大数据时代读书心得体会

大数据时代读书心得体会（精选19篇）

1.大数据时代读书心得体会 篇一

舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着——大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。

无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。

然而，事实真的是这样吗?首先，从应用角度出发，低廉的运算能力和存储空间，让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来，忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得，这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越，可能终结了回归分析，有效性验证等手段，但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果，以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果，都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴，人类如果真的完全掌握之后，会统治整个宇宙。但我觉得，无需从神学观点来讨论，而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上，经典力学会失效——那么在大数据层面上，普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式，那么从现在的惯有思维，也难以推导出大数据的因果关系。同时现场有讨论，是否计算机可以精确地模拟每个原子，然后完整地展现微观到宏观的化学反应细节?我觉得首先是计算能力不足，其次即便设定原子的运动条件真的正确，计算结果未知但宏观结果我们却已经知道——牛顿的经典力学足以应付日常绝大部分情况了。好比切西瓜，究竟刀头的铁原子和西瓜的有机分子如何作用，真的重要吗?回归到商业领域，如果我们可以提高相关性的准确度，从而提高投入效率，那就已经足够了。本来一个产品受到一半客户喜欢，但如果通过大数据挖掘到更好的定位，有百分之八十的客户喜欢，那么价值已经非常可观了。

大数据时代的社会伦理——很大的命题，但重点都在讨论如何保护个人隐私。因为手机越来越智能，网络越来越快，个人的信息也越来越透明——隐形几乎完全不可能。我想说的是，作为硬币的另外一面，我们无法舍弃：互联网只不过是让人与人之间碎片的关系得以统一，其实各种人肉和信息只不过是坊间传闻的升级罢了。当我们住在拥挤的小区，三公里走完一圈的县城，半小时散步完的村落，人和人之间有隐私吗?现在只不过是把这个范围放大到了一个地球而已。硬币的一面是人和人之间有沟通的需要，去团结对抗世界的未知，那么另外一面就是隐私的缺乏。与其说是要在大数据时代保护自己的信息不被泄露，不如站起来维护自己和他人的隐私，从法律和道德的角度来尊重人与人之间的权利。在一个互相尊重的环境下，你可以穿热裤，他也可以穿长裙走上街头;在一个互相践踏的社会中，人人都得带着面具生活。

大数据帮助我们把未来的迷雾拨开了一点，但好比《沉重的肉身》当中讨论的，更多的选择权并不能带给人幸福——因为知道自己不能做不能得到的也更多了。解决工作模式，生存意义，幸福之道等问题，关键还是看自己如何看待和使用这些新式工具以及新结论。引用《神探伽利略》里面的台词：可被重复的，一定有道理存在。那么现在重复的越来越多，更需要保持探索和敬畏之心，人才不会迷路。

读后感

2.大数据时代读书心得体会 篇二

2011年5月, 麦肯锡全球研究所发表了名为《大数据:创新、竞争力和生产力的下一个前线》的研究报告, 最早提出了“大数据”时代已经到来[1]。2012年3月29日, 奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》, 目的是提升利用大量复杂数据集合获取知识和洞见的能力, 并为此投入两亿美元以上资金[2]。奥巴马政府还把数据比喻成“未来的新石油”, 这充分说明美国已经把应对大数据时代带来的机遇和挑战提上了日程, 上升到了国家战略层面。2013年, 更是被媒体称为“大数据元年”。

麦肯锡发表的报告还认为, 制造业是较易获取大量数据的行业之一, 所以也是大数据应用最重要的领域之一[1]。制鞋业作为制造业的一部分同样面临着前所未有的机遇和挑战。那么, 究竟何为“大数据”?鞋企又该如何积极应对?

1 大数据的理解

1.1 大数据的定义

时下, 数据呈指数型增长, 那么, 海量数据是大数据吗?显然, 大数据不仅仅是“海量”, 比“海量”更重要的是数据的复杂性。云计算是大数据吗?答案是否定的, 大数据不是云计算, 它是云计算的灵魂和升级。云计算是大数据的一种业务模式, 其本质是数据处理技术, 而大数据的核心议题是如何盘活数据资产, 使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务。

综上所述, 大数据是指通过收集、整理生活中方方面面的海量数据, 通过分析软件对其分析挖掘, 进而从中获得有价值的信息, 最终盘活数据资产, 使其服务于个人、企业乃至国家。

1.2 大数据的特征

在2006年, 个人用户才刚刚迈进T B时代, 全球一共新产生了约180E B的数据;在2011年, 这个数字达到了1.8ZB。根据IDC市场研究机构预测:到2020年, 整个世界的数据总量将会扩大50倍[3]!所以, 想掌控这庞大的数据, 我们必须了解大数据的特征。

大数据具有4V特点:V o l u m e、Velocity、Variety、Veracity[4]。第一, Volume (体量) , 即海量的数据规模, 体现大数据庞大的特点。第二, Velocity (速度) , 即快速的数据流转, 对数据要实时分析, 立竿见影而非事后见效, 处理数据的效率就是企业的生命, 体现大数据时效性的特点。第三, Variety (多样性) , 即多样的数据类型, 包括文本、图像、视频、博客、社交网站、论坛、金融交易、电子邮件、日志等等, 这些都属于非结构化数据, 体现大数据复杂性的特点。第四, Veracity (价值) , 即价值密度低、商业价值高, 具有大量的不相关信息, 需要沙里淘金, 对未来趋势与模式进行预测分析, 体现大数据价值高但分析困难的特点。

1.3 企业大数据现状及发展趋势

中国企业数据中心数据存储量正在快速增长, 结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的分布呈金字塔状, 非结构化数据处在最低端, 庞大而复杂。对于企业来说, 如果能有效处理和分析这些数据, 会得到企业非常有价值的信息。但是, 仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息, 所以, 企业迫切需要能自动地、智能地将非结构化数据转化为有价值的信息, 从而达到为企业决策服务的目的。

Tim O’Brien在2013年3月于圣克拉拉市举行的O’Reilly Strata大会上指出:自从雅虎技术团队以Hadoop为武器、一举将谷歌拉下神坛以来, 众多企业相继把这项技术引入业务流程当中[5]。但相对于高昂的资金投入、巨大的精力消耗, Hadoop技术所带来的优势却显得微乎其微。所以, 企业大数据工具使用现状是:砸钱太多, 回报太少。

其它方面, 比如企业数据分析处理方面的现状是:缺少数据全方位分析方法、ERP软件处理能力差、海量数据处理效率低、实时数据分析能力差等;企业对大数据的关注程度方面的现状, 以制造业为例, 从“制造业对大数据的关注程度”这幅图可以看出:制造业企业大都没听说过大数据, 即使听说过, 也是处于观望状态, 不敢于创新。

2012年1月, 瑞士达沃斯论坛发布了《大数据, 大影响》的报告, 宣称数据就像货币和黄金一样已经成为一种新的经济资产类别[6]。数据正在变成企业竞争的利器。面对大数据的挑战, 企业未来的发展方向是: (1) 个性化颠覆传统商业模式, 使互联网技术服务于传统产业, 推动产业的转型升级; (2) 数据服务变革, 针对群体, 把人分成很多群体, 每个都给予不同的服务; (3) 数据就是资产, 未来数据会成为最大的交易商品, 企业要基于数据挖掘技术诞生多种商业模式。

2 大数据在企业中的应用及思考

很多发达国家, 数据在企业的商业战场中起着决定性的作用。但大数据是把双刃剑, 应用得当, 企业会蓬勃发展;应用不当, 将对企业形成倒闭机制。只有了解大数据成功企业的成功关键要素、应用中的技术难点, 借鉴其经验, 取其精华, 去其糟粕, 才能成为一家以信息为中心的企业, 并在激烈的市场竞争中保持领先优势。

通过对大数据成功企业分析得出其成功的关键要素是: (1) 企业模式转变, 即企业高管如果能够意识到应对数据带来的挑战的迫切性时, 往往就能促成其大数据战略。 (2) 集中式数据存储, 即收集一切的数据:包括社交媒体数据、工作日志数据、传感数据等。然后对这些数据进行存储, 之后决定企业是否需要这些数据。 (3) 分析处理系统, 即拥有高度商业智能的数据分析和处理系统。 (4) 大数据专家, 分析百万兆字节而且是不同类型的数据是一项艰巨的任务, 需要聘请大数据专家, 帮助找出需要咨询的问题的准确解答方案, 进而充分利用大数据战略的优势。 (5) 对目标对象进行更完整的分析、描述。 (6) 广告投放要精准, 实现点对点智能广告模式。 (7) 细心周到的营销方式。

大数据在企业中的应用技术难点不是缺少数据, 而是数据太多, 面对这些静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据, 企业信息部门应知道如何通过系统功能来有效利用和整合, 发掘有价值的数据, 给公司营销管理提供决策支持。

大数据时代, 企业要想实现转型升级, 对自身也有一定的要求, 即首席信息官们意识上必须认识到创新的必要性, 勇于尝试全新的技术;应用初期从小项目着手, 确定企业的短中期目标和标准, 不断实现数据透明化, 强化数据洞察与分析;储备好大数据相关技术人才;依法获得数据, 不得侵犯用户隐私。

3 大数据, 鞋企的GPS

3.1 面对大数据, 鞋企的应对策略

大数据时代, 鞋企首先要考虑的是如何收集信息?客户信息就是“货币”, 谁掌握精准信息, 谁就赢得“货币”。互联网时代, 提的最多的就是“O2O”模式, 即线下线上。现在的鞋企老板可能每天都在思考, 不加入“网购”就是跟不上需求而没有未来, 加入则因线下生意大幅缩水而失去现在, 进退两难。那么, 线下实体店到底输在哪里?线上线下, 鞋企如何抉择?

对比“电商”和“店商”不难发现, 两者不同的是, 所有“电商”都对购买者的行为轨迹进行了全程跟踪, 并且留下了完整的客户信息 (浏览轨迹、交易信息、个人住址、联系方式、购物偏好、产品评价等等) , 有了这些信息就能够很容易开展二次定向精准营销, 并把这些客户重新拉到线上或线下再次消费。可是, “店商”呢?即不知道是谁买了什么产品, 也不知道消费轨迹, 更不知道联系方式。换句话说, 此单消费结束, 顾客也就流失了, 从而导致“店商”的业绩直线下滑。从两种消费模式不难发现, 数据对鞋企的影响之大, 谁控制了数据, 谁就掌握了“货币”的发行权和流通权, 也就掌握了制鞋行业的主动权。

所以, 鞋企在销售模式上, 应该线上线下两手抓、两手都要硬, 获取更多的客户信息, 建立一套完整的客户关系管理体系, 将线下门店里的消费人群吸引到线上, 从而实现客户线下和线上的交融, 提升客户忠诚度。特别是“店商”, 应该抓住自身客流量大的优势, 在消费者购买的同时迅速获取顾客信息 (联系电话、喜好、意见等等) 。

其次, 面对大数据, 鞋企要会分析利用, 从凌乱繁杂的数据背后挖掘其价值。这就要求鞋企重视数据型人才, 成立专门的数据部门, 以便能够从庞大的非结构性数据中实时有效地提取有用的价值。分析很多比较成功的公司不难发现大数据专家的重要。比如, Linked In公司有超过100位数据科学家;通用汽车公司也决定雇佣1万名IT员工, 其中就包括许多的数据科学家[7]。所以, 鞋企要想成功的转型升级, 数据型人才非常关键。只有他们实时有效地提取数据的价值并且及时反馈给其它相关部门 (设计部门、销售部门等) , 才能让这些部门更好的去了解产品市场、消费者、行业发展动态、流行和时尚等的信息, 使鞋靴产品设计定位更加准确, 鞋靴本体的设计更加符合消费者的需求。最后, 销售部门还要靠这些信息将鞋靴的优惠以及新产品的上市通过短信、微信、微博等渠道及时传递给顾客, 引导二次消费, 增加企业的营业额。

最后, 需要强调的是大数据里面没有排山倒海式的颠覆, 鞋企需要蹲下身子, 倾听消费者的需要, 一点点的微创新, 顺应消费者的习惯, 提供更加人性化的产品, 提供更加贴心的服务, 尽一切可能让消费者便利, 这才是核心问题。

3.2 成功案例

在制鞋行业大数据应用最成功的莫过于耐克。2010年, 耐克成立了独立的数字运动部门, 与耐克的研发、营销等部门属于同一个级别, 运动数字化已经正式成为耐克的战略发展方向。2012年, 可以称为耐克的运动数字化元年, 它的数字运动平台N i k e+迎来了全面爆发。短短1年时间内, 多款重量级产品相继问世, Nike+线上社区的注册用户数量也从年初的500万迅速增加到1000万以上的规模[8]。

其实, N i k e+的最具价值的部分是它所收集到的用户数据。耐克会如何利用这些数据呢?

(1) 未来, 耐克或许会在热门跑步路线的沿途投放广告。此外, 相关的公司完全可以在这些地区设置“加油站”, 为跑步者提供存放衣物等服务, 并且还可以借机售卖运动功能饮料等周边产品。

(2) 这些一手的数据可以为产品设计提供重要参考。依靠这些数据, 耐克还可以为用户量身打造适合的健身计划。

(3) Nike+可以帮助耐克从一家单纯提供运动鞋服的“硬件厂商”变为一家“服务供应商”。

(4) 从广告营销方面看, 很多人都佩服耐克公司选择代言人的眼光, 因为它总是能够挖掘出天才的运动员。这正是因为Nike+能通过用户数据找到那些天赋异禀的运动天才。

总结

“假如我们有了一个数据预报台, 就像为企业装上了一个G P S和雷达, 企业的出海将会更有把握。”马云在2012年网商大会上的演讲中形象地表示了数据的重要性[9]。

所以, 在当今这样一个大数据的时代, 制鞋行业也应当尽早开始研究大数据的管理与应用, 从凌乱繁杂的数据背后挖掘其价值, 使大数据“为我所用”, 帮鞋企更准确地找到用户, 将用户群精准细分, 找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务, 并对其进行针对性地调整和优化, 主动迎合用户需求, 从而来降低营销成本, 提高鞋企销售率, 增加利润, 实现鞋企的转型升级, 实现大数据的“长治久安”。

参考文献

[1]James Manyika, Michael Chui, Brad Brown.Big data:The next frontier for innovation, competition, and productivity[R].America:Mc Kinsey Global Institute, May 2011.

[2]Obama administration.Big Data Research and Development Initiative[R].America:Obama administration, March 29, 2012.

[3]韩琮林.中关村大数据产业链雏形初现[N].北京商报, 2012-12-17.

[4]Sec-cn.大数据[DB/OL].http://baike.baidu.com/link?url=h TWva LYe H SHPO57dultt JX5GG8NHq8hxk9_2TYq I49iqjx XHV9j9x0Kujza Ox Nc867ahbn EH6fn Qs Nkw J0SFK, 2013-10-08.

[5]Tim O’Brien.Change the world with Data[R].Santa Clara:O’Reilly Strata Conference, March 2013.

[6]Davos forum.Big Data, Big Impact[R].Switzerland:The world Economic Forum, 2012-01.

[7]云计算第一门户.大数据成功企业的六大特征[EB/OL].http://cio.z d n e t.c o m.c n/c i o/2013/0506/2158139.shtml, 2013-05-06.

[8]鞋库.掘金大数据——耐克NIKE+全解密[EB/OL].http://www.dbxie.com/news/201302/23/6077.html, 2013-02-23.

3.大数据时代的数据观 篇三

有句英文：It's not a rocket science。意思是事情很简单，没有火箭科学那么复杂。大数据自有大数据的科学，它是比火箭科学更深的科学，自有那些比火箭科学家更牛的牛人来解决并最终为大众提供一个未来大数据应用的平台。至少在这个平台出现之前，我认为大数据和我们企业没有半毛的关系。

不过，我们可以不关心大数据，绝不是说我们可以不关心数据。

电子商务时代的营销革命性的一面，就是其数据的全面性。网站用户的每一个细微的行为，都会被记录下来作为我们所谓的数据资源，用来对用户的消费爱好与行为进行统计分析，并根据分析结果采取相应的市场措施。这是传统经济所不可想象的用户行为数据，确实十分令人激动。可是一些人一激动，就开始了无限的想象，把数据应用推向非理性。

这让我想起了电子商务刚刚开始时在美国出现的一对一营销（One to One Marketing），那也是被整个社会高调宣传的最新的营销理论，有人甚至说一对一营销是营销界有史以来可以与市场细分并列的营销革命。在大数据的大幕后面，隐藏的也是这个“一对一营销”的冲动和梦想：我们有足够的大数据来分析消费者的行为，通过大数据的分析，我们能够准确地预测用户的需求，所以可以通过正确的预测，向用户提供一对一的销售和服务，以提高我们通常所说的用户体验。

当初我有幸作为一个冷静的观察者对此理论进行了系统的分析，发现当年一对一营销创始人在其网站上所列举的9大成功案例没有一个是真正成功的！那么，一对一营销有什么问题呢？

首先，一对一营销有悖规模化经营的工艺质量成本优化原理。每个用户的消费爱好与行为都不尽相同，除非企业是为每个用户量身定制，除非用户愿意支付比大众化商品服务更高的价格，否则不可能真正做到一对一。

其次，企业不可能提供一对一的商品或服务。用户的消费需求千姿百态，任何一个企业都不可能满足所有用户的个性需求。如果一对一营销真的能够实现，它向用户提供的，并不是用户最喜欢的商品服务，而是企业所能提供的商品服务中用户最不讨厌的。

第三，一对一营销有悖市场细分的科学原理。因为不能提供全方位的商品服务，所以要通过市场细分来聚焦企业的商品和服务。抛弃市场细分的理论谈一对一营销，企业的营销一定会迷失方向：究竟哪个用户的需求需要满足，哪个用户的需求可以忽视呢？

第四，一对一营销可能也是不需要的。市场上提供的商品和服务，往往都是通过细分优化的结果，它一定应该满足“人以群分”的规律。例如我们制造的衣裤鞋帽只有有限的尺寸，绝不是“一对一”。根据一对一营销的理论，我们是不是需要对每个消费者都量身定制呢？

第五，或许有人会问：我们用“一对一”来预测用户的具体商品需求，这有什么问题吗？事实是，如果你懂得市场细分的统计学方法，就会了解，所谓的“一对一”营销，实际上是多个市场细分的结果，我称之为“动态市场细分”。

第六，一对一营销不可能达到理想中的一对一精准性。一对一营销理论以为，通过精密的统计分析，我们能够向用户提供其最需要的商品或服务。但事实是即使有大数据，统计学的预测也绝不像我们想象的那样精准，一对一的精准预测是很难实现的。

最后，互联网技术有比所谓“一对一营销”更有效的方法来提升用户体验。与大数据的统计分析预测相比，与用户互动让用户告诉你他需要什么肯定比任何数据预测更精准，只要你的活动不让用户讨厌；同时，用户浏览页面的内容相关性，也比根据其过去的购买浏览记录预测的结果更可靠。

电商数据的应用是个大题目，本文只能谈点皮毛。我对互联网时代的电商数据应用，有这样一些认识：

1.不要迷信大数据。现在一谈到数据就傍以大数据，甚至有人把美国传统超市的数据都拿来当做大数据渲染，让人不寒而栗；

2.数据很重要，要认真系统规划数据的收集、分析及应用；

3.不要为了数据而数据。数据的收集、分析及应用要业务导向，要以营销结果导向；

4.改进用户体验要依据数据分析，但不要盲目地希望通过数据的统计分析预测来改进用户体验，数据不是万能的；

5.在分析数据时，一定要以市场细分的理论为指导，更聚焦在用户的分类及如何提高聚焦细分市场的用户体验，切不可将用户看做是单个的个体来分析处理；

6.所谓“一对一”的用户体验，是通过多维的市场细分统计分析实现的，但不可迷信它的精准性；

7.在数据之外，互联网还提供了更多可能更有效的方法来提升用户体验。

最后一句话总结：数据很重要，但数据不是万能的。这应该是我们大数据时代的数据观。

4.大数据时代读书笔记 篇四

1、实体物联网与虚拟物联网

曾几何时，物联网的概念闹得风生水起，庞大的物联网能够让世间大量的物体，都能够被检测 并联网，包括了人、车、房等一切能够被联网的物体，这些物体都能够以种方式被感知他的存在，并对其信息记录在案，以供使用。在若干年前，这还是一种看似遥不可及的事物，要对每个物体都贴上一个所谓的RFID的标签，显得不切实际。如今，随着手机的大量使用，人类本身也被加入了物联网中。为什么要物联网?是为了获取什么?要知道物联网获取了什么，只需要看看在一个物体在没有加入物联网与加入物联网之后，我们多出了哪些东西便能够知晓。那么，很明显，我们需要通过某种方式来获取该物体的信息，这种存储下来的信息，就叫做——数据。

物联网产生的数据是实体的物品之间的信息，而现在的互联网上，占最大数据量的，是虚拟物品，或者叫做网络虚拟物品。由于网络物体是直接寄生于网络，具有能够方便的接入网络的特征，因此，在获取实体物体信息还有一定难度的时期，占有很大优势。但今后实体的物联网产生的数据量一定会不断增加，或许，能够超越网络上的物物相连数据量。

网络的广泛使用，使得信息的产生于传遍变得容易，每个接入网络的人都以一定的角色存在，都是网络的信息的创造者。对于所产生的信息而言，每个接入网络的人又身兼多角，对于网络服务商，他是网络使用者的角色;对于门户网站而言，他是使用的用户;对于社交网站而言，我们则扮演一个虚拟或者真实的网络角色;对于浏览器而言，他是一系列的浏览网页、一些列鼠标动作的角色… 不同的角色取决于对方需要从我们的行为中获取哪些信息。将网络上各种角色看成是虚拟的物体，那么，这种虚拟物体构成的虚拟物联网便产生了巨大的数据量。经历过一直以来缺乏信息获取渠道的日子，现在，既然信息获取变得如此容易，那么，必然迎来信息量暴增的时代——大数据时代。

2、思维的转变

技术的改变，使得我们思维方式也要随之发生变化。在过去的小数据时代，由于获取信息、存储信息、整理信息都是费时费力的活，我们只能精打细算，捉摸着如何以最小的代价、最快的方式来收集尽可能准确的信息。之所以会有抽样统计的方式，是受技术所限，无法获得全体的样本，或者就算获取了也无法在合理的时间内进行处理。由于信息获取代价大，使得我们不得不在获取信息前，就把一切都想清楚，才能够着手处理。这就像在计算机出现的初期，使用纸袋来编码的时期，一次出错的代价太大，所以人们不得不在输入前将代码验证过无数遍之后才敢输入到机器中。而现代计算机让编码的效率大大提升，这才使得人们能够创造出更加强大的软件。人们不需要在着手编码前就对代码过分深思熟虑，因为机器会帮助你解决一些问题。因此，那些担心由于获取数据太方便，进行数据处理、分析代价太小而使人们变得懒惰或者做事欠考虑的家伙，真是杞人忧天。历史上，技术的进步都会提升人类的生产力，但却没有让人们变得懒惰，因为与此同时，欲望也随之增长。人类只会变得更伟大。

因此，大数据时代，这个数据更加全面的时代，我们可以涉足一些之前由于缺乏数据而无法涉及的领域，例如——预测。这是一个令人兴奋的领域，但其实这个领域早有苗头，而且大家都是受益者。我们平时使用的输入法中的智能联想功能，能够根据我们之前输入的文字，来预测我们接下来有可能输入的文字，以节省我们的输入时间。这种算法里，没有人工智能，而只有人们大量的输入习惯的统计，通过大量数据的统计来预测，是一个统计学的方式而非加入了特有的规则或者逻辑。这便引出了在大数据时代，对于信息处理的一种重要方式，基于统计，得出不同个体的相关关系，却无需了解其因果关系，而我们则受益于相关关系。这种方式，看似有些投机取巧，却能够在关键时刻令我们处于优势地位。我们已经习惯了先知道某些事物的因果逻辑，继而推断出相应的结果。但世间总会有一些令人无法用合理的逻辑进行解释的现象，若通过大数据分析，我们能够跳过逻辑阶段直接享用某些一些结果(沃尔玛的啤酒加尿布案例)，岂不乐哉。当然，严密的逻辑永远是值得尊敬的。

3、互联网的黏性

在经历过了从广度上通过新花样来吸引用户的时代，由于技术的提高，一个创业者在一个新的领域开辟的东西很容易被其他人所复制。在这个时候，深度很重要。特别是购物网站、微薄、门户网站这类信息量大的网站，越是了解一个用户，优势就越大。所以，在技术已经不是最重要的因素的时代，如何增加用户的黏性、忠诚度便是首要的。通过用户之前的信息，来推测用户的喜好，给用户推荐相应的信息或物品。当你越了解一个用户，而别人却不了解时，这个用户就越离不开你。微薄中有他的智能排序功能、新闻门户中有“今日头条”应用，各类购物网站有他的推荐算法(但这个纯粹为了增加消费而非增加用户黏性)，都能够根据用户之前的浏览、偏好来给出相应的推荐。这些的基础，都是拥有用户的行为记录，否则，都无从谈起。

在手机这个拼硬件的时代，单纯靠硬件来取胜已经很难了。硬件靠组装、软件靠安卓，手机厂商已经变得没有核心竞争力。而三星为了增加用户黏性，所做的便是为用户提供更加贴心的服务，不仅做手机，还做平台，将用户的各类数据记录在他的平台中，而这数据，必将大有作为。然后，如果哪天，三星也出智能体重计、智能手表这类产品，那么也不稀奇了。各类数据同步、整合，为使用者提供各方面贴心的服务，很酷吧。

各行各业，都在疯狂的抓紧时机，获取数据，拥有足量的数据，那一切就变得皆有可能。

★ 中国大数据时代发展调查报告

★ 浅析大数据时代统计学的发展

★ 读书笔记1000字

★ 大数据时代下电子商务发展探讨论文

★ 共享时代作文1000字

★ 《人生》读书笔记1000字

★ 荆棘鸟读书笔记1000字

★ 童年读书笔记1000字

★ 论语读书笔记1000字

5.《大数据》读书心得 篇五

进入2012年大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新，人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者消费浪潮的到来。“大数据”的运用在各个领域发挥着前所未有的重要作用，渗透到了当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，并对人类的数据驾驭能力提出了更新的挑战。

一、传统的信息格局被打破

不是我不明白，这世界变化快。2000年还是一张软盘打天下的时代，短短十多年光景，硬盘的存储容量已从4GB、16GB、32GB迅速攀升到1TB（相当于1024GB的容量）。原来仅有1.44MB的软盘在当时感觉存储容量还是蛮大的，到现在硬盘容量蹿升至1TB了，反而感觉存储空间捉襟见肘，到底是哪里出现了问题呢？1965年英特尔的创始人之一戈登摩尔考察了计算机硬件的发展规律，提出了著名的摩尔定律。该定律认为，同一个面积集成电路上可容纳的晶体管数目，一到两年将增加一倍，换句话说，计算机硬件的处理速度和存储能力，一到两年将提升一倍。这一定律，得到验证。

大数据！一语惊醒梦中人，大数据时代已经悄然来临。随着社交网络的逐渐成熟，移动宽带迅速提升，云计算、互联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度迅速攀升。那么什么是大数据呢，正如IBM总结的那样：“大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)”就是“大数据”的显著特征。

二、管理法则：质量是数据时代的根本

数据能满足其既定的用途，它才有质量。如果不能满足既定的目标和用途，就谈不上质量。换句话说，数据的质量不仅取决于它本身，还取决于它的用途（引致数据库专家杰克.奥尔森）。

随着网络的出现，政府开始在网上发布信息和数据，对政府而言，是一个很大的挑战，因为数据一经政府发布，往往被视为权威，对社会的各个领域都可能产生重大的影响。任何一份通过网络发布的信息，面对的都不是一定特定群体，而是全体国民，如果政府发布数据的质量不可靠，将受到频繁的、大范围的质疑，特别是一些可以会影响到公共政策和行业管制标准的数据，将引起巨大的争议。

例如：单位奶制品中蛋白质含量、菌落总数应该是多少 ？饮用水里能混杂多少含量的微量元素？新鲜蔬菜能带有多少指标的杀虫剂残留？工厂排放的废气、汽车的尾气以及车间的通风条件都要符合怎样的标准等等，这些标准，都是数据。随着社会的发民、科学的进步，这些标准越来越多越来越细，每一个都和国民生活和经济发展息息相关。所以政府在网上发布数据，必须慎之又慎，保证质量。

三、大数据在各领域中的价值表现

1、数据竞争：企业赢利之道

企业以“低成本、高效率”的方式来开展公司的业务，而要做到“低成本、高效率”的运营以及决策正确，企业必须广泛推选以事实为基础的决策方法、大量使用数据分析来优化企业的各个运营环节，通过基于数据的优化和对接，把业务流程和决策过程当中存在的每一分潜在的价值都“挤”出来，从而节约成本，战胜对手，在市场上幸存。这种竞争，就是一种基于数据的竞争。

已经有越来越多令人信服的证据表明：只要实施正确的政策和激励，大数据将成为竞争的关键性基础，并成为下一波生产率提高、创新和为消费者创造价值的支柱。信息时代的竞争，不是劳动生产率的竞争，而是知识生产率的竞争。数据，是信息的载体、是知识的源泉，当然也就可以创造价值和利润，可以预见，基于知识的竞争，将集中表现为基于数据的竞争，这种数据竞争，将成为经济发展的必然。

2、通讯、电信、商务智能、互联网的逐步演变

近年来，随着大数据的迅猛增加，各个行业、政府部门都在尝试“用数据来决策”、“用数据来管理”、“用数据来创新”，在这个过程中，涌现了一大批既务实管用，又令人耳目一新的做法和应用。回顾历史，我们从广播的年代到电视的年代再到本世纪初互联网的年代，从音频对话到可视电话，数据技术一直在我们的生活中扮演重要的角色，互联网出现之后，就交流和互动而言，广播和电视无疑相形见绌。

“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为人们提供了一种全新的看待世界的方法。

四、总结

6.微时代大数据 篇六

随着云时代的来临, IT行业又一大颠覆性的技术革命—大数据—也吸引了越来越多的关注。

各大互联网公司都在争分夺秒地做着迎接大数据时代的准备。而在2012年就公布将“数据”作为“三步走”发展战略重头戏的阿里巴巴集团, 更是希望自己能成为大数据时代的先行者。

十年来, 阿里数据平台的服务器上, 已经攒下了超过100PB的数据。如何盘活这些数据资产, 从海量交易数据中挖掘有价值的内容, 使其为企业乃至个人服务, 是大数据的核心议题, 也是阿里正在思考的问题。

2010年阿里推出重整的搜索业务“一淘”。2011年阿里收购数据属性公司CNZZ。2013年阿里接连收购友盟、入股新浪微博和高德, 抢占数据源。并对数据进行了初步运用, 如推出数据魔方、聚石塔等产品。

而在物流领域, 阿里建设了与各大配送公司对接的网络体系, 并联合其他集团成立了菜鸟网络科技有限公司。

在近日, 阿里又推出了面向高校同学的大数据比赛。此次比赛是在阿里巴巴大数据科研平台—“天池”上开展的, 是基于天猫海量真实用户的访问数据的推荐算法大赛。一方面这让日后的科技新星们更加了解大数据, 另一方面也让大众在潜意识里将大数据和阿里巴巴捆绑在一起, 这更像是在告知大众—各位, 阿里大数据已然起手开局。

雕爷牛腩

雕爷牛腩餐厅成立于2013年5月20日, 是中国第一家“轻奢侈”餐饮品牌。它烹饪牛腩的秘方, 是以500万元向香港食神戴龙购买得到的。不过餐厅只有12道菜, 在北京也只有两家分店。但它仅在两个月的时间里, 就实现了所在商场餐厅坪效第一名。

雕爷牛腩很注重用户感受:老板每天不是将大量的时间用在盯着店铺上, 而是用在了盯着大众点评、微博和微信上, 他总是及时回应食客对菜品和服务的建议、不满。如果有粉丝认为某道菜不好吃, 这道菜将立刻在菜单上被撤掉。

但雕爷牛腩能“火”, 在很大程度上是依靠了明星的“粉丝效应”。雕爷牛腩在开业前弄了半年封测, 邀请明星、微博大号等来店里免费试吃。耗资大, 但效果佳, 在互联网上引起了极大的关注。除此之外, 雕爷牛腩还擅长制造话题:服务员婉拒没有预约的韩寒, 店铺不让12岁以下的儿童进入等等。

小米

曾经我们说, 顾客是商家的上帝。而如今, 有一家公司却将顾客变成了他们的忠实粉丝。

雷军认为“用户跟粉丝是两回事, 用户是在没有更好选择的时候用你, 而怎么真心真意对待你的每个用户, 怎么让你的粉丝支持你, 这是最重要的。”

在互联网时代, 小米抓住了互联网思维带来的机遇, 利用互联网的便利性加强自身与用户之间的直接沟通和情感建立。

2010年8月16日发布的MIUI在没有任何宣传推广的前提下、靠好的产品和紧密沟通赢得了40万狂热的论坛粉丝。粉丝提出的建议会在这里受到高度重视, 他们能从中体会到很强的成就感。MIUI的顺利发展让雷军和小米团队引以为傲。

不依靠大规模投广告的传统方式, 贴近用户、与之交流、建立情感维系、获得产品发展的支持, 这才是小米在互联网时代站稳脚跟的不二法则。

打车软件

在金主腾讯和阿里巴巴的撑腰下, 国内两大打车APP—滴滴和快的—都迫不及待地开始了新一轮的烧钱抢市场活动。

两家不断提高自己送给乘客的补贴费用, 希望能抓住更多用户的心。快的甚至打出口号—“永远比对手多一块”。而滴滴带着“绝对不让你比我多一块”的心, 一点也不肯让步。

这是最近5年来, 互联网公司砸钱竞赛最直接最彻底的一次。在许多传统企业眼里, 这样倒贴钱的行为简直就是他们疯了。

其实烧钱的背后是“用户至上”的理念。管理学家们认为互联网思维的本质是一种“商业民主化的思维”, 它所对抗的是强调控制、标准、垄断的工业时代文明。而想要为互联网思维总结出一个简单明了的商业原则, 那排在首位的就是“用户至上”。

两家互联网公司都明白, 在互联网时代, 如果不能汇聚海量用户, 就很难建立有效地商业模式。所以, 腾讯和阿里巴巴为了抢夺用户, 真是绞尽了脑汁, 发展到最后就变成了拼命烧钱。

三只松鼠

2012年6月三只松鼠在天猫上线。65天之后它就成为了中国网络坚果销售第一;2012年“双十一”它创造了日销售766万的奇迹;2013年1月单月销售额超过2200万。

它是怎样迅速从“小松鼠”长成“大松鼠”的?

奥秘在它的货品包裹里:一个带有品牌卡通形象的包裹, 卡通钥匙链, 坚果包装袋, 开箱器, 封口夹, 垃圾袋, 湿巾, 传递品牌理念的微杂志, 可爱的小玩具, 快递大哥的寄语。

表面上看, 三只松鼠的行为是在倒贴钱。但实际上, 它这些看似与主卖品坚果关系不大的小物件, 却帮助它俘虏了用户的心。好的用户体验为它树立了好的口碑, 让三只松鼠在网络商家中脱颖而出。

在互联网时代, 用户体验变得越来越重要。互联网让信息变得更透明, 顾客的消费行为由此改变。他们点点鼠标就可以货比三家甚至是百家。这让消费者变得越来越有主动权。如何吸引他们的眼球和荷包, 用户体验是关键。

用户体验是用户在使用产品过程中建立起来的纯主观的感受。当你的产品或者服务好得超出他们的预期, 用户会在互联网上分享。这实际上是用户在为你免费做广告、创口碑, 他们甚至可以帮你上头条, 让你的产品成为社会热门话题。

《罗辑思维》

2012年年底, 罗振宇与独立新媒创始人申音合作打造知识型视频脱口秀《罗辑思维》, 每周更新一期。《罗辑思维》的口号是“有种、有趣、有料”, 做大家“身边的读书人”。在节目中, 罗振宇分享个人读书所得, 倡导独立、理性的思考。当日, 同名微信公共账号开通运营。账号每天推送一段罗振宇本人的60秒语音, 分享其生活感悟, 同时推送一篇其本人推荐的知性文章。

半年内, 《罗辑思维》便由一款互联网自媒体视频产品, 逐渐延伸成长为全新的互联网社群品牌。罗振宇对互联网有着自己的理解和认识。他认为未来的媒体将不再以信息为核心, 而是以人格代之。魅力人格体将是新媒体时代最关键的传播节点。所以他既没有给自己进行定位, 也没有给《罗辑思维》设定框架。而是通过强调自身的魅力来吸引听众, 形成了独特的个人品牌。《罗辑思维》则凭着丰满的知识品质和罗振宇独特的个人言语表达风格, 在互联网视频领域独树一帜, 打下一片天地。

7.大数据时代到来 篇七

从2012年开始，我们将从大陆时代，移民进入大数据时代。

麦肯锡公司提出的大数据时代到来的观点，引起了全球广泛的反响。多家机构认为，“大数据”将会成为贯穿2012年的一条全新投资主线。

作为特指的大数据，按EMC的界定，其中的“大”是指大型数据集，一般在10TB规模左右；多用户把多个数据集放在一起，形成PB级的数据量；同时这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。IBM把大数据概括成了三个V，即大量化（Volume）、多样化（Variety）和快速化（Velocity）。大数据通常与Hadoop、NoSQL、数据分析与挖掘、数据仓库、商业智能以及开源云计算架构等诸多热点话题联系在一起。

作为泛指的大数据，则指向了定制化、差异化、个性化方向的竞争力。例如美国奥巴马总统委员会的科技顾问Stephen Brobst所说：“过去3年里产生的数据量比以往4万年的数据量还要多，大数据时代的来临已经毋庸置疑。我们即将面临一场变革，新兴大数据将成为企业发展的当务之急，而常规技术已经难以应对Pb级的大规模数据量。这一变化所带来的挑战，是成功的企业在未来发展过程中必须要面对的。只有那些能够运用这些新数据型态的企业，方能打造可持续的重要竞争优势。”

我们原以为已经进入数据时代，其实真正的数据时代从2012年刚刚开始。标志性的区别就在于，以往的数据只是结构化的数据，是非个性化的数据；而进入2012年，非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上，这意味着个性化数据时代的到来。

异质性、个性化，这才是数据的真正本质。而那种一模一样的数据，与长相相同的麦当劳、铁锹一样，仍属于过去的时代。

在真正的数据时代，网商将不再奔向数据趋同的淘宝商城，而将涌向提供个性化竞争力的AaaS（分析即服务，analytics-as-a-service），扑向3V的怀抱。

淘宝目前每天活跃数据量已经超过50TB，共有4亿条产品讯息和2亿多名注册用户在上面活动，每天超过4000万人次访问。“大数据”的作用，就是把这些数据采集进数据仓库中，然后用分布式的技术框架（Hadoop），对非关系型数据进行异质性处理（NoSQL），通过数据分析与挖掘，发展一对一的商业智能，从中产生让网商因小而美、不再打价格战的企业和个人竞争力；让中国产生不再依靠“中国制造”，而转向“中国创造”的国家竞争力。

大数据时代，还会使一些具有数据核心技术的企业面临新的机会。IBM希望提供端到端、整体的大数据解决方案，机器人“沃森”在人机大战中获胜就是其中的成果。眼看已经不行的惠普，随着对数据分析仓库供应商Vertica的收购，俨然有了追随Teradata的资本。只要愚蠢的投资人不再多事，就有可能咸鱼翻身。更不用说EMC占对了内存计算的要津，抢得大数据和云计算的先机。几家欢乐几家愁，就看数据有没有。

我个人以为，大数据并不像某些人说的，是云计算之“后”的又一浪。而就是云计算本身。因为都是数据的大规模集聚与定制化分布的结合。

8.大数据时代读书心得体会 篇八

《形势与政策》课是高校思想政治理论课的重要组成部分，是对我们学生进行形势政策教育的主要渠道、主要阵地，是我们每个大学生的必修课程，在我们大学生的思想政治教育中担负了重要的使命，具有不可替代的重要作用，更好地贯彻落实了中央的有关精神，是我们当代大学生关注的热点问题，帮助我们掌握正确分析形势的立场，观点和方法。

当今世界飞速发展，“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”的时代过去了。地球村里的变化日新月异。生在当代，作为大学生的我们，岂能做那四角的书柜?抛掉陈旧的观念，拥抱外面精彩的世界，才是我们应该做的。

如今国内外形势风云变幻，进入21世纪的中国正面临着难得的机遇和巨大的挑战，当代大学生也面临着深刻的国内外环境，所以，在高校大学生中广泛开展形势政策教育，对当代大学生如何在纷繁复杂的国内外形势下，正视我国面临的机遇与挑战，坚定信念，振奋精神，努力学习，报效祖国，具有重大的现实价值，与深远的历史意义。

大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。

信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均0.1个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。

数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为5.64亿，手机网民为4.2亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达2.2ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。

大数据时代的机遇与挑战，越来越多的企业意识到了这种挑战：IT 负责人和职员无法有效地对海量数据进行收集、处理和分析；另一方面，企业CEO 以及高层管理人员因不能及时获得所需的信息，而无法预测出潜在的业务风险，坐等商机的流失

目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。

大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。

中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。

大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。

9.大数据类读书笔记 篇九

第一，以海量数据的处理作为政策制定的依据。看这本书的时候，我想到了这两年很火的一个美国人——斯诺登。在其曝光的“棱镜”计划中美政府直接从包括微软、谷歌、雅虎、Facebook、AOL、Skype以及苹果在内的国际公司服务器收集信息。美国政府从这些海量数据中寻找自己需要的数据，并以此作为所谓安全政策制定的依据之一。姑且不论媒体对此计划的口诛笔伐及相应的道德风险，仅从政策制定方面来说，依据于海量数据的政策制定科学性肯定比一般计划要高得多。

，雅虎 首席执行沃兹博士在《自然》上发表的《21世纪的科学》中提到，得益于计算机技术和海量数据库的发展，我们每个人在现实世界中的活动得到前所未有的记录， 这种记录也更为细致，为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。打个比方，从你的QQ空间、微博、微信中一个普通朋友都能了解到你在哪儿、做了哪些事 情、现在的状态是什么，而新闻的跟帖、网站的下载记录、社交平台的互动记录等等都为社会行为的研究提供了大量的数据。我想到最近比较火爆的穿戴设备，如果 该技术得到普及过后，拥有穿戴设备的人群的生活轨迹、生理各项指标都能轻而易举地得到，相信这些大量的原始数据如能安全有效利用定能为卫生政策的制定提供 科学依据。

第二，万事万物， 凡存在，皆联网，凡联网，皆计算。起，美国食品与药品管理局开始在药品上推行配备RFID做法即每个食品包装上安装一个薄如纸张或小如豆粒的无 线传感器。通过这个移动传感器，对食品进行连续跟踪，一旦相应的安全事故爆发，就能通过数据库追踪溯源，快速确定传染源与影响范围。这一技术相对于国内尚 在起步阶段的食品追溯具有极强的借鉴性。上面提到的穿戴设备其实就可以视为一个穿戴在人身上的RFID。

10.大数据时代 篇十

简单理解，大数据好像就是大量数据，但大量数据不一定就算是大数据了。传统数据的概念只是“数字”，产生数据的方式也比较单一，手工录入的数据占了大部分的数据量。大数据时代，人们发送的每一条短信、微博，监视器搜集到的声音、视频、图像、影像、地理位置等都构成了大数据的来源。在一个企业内部，大数据来自企业生态链的各个环节，可以来自企业内部的管理过程、生产过程，也可以来自外部，包括供应商、社交媒体、网络，以及为支持研发、生产、销售而购买或建立的数据库。

大数据的特征是数据量巨大、数据种类繁多、非结构化、非标准化数据普遍。大数据并不因为其数据量巨大而有真正价值，大数据的真正价值在于数据的交叉复用和数据共享。没有经过计算的数据会使很多数据沦为沉默数据或者有应用前景的非“活化”数据，也就是说，虽然数据都存储了，数据信息都存在了，但还没有真正挖掘出数据中的巨大价值。

从大数据特征上看，大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用四个方面。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。简单来说，从各种各样类型的数据中，通过技术手段，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术；对大数据进行系统的建设规划、统筹管理、运营安排等就是大数据工程；在大数据发展研究过程中探讨其发展规律、研究其与社会发展变化的关系及其自身发展内在关联等活动我认为就是大数据科学的范畴；如何将大数据技术成果和技术用于生产运营、企业发展、社会管理及各种可能的商业应用等属于大数据应用范畴。

今天，如何有效地利用大数据，科学地组织管理大数据，务实地使用大数据提供商业解决方案，通过大数据应用改进社会管理系统，已经不是单纯的IT技术问题，而是与企业未来发展、社会组织管理息息相关的关键性问题。大数据时代已经到来！大数据正在成为IT业界的焦点话题，也会迅速成为政府有效的管理手段，会迅速提高政府的服务水平，但前提是我们要掌握大数据，用好大数据。

11.大数据时代的档案数据整合研究 篇十一

随着网络技术和计算机软件技术的快速发展, 越来越多的行业引入了云概念, 将传统的单一独立系统变成可以数据集成共享的统一系统, 在云计算系统中, 云计算成为当前研究的热点, 其通过海量的信息将数据的量变转换为系统的质变, 从而解决日常生产运营的各类问题, 相关文献将其成为“ 大数据”。 随着大数据时代的到来, 商业、 工业以及其他国民经济领域将逐渐依赖于大数据的分析和决策。 大数据时代的档案数据的整合也成为档案管理部门研究的热点和关键点。 档案数据的整合包括数据的存储、 数据的挖掘以及数据的保护。 档案管理将通过档案数据整合实现大数据的处理。 本文将结合实际工作经验, 对大数据时代的档案数据整合进行分析和研究。

二、 大数据时代的档案数据整合

( 一) 相关概念及技术应用

当前大数据渗透到人们生活的各个方面, 而在档案管理方面其甚至突破了原来的简单衔接实现的资源共享和工作协同, 而是将现有的大数据视角下的所有与档案相关的数据信息资源进行整合, 通过大数据、档案信息以及整合进行集成方面的剖析。 在大数据时代的档案数据整合通过对网络技术、 计算机技术以及数学算法运算等技术手段, 借助社会组织单元之间的协同合作, 将分布零散在不同的领域, 不同的行业的大数据资源通过一定的规则进行联接, 实现了一个具有程序化、 一体化和科学合理化的管理整体。 因此, 大数据时代的档案数据整合应用的技术主要包括: 系统集成技术; 计算机网络信息安全技术; 数据分类、 检索和索引技术; 数据存储与数据压缩技术。

( 二) 大数据时代的档案数据整合实务

我国自引入档案大数据整合以来, 各地对档案信息化进行了颇有成果的探索, 构建了一定规模的技术设备和管理系统, 而当前由于体制方面的、 管理方面的不够成熟还存在着各自开发、 各自成系统的情况, 这导致数据接口不一、 数据共享难, 对于大数据时代来说, 单一的共享原则上不算共享。 而如上所述, 由于技术应用环境的不同, 当前多数信息系统处于一个无统一管理、 无全共享的环境。 后台数据库更是由于开发者的独立开发和数据接口设计的不一导致数据库的数据结构等技术方面共享出现难题。 实际工作中, 我们更愿意将其联接成一个可以简单、快捷的数据库群, 实现大数据的自由、 高效的流动与交互, 从而实现系统的有序化和统一化。 从这一点上来讲, 大数据时代的档案数据整合必须实现技术上的信息整合。

与技术整合相对应的是管理方面的整合, 这也是档案数据整合的核心部分。 大数据时代的档案数据整合工程是一个复杂的管理工程, 不仅需要档案资源整合技术的支持也需要科学管理方面的整合, 营造与其相匹配的管理环境。 因此实践中必须有统一的管理协调单位对整个整合工作进行统一调配和管理, 并与此同时实现整个数据整合工程的监督管理体系的监理, 对工程的实施进行监督。 最后树立合理的数据整合观念意识, 实现对数据整合工作的智力支持, 与此同时, 制定相应的规章制度, 促进相关组织单元的互相交流和学习。

最后, 面对当前越来越严峻的网络安全隐患, 档案数据的整合在大数据时代也有其自我的要求。 此处的网络数据安全方面的考虑也可以称为安全整合。 安全整合在于对档案馆 ( 室) 内部所已整合的、 待整合的、 正整合的大数据进行有效的保护, 使其不容易从外部进行非法的篡改、 破坏和泄露, 确保相应数据的完整性、 机密性和真实性。 另一方面必须确保档案信息的完整性, 对身份认证、 信息加密以及访问控制等软件信息完整性进行有效整合, 确保档案数据的资源不被篡改和盗窃。

( 三) 大数据时代的档案数据整合模式

按照当前大数据的具体需要和相关规范标准, 当前大数据时代的档案数据整合必须解决三个主要问题, 分别是数据采集与处理、 数据基础技术问题和数据分析应用问题。 因此, 大数据时代的档案数据整合模式可以通过设计相应的三个层次进行实践设计, 一是数据融合处理; 二是平台融合; 三是服务融合。 数据融合通过统一的数据接口标准对当前存在的档案信息系统及其相关的信息系统进行异构异地数据的存取和开放。 因此, 数据的接口标准及相关开放规范是数据资源融合的基础和关键。 这个过程是一个较为统一的管理过程, 相关管理部门在权衡数据资源利益与开放资源收益方面必须有较好的处理方式, 相关文献指出解决大数据利用带来的价值分配问题需要法律及相关的行业标准和制度依据。 再之, 数据融合归根到底必须构建一个能够统一管理、 具有层次化的数据中心管理平台, 对来自包括档案信息系统在内的各个数据主体和行业数据进行统一管理和价值分配。

其次, 对于平台融合而言, 基础设施是上述大数据管理的基础, 也是数据融合的重要手段。 大数据时代的档案数据融合也是一种信息技术问题, 其必须在实际工作中解决包括数据采集、 数据处理、 数据分析、 数据安全以及数据存储共享等多个现代信息技术关键问题。 因此平台融合讲到底还是技术融合, 如何利用现有的网络技术、 计算机技术、数据库技术、 数据挖掘技术、 机器学习技术、 云技术等多种新技术进行数字资源平台的搭建是平台融合的关键问题, 也是大数据时代档案数据整合的核心所在。

最后, 大数据的利用和开发目的在于为决策者、 管理者以及其他服务享受者提供一站式综合服务, 因此服务融合的主要目标在于如何对现有大数据的分析和利用。 实践中, 服务融合更多指的是以大数据和平台为实现基础, 进行数据采集、 分析和共享等, 为特定的用户提供特定的服务, 实现最终数字资源融合。

三、 结束语

档案数据作为采集具有历史价值和实现现有价值的数据信息, 其为社会经济发展提供了较好的基础数据和生产要素支持。 大数据时代下的信息化建设也是我国当前信息化建设的一个重要组成部分, 因此, 大数据时代下的档案数据整合是具有较强实践意义的一个工程, 既是大数据时代信息化的实质要求也是当前档案信息化建设的重要内容。 因此, 我们必须利用当前的关键技术, 在大数据时代的环境下抓住机遇, 挖掘大数据背景下的数据资源, 对档案信息进行整合, 使档案数据能够安全、 便捷面向大众, 促进自我价值的提升和行业的进步。

参考文献

[1]孙玉玲.大数据时代数字出版产业的发展趋势[J].出版发行研究, 2013.

[2]马建光, 姜巍.大数据的概念, 特征及其应用[J].国防科技, 2013.

12.大数据时代 文献综述 篇十二

一、前言

大数据是近年来出现在通信和计算机领域中的一个热门关键词。关于大数据，尚未有一个统一的定义，但却有两个观点能够诠释大数据的本质。第一个观点来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在Teradata Magazine上的一篇文章，文中指出“数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力”[1]。另一个观点来自于麦肯锡全球数据分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年6月发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告，报告中提出“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集”[2]。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究，提取有利用价值的信息，从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。同样大数据的威力强烈地冲击着教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。

智慧时代下大数据技术在教育

领域的应用研究综述

二、大数据技术在教育领域的应用现状分析 大数据定义与特征

大数据（bigdata），又称巨量资料，海量资料，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。研究机构 Gartner[3]认为“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡的定义： 大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。无论哪种定义，我们可以看出，大数据并不是一种新的产品也不是一种新的技术，大数据只是数字化时代出现的一种现象。

大数据的主要特点可以概括为4V+1C。4V包含了四个层面：第一，即 Volume（大容量），海量数据，规模庞大，已跃升到 PB 级别；第二，Velocity（高速度），实时处理，处理速度快，涉及感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，数据实时处理有着极高要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”可能已没有价值，这也是大数据和传统的数据挖掘技术本质上的不同；第三，Variety（多样性），数据类型繁多：网络日志、视频、地理位置信息、图片等都是大数据；第四，Veracity（低密度），数据价值大，但价值密度低。对海量数据挖掘分析，对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析；“1C”即 Complexity，是通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理，需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求[4]。2 国内研究现状

对于“智慧时代下大数据技术在教育领域的应用”国内研究的现状，我主要通过借助中国知网提供的论文发表数据进行分析。在中国知网中选择“高级检索”类型，并在检索条件中选择“主题”检索，输入“大数据”并含“教育”，截止到 2014年4月17日共检索出303 条结果与之相关，通过手工筛选，把会议报道等无关信息剔除掉，剩余160篇文章。

大数据在教育领域的应用，与国外相比，国内起步稍晚，还未形成整体力量。虽然2009年开始，大数据就成为了流行词汇，但是它在教育领域的应用是近3年才出现的。国内最早的研究是从2012年开始的，相关论文只有5篇。但是2012年大数据成为时代发展的一个重要趋势，这也直接影响到教育领域的专家学者开始关注。王震一[5]提出：今天的大数据就像当年发明显微镜一样，人们从庞杂的海量数据中找到了前所未知的事物。正确面对这些关系复杂、形式多样的结构化、半结构化和非结构化的教育数据，形成一套涵盖业务、技术和 IT 基础架构的全面解决方案来处理存储、管理和分析教育大数据，这就是信息化教育。

杨满福和焦建利[6]提出“大数据加速教学研究成果向教学生产力转化”，从产学研结合的意义上说，借助大数据，教学研究与教学产品的改善与创新更紧密地联结起来，理想的状态是教学研究的价值在教学产品的优化上快速得到体现，最终教学研究成果束之高阁的不利局面将能得到改变，教学研究的成果也就能在一个全球化境域下提高教学的生产力。

刘雍潜和杨现民[7]提出“大数据时代区域教育均衡发展新思路”，在大数据时代背景下，区域教育均衡发展应该以数据为基础，准确把握区域教育发展动态，利用大数据技术从教育环境均衡教育资源均衡、教育机会均等和教育质量均衡等四个方面提供科学依据，进而促进区域教育均衡发展。

2013年至今是大数据在教育领域应用研究的起步阶段。随着国家对教育信息化的快速推进和信息技术与教育教学的深度融合，我国教育事业的改革和创新发展离不开信息技术的支持和引领已经越来越成为教育界的共识。2013年被媒体称为中国的大数据元年。2014 年 3 月，教育部办公厅印发的《2014 年教育信息化工作要点》中指出：加强对动态监测、决策应用、教育预测等相关数据资源的整合与集成，为教育决策提供及时和准确的数据支持，推动教育基础数据在全国的共享[8]。可见，教育大数据的应用已被列入我国教育信息化的工作程序中，相信大数据将很快被推广并与教育领域的深度融合，这是当前时代教育事业发展的必然趋势。3 国外研究现状

2012年3月底，美国奥巴马政府宣布，白宫将投入2亿美金的研发费用来推动大数据技术的发展，其主要目标是为了让大数据技术更好地服务于科研、环境、生物医药、教育和国家安全领域，同时，明确地表示将主要用来鼓励在数据采集、存储、管理、分析和共享等方面的技术研发，这直接刺激了全世界对“大数据”的关注[9]。此外，大数据还上过《纽约时报》和《华尔街日报》的专栏封面。2012年，美国国家教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告，对美国国内大数据教育应用领域和案例，以及应用实施所面临的挑战进行了详细的介绍。

国外关于大数据在教育领域的应用的论文发表时间也主要分布在近三年，研究内容主要包括对教育数据挖掘、学习分析，个性化教育、教育方式的改善、学习策略探讨、教育管理方式的改变、大数据对于教育的推动作用、数据驱动以及对图书馆建设、对教与学需求、评价方法的影响等方面。可见，虽然大数据在国外出现较早也备受重视，但是在教育领域中的应用仍不够深入，正如 Anthony G.Picciano[10]教授所说：教学应用大数据分析处于起步阶段，还需要几年才能成熟，虽然大数据的存在被证明是该被重视的，但大数据并不是解决所有教育问题的灵丹妙药，它只是给人们提供了拟定教育问题解决方案时的一部分决策参考。

综上所说，我们可以看出，国内外大数据在教育中应用的研究还处于初级阶段，研究的内容不够广泛也不够有深度，因此，还需要进一步加强大数据在教育中应用的研究力度，希望能够推动大数据在教育中的应用与发展。

三、总结

通过以上的分析，我们可以发现大数据在教育领域有着很大的应用空间，也是未来教育发展的必然趋势。但是国内外专家学者开展的相关研究，大多数集中在理论阶段，不能够运用到实际中来。具体的应用理论还不够成熟，实践研究方面涉及的案例比较少。大数据时代，互联网教育与学校教育将逐渐分离，正如电影院和电视机在初期竞争的时候水火不相容，而成熟后会各得其所。大数据提供了一种学校教育与互联网教育共存的新模式。有人预言，大数据开创了一个教育的新时代，我们应该积极迎接这个新时代，通过大数据来促进教育，进一步改善教学的方式与方法，进一步促进学生学习成绩的提高。

四、参考文献

[1]Merv Adrian.Big Data:it’s going mainstream and it’s your next opportunity[J].Teradata Magazine, 2011,(1):3-5．

[2]Manyika J, Chui M, Brown B, et al.Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity[R].USA:Mckinsey Global Institute, 2011．

[3]大数据[OL].

[4]大数据时代的特点[OL]. [5]王震一.教育离“信息化”到底还有多远[J].中小学信息技术教育,2012,(12):25-26.[6]杨满福，焦建利.大教学 大数据 大变革—edX 首门 慕课 研究报告的分析与启示，电化教育研究，2014（06）；

[7]刘雍潜，杨现民.大数据时代区域教育均衡发展新思路，电化教育研究，2014（05）；

13.大数据时代思维方式 篇十三

很显然，大数据时代思维方式的这种改造，是由大数据本身的本质特征决定的。我们可以看到，无论是一个地区、一个国家，还是在世界范围，大数据的形成和运行，是以一种真正的开放形态存在着的。我们甚至可以这样说，不管是在什么样的范围里，没有真正开放的社会环境，就不可能有大数据这样高科技形式的真正存在，这样的现代高科技也不可能发挥它的特殊作用。

我们这里所说的大数据的开放性，是指它本身的无限发展特点。我们可以想象，就任何一个数据集合本身而言，无论是在时间上还是在空间上，不存在一种量的框框，因为它总是处在一种不断的生生息息的发展过程中。这就决定了大数据的存在和运行是没有边界局限的，也就是说，对大数据来说，不存在地区界限、国家界限;这个事实本身也在告诉我们，任何一种大数据、每一种数据本身是开放性的存在，各种数据之间也必然是互相开放着的，否则，它们就不成其为大数据了。实践证明，大数据这种彻底的开放性本质，对思维方式的改造是具有革命意义的。

大数据的这种特殊本质，要求我们必须以完全开放的心态对待它的运行和发展，从而形成与大数据本身相一致的广阔思想视野，这样才能把大数据真正视为各个地区、各个民族、各个国家的共同财富，互通有无、共有共享。这恰恰是真正的开放性思维方式的本质要求。

14.大数据时代读书心得体会 篇十四

近年来, 随着大数据、云计算以及移动互联网等新兴信息技术的不断成熟, 以这些新兴信息技术为基础的政府各信息化系统也得到了长足的发展和规模应用, 大数据不断被应用到政府日常管理和各种惠民、便民服务中。

通过大数据分析, 政府不仅能了解过去发生了什么, 更重要是, 可以预测未来将会有什么样的变化, 从而帮助政府更科学、准确以及快速地制定相应决策, 这也成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要工具。但与此同时, 政府各业务系统之间条块分割、数据孤立, “信息孤岛”现象普遍存在, 成为现阶段大数据在政府大规模应用的重要掣肘, 而由此引发的重复建设, 不仅造成大量浪费, 也让政府工作效率乃至公信力大打折扣。因此, 现阶段如何有效实现政府各部门的数据共享和交换迫在眉睫。

在大数据应用快速发展的时代, 政府数据通过开放、交换、融合与共享, 将原来各部门的“条数据”逐步整合成“块数据”, 深入实施大数据政务应用, 数据价值才会产生成百倍的裂变效应, 大数据的应用价值才会被深入挖掘, “倒逼”政府创新社会治理改革, 形成政府层面的创新示范, 有助于政府深入推进体制机制和经济社会改革, 加快向透明、高效、廉洁的服务型、责任型政府转变。

政府各部门数据共享交换存在问题

首先, 政府各信息化系统缺乏统一的顶层设计与系统规划, 无统一的建设标准。政府信息化基础设施大部分是以前由各部门根据本部门的业务实际需求, 逐步分散建立的, 各信息化系统没有建立在统一规划的云计算平台之上, 如:需要邮件系统就买几台服务器, 装上相应的邮件系统软件, 能实现日常基本的收发邮件就完事;以后如果需要建立网站, 就再买几台服务器, 部署上网站系统, 能实现部门信息发布、用户能利用网站办理相关业务就竣工;后来再需要什么就添加什么系统, 甚至各部门有各自不同版本的办公系统, 信息化基础设施建设比较混乱。各部门信息化建设标准不统一, 分散建设、重复建设, 资源浪费, 各部门的系统相互独立, 之间存在物理壁垒, 没有很好地形成系统之间的互联互通, 不能很好地实现信息数据等共享交换。

其次, 缺乏必要的法律规范体系保障数据共享交换的安全。大数据的发展与应用在创造价值的同时, 也面临着复杂严峻的安全挑战。如果留意今年“两会”消息, “大数据”尤其是政府数据公开共享再次成为各界关注的焦点, 现阶段大数据在政府的应用过程中, 还没有相关有力的法律来规范政府数据共享交换的行为、保障相关数据共享交换的安全。在大数据时代, 想完全屏蔽外部数据商“挖掘”政府相关数据信息非常困难。目前, 电子邮件、微信、微博、视频发布、电子商务、社交网络等已成为人们日常数据交流发布的平台, 通过交流平台数据中大量的个人信息, 可以关联分析和挖掘出公民个人身份、账户、位置、轨迹等敏感或隐私信息, 使得对大数据的采集和应用很容易侵犯个人信息和隐私, 恶意利用的技术门槛大大降低。

数据共享交换系统因部署在分布式的云化计算平台上, 系统在上传、下载、交换的同时, 也极易成为黑客与病毒攻击的对象, 平台一旦被入侵并产生泄密, 则会对政府和相关企业的信誉、研发、销售、服务和品牌等多方面带来严重冲击, 带来难以估量的损失;还可能为网络恐怖主义提供新的利用资源机会, 网络恐怖主义可通过分析工具窃取无所不在的数据资源, 获取情报, 进而威胁政府甚至国家安全。如2013年美国“棱镜门”事件和2014年国内“携程网”数据泄露事件, 这警示我们必须高度重视政府各部门数据共享交换的安全问题。

第三, 缺乏数据共享交换意识。各级政府部门主管人员对数据资源共享交换还不够重视, 缺乏数据共享交换的意识, 政府各部门出于各自的利益考虑, 甚至将数据视为本部门的“宝贵财产”, 不愿意将自己的数据拿出来共享, 即使在领导的安排下让共享其数据, 通常共享的数据也是质量不高、格式各异等, 让对方无法使用或者使用价值不高, 政府也没有统一数据共享交换的总体主管协调部门。

最后, 没有建设统一数据共享交换平台。政府各部门系统后台数据库大部分各不相同, 有的是Oracle, 有的是SQL, 有的还是My SQL, 有的甚至不是业界常用的数据库, 就算是Oracle版本也不尽相同, 只有建立政府数据共享交换平台, 才能有效整合政府各部门分散异构系统的数据资源, 消除“信息孤岛”现象, 提高政府的信息化水平, 灵活实现不同异构系统之间的数据交换、数据共享与业务协同, 开展大数据在政府方面的应用, 进一步发挥信息资源和应用系统的效能, 提升大数据在政府业务和管理方面的科学、精准支撑作用。

政府数据实现共享交换的建议

首先, 要彻底实现政府数据的开放共享, 政府各信息化系统要开展顶层设计与系统规划, 统一谋划、统一部署、统一推进、统一实施, 按照统一建设标准, 逐步走上“云”端。云计算平台具有本身的特点与优势, 在政府各信息化系统逐步云化之后, 由于底层采用相同的平台, 系统中各异构化的数据才容易整合, 各信息化系统互联互通才容易实现;目前政府购买云服务的主体往往是单一部门而非政府整体, 并且通常局限于服务器、存储等硬件基础设施, 云应用服务涉及很少甚至没有, 这不是真正意义上的云, 后期无法实现跨部门的数据整合。建议当地政府可以出台购买云服务相关文件, 加快推进政务云服务纵深发展, 提升政务云应用的广度和深度, 为政府数据的整合、开放、共享及交换奠定基础, 可以从财政、安全保障及能力评估等方面予以保障。

其次, 加强对政府数据共享交换的安全管理。构建政府数据共享交换的安全监管体系, 由于数据共享交换的安全立法有一定的滞后性, 因而应实施数据共享交换的等级保护制度, 按照数据价值、数据特征等属性进行分级管理, 数据共享交换相关应用的“事前”审批制度, 严格落实数据脱敏、风险评估、数据流控、事态预警和应急处置等“事中、事后”监管措施。建立健全数据共享交换的考核评估机制, 将数据开放、共享和交换等全生命周期的关键环节纳入监管范围, 对涉及政府甚至国家利益、国防安全、公共安全、公民人身安全等关键行业领域的数据, 建议由专门的管理机构进行集中监管, 确保数据在规定的范围进行使用和传播。此外, 还应建立适应政府数据共享交换的相关法律法规体系。

最后, 建立政府数据共享交换统一平台。要实现政府各部门的数据共享与交换, 必须先建立统一的数据共享交换平台, 通过共享交换平台实现各异构数据库之间的数据集成, 实现原有各业务系统在数据级集成, 保证异构数据库之间的数据交换与共享。在建立数据共享交换平台的基础上, 针对政府各部门业务系统的技术和体系结构, 配置各业务系统的数据交换映射关系, 形成各业务系统的应用。当平台建立好以后, 业务应用可以任意扩展, 添加新的共享交换数据。

如何构成数据共享交换平台

数据共享交换平台应该包括数据共享交换管理、交换共享总线、前置交换、交换桥接、接入管理子系统等功能。其涉及的信息库包括部署在前置交换系统的前置交换信息库、信息资源中心的基础信息库和共享信息库以及交换应用牵头单位的专业主题信息库。通过交换桥接子系统将部门需要交换的信息交换到前置交换信息库, 在交换管理子系统的流程控制下, 通过交换共享总线、前置交换子系统, 把需要交换的信息定向传输到接收部门。

数据共享交换管理子系统

作为数据共享交换系统的中心管理模块, 提供图形化的配置工具, 实现对整个信息交换过程的流程配置、部署、执行和整个信息交换系统运行进行监控、管理。

交换共享总线

交换共享总线是数据交换的枢纽, 通过交换共享总线, 在前置交换系统之间构成信息交换通道, 根据部署的交换流程, 可实现交换信息的打包、转换、传递、路由、解包等功能。交换共享总线通过消息总线模式, 实现部门前置交换信息库之间的信息处理和稳定可靠、不间断的信息传递, 并提供目录注册与传输功能。

前置交换子系统

为确保各部门现有系统的运行不被资源整合所影响, 保障原系统数据安全, 使用前置交换子系统作为各部门与数据交换平台进行数据交换的窗口, 也作为各部门业务系统与数据交换平台之间的数据流动中转站。

交换桥接子系统

交换桥接子系统是部门业务信息库与前置交换信息库之间的信息交换接口, 可实现两个信息库之间的信息交换。

接入管理系统

对接入数据共享交换平台的系统进行接入管理, 接入点的注册、接入点的配置、接入点的维护。

建设模式

15.大数据时代 篇十五

作者： [英] 维克托·迈尔·舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）

编译： 周涛

出版社： 浙江人民出版社

“不是随机样本，而是所有数据”。也许学过统计的人，更能体会这其中的革命性意义。而这样的意义在过去那些没有互联网和电子技术大发展的时代，绝对是一种奢求。作为一个概念，大数据（big data）有很多相近似却有微妙差别的内涵，它可以是巨量信息，也可以是全体数据，但它的价值并不只体现在“量大”这样扁平的维度，还体现在信息的处理速度和牵一发而动全身的交错复杂性，大数据与当红的概念--云计算相生相长。虽然炙手可热，但在上世纪80年代之前，这个概念已经被提出。

作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。

在本书中，作者提出了大数据的几个核心特征：不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关性；一切皆可以量化；取之不尽，用之不竭；数据、技术与思维的三足鼎立。然后翻开科技利剑的另一面，数据主宰一切的隐忧、数据之外细节的缺失、数据管理的责任这些扰人的话题，书中也有谈及。

16.大数据时代——演讲稿 篇十六

大数据，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是

在合理时间内达到截取、管理、处理、互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

（通过图片形象的描述大数据）

Facebook

中国的大数据

大数据的特点

具体来说，大数据具有4个基本特征：

一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过

1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

演绎历史仅需133天

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。

数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

有用数据仅为3600分之一

面临大数据时代的到来，你准备好了吗

大数据时代到来

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

大数据应用案例

1.医疗行业

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

2.能源行业

智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

3.通信行业

电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。

中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

结合自己的经历，移动推出夜间流量包

4.零售业

17.大数据读书心得800字 篇十七

这玄机说来也简单，就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。说来简单，其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我觉得作者是个典型的实用主义者，在美帝国主义万恶的压迫和洗脑下，始终追逐性价比和利益最大化，居然放弃了追求共产主义真理最基本的要求!不像我们在天朝光芒的笼罩下，从小就开始学习和追求纯粹的共产主义唯心科学历史文化知识啦!这或许就是我们永远无法获得诺贝尔奖、永远无法站在科技最前沿的根本原因吧。其实小学时候，我就想过这个问题，相信所有的人都问过类似的问题，例如现在仍然很多人在问，妈的从来没人知道我每天摆摊赚多少钱，你们他妈的那人均收入四五千是怎么算出来的。中国是抽样的代表，因为中国人最喜欢用代表来表现整体，最典型的例子莫过于公布的幸福指数满意指数各种指数永远都高于你的预期，你完全不清楚他是怎么来的，一直到最后汇总成三个代表，真心不清楚它到底能代表了啥。说这么多显得自己是个愤青，其实只是想表达“样本=总体”这个概念在科技飞速发展的今天，在世界的不同角落，还是会体现出不同的价值，受到不同程度的对待及关注。在大数据观念的冲击下，我们是不是真的需要将平时关注的重点从事物内在的发展规律转移到事物客观的发生情况上。

大数据的出现，必然对诸多领域产生极大的冲击，某些行业在未来十年必将会得到突飞猛进的发展，而其他一些行业则可能会消失。典型的三十年河东三十年河西的道理，就像三十年前的数理化王子们，现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器;就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行，如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了;当然也不乏像生物这种专业，三十年前人们不知道是干啥的，三十年后人们都知道没事别去干，唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业，这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑娘去玩耍的原因。其实乍一看这个题目，我首先想到的是精益生产的过程控制，比如六西格玛，这其实就是通过对所有数据的分析来预测产品品质的变化，就已经是大数据的具体应用了。

而任何事物都会有偏差，会有错误，也就是说，这全部的数据中，肯定是要出现很多与总体反应出的规律相违背的个体，但是无论如何这也是该事件中一般规律的客观体现的一种形式，要远远好过从选定的样本中剔除异常值然后得到的结论。换句话说，也大大减少了排除异己对表达事物客观规律的影响。就好比是统计局统计中国人民的平均收入一样，这些数怎么这么低啊，这不是给我们国家在国际社会上的形象抹黑么，删掉删掉;这些数怎么这么高啊，这还不引起社会不满国家动荡啊，删掉删掉。所以说，大数据至少对反应客观事实和对客观事实做预测这两个方面是有非常积极地意义的。而这个新兴行业所体现的商机，既在如何利用数据上，又在如何取得数据上。

先说数据的利用，这里面表达的就是作者在通书中强调的对“相关关系”的挖掘利用。相关关系与因果关系便不再赘述，而能够对相关关系进行挖掘利用的企业其实缺不多，因为可以相信未来的大数据库就像现在的自然资源一样，必将因为对利益的追逐成为稀缺资源，而最终落在个别人或企业或部门的手中。想想无论当你想要做什么事情的时候，都有人已经提前知道并且为你做好了计划，还真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。

而对于数据的获取，我觉得必然是未来中小型企业甚至个人发挥极致的创造力的领域。如何在尽可能降低成本的情况下采集到越多越准确的数据是必然的发展趋势，鉴于这三个维度事实上都无法做到极致，那么对于数据获取方式的争夺肯定将成就更多的英雄人物。

18.数据挖掘—大数据时代的重要工具 篇十八

关键词：数据挖掘,大数据,信息

随着互联网与信息技术的发展,数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,数据的爆炸性增长预示着“大数据”时代已经降临,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,都将开始这种进程。数据挖掘正是这一进程进步发展的重要力量。

1. 数据挖掘的定义

数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息,即从大量的、不完全的、有噪声的、随机的、模糊的数据中,提取隐含其中的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。数据挖掘是一个在海量数据中利用各种分析工具发现模型与数据间关系的过程,它可以帮助决策者寻找数据间潜在的某种关联,发现被隐藏的、被忽略的因素,因而被认为是在这个数据爆炸时代解决信息贫乏问题的一种有效方法。

数据挖掘作为一门交叉学科,融合了数据库、人工智能、统计学、机器学习等多领域的理论与技术。数据库、人工智能与数理统计为数据挖掘的研究提供了三大技术支持[1]。

2. 数据挖掘的过程

数据挖掘的最终结果是从大量数据中发现可用的知识,这一过程一般包括数据准备、数据挖掘、结果表达与解释三个阶段,如图1所示。

数据准备是数据挖掘中的关键一环,它直接影响到数据挖掘的效率、精准度以及所得模式的有效性。该阶段可分为数据集成、数据选择、数据预处理三个子阶段。数据集成是把多个不同的数据源合并处理成一个共同的数据源,清洗脏数据、处理数据中的遗漏、解决语义模糊性等。数据选择就是决定并选出需要分析的数据,即目标数据,缩小处理范围,提高数据挖掘质量。数据预处理通常包括消除重复数据、消除噪声、遗漏数据处理、数据类型转换等,目的是把数据处理成适合于数据挖掘的形式,并在数据选择的基础上对挖掘数据做进一步的约简,减少内存资源和处理时间,使挖掘更有效。

数据挖掘是根据数据特点和结果知识表达方式选定某一适合的数据挖掘算法(分类、聚类、回归、关联等算法),把数据中潜在的有用的模式搜索出来。它是整个挖掘过程中最为关键的一步,也是技术难点。

结果表示是把所有最终经挖掘发现的知识直观地通过可视化技术展示给用户,以帮助用户理解和解释数据挖掘的结果。若结果不能满足挖掘任务的需要,则需要重新进行以上的挖掘过程。

在理解数据挖掘过程的这三个步骤时,应注意以下几点:第一,数据挖掘只是整个挖掘过程中的关键一步;第二,不但所选用的数据挖掘方法可以影响挖掘质量的好坏,所挖掘数据的数量和质量同样会决定挖掘结果的成败。如果在挖掘过程中选取了不适当的甚至是错误的数据,或者是对数据进行了错误的处理,挖掘结果都不会成功;第三,整个挖掘过程是一个不断反馈、循环往复的过程。例如,在挖掘过程中用户发现由于目标数据或者是挖掘方法的原因而产生了不理想的挖掘结果,此时都需要重复以前的挖掘过程,甚至重新开始;第四,在数据挖掘的每个阶段,可视化技术都起着重要作用。在数据预处理阶段,为了更好地选取目标数据,用户需要对所选数据有一个初步的了解,此时可以用直方图、散点图等统计可视化技术来显示相关数据;在数据挖掘阶段,用户可根据具体研究领域的不同选择相关的可视化工具;在结果表示阶段,可视化技术的选择应该考虑到可以使发现的知识易于表达和理解[2]。

3. 数据挖掘的功能

数据挖掘功能一般可以分为预测和描述两类[3]。预测性挖掘是对目标数据进行推算处理,进而达到预测的目的。描述性挖掘则是用来刻画目标数据集合的普通特性。概括起来,数据挖掘功能主要包含以下几个方面:分类、聚类、偏差检测、概念分析、概念描述、信息摘要、关联分析、时序演变分析和元数据挖掘。

数据挖掘功能一般是与目标数据类型相关联的。一些功能可以用在多种不同的数据类型上,而一些功能只能用在某一特定的数据类型上。因此在确定数据挖掘任务时,必须综合考虑目标数据类型、数据挖掘功能和用户的兴趣。

4. 数据挖掘的应用

由于数据挖掘可以从大量数据中发现原来未知的信息和知识,在当下的大数

据时代,它给庞大的数据资源赋予了新的含义,它们不再是难以处理的垃圾,而是不可或缺的资源。以下主要从三个方面介绍数据挖掘在一些领域中的应用。

(1)在DNA分析中的应用

将基因的编码序列和非编码序列进行区分是进行基因研究的基础,两种序列的区分不但需要大量的实验,而且需要繁重的计算,所以在区分准确度和分类方法上如果能够有所提高,那么对于基因研究的贡献无疑是巨大的。将编码序列和非编码序列进行区分实质是一个分类问题,分类问题在数据挖掘中已经有了很多研究,可以使用比较成熟的分类算法对两种序列进行区分。

某些疾病不只与单个的基因有关,而是某几种基因组合起来共同作用的结果。此时可以利用数据挖掘中关联分析的方法确定在目标样本中同时出现的基因种类。由此人们可以发现各基因组以及基因之间的关系。

(2)在金融业中的应用

由于业务需要,金融业需要收集整理大量数据,这些数据通常比较可靠、完整和高质量,跟踪分析这些数据可以发现隐含其中的数据模式及特征,并由此得到某个客户或组织的金融和商业兴趣,进而察觉到金融市场的变化趋势。数据挖掘在金融领域中的应用主要包括数据清理、金融市场分析与预测,账户分类、银行担保和信用评估等。

(3)在市场业中的应用

数据挖掘技术应用在市场业主要体现在对消费者行为分析和对市场定位上。它基于市场营销学的市场细分原理,假定“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。通过收集处理有关消费者消费行为的大量信息,掌握特定消费个体或群体的消费倾向、消费需求和消费习惯,从而确定相应个体或群体下一步的消费行为,并以此为基础,对所识别出来的消费人群进行针对性极强的特定营销,这与传统的不针对特定消费人群的大规模营销手段相比,为企业大大节约了营销成本,获得了更好的营销效果,也增加了企业利润。

5. 数据挖掘的发展

数据挖掘的研究如日中天,目前,国内外很多公司、大学和研究机构都非常

看好数据挖掘的发展前景,并且在这个方面开展了深入研究。今后研究的热点可能有:数据挖掘与数据仓库相结合的研究,数据挖掘与数据仓库一体化的研究;对各种非结构化数据,如:多媒体数据、图形图像数据和文本数据的挖掘;研究Internet上的数据挖掘方法;研究专门用于知识发现的数据挖掘语言。

数据挖掘满足了大数据时代用户对信息的需求,随着大量的基于数据挖掘的面向用户的决策支持产品的不断问世,数据终将与能源、物质一样成为人类不可或缺的重要资源,也只有到那时,信息时代才会真正到来。

参考文献

[1]朱玉全,杨鹤标,孙蕾数据挖掘技术[M].南京:东南大学出版社,2006.11

[2]朱明.数据挖掘(第二版)[M].合肥:中国科学技术大学出版社,2008.11

19.浅析“大数据”时代 篇十九

关键词： 大数据 发展 影响

如果两年前有人问，在IT领域什么概念最流行，可能很多人都会提到物联网或云计算。但从2012以来，“大数据（Bigdata）”成为学术界、工商界和媒体争相报道的热词。“大数据”是继续物联网、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理决策、组织、业务流程及提供公共服务等方式都将产生巨大影响，有学者甚至将大数据时代称为人类文明史上自工业革命以来的第二次大革命。

一、何为“大数据”

20世纪世界最伟大的技术发明之一——“互联网”的诞生，标志着人们将进入全球性网络时代。而随着互联网技术的不断发展，特别随着社会媒体和移动互联网用户的逐渐发展，物联网、云计算、移动互联、车联网、手机、平板电脑、PC及遍布全球各个角落的各式各样的传感设备、终端的接入，使各种数据呈现出爆发式、几何式的快速增长。我们可以试想一下：全球各个城市的视频监控每时每刻都在采集流媒体数据，这是多么巨大的量？当50亿手机终端、20亿台电脑终端，随时随地、持续不断地都向分布在全球各地的服务器发送数据，所带来的数据持续增量又是一个什么概念？不能否认，随着大数据广泛应用，我们已经身处在一个海量信息和海量数据的时代，MB、GB时代已经成为过去，TB时代正在被超越，大数据时代已经来临。

目前，对大数据尚无统一的定义，通常人们会认为这是一种数据量庞大、数据源形式多样化的非结构化数据。由于大数据分析常和云计算联系在一起，有人会把大数据等同于云计算，也有人在大数据是一种技术还是一种现象之间纠结。但数据本身既是一种资源，更是一种资产，大数据是有价值的，这一点在业界已经达成共识。在这里我们还必须先厘清几个概念：一是结构化数据。结构化数据可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着IT的应用；二是半结构化数据。半结构化数据包括电子邮件、文字处理文件及发布在网络上的新闻等，以实际内容为基础；三是非结构化数据。非结构化数据广泛应用于社交网络平台、物联网平台和电子商务之中。随着社交网络平台的增量、传感器应用等新技术不断发展与创新，更有数据称，超过80%～90%的数据属于非结构化数据。

二、大数据带来的改变

现今的信息资源已日益成为与人力资源、物质资源同等重要的社会和企业资源。目前，大数据之所以越来越受到人们的认可和追捧，主要是因为其具有非常广阔的研究和应用前景，正悄悄改变人们的传统思维，并渗透到各个行业和各职能业务领域，这也意味着大数据将是一座巨大的金矿正等待着人们去开发和挖掘。同时，大数据带来的商业机会现在为越来越多具有技术前瞻性和有实力的企业所重视，在各个领域发挥着重要作用，为广大用户提供更加专业化和个性化的服务。

例如，在中国，铁路作为国民经济的大动脉，在国民经济发展中具有重要作用。随着中国高铁的快速发展，“四纵四横”铁路客运快速通道的实现，将会对现有交通运输格局产生深远影响。大数据在铁路运输方面也有直观表现：首先，可以通过铁路客运信息的收集、整理、分析预测客运量，合理整合运力资源。其次，通过铁路信息海量数据统计，实际反映出旅客群体自身需求，通过数据分析优化配置并开展更为广阔的增值业务。最后，相对于传统信息处理方式，大数据将大大节省研发成本和人力资源，会对人们的不同需求做出正确判断，它的分析将会把市场发展的不可预测性变为一种可能，同样，利用“大数据”预测客运、货运的趋势将成为可能。

在德国，大数据技术已经被用于智能电网的各个终端，即现在所说的智能电表。同时，为了鼓励大家积极使用太阳能，从而节约物质能源。各个家庭在安装太阳能设备终端后，除满足自家使用外，还可以把太阳能产生的多余电卖给电网企业。而智能电网可以每隔5～10分钟收集一次用电使用数据，这些收集的数据可以用来分析、预测各个客户的用电习惯等，通过数据分析、预测，从而推断出在未来几个月的时间内，整个电网相对准确的用电需求。

而易趣网（eBay）则将结构化数据和非结构化数据结合在一起，为准确分析各用户的购物行为，eBay定义超过2000种各类型的数据，对顾客的行为进行持续跟踪分析。比如，广告收入上，利用该系统，eBay能够精确计算出每一个关键字为其带来的投资回报。通过对广告投放的优化，eBay产品销售的广告成本降低了99%，顶级卖家占总销售额的百分比却上升到45%。

三、结语