大数据时代:关系取代因果,挖掘价值预见未来

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在"大数据心得体会"文档中,作者深入探讨了大数据时代的概念、特征以及其对我们生活和工作的影响。首先,作者明确了信息和数据的区别,指出信息是对数据进行处理后具有意义和价值的内容,而数据则是未经处理的原始事实描述。在大数据时代,与传统的关注因果关系不同,人们更侧重于发现数据之间的相关关系,这使得预测未来成为可能。 大数据时代的来临,源于数据的爆炸性增长,特别是非结构化数据的大量涌现,这促使了处理方法的创新。互联网的普及加速了这一转变,大数据不再仅仅是量的积累,而是实现了质的飞跃,从信息时代的小数据阶段发展而来,二者并非孤立,而是相辅相成。金融业作为典型的数据密集型行业,面临着前所未有的机遇和挑战,如何利用大数据提升客户理解、决策制定和创新能力变得至关重要。 为了在这个时代立足,企业需要构建数据仓库,培养数据思维,实施数据治理,促进数据融合,并有效应用数据,从而发掘其潜在价值。这不仅涉及技术和组织层面的革新,更要求个人具备敏锐的数据洞察力和创新执行力。通过掌握大数据,企业和个人都能更好地应对快速变化的环境,实现业务优化和战略转型。 总结来说,这份心得体会深入剖析了大数据时代的内涵,强调了数据处理和分析的重要性,以及在金融领域中的具体应用策略,旨在帮助读者理解和掌握如何在这个时代抓住机遇,迎接挑战。
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大数据心得体会 早在2007年,人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量,近 几年两者的剪刀差越来越大。2010年,全球数字规模首次达到了"ZB"(1ZB=1024TB)级 别。2012年,淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底,中国手机网民超过6亿户。 随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起,我们这个社 会的几乎所有方面都已数字化,产生了大量新型、实时的数据。无疑,我们已身处在大 数据的海洋。 有两个重要的趋势使得目前的这个时代(大数据时代)与之前有显著的差别:其一, 社会生活的广泛数字化,其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时 代;其二,人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的 复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物,而其中的关键是云技术的进步。在云技术中,虚拟化技术 乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术,使得大数 据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行,在经济上也可接受。 在人类文明史上,人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身,一直试图测量、计 量这个世界以及人类自身,试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数 据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性,使人 类第一次试图从总体而非样本,从混杂性而非精确性,从相关关系而非因果关系来测量 、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态(当然包括商 业活动)正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲 ,大数据不仅是一场技术运动,更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念 大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模 和转输速度要求很高,或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值 ,我们必须选择另一种方式来处理它。 数据中隐藏着有价值的模式和信息,在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信 息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今 的各种资源,如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在 车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。 对于企业组织来讲,大数据的价值体现在两个方面:分析使用和二次开发。对大数 据进行分析能揭示隐藏其中的信息,例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析 能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Face book通过结合大量用户信息,定制出高度个性化的用户体验,并创造出一种新的广告模 式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合,谷歌、雅虎、亚马逊和 Facebook,它们都是大数据时代的创新者。 1.2 大数据的三层关系 第一层关系:数据与机器的关系。大数据纪元刚开始,产业界碰到的第一个核心问题 就是"大"的问题。做了几十年的数据仓库甚至海量并行处理的数据库都不能处理那么大 的数据,怎么办?需要范式切换。主要有三个方面,新型的数据与机器关系当中的第一 条就是重新考虑架构与算法,重新考虑舍得,有舍才能得,天下没有免费的午餐,所以 必须要舍弃一些,得到一些新的。必须舍弃贵族化的高端小型机和UNIX服务器,得到平 民化的更大量的X86服务器。通过这样一种可横向、可水平扩展服务器处理每两年翻番的 数据量的挑战。第二个舍得是舍弃硬件的可靠性和可用性,得到软件的可靠性和可用性 。这也就是谷歌三大论文以及Hadoop的核心重点。第三个舍得是舍弃传统数据库的强一 致性,获得更放松一致性、可扩展架构,如NoSQL。第四个舍得是传统算法强调非常严格 的精确性,现在要放弃一些精确性,通过近似、采样这种方式来获得更好的扩展性。 最早大数据的处理范式是Mapreduce的批量处理,英特尔慢慢有其他的需求,实时的 流处理、多迭代的处理、图计算、即时查询等等新的范式百花齐放,最后万法归宗。刚 才王斌老师将讲的SAP的HANA本身就是数据管理和分析的融合,现在非常流行的Hadoop之 后的SPARK,就是把前面的各种范式进行了融合。 存储与内存的消长,大数据第一个要解决把数据存储下来,后来发现要把它放到大的内 存里进行处理,获得实时性,接着在存储和内存之间现在又出现了闪存,有闪存化甚至 全闪存的存储,也有闪存化的内存,把所有的计算在闪存里面处理,已经被微软、Face book等等大量使用。大家可以预期,两年以后出现新的非易失性的闪存,它的速度可能 要比闪存快几百倍,和内存相似,这又会极大地颠覆数据与机器的关系。 第二层关系:数据与人的关系。主
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《大数据时代》心得体会 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。 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。 在大数据时代,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"。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。小数据停留在说明过去,大 数据用驱动过去来预测未来。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。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。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。 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?金融业业天然有大数据 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学习空间、可以有更精准的决策判断 能力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 。 ----------------------- 大数据时代心得体会全文共2页,当前为第1页。 大数据时代心得体会全文共2页,当前为第2页。
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大数据时代心得体会感想全文共6页,当前为第1页。大数据时代心得体会感想全文共6页,当前为第1页。大数据时代心得体会感想 大数据时代心得体会感想全文共6页,当前为第1页。 大数据时代心得体会感想全文共6页,当前为第1页。 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。下面是店铺为大家收集整理的大数据时代心得体会感想,欢迎大家阅读。 大数据时代心得体会感想篇1 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?这也是明大数据时代心得体会感想全文共6页,当前为第2页。大数据时代心得体会感想全文共6页,当前为第2页。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。 大数据时代心得体会感想全文共6页,当前为第2页。 大数据时代心得体会感想全文共6页,当前为第2页。 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。 大数据时代心得体会感想篇2 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大数据时代心得体会感想全文共6页,当前为第3页。大数据时代心得体会感想全文共6页,当前为第3页。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
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大数据时代心得体会总结全文共6页,当前为第1页。大数据时代心得体会总结全文共6页,当前为第1页。大数据时代心得体会总结 大数据时代心得体会总结全文共6页,当前为第1页。 大数据时代心得体会总结全文共6页,当前为第1页。 《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。下面是店铺为大家收集整理的大数据时代心得体会总结,欢迎大家阅读。 大数据时代心得体会总结篇1 利用周末,一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看,行文如流水,引人入胜。书中,你读到的不是大数据技术,更多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者,读完全书,我深刻感受到了在信息化方面中国与美国的各自特色,也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会,但窥一斑基本能见全貌。 一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来,随着我国信息公开工作的推进,各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开,但我们的信息公开,现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然,实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网,可以查询一些公益数据库,如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据,气象总局提供的全国气象数据,民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站,也能查到很多业务数据,如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步,也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是,政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开,很多数据因为部门利益和"保密"等因素,还仅限于部门内部人员使用,没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息,更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看,美国在数据公开的广度和深度都比较大。美国人认为"用纳税人的钱大数据时代心得体会总结全文共6页,当前为第2页。大数据时代心得体会总结全文共6页,当前为第2页。收集的数据应该免费提供给纳税人使用",尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触,但民愿不可违,美国政府的业务数据越来越公开,尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后,开放力度更加大。DATA.GOV是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站,网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据,累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外,由于制度的不同,美国业务信息公开的深度也很大,例如,网上公布的美国总统"白宫访客记录"公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的xxxxxxxxxxxxxxxx网站,能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国,目前应该还没有实现。 大数据时代心得体会总结全文共6页,当前为第2页。 大数据时代心得体会总结全文共6页,当前为第2页。 二是对政府对业务数据的分析。目前,中国各级政府网站所提供的业务数据基本上还是数据表,部分网站能提供一些统计图,但很少能实现数据的跨部门联机分析、数据关联分析。这主要是由于以往中国政务信息化的建设还处于部门建设阶段。美国在这方面的步伐要快一些,美国的DATA.GOV网站,不仅提供原始数据和地理数据,还提供很多数据工具,这些工具很多都是公众、公益组织和一些商业机构提供的,这些应用为数据处理、联机分析、基于社交网络的关联分析等方面提供手段。如DATA.GOV上提供的白宫访客搜索工具,可以搜寻到访客信息,并将白宫访客与其他微博、社交网站等进行关联,提高访客的透明度。 三是关于个人数据的隐私。在美国,公民的隐私和自有不可侵犯,美国没有个人身份证,也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联,建立"中央数据银行"的提案也一再被否决。这一点,在中国不是问题,每个公民有唯一的身份信息,通过身份证信息,可以获取公民的基本信息。今后,随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设,公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取,当然信息还是限于政府部门使用,但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。 数据是信息化建设的基础,两个大国在大数据领域的互相学习和大数据时代心得体会总结全文共6页,当前为第3页。大数据时代心得体会总结全文共6页,当前为第3页。借鉴,取长补短,将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到,美国政府20XX年启动了"大数据研发计划",投资2亿美元,推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究,并将其与超级计算和互联网投
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大数据学习心得全文共8页,当前为第1页。大数据学习心得全文共8页,当前为第1页。大数据学习心得 大数据学习心得全文共8页,当前为第1页。 大数据学习心得全文共8页,当前为第1页。 大数据中的"大"不是绝对意义上的大,虽然在大多数情况下是这个意思。大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。 下面是店铺为大家收集整理的大数据学习心得,欢迎大家阅读。 大数据学习心得篇1 大数据时代已经悄然到来,如何应对大数据时代带来的挑战与机遇,是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代,对我们的意义可以说就像是另一个"80年代"。 在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了"大数据"的基本概念,并由"塔吉特"与"犯罪预测"两个案例让我们深切的体会到了"大数据"的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。 在前几年本世纪初的时候,世界都称本世纪为"信息世纪"。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后,我们面临了一个每天都可以"信息爆炸"的时代。打开电视,打开电脑,甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等,你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值,数据本身有潜在的价值,但价值比较分散;数据高速产生,需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集,其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了"大数据"技术的应运而生。 现在,当数据的积累量足够大的时候到来时,量变引起了质变。"大数据"通过对海量数据有针对性的分析,赋予了互联网"智商",这使得互联网的作用,从简单的数据交流和信息传递,上升到基于海量数据的分析,一句话"他开始思考了"。简言之,大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析,并整理成为有用的资讯,帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市大数据学习心得全文共8页,当前为第2页。大数据学习心得全文共8页,当前为第2页。场需求变化,从而促使他们作出对企业更有利的决策,使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革,对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代,随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新,数据正在呈指数级增长,所有数据的产生形式,都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。 大数据学习心得全文共8页,当前为第2页。 大数据学习心得全文共8页,当前为第2页。 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竞争中摆脱受制于人的弱势境地,才能把握发展的方向。 首先,"大数据"究竟是什么?它有什么用?这是当下每个人初接触"大数据"都会有的疑问,而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。"大数据"的"大"不仅是单单纯纯指数量上的"大",而是在诸多方面上阐释了"大"的含义,是体现在数据信息是海量信息,且在动态变化和不断增长之上。同时"大数据"在:速度(Velocity)、多样性(Variety)、价值密度(Value)、体量(Volume)这四方面(4v)都有体现。其实"大数据"归根结底还是数据,其是一种泛化的数据描述形式,有别于以往对于数据信息的表达,大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过TB级的数据信息等。 了解了"大数据"的"大"之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说"大数据"的来源主要还是互联网,来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的, 其具有巨"大"的商业价值,我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如:在如今,网购已经成为了一种风潮,网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中,顾客的浏览记录,购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴"塔吉特"的先例,我们可以利用"大数据"技术收集分析,就可预测需求、供给和顾客习惯等,做到精准采购、精准投放,达到利益放大的效果。 大数据学习心得全文共8页,当前为第3页。大数据学习心得全文共8页,当前为第3页。从全球范围来看,很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里,很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上,很多互联网公司,例如亚马逊、Google、腾讯,更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代,数据成为经营决
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大数据心得体会 早在2007年,人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量,近 几年两者的剪刀差越来越大.2010年,全球数字规模首次达到了"ZB"(1ZB=1024TB)级别 。2012年,淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底,中国手机网民超过6亿户。随着 互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起,我们这个社会的 几乎所有方面都已数字化,产生了大量新型、实时的数据。无疑,我们已身处在大数据 的海洋。 有两个重要的趋势使得目前的这个时代(大数据时代)与之前有显著的差别:其一, 社会生活的广泛数字化,其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时 代;其二,人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复 杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物,而其中的关键是云技术的进步。在云技术中,虚拟化技术 乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术,使得大数据 在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行,在经济上也可接受。 在人类文明史上,人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身,一直试图测量、计 量这个世界以及人类自身,试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数 据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性,使人类 第一次试图从总体而非样本,从混杂性而非精确性,从相关关系而非因果关系来测量、计 量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态(当然包括商业活动 )正在开始发生新的变化.或许是一场革命性、颠覆性的变化.从这个意义上讲,大数据不 仅是一场技术运动,更是一次哲学创新. 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念 大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和 转输速度要求很高,或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值, 我们必须选择另一种方式来处理它。 数据中隐藏着有价值的模式和信息,在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信 息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今 的各种资源,如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在 车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。 对于企业组织来讲,大数据的价值体现在两个方面:分析使用和二次开发。对大数据 进行分析能揭示隐藏其中的信息,例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能 提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项.例如Faceboo k通过结合大量用户信息,定制出高度个性化的用户体验,并创造出一种新的广告模式。 这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合,谷歌、雅虎、亚马逊和Face book,它们都是大数据时代的创新者。 1.2 大数据的三层关系 第一层关系:数据与机器的关系。大数据纪元刚开始,产业界碰到的第一个核心问题 就是"大"的问题。做了几十年的数据仓库甚至海量并行处理的数据库都不能处理那么大 的数据,怎么办?需要范式切换.主要有三个方面,新型的数据与机器关系当中的第一条 就是重新考虑架构与算法,重新考虑舍得,有舍才能得,天下没有免费的午餐,所以必 须要舍弃一些,得到一些新的。必须舍弃贵族化的高端小型机和UNIX服务器,得到平民 化的更大量的X86服务器。通过这样一种可横向、可水平扩展服务器处理每两年翻番的数 据量的挑战。第二个舍得是舍弃硬件的可靠性和可用性,得到软件的可靠性和可用性.这 也就是谷歌三大论文以及Hadoop的核心重点。第三个舍得是舍弃传统数据库的强一致性 ,获得更放松一致性、可扩展架构,如NoSQL。第四个舍得是传统算法强调非常严格的精 确性,现在要放弃一些精确性,通过近似、采样这种方式来获得更好的扩展性。 最早大数据的处理范式是Mapreduce的批量处理,英特尔慢慢有其他的需求,实时的流 处理、多迭代的处理、图计算、即时查询等等新的范式百花齐放,最后万法归宗。刚才王 斌老师将讲的SAP的HANA本身就是数据管理和分析的融合,现在非常流行的Hadoop之后的 SPARK,就是把前面的各种范式进行了融合。 存储与内存的消长,大数据第一个要解决把数据存储下来,后来发现要把它放到大的内 存里进行处理,获得实时性,接着在存储和内存之间现在又出现了闪存,有闪存化甚至全 闪存的存储,也有闪存化的内存,把所有的计算在闪存里面处理,已经被微软、Facebo ok等等大量使用.大家可以预期,两年以后出现新的非易失性的闪存,它的速度可能要比 闪存快几百倍,和内存相似,这又会极大地颠覆数据与机器的关系。 第二层关系:数据与人的关系。主
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大数据时代读书心得体会全文共5页,当前为第1页。大数据时代读书心得体会全文共5页,当前为第1页。大数据时代读书心得体会 大数据时代读书心得体会全文共5页,当前为第1页。 大数据时代读书心得体会全文共5页,当前为第1页。 《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。下面是带来的大数据时代读书心得,欢迎查看。 大数据时代读书心得体会范文1 《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、环境的变化肯定大数据时代读书心得体会全文共5页,当前为第2页。大数据时代读书心得体会全文共5页,当前为第2页。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。 大数据时代读书心得体会全文共5页,当前为第2页。 大数据时代读书心得体会全文共5页,当前为第2页。 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范文2 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,大数据时代读书心得体会全文共5页,当前为第3页。大数据时代读书心得体会全文共5页,当前为第3页。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
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