大数据时代读后感范文1500字
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。下面是小编为您收集整理的大数据时代读后感范文，欢迎阅读!
大数据时代读后感范文(一)
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。
在百度上搜索到的解释是："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!
大数据时代读后感范文(二)
《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作，这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。这本书最大的优点就在于作者利用上百个例子来对大数据的方方面面做了详细解说，让外行也很容易理解。结构上，作者通过大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革三个角度依次阐述，条理清晰。
所谓"大数据"，按作者的说法，就是"所有数据"。随着计算机运算速度和存储能力的发展，收集数据变得越来越简单，储存数据的成本越来越低。在过去，由于技术限制，人们做统计时只能收集有限的数据做样本，其中要考虑随机样本的选择，努力减小因样本问题出现的误差;统计结果往往不能重复使用，造成数据利用率低。而现在则可以做到"样本=总体"。数据的增多带来不可避免的精确性问题。 "小数据"时代，一个样本的错误就可以造成对总体估计的失败，幸运的是，"大数据"时代对精确性不再那么要求苛刻——也无法要求太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。在对思维变革这一部分的阐述中，最重要也是全书的核心观点就是大数据时代，我们应该从追求"因果关系"的旧思维方式向追求"相关关系"转变。 在我看来，这实际上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势，而很多精确学科领域依然需要探寻"因果关系"解决更有针对性的问题，所以，这局限了这一转变只能在特定的领域发生。作者自己也说，"大数据的相关性将人们指向了比探讨因果关系更有前景的领域。"
大数据时代的数据获取方式是多种多样，数据形式也是千变万化，任何文字、行为、万物都可以被数据化后用来分析。对这些数据的利用，不仅要考虑到其初次使用价值，更要放眼它未来可能的用途以提高数据的利用率。当然数据并不是无限使用，时效、环境的变化肯定会对数据提出新的要求，所以数据的折旧也是应当考虑的。这又引出了对数据这一无形资产的估值可能性。对于Facebook, Twitter这样的公司来说，数据就是他们的核心，如何在资产负债表上给他们一个公正的体现正是我们需要考虑的。
大数据时代的价值链由三部分构成，我把它们简化为"生产—分析—使用"三个环节，这对应书中的三种类型公司： 第一种是基于数据本身的公司，第二种是基于技能，第三种则是基于思维。在大数据早期，技能和思维最有价值，但作者认为，最终，大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。这是假定了一个成熟的市场，人人都了解了大数据的用途。
对于普通人来说，大数据时代最关心的还是隐私问题。不知不觉中，个人的一举一动都暴露在政府甚至私人企业之下，还面临潜在的泄露风险。对此，作者提出了使用者承担责任的解决办法，而不是过去那种流于形式的使用授权。大数据甚至能预测一个人的犯罪动机，这给监管者带来的难题是，预测一个人要犯罪，惩罚还是不惩罚?在这点上，社会达成"个人仅需对行为而非动机负责"的共识非常重要。
大数据时代的风险控制靠的是"算法师"，类似会计师一样的职业，对大数据的准确度或有效性进行鉴定。这能在一定程度上防止数据滥用的发生和数据独裁。当今的法律亦需对大数据监管进行修订补充。
当代大数据发展主要由科技公司推动，相信在不久的将来更多的传统领域会意识到大数据的重要性。但我们也应该保持清醒，大数据并不是万能药，对某些领域或环节，使用大数据是一种简单且实用的选择;但对某些领域，盲目使用大数据只会适得其反。
大数据时代读后感范文(三)
书名中的时代二字让我陷入了深深的误区，big data就只是大数据而已。读完全书，也没有发现作者有说大数据会引领一个时代的观点，我们知道当今是一个数字化、信息化的时代，但绝不还是大数据的时代。但大数据的重要性不严而喻，生活、工作、学习中许多有关大数据的例子的确离我们很近，我们甚至就是众多大数据的一部分。那大数据对我这样一名工科大学生有什么用，对于我这一名国防生又什么用呢，这样的一本书是否能够更好的帮助我在未来的工作岗位上博得头筹，取得一番成绩!还有为了接触、利用大数据并防范大数据所带来的弊病，我又该怎么做呢?书中有这样一句话：大数据是一种资源，也是一种工具。大数据为我们提供暂时的帮助，以便等待更好的方法和答案出现。这也提醒我们在使用这个工具的时候，应当怀有谦恭之心，铭记人性之本。
所说的谦恭之心和人性之本都强调了人在大数据时代的重要性。我们才是数据之源，我们才应是数据的受益者。当我还没读完思维变革这一部分的时候，我就在思考这样的思维变革对我会有着怎样的影响?参加过两次数学建模竞赛的我，在两次的参赛过程中，学会了许多数据处理和数学建模方法。数学模型所具有的对事件或数据的描述性、预测性、说明性是与大数据完全不同的。大数据下的思维变革不再追求数据的准确性和因果关系。如果我在数学建模提出一种产生某个结果的原因，我是需要明明白白地把其他因素的影响一一剔除。我记得在参加比赛最后关头写论文的时候，对于所研究的问题，我们必须在前面把各种变量给写进去，然后再有选择性的在可接受的条件下忽略掉很多变量的影响，但我们在很多时候却给不出一个剔除这个因素的理由。可如果你不能排除掉其它的因素的影响，整个的数学模型建立及计算过程就会太复杂甚至是不能得出一个结果。但是在大数据时代，一个结论是可以通过足够多的数据得出来的，不需要明白其中的为什么。如果真是这样，我只觉得我需要思维上的变革，可我做不到，我接受不了事物与事物之间的黑盒子。这离我太遥远。
可我又不敢在此时否认自己将来的工作与大数据的相关性，书中第三部分——大数据时代的管理变革中就举到一个罗伯特。麦克纳马拉的例子，他是五角大楼"统计控制队"中一名精英，这个队伍让之前不知道飞机备用零件种类、数量和放置位置的军方在制定了综合清单之后，为部队节省下了36亿美元。而我的专业就是飞行器动力，我很清楚我国航空发动机的研究制造水平是深深限制了空军力量的发展。在夏季学期去黎明航空发动机厂实习的时候，许多讲解的师傅都会强调一点，发动机的每一个零件上都是有标号的。零件的工艺卡片上会记录其每一个工序的加工时间、地点，加工、组装、调试人员等的资料，这些卡片将会一直保存下去。这不仅能够方便维修和更换，在出现事故之后，还可以追根溯源，查出事故的原因。我当时就在想还好这东西产量不是很高，一台涡扇发动机仅仅叶片数量就是数千了。这样的大数据肯定还可以好好利用，帮助我们去发现科技研发和制造生产中矛盾与不足，并做出改进。但航空发动机的发展需要的更多的是技术的积累，特别是关键技术的实验数据我们还有着很大的缺失。我们不能像BAT这些互联网巨头可以轻松收集数据，航空发动机的技术积累需要一代代人在理论、实验上的积累，才有可能在这种大数据的支撑下做出真正属于自己的航空发动机。
这种积累利用方法可能与书中作者所说的利用大数据进行预测、创新相比起来不是足够高端，但是新的方法需要人去摸索，我也愿意成为这样的第一人，我也坚信大数据能够给这样一个领域带来另一片天空。只是在航空发动机的领域我们是不能只停留在"是什么"这一步的!精心策划数据的因果关系研究和控制实验很有必要。
最后，我提出一个疑问，那就是大数据能不能创造出另一个毕加索呢?
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