大数据时代读书心得体会

此篇文章大数据时代读书心得体会（精选6篇），由智远网整理，希望能够帮助得到大家。

大数据时代读书心得体会 篇1

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了Google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20XX年美国的H1N1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。Google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着Google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%！而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明！通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本<总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的`测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来，维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系Google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以Google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。

无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受！

我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

大数据时代读书心得体会 篇2

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。

大数据时代读书心得体会 篇3

《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作，这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。这本书最大的优点就在于作者利用上百个例子来对大数据的方方面面做了详细解说，让外行也很容易理解。结构上，作者通过大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革三个角度依次阐述，条理清晰。

所谓"大数据"，按作者的说法，就是"所有数据"。随着计算机运算速度和存储能力的发展，收集数据变得越来越简单，储存数据的成本越来越低。在过去，由于技术限制，人们做统计时只能收集有限的数据做样本，其中要考虑随机样本的选择，努力减小因样本问题出现的误差;统计结果往往不能重复使用，造成数据利用率低。而现在则可以做到"样本=总体"。数据的增多带来不可避免的精确性问题。 "小数据"时代，一个样本的错误就可以造成对总体估计的失败，幸运的是，"大数据"时代对精确性不再那么要求苛刻——也无法要求太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。在对思维变革这一部分的阐述中，最重要也是全书的核心观点就是大数据时代，我们应该从追求"因果关系"的旧思维方式向追求"相关关系"转变。 在我看来，这实际上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势，而很多精确学科领域依然需要探寻"因果关系"解决更有针对性的问题，所以，这局限了这一转变只能在特定的领域发生。作者自己也说，"大数据的相关性将人们指向了比探讨因果关系更有前景的领域。"

大数据时代的数据获取方式是多种多样，数据形式也是千变万化，任何文字、行为、万物都可以被数据化后用来分析。对这些数据的利用，不仅要考虑到其初次使用价值，更要放眼它未来可能的用途以提高数据的利用率。当然数据并不是无限使用，时效、环境的变化肯定会对数据提出新的要求，所以数据的折旧也是应当考虑的。这又引出了对数据这一无形资产的估值可能性。对于这样的公司来说，数据就是他们的核心，如何在资产负债表上给他们一个公正的体现正是我们需要考虑的。

大数据时代的价值链由三部分构成，我把它们简化为"生产—分析—使用"三个环节，这对应书中的三种类型公司： 第一种是基于数据本身的公司，第二种是基于技能，第三种则是基于思维。在大数据早期，技能和思维最有价值，但作者认为，最终，大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。这是假定了一个成熟的市场，人人都了解了大数据的用途。

对于普通人来说，大数据时代最关心的还是隐私问题。不知不觉中，个人的一举一动都暴露在政府甚至私人企业之下，还面临潜在的泄露风险。对此，作者提出了使用者承担责任的解决办法，而不是过去那种流于形式的使用授权。大数据甚至能预测一个人的犯罪动机，这给监管者带来的难题是，预测一个人要犯罪，惩罚还是不惩罚?在这点上，社会达成"个人仅需对行为而非动机负责"的共识非常重要。

大数据时代的风险控制靠的是"算法师"，类似会计师一样的职业，对大数据的准确度或有效性进行鉴定。这能在一定程度上防止数据滥用的发生和数据独裁。当今的法律亦需对大数据监管进行修订补充。

当代大数据发展主要由科技公司推动，相信在不久的将来更多的传统领域会意识到大数据的重要性。但我们也应该保持清醒，大数据并不是万能药，对某些领域或环节，使用大数据是一种简单且实用的选择;但对某些领域，盲目使用大数据只会适得其反。

大数据时代读书心得体会 篇4

通过读ViktorMayer-Schonberger的《大数据时代》重新认真思考了大数据，全书以数据为核心，引导人们用数据的思维去理解世界，用数据的思维去解决问题，是推荐读物。但个人认为本书叫《数据时代》更为合适，因其讲了不少统计学、数据收集的故事，“大数据”的故事只占一小部分。

维基百科说大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出常用软件在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力，或称巨量数据、海量数据、大资料，大数据的常见特点是3V：Volume、Velocity、Variety。

规模巨大的数据未必是大数据，需满足她的三个特点。以研究掷硬币概率的实验为例，当传统实验次数达到一定规模后就能帮助实验者分析正反面出现的概率，随着实验次数的增加，数据大量积累可能越来越支持这一结论，数据达到一定量，它的边际效应就出现了，数据继续增加对分析概率还有多少意义呢?按照现代概率学伯努利试验去带入函数计算就好了，这仅算是概率学或者是统计学吧。故大数据不是因为单纯体积大而大，是因为杂而大，研究硬币正反面的概率如引入天文学、心理学、材料学、物理学等领域的数据而使之变大，进而研究关联关系(或因果关系，注：本书不认同因果关系的重要性)，从而得出概率的分布，然而大量相关数据的引入，按照传统分析过程的时间是不可接受的，需利用高效计算资源，迅速把杂而大的处理结果呈现出来，并且实验者对结果的预期不能要求100%的精确。大数据并不是数据本身，而是一种思维方式。

大数据令人着迷的地方在于用“科学”的办法挑战了“预测学”，帮助人们发现未知，帮忙人们进行决策。然而本书作者ViktorMayer-Schonberger强调“大数据不是因果关系，而是相关关系，相关关系比因果关系更重要”，此观点不能认同，因果关系是宇宙的基本定律，且不说种瓜得瓜、善有善报之类哲学命题，若商家在发现电容器、钉子、高压锅有关联购买关系而去做大量营销的话岂不是有可能发生更多的波士顿爆炸案①。关联关系在大数据中被提取出来使用，而不去关心因果关系是一种粗暴的、倒退的处理方式，是作者理解的现代社会浮躁的心里体现。我认为的大数据应该是把看起来不相干的数据放到一起分析，找到某些跨领域的关联关系，进而推论因果关系，发现其中价值。作者引用了安德森的观点“现在已经是一个有海量数据的时代，应用数学已经取代了其他的所有学科工具，而且只要数据足够，就能说明问题”，数据和所有科学的关系，我觉得有点像现在互联网和其他所有行业的关系一样，互联网终究还是一个工具。作者举了沃尔玛“尿布与啤酒”③的故事，这也是大家熟知的一个数据分析的故事，但是沃尔玛真的是这么做的吗?大家可以去沃尔玛的时候留意一下。一家大型的超市，如果为了这种所谓相关关系，所有商品用这种关联关系去摆放，天哪，这将是一家多么混乱的超市，顾客进去将难以区分食品在哪、生活用品在哪!有人可能说这种关联关系更适合电子商务，是的，但是我还是比较看好已知原因的关联关系，比如婴幼儿智力玩具和孕妇减肥放到一起，比如在线播放器旁边放卫生纸的广告(哈哈哈，你懂的)。本书用美国折扣零售店塔吉特与怀孕预测②来佐证他的观点，但恰恰是知道因果关系后商业价值才能更多的体现出来，未知因果关系前顾客的父亲生气并要求赔偿，知道因果关系后才使得这种广告理所应当并让客户接受。

互联网信息时代数据的积累以及BI、数据仓库、人工智能、HADOOP、NOSQL等技术的流行，使得人们考虑问题的方式已经发生变化，接下来我们要做的只有接受拥抱数据时代、大数据时代。软件行业程序上线的变更差错率是一个考核IT水平的指标，为此很多公司引进了CMMI体系，以求他保障软件的质量，为此也收集了大量的过程数据。若用数据的思维，是否可能根据之前的各种相关数据预测下次投产变更的成功率?若用大数据的思维，是否可以根据CMMI数据以及程序员开发期间上下班考勤数据、工资发放时间、上线当天天气情况来综合预测投产变更的成功率?用大数据的思维，订餐网站不仅根据之前你定的是咸的还是辣的来给你推荐菜单，可能因为你微博上发了一句“每个月总有那么几天”修改了订餐的推荐菜单(哈哈)!故在数据时代，提议童鞋们检查公司的信息系统，是否有定期删除“垃圾”日志、数据的机制(Viktor说，即使最平凡的信息业可以具有特殊的价值)，为了日益廉价的存储而删除日益昂贵的数据，请三思后行吧。

大数据时代读书心得体会 篇5

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），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：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。

同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3、大数据带来的影响

当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？

1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司

3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。

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，才能能与之进行一场思想上的对话。

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。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，只是参考的答案，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，只是参考的答案。

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。

大数据时代读书心得体会 篇6

4月13日下午，在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。通过相互交流学习，使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊，机遇和挑战。在写心得体会前，我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。

首先，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。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

其次，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。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。”

最后，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：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。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……，截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

首先，谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势，可以说，大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活，如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生，只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的，所以，要实现大数据，相关的很多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战，相关产业都要重新调整产业结构，在那时，可以夸张的说，信息就是黄金，信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力，势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显，掌握不了信息资源，很难再翻身，要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快，信息的时效性决定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙，到那时，就像现在的日本，可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事。

第二，关于数据管理的看法。大数据时代，数据管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是，人防、技防、物防一体化。人防，即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识，不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防，就是要运用软件来管理和处理数据，经常检查更新数据库，定时查杀电脑病毒，确保电脑状况安全;物防，就是重要的数据一定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离，无关的信息应当及时删除，减轻硬盘的压力。

三、怎么保护自己的隐私。隐私，顾名思义，就是不愿意让别人看到的东西，所以，在大数据时代，更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越要远离网络，不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记，避免信息传播范围太大，管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器，总是以随机码来保护自己真实IP地址，提高网络安全的可靠性，加强对联网信息的管理和保护。

不论我们情不情愿，大数据时代都会到来，现实社会是我们高喊着走向大数据时代，其实大数据时代已经向我们走来，所以与其被动接受，不如主动学习，从中找到自己的出路，成为大数据时代的建设者和受益者。