課文《大數(shù)據(jù)時代》讀后感范文
一、本書簡介：
這是一個大數(shù)據(jù)的時代，商業(yè)、社會管理、科研、創(chuàng)業(yè)，言必稱大數(shù)據(jù)。它以特殊的模式超快的速度處理分析大量相關數(shù)據(jù)，正在悄然改變?nèi)�。大�?shù)據(jù)一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析等方面都與傳統(tǒng)處理模式很大不同，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。區(qū)別于以往的數(shù)據(jù)收集的最本質(zhì)區(qū)別是，不用抽樣調(diào)查，而是采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。拋棄人類之前限于成本的的抽樣分析方法，而是存儲一切，分析一切�！按髷�(shù)據(jù)”概念就是由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶編寫的這本《大數(shù)據(jù)時代》中提出。這種大數(shù)據(jù)的收集，在互聯(lián)網(wǎng)，甚至是移動互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前的時代是不可能的�，F(xiàn)在，隨著儲存技術、處理器技術、網(wǎng)絡技術、智能終端的深入發(fā)展，把這些大數(shù)據(jù)收集存儲起來已經(jīng)非常容易而且成本低廉。本書從三個方面詮釋了大數(shù)據(jù)將帶來怎樣的變革
一是大數(shù)據(jù)時代的思維變革，首先大數(shù)據(jù)不是抽樣調(diào)查樣本，而是能獲取的相關信息的全體數(shù)據(jù)，不用隨機分析法這樣的簡單模式，而是對所以的巨量數(shù)據(jù)的進行分析處理;其次是大數(shù)據(jù)不再是結構化簡單精確的`數(shù)據(jù)，而是綜合性非結構化的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)方法處理分析方法大部分數(shù)據(jù)都無法被利用;再次是大數(shù)據(jù)間的信息從因果關系變?yōu)橄嚓P關系，這樣處理分析就不必關心現(xiàn)象背后的原因，而是要讓數(shù)據(jù)自己“發(fā)聲”，因此建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數(shù)據(jù)的核心。
二是大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)變革，該書提出大數(shù)據(jù)時代將給商業(yè)帶來巨大的變革，可以將商業(yè)的相關信息量化成數(shù)據(jù)，而且商業(yè)數(shù)據(jù)是取之不盡用之不竭的。
三是大數(shù)據(jù)時代的管理變革，首先大數(shù)據(jù)時代我們的隱私暴露無遺,這也給監(jiān)管帶來更多挑戰(zhàn)。其次大數(shù)據(jù)是必然趨勢，防止大數(shù)據(jù)變成黑匣子,防止數(shù)據(jù)壟斷者的出現(xiàn),這些可能都是以后應被注意的甚至是寫進法律里的。
二、對大數(shù)據(jù)的看法
1、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)離老百姓究竟有多遠?
貴陽與大數(shù)據(jù)緊密聯(lián)系到一起了，2016年數(shù)博會暨中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會于5月末在貴陽召開。在貴陽當問人們大數(shù)據(jù)在他們生活中的實際體會時，估計聽到的答案有全城覆蓋的wifi無線網(wǎng)絡、智能公交、移動醫(yī)療，智能打車軟件等等。官方及多數(shù)媒體報道中提到的貴陽對大數(shù)據(jù)的應用，多集中在云上貴州、精準扶貧、災難預警、公共交通，數(shù)據(jù)鐵籠等等。普通民眾可能在政策影響下對大數(shù)據(jù)興趣濃濃，但或許其中真正明白大數(shù)據(jù)到底為何物的人寥寥。已稍成氣候的大數(shù)據(jù)應用多集中在政府主導的公益領域，惠及普通百姓自然是好事，但從大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中實現(xiàn)大規(guī)模盈利仍有很長的路要走。
2、大數(shù)據(jù)帶來的彷徨!
大數(shù)據(jù)自然會給我們帶來很多便利，有時候大數(shù)據(jù)能夠打破信息不對稱的壁壘，讓那些裝模作樣“所謂專家”們以后可不好當專家了。我們可能會拿著電腦上打印下來的資料，質(zhì)問醫(yī)生為什么這么給我們開藥。我們也可以要求政府公開更多的數(shù)據(jù)，比如貴陽正在推動的數(shù)據(jù)鐵籠項目，以便公眾的參與和監(jiān)督。但是果真如此么?在一個信息已經(jīng)爆炸的年代，更多的信息數(shù)據(jù)很可能只會使你更加彷徨。信息數(shù)據(jù)增長的速度遠遠快于知識增長的速度，自然在日益增長的信息數(shù)據(jù)中，噪音的比重會越來越高。
還有最重要的是大數(shù)據(jù)必然是大價值的資產(chǎn)，必然大多掌控在大公司的手里，這些才是實際“大數(shù)據(jù)的操控者”。大眾只是一個普普通通的消費者，在大數(shù)據(jù)的時代，當你收到“大數(shù)據(jù)的操控者”送來的禮物時，你不彷徨么?，你注冊使用微信等軟件時強制你開啟位置信息和電話信息時把自己的一切暴露出來，比方你剛買了房不時收到裝修公司或家具家電公司的電話，你報名考試后不停受到培訓機構騷擾。也許“大數(shù)據(jù)的操控者”們會比你自己更了解你的行為，他甚至知道你的一切，知道你買得起多少錢的服裝和什么品牌，喜歡什么娛樂活動，甚至什么時候你可能會去旅游，甚至預測你明天要去那兒，你是什么身份和你的家庭情況等等。
大數(shù)據(jù)時代我們更多的時候是“小白鼠”被觀察者觀測，被分析師研究，當然也有時候是受益者也能利用大數(shù)據(jù)。
3、基于人工智能的大數(shù)據(jù)
人更多的時候是復雜和帶有非理性因素的。大數(shù)據(jù)與計算能力密不可分。大數(shù)據(jù)無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構，依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲和虛擬化技術等對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但這種模式的計算能力僅是在數(shù)量上的增加。所以只有應用各種新的數(shù)據(jù)處理方法處理的“數(shù)據(jù)”才能成為“大數(shù)據(jù)”，才能從中發(fā)掘這種綜合性非結構化且為相關關系數(shù)據(jù)的新意義，進而產(chǎn)生新的價值。機器計算相比大腦的優(yōu)勢在與對于巨量數(shù)量的處理，如果機器也同時也能具有大腦的邏輯、分析、判斷、聯(lián)想、想象、情感能力，則可以輕易超越大腦的智能。
目前基于神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習的人工智能才初步嶄露頭角�，F(xiàn)在人類大腦的腦科學的研究程度還遠遠不夠，甚至可以說對大腦智能還知之甚少。雖然人工智能理解大數(shù)據(jù)還為時尚早，人類對于大數(shù)據(jù)的利用基本上還是基于收集技術和非智能化分析處理上的發(fā)展。但我想基于大數(shù)據(jù)的人工智能才是未來大數(shù)據(jù)發(fā)展的走向，貴陽這個發(fā)展大數(shù)據(jù)城市鮮有出現(xiàn)成熟的相應技術和服務，也許走出大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理能力的瓶頸才有貴陽大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)輝煌的明天。
三、對大數(shù)據(jù)技術在統(tǒng)計上的期待
可以想象一下，如果統(tǒng)計系統(tǒng)有一個人工智能化的大數(shù)據(jù)平臺，通過政府統(tǒng)籌規(guī)劃和相關立法，讓該系統(tǒng)實時收集國民經(jīng)濟所有環(huán)節(jié)的具體信息。比方農(nóng)業(yè)上來說，系統(tǒng)實時收集從每一個農(nóng)民購買種子、化肥、農(nóng)藥到出售農(nóng)產(chǎn)品等的信息，實時收集每一個農(nóng)產(chǎn)品加工銷售環(huán)節(jié)的具體相關信息，同時也實時收集每一個居民購買使用農(nóng)產(chǎn)品的所有信息，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)實時精細的進行數(shù)據(jù)的匯總分析和報告。而這些在現(xiàn)有的技術上非智能化實現(xiàn)不難，難點估計只是制度壁壘。不難想象不久的將來國家統(tǒng)計局叫為國家統(tǒng)計大數(shù)據(jù)中心，一切已經(jīng)不需要傳統(tǒng)的統(tǒng)計，一切發(fā)生的時候就已經(jīng)被實時統(tǒng)計。
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