大資料時代的心得體會7篇

我們在寫心得體會的同時也是在鍛鍊自身的思維水平，心得體會是一種新型應用文體，是可以讓我們的思想深的得到提升的關鍵性材料，本站小編今天就為您帶來了大資料時代的心得體會7篇，相信一定會對你有所幫助。

大資料時代的心得體會篇1

?大資料時代》是英國維克托·邁爾—舍恩伯格教授的著作，這本書也被尊為國外大資料研究的先河之作。這本書最大的優點就在於作者利用上百個例子來對大資料的方方面面做了詳細解說，讓外行也很容易理解。結構上，作者通過大資料時代的思維變革、商業變革和管理變革三個角度依次闡述，條理清晰。

所謂大資料，按作者的說法，就是所有資料。隨著計算機運算速度和儲存能力的發展，收集資料變得越來越簡單，儲存資料的成本越來越低。在過去，由於技術限制，人們做統計時只能收集有限的資料做樣本，其中要考慮隨機樣本的選擇，努力減小因樣本問題出現的誤差；統計結果往往不能重複使用，造成資料利用率低。而現在則可以做到樣本=總體。資料的增多帶來不可避免的精確性問題。小資料時代，一個樣本的錯誤就可以造成對總體估計的失敗，幸運的是，大資料時代對精確性不再那麼要求苛刻——也無法要求太嚴格——資料的數量足以彌補這一缺陷。在對思維變革這一部分的闡述中，最重要也是全書的核心觀點就是大資料時代，我們應該從追求因果關係的舊思維方式向追求相關關係轉變。

在我看來，這實際上是通過大資料來透視一種事物的發展趨勢，而很多精確學科領域依然需要探尋因果關係解決更有針對性的問題，所以，這侷限了這一轉變只能在特定的領域發生。作者自己也說，大資料的相關性將人們指向了比探討因果關係更有前景的領域。

大資料時代的資料獲取方式是多種多樣，資料形式也是千變萬化，任何文字、行為、萬物都可以被資料化後用來分析。對這些資料的利用，不僅要考慮到其初次使用價值，更要放眼它未來可能的用途以提高資料的利用率。當然資料並不是無限使用，時效、環境的變化肯定會對資料提出新的要求，所以資料的折舊也是應當考慮的。這又引出了對資料這一無形資產的估值可能性。對於這樣的公司來說，資料就是他們的核心，如何在資產負債表上給他們一個公正的體現正是我們需要考慮的。

大資料時代的價值鏈由三部分構成，我把它們簡化為生產—分析—使用三個環節，這對應書中的三種類型公司：第一種是基於資料本身的公司，第二種是基於技能，第三種則是基於思維。在大資料早期，技能和思維最有價值，但作者認為，最終，大部分的價值還是必須從資料本身來挖掘。這是假定了一個成熟的市場，人人都瞭解了大資料的用途。

對於普通人來說，大資料時代最關心的`還是隱私問題。不知不覺中，個人的一舉一動都暴露在政府甚至私人企業之下，還面臨潛在的洩露風險。對此，作者提出了使用者承擔責任的解決辦法，而不是過去那種流於形式的使用授權。大資料甚至能預測一個人的犯罪動機，這給監管者帶來的難題是，預測一個人要犯罪，懲罰還是不懲罰？在這點上，社會達成個人僅需對行為而非動機負責的共識非常重要。

大資料時代的風險控制靠的是演算法師，類似會計師一樣的職業，對大資料的準確度或有效性進行鑑定。這能在一定程度上防止資料濫用的發生和資料獨裁。當今的法律亦需對大資料監管進行修訂補充。

當代大資料發展主要由科技公司推動，相信在不久的將來更多的傳統領域會意識到大資料的重要性。但我們也應該保持清醒，大資料並不是萬能藥，對某些領域或環節，使用大資料是一種簡單且實用的選擇；但對某些領域，盲目使用大資料只會適得其反。

大資料時代的心得體會篇2

4月13日下午，在湖南大學東樓205參加了關於《大資料時代》的讀書交流活動。通過相互交流學習，使我更深層次的理解了大資料時代的利與弊，機遇和挑戰。在寫心得體會前，我想再重新審視一下關於大資料的歷史沿革和現實意義。

首先，最早提出“大資料”時代到來的是全球知名諮詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“資料，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。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盈餘浪潮的到來。”“大資料”在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來網際網路和資訊行業的發展而引起人們關注。大資料作為雲端計算、物聯網之後又it行業又一大顛覆性的技術革命。雲端計算主要為資料資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而資料才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易資訊、物聯網世界中的商品物流資訊，網際網路世界中的人與人互動資訊、位置資訊等，其數量將遠遠超越現有企業it架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些資料資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大資料的核心議題，也是雲端計算內在的靈魂和必然的升級方向。

其次，進入20__年，大資料(big data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義資訊爆炸時代產生的海量資料，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些網際網路主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。資料正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到資料爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到資料對企業的重要性。正如《紐約時報》20__年2月的一篇專欄中所稱，“大資料”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於資料和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的資料資源使得各個領域開始了量化程序，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種程序。”

最後，隨著雲時代的來臨，大資料(big data)也吸引了越來越多的關注。著雲臺的分析師團隊認為，大資料(big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化資料，這些資料在下載到關係型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大資料分析常和雲端計算聯絡到一起，因為實時的大型資料集分析需要像mapreduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。“大資料”在網際網路行業指的是這樣一種現象：網際網路公司在日常運營中生成、累積的使用者網路行為資料。這些資料的規模是如此龐大，以至於不能用g或t來衡量。大資料到底有多大?一組名為“網際網路上一天”的資料告訴我們，一天之中，網際網路產生的全部內容可以刻滿1.68億張dvd;發出的郵件有2940億封之多(相當於美國兩年的紙質信件數量);發出的社群帖子達200萬個(相當於《時代》雜誌770年的文字量);賣出的手機為37.8萬臺，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……，截止到20__年，資料量已經從tb(1024gb=1tb)級別躍升到pb(1024tb=1pb)、eb(1024pb=1eb)乃至zb(1024eb=1zb)級別。國際資料公司(idc)的研究結果表明，20__年全球產生的資料量為0.49zb，20__年的資料量為0.8zb，20__年增長為1.2zb，20__年的數量更是高達1.82zb，相當於全球每人產生200gb以上的資料。而到20__年為止，人類生產的所有印刷材料的資料量是200pb，全人類歷史上說過的所有話的資料量大約是5eb。ibm的研究稱，整個人類文明所獲得的全部資料中，有90%是過去兩年內產生的。而到了20__年，全世界所產生的資料規模將達到今天的44倍。

首先，談談大資料帶給生活的轉變。大資料已經是資訊產業發展的必然趨勢，可以說，大資料現在已經開始慢慢滲透入我們的生活，如：現在流行的打車軟體、三維立體化社群的建立、某些從事生產銷售的行業利用大資料來優化規模和實現利益最大化。而我們很多人對大資料還很陌生，只是被動的適應著大資料給生活帶來的改變。大資料時代是以雲端計算為基礎的，所以，要實現大資料，相關的很多的硬體裝置都要更新換代，資訊處理系統、資訊傳輸系統、資訊反饋系統、資訊決策系統都將面臨新的挑戰，相關產業都要重新調整產業結構，在那時，可以誇張的說，資訊就是黃金，資訊就是石油。大資料時代的到來會解放更多的勞動生產力，勢必將會更加加劇生產力過剩的現狀，社會兩極分化現象會更加明顯，掌握不了資訊資源，很難再翻身，要防止資訊壟斷帶來的可怕局面。大資料時代的到來會使人們的生活節奏急速加快，資訊的時效性決定了它的流通速率，人們的生活節奏要跟上資訊流通的速率，就不得不加快自己的節奏，人們會越來越忙，到那時，就像現在的日本，可能想找個人聽你說說話，真的是一件很難的事。

第二，關於資料管理的看法。大資料時代，資料管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的資料被非法竊取、丟失和被盜?我的看法是，人防、技防、物防一體化。人防，即我們要從思想上牢固樹立資訊安全防範的意識，不主動洩露資訊，要管理好自己身邊的資訊裝置;技防，就是要運用軟體來管理和處理資料，經常檢查更新資料庫，定時查殺電腦病毒，確保電腦狀況安全;物防，就是重要的資料一定要備份保留，而且應當做到備份與原始檔案是物理隔離，無關的資訊應當及時刪除，減輕硬碟的壓力。

三、怎麼保護自己的隱私。隱私，顧名思義，就是不願意讓別人看到的東西，所以，在大資料時代，更要管理好自己的隱私，以免對自己和家人造成麻煩和損失。越是隱私的資訊，越要遠離網路，不要再公開的社交網路儲存和展示個人圖片、資料等資訊，免得被非法人士採用和竊取。建議還是用紙質的日記代替電腦日記，避免資訊傳播範圍太大，管理好自己的日記本。研發一種新的硬體聯結器，總是以隨機碼來保護自己真實ip地址，提高網路安全的可靠性，加強對聯網資訊的管理和保護。

不論我們情不情願，大資料時代都會到來，現實社會是我們高喊著走向大資料時代，其實大資料時代已經向我們走來，所以與其被動接受，不如主動學習，從中找到自己的出路，成為大資料時代的建設者和受益者。

大資料時代的心得體會篇3

如今說起新媒體和網際網路，必提大資料，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，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《大資料時代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網路學院網際網路研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院資訊監管科研專案負責人。他的諮詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業，他是歐盟網際網路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：大資料時代的。預言家“的牛津教授真牛！那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎？並不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。

舍恩伯格分三部分來討論大資料，即思維變革、商業變革和管理變革。

在第一部分”大資料時代的思維變革“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，而是全體資料。

二、更雜：不是精確性，而是混雜性。

三、更好：不是因果關係，而是相關關係。對於第一個觀點，我不敢苟同。

一方面是對全體資料進行處理，在技術和裝置上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的資料分析難道也要採集全體資料嗎？

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資料分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部資料。聯絡到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關係，我理解他說的全體資料不是指數量而是指範圍，即大資料的隨機樣本不限於目標資料，還包括目標以外的所有資料。我認為大資料分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和範圍要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。”大資料的簡單演算法比小資料的複雜演算法更有效。“更具有巨集觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。”不是因果關係，而是相關關係。“不需要知道”為什麼“，只需要知道”是什麼“。傳播即資料，資料即關係。在小資料時代人們只關心因果關係，對相關關係認識不足，大資料時代相關關係舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大資料從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關係，不知道大資料產生的前因後果，也就消解了大資料的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。

世間萬物的複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”不是因果關係，而是相關關係。“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資料的相關關係分析，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係，找出背後的‘為什麼’。“[i]由此可見，他說的全體資料和相關關係都在特定語境下的，是在資料探勘中的選項。

大資料研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分裡討論了大資料時代的商業變革。舍恩伯格認為資料化就是一切皆可”量化“，大資料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。資料創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大資料的角色定位時仍把它置於資料應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統裡，但他在第二部分大資料時代的管理變革中討論了這個問題。

在風險社會中資訊保安問題日趨凸顯。如何擺脫大資料的困境？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：”大資料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。大資料為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。“謝謝舍恩伯格！讓大資料討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大資料時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考的答案。

此外，在閱讀此書之前還必須具備一些資料科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫資料？什麼叫大資料？資料分析與資料探勘的區別，數字化與資料化有什麼不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。

大資料時代的心得體會篇4

去年的“雲端計算”炒得熱火朝天的，今年的“大資料”又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大資料”來了。於是乎，各企業的cio也將熱度紛紛轉向關注“大資料”來了。有一張來自《程式設計師》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端計算，大資料的現狀。

不過話又還得說回來，《大資料時代》是本好書。

當然，很多it知名人士也大力推薦，寫了好多讀後感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大資料的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的bi，覺得也差不多，可能就是更多的資料，更細緻的資料分析與資料探勘。看過此書後，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。巨量的資料，而另一前：著眼於資料關聯性，而非資料精確性，或許才是大資料與現時bi的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是資料的關聯性重佳，還是資料的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的資料分析方法來論，更多的傾向於資料的精確性。

看完此書，我心中的一些問題：

1、什麼是大資料？

查了查百度百科，是這樣定義的：大資料（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大資料的4v特點：volume、velocity、variety、veracity這個好像是ibm的定義吧。

以個人的觀點來看：資料海量，儲存海量都是大資料的基本原型吧。

2、大資料適合什麼樣的企業？

誠然，大資料的前提是海量的資料，只有擁有巨量的資料資源，方能從中查找出資料的關聯性，才可以讓通過專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，網際網路應用這樣海量使用者的資料的大企業，也是在應用大資料的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單資料？若非百年老店，估計資料也是少得可憐，能用的可能只有消費者資料了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。

同樣，在公共事業類的政府機構，大資料的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大資料，似乎有點大題小作。書中說：大資料是企業競爭力。誠然，資料是一個企業的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的資料，或都換則方式說：所有的企業都以大資料為競爭力，是否真的合適麼？是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢？

3、大資料帶來的影響

當一波又一波的it技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，你甚至都沒有做好準備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網，雲端計算的推波助瀾下，大資料開始登場了。但它到底給我們帶來了什麼呢？

1）預測未來書中以google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇，表明通過大資料的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。

2）變革商業大資料所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大資料相關的商業機遇與商業模式，資料的潛在價值會源源不斷地發揮作用可以容易想到的是未來有專門的資料收集，資料分析，資料生成的一條資料產業鏈產生。影響的，當然是it公司

3）變革思維書中所說：因為有海量的資料作基礎，未來，我們可能更關注資料的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。

大資料時代的心得體會篇5

讀了《大資料時代》後，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎麼明瞭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，不禁戰慄起來。

“在小資料時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然後通過收集和分析資料來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到資料時代的過渡，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》雜誌主編安德森的話“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。既然大資料是“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裡隱含的固有偏見”，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。

當我們人類的資料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!

?大資料時代》第16頁“大資料的核心就是預測”。邏輯是——描述時空資訊“類”與“類”之間長時間有效不變的先後變化關係規則。兩者似乎是做同一件事。可大資料要的“不是因果關係，而是相關關係”，“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係。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”的就是因果關係，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那麼大資料會不會通過正視混雜性，放棄因果關係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。《大資料時代》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、邏輯學和大資料來說都是門外漢，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《大資料時代》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——大資料時代的邏輯思維。

大資料時代的心得體會篇6

讀完《大資料時代》這本書後，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。

這本書介紹了大資料時代來臨後，接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。

其實，這場變革已經打響。商業領域由於大資料時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為farecast的公司，讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的資料來預測未來機票價格的走勢。現在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大資料給人們帶來的便利。

大家應該都知道2009年出現的h1n1型流感，就拿美國為例，疾控中心每週只進行一次資料統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了資訊的滯後。然而，對於飛速傳播的疾病，google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基於龐大的資料資源，可見大資料時代對公共衛生也產生了重大的影響！

在我看來，如果想在在大資料時代裡暢遊，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。

在美國，每到七、八月份時，正是颱風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。於是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源於兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬於世界頭號零售商的大資料頭腦！

大資料時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大資料主宰一切，也存在一定的風險。

大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程資料，通過智慧分析可以推斷出哪裡是自己的家，哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。

大資料時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，資料的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大資料時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時代的到來！

大資料時代的心得體會篇7

“大資料”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大資料”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大資料”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意開啟某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜尋框中搜索“大資料”三個字，就會出現好多本有關“大資料”的書籍。可是，有一個很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關於“大資料”的書籍一定是《大資料時代》。一點進去，這本書推薦欄裡的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大資料專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業的精英領袖。所有“大資料”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。

我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之後沉澱下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷並不是因為我想從書中獲取到多少大資料方面的精華，只是很想知道對於這麼一個很直白的名詞，作者是怎麼寫出這麼厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。

在看《大資料時代》這本書之前，我的所有讀後感都是集中在書籍給了我什麼思考。對於這本書的讀後感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什麼標準。也許《大資料時代》真的無法承載那麼高的讚美!

大資料時代的入門書

看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書並且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪裡?大多數的回答是說《大資料時代》這本書讓對大資料一無所知的他們瞭解了大資料這個概念，同時通過很多案例說明原來大資料能有這麼大的用處，影響會有這麼大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，後120多頁為下部分。之所以說《大資料時代》是一本關於大資料的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反覆的強調大資料的出現對社會發展影響很大，並且要人們轉變小資料時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大資料時代的三個轉變：1、大資料利用所有的資料，而不再僅僅依靠一小部分資料，不再依賴於隨機取樣。2、大資料資料多，不再熱衷於追求精確性，也不再期待精確性。3、大資料時代不再熱衷於尋找因果關係，而是追求相關關係。所以整個上半部分沒什麼可詳說的。我們重點聊聊本書的後半部分。

既然一直都在強調大資料對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大資料發現：新品釋出的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用資料來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大資料對我們很多傳統思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。

大資料這個概念的出現，讓大資料逐漸發展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，資料本身、技能和思維是最重要的環節。隨著網際網路技術的發展，越來越多的公司都能收集到大量的資料，這些資料也會越來越公開。可是在這些公司中，不是所有的公司都有從資料中提取價值或者用資料催生創新思想的技能。於是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業技能但不一定擁有資料或者提出資料創新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘資料的新價值的創新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創新思維，懂得挖掘出資料新價值的大資料思維是最重要的。可是等到產業成熟之後，所有人都知曉了大資料的意義，所有人便開始挖掘自己的大資料思維。同時，隨著科技的進步，掌握大資料技術的也將成為常態。所以到後來，整個價值鏈的核心環節還是回到了資料本身。而到那時候，大資料的公開性也就越來越小。

在大談完大資料對人類發展的積極意義之後，作者也考慮到大資料時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大資料時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大資料儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大資料的“監控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大資料懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由於資料是永久儲存，大資料預測也是通過每個人之前的資料來判斷，所以大資料同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大資料預測的結果來看，很多發言人都說大資料不是百分百的準確。所以利用大資料來判斷人的行為發展已經違背了大資料不追求精確性的特徵，這也是書中自相矛盾的地方。

對於一個新事物，如果能讓大家瞭解這個事物並且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。