2023大數據時代讀書心得體會（5篇）

現在是大數據時代讀書的時代！寫2023大數據時代讀書心得體會是一個不錯的選擇，這樣有利于培養(yǎng)我們思考的習慣。下面是小編給大家?guī)淼?023大數據時代讀書心得體會5篇，希望大家喜歡！

2023大數據時代讀書心得體會【篇1】

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。而且人云亦云的居多，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？他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)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(yè)，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后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！那么，這位大師說的都是金科玉律嗎？并不一定，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(yè)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。對于第一個觀點，我不敢茍同。

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，對于簡單事實進行判斷的數據分析難道也要采集全體數據嗎？

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(tǒng)計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系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于目標數據，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?！贝髷祿暮唵嗡惴ū刃祿膹碗s算法更有效?！案哂泻暧^視野和東方哲學思維。對于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?！安恍枰馈睘槭裁础?，只需要知道”是什么“。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后果，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并非非此即彼那么簡單，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么語境下說的，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，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’?！癧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(yè)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”是什么“這一問題，但仍然無法完全回答”為什么“。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創(chuàng)新可以創(chuàng)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于數據應用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個社會系統(tǒng)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。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最后一節(jié)”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。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：”大數據并不是一個充斥著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，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！爸x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，也不是標準答案，只是參考的答案。

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，比如說什么叫數據？什么叫大數據？數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。

2023大數據時代讀書心得體會【篇2】

信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變我們這樣評論著的信息時代已經變?yōu)樵洝Ｈ缃?，大數據時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明信息和數據，只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同，也試圖說明，為什么信息時代轉變?yōu)榱舜髷祿r代？大數據時代帶給了我們什么？

信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發(fā)展中的動態(tài)范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統(tǒng)一的定義，但是信息具備客觀、動態(tài)、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發(fā)，只是當數據爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數據時代應運而生。這是否是《大數據時代》一書所未曾闡述的背景材料？

在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區(qū)別：

1、思維慣例。大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區(qū)別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理？這也是明智之舉。

2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。

3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。

4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。

數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示？銀行業(yè)天然有大數據的潛質?？蛻魯祿?、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業(yè)務發(fā)展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優(yōu)秀的經營管理能力可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。

2023大數據時代讀書心得體會【篇3】

這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。

《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。

下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。

《大數據時代》開篇就講了Google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的H1N1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。Google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時Google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著Google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%！而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明！通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本<總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的`測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。

接下來，維克多又通過了IBM追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與Google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系Google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以Google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。

之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。

無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受！

我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。

我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。

2023大數據時代讀書心得體會【篇4】

讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。

“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。

近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。

當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了！

《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。

可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！更何況還有兩個更可怕的事情。

其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢？其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。

還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。

所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。

2023大數據時代讀書心得體會【篇5】

《大數據時代》是英國維克托·邁爾—舍恩伯格教授的著作，這本書也被尊為國外大數據研究的先河之作。這本書最大的優(yōu)點就在于作者利用上百個例子來對大數據的方方面面做了詳細解說，讓外行也很容易理解。結構上，作者通過大數據時代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革三個角度依次闡述，條理清晰。

所謂大數據，按作者的說法，就是所有數據。隨著計算機運算速度和存儲能力的發(fā)展，收集數據變得越來越簡單，儲存數據的成本越來越低。在過去，由于技術限制，人們做統(tǒng)計時只能收集有限的數據做樣本，其中要考慮隨機樣本的選擇，努力減小因樣本問題出現的誤差；統(tǒng)計結果往往不能重復使用，造成數據利用率低。而現在則可以做到樣本=總體。數據的增多帶來不可避免的精確性問題。小數據時代，一個樣本的錯誤就可以造成對總體估計的失敗，幸運的是，大數據時代對精確性不再那么要求苛刻——也無法要求太嚴格——數據的數量足以彌補這一缺陷。在對思維變革這一部分的闡述中，最重要也是全書的核心觀點就是大數據時代，我們應該從追求因果關系的舊思維方式向追求相關關系轉變。

在我看來，這實際上是通過大數據來透視一種事物的發(fā)展趨勢，而很多精確學科領域依然需要探尋因果關系解決更有針對性的問題，所以，這局限了這一轉變只能在特定的領域發(fā)生。作者自己也說，大數據的相關性將人們指向了比探討因果關系更有前景的領域。

大數據時代的數據獲取方式是多種多樣，數據形式也是千變萬化，任何文字、行為、萬物都可以被數據化后用來分析。對這些數據的利用，不僅要考慮到其初次使用價值，更要放眼它未來可能的用途以提高數據的利用率。當然數據并不是無限使用，時效、環(huán)境的變化肯定會對數據提出新的要求，所以數據的折舊也是應當考慮的。這又引出了對數據這一無形資產的估值可能性。對于這樣的公司來說，數據就是他們的核心，如何在資產負債表上給他們一個公正的體現正是我們需要考慮的。

大數據時代的價值鏈由三部分構成，我把它們簡化為生產—分析—使用三個環(huán)節(jié)，這對應書中的三種類型公司：第一種是基于數據本身的公司，第二種是基于技能，第三種則是基于思維。在大數據早期，技能和思維最有價值，但作者認為，最終，大部分的價值還是必須從數據本身來挖掘。這是假定了一個成熟的市場，人人都了解了大數據的用途。

對于普通人來說，大數據時代最關心的`還是隱私問題。不知不覺中，個人的一舉一動都暴露在政府甚至私人企業(yè)之下，還面臨潛在的泄露風險。對此，作者提出了使用者承擔責任的解決辦法，而不是過去那種流于形式的使用授權。大數據甚至能預測一個人的犯罪動機，這給監(jiān)管者帶來的難題是，預測一個人要犯罪，懲罰還是不懲罰？在這點上，社會達成個人僅需對行為而非動機負責的共識非常重要。

大數據時代的風險控制靠的是算法師，類似會計師一樣的職業(yè)，對大數據的準確度或有效性進行鑒定。這能在一定程度上防止數據濫用的發(fā)生和數據獨裁。當今的法律亦需對大數據監(jiān)管進行修訂補充。

當代大數據發(fā)展主要由科技公司推動，相信在不久的將來更多的傳統(tǒng)領域會意識到大數據的重要性。但我們也應該保持清醒，大數據并不是萬能藥，對某些領域或環(huán)節(jié)，使用大數據是一種簡單且實用的選擇；但對某些領域，盲目使用大數據只會適得其反。