2023年块数据读后感8篇

块数据读后感8篇块数据读后感篇1我们已经在大数据里生活了好多年,而最近观看了《大数据时代》带给了我的是更多的思考。随着互联网的快速发展,特别是近年来,随着社交网络,物联网,云计下面是小编为大家整理的块数据读后感8篇,供大家参考。

块数据读后感8篇

善于写读后感可以锻炼我们的思考能力,是应用写作研究的文体之一,读书不但可以学到很多有意义的知识,还能让我们的思想得到提升,记得写好相关的读后感哦,下面是小编为您分享的块数据读后感8篇,感谢您的参阅。

块数据读后感篇1

我们已经在大数据里生活了好多年,而最近观看了《大数据时代》带给了我的是更多的思考。随着互联网的快速发展,特别是近年来,随着社交网络,物联网,云计算和各种传感器的广泛应用,具有大量,多样性和强时效性的非结构化数据不断涌现。数据存储和分析技术的重要性难以实时处理大量非结构化信息。大数据的概念应运而生。如何获取,汇总和分析大数据已成为广泛关注的热门问题。

对于普通企业而言,大数据的作用主要体现在两个方面,即数据的分析和使用以及二次开发项目。通过分析信息的大数据,不仅可以挖掘隐藏数据,还可以通过这些隐藏的消息,通过销售实体,增强其客户来源。至于数据的二次开发,它用于网络服务项目。通过总结和分析这些信息,我们可以开发出满足客户需求的个性化解决方案,并创造一种新的广告和营销方式。

同时作为一名人力资源工作者,我也在想人力资源管理因为大数据而获得价值提升的可能,但也有可能在大数据的海洋中迷失方向。伴随着业务发展要求及劳动力的变迁,人力资源管理从最初行政事务性的人事管理,到聚焦资源使用效率的人力资源管理,再到目前追求有竞争力投资回报的人力资本管理,管理内容不断丰富,管理模式不断创新,其价值也不断得到提升。

过去,人力资源管理没有太多数据的支撑,决策常常依靠直觉、经验和个人偏好。大数据时代的来临,让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺乏,而是如何有效地选取和利用数据,而不会在数据的海洋中迷失了方向。

2012年,麦肯锡提出了“大数据时代”的说法,用最通俗的说法来说,就是这个世界的各行各业,将会出现海量信息,即“信息爆炸时代”。而这些信息,都是由各种数据组成,通过收集、整理、分析、研究这些数据,就能找到对自己有利的方法。夸张一点说,掌握了大数据,就掌握了未来。时代的步伐进入了2019年,许多企业都在谈“大数据时代”,都在研究如何与时俱进,将“大数据”与数据分析融入到企业管理中去,为自己带来创新性的优势。归根到底,大数据时代下企业人力资源管理的创新,还是通过数据化信息的动态收集和梳理,对企业人力资源的不同模块进行分析,从而达到全面提升人力资源管理水平的目的。

块数据读后感篇2

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’。“[i]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。

块数据读后感篇3

知道"是什么"就够了,没必要知道"为什么"。在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因,而是让数据自己"发声"。这个命题是我读这本书最大的感触。

对于大多数人来说,这的确是一场思维变革。对于理科学生来说,会认为这是一个错误的观点,因为这无异于否定了他们对世界客观物理化学规律探索的重要性;对于一名工科学生,其实这并不是一个多么新颖的观点,因为工科是讲求时用性的,如何能更好地利用基本自然科学规律创造社会财富比探索自然科学知识显得更重要。

这些天来,在读大数据这本书的同时,也稍微重温了一下自动控制原理,认识到控制系统中存在明显的大数据时代思维方式,借读书交流会之际,与大家分享。

对系统的有效控制需要对系统理解与建模。以一个日常生活中的例子说明。开车的时候一脚油门下去车就飞出去了,但并不知道这一脚油门下去能给多大车速,这就需要驾驶人员的熟练的驾驶技能了,不然超速被开罚单是很正常的。那么,问题就来了:如何能实现速度的自动控制而不用驾驶人员踩油门?这就是控制系统最关键的环节——建立系统数学模型。大白话就是知道车速与燃油量的数学关系式。若是以探索为什么的思维模式,不可避免的要列一大堆能量方程、动量方程等物理化学式子,经过繁杂的计算,还是能得到车速和燃油量的数学关系式的。很明显这是一个繁琐的过程,因为得知道现象背后的原因。这仅是对于这种简单的系统,若是对于航空发动机这种复杂的系统,结构工艺过于复杂,分析各部分的物理化学过程是十分困难的,这时候可以通过实验法得到数学模型。

实验法主要有时域测定法、频域测定法和统计相关法。与大数据时代思维最接近的是统计相关法,主要过程是对被研究对象施加某种随机信号,根据被测对象各参数的变化,采用统计相关法确定被测系统或对象的动态特性。这种方法可以在被测系统或生产过程正常运行状态下进行在线辨识,测试结果精度较高,但要求采集大量测试数据,并需要相关仪和计算机进行数据计算和处理。

若用开车实例来解释,此时的系统为汽车动力系统,施加的随机信号为燃油量,被测对象指车转速,得到的动态特性就是指车速与燃油量函数关系式,从而不用探求背后的物理化学规律就得到了数学模型。

在沈阳黎明航空公司实习时去过试车间,除了发动机点火后震撼的场景动人心魄,控制室屏幕上海量的数据也同样引人注目,我想这么多数据无非就是验证数学模型或直接实验法得到数学模型,结合航空发动机这种复杂的系统,对于搞控制的人来说,得到数学模型就够了,现象背后的原因交给研发的人来探索更好。

块数据读后感篇4

信息时代的到来,我们感受到的是技术变化日新月异,随之而来的是生活方式的转变我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今,大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据,只是试图首先说明信息、数据的关系和不同,也试图说明,为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?

信息和数据的定义。维基百科解释:信息,又称资讯,是一个高度概括抽象概念,是一个发展中的动态范畴,是进行互相交换的内容和名称,信息的界定没有统一的定义,但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据:或称资料,指描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”,如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来,数据是原始的处女地,需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发,只是当数据爆发到无法驾驭的状态,大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料?

在《大数据时代》一书中,大数据时代与小数据时代的区别:

1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。作者语言绝对,却反思其本质区别。数据的更多、更杂,导致应用主意只能尽量观察,而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举。

2、使用用途。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为,与数据本身无关,而与数据的解读者有关,而相关关系更有利于预测未来。

3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进,理论来创立处理非结构化数据的方法,处理结果与未来进行验证。

4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为,小数据时代也即是信息时代,是大数据时代的前提,大数据时代是升华和进化,本质是相辅相成,而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展,给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长,海量机遇和挑战也随之而来,适应变革,适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力,基于脱颖而出的创新思维和执行。因此,建设“数据仓库”,培养“数据思维”,养成“数据治理”,创造“数据融合”,实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代,从数据中攫取价值,笑看风云变换,稳健赢取未来。

块数据读后感篇5

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?

块数据读后感篇6

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。

块数据读后感篇7

随着科技的发展,数据化时代已经来临,大数据化社会也渐渐形成。那么大数据是什么呢?它是一种规模达到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统库存软件工具能力范围的集合,具有海量的数据规模、快速的数据流传、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据时代将会使人们更加准确地认识未来世界。大数据时代之前,人们容易以偏概全,如同只依赖触觉感知的盲人摸象,对现象做出偏差判断。相对于定量的小数据,大数据是在时空维度上的全新数据,而且是多个源头,不同方向,对一个对象进行数据记录,数据之间可以相互应着的多元数据。大数据将小数据拼接起来,同时把决定事物性状的、反应规律的、决定走向的点找出来,呈现出一个更加接近本质的全景图。这幅全景图不仅意味着对知识的梳理和对过去的传承变得更加容易,而且极大地减少了未来的不确定性,使人类将对未知世界的挑战进行充分准备,帮助我们更加准确地定位未来。未来,数据会随着使用和传播不断丰富与成长,可以想象,数据将成为未来世界的dna。

大数据技术的成功运用将改变人们的日常生活、企业决策等,并带来惊人的经济和社会效益。大数据技术有着超强的数据分析能力,不断发现数据中的价值、智慧,将数据转变为知识,服务于人类。比如说在农业方面,大数据能让农民及时地知道哪些农产品在哪好买、需求量是多大……及时地了解信息,调节产品,减少浪费。在种植方面也可以更加准确地管理,使农产品的产量和品质大大提高;在医药方面,我们到医院时不需要带很多病历以及检查,说有的数据都储存在医院数据大脑中,只要报出身份证,电脑就可一键调出;不知道大家有没有察觉,大数据还影响广告推送,它会根据你的购买和浏览情况,推送一些你喜欢的商品,使广告推送更加精准等。

大数据还影响政府行为。在新的挑战面前,政府逐渐形成这样一种意识:数据是一种战略资源。政府现在得到的数据是滞后的,作出的决定相对缓慢。等政府作出决定时,时间已不可能倒流。如果政府能利用大数据向企业一样根据数据分析更新自己的营销策略一样快,那也许这个世界会变得更加美好。如政府可利用大数据观察每日价格指数,发现零售价格波动的影响,能比官方数据更早地发现通货膨胀苗头。

大数据在公共服务方面有很好的发展前景。交通方面,交警可以根据实时信息,及时缓解交通堵塞,及时处理交通事故。在春运期间,可以根据大数据制成的数据测试图,进行合理的交通工具调配,提高资源利用率;大大提高了破案率,逃犯的相貌身高等信息都会录入大数据的信息库,如果哪里侦察到他们的图像,会及时反馈到公安机关,能够迅速地将犯罪嫌疑人捉拿归案,保护人民群众的安全。大数据还将在更多领域发挥作用,它不仅提高办事效率,还维护社会安定。

未来社会会因大数据的存在而变得更加美好、便捷。期待大数据时代快速到来!

块数据读后感篇8

读完《大数据时代》这本书后,我意识到:我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后,接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。

其实,这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年,一家名为farecast的公司,让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在,使用这种工具的乘客,平均每张机票可以省大约50美元,这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道2009年出现的h1n1型流感,就拿美国为例,疾控中心每周只进行一次数据统计,而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊,因此也导致了信息的滞后。然而,对于飞速传播的疾病,google公司却能及时地作出判断,确定流感爆发的地点,这便是基于庞大的数据资源,可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响!

在我看来,如果想在在大数据时代里畅游,不仅要学会分析,而且还要能够大胆地决断。

在美国,每到七、八月份时,正是台风肆虐之时,防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到,每到这时,一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是,商家作了大胆的推测,出现这样的结果源于两种物品的相关性,便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润,这就是属于世界头号零售商的大数据头脑!

大数据时代的到来,可以让我们的生活更加便利。但是,如果让大数据主宰一切,也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图,它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道,它会默默地积累人们的行程数据,通过智能分析可以推断出哪里是自己的家,哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。

大数据时代的到来,让我们的生活更安全,更方便,但与此同时,我们的隐私不再是隐私,数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步,一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑,做好准备,迎接新时代的到来!

推荐访问:块数据读后感8篇 读后感 数据