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《大数据时代》的心得体会（通用14篇）
我们心里有一些收获后，将其记录在心得体会里，让自己铭记于心，它可以帮助我们了解自己的这段时间的学习、工作生活状态。那么你知道心得体会如何写吗？以下是小编收集整理的《大数据时代》的心得体会，仅供参考，大家一起来看看吧。
《大数据时代》的心得体会 1
读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。
本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这三个转变将改变我们的理解和组建社会的方法。并且作者将生活，工作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起。
第一个转变是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。也就是说样本等于总体；
第二个转变是对研究数据不会追求精度，而且追求混杂性，小数据时代下，追求精确度是合理的，因为我们收集的数据很少，所以要越精确越好，包括如今仍然也在使用这种办法；但是在某些时代，尤其是在大数据时代背景下，快速获得一个大概轮廓和发展脉络，要比精确性重要得多，既然选择了整体性，肯定要忽视细节和确定性；
第三个改变是不是因果关系而是相关关系，在大数据时代，我们更需要了解一个东西是什么，而不是为什么，要找到关联无，通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来。
这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的改变，所谓思路决定出路，思路有了创新，有了拓展，相应的社会也就会有很大的变化。紧接着第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本书的精髓部分是第一部分，第一部分的三个观点涉及的面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。
这本书给我感触最深的就是这三个转变，或者说是三个观点，可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。
首先是第一个，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的`重要性。
这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。
第二，要效率不要绝对的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣，甚至还说到大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点，谷歌的翻译系统不像Candide那样精确地翻译每一句话，它谷歌翻译之所以优于IBM的Candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。
而在阅读这本书时，发现这本书中争议最大的一个观点，不仅是读者，就算是本书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点。作者觉得相关关系对于预测一些事情已经足够了，不用花大力气去研究他们的因果关系。作者用林登的亚马逊推荐系统的成功，证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的代表，从啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于他们策略的帮助。
一句话，知道是什么就够了，不用知道为什么。很明显作者所举的例子都是属于商业领域的，但是对于其他领域来说这个观点就值得商榷了。比如说，在科学研究领域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件发生的原理。用文中的一个例子说明，乔布斯测出整个基因图谱来治疗癌症，但是你治疗癌症你必须知道癌症发病的原理，知道哪一段基因导致了这种疾病，不可能只是说收集各种数据，然后利用其相关性来判断哪里出现了问题。
过度依赖所带来的后果。也用《少数派的报告》这部电影来说明如果痴迷于数据会导致我们将生活在一个没有独立选择和自由意志的社会，如果一切变为现实，我们将被禁锢在大数据的可能性之中。所以书中提出了几种解决方法，一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。毫无疑问，大数据将会给社会管理带来巨大的变革。
在这个信息爆炸的时代，大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不可逆转，我们只有顺应这种潮流，把握住大数据时代变革的思想，才能在时代潮流中成为佼佼者，在思维上思路上略高一筹，才能在行动中占得先机！
《大数据时代》的心得体会 2
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，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。
作者站在理论的至高点上，阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。作者认为大数据时代具有三个显著特点。一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。作者指出，随着技术的'发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织，如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司（阿里巴巴、淘宝网）。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。大数据时代的社会伦理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。
大数据时代是信息社会运作的必然结果，而借由它，人类的信息社会更上一个台阶。农业社会人们以土地为核心资源，工业时代转为能源，信息社会则将变更为数据。谁掌握数据，以及数据分析方法，谁就将在这个大数据时代胜出，无论是商业组织，还是国家文明。
《大数据时代》的心得体会 3
知道＂是什么＂就够了，没必要知道＂为什么＂。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是让数据自己＂发声＂。这个命题是我读这本书最大的感触。
对于大多数人来说，这的确是一场思维变革。对于理科学生来说，会认为这是一个错误的观点，因为这无异于否定了他们对世界客观物理化学规律探索的重要性；对于一名工科学生，其实这并不是一个多么新颖的观点，因为工科是讲求时用性的，如何能更好地利用基本自然科学规律创造社会财富比探索自然科学知识显得更重要。
这些天来，在读大数据这本书的同时，也稍微重温了一下自动控制原理，认识到控制系统中存在明显的大数据时代思维方式，借读书交流会之际，与大家分享。
对系统的有效控制需要对系统理解与建模。以一个日常生活中的例子说明。开车的时候一脚油门下去车就飞出去了，但并不知道这一脚油门下去能给多大车速，这就需要驾驶人员的熟练的驾驶技能了，不然超速被开罚单是很正常的。那么，问题就来了：如何能实现速度的自动控制而不用驾驶人员踩油门？这就是控制系统最关键的环节——建立系统数学模型。大白话就是知道车速与燃油量的数学关系式。若是以探索为什么的思维模式，不可避免的要列一大堆能量方程、动量方程等物理化学式子，经过繁杂的计算，还是能得到车速和燃油量的数学关系式的。很明显这是一个繁琐的过程，因为得知道现象背后的原因。这仅是对于这种简单的系统，若是对于航空发动机这种复杂的系统，结构工艺过于复杂，分析各部分的物理化学过程是十分困难的，这时候可以通过实验法得到数学模型。
实验法主要有时域测定法、频域测定法和统计相关法。与大数据时代思维最接近的是统计相关法，主要过程是对被研究对象施加某种随机信号，根据被测对象各参数的.变化，采用统计相关法确定被测系统或对象的动态特性。这种方法可以在被测系统或生产过程正常运行状态下进行在线辨识，测试结果精度较高，但要求采集大量测试数据，并需要相关仪和计算机进行数据计算和处理。
若用开车实例来解释，此时的系统为汽车动力系统，施加的随机信号为燃油量，被测对象指车转速，得到的动态特性就是指车速与燃油量函数关系式，从而不用探求背后的物理化学规律就得到了数学模型。
在沈阳黎明航空公司实习时去过试车间，除了发动机点火后震撼的场景动人心魄，控制室屏幕上海量的数据也同样引人注目，我想这么多数据无非就是验证数学模型或直接实验法得到数学模型，结合航空发动机这种复杂的系统，对于搞控制的人来说，得到数学模型就够了，现象背后的原因交给研发的人来探索更好。
《大数据时代》的心得体会 4
这么多年来，看了很多东西，如今回过头来发现，好像什么都忘了，真是悲剧，所谓读书破万卷，下笔如有神或许是不对的，还是需要下笔勤快，所以决定从这里开始。
这些年对于技术的发展，我是没有跟上，如今发现即便是对于投资，技术对于我们生活的改变太大，而自己身在这个技术浪潮的前沿，还是需要跟上步伐。——前言
大数据这个概念已经提了很久，我也一直疏忽了对于它的理解。看完《大数据时代》，再结合如果工作上对于大数据的理解，顿时发现数据的重要性，以前在这方面的确没有足够的思想意识。
整本书来说，我觉得最关键的三个点是前面几个章节：
1、要总体，不要随机样本：从小对于统计学相关的学习，基本都是从样本出发，理论的基础在于如何随机的足够分散的选取样本，这可是技术活加直觉。而对于大数据来说，要的就是总体，本质上来说，总体样本的确更能准确找到结果。但是对于统计来说，总体的分析增加了数据分析的'难度，不仅数据核对不好进行，一旦出现数据污染，准确度就会大打折扣，而且进行数据回溯的时候，也无法准确确认问题，而这一点也是后面相关性上问题；
2、要混乱，而不是精确：这里主要想说明的是希望数据的多样性，尽量将相关数据都收集起来，不管是结构化的还是非结构化的。这样就不可避免的最终结果的不准确性。大数据更多的是从一个总体数据中说明以后概率事件，既然是概率，也就可以理解无法精确。这里有个点的说明，我觉得需要提一下，大数据算法更倾向于“简单”，而不是复杂，这个倒是出乎我的意外。
3、要相关性，而不是因果：从我对于知识获取的过程来说，我是不同意这个观点，从人体对于知识的理解，还是要从因果论出发，没有因果论，就会变成瞎子。而作者的观点上来说，原因可能还是从大数据本身的非准确性，一旦找到合适的算法，找到相关性，向上追述原因本身就很难。但是从举的示例上看，相关性的确认是一个非常大的工程，基本就是使用排举法，一个一个试。
所以，对于大数据来说，最重要的三点是：1、数据——得到更多数据；2、算法——建立更快的算法体系；3、思维——寻找数据间更多的相关性。
对于数据最终的走向，我同意书中所提到的政府管理的观点，既然都是以“石油”的标准来看待数据，政府统一管理也就是必然的了。而且对于政府来说，掌握更多数据也有利于其管理及维护社会的稳定性。而对于社会道德方面的论述，我不想多说什么，时代发展是不会被道德绑架的。
所以最后，想要建立对于大数据的思维，《大数据时代》还是值得一读，里面的很多示例也非常不错。如人际关系这一块，也是出乎我的意料。
《大数据时代》的心得体会 5
我们生活在一个“概念”纷飞的年代，先前只有IBM熟谙的招数，如今已经“飞入平常百姓家”。“移动互联网”、“云计算”的概念刚刚消停，业界的专家又送来了“大数据”的概念，一时间似乎人人都变成了“大数据”专家，见面要是不提“大数据”都不好意思跟人打招呼！
玩笑归玩笑，当我们的存储能力、计算能力和网络带宽变得充裕之后，我们先前对待数据，尤其是原始数据的态度和思维方式，将面临着很大的改变！
其实，作者的.主要观点，已经在翻译者的译者序中进行了总结：“大数据时代处理数据理念上的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果”。
如作者所言，“采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物”。如果可以，我们当然会使用“全体数据”而不是“抽样数据”。读到这里，我估计大学里正在绞尽脑汁设计样本抽样方法的学生、教授们，连哭的心都有！
数据分析的及时性，在很多情况下比精确性更加重要，尤其是在商业领域。想想看，如果需要两周时间才能计算出明天某个航班的满座率，那还有什么意义？大数据计算技术，适用的不是像卫星发射、开具银行账户这样的工作，而是不要求极端精确的情况，其核心是“预测趋势”，况且原始数据也可能出现差错。
过往千年，探究因果关系几乎是所有科学研究的原动力。甚至，这已经通过语言，融入我们的思维方式和哲学思想：“因为……所以……”，凡事都要问“为什么”。但是，在大数据的范畴里，关注的却是相关性，而不是因果关系，或者其次才是因果关系。超市只用关心把啤酒和尿不湿放在一起，会帮助提高销售额，而不用关心其中的奥秘。如果说原因，可能很多都是人们的习惯、方便，甚至是人性，例如奶爸们习惯买尿不湿的时候给自己捎上几罐啤酒。
在此，也有一些自己的思考：如果说搜索引擎所解决的问题表面上是帮助用户找到需要的信息，而实质是帮助企业找到拥有某项需求的客户，深层次讲是解决了《第三次浪潮》中提出的消费者和生产者分离的根本矛盾，如果再加上3D打印技术，就可以完成由消费者主导的“个性化”生产过程；而大数据所解决的是，通过对所有用户的数据进行分析，可以预测用户群整体的需求变化趋势，从而完成批量产品生产、销售的调整问题，其奇妙之处就在于无需用户“开口”说出她想要什么？一个解决的“个体需求”，一个解决的是“群体需求”。
本书除了提出上述三项基本观点，其它的内容大多是举例说明，多少有些空泛。但是，其实大数据时代才刚刚开始，对大数据的应用也只是停留在比较浅的层面上，作者能提出这三项基本观点已属难能可贵！
《大数据时代》的心得体会 6
在看《大数据》之前，我只知道社会越来越数字化了，看完之后，才觉悟到：人类将迎来一个新的时代。
数字化已经把我们带入一个信息时代，大数据却把我们卷进了一场科技风暴之中，这本书中，作者为我们开启了一个更包容更广阔的新时代，大数据把社会的方方面面融合在了一起，曾经看似因果联系紧密的事物，可能变得不再那么重要；毫无关联的事物，可能隐藏着重要的信息，从科技、商业，到医疗、政治、教育、文化，大数据一概席卷囊括，它改变着我们的传统思维，为这个时代注入了新鲜的血液，就像作者书中所说：“这项技术终将改变我们所居住的星球上的许多东西。”
大数据最显著的影响是对于电子商务，通过大数据，最先洞察出潜在市场的，也必然最先占领市场。而电子商务对实业的冲击又是势不可挡，可见，掌握了大数据就主导了市场，拥有了先进的科技才能拥有坚实的竞争力。在医疗方面，曾经的非典时期，就是一个很好的例证，正是有大数据的.预测功能，才使疫情得到了控制。在更小的方面，他也同样改变着我们的生活，书中提到美国著名计算机专家奥伦 · 埃齐奥尼发明了飞机机票价格预测软件，就是利用大数据造福我们生活的很好例子。
大数据不仅节省了时间，提高了效率，更将人类带入一个新的文明阶段。从分析因果总结经验，转变为搜集数据预测未来；由原来的滞后性变为现在的预见性——大大提高了人类认识世界、改造世界的能力，变被动为主动。大数据为我们掀开了历史新纪元，不敢想象它将会为我们带来什么，或许会出现新奇的生活方式，从未有过的职业，闻所未闻的商业模式，百家争鸣的文化高峰；也或许会解开更多未解之谜，探索到宇宙之外的秘密。总之，毫无疑问的是，大数据为我们带来的未来是超乎想象的。
这本书中作者提到最多的是：改变我们的传统思维，摒弃精确性转向宏观。从总结因果转向预测。这个世界正以惊人的速度向前发展，数据大爆炸的波及范围远超乎我们的想象，单纯靠人类的主观判断力是多么的有限，大数据早晚会取而代之这一现象，这必将影响我们的生活和工作，我们也只有认清这种趋势，改变思维，调整步伐，紧跟时代才行。即使不能与时代同步，也尽量做到避免固步自封，认识大数据、利用大数据趋利避害，为我们的生活造福！
《大数据时代》的心得体会 7
《大数据时代》，作者是被誉为“大数据时代的预言家”维克托.迈尔-舍恩伯教授和肯尼思.库克耶。此书是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻，进一步阐述和厘清大数据的基本概念和特点。
人类历史长河中，即使是在现代社会日新月异的发展中，人们还主要依赖抽样数据、局部数据和片面数据，甚至在无法获得实证数据的时候纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现未知领域的规律。因此，人们对世界的认识往往是表面的、肤浅的、简单的、扭曲的或者是无知的。维克托指出，大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。
本书从思维变革、商业变革及管理变革三部分阐述大数据时代已经来临;列举了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如：在思维变革部分，以UPS与汽车修理预测为例，证明知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”;在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让大数据自己“发声”：UPS国际快递公司从2000年就开始使用预测性分析来检测自己全美60000辆车规模的车队，这样就能及时的进行防御性的修理。之前UPS每两三年就会对车辆的零件进行定时更换，但这种方法不太有效，因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过检测车辆的各个部位，UPS如今只需要更换需要更换的零件，从而节省了好几百万美元，这就是通过找出新种类数据之间的相互联系来解决日常需要。这种方式完成可以应用于我们石油石化行业，我们的大量生产装置及设备，在建立日常的关键部位检测机制基础上，形成大量的数据信息，通过对这些数据的.科学分析，判断出需要检修或更换的零件，从而有效降低运营成本。
当我们一旦“不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系”，“思维转变过来，数据就能巧妙的用来激发新产品和新型服务”。数据正成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。
近年来，伴随着经济社会快速发展、深度调整，石油石化产业变革加剧，面临的四大革命中其中一项就是“数字革命”。因此我们必须牢牢把握数字革命发展大势，加强数据治理和大数据分析应用，提高企业生产运行与管理水平，拥抱大数据时代的来临。
《大数据时代》的心得体会 8
在这个即将到来的大数据时代里，我们应该摒弃传统还是推陈出新，因为大数据时代里的一些思想相矛盾，在这个信息化的时代里，大数据才是人们获取新知识和创造新价值的源泉。
读书先读引言，引言是这本书的眼睛，反复阅读会受益良多。
第一个能力，洞察力，我先来解释一下洞察力吧，洞察力是指观察事物的能力，能从见到的事物中先知先觉，觉察到问题的所在，洞察力指心灵对事物的穿透力，感觉力，洞察事物的能力，简单说，洞察力就是人们对个人认知情感，行动的动机与相关关系的透彻分析，再言简意赅，洞察力就是一个人对外界信息的获取能力，比如《神探夏洛克》中，夏洛克能从外界事物中提取一些他想要的信息，当然电视上的难免有点夸张，不过这种能力以后无论是在生活中还是部队建设中都是很有价值的
大数据时代不再要求每个数据都必须准确无误，因为大数据时代，当很多数据在一起寻求某种规律或是个数学关系时，错误的数据很快就会被发现，因为偏移太大，因此大数据时代是用概率说话的，而不需要每个数据都是确凿无疑的。
相关关系在大数据时代显得尤其重要，甚至比我们传统的因果关系更重要，因为大数据的核心是预测，而预测是建立在相关关系分析法基础上的，有一个美国公司曾经扬言，可以预测一个人第二天会做什么事，虽然说这个说法很荒谬，但是如果我们现在以大数据的思维去想，我们不管他真的是否能预测，或是他预测的方法是什么，我们要考虑的'是如果这中说法是真的，那么我们该怎么去应对，这就是大数据时代的相关关系，我更觉得，相关关系更像是一个哲学问题。
我们应该把我们所掌握的知识和理解的用于部队，我们应该大力搜索数据而不是抽取，因为我们现在具备处理数据的能力，并用来预测敌军的动向。
一旦世界被数据化了，只有你想不到的，没有信息做不到的，我们要做的就是利用信息去做有利于我们的事，我们必须拥有分析的工具（统计学和算法）以及必需的设备（信息处理器和存储器），那么我们就要培养统计学家和算法师。
数据创新当然是接下来时间内我们要做的和研究的主要对象。
大数据也有不利影响，这不是大数据本身的缺陷，而是我们滥用的结果，就像我们无法去逮捕一个将要犯罪的人，因为我们无法对将要发生的事情负责。
大数据时代，一个名副其实的信息社会，我们要提高自己的能力，做新，做多，做好，做快，让它真真正正的为我们服务。
《大数据时代》的心得体会 9
我们已经在大数据里生活了好多年，而最近观看了《大数据时代》带给了我的是更多的思考。随着互联网的快速发展，特别是近年来，随着社交网络，物联网，云计算和各种传感器的广泛应用，具有大量，多样性和强时效性的非结构化数据不断涌现。数据存储和分析技术的重要性难以实时处理大量非结构化信息。大数据的概念应运而生。如何获取，汇总和分析大数据已成为广泛关注的热门问题。
对于普通企业而言，大数据的作用主要体现在两个方面，即数据的分析和使用以及二次开发项目。通过分析信息的大数据，不仅可以挖掘隐藏数据，还可以通过这些隐藏的消息，通过销售实体，增强其客户来源。至于数据的二次开发，它用于网络服务项目。通过总结和分析这些信息，我们可以开发出满足客户需求的个性化解决方案，并创造一种新的广告和营销方式。
同时作为一名人力资源工作者，我也在想人力资源管理因为大数据而获得价值提升的可能，但也有可能在大数据的'海洋中迷失方向。伴随着业务发展要求及劳动力的变迁，人力资源管理从最初行政事务性的人事管理，到聚焦资源使用效率的人力资源管理，再到目前追求有竞争力投资回报的人力资本管理，管理内容不断丰富，管理模式不断创新，其价值也不断得到提升。
过去，人力资源管理没有太多数据的支撑，决策常常依靠直觉、经验和个人偏好。大数据时代的来临，让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺乏，而是如何有效地选取和利用数据，而不会在数据的海洋中迷失了方向。
2012年，麦肯锡提出了“大数据时代”的说法，用最通俗的说法来说，就是这个世界的各行各业，将会出现海量信息，即“信息爆炸时代”。而这些信息，都是由各种数据组成，通过收集、整理、分析、研究这些数据，就能找到对自己有利的方法。夸张一点说，掌握了大数据，就掌握了未来。时代的步伐进入了2019年，许多企业都在谈“大数据时代”，都在研究如何与时俱进，将“大数据”与数据分析融入到企业管理中去，为自己带来创新性的优势。归根到底，大数据时代下企业人力资源管理的创新，还是通过数据化信息的动态收集和梳理，对企业人力资源的不同模块进行分析，从而达到全面提升人力资源管理水平的目的。
《大数据时代》的心得体会 10
《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。
引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。
对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事长马云通过大量数据分析得出2008年经济疲弱，为其商家提前做好迎接经济危机提供了时间缓冲。
关于大数据在商业领域的应用， Farecast公司是一个成功的典型范例。该公司由奥伦·埃齐奥尼创办，利用机票的销售数据来预测未来的机票价格，旨在帮助用户在购买机票方面做出预测，并对机票价格走势预测的可信度标示出来供消费者查考。Farecast系统利用近十万亿条价格记录预测的准确度达75%，使得使用Farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票节约50美元。而处理如此多的数据离开了大数据技术将无法进行。
也正是由于我们进入了一个前所未有的信息化时代，人们拥有了如此多的数据，才提供给我们利用大数据的分析处理手段，创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。其实大数据技术早已渗透到我们中间，它被应用在垃圾邮件的'过滤，XX技术平台，谷歌翻译以及输入文字的自动纠错等。
文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向，冲破与西方国家的差距。
《大数据时代》的心得体会 11
看完了引言，为了让大家有个大众化的认识，而不是空谈很有启发，提前写下评论，免得后面忘记了。
1.我觉得，大数据处理，其实就是相关性分析。其实相关性分析在统计学中是非常基础的，为什么大数据时代来了会使他显得如此重要呢?那是因为，以前只有政府和教会可以掌握这么多数据，现在是很多企业都掌握了这么多数据，而且未来，发达国家可能会公开这些数据，这样所有人都相当于拥有了过去君王的信息。书中举了很多例子，就想告诉你，你所接触到的数据每年翻3倍，未来你可以掌握的数据量多到你不敢相信。而统计学最重要的是数据，在未来，因为你如此容易获得数据，所以，你可以做非常多的预测。
2.大数据最大的作用是寻找相关性，当两样事情明显相关，我们就几乎可以“预测”未来。这是大数据时代最诱人的地方。
3.从上可见，书本不是告诉你在大数据时代你可以做些什么，而是告诉你它有这么多潜力。那些有能力的人，看了本书，可能会有改变世界的能力。因为大数据时代，重要的还是对“数据的处理能力”。那些未来的盖茨，可能会发明很多神准的预测工具，帮助你预测股市，预测你的婚姻未来，预测你什么时候会得到癌症。但是，这可能和大多数人无关，你们只需等待他的到来就行。我认为只有少数有前瞻思维，又有能力的人，才会感受到这个还未来到的时代的魅力。
4.希望看完本书会有思想上的冲击，但就目前而言，我认为，相关性分析是经济学里面用的非常普遍，甚至是泛滥的技术，所有希望被著名期刊收录的文章都必须做实证分析，而相关性分析是出现最多的。这也导致学界大讨论，说经济学已死。因为大家看重的`是数据，看重的是相关性，而不是事物背后的规律本质。当然，事物总会发展过头，然后自动纠正。只是大数据时代刚来，确实需要更多地宣传一下。过去，在学术界意外，我们确实没有收集大量数据的能力，导致经济学中的分析方法用不上，但未来，数据泛滥了，对数据的处理技术就可以向生活延伸了。
5.应该说，大数据时代吸引之处就是巨大的数据量，唾手可得的数据，必将出现大量预测工具(商机，生活方便)，因此必将出现认识世界的新维度。毕竟，现在我们是通过现象认识本质，在未来，我们还可以通过大量数据认识本质。
《大数据时代》的心得体会 12
这本书比我预想的可读性强多了……
深入简出，以简明扼要的概括性观点和国外各种著名的事例解释，让外行人一眼明白大数据时代是什么，做什么，对未来生活有何益处，有何副作用。
首先改变我的认知的是，大数据的特点不是大，而是全。一改传统的抽样数据属性（因为以前的计算机无法存储运算收集这么庞大的数据），用整体的数据形成了一个更宏观的上帝视角，进而发现更多意想不到的结论。
其二是分析的思路由因果关系发展到关联关系。因果关系容易理解，因为人们去医院检查出了感染病所以要对这个人隔离治疗，对周围的人隔离检查，这个地域可能是重要爆发点。然而关联关系则是更加意想不到，比如谷歌公司利用人们的.搜索关键字预测出感染病的爆发，这便不是因果，不是搜索了流感就一定患了病，这只是有关联，只有当拿到全面的数据，关联性才能形成一个结论。
应该说，大数据的时代会带来新一波思想的冲击，不再是按部就班地推导式逻辑，而是由现象直接得出结论的跳跃式思维，以海量数据的比对和验证显示出的新的关联。
大数据时代的分析与预测会达到前所未有的准确和预见性，会让人们更容易得出最优解，选择不再变得那么纠结，广告更知道给什么人投，新闻更知道哪一类人爱看哪一个，地块更知道是需要住宅还是办公，区域更知道是适合作为经济现代化的中心还是环境优美宜居的景区。
然而，大数据时代带来的问题也令人细思极恐。
其一，最直观的就是隐私泄密问题。信息时代的今天，几乎没有人是脱离网络通信生存的。而我们的无数信息也无时无刻不在沿着网络线传输到看不见的地方。这是十分可怕的，因为你搜索到每个关键词，点击的每个页面、看过的每个图片甚至和别人交谈的每一句话都暴露在开发者眼中。这些信息被记录下来，联系起来就可以勾勒出一个完整的个人档案，可能比你自己填写的还要准确。如果只是作为记录还好，如果被别人，比如说你家附近的小偷利用这分析哪家有钱又经常不在家比较好偷…
其二，大数据分析通过分析人们的喜好选择，得出人们最偏爱的选项，对人们选择产生影响……如此其实会产生一层问题，人们会知道他们想知道的而还有很多他们应该知道的被过滤掉了。人们会越来越分裂越来越偏执以自我为中心。也就是说过度的迎合市场不见得会一直长盛不衰。
其三也是最最可怕的，和电影里动漫里的幻想那样，利用大数据对人是否有犯罪动机进行评判与预测…那么对数据预测的即将犯罪的人我们应不应该逮捕呢？说逮捕，其并未造成犯罪事实，说不逮捕，可能就无法阻止一场惨剧……
大数据带来冲击带来革命也带不安……但是就像法律上有律师来填补漏洞或者说为人们辩护，也许未来真的会有算法师成为大数据时代中新一代维护秩序的职业。
辩证地，准备迎接更加普及化的大数据时代吧。
《大数据时代》的心得体会 13
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》的心得体会 14
我主要读了第一部分和第三部分。
第一部分是大数据的思维变革，作者舍恩伯格提出了三个观点，一是＂不是随机样本，而是全体数据＂，二是＂不是精确性，而是混杂性＂，三是＂不是因果关系，而是相关关系＂，作者被誉为＂大数据时代的预言家＂，抛出的观点是掷地有声的，下面我将谈谈我对这三点的理解。
对于一，我们必须承认我们以往做的处理抽样数据得到结果的方法，是省时省力省钱的，而且判断结果是相对高精准的，如人口普查这一案例，如果采用全体数据进行统计分析的话，工作难度是相当大的，最后的结果也不会很满意，这是得不偿失的。但是随着数据处理技术的飞速发展，我们已经具备了处理大量数据的能力，如果在数据分析过程中采用全体数据，就能避免抽样数据可能由于选取偏见带来的非随机性，处理全体数据也必将成为一种趋势。用在国防生管理工作中，就是管理层要对每个个体都给予充分的关心与互动，对于优秀的虽然要偏爱，但是对于较差的也要保持＂不抛弃不放弃＂的态度，让每一个个体都找到自己的定位与价值。
对于二，作者强调通过掌握更多的数据，暂时牺牲精确性，关注更多容易被忽略的细节，来做更多的事，得到更多的结果，也就是说我们要有一定的包容错误的能力。我们在收集数据时，要主动获取更多的数据，少加一些限制性条件，然后应用我们处理大数据的能力，或许会获得意想不到的结果。作者举了一个谷歌翻译系统的例子，通过英语作为中转，进行各语言之间的转换。此处的启发就是用我们最擅长的途径，不拘泥于特定规则，来达到我们的目的，也就是说我们要先认清自己，不去刻意的模仿，找出最适合自己的一套方法。
对于三，作者指出知道＂是什么＂就够了，没必要知道＂为什么＂，乍一看这个观点觉得有点无脑，但是结合第二点就合理了，降低对精确性及原因结果的要求，通过对相关数据的广泛分析，进而得到更丰富更多元的结果。如购物时，系统的购物推荐，并不是肯定你会购买，仅仅是你感兴趣进而可能会买就足够了。其实作者对＂相关关系＂的强调，主要是大数据强大的预测能力，而且这种预测性能还是相当精确的。以上只是我用作者的观点佐证他自己的观点，证明其一定的.合理性，但是我是不完全认同的，在航天领域，我们对成功率的要求是极高的，尤其是载人航天领域，我们必须做到万无一失，我们对每一个结果都会深究其根，找出原因。对于国防生体能成绩的分析也是如此，结果只是我们的一个评价机制，而最重要的还是产生这一结果的原因及过程。
第三部分是大数据的管理变革，本来以为作者会讲点如何通过大数据来改革管理机制和提高管理效率，没想到作者只是讲了大数据其实就是我们的隐私的暴露，提出了要让数据采集管理公司对数据的使用负起责任的解决途径。个人感觉，一是我们在平时要意识到个人隐私的保护，而是相关法律政策的完善，真正的让大数据服务我们的工作生活，而不是一种变相的威胁。
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