，带宽成本的降低会随5G时代进一步实现。大数据会围绕社区化、社群化的大趋势，助力于更多的新业态的发展。

今后若没有大数据，营销将无所适从。

㈣ 《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。

㈤ 大数据时代的航运创新

大数据时代的航运创新

当下的航运窘境，或许可在大数据、互联网技术、可再生能源和3D打印等领域的发展浪潮中，从运营模式、战略发展和技术标准等方面进行改革创新

当前，航运业正处于重新洗牌、再次组合的过程，航运市场面临运力严重过剩、价格持续低迷的困境，传统的手段与方法已无力帮助航运企业摆脱困局。如何才能使航运企业从现阶段的窘况中脱离出来，已经成为航运界共同的难题。

与此同时，大数据、互联网技术、可再生能源和3D打印等领域的新发展对航运业的运营模式、战略发展和技术标准都将带来深远影响。

大数据的驱动力

毫无疑问，当下世界是一个被数据包围的世界。航运经营自然也会产生很多数据，所有的数据都是相关的，如何处理、利用这些数据成为挑战。

DNV GL执行副总裁、海事咨询总监Albrecht Grell表示：“我们要问的一个问题就是航运数据从哪里来，怎样对这些数据进行认知，看到数据背后真正的含义。”一艘营运中的船舶，24小时内通常会生成高达20GB的数据信息，这些信息内容繁多，涉及天气、发动机、航行位置、速度到燃油消耗等，数据量大、散乱、周期短。确保数据的获得是进行精确分析的第一步，将这些数据进行整合是第二步，这些数据与外部数据如AIS、天气等的结合分析，就可能得出有意义的结论。

DNV GL副总裁、DNV GL大中国区主席、DNV GL 海事公司大中国区总经理Torgeir Sterri表示，数字化是航运发展的驱动力之一，这个驱动力本身就是一项技术。大数据驱动的数字化将使遥感器可实时接受各式各样的结构化和非结构化的数据，且这些数据的来源确定性越来越强。他进一步指出，更智能的数字网络，除了促进科技的应用，在航运业，可以模拟所有船舶周期的现状。DNV GL利用大数据，开发船队绩效监测系统，在增进营运透明度的同时提高了营运效率。

英国劳氏船级社北亚地区船舶业务总裁Jim Smith表示，英国劳氏船级社将把大数据和有效数据应用于未来业务和技术的战略计划中。“1760年开始，我们的工作中就充满了数据，包括入级的每艘船舶的全寿命周期内的所有相关信息。若能获得一艘船舶的核心数据，通过集中分析设计、表现、天气、路线、货物和法规数据相关信息，则可以寻找到最佳航线，便于船舶更高效经济地行驶到指定港口。智能船舶将从根本上改变海运业的业务模式。”

究竟什么是智能船舶呢?中国船级社副总工兼规范与技术中心总经理陈实表示，智能船舶体现在六个方面：一是智能航行。主要是自动航行优化，通过对海况、物流等相关参数的优化，在满足航运周期和安全的情况下，使航运成本降到最低。目前这一技术已较成熟，进一步发展会形成自主航行。二是智能船体。主要指对船体进行全生命周期的管理，包括建立船体数据库，以及结构强度和性能的数据库，为船舶的维修提供决策，如通过数据库预先制定维修计划。应急服务可以提供辅助决策，确保安全。三是智能机舱。基于设备和系统监测为机舱提供辅助决策，高级发展阶段是对机舱设备提供视情维修，大幅度节省维修成本和周期。四是智能能效管理。通过能耗检测、分析与报告，为能效优化辅助决策。五是智能货物控制。从最佳配载以及基于对货物的监测来辅助决策，确保货物安全。六是智能系统集成。通过对大数据的分析和处理，形成集中控制，一个平台一个网络来集中控制。

日本船级社会长兼总裁 Noboru Ueda也分享了大数据在行业里的应用。他表示，由Napa和日本船级社2012年完成的Napa—GREEN监控系统已经在很多船舶上应用，可以提高燃料效率，计算出最佳吃水与船速，从而提高船舶运营效率，有效分析船舶运行情况，精确率达99.6%。“使用珍贵的数据，是我们在大数据时代迈出令人兴奋的一步。”

SAP大中华区售前总经理李旭东则认为，数字化是一个渐进的过程，从信息系统建设角度讲，不是简单替换，也不是一味追求数量多而不适的功能。在解决现有问题的同时，要考虑明天可能面临的挑战，并找到应对之策。“我们的责任是解决信息的互联互通，帮助船东更好地实现与货主、收货人等利益相关方的互联互通。我们重新定义了在互联互通的情况下，一个数字化企业支撑其成功运行的信息系统理想模式。与以往相比，产业相关方的合作、联系要比以往更密切，对信息系统的要求也与以前不同，需要合适的系统帮助企业实现这种不同。”

对接与融合“互联网+”

航运业已经无法回避即将到来的智能化工业革命浪潮，也无法断开与信息网络的深层次对接与合作。工业4.0给市场带来了高效的生产效率，也给各行各业带来了发展机遇。它既涉及传统的互联网，还涉及正在发展的物联网，这是一次基于虚实融合的工业革命。这对航运业朝着全面智能加快转型升级起到了助推作用，通过对云计算、大数据的运用，提升航运服务、管理、节能、运营的效率和能级。

如何借助工业4.0之东风，实现航运业自身发展的蜕变，中外运航运董事长李甄认为主要有四个方面。

一是服务定制。工业4.0带来的智能化水平可帮助航运企业实现定制化服务。通过引入应用电子标签功能的信息化系统，一方面，电子标签记录着航运企业实时更新的每艘船舶的运行状态、航线位置等点状定制信息;另一方面，客户可以在定位识别系统的帮助下，根据自身的服务需求自动识别读取电子标签所携带的相关信息，向航运企业提出定制化服务的请求，航运企业在收到请求后自动协调安排相关运输任务。

二是智能管理。利用云计算、大数据等智能化手段，集成信息挖掘、远程监控、实时预警及预测分析，推进智能化管理，提高设备运行效率。例如：通过智能机器人，实时评估船舶设备的运行状态，最大可能地预知设备故障与操作失误，加强管控预控措施，全面实现船舶管理的智能化。同时，机器人的逐步推广也可以应用到一些基本船员的工作上，在提高效率的基础上，使管理的精细化水平得到进一步加强。此外，通过智能化与系统化的管理，既为航运企业积累先进的管理经验，又提高管理人员的综合业务技能，为后续的深化发展夯实基础。

三是节能环保。节能减排是顺应当今世界发展潮流的战略举措，已成为世界人民的共识。随着工业4.0引发的技术革命，在航运业逐步推广与应用环保节能新兴技术，通过船岸之间现代化网络，实时调整船舶设备工况、自动优化吃水、采用经济航速，使之有效降低船舶营运成本、最大程度地减少排放。目前，世界大型航运企业大多对新造船舶进行了LNG准备装置，有的已经投入实际使用，相信不久的将来，新能源及新能源使用装置将会得到广泛的推广和运用。

四是优化运营。在实际营运过程中，航线设计和运营组织的合理与否直接影响着航运企业的经济效益。通过建立智能系统，根据船舶航线途径的航道水深、洋流海况以及天气特点等外部环境信息，自动进行提炼对比、分析判断，设计出最合理、经济的航行路径，确定最理想的积配载方案，制定出效益最佳的运营组织计划。由于工业技术的突飞猛进以及北极冰层的逐步消退，北极航线已成为可能，加上北极航线所具备的独特地缘条件与战略意义，北极航线已成为各国航运企业争相开发的焦点，这也为我们进一步优化运营拓展了空间。

除了航运业，对于航运服务业而言，同样离不开“互联网+”。广州仲裁委员会主任、中国仲裁法学会副会长陈忠谦表示，仲裁及时加上互联网的元素，也就是线上和线下裁案。在线上这个仲裁平台里，通过线上交资料、数据认证进行办案，如仲裁管理、案件管理、电子档案形成、网络视频庭审系统，确保数据的安全性;研究与法院以及航运部门、航运企业的网络对接，在网上备案和受理、答辩，组成仲裁厅、开庭、作出裁决等，在线上解决解纷。

中国船级社总裁孙立成表示，可再生能源对传统化石能源的替代，3D打印引致的规模经济效应减弱和满足客户需求的本地化生产趋势加强，致使部分产业门类将由全球分工变为区域分工，由全球生产变为本地生产，沿海运输替代部分远洋运输，海运运距缩短，以及新一代信息技术与船舶制造的深度融合都将引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。

航运业创新路径

处于瞬息万变的数字时代，航运业该如何创新发展?交通运输部水运科学研究院副院长贾大山认为，当前海运市场进入了新一轮的漫长调整，诸多政策提供了强有力的战略支持。“要注重调整船队功能结构，分类制定经济政策。如国家安全船队、经济安全船队、商业运输船队，以不同的定位来制定相应的政策。”

从企业层面而言，贾大山认为要优化海运资本结构，推进混合所有制改革。“中国航运业有国有和民营资本两类运营平台，功能性角度主要通过国有资本运营平台完成，商业性船队则可通过国有和民营资本运营平台共同完成。”

从产业链融合角度出发，贾大山认为要构筑海运产业链，推进协同发展。加强与金融企业的沟通，加强融资能力，加强造船、海运和货主企业的合作。

从融资角度而言，贾大山认为，对于海运相关的融资政策、企业海运所得税的问题，还需进一步探索解决，与国际接轨，让中国海运企业与国际海运企业在同一市场进行公平竞争。

上海海事大学校长黄有方认为，航运企业要进行“航运+供应链”的战略思考。“实施‘航运+物流’战略，仅做航运不够，要知道做全程物流。‘航运业+贸易’战略，要更好地关注航运业与贸易的战略结合。‘航运+金融’战略，航运业要有话语权，并维系好供应链关系，金融能力很重要，‘航运+信息’战略也是如此。总之，期望航运企业高度重视与物流、贸易、金融、信息的结合，充分认识到研究供应链就是研究信息流、物流、商品流和现金流，‘航运+供应链’战略的转型和创新是未来航运取胜之道。”

中远集团总经理李云鹏表示，当前，世界经济步入深度调整期，出现了很多不同以往的新特点：区域经济不平衡加剧、国际资本流动性加快、金融市场动荡加强、大宗商品价格深度回落、新兴经济体持续减速等。这些来自宏观经济方面的压力会立竿见影地体现在航运业上，导致运力过剩、运价低迷、无序竞争、惨淡经营等。“低位运行的状态将会持续相当长的时间。所以航运企业想实现突破性发展，将面临革命性的变革。”

航运企业内生型增长将成为必然。李云鹏认为，航运企业未来的成长空间，更多要依靠自身能力和资源的提升利用，要实现增长动力由外到内的转变，通过调整业务结构、客户结构、组织架构、运营机制，不断增强对外部市场需求的适应能力和对外界不利环境的免疫力。未来航运企业的发展，要通过培育“内生型”增长动力，提高自身经营能力、管理水平、服务质量、运营效率和成本优势来实现。具体实现路径，一是要有流程再造能力，即改变航运经营传统流程，提高重新设计、组合内部资源的能力，优化航线设计、服务流程;二是提高市场布局能力，特别是体现经营能力的业务网络布局与区域经济的匹配度，在当前区域经济不平衡的环境下更是如此，这实际是对航运企业捕捉市场机遇能力的要求，要由以往“依赖”市场转向“驾驭”市场;三是有产业链延伸能力，实现与航运相关产业的有效嫁接，通过产业上中下游的有机关联，对冲航运业的既定风险。

产业集群之间的竞争将成为主流。李云鹏认为，仅仅靠航运企业内部资源的优化配置，已越来越难满足客户的需求，包括船东、船货之间的合作形式都可能远远不够。未来航运市场上船东、船货之间的竞争模式，将被集群对集群的竞争模式所取代，因此如何构建产业集群将成为航运企业资源配置的重大战略目标。产业集群在规模、层次、组合方面可能呈现出多样性，一旦形成，将成为航运企业价值创造的主体模式。从构建路径来看，要以现有的船货合作、联盟联营为出发点，以新技术为推手，吸引行业领先的利益相关方，形成航运及相关产业的集群。如船东、货主、物流、贸易、金融、IT、电商平台等企业，可能共同构成一个产业集群，共享资源、共创价值、绑定利益，形成完整的航运产业生态圈。当市场上出现多个这样的产业集群之时，市场竞争的格局就会发生革命性变革。

全程解决方案将成为利器。李云鹏认为，企业的成长过程，也就是为客户创造价值的过程，为客户提供海运服务，是航运企业传统的价值创造方式。但客户的最终需求不仅仅存在于海运环节，而是涉及陆上运输、港口、仓储、信息、安全等各个方面，客户的最终需求是“打通最后一公里”、“门到门”、“安全保质”的全程解决方案。跨境物流的兴起与“在线需求”的爆发正在重新定义很多传统行业，在跨界整合正令传统行业界限愈发模糊的趋势下，今后，提供“全程解决方案”的能力必将成为航运企业赖以生存的核心竞争力。真正的“全程解决方案”需要两个因素：一是对客户的态度;二是提供服务的能力。

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㈥ 大数据究竟能给我们带来什么

1，大数据改变了生产生活方式。

大数据让企业拥有了增值的潜力与爆发力：通过对销售大数据的分析应用，企业可以对消费者的需求有更精准的把握，从而进行更对路的生产；通过对用户评价大数据的分析挖掘，企业能够更有针对性地改善用户体验，从而促进产品营销。

2，大数据改变了思维方式。

这种改变是双向度的：被动改变与主动改变相互交织，外在对手与内在对手共存共生。某种程度上，大数据促进了商业生态系统的重构，从产品供应、营销模式到竞争策略，谁掌握了大数据，谁就掌握了用户。

3，大数据将改变了管理模式。

理念创新必然带来技术创新，技术创新必然呼唤机制创新，管理模式的及时跟进将决定大数据价值的充分发挥。大数据的意义不在于数据本身，而在于对数据的分析与应用，从而释放出数据所蕴含的巨大价值。

(6)大数据时代驱动力是什么扩展阅读：

已经有不少国家和企业开始在这一新领域谋篇布局。作为拥有庞大人群和应用市场的中国，也力争在这次科技变革中实现创新与引领，已经取得了大数据的三大理论创新成果——《DT时代——大数据如何改变世界》、《块数据——大数据时代真正到来的标志》、《创新驱动力》。

㈦ 大数据时代读后感1000字(2)

大数据时代读后感1000字（精选7篇）

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’。“[i]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，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。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。

大数据时代读后感1000字 篇2

我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。从头说起吧，首先，书提出一个颠覆我以前认知的命题--”并非原子而是信息才是一切的本源“，将世界看做信息，看做可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲，因为我觉得，这是谈数据化世界的前提，自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理，把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里，我不由得反省下，我是不是有领悟到书的精髓所在(我认为的精髓)，就是第一句话。因为回顾我整个思路，还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。书中另一个吸引我的地方就是，有很多观点的论述，会从哲学的高度论述。虽然，自己肚子没多少墨水，但是读这些描述的时候，就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字

当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

在附上一些事例的时候，用作者提供的”本质“去看待时，很容易理解，确实是这么回事。好了，那么大数据到底改变了我们什么呢，作者给出3点，

大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。

第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(样本=总体)

第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度

第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们”是什么“而不是”为什么“。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。，出处：短美文，否则追究其责任，谢谢你的支持，我们会给做得更好!

正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与”过去的经验或积累的部分知识“相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见)；或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。

所以作者称之为revolution。

讲了这么多，那么大数据到底给我们带来什么。在这里，我只想谈我感触最深的，其他的有兴趣的可以自己去了解。当然，书中提了很多，最多的就是，XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了，抛开这些表面的不说，最让我动心亦或者是害怕的是，预测。这是大数据带来最核心的东西，动心的理由无须赘述，计算机会告诉你什么时候买什么双色球可以中头奖，想想心里是不是有一点小激动咧。当然这只是我打的一个比较夸张的比喻。至于害怕呢，书中有段话我很喜欢

公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。

扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述

在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。——所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。

书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，”哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动“，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。

最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的。

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，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。

大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。

大数据时代读后感1000字 篇3

“大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现,为了一探究竟,我便选择了《大数据时代》一书。

作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。在同时,作者也从个人、企业等多角度分析大数据中的隐忧。

书中内容繁多,在此不能各方面概括。此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。

为什么是清新的呢?因为书中的内容仿佛向我打开了一个既有点熟悉又有点陌生的世界。我们现在已处于网络时代 ,在我们日常简单的操作中大量数据产生,然而起初我们仅用众多技术在解决手头上的问题,那些大数据像沙子中的金子,价值不被发现。到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感预测、Farecast与飞机票价预测系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“预测,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。拥有大量数据的公司巨头如谷歌、亚马逊大力开发有关大数据的新型产业和研究相关项目。借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物,使一切可量化的趋势也开始出现。“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。

在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时,我认同大数据能极大优化我们的生活,但又不禁为这时代感到担忧。一旦大数据时代来临,不仅我们的隐私可能不再是隐私,就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下:亚马逊监视着我们的购物习惯,谷歌监视着我们的购物习惯,而微博似乎什么都知道”,而且利用大数据我们可以预测许多事情并且十分高效,一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住,世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。而我认为最大的忧患,是大数据时代对人类自身思维、思想、信仰等精神领域的冲击。如今我们都生活在数据中,大数据时代说不定在几年后就会逐步来临,这使我不禁发问:我们一直坚信着信仰着的究竟是什么?我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。事情都有好坏,我也不知道自己是否杞人忧天。

于是我继续去探索作者对这问题的思考。“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个预测的时代里,人类的自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它；在不能应用、不能拓展的地方,就停下来。”这些话语仿佛是阳光,驱散我心中对大数据时代的担忧以及内心对其的恐惧。我认为,在坚守我们内心和自由意志下,大数据才会造福我们人类世界,发挥出它背后对人温暖的光芒。

面对时代的变革,我会为坚守内心深处的自由意志而努力并“拥抱大数据”。

大数据时代读后感1000字 篇4

世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于"防患于未然"。

《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。全书介绍了 "大数据"时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的"冲击"之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古中国固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。

"我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系"，我想这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条"看不见的线"将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本=总体；而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于"精确"，而是"混乱"，若不接受"混乱"，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以"是什么"而不是"为什么"的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即"让数据自己发声"，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。

这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。比如谷歌公司，2009年h1n1流行之时，通过检测检索词条，处理34。5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007、2008年的美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测结果与官方数据相关系数高达97%，这种大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。

同时，虽然大数据可为人类造福、对抗病症，但这仅限于掌握这门技术而言，若不重视这种技术，当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时，便是我们的灾难，想想，大数据虽核心的在于预测，当敌人通过这种手段预测我方下一步的行动，将是可怕的—比如你的.导弹将从何处发射，将飞往哪，你的军队动向、目标，总之所有一切"未来"将掌控于敌手，敌方甚至可以借此发现那些将来有"大作为"的人，从而进行渗透或扼杀，这对我们的发展无疑是致命的，所以，尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。

对于我们国防生，也必须顺应这种发展趋势，未来的时代必将是数据极易获取，数据网络共享化的时代，通过这些数据，建立数据模型，可以准确分析并给出适合每一个人的计划，如运动量、训练强度，可以"先知、先觉"，及时发现一个人的负面情绪前及时疏导，这些必将成为现实，我们必须跟进时代，做好准备，去应对大数据时代的一切!

大数据时代读后感1000字 篇5

“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。

美国是《大数据》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，Web3·0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。

透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。

作为信息技术教师，是有必要阅读此书的!有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。

每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据》就这样在坚持中溶入我的思想……

大数据时代读后感1000字 篇6

读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。

我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢?一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的?大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。

如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。

与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。

大数据时代读后感1000字 篇7

舍恩伯格的《大数据时代》，让我重新审视了"大数据"这个在信息时代异军突起的热点词汇，作为信息安全专业的我，对大数据这个词本身有着更多的热忱。

在网络上搜索到的解释是："大数据"，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。特点：数量、速度、品种、真实性。

而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。

本书中，主要从三个方面论述，即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点：

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。

对于观点一，我不敢苟同，毕竟大数据的实现需要一定的技术支持，而显然，现在这种技术还不够成熟，同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化，因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况，比如商业预测，人类dna的研究等。

而对第二种观点，我是十分赞同舍恩伯格所说的"大数据的简单算法比小数据的简单算法有效"。在计算机行业迅速发展中，一种新的简单可行的算法的出现，远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快，而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。

观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的，它能较快找到事物规律和对应的解决措施，当然，也不能完全忽视因果关系，毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果，而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道"是什么"的时候，我们就可以转而研究"为什么"了，毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。

但是在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。

在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。

大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。

工业化、信息化，我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案；

大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡，如果大数据时代是一种必然趋势，那这就是我们这一代人的责任，是我们新的战场!

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㈧ 大数据时代 将会发生哪些变化

太多了 ，未来大数据与云计算二者结合 会对我们的生活产生巨大影响，渗透到各个行业里，

㈨ 大数据时代的治理转型

大数据时代的治理转型

大数据技术在商业领域已经显示出提供“解决方案”的惊人能力，同样可以在国家治理、政府治理、社会治理中运用
国务院通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》为未来中国的大数据发展指明了方向。然而，与全球主要发达国家相比，中国仍处于大数据发展的初级阶段。如何构筑大数据时代的国家竞争发展优势将具有深远的战略意义。
大数据时代的国际竞争格局
当前，大数据正焕发出变革的力量，并正在改变各国综合国力增速，重塑未来国际战略格局，主要表现在以下方面。
首先，大数据成为经济社会发展新的驱动力。随着物联网、云计算、移动互联网等网络新技术的应用和发展，社会信息化进程进入数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。未来20年，全球50亿人将实现联网，这将使全球数据量呈几何式快速增长。预计到2020年，全球数据使用量将达到约40ZB（1ZB=10亿TB），将成为新的重要驱动力。
其次，大数据将成为重要的战略资源和核心资产。世界各国对数据的依赖快速上升，国家竞争焦点已经从资本、土地、人口、资源的争夺转向了对大数据的争夺，制信（数）权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权。大数据使得数据强国与数据弱国的区分不再以经济规模和经济实力论英雄，而是决定于一国大数据能力的优劣。
第三，大数据将改变国家治理的架构和模式。大数据不仅是一场技术和经济革命，更是一场国家治理的变革。大数据可以通过对海量、动态、高增长、多元化、多样化数据的高速处理，快速获得有价值信息，提高公共决策能力。另外，数据主权的提出也使政府、企业和个人的角色发生转变，使国家治理结构逐步实现从国家独大的治理结构转向多元共治，从封闭性治理结构转向开放性结构，从政府配置资源模式转向市场配置资源模式的转变，作为基础设施的大数据和作为基础性制度的大数据同时存在。
最后，大数据安全已经成为国家最重要的战略安全之一。借助大数据革命，美国等发达国家全球数据监控能力升级，确保自身在网络空间和数据空间的主导地位。各种国家信息基础设施和重要机构所承载着的庞大数据信息，如由信息网络系统所控制的石油和天然气管道、水、电力、交通、银行、金融、商业和军事等，都有可能成为被攻击的目标，大数据安全已经上升成为国家安全极为关键的组成部分。
主要国家大数据战略在行动
当前，世界各国纷纷利用大数据提升国家竞争能力和战略能力。
1.美国大数据战略的全球领导力。美国政府最先对大数据技术革命做出战略反应，利用大数据提升国家治理水平和国家竞争优势。迄今为止，美国政府在大数据方面实施了三轮政策行动。
第一轮是2012年3月，白宫发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”，该计划有两个目标：一是用大数据技术系统改造传统国家治理手段和治理体系；二是形成新的经济增长业态和板块。
第二轮是2013年11月，白宫推出“数据-知识-行动”(Data to Knowledge to Action)计划，进一步细化了利用大数据改造国家治理、促进前沿创新、提振经济增长的路径。这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。
第三轮是2014年5月，美国总统办公室提交《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告，强调政府部门和私人部门紧密合作，利用大数据最大限度地促进增长和利益，减少风险。
2.欧盟“数据驱动经济战略”框架初显。欧盟在2014年发布了《数据驱动经济战略》，有望近期内成为欧盟经济单列行业，为欧盟恢复经济增长和扩大就业，做出巨大贡献。欧盟在大数据方面的活动主要涉及两方面内容：（1）研究数据价值链战略计划；（2）资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动。数据价值链战略计划包括开放数据、云计算、高性能计算和科学知识开放获取四大战略。主要原则是：高质量数据的广泛获得性，包括公共资助数据的免费获得；作为数字化单一市场的一部分，欧盟内的数据自由流动；寻求个人潜在隐私问题与其数据再利用潜力之间的适当平衡，同时赋予公民以其希望形式使用自己数据的权利。
3.亚太地区国家纷纷抢占大数据战略制高点。亚洲一些国家在大数据发展中紧追其后。日本积极谋划利用大数据改造国家治理体系，对冲经济下行风险。2013年6月，安倍内阁正式公布新IT战略《创建最尖端IT国家宣言》，以开放大数据为核心的IT国家战略，把大数据和云计算衍生出的新兴产业群视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。
韩国科学技术政策研究院2011年正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。同时，韩国社会专职部门制定应对大数据时代计划。2012年，韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年，在朴槿惠总统“创意经济”的新国家发展战略指引下，韩国未来创造科学部提出“培养大数据、云计算系统相关企业1000个”的国家级大数据发展计划以及《第五次国家信息化基本计划（2013-2017）》等多项大数据发展战略。
总体来看，国外政府大数据政策措施体现出如下明显特征：一是颁布战略规划进行整体布局，抢占大数据先机；二是注重构建配套政策，包括人才培养、产业扶持、资金保障、数据开放共享等，为本国大数据发展构筑良好的生态环境。
中国准备好了吗
大数据对于中国的战略意义毋庸置疑。2013年，中国大数据产业市场规模为34.3亿元，同比增长率超100%。然而，与国外先进国家相比，中国大数据发展却面临非常严峻的风险与挑战。
1.大数据战略储备能力不足，尚缺乏国家顶层设计。从主要发达国家的大数据发展经验看，美国等国持续强化国家战略的顶层设计，重点关注大数据对创新能力、国家安全能力、产业竞争力等国家竞争优势的重构，持续推出大数据国家战略规划。目前，中国明确大数据发展战略的中央部门和政府部门较少，更多是产业界和学术界的探讨，大数据战略的国家顶层设计尚未进入议事日程。此外，大数据治理不是技术问题，而是具有系统性、全局性的战略问题，需要有全面推动大数据战略实施的权力部门和核心决策机构。而这些机制设计，中国都明显缺失和缺位。
2.条块分割体制壁垒和“信息孤岛”，阻碍数据开放和共享。据统计，中国政府掌握着80%以上的数据，政府作为政务信息的采集者、管理者和占有者，具有其他社会组织不可比拟的信息优势。但由于信息技术、条块分割的体制等限制，各级政府部门之间的信息网络往往自成体系、相互割裂，相互之间的数据难以实现互通共享，导致目前政府掌握的数据大都处于割裂和休眠状态。同时，由于政府部门业务管理信息系统开发和建设的“部门化”，政府信息系统出现“系统林立”和分裂状态，政府公共信息资源重复采集现象严重，信息摩擦和治理成本偏高。总体而言，政府开放数据的程度远远落后于世界领先国家。
3.传统治理思维和治理体制在大数据时代出现明显的不适应，并引发新的难题。大数据正在重构政府、市场、社会三者之间关系模式，然而，现有国家治理思维和治理体制已经明显不适应这种大数据时代新趋势的变化。特别是如果经济体制、行政体制和社会管理体制改革不能有效跟进，既得利益主体很可能将大数据技术带来的国家治理契机转化为既得利益的手段和工具，可能引发新的“权力寻租”、新的“数字鸿沟”等问题。
4.法治建设滞后，维护“数据主权”的法律法规标准及配套政策严重缺失。目前，中国大数据法治建设明显滞后，用于规范、界定“数据主权”的相关法律缺失，缺乏有效的大数据法律框架。
一是对于政府、商业组织和社会机构的数据开放、信息公开的相关法律法规尚待进一步完善，尤其缺乏企业和应用程序中关于搜集、存储、分析、应用数据的相关法规。
二是没有对保护本国数据、限制数据跨境流通等做出明确规定。金融、证券、保险等重要行业在华开展业务的外国企业将大量敏感数据传输、存储至其国外的数据中心，存在不可控风险。
三是大数据技术应用与产业发展刚刚起步，缺乏与之相配套的法律法规及政策。
将大数据发展规划上升为全面的国家战略
大数据引发的经济社会革命才刚刚开始，需要全面提升大数据在国家经济发展和治理方面的重要战略地位。
1.完善大数据发展的国家顶层设计。要在“行动纲要”基础上，加快形成大数据国家战略，包括中长期路线图与实施重点、目标、路径。统筹布局，加快大数据发展核心技术研发；推进大数据开放、共享以及安全方面的相关立法与标准制定；抢抓全球科技革命和产业革命战略机遇，重构国家综合竞争优势。
一是把数据主权纳入国家核心利益的战略范畴，加快大数据立法、法律法规和标准的制定。
二是规划重点领域的大数据研究计划，布局关键技术研发方向，强化大数据基础设施建设和人才培养，加强对大数据产业的扶持，做好体制机制、资金、法规标准等方面的保障，为后期专项政策制定、项目规划等提供依据。
三是借鉴国外政府大数据战略经验，制定符合中国国情的大数据配套政策路线图，注重从战略技术能力储备和战略应用实施两个角度，释放大数据发展的潜能。
2.构建国家大数据仓库。应加快G2G（政府与政府之间）、G2B（政府与企业之间）、G2C（政府与公民之间）的大数据开放与共享，盘活大数据资产。
一是加强大数据基础设施建设。全面推进实施“宽带中国”战略，持续支持下一代互联网、第四代移动通信、公共无线网络、电子政务网、行业专网和物联网等网络基础设施建设，建立政府“云平台”，统筹监测数据管理平台、公众民情采集与服务数据管理平台、公共安全与应急管理数据管理平台、政府管理绩效考评数据管理平台、资源统筹与经济预警监测数据管理平台。
二是加强基础数据整合。一方面，整合来自于政府职能部门及业务部门的数据信息资源，推动和规范诚信机构建设，提供完整、准确、及时的企业和个人诚信信息，推进大数据征信体系建设；另一方面，推动国家基础数据开放共享进程，打造透明、智慧政府，推动国家、省、市、县四级大数据交换共享，打通信息横向和纵向的共享渠道，推进跨地区、跨部门信息资源共享和业务协同，并在此基础上最终建成国家大数据仓库。
3.运用大数据，全面提升公共服务水平。从全球领先国家经验看，社会治理体系和公共服务体系是运用大数据进行改造提升的最有潜力领域。
一是将大数据更广泛实践于污染防治、城市规划、交通、医疗健康、教育、国家安全、社会舆情、军事等重要领域，在智能交通、智慧医疗、智慧教育、智慧军工、国防等方面实现重大模式创新。
二是利用大数据加快政府自身革命，制定政府大数据开发与利用的负面清单、权力清单和责任清单。
三是利用大数据实施监管和反腐。大数据给网络问政、网络监督和技术反腐提供了强大的技术支撑，可以利用大数据建立国民满意度指数、腐败指数以及清廉指数等。
4.利用大数据创新政府决策方案。大数据技术在商业领域已经显示出提供“解决方案”的惊人能力，同样可以在国家治理、政府治理、社会治理方面中运用。以通信网、互联网、移动互联网、物联网四张网为支撑，可以提出大数据智慧城市解决方案、大数据新农村建设解决方案、大数据金融解决方案、大数据智能终端解决方案、大数据位置服务解决方案、大数据教育解决方案、大数据文化创意解决方案、大数据环境解决方案、大数据制造解决方案、大数据生物健康解决方案、大数据中小企业数据中心解决方案、大数据服务平台解决方案、大数据信息安全解决方案等，为大数据战略真正落地找到突破口。
5.充分挖掘释放大数据变革、创新经济的潜能。首先，通过大数据实现制造业数字化、智能化及下一代信息技术的深度融合。要做好大数据与工业宽带建设的对接，率先将工业宽带的传输、工业大数据采集、数据中心的计算应用等环节整合起来，建立完善的工业互联网体系和中国的工业4.0体系。
其次，鉴于目前中国的人口要素红利在“退潮”，土地、资源、环境等生产要素日益紧张，要将大数据作为新的战略性生产要素释放出来，建立多元参与的协同创新联盟，增强产学研合作集成研发能力，激励基于大数据资源的创新创业，推动经济实现高质量增长。
再次，利用大数据研判，预测宏观经济形势，开发“经济增长形势判断预测系统”、“物价变化高频判断系统”、“金融市场信心判断系统”、“房地产景气判断系统”等，增强对经济形势判断的科学性、精准性。
6.开展全球大数据交流合作。全球主要国家都已提出本国大数据国家战略，特别是美国、日本等国的数据量非常庞大。中国可通过大数据外交，与之展开国际合作，特别是在应对气候变化、粮食安全、疾病灾害、恐怖主义等领域，以及在“一带一路”战略推进过程中，丰富公共外交领域的大数据建设。
此外，可利用大数据技术掌握全球性数据情报和全球焦点事件发展态势。建议实施中国版“全球脉动”（Global Pusle）项目。联合国于2009年推出“全球脉动”项目，提出大数据是纳米技术和量子计算之后的一个颠覆性变化，用这个技术对Twitter和Facebook等互联网数据和文本信息开展实时分析监测，使用语言解密软件对互联网世界进行“情绪分析”，可以对疾病、动乱、种族冲突提供早期预警。中国可以实施类似的大数据全球情报智能监测项目，对全球重大趋势进行早期预警，切实维护和保障国家安全。

㈩ 数据是智能时代的核心动力是什么意思

人工智昌宽余能有三大核心驱动力，大数据、算法和超级计算。将大量的数据输入计算机里，让计算机进行快速的匹配，通过大数据来提高语音识别率。于是复杂的智能问题被转换成了简单的统计问题，处理统计数据正是计算机的强项。

传统的对象识别模式是由研究人员事先耐滚将对象抽巧嫌象成一个模型，再用算法把模型表达出来并输入计算机。这种人工抽象的方法具有非常大的局限性，识别率也很低。