2022大数据时代读书心得体会.docx

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1、2022大数据时代读书心得体会 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探讨的先河之作。下面是带来的大数据时代读书心得，欢迎查看。大数据时代读书心得体会范文1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探讨的先河之作。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具体解说，让外行也很简单理解。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，条理清楚。所谓大数据，按作者的说法，就是全部数据。随着计算机运算速度和存储实力的发展，收集数据变得越来越简洁，储存数据的成本越来越低。在过去，由于技术限制

2、，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运用，造成数据利用率低。而现在则可以做到样本=总体。数据的增多带来不行避开的精确性问题。 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，我们应当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，这事实上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势，而许多精确学科领域依旧须要探寻因果关系解决更有针对性的问题，所以，这局

3、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得方式是多种多样，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运用价值，更要放眼它将来可能的用途以提高数据的利用率。当然数据并不是无限运用，时效、环境的改变确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须要考虑的。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运用三个环节

4、，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，其次种是基于技能，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需从数据本身来挖掘。这是假定了一个成熟的市场，人人都了解了大数据的用途。对于一般人来说，大数据时代最关切的还是隐私问题。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，作者提出了运用者担当责任的解决方法，而不是过去那种流于形式的运用授权。大数据甚至能预料一个人的犯罪动机，这给监管者带来的难题是，预料一个人要犯罪，惩处还是不惩处?在这点上，社会达成个人仅需对行为而非动机负责的共识特别重要。大数据时

5、代的风险限制靠的是算法师，类似会计师一样的职业，对大数据的精确度或有效性进行鉴定。这能在肯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，信任在不久的将来更多的传统领域会意识到大数据的重要性。但我们也应当保持醒悟，大数据并不是万能药，对某些领域或环节，运用大数据是一种简洁且好用的选择;但对某些领域，盲目运用大数据只会适得其反。大数据时代读书心得体会范文24月13日下午，在湖南高校东楼205参与了关于大数据时代的读书沟通活动。通过相互沟通学习，使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊，机遇和挑战。在写心得体会前，我想再重新谛视一下关于

6、大数据的历史沿革和现实意义。首先，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名询问公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数 据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产供应了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息

7、、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载实力，实时性要求也将大大超越现有的计算实力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必定的升级方向。其次，进入2022年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过纽约时报华尔街日报的专栏封面，进入美国白宫的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资举荐报告。数据正在快速膨胀并变大，它确定着企业的将来发展，虽然许多企

8、业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如纽约时报2022年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经驾临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于阅历和直觉。哈佛高校社会学教授加里金说：“这是一场革命，浩大的数据资源使得各个领域起先了量化进程，无论学术界、商界还是政府，全部领域都将起先这种进程。”最终，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创建的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数

9、据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析须要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑安排工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此浩大，以至于不能用G或T来衡量。大数据究竟有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告知我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于时代杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台，高于全球每天诞生的婴儿

10、数量37.1万，截止到2022年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的探讨结果表明，2022年全球产生的数据量为0.49ZB，2022年的数据量为0.8ZB，2022年增长为1.2ZB，2022年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2022年为止，人类生产的全部印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的全部话的数据量大约是5EB。IBM的探讨称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2022年

11、，全世界所产生的数据规模将达到今日的44倍。首先，谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必定趋势，可以说，大数据现在已经起先渐渐渗透入我们的生活，如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们许多人对大数据还很生疏，只是被动的适应着大数据给生活带来的变更。大数据时代是以云计算为基础的，所以，要实现大数据，相关的许多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战，相关产业都要重新调整产业结构，在那时，可以夸张的说，信息就是黄金，信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的

12、劳动生产力，势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显，驾驭不了信息资源，很难再翻身，要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快，信息的时效性确定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙，到那时，就像现在的日本，可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事。其次，关于数据管理的看法。大数据时代，数据管理是一件很重要的工作，如何才能避开自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是，人防、技防、物防一体化。人防，即我们要从思想上坚固树立信息平安防范的意识，不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防

13、，就是要运用软件来管理和处理数据，常常检查更新数据库，定时查杀电脑病毒，确保电脑状况平安;物防，就是重要的数据肯定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离，无关的信息应当刚好删除，减轻硬盘的压力。三、怎么爱护自己的隐私。隐私，顾名思义，就是不情愿让别人看到的东西，所以，在大数据时代，更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越要远离网络，不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采纳和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记，避开信息传播范围太大，管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器，总是以随机码来爱护自己真实IP地址，提高网络平安的牢靠性，加强对联网信息的管理和爱护。不论我们情不情愿，大数据时代都会到来，现实社会是我们高喊着走向大数据时代，其实大数据时代已经向我们走来，所以与其被动接受，不如主动学习，从中找到自己的出路，成为大数据时代的建设者和受益者。本文来源：网络收集与整理，如有侵权，请联系作者删除，谢谢！第7页 共7页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页