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关于大数据时代的感想 我们知道随着现在发展大数据也成为主流之一。几乎 所有大企业都开始搞起了大数据。而大数据时代这本书也 详细的讲了很多，大家在读完之后有着什么感想呢？下面 小编就为大家分享下大数据时代感想吧。 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着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 等全球顶级企业，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，如果能做 足功课又具备相应的理论功底，就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，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。 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()，转载请保留本出处，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。 大数据时代感想三 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 最 大的不同，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? 查了查百度百科，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， 5，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