Ⅰ 互聯網時代數據的價值 八百字作文
美國有句諺語：「除了上帝，任何人都必須用數據來說話。」人們不能漠視數據。我認為這是很片面的，巴爾扎克在《守財奴》中說過：金錢讓葛朗台迷失了自我，讓他放棄了親情，愛情，難道我們就該為了數據二放棄人生中的真善美嗎？
古有仲尼曰：小大由之，有所不行。
而我說：數據為先，有所不行。
首先，數據不能掌控人們的話語權。雖然數據在發展中不斷成熟，人們進入了一個數據時代，但是人分為兩個層次，一位物質，另一為精神。或許，數據的運用於創新能夠帶給我們物質上的滿足，但它卻永遠滿足不了我們精神世界。有人說：「人類社會需要溫情」數據只是冰冷的數字，只有人性與真善美才是社會的永恆（原文：填滿溫情）。
其次，數據也會有出錯的時候。拉奎拉，義大利中部的一個小鎮。一次地震前，有人感到有異動，就報給了地震局的科學家，科學家們根據儀器的顯示，並將不會有地震發生的這個消息通過媒體播送。次日，地震就發生了，8.0級的地震，死傷無數。那些親人死亡的家屬親友紛紛痛罵那些科學家，科學家也只能接受這由「科學數據」帶給他們的結果。（原文：科學家也只能接受）
數據時代，我們為發展而歡呼，同時也面臨著種種來自數據的挑戰，我們既要肯定它存在的價值，同時也不要只靠數據說話，如同冰冷的機器，讓人毛骨悚然。
數據為先，有所不行。但也不能將它排在最後，畢竟，它是人類創造出來改造世界，美化生活的，所以，我們應該在數據的時代，不能只依賴於數據而活，而對我們青春路途上的親情、友情與愛情不屑一顧。
數據如同一張網，既保護了我們，但同時它也禁錮了我們的「自由」，人性的自由。我們始終要明白，人事非數據所能行也，我們也有自己的勞動力和創造力，要讓世人明白，是我們創造了數據而不是數據掌控了我們。
數據為先，有所不行。情於數同行，為上上之策也。「人類史感情的動物」有人如是說，所以我們在用真情去溫暖社會，如太陽般照耀社會的同時，讓數據也如陽光般發展，為人類社會的進步再創輝煌。
Ⅱ 大數據時代讀後感
《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為“大數據商業應用第一人”，擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。以下是這本書的讀後感範文，歡迎閱讀!
大數據時代讀後感(一)
我們不再熱衷於尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。這個命題是我讀這本書最大的感觸。個人認為也是這本書最核心的思想。從頭說起吧，首先，書提出一個顛覆我以前認知的命題--”並非原子而是信息才是一切的本源“，將世界看做信息，看做可以理解的數據的海洋，為我們提供了一個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域的世界觀。這個命題是在書的最後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，因為我覺得，這是談數據化世界的前提，自然也是談論大數據的前提啦。書的中間部分有一節講到數據化和數字化的區別。經過我自己腦子的整理，把數據化世界這個命題列為大數據思維的第二步。寫到這里，我不由得反省下，我是不是有領悟到書的精髓所在(我認為的精髓)，就是第一句話。因為回顧我整個思路，還是按照舊模式的因果關系思考模式思考問題。書中另一個吸引我的地方就是，有很多觀點的論述，會從哲學的高度論述。雖然，自己肚子沒多少墨水，但是讀這些描述的時候，就會發現自己會更好的理解作者提出的命題。比如書中有一段文字
當我們說人類是通過因果關系了解世界時，我們指的是我們再理解和解釋世界各種現象時使用的兩種基本方法：一種是通過快速、虛幻的因果關系，還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關系。大數據會改變這兩種基本方法在我們認識世界時所扮演的角色。
在附上一些事例的時候，用作者提供的”本質“去看待時，很容易理解，確實是這么回事。好了，那麼大數據到底改變了我們什麼呢，作者給出3點，
大數據的精髓在於我們分析信息時的三個轉變，這些轉變講改變我們理解和組建社會的方法。
第一個轉變就是，在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(樣本=總體)
第二個轉變就是，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度
第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷於尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。大數據告訴我們”是什麼“而不是”為什麼“。在大數據時代，我們不必知道現象背後的原因，我們只要讓數據自己發聲。
正如大家所知道的那樣，人類的大腦具備這樣的功能，它會把新輸入的刺激或信息與”過去的經驗或積累的部分知識“相對照，然後進行調整並接受下來。如果眼前新的現實與大腦中儲存的固有信息無法協調，便會在無意識中拒絕接受新的現實(當作沒有看見);或者通過自己一知半解的知識任意推測，使自己認識到的情況偏離實際(產生錯覺)。這是人的一種本能，目的在於使自己保持冷靜。
所以作者稱之為revolution。
講了這么多，那麼大數據到底給我們帶來什麼。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。當然，書中提了很多，最多的就是，XXX公司或者個人利用大數據創造了多大的財富了，拋開這些表面的不說，最讓我動心亦或者是害怕的是---預測。這是大數據帶來最核心的東西，動心的理由無須贅述，計算機會告訴你什麼時候買什麼雙色球可以中頭獎，想想心裡是不是有一點小激動咧。當然這只是我打的一個比較誇張的比喻。至於害怕呢，書中有段話我很喜歡
公平正義的基礎是人只有做了某事才需要對它負責，畢竟，想做而未做不是犯罪，社會關系於個人責任的基本信條是，人為其選擇的行為承擔責任。如果大數據分析完全准確，那麼我們的未來會被精準的預測，因此在未來，我們不僅會失去選擇的權利，而且會按照預測去行動。如果精準的預測成為現實的話，我們也就失去了自由意志，失去了自由選擇的權利。既然我們別無選擇，那麼我們也就不需要承擔責任。這不是很諷刺嗎。
扯到這里，順便扯一下，書中另一段關於自由意志的描述
在哲學界，關於因果關系是否存在的爭論已經持續了幾個世紀。畢竟，如果凡事皆有因果的話，那麼我們就沒有決定任何事的自由了。如果說我們做的每一個決定或者每一個想法都是其他事情的結果。而這個結果又是由其他原因導致的。以此循環往復，那麼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系的控制了。因此，對於因果關系在世間所扮演的角色，哲學家們爭論不休，有時他們認為，這是與自由意志相對立。
書中舉了個例子，舉了部電影《少數派報告》，當我看到這里的時候，”哎喲，我居然看過這部電影，想想心裡還是有點小激動“，有興趣的可以去看下，大概就是講警察通過預測來提前抓捕犯人，不過不是通過大數據，是通過超人類的方式。當你什麼舉動都可以被預測，相當於你完全暴露在太陽光下，換成你，你害怕不。
最後，附上兩段結語，一段是書中的一段話，另一段是我自己瞎編的。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。
大數據終將會影響到我們，也像其他技術一樣會是一把雙刃劍，用得好，動心，濫用，害怕。如同核技術一樣，用的話，造福地球，濫用，給個金剛石地球你，照樣爆。我相信，未來的大數據的發展會如作者所說的，是一場生活、工作與思維的革命。
大數據時代讀後感(二)
去年的“雲計算”炒得熱火朝天的，今年的“大數據”又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大數據”來了。於是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注“大數據”來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業雲計算，大數據的現狀。
不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。
當然，很多IT知名人士也大力推薦，寫了好多讀後感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的BI，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘。看過此書後，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的數據，而另一前：著眼於數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時BI最大的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向於數據的精確性。看完此書，我心中的一些問題：
1.什麼是大數據?
查了查網路，是這樣定義的：大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的'的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity--這個好像是IBM的定義吧。
以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。
2.大數據適合什麼樣的企業?
誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過
專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢?銷售訂單數據?若非百年老店，估計數據也是少得可憐，5，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。同樣，在公共事業類的政府機構，大數據的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大數據，似乎有點大題小作。書中說：大數據是企業競爭力。誠然，數據是一個企業的核心無形資源(利用得好的話)，但是否所有的數據，或都換則方式說：所有的企業都以大數據為競爭力，是否真的合適么?是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢?
3.大數據帶來的影響
當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，你甚至都沒有做好准備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網，雲計算的推波助瀾下，大數據開始登場了。但它到底給我們帶來了什麼呢?
1)預測未來書中以Google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。
2)變革商業大數據所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大數據相關的商業機遇與商業模式，數據的潛在價值會源源不斷地發揮作用可以容易想到的是未來有專門的數據收集，數據分析，數據生成的一條數據產業鏈產生。影響最大的，當然是IT公司
3)變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。
大數據時代讀後感(三)
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就OUT了。而且人雲亦雲的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾——舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家“的牛津教授真牛!那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎?並不一定，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的理論功底，就能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。在第一部分”大數據時代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據;二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對於第一個觀點，我不敢苟同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎?我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，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，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。”大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。“更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。”不是因果關系，而是相關關系。“不需要知道”為什麼“，只需要知道”是什麼“。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，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”不是因果關系，而是相關關系。“這一論斷時，他在書中還說道：”在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足於僅僅知道‘是什麼’時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的‘為什麼’。“[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可”量化“，大數據的定量分析有力地回答”是什麼“這一問題，但仍然無法完全回答”為什麼“。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最後一節”掌控“中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：”大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。“謝謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標准答案，只是參考答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫數據?什麼叫大數據?數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
Ⅲ 個人數據才是大未來 所有生意都是數據生意
個人數據才是大未來 所有生意都是數據生意
下一個時代是氧氣的時代。在不久的將來，我們通過無線網路來傳輸的信息總量就會超過通過有線網路來傳輸的信息總量。
未來，數據會更多地在每個人的智能設備之間傳輸，不會回到發射塔、交換機或者「雲」裡面。到2020年，超過2/3的信息傳送距離不會超過1公里。
很多人說：我不會去跟別人分享我的醫療數據，財務數據，性生活。但這只是你現在的觀點。今後人們會去分享這些數據，我們現在還處於分享時代的早期。無人駕駛汽車今後將變成你的新辦公室，你用汽車接收的數據將比你坐在寫字樓里接收的數據更多。
比特幣真正帶來的顛覆是一種交流的感覺，而這種交流產生了錢一樣的價值。
到2050年，數據量將達到非常恐怖的100萬Zetabit。一個Zetabit是1萬億G。接下來這個時代就叫Zeta時代，而在Zeta時代之後，更大量級的信息用什麼來描述？英語已經詞窮了。我與很多語言學家聊過這個問題，他們都沒有答案。面對如此大的信息量，我們甚至沒有一個好的數學演算法去實時處理數據。怎樣利用這些數據，把數據變為有價值的東西？這裡面就有很多商機。
不同的商業時代使用不同介質傳遞信息。早期是銅，因為人們用電纜傳輸；然後進入硅的時代，硅製造成晶元。我認為下一個時代是氧氣的時代。在不久的將來，我們通過無線網路來傳輸的信息總量就會超過通過有線網路來傳輸的信息總量。
個人數據才是大未來
未來數據還有一個趨勢：如今很多數據都在洲際間通過海底光纜來傳輸，是地理位置之間的傳輸。但今後很多數據會留在本地進行處理，甚至以每個家庭為單位處理的信息總量可能會比留在本地的數據總量還要大。再擴大一個層面來說，我們每個人每天都會產生很多數據。在廣播時代，觀眾人數是一個很大的量級，由廣播台去觸及；到了互聯網時代，出現博客和社會化媒體，你成為了一個廣播台，可以擁有很多受眾，但你傳遞的信息量比較少，遠遠不如廣播台；後來出現了微信朋友圈，傳遞給相對少的受眾，但信息的總量非常大。我認為未來就是每一個人傳遞自己信息的時代。
亞馬遜那樣的大網站有一個節點去控制很多觀眾，我們稱之為「雲」；低一層次的就是一些本地的發送站，我們稱之為「霧」；而最底層的稱為網格，就是我們每一個人作為接收端。我預言，接下來數據會更多地在每個人的智能設備之間傳輸，不會回到發射塔、交換機或者「雲」裡面。我們自己就形成了一個小的區域網。到2020年，超過2/3的信息傳送距離不會超過1公里。那麼像WiFi、藍牙技術等目前雖然不是電信級別的技術，不是很嚴肅，利潤很低，市場很小，問題很多，但是不是有可能顛覆未來呢？
介入網路的能力重於所有權
另一個顛覆性的技術就是雲技術。在一個500人的團體里，信息量是500平方等級的；另一個500人團體的信息量也是500平方等級的。如果這兩個團體聯網，則能產生1000的平方量級的數據量，遠遠大於兩個500的平方。傳統擴大網路很簡單，就是把這些小的網路連起來，變成一個更大的網路。擴大網路規模帶來的增長是幾何倍數的。所以，有一個很大的雲，要比你把它分散成很多小的網路的價值更多。從這個互聯網角度看，人數越多，你提供每個客戶的成本就向零無限靠近，你基本上可以提供一個免費的服務。隨著雲技術的不斷發展，介入網路的能力要比實際擁有的所有權要更重要。由於物權是資本主義的基礎，現在我們在顛覆所有權，對資本主義就是一個很重要的事情。
所有生意都是數據生意
不管你現在做什麼行業，你做的生意都是數據生意。你關於客戶的這些數據，其實跟你的客戶對於你來說是同樣重要的。數據可以通過網路流轉，從一個格式變成另一個格式。數據不應該以它的存儲而定義，應該由它的流轉來定義。
過去的數據時代，我們使用文件、文件夾、桌面這些東西。進入網路時代之後，數據就出現在網頁上、鏈接里。今天我們用雲，用標簽、流來比喻數據。對現在來說，文件夾、網頁什麼的就不是最重要的數據。所有的東西都在我們的數據流里，有信息、有新聞。過去的關鍵詞是我，現在的關健詞是我們；過去的關鍵詞是項目，現在的關健詞是數據。我們處於整個互聯網新時代的第一天，此時此刻最重要的。接下來我們就需要了解如何量化自己，我也一直在參與這樣的項目，把我們自身的一些信息去數據化。
我們使用很多設備去進行自我量化。我認識的一些人，會在身上裝40多個感測器，不停地檢測自己的數據。我曾經跟一個人打賭說，任何一個只要是人類用工具可以測量的數據，都一定在被測量。我們為什麼要跟蹤這些數據？有健康的原因，社交的原因，提高工作效率的原因。還有很多非常前沿的數據測量工具，比如說有一種工具可以去分析我們呼吸氣體裡面的化合物，通過分析呼吸來判斷你的血液情況。蘋果推出的手錶也是不停採集你的數據，通過APP進行處理。通過數據分析，我們可以看到哪天的工作效率最高，在那天我們吃了什麼，做了哪些事情來提高效率。我們就可以通過這樣的方式更好地了解自己，提高生產效率。
現在只是分享時代的早期
現在討論很熱的一個話題就是無處不在的攝像頭監控。然而互聯網總是希望去監控和採集數據，我們是很難去停止這個趨勢的。我們每一台手機上都有一個攝像機，這意味著全球一共有60億台攝像機。社會化媒體的興盛，讓我們總是不停在報告我們的位置。
我和斯皮爾伯格一起做了部電影叫《少數派報告》，男主角想從一直被跟蹤的環境里逃出去，但他發現，他每到一個地方，屏幕上的廣告都變成針對他的廣告。我們現在談論艷照門、國家安全局的棱鏡，我們都知道自己的數據一直被採集不安全。這些數據我們是無法停止被採集的，我們應該想的是，如何怎麼樣把採集數據的模式從由某一個機構來掌控，變成你我之間去互相觀察。比如，美國的警察帶了一個感測器攝像頭對市民進行實時監控，那麼反過來，市民也可以帶這個東西去監控警察對我們做了什麼。
個性化與透明度是正相關的。如果你完全把自己藏起來，不對別人分享任何數據，你的個性化也為零。如果你想成為一個有個性的人，就必須向外面展現你自己的數據，把你的信息傳達出去。
我們現在還處於傳統和前沿交替的年代，很多人說：我不會去跟別人分享我的醫療數據，財務數據，不會去跟別人分享我的性生活。但這些只是你現在的觀點。我認為，今後人們會去分享這些數據，我們現在還處於分享時代的早期。
增強現實、新交互界面與視覺跟蹤
大家都知道谷歌眼鏡，而現在的可穿戴智能隱性眼鏡可以直接貼在你的角膜上。可穿戴設備不止是眼鏡，它可能變成衣服。我們用它來接收數據，同時也在傳遞數據，通過各種摩擦跟它互動。我們還給盲人做了一個可穿戴式的背心，上面有攝像頭，可以看到前方，通過振動去告訴這個盲人怎麼走。
這些就是增強現實，我在大學里學的就是這個專業。增強現實把虛擬的物體跟你看到的真實世界通過某種方式結合在一起，這是很酷的。
新的交互界面，我在《少數派報告》中演示過。湯姆克魯斯在操作一台電腦的時候，並不是像我們這樣敲鍵盤，而是渾身都用起來去跟一台機器互動。我們身體的每一個部分都應該可以操作一台電腦。如果我要再做一個科幻電影，我絕對不會讓電影主角用鍵盤來操作電腦的，我會讓他做一些手勢，看上去就是在工作。
此外還有視覺跟蹤。它會跟蹤你的眼睛看的地方，知道你在看什麼。通過視覺跟蹤，我們還可以捕捉他的情緒，利用這些技術去跟蹤他的眼球，去看他在看哪些內容的時候情緒變化如何，據此去更改我們的內容。結果就是，我們在看屏幕的時候，實際上它也在看我們。我們就可以去根據這樣反饋來修改我們的作品。
語音技術也遠不止是蘋果的SIRI技術，比如說翻譯。有一種實時的翻譯工具，畫面拍的是西班牙語，顯示出來就變成了英語。這個是一個我們最後的一個人際交互的一個設想，就是除了前面說的這些，他是一個頭盔，你帶在頭上它會去捕捉你的想法，你可以通過你的想法去操縱電腦。
注意力在哪兒，錢就在哪兒
注意力經濟是一個顛覆性的領域，注意力在哪兒，錢就在哪兒。很多人每天都在看郵件，花很多時間在郵件上，它佔用我們的時間。於是有人說，你讀郵件是應該能拿到錢的，因為你在花時間。如果讀郵件都要給錢的話，那讀廣告是不是更要給錢呢？現在的廣告投放模式是花錢投給廣告公司，為什麼不去直接把錢花在你的用戶上，讓他看廣告就能拿到錢呢？這樣我們就可以看這人的關注度在哪兒，然後用錢去買他的注意力，讓他看我們的廣告。這個人會影響其他的人，有影響力人的就應該給更多錢。
一種新的商業模式是，我們應該有權利去讓自己成為媒體，在自己上面放廣告去賺錢。比如一些博客的下面會放一個廣告，看上去挺酷的，不像是一個廣告，而博主能拿到錢。另外人們應該有能力去通過自己去製作廣告賺錢。有消費者直接參與的廣告製作、直接進行廣告宣傳，然後通過自己的社會化媒體變成社會化的一個廣告。這徹底顛覆了廣告行業。
遠距離圖像與視頻技術
遠距離圖像也是一個顛覆性的領域，比如電話會議、遠程醫療。Oculus是Facebook剛剛收購的一家虛擬現實公司，我試過他們的產品，感覺特別好，是一種全浸入式的體驗，非常真實。Facebook花了10億美元去收購這家公司。
除此之外還有各種屏幕，包括可折疊的屏幕。未來的屏，不僅僅是硬硬的一塊，我們甚至可以把屏變得跟書一樣，可以翻，可以折，裡面的內容可變。還有一些沒有屏的展示，比如說全息圖。全息技術現在不完美，但以後可能也會對我們產生顛覆。我們現在已經不是讀書的人，而是讀屏的人。屏裡面有各種各樣的邏輯。
3D列印給我們帶來的一個巨大顛覆就是，你以前認為硬體的那些東西，在未來都會變成軟體了。3D列印出來的東西其實就是一個圖紙，是能夠更改的能夠傳輸、修改的，是數據形成的。那麼這就是一個跟我們現在談到的這個各種各樣的互聯網設備一樣，它裡面是也晶元的，美國人有一種期望，利用3D列印技術重新讓製造業回歸美國，但也有一種說法，中國現在是3D列印的領袖。
人工智慧是可購買的智慧
蘋果的SIRI就是人工智慧，你可以跟它對話。但我們看到的大多數人工智慧沒那麼酷，都在後台運行。它可以處理X光片、處理法律證據、飛行問題等等。現在圖形處理晶元的進步提升了機器學習能力，有一些機器可以看懂你的照片，告訴你這些照片是關於什麼的，還可以跟你進行人際交互對話，目前還處在實驗室階段。
人工智慧是你可以花錢購買的一種服務。通過人工智慧去創業的公司，需要將人工智慧運用到某一個特定領域去增加智慧。比如無人駕駛汽車，其實就是把人工智慧的智慧放到車里。它的出現將影響交通狀態、影響快遞這樣的行業和司機行業的人。而真正的革命是：這些汽車今後將變成你的新辦公室，今後你用汽車接收的數據將比你坐在寫字樓里接收的數據更多。
電子貨幣是一種交流
錢很重要，但錢現在是一種交流。所有跟溝通性質相同的領域，比如說分享、合作、跟蹤、廣播、闡述或者是識別，都帶有交流的性質。有一種加密的貨幣叫比特幣，意味著這種溝通交流也是加密的。比特幣是一種加密的貨幣，但並不是隱形的貨幣。電子貨幣產生的交易都跟溝通一樣，是可以跟蹤的，其實是一種交流。所以比特幣真正帶來的顛覆是一種交流的感覺，而這種交流產生了錢一樣的價值。
股權眾籌的革命
美國現在有450個眾籌平台，產生了一些非常成功的項目，它現在變成一個很大的生意，很多錢涌到這個領域。很多人用這個眾籌網站並不是為了融資，而是用這個東西去做市場調查，去看看自己的商業計劃書會不會受歡迎。最近眾籌股權被承認了，這是一個非常大的革命。
如果我們穿越到1980年代，告訴那時的人，30年以後你們會有維基網路，會有今天各種各樣很酷的技術，沒有人會相信。展望今後20年，也是今天的我們難以想像的。我唯一知道的是，20年以後最偉大的產品，現在還沒被發明出來，而你們作為創業者，就要去發明這些東西！雖然現在谷歌這樣的高科技公司如此強大而成功，但我只想說，你們現在開始一點也不晚，而現在已經發生的事情根本就什麼都不算。
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Ⅳ 維克托邁爾舍恩伯格《大數據時代》讀後感
當仔細品讀一部作品後，大家一定都收獲不少，是時候寫一篇讀後感好好記錄一下了。千萬不能認為讀後感隨便應付就可以，以下是我幫大家整理的維克托邁爾舍恩伯格《大數據時代》讀後感範文，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
維克托邁爾舍恩伯格《大數據時代》讀後感 篇1
對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鍾情於務虛的觀點。新奇的產品於我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因，耳濡目染，「大數據」這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲，此書有如下特點。
首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認為大數據時代具有三個顯著特點。
一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據。
二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。
三、了解數據之間的相關性，勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。
作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司(阿里巴巴、淘寶網)。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。
面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如?這是個嚴肅的問題。
維克托邁爾舍恩伯格《大數據時代》讀後感 篇2
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就OUT了。而且人雲亦雲的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。
他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家「的牛津教授真牛!那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎?並不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。在第一部分」大數據時代的思維變革「中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。
對於第一個觀點，我不敢苟同。
一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎?
我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，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，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。」大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。「更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。」不是因果關系，而是相關關系。「不需要知道」為什麼「，只需要知道」是什麼「。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
維克托邁爾舍恩伯格《大數據時代》讀後感 篇3
讀完《大數據時代》這本書後，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨後，接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業領域由於大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為Farecast的公司，讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現的H1N1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了信息的滯後。然而，對於飛速傳播的疾病，Google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基於龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是台風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。於是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源於兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬於世界頭號零售商的大數據頭腦！
大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪裡是自己的家，哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好准備，迎接新時代的到來！
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《大數據時代》
導演: 馮雪松、劉鴻雁、滕忠彬、許偉、何小磊、黃大治、錢希鵬、鍾洋、牛玲玲、邱棟林、蘇凱
編劇: 梅宏、嚴枝俏、陳曙東、陳新河
類型: 紀錄片
製片國家/地區: 中國大陸
語言: 漢語普通話
上映日期: 2019-07-01(中國大陸)
集數: 5
片長: 50分鍾
中國首部大數據產業題材紀錄片——《大數據時代》將於7月1日20:04分在央視9套紀錄頻道首播，該片由中央廣播電視總台與工業和信息化部聯合出品、工業和信息化部信息化和軟體服務業司指導、央視紀錄頻道和國家工業信息安全發展研究中心聯合攝制。
《大數據時代》以客觀呈現為敘事准則，以真實技術應用場景為取材對象，用紀錄片的藝術形式展現科技魅力，細致而生動地講述了大數據技術在政府治理、民生服務、數據安全、工業轉型、未來生活等方面帶來的改變和影響。
全片共分為五集，每集50分鍾。第一集《數據時代》、第二集《轉型之路》、第三集《決策之智》、第四集《商業之變》、第五集《未來已來》。
Ⅵ 數據化時代的利弊作文
數據時代
「除上帝，任何人都必須用數據來說話。」誠然，數據意味著實在的東西，給人一種信任感，而隨著當今信息化進程的推進，數據當仁不讓地成為人們的焦點。我認為，對於數據，我們既要認可其存在的意義，也要理性看待數據的由來，才能面對種種挑戰與變革。
「數據之美乃真實之美」，康德如是說。當「黑色閃電」劃出9秒69的速度時，全世界都為博爾特這一神奇數據所折服，這並非吹噓，數據真實地體現我們人類的不斷進化，也真實折射出一名運動員付出的汗水的重量，即使這打破了人們的想像。所以，當葉詩文沖刺速度快於男子的數據展示在人們面前時，即使是《自然》也不得不低下高貴的頭顱，俯首稱臣，這皆因數據，它的存在便是真實的證據。在某種意義上說，數據是可信任的，更是不可忽視的。反觀我們的鄰居朝鮮，無人不知其軍事力量從數據上便不是與美國一個數量級的，但是其領導人卻不斷挑釁且揚言攻擊美國，結果可想而知。故數據之於我們在當今顯得格外重要，皆因數據如明燈，把真實的一面展現給我們。
是的，數據的確真實，但往往又存在不少假象讓人們誤以為它的一切都完美。
萬物皆有兩面性。中國的成就令人矚目，特別是經濟的高速發展讓西方為之震驚。GDP當仁不讓的展現在人們眼前，作為經濟的度量，各地都把其定為目標。誠然，GDP我國已名列前茅，何樂而不為呢？但是，當人們在慶祝這一數據的突破時，我們的環境已受到巨大的破壞，而當人們過於注重GDP這一數據時，又有多少人關注過背後黑暗的一面呢？私排地下污水、毒氣升天等這些種種令人不齒的行為所帶來的損失遠比那些數據真實、重要。當數據蒙蔽人們雙眼時，又有多少人知道茅台在國外無人問津？富士康員工背後的辛酸又有多少人能想到呢？
處於數據時代的我們，對於形形色色的數據，既不能否認其存在的價值，也不能盲目地過分信任數據，被其假象所蒙蔽，帶來更大的災害。故數據確有真實之美，如明燈照亮人生，卻也有可能誤導人生，作為政府與公民，數據時代已來臨，只有理性看待數據，才能更好地為祖國貢獻自身力量。