大数据时代优秀读后感（精选9篇）
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2024-07-11
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大数据时代优秀读后感（精选 9篇）
大数据 代 秀 后感 篇时优读 1
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。
大数据 代 秀 后感 篇时优读 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著作舍恩佰格的《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。
一读
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。
再读
“ ”概念是研究的逻辑起点， 大数据 到底是什么?“在百度上搜索到的解释是， 大数据
(big data)，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，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。 大数据的 4V 特点：数量(Volume)、速度(Velocity)、品种(Variety)和真实性
(Veracity)。但舍恩伯格认为大数据并非一个确切的概念。他在书中的一段诠释更具人文
“色彩和社会意义： 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，以及政府与公民关系的方法。 [ii]其实，概念的界定要看研究者从哪个
角度来研究它而定。
科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人
“往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。 大数据不是
要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能
”性。 [iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰
一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微
观粒子的某些物理量(如位置和动量，或方位角与动量矩，还有时间和能量等)，不可能同
时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世
界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文·凯利的
《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全
面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个
人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩
“伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。 大数据并不是一个充
斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错
觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。
偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的
伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之
”一。 [iv] “ ”用中国话来说就是 人无完人 ，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受
它带来的危害。这不是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科
学发展观。
“ ”问题是研究的价值基点， 大数据 不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究
的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思
考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是
“ ”绝对的，不可知性是相对的。 大数据 之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大
变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且
对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。
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大数据时代优秀读后感（精选9篇）大数据代秀后感篇时优读1 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...
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