大数据时代读后感

《大数据时代》读后感

班级:0431202 姓名:李昕 学号:2012211823 《大数据时代》开篇就讲了Google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的H1N1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。Google的预测比政府提前将近一个月,相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%,这也就意味着Google预测数据的置信区间为3%,这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例,维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候,通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本<总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物,因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低,因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流,同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来,维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中,所以无论需要翻译什么,只要有联系Google词库就会出现翻译,虽然有的时候的翻译很无厘头,但是大多数时候还是正确的,所以Google的电脑翻译的计划的成功,表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显,但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的,所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高,因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后,维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家,这是一群数学家、统计学与编程家的综合体,这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之,只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用,维克托建议将这一群人分为两部分,一部分使用数据为商业部门服务,而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据,是否侵犯了个人隐私。

无论如何,大数据时代将会到来,不管我们接受还是不接受!

我觉得《大数据时代》这本书写的很好,很值得一读。因为会给我们很多启发,比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用,从而再将相关数据卖给各大网店。不过,事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说,小心你在网上留下的痕迹。

 

第二篇:读《大数据时代》有感 徐同娇

读《大数据时代》有感

《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔?舍恩伯格等所著,是我看到的最好的大数据著作。主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。 舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究,从维也纳大学到哈佛大学,从新加坡国立大学到牛津大学,世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹,被誉为”大数据时代的预言家”。

从硅谷到北京,大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及”可佩带”计算机设备的出现,我们的行为、位置,甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。舍恩伯格教授的这本书是我看到的最好的大数据著作,不管对于产业实践者,还是对于政府和公众机构,都是非常具有价值的,同时。这个21世纪人类探索的新边疆,正在被云计算发现、征服,探索以大数据为基础的解决方案,是中国产业升级、效率提高的重要手段。

文中清晰的阐述了大数据的基本概念和特点,并列出明确的观点。不管对于产业实践者,还是对于政府和公众机构,都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变:抽样等于全体;

要效率不要绝对精确;要相关不要因果;第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面,讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力;最后一部分,作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安,包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。本书观点掷地有声,作者观念高屋建瓴,从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富,囊括了进百个学术和商业实例。

也正是由于我们进入了一个前所未有的信息化时代,人们拥有了如此多的数据,才提供给我们利用大数据的分析处理手段,创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。其实大数据技术早已渗透到我们中间,它被应用在垃圾邮件的过滤,新浪微博技术平台,谷歌翻译以及输入文字的自动纠错等。

文中提出的一个观点是,预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析,从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长,从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。

关于不是随机样本而是整体数据中。作者指出了随机取样是小数据时代用最少的数据获取最大价值的做法。在不是因果关系,而是相关关系的篇章中。作者指出在大数据时代

往往知道是什么要比知道为什么来的更实在。

本书第二部分讲的是大数据时代的商业变革。

作者用莫里绘制导航图的例子告诉我们,远在信息数字化之前,对数据的运用就已经开始了。莫里利用大量的人力去分析多年保存的航海记录,他从这些大量的数据中获取到新的利用价值。绘制的图表帮助商人节约一大笔钱,使年轻的海员们间接获取了成千上万名经验丰富的航海家的指导。这个例子都证明了大数据蕴藏着巨大的商业价值。根据提供价值的不同来源,大数据价值链包括三大构成部分。包括第一种是基于数据本身的公司。这些公司拥有大量数据或者至少可以收集到大量数据,却不一定有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。第二种是基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司。大数据成为许多公司竞争力的来源,未来可能整个行业的结构会发生改变,大公司和小公司最有可能成为赢家。

文章第三部分讲了大数据带来无数好处的同时带来的不良影响以及如何面对这些影响。包括如数据的收益的处理问题以及数据中用户资料的隐私和决策过程带来的影响。作者在保护个人隐私方面提出了几种想法。一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。作者同时也指出了这两种方式的难度。一方面收集到的数据可能会被后续的多次利用。另一方面,匿名化会在数据

收集越来越多和数据的相互结合关联使用时变得无效。在高速迈进大数据时代的同时,人类信息管理准则需要重新定位,这将带动社会核心价值观的转变。大数据时代,公司将设置专门的人员--内部和外部算法师对大数据活动进行监督。还有可能出现第三方的机构对大数据行为进行监督和衡量。作者甚至考虑到对大数据存在的垄断情况进行分析并在反垄断反面给了建议。最后结语中作者提出大数据提供给人们的只是参考答案,提醒我们在利用这个工具时要铭记人类的作用是无法完全替代的。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势,我们只有紧紧跟随时代发展的潮流,在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进,才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地,才能把握发展的方向,冲破与西方国家的差距。对于一个国家如此,对于一个企业亦是如此。在如此快速的到来的大数据时代,我们还有很多知识需要学习,许多思维需要转变,许多技术需要研究。公司的规划中,也需充分考虑到大数据对于公司的未来发展所带来的机遇和挑战。对于掌握大量数据的公司,需要考虑有多少数字化的数据,又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途?比如国内目前的社交网站,购物网站等都掌握了用户的大量的数据信息。在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子,也许可以利用外部的数据,通过多维化、多层面的

分析给其他企业或个人带来价值。

此书的一大贡献就是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻,进一步阐述和厘清了大数据的基本概念和特点,这对许多以为大数据就是“大数据”的人来说很有帮助。

正如舍恩伯格教授所强调的,最重要的是人们可以在很大程度上从对于因果关系的追求中解脱出来,转而将注意力放在相关关系的发现和使用上。

吉林省分公司农业保险部

二〇一四年四月十一日

徐同娇

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