《智能商业》读书笔记

前言

当3.0模式出现后，1.0模式的企业就要非常小心了，因为发展空间看起来还在，但是很可能会突然进入断崖式呢困难期。

2.0模式的企业其实没有什么选择，因为眼下正是这些企业风头正劲的时候，虽然出现了一些未来挑战者的苗头，但绝大部分企业不会放弃看起来非常好的增长，而去做所谓的战略升级。

3.0的创业者，如果你相信这是未来，那么需要做的只有勇往直前。

1.0模式：传统产业升级，例如消费升级带来的机会。

2.0模式：互联网化，也就是利用互联网的一些工具进行效率上的提高。

3.0模式：指的就是在互联网平台下，用网络协同的数据智能方式进行重构。

第一不部分  智能商业

01 智能商业大变革

智能商业：网络和数据时代的必然选择

第一，在线化（连接互联网）

第二，智能化（数据和算法，构成了智能基本要素）

第三，网络化（）

低成本，实时服务海量用户

满足每一个用户的个性需求

服务自我更新与提升的速度

双螺旋构成：网络协同+数据智能

所谓网络协同，指的是通过大规模、多角色的实时互动来解决特定问题。

数据智能的本质就是机器人取代人直接做决策，和传统的BI(商业智能)完全不同，这一点至关重要。数据智能强调的是运营决策直接有机器决定。

未来已来，智能商业将走向何方

在未来10年里，智能商业的发展依然要靠，在线化、智能化、网络化三条主线的突破。我们现在心中实力强劲、强大无比的公司，,也仅仅是在在线广告、在线零售和在线社交三个方面取得了足够大的进步。绝大部分的经济领域都还是一个个基本空白的竞技场。

02 互联网的本质

联：改变物理世界的底层技术革命

连接1.0时代：PC互联网

连接2.0时代：移动互联网

连接3.0时代：万物互联网

互：让交流沟通具备无限可能

互动1.0时代：一对多的门户广播模式（比如雅虎、新浪、搜狐）

互动2.0时代：以关注为典型代表的创新型互动（微博、推特）

互动3.0时代：社交网络服务（美国的脸书中与中国的微信）

网：互联网给商业社会带来的颠覆性改变

其实商业最重要的就是结网，未来互联网将给人类商业社会带来的颠覆性改变，就是在于商业的大规模结网。当海量的人已经可以同时在线互动的时候，如何让他们通过在线协作的方式去完成某一件事情，变成为一种新的商业组织方式。

03 智能商业双螺旋之一：网络协同

网络协同：新经济范试革命

互联网最终的使命就是让任何人、任何物，甚至是任何时间、地点，都能够互联、互通、互动。毫无疑问，这必将带来经济范式的又一次革命。

淘宝的发展，就是一个协同网络不断生长的过程。

支付宝的出现，本质上也是在促使直接互动更好的发生。

区块链技术由于提供了一个点对点、建立在共识基础上的协同网络，很有可能带来网络协同的一次大飞跃。

淘宝与优步：网络协同效应的胜利

淘宝作为一个协同网络，在广度和深度上不断快速扩张，在此基础之上，又加入了数据智能带来的价值。因此，淘宝带动整个阿里巴巴集团快速推进到5000亿美元的市值规模。

优步在短短的时间内增长600亿美元的估值，其核心是数据智能这个引擎在出租车这个足够大的市场瞬间得到爆发，创造了巨大的价值。优步这两年陷入停顿，原因在于大家不清楚优步下一个价值创造的源泉是什么。也许可以做个判断，优步在网络协同的方向上已经不太有什么可能性了，应为它的DNA比较局限，起步于一个很单薄、很简单的用户场景-打车。

04  智能商业双螺旋之二：数据智能

数据化：商业创新的基础

算法化：智能商业的“引擎”，而非“工具”

它是智能的核心。基于数据和算法，完成“机器学习”，实现“人工智能”

产品化：数据智能和商业场景的最终载体

产品设计直接影响用户体验

上传：将“端”的行为数据向“云”反馈

下达：将“云”的数据智能传递到“端”

活数据：让反馈成为闭环

“活”的两层含义

1.数据是“活”的

2.数据需要被灵活使用

“活数据”的三大重要特征

1.全本记录，而非样本抽查

2.现有数据，后有洞察

3.数据就是决策（数据智能的引擎机器要能够直接做决策，而不是传统的利用数据分析来支持人的决策）

企业智能化=在线化+自动化

在正确的时间、正确的方向做正确的事

企业智能化

1.核心业务在线化

2.业务环节自动化

05  智能商业的特征：向精准升维

"精+准"是未来商业的核心要求

根据效果付费

市场竞价，实时下线定价

持续跟踪反馈

精确：通过网络协同，实现降维打击

降低准入门槛，扩大生态容量（要想构建协同网络，首先要能够通过赋能降低门槛，让原来不存在的供给者进入，这样才能极大地扩大生态容量，才有可能改变原来的格局）

以协同为核心的不断演化

准确：数据智能的背后，是商业逻辑的根本改变

在线记录数据（淘宝提供在线购物服务，用户所有浏览和购买行为自然被记录下来，这不是额外的动作，而是业务的自热过程，是记录数据而非收集数据）

收集所有的数据（淘宝不仅能够记录买家的购买数据和浏览数据，就连买家在两个浏览行为之间停顿多少时间这样微小的行为都会一一记录。)

数据化往往是一个很昂贵的过程(如果你能够用足够低的成本、下足够短的时间内，掌握足够大的数据量，你的胜出概率将大为提升)

只有上线，才能迭代优化（不上线就没有用户反馈，就不知道往哪个方向优化，迭代便无从谈起）

用机器学习的逻辑贯穿整个业务过程（未来一定会出现某种算法，让餐厅实现按收费最大化的目标来安排订位）

06  黑洞效应：智能商业胜出的秘密

黑洞效应：智能商业的优势源泉

网络效应（智能商业双螺旋之一是网络协同，而网络协同的驱动力就是网络效应）

学习效应（数据智能是智能商业双螺旋的另一个重要组成部分，而数据智能有着乘法的优势，也就是学习效应）

数据压迫会推动数据智能发展（一个网络不断扩张时，数据天然会被记录下来，随着时间的推移，积累的数据会原来越多。当网络越来越复杂以后，靠人力根本无法完成如此繁重的工作。在这种巨大的原生压面前，人力束手无策，数据智能是唯一且必然的选择）

数据智能拥有网络张力

1.物质资源有形，数据资源无形

2.物质资源传播成本高，数据资源传播成本低

3.物质资源使用是损耗过程，数据资源使用是价值创造过程

4.二者的经济学原理不同（在给传统的物质资源定价时，成本因素起到了很大的作用。但是对于数据资源而言，编辑复制它的成本基本趋于零）

黑洞效应的必然方向是智能商业

第二部分  商业模式变革

07  C2B：未来的核心商业模式

传统三大商业模式

B2B代表企业：阿里巴巴（水平B2B）、中化网(垂直B2B）

B2C代表企业：亚马逊、天猫和京东

C2C代表企业：易贝、淘宝

C2B:对传统工业时代的颠覆

就是消费者提出要求，制造者据此设计消费品、装备品。这是一场真正的革命：一个企业不再是单个封闭的企业了，它们通过互联网和市场紧密衔接，和消费者随时灵活沟通。

客户驱动：C2B模式的逻辑起点

商家和客户能够实时互动（通过互联网的联结，可以实现企业和客户之间高效率、低成本的海量连接和互动）

数据等于意见（在互联网时代，用户行为是可以数据化的，用户在使用产品过程中产生的所有行为痕迹都会被一一记录下来，形成可供查阅的数据信息，这等于直接将他的需求以及感受告诉了你）

产品的快速迭代（在未来的智能企业中，无论你提供的是实体产品还是某种服务，你都需要一个互联网产品作为其中的重要组成部分。这个互联网产品提供了你与客户产生联结、持续互动的界面。只有通过这个界面和客户发生互动，才能真实地了解他们的需求和反馈，有的放矢地迭代优化你的产品和服务）

转变思维：将C2B落到实处

一家公司想要向C2B的方向发展，首先就要转变旧有的观念，做到“用户体验至上”。剩下的则是要依靠现代化的数据智能，将C2B商业模式真正落实到实处。具体来说，可以分为以下三大方法。1.收集数据。2.吸引数据，引领潮流。3.根据需求打造个性化产品

08 S2B:通往C2B模式的自然演化路径

S2b2c的模式创新

S2b2c是C2B模式的一个变形，因为整个服务是通过小b和c（客户）的紧密互动而驱动的。只是这个互动不一定在网上完成，同时，小b离开S的支持也无法独立完成对客户的服务。其实，S2b2c是传统供应链模式的升级。S是一个重构了大的供应平台，需要大幅提升供应端的效率。b指的是一个大平台接入的万级甚至更高级别的小b,帮组它们完成针对客户的服务。小b的核心价值是完成对客户实时的低成本互动。S和小b之间是赋能关系，并不是传统的加盟关系。

S和小b的新型合作

S2b2c模式做大的创新，是s和小b共同服务c。在这个互联网时代，这个“共同服务”有两层含义。第一，当小B服务C时，必须调用S提供某种服务。第二，对于S来说，小B服务C的过程对它必须是透明的，也就是S能参与并且能给予实时反馈，来提示S对小B的服务。

赋能的五个方面

SaaS化工具

资源的集中采购

共同的品质保证

网络协同

数据智能

第三部分  战略变革

09  新战略：高校反馈闭环

看十年，做一年

因为“看十年”强调远见，需要看得足够远；强调“做一年”，是因为你整个行动的核心是落在一年甚至半年的时间框架下。

阿里巴巴历史上最重要的一次战略会

2007年战略会，那次会议，我们给自己定了一个目标：希望能够探讨一下未来十年阿里巴巴到底该往哪个方向去，应该有一个什么样的战略。我们会上明确了阿里巴巴一定要在一年内找到一个CTO（首席技术官），能够带来公司完成奔月计划，在数据这个领域能够走向未来。第二个核心就是开放API。

战略实验

当你看不清未来，又必须做决定的时候怎么办？对于非常关键的战略决策，可以考虑用战略实验的方法来保证跟上大趋势。

10  新定位：点-线-面-体

“点-线-面-体”的定位逻辑

面（指的是平台或者是生态型企业）

点（是指“面”上存在的各种各样的新角色）

线（连接点和面的称为线，淘宝卖家就是典型的“线”。依托于淘宝这个“面”淘宝卖家能够直接为消费者提供产品服务。）

体（“面”是“体”最根本的组成要素，在“面”的扩张过程中，如果能够有足够大的基础，也许还会衍生出其他的“面”，进而形成一个日趋完善的“体”）

淘宝的动态演化

连“点”成“线”，互动结网

“点”“线”“面”交织成“体”

开放，连接，扩大网络

协同演化

生态系统对供应链的升维打击、

传统商家会在整个价值链中尽其所能垂直整合上下游，以统一的标准、规格、质量，将“点”纳入其控制的价值链。互联网因其开放性，拥有高阶段生态的丰富资源，无数“点”与“点”互动，迸发出的能量之大让传统、封闭的“线”望尘莫及。这样的胜利，才是真正意义上的升维攻击。

企业未来的发展方向

以史鉴今，当下“点“线”一级的创新，在传统社会中大多能找到对应。待到“面”渐成规模，“体”也小试莺啼，才是革命性产品爆发涌现之日。现在，只是刚刚开始。

第四部分  组织变革

11  第四次组织创新：创造力革命

历史演变：组织创新的三次革命

工业革命（工业革命发生于18世纪60年代到19世纪中期，起源于英国，这是技术发展史上一次里程碑式的革命）

生产力革命（生产力革命大致自19世纪70年代为开端，直至第二次世界大战。这一个革命的标志是1866年德国科学家西门子发明了第一台大功率发电机）

管理革命（到20世纪四五十年代，人类在原子能、电子计算机及航天技术等多个领域取得了突破性发展，实现了科技领域里的又一次重大飞跃，一大批新型产业由而应运而生。特别是电子计算机的迅速发展和广泛运用，使得人类社会进入信息时代。同时，信息化的发展使得管理本身也变得愈加复杂。此时的管理核心不再是流水线的效率。而是公司本身这个组织的效率，其依赖于信息的流通和处理的效率。于是，出现了第三次革命--管理革命）

创造力革命

创造力革命的本质是通过人工智能释放和激发奋斗创新力，人工智能和人类智能这两种智能在交互与碰撞中激荡增值，螺旋式地创造出具有巨大价值的智能生产力

12  新组织原则:从管理到赋能

忘掉管理，拥抱赋能

“赋能”赋是赋予的赋，能是能力的能，它所传达的核心观念是如何让他人有更大的能力完成他们想要完成的事

领导者的目的不是管理，而是支持

团队成员的驱动力不是传统的劳动报酬，而是成就感和社会价值

打造全新的赋能型组织

匹配创造者的兴趣、动力与合适的挑战

打造环境和气氛，方便员工共同创造

通过组织设计，刺激人和人之间的有效互动

13  自由组织协同网

强大的创新中后台

透明(因为透明，每个人都能清楚地知道其他平台参与者的工作，如做了什么、怎么做的、有什么特点和结果，以及如何复用和修改)

共创(每一比创新在中后台的平台上沉淀，智能、技术、经验、模式都以这种机制日益丰富，共同迭代，从而行程难以被其他平台超越的创新堡垒)

自由连接，网络协同

在赋能的模式下，组织结构也将顺应变革。由于管理被淡化和高度信息协同的需求，传统树状或矩阵的部门和层级区分将随之消融，取而带之的是联通一体、柔性结织的协同网络模式。

在线实时的动态目标矩阵

所谓的目标矩阵就是用完全数据化的方式来测量、评估和监控创新。一方面，要对现有的业务实现完整的数据化；另一方面，要用数据化的方式定义一个企业试图优化的方向，也就是所谓的价值目标函数。

第五部分  案例分析

14  淘宝的演化

淘宝现在的复杂生态，不是由马云计划出来，而是根据商家和消费者在不同阶段的不同需求演化而成。

社区属性与网络协同

极具社区属性的“淘宝讲师”(早期那批淘宝卖家的社区认同感极强，他们大多愿意在社群里分享自己的心得体会于技巧窍门，有时甚至包括自己曾吃过的亏、走过的弯路。)

平台做基础服务，第三方做增值服务(从客户服务到各种各样的运营商，还包括物流服务商，都形成了“第三方提供服务，淘宝提供平台连接”的新思路，开放性的协同网络由此而生。)

数据智能的又一次胜利

当协同网络发展到一定阶段时，你需要用数据和智能手段协调网络中复杂的交互关系。为了解决这个棘手的问题，淘宝完成了最重要的一次数据智能升级——引入搜索。搜索技术的这次突破，很大程度上归功于雅虎中国多年的积累。

平台是生长出来的

这个世界上没有生而知之的人，没有人能够提前遇见如今的时代，预见未来十年后的环境和市场。一切的变化都是自然发生的，在企业发展的过程中自我演化而成。淘宝是这样，腾讯也是如此。

15  新品牌:网红时代的品牌打造

网红电商的崛起，意味着品牌营销开始互联网化，也为传统企业指明了前进的方向。未来成功的品牌营销，需要消费者和企业主动共建。

网红电商:三级支撑下的爆炸性商业机会

电商平台(在淘宝上，网红跟过去的淘宝品牌极为类似，都可以通过店铺工具和系统接触海量的用户。)

社交媒体平台(通过微博、微信、直播等社交媒体，网红电商能够跟海量用户直接进行沟通交流。)

快速反应供应链平台(浙江和广州这十年来逐渐形成了快速反应供应链平台，这些平台都在不断进行互联网化，打通于电商和社交平台之间的关节。网红电商的饥饿营销和预售模式，需要供应链发生根本改变，以实现快速反应的需求)

品牌互联网化的创新打法

品牌打造方式不同(它是由网红于“粉丝”共同运营和创造的，消费者不需要被说服，因为他们早已认同了该网红品牌。)

品牌生命力不同(“粉丝”对于网红极为爱护，如果网红有缺点，他们往往能够容忍甚至鼓励，愿意帮助网红成长，因为他们认为网红的成长也意味着自我的成长)

品牌转化率不同(因为“粉丝”认为自己参与了整个过程，网红电商的商品就是自己亲生的“孩子”，“孩子”即便有这样那样的问题。终归也是“亲生”的，大多会选择无条件支持，而传统的流量入口和广告影响的转化率却越来越低。)

新品牌建设的四大基点

和消费者之间持续进行深度互动(在像网红电商这种新品牌的建设过程中，互动贯穿始终。从对着装风格的讨论到具体某款衣服的设计和销售过程，以及售后服务，甚至是下一款服装应该什么时候退出、应该推出何种风格的服装，网红和“粉丝”之间持续进行着深度互动，社区建设品牌建设同步进行。)

通过个性化社交网络触达消费者(它通过微信、微博、直播此类个性化的社交网络触达消费者，同时通过点评等互动的方法在消费者中口口相传，最终影响更大的消费人群。)

通过复杂的人格化表达，在消费者之间产生情感共震(它可以多角度地于消费者进行持续互动，让消费者对品牌产生更多元的认知。以及更深层次的情感共振，而非一两个所谓的卖点。从简单的信息元素到越来越复杂的人格化表达，形成人于人之间的共振，这是新品牌非常重要的一个发展方向)

将原本割裂的职能部门有机融合(在未来的商业模式中。广告、零售和客户服务在很大程度上都已互联网化，当品牌这个关键职能也完成互联网化的进程之后，一个全新的商业模式由此形成，这种商业模式能够将原本割裂的职能部门有机融合为一体)

第六部分  关于未来

16  “互联网×”:传统产业的重构

如今，大家都很喜欢讨论的“互联网+”是传统企业和互联网方法的叠加，但是真正具有革命性的模式是乘法儿非加法，是全新的DNA和商业模式，而非仅仅利用新手段解决旧问题。

“互联网+”:不是叠加，而是融合

“互联网＋”仅有连接的“形”，而没有数据和算法的“魂”，相当于在公路上跑着的马车，其局限性一目了然。

互联网于传统产业的融合是一个漫长而痛苦呢过程，从底层认知到能力再到组织的结构，都需要痛苦低打破、重建，而且整个过程充满不确定性。“互联网+”的参与些显然对此缺乏准备。

“互联网＋”把互联网于传统行业之间的关系提升到了一个前所未有的高度，但二者的关系不应该是简单叠加，而应是高度的生态融合；不是取代和颠覆，而是优化和升级。“互联网+”就是要利用互联网的平台和信息通信技术，把互联网和包括传统行业在内的各行各业结合起来，在新的领域创造一种新的生态。简而言之，“互联网＋”不是要颠覆传统行业，而是要通过于传统行业融合，产生1+1＞2的效果。

“互联网×”:新时代的开创者

“互联网×”会开创一个新的时代，这是整个中国经济在互联网和数据时代升级的大机会。在这个机会中，很可能会诞生一大批新的行业领导者，而成为领导的条件就是你是不是真的了解和相信这个时代。

结语  新文明:感受未来已来

合作的演化建立在技术和制度两个基础之上。

技术:通信成本越来越低，信心传播越来越便利

制度:信任越来越容易建立

社会制度的不断革新，包括语言、国家、法律和文化的发展，很大程度上都是为了让更大范围的陌生人之间更加容易地建立信任关系。

怎样写读后感：

多看前言,多引用作者的话,结尾用别人的评价.第一段写故事梗概,后面写我的感受.还要有自己或客观的对重要人物或你喜欢的人物的评析.

我的看法：给自己的文章定一个主题,要求深刻又积极向上,思想高度越高越好.主要是你想表达什么思想感情.写景的能提升到热爱大自然,写情的能提升到.是伟大的,写人就是.的.品质值得我们学习.

大数据时代读后感1000字（精选7篇）

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，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。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。

大数据时代读后感1000字 篇2

我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。从头说起吧，首先，书提出一个颠覆我以前认知的命题--”并非原子而是信息才是一切的本源“，将世界看做信息，看做可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲，因为我觉得，这是谈数据化世界的前提，自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理，把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里，我不由得反省下，我是不是有领悟到书的精髓所在(我认为的精髓)，就是第一句话。因为回顾我整个思路，还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。书中另一个吸引我的地方就是，有很多观点的论述，会从哲学的高度论述。虽然，自己肚子没多少墨水，但是读这些描述的时候，就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字

当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

在附上一些事例的时候，用作者提供的”本质“去看待时，很容易理解，确实是这么回事。好了，那么大数据到底改变了我们什么呢，作者给出3点，

大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。

第一个转变就是，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(样本=总体)

第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度

第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们”是什么“而不是”为什么“。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。，出处：短美文，否则追究其责任，谢谢你的支持，我们会给做得更好!

正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与”过去的经验或积累的部分知识“相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见)；或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。

所以作者称之为revolution。

讲了这么多，那么大数据到底给我们带来什么。在这里，我只想谈我感触最深的，其他的有兴趣的可以自己去了解。当然，书中提了很多，最多的就是，XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了，抛开这些表面的不说，最让我动心亦或者是害怕的是，预测。这是大数据带来最核心的东西，动心的理由无须赘述，计算机会告诉你什么时候买什么双色球可以中头奖，想想心里是不是有一点小激动咧。当然这只是我打的一个比较夸张的比喻。至于害怕呢，书中有段话我很喜欢

公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。

扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述

在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。——所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。

书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，”哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动“，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。

最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的。

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，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。

大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。

大数据时代读后感1000字 篇3

“大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现,为了一探究竟,我便选择了《大数据时代》一书。

作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。在同时,作者也从个人、企业等多角度分析大数据中的隐忧。

书中内容繁多,在此不能各方面概括。此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。

为什么是清新的呢?因为书中的内容仿佛向我打开了一个既有点熟悉又有点陌生的世界。我们现在已处于网络时代 ,在我们日常简单的 *** 作中大量数据产生,然而起初我们仅用众多技术在解决手头上的问题,那些大数据像沙子中的金子,价值不被发现。到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感预测、Farecast与飞机票价预测系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“预测,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。拥有大量数据的公司巨头如谷歌、亚马逊大力开发有关大数据的新型产业和研究相关项目。借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物,使一切可量化的趋势也开始出现。“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。

在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时,我认同大数据能极大优化我们的生活,但又不禁为这时代感到担忧。一旦大数据时代来临,不仅我们的隐私可能不再是隐私,就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下:亚马逊监视着我们的购物习惯,谷歌监视着我们的购物习惯,而微博似乎什么都知道”,而且利用大数据我们可以预测许多事情并且十分高效,一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住,世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。而我认为最大的忧患,是大数据时代对人类自身思维、思想、信仰等精神领域的冲击。如今我们都生活在数据中,大数据时代说不定在几年后就会逐步来临,这使我不禁发问:我们一直坚信着信仰着的究竟是什么?我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。事情都有好坏,我也不知道自己是否杞人忧天。

于是我继续去探索作者对这问题的思考。“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个预测的时代里,人类的自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它；在不能应用、不能拓展的地方,就停下来。”这些话语仿佛是阳光,驱散我心中对大数据时代的担忧以及内心对其的恐惧。我认为,在坚守我们内心和自由意志下,大数据才会造福我们人类世界,发挥出它背后对人温暖的光芒。

面对时代的变革,我会为坚守内心深处的自由意志而努力并“拥抱大数据”。

大数据时代读后感1000字 篇4

世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于"防患于未然"。

《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。全书介绍了 "大数据"时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的"冲击"之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古中国固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。

"我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系"，我想这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条"看不见的线"将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本=总体；而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于"精确"，而是"混乱"，若不接受"混乱"，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以"是什么"而不是"为什么"的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即"让数据自己发声"，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。

这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。比如谷歌公司，2009年h1n1流行之时，通过检测检索词条，处理34。5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007、2008年的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，预测结果与官方数据相关系数高达97%，这种大数据技术，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，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。

同时，虽然大数据可为人类造福、对抗病症，但这仅限于掌握这门技术而言，若不重视这种技术，当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时，便是我们的灾难，想想，大数据虽核心的在于预测，当敌人通过这种手段预测我方下一步的行动，将是可怕的—比如你的.导d将从何处发射，将飞往哪，你的军队动向、目标，总之所有一切"未来"将掌控于敌手，敌方甚至可以借此发现那些将来有"大作为"的人，从而进行渗透或扼杀，这对我们的发展无疑是致命的，所以，尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。

对于我们国防生，也必须顺应这种发展趋势，未来的时代必将是数据极易获取，数据网络共享化的时代，通过这些数据，建立数据模型，可以准确分析并给出适合每一个人的计划，如运动量、训练强度，可以"先知、先觉"，及时发现一个人的负面情绪前及时疏导，这些必将成为现实，我们必须跟进时代，做好准备，去应对大数据时代的一切!

大数据时代读后感1000字 篇5

“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。

美国是《大数据》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份z的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，Web3·0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。

透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。

作为信息技术教师，是有必要阅读此书的!有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。

每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据》就这样在坚持中溶入我的思想……

大数据时代读后感1000字 篇6

读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。

我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢?一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的?大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。

如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。

与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。

大数据时代读后感1000字 篇7

舍恩伯格的《大数据时代》，让我重新审视了"大数据"这个在信息时代异军突起的热点词汇，作为信息安全专业的我，对大数据这个词本身有着更多的热忱。

在百度上搜索到的解释是："大数据"，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。特点：数量、速度、品种、真实性。

而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。

本书中，主要从三个方面论述，即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点：

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。

对于观点一，我不敢苟同，毕竟大数据的实现需要一定的技术支持，而显然，现在这种技术还不够成熟，同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化，因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况，比如商业预测，人类dna的研究等。

而对第二种观点，我是十分赞同舍恩伯格所说的"大数据的简单算法比小数据的简单算法有效"。在计算机行业迅速发展中，一种新的简单可行的算法的出现，远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快，而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。

观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的，它能较快找到事物规律和对应的解决措施，当然，也不能完全忽视因果关系，毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果，而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道"是什么"的时候，我们就可以转而研究"为什么"了，毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。

但是在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。

在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。

大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。

工业化、信息化，我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案；

大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡，如果大数据时代是一种必然趋势，那这就是我们这一代人的责任，是我们新的战场!

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