大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感【薦讀】

思而思學(xué)網(wǎng)

篇一:大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感

我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系,而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。這個(gè)命題是我讀這本書最大的感觸。個(gè)人認(rèn)為也是這本書最核心的思想。從頭說起吧,首先,書提出一個(gè)顛覆我以前認(rèn)知的命題--”并非原子而是信息才是一切的本源“,將世界看做信息,看做可以理解的數(shù)據(jù)的海洋,為我們提供了一個(gè)從未有過的審視下是的視角。它是一種可以滲透到所有生活領(lǐng)域的世界觀。這個(gè)命題是在書的最后一部分中的某一段中描寫的。我之所以把它放在最前面來講,因?yàn)槲矣X得,這是談數(shù)據(jù)化世界的前提,自然也是談?wù)摯髷?shù)據(jù)的前提啦。書的中間部分有一節(jié)講到數(shù)據(jù)化和數(shù)字化的區(qū)別。經(jīng)過我自己腦子的整理,把數(shù)據(jù)化世界這個(gè)命題列為大數(shù)據(jù)思維的第二步。寫到這里,我不由得反省下,我是不是有領(lǐng)悟到書的精髓所在(我認(rèn)為的精髓),就是第一句話。因?yàn)榛仡櫸艺麄(gè)思路,還是按照舊模式的因果關(guān)系思考模式思考問題。書中另一個(gè)吸引我的地方就是,有很多觀點(diǎn)的論述,會(huì)從哲學(xué)的高度論述。雖然,自己肚子沒多少墨水,但是讀這些描述的時(shí)候,就會(huì)發(fā)現(xiàn)自己會(huì)更好的理解作者提出的命題。比如書中有一段文字

當(dāng)我們說人類是通過因果關(guān)系了解世界時(shí),我們指的是我們?cè)倮斫夂徒忉屖澜绺鞣N現(xiàn)象時(shí)使用的兩種基本方法:一種是通過快速、虛幻的因果關(guān)系,還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關(guān)系。大數(shù)據(jù)會(huì)改變這兩種基本方法在我們認(rèn)識(shí)世界時(shí)所扮演的角色。

在附上一些事例的時(shí)候,用作者提供的”本質(zhì)“去看待時(shí),很容易理解,確實(shí)是這么回事。好了,那么大數(shù)據(jù)到底改變了我們什么呢,作者給出3點(diǎn),

大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析信息時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變,這些轉(zhuǎn)變講改變我們理解和組建社會(huì)的方法。

第一個(gè)轉(zhuǎn)變就是,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們可以分析更多的數(shù)據(jù),有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù),而不再依賴于隨機(jī)采樣(樣本=總體)

第二個(gè)轉(zhuǎn)變就是,研究數(shù)據(jù)如此之多,以至于我們不再熱衷于追求精確度

第三個(gè)轉(zhuǎn)變因前兩個(gè)轉(zhuǎn)變而促成,即我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系,而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。大數(shù)據(jù)告訴我們”是什么“而不是”為什么“。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們不必知道現(xiàn)象背后的原因,我們只要讓數(shù)據(jù)自己發(fā)聲。,出處:短美文(),轉(zhuǎn)載請(qǐng)保留本出處,否則追究其責(zé)任,謝謝你的支持,我們會(huì)給做得更好!

正如大家所知道的那樣,人類的大腦具備這樣的功能,它會(huì)把新輸入的刺激或信息與”過去的經(jīng)驗(yàn)或積累的部分知識(shí)“相對(duì)照,然后進(jìn)行調(diào)整并接受下來。如果眼前新的現(xiàn)實(shí)與大腦中儲(chǔ)存的固有信息無法協(xié)調(diào),便會(huì)在無意識(shí)中拒絕接受新的現(xiàn)實(shí)(當(dāng)作沒有看見);或者通過自己一知半解的知識(shí)任意推測(cè),使自己認(rèn)識(shí)到的情況偏離實(shí)際(產(chǎn)生錯(cuò)覺)。這是人的一種本能,目的在于使自己保持冷靜。

所以作者稱之為revolution。

講了這么多,那么大數(shù)據(jù)到底給我們帶來什么。在這里,我只想談我感觸最深的,其他的有興趣的可以自己去了解。當(dāng)然,書中提了很多,最多的就是,XXX公司或者個(gè)人利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造了多大的財(cái)富了,拋開這些表面的不說,最讓我動(dòng)心亦或者是害怕的是---預(yù)測(cè)。這是大數(shù)據(jù)帶來最核心的東西,動(dòng)心的理由無須贅述,計(jì)算機(jī)會(huì)告訴你什么時(shí)候買什么雙色球可以中頭獎(jiǎng),想想心里是不是有一點(diǎn)小激動(dòng)咧。當(dāng)然這只是我打的一個(gè)比較夸張的比喻。至于害怕呢,書中有段話我很喜歡

公平正義的基礎(chǔ)是人只有做了某事才需要對(duì)它負(fù)責(zé),畢竟,想做而未做不是犯罪,社會(huì)關(guān)系于個(gè)人責(zé)任的基本信條是,人為其選擇的行為承擔(dān)責(zé)任。如果大數(shù)據(jù)分析完全準(zhǔn)確,那么我們的未來會(huì)被精準(zhǔn)的預(yù)測(cè),因此在未來,我們不僅會(huì)失去選擇的權(quán)利,而且會(huì)按照預(yù)測(cè)去行動(dòng)。如果精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)成為現(xiàn)實(shí)的話,我們也就失去了自由意志,失去了自由選擇的權(quán)利。既然我們別無選擇,那么我們也就不需要承擔(dān)責(zé)任。這不是很諷刺嗎。

扯到這里,順便扯一下,書中另一段關(guān)于自由意志的描述

在哲學(xué)界,關(guān)于因果關(guān)系是否存在的爭(zhēng)論已經(jīng)持續(xù)了幾個(gè)世紀(jì)。畢竟,如果凡事皆有因果的話,那么我們就沒有決定任何事的自由了。如果說我們做的每一個(gè)決定或者每一個(gè)想法都是其他事情的結(jié)果。而這個(gè)結(jié)果又是由其他原因?qū)е碌摹R源搜h(huán)往復(fù),那么就不存在人的自由意志這一說了。??所有的生命軌跡都只是受因果關(guān)系的控制了。因此,對(duì)于因果關(guān)系在世間所扮演的角色,哲學(xué)家們爭(zhēng)論不休,有時(shí)他們認(rèn)為,這是與自由意志相對(duì)立。

書中舉了個(gè)例子,舉了部電影《少數(shù)派報(bào)告》,當(dāng)我看到這里的時(shí)候,”哎喲,我居然看過這部電影,想想心里還是有點(diǎn)小激動(dòng)“,有興趣的可以去看下,大概就是講警察通過預(yù)測(cè)來提前抓捕犯人,不過不是通過大數(shù)據(jù),是通過超人類的方式。當(dāng)你什么舉動(dòng)都可以被預(yù)測(cè),相當(dāng)于你完全暴露在太陽光下,換成你,你害怕不。

最后,附上兩段結(jié)語,一段是書中的一段話,另一段是我自己瞎編的。

大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界,人類的作用依然無法被完全替代。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案,只是參考答案,幫助是暫時(shí)的,而更好的方法和答案還在不久的未來。

大數(shù)據(jù)終將會(huì)影響到我們,也像其他技術(shù)一樣會(huì)是一把雙刃劍,用得好,動(dòng)心,濫用,害怕。如同核技術(shù)一樣,用的話,造福地球,濫用,給個(gè)金剛石地球你,照樣爆。我相信,未來的大數(shù)據(jù)的發(fā)展會(huì)如作者所說的,是一場(chǎng)生活、工作與思維的革命。

篇二:大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感

去年的“云計(jì)算”炒得熱火朝天的,今年的“大數(shù)據(jù)”又突襲而來。仿佛一夜間,各廠商都紛紛改旗換幟,推起“大數(shù)據(jù)”來了。于是乎,各企業(yè)的CIO也將熱度紛紛轉(zhuǎn)向關(guān)注“大數(shù)據(jù)”來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖,很真實(shí)地反映了現(xiàn)實(shí)中小企業(yè)云計(jì)算,大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀。

不過話又還得說回來,《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是本好書。

當(dāng)然,很多IT知名人士也大力推薦,寫了好多讀后感來表述對(duì)這本書的喜歡沒看此書之前,對(duì)所謂大數(shù)據(jù)的概念基本上是一頭霧水,雖則有了解關(guān)注過現(xiàn)在也比較火熱的BI,覺得也差不多,可能就是更多的數(shù)據(jù),更細(xì)致的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?催^此書后,感覺到之前的想法,只能算是中了一小半吧---巨量的數(shù)據(jù),而另一前:著眼于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性,而非數(shù)據(jù)精確性,或許才是大數(shù)據(jù)與現(xiàn)時(shí)BI最大的不同,不僅僅是方法,更多的時(shí)思想方法。不過坦白講,到底是數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性重佳,還是數(shù)據(jù)的精確性更好,還真的需要時(shí)間來檢驗(yàn)一下,至少?gòu)默F(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析方法來論,更多的傾向于數(shù)據(jù)的精確性?赐甏藭,我心中的一些問題:

1.什么是大數(shù)據(jù)?

查了查百度百科,是這樣定義的:大數(shù)據(jù)(bigdata),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn):Volume、Velocity、Variety、Veracity--這個(gè)好像是IBM的定義吧。

以個(gè)人的觀點(diǎn)來看:數(shù)據(jù)海量,存儲(chǔ)海量都是大數(shù)據(jù)的基本原型吧。

2.大數(shù)據(jù)適合什么樣的企業(yè)?

誠(chéng)然,大數(shù)據(jù)的前提是海量的數(shù)據(jù),只有擁有巨量的數(shù)據(jù)資源,方能從中查找出數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性,才可以讓通過

專業(yè)化的處理,讓其為企業(yè)產(chǎn)生價(jià)值。針對(duì)電信運(yùn)營(yíng),互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用這樣海量用戶的數(shù)據(jù)的大企業(yè),也是在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的道路上擁有得天獨(dú)厚的條件,但是針對(duì)中小企業(yè)呢?銷售訂單數(shù)據(jù)?若非百年老店,估計(jì)數(shù)據(jù)也是少得可憐,5,能用的可能只有消費(fèi)者數(shù)據(jù)了吧。貌似大多數(shù)廠商,用來舉例的也就是消費(fèi)都購(gòu)買行為分析為最多。同樣,在公共事業(yè)類的政府機(jī)構(gòu),大數(shù)據(jù)的作用也許也能很好的發(fā)揮。反而感覺在大多數(shù)中小型企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù),似乎有點(diǎn)大題小作。書中說:大數(shù)據(jù)是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。誠(chéng)然,數(shù)據(jù)是一個(gè)企業(yè)的核心無形資源(利用得好的話),但是否所有的數(shù)據(jù),或都換則方式說:所有的企業(yè)都以大數(shù)據(jù)為競(jìng)爭(zhēng)力,是否真的合適么?是否在中小企業(yè)中,會(huì)顯示得小題大做呢?

3.大數(shù)據(jù)帶來的影響

當(dāng)一波又一波的IT技術(shù)熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時(shí)候,你甚至都沒有做好準(zhǔn)備,你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經(jīng)過物聯(lián)網(wǎng),云計(jì)算的推波助瀾下,大數(shù)據(jù)開始登場(chǎng)了。但它到底給我們帶來了什么呢?

1)預(yù)測(cè)未來書中以Google成功預(yù)測(cè)了未來可能發(fā)生流感的案例來開篇,表明通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,可以為我們的生活起一個(gè)保駕護(hù)航的指向標(biāo)。實(shí)質(zhì)很簡(jiǎn)單,技術(shù)改變世界。

2)變革商業(yè)大數(shù)據(jù)所帶來的商機(jī),同時(shí)會(huì)衍生出一系列與大數(shù)據(jù)相關(guān)的商業(yè)機(jī)遇與商業(yè)模式,數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值會(huì)源源不斷地發(fā)揮作用可以容易想到的是未來有專門的數(shù)據(jù)收集,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)生成的一條數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生。影響最大的,當(dāng)然是IT公司

3)變革思維書中所說:因?yàn)橛泻A康臄?shù)據(jù)作基礎(chǔ),未來,我們可能更關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān),而非精細(xì)度。對(duì)這條,本人還是持保留意見的。

篇三:大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感

如今說起新媒體和互聯(lián)網(wǎng),必提大數(shù)據(jù),似乎不這樣說就OUT了。而且人云亦云的居多,不少談?wù)撜呱踔吝沒有認(rèn)真讀過這方面的經(jīng)典著作??舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。維克托?邁爾??舍恩伯格何許人也?他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授,曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級(jí)企業(yè),他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者,他還先后擔(dān)任多國(guó)政府高層的智囊。這位被譽(yù)為:大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)言家“的牛津教授真牛!那么,這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定,讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂,如果能做足功課又具備相應(yīng)的理論功底,就能與之進(jìn)行一場(chǎng)思想上的對(duì)話。

舍恩伯格分三部分來討論大數(shù)據(jù),即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分”大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革“中,舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn):一、更多:不是隨機(jī)樣本,而是全體數(shù)據(jù);二、更雜:不是精確性,而是混雜性;三、更好:不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系。對(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn),我不敢茍同。一方面是對(duì)全體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,在技術(shù)和設(shè)備上有相當(dāng)高的難度。另一方面是不是都有此必要,對(duì)于簡(jiǎn)單事實(shí)進(jìn)行判斷的數(shù)據(jù)分析難道也要采集全體數(shù)據(jù)嗎?我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數(shù)據(jù)分析的專家,他認(rèn)為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來進(jìn)行分析,并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說的相關(guān)關(guān)系,我理解他說的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍,即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù),還包括目標(biāo)以外的所有數(shù)據(jù)。我認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機(jī)抽樣,只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二觀點(diǎn),我認(rèn)為這是對(duì)他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充,這也是對(duì)精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營(yíng)銷的一種反思!贝髷(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效!案哂泻暧^視野和東方哲學(xué)思維。對(duì)于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn),我也不能完全贊同!辈皇且蚬P(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系!安恍枰馈睘槭裁础埃恍枰馈笔鞘裁础。傳播即數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)即關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時(shí)代人們只關(guān)心因果關(guān)系,對(duì)相關(guān)關(guān)系認(rèn)識(shí)不足,大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)關(guān)系舉足輕重,如何強(qiáng)調(diào)都不為過,但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關(guān)系,不知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的前因后果,也就消解了大數(shù)據(jù)的人文價(jià)值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀點(diǎn)往往語出驚人,對(duì)舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。

世間萬物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡(jiǎn)單,舍恩伯格也是這種二元對(duì)立的幼稚思維嗎?其實(shí)不然,讀者在閱讀時(shí)一定要看清楚他是在什么語境下說的,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(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系!斑@一論斷時(shí),他在書中還說道:”在大多數(shù)情況下,一旦我們完成了對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析,而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時(shí),我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系,找出背后的‘為什么’。“[i]由此可見,他說的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語境下的,是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項(xiàng)。

大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用,舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。舍恩伯格認(rèn)為數(shù)據(jù)化就是一切皆可”量化“,大數(shù)據(jù)的定量分析有力地回答”是什么“這一問題,但仍然無法完全回答”為什么“。因此,我認(rèn)為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數(shù)據(jù)創(chuàng)新可以創(chuàng)造價(jià)值,這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中,而沒有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里,但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問題。在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問題日趨凸顯,數(shù)據(jù)獨(dú)裁與隱私保護(hù)成為一對(duì)矛盾。如何擺脫大數(shù)據(jù)的困境?舍恩伯格在最后一節(jié)”掌控“中試圖回答,但基本上屬于老生常談。我想,或許凱文?凱利的《失控》可以幫助我們解答這個(gè)問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語中所道:”大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界,人類的作用依然無法被完全替代。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案,只是參考答案,幫助是暫時(shí)的,而更好的方法和答案還在不久的未來。“謝謝舍恩伯格!讓大數(shù)據(jù)討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷,《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案,也不是標(biāo)準(zhǔn)答案,只是參考答案。

此外,在閱讀此書之前還必須具備一些數(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識(shí)和基本概念,比如說什么叫數(shù)據(jù)?什么叫大數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別,數(shù)字化與數(shù)據(jù)化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。

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