《大數(shù)據(jù)時代》讀后感800字
我們生活在一個“概念”紛飛的年代，先前只有IBM熟諳的招數(shù)，如今已經(jīng)“飛入平常百姓家”。“移動互聯(lián)網(wǎng)”、“云計算”的概念剛剛消停，業(yè)界的專家又送來了“大數(shù)據(jù)”的概念，一時間似乎人人都變成了“大數(shù)據(jù)”專家，見面要是不提“大數(shù)據(jù)”都不好意思跟人打招呼！
玩笑歸玩笑，當(dāng)我們的存儲能力、計算能力和網(wǎng)絡(luò)帶寬變得充裕之后，我們先前對待數(shù)據(jù)，尤其是原始數(shù)據(jù)的態(tài)度和思維方式，將面臨著很大的改變！
其實，作者的主要觀點，已經(jīng)在翻譯者的譯者序中進行了總結(jié)：“大數(shù)據(jù)時代處理數(shù)據(jù)理念上的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關(guān)不要因果”。
如作者所言，“采樣分析是信息缺乏時代和信息流通受限制的模擬數(shù)據(jù)時代的'產(chǎn)物”。如果可以，我們當(dāng)然會使用“全體數(shù)據(jù)”而不是“抽樣數(shù)據(jù)”。讀到這里，我估計大學(xué)里正在絞盡腦汁設(shè)計樣本抽樣方法的學(xué)生、教授們，連哭的心都有！
數(shù)據(jù)分析的及時性，在很多情況下比精確性更加重要，尤其是在商業(yè)領(lǐng)域。想想看，如果需要兩周時間才能計算出明天某個航班的滿座率，那還有什么意義？大數(shù)據(jù)計算技術(shù)，適用的不是像衛(wèi)星發(fā)射、開具銀行賬戶這樣的工作，而是不要求極端精確的情況，其核心是“預(yù)測趨勢”，況且原始數(shù)據(jù)也可能出現(xiàn)差錯。
過往千年，探究因果關(guān)系幾乎是所有科學(xué)研究的原動力。甚至，這已經(jīng)通過語言，融入我們的思維方式和哲學(xué)思想：“因為……所以……”，凡事都要問“為什么”。但是，在大數(shù)據(jù)的范疇里，關(guān)注的卻是相關(guān)性，而不是因果關(guān)系，或者其次才是因果關(guān)系。超市只用關(guān)心把啤酒和尿不濕放在一起，會幫助提高銷售額，而不用關(guān)心其中的奧秘。如果說原因，可能很多都是人們的習(xí)慣、方便，甚至是人性，例如奶爸們習(xí)慣買尿不濕的時候給自己捎上幾罐啤酒。
在此，也有一些自己的思考：如果說搜索引擎所解決的問題表面上是幫助用戶找到需要的信息，而實質(zhì)是幫助企業(yè)找到擁有某項需求的客戶，深層次講是解決了《第三次浪潮》中提出的消費者和生產(chǎn)者分離的根本矛盾，如果再加上3D打印技術(shù)，就可以完成由消費者主導(dǎo)的“個性化”生產(chǎn)過程；而大數(shù)據(jù)所解決的是，通過對所有用戶的數(shù)據(jù)進行分析，可以預(yù)測用戶群整體的需求變化趨勢，從而完成批量產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售的調(diào)整問題，其奇妙之處就在于無需用戶“開口”說出她想要什么？一個解決的“個體需求”，一個解決的是“群體需求”。
本書除了提出上述三項基本觀點，其它的內(nèi)容大多是舉例說明，多少有些空泛。但是，其實大數(shù)據(jù)時代才剛剛開始，對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也只是停留在比較淺的層面上，作者能提出這三項基本觀點已屬難能可貴！
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