我們從一些事情上得到感悟後，寫心得體會是一個不錯的選擇，這樣就可以透過不斷總結，豐富我們的思想。那麼要如何寫呢？下面是小編精心整理的大數據心得體會範文，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
大數據心得體會 篇1
對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鍾情於務虛的觀點。新奇的產品於我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因，耳濡目染，“大數據”這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收穫。此書有如下特點。
首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認爲大數據時代具有三個顯著特點。
一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據。
二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。
三、瞭解數據之間的相關性，勝於對因果關係的探索。“是什麼”比“爲什麼”重要。
作者指出，隨着技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成爲時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司（阿里巴巴、淘寶網）。
二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。
面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。
大數據心得體會 篇2
首先，想談一談何爲大數據，何爲大數據時代。大數據是一種資源，也是一種工具。它提供一種新的思維方式去理解當今這個資訊化世界。爲何說是一種新的思維方式：在資訊缺乏的時代或模擬時代，我們更傾向於精確性的思維方式，就像是”釘是釘，鉚是鉚”，而在這種傳統的思維方式下，我們得到問題的答案只有一個。
而在大數據時代下，我們打破了這種思維方式，換句話說，我們接受結果的不確定性。簡言概括之，我認爲大數據是一種預測模型。在大數據時代下，我們關注的不是因果，即爲什麼是這樣，而更關心”是什麼”這種相關關係。換句話說，在這種新思維的思考方式下，我們探究問題背後的原因也是不可行的。我們所做的是利用大數據這種工具，讓數據自己說話！
其次，我想談下如何利用大數據提升我軍戰鬥力。當然，大數據分析並不是精準的預測，精準的預測也是不存在的。大數據只能有利於我們理解現在和預測未來的可能性。
作爲軍人，我所關注的是如何利用好大數據的工具提升我軍戰鬥力，打贏這場資訊化戰爭。毫無疑問，現在我們打的不是刀對刀，槍對槍的戰爭，更不是模擬時代，當代乃是數字時代，打的是資訊化戰爭！
四次戰爭的大勝，美軍的戰爭形態從機械化轉向資訊化，而且相應的在戰場取勝的時間也越來越短，這正是大數據時代下的必然結果。而我軍正在轉向資訊化的過程中。
在此戰爭形態的過程中，我們需要更多的計算分析師，大數據分析師，數學家等高等技術性人才來打贏這場資訊化戰爭。這正是大數據時代下我們不得不有的基礎。我軍戰鬥力的提升迫在眉睫！
當然大數據是一把雙刃劍，利用好了取勝也是得心應手，相反，利用不好會導致不可估量的損失。
畢竟，這只是一種預測模型，得不到精準的預測結果。我們更要讓數據爲我們所用，不要被龐大的數據庫框住我們的思維。爲適應時代的發展，在這個適者生存，弱肉強食的世界，大數據時代下的殘酷競爭已經給我們敲響警鐘，一場悄無聲息的資訊化戰爭已經打響！
大數據心得體會 篇3
讀完《大數據》，我才意識到這並不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式，把美國數據開放、收集、使用背後的立法故事、公民故事、技術故事、商業故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。
我在想，大數據概念對於教育來說會產生什麼樣的實用價值呢？一直以來，中國教育在研究教育的數字化，比如數字化校園，這個思路就是把我們教育的內容進行數字化，其結果指向的就是電子教材的研發或者是教學過程的數字化。美其名曰，這是教育技術的重要內涵。
在教學過程中，學生的行爲表現都可以被數據化，而這項研究不是任何一個專業可以深入下去的，它的專業性太強，所以我纔會想到，所謂教育技術與其研究教育的數字化，不如研究教育的數據化來得實在，來的有意義。長期以來，我們並不瞭解教育對一個人的影響具體會如何表現，我們有的只是一個輪廓，我們也並不確定一個教師的行爲對學生具體產生了哪些影響。
所以，人們對教育一直有一個深深的質疑，它是不是科學的？大數據概念至少提出了關注“是什麼”比“爲什麼”要有實際意義得多。
而我們的教育恰好需要把注意力從“爲什麼”轉移到“是什麼”上面來，只有如此，才能把教育從爲什麼發展成“可能成爲什麼”上來，這會是一次思想上的革命。而對於現在地位岌岌可危的教育技術來說，把研究的重點從數字化轉移到數據化上面，這纔是它的出路。
如何將數據融入教學，教育者首先透過標準化全科教學處方，實現了教師授課模板和教學內容的標準化，保證每個教學過程和內容是可控的，然後結合每天的教學內容，處理好面對的數據，處理好數據，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學體驗又以教學結果爲導向的教學體系。
與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課後還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環境怎麼變換，數據如何複雜，我們都不能不去改變自己的`教學去迎合將來的這個大數據時代。
大數據心得體會 篇4
去年的“雲計算”炒得熱火朝天的，今年的“大數據”又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大數據”來了。於是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注“大數據”來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業雲計算，大數據的現狀。
不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。
當然，很多IT知名人士也大力推薦，寫了好多讀後感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的BI，覺得也差不多，可能就是更多的.數據，更細緻的數據分析與數據挖掘。看過此書後，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。
巨量的數據，而另一前：着眼於數據關聯性，而非數據精確性，或許纔是大數據與現時BI的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向於數據的精確性。
看完此書，我心中的一些問題：
1、什麼是大數據？
查了查百度百科，是這樣定義的：大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成爲幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity這個好像是IBM的定義吧。
以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。
2、大數據適合什麼樣的企業？
誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，纔可以讓透過專業化的處理，讓其爲企業產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行爲分析爲最多。
同樣，在公共事業類的政府機構，大數據的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大數據，似乎有點大題小作。書中說：大數據是企業競爭力。誠然，數據是一個企業的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的數據，或都換則方式說：所有的企業都以大數據爲競爭力，是否真的合適麼？是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢？
3、大數據帶來的影響
當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，你甚至都沒有做好準備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網，雲計算的推波助瀾下，大數據開始登場了。但它到底給我們帶來了什麼呢？
1）預測未來書中以Google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇，表明透過大數據的應用，可以爲我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。
2）變革商業大數據所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大數據相關的商業機遇與商業模式，數據的潛在價值會源源不斷地發揮作用可以容易想到的是未來有專門的數據收集，數據分析，數據生成的一條數據產業鏈產生。影響的，當然是IT公司。
3）變革思維書中所說：因爲有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。
大數據心得體會 篇5
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就OUT了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。
維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院資訊監管科研項目負責人。他的諮詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後擔任多國政府高層的智囊。
這位被譽爲：大數據時代的。預言家“的牛津教授真牛！那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎？並不一定，讀大師的作品一定要做些功課纔好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。
在第一部分”大數據時代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關係，而是相關關係。對於第一個觀點，我不敢苟同。
一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎？
我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認爲一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關係，我理解他說的全體數據不是指數量而是指範圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認爲大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和範圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認爲這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。”大數據的簡單算法比小數據的複雜算法更有效。“更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。”不是因果關係，而是相關關係。“不需要知道”爲什麼“，只需要知道”是什麼“。傳播即數據，數據即關係。在小數據時代人們只關心因果關係，對相關關係認識不足，大數據時代相關關係舉足輕重，如何強調都不爲過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？爲何而用？如果我們完全忽略因果關係，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者爲了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的複雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出”不是因果關係，而是相關關係。“這一論斷時，他在書中還說道：”在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關係分析，而又不再滿足於僅僅知道‘是什麼’時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關係，找出背後的“爲什麼”。“由此可見，他說的全體數據和相關關係都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分裏討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認爲數據化就是一切皆可”量化“，大數據的定量分析有力地回答”是什麼“這一問題，但仍然無法完全回答”爲什麼“。因此，我認爲並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統裏，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。
在風險社會中資訊安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的.困境？舍恩伯格在最後一節”掌控“中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：”大數據並不是一個充斥着算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。
大數據爲我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。“謝謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考的答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫數據？什麼叫大數據？數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
大數據心得體會 篇6
資訊時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變我們這樣評論着的資訊時代已經變爲曾經。如今，大數據時代成爲炙手可熱的話題。筆者在這說明資訊和數據，只是試圖首先說明資訊、數據的關係和不同，也試圖說明，爲什麼資訊時代轉變爲了大數據時代?大數據時代帶給了我們什麼?
資訊和數據的定義。維基百科解釋：資訊，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態範疇，是進行互相交換的內容和名稱，資訊的界定沒有統一的定義，但是資訊具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義爲意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關於事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成資訊和知識的原始材料。數據可分爲模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字元和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。資訊則是已經處理過的可以傳播的資訊。資訊時代依賴於數據的爆發，只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。這是否是《大數據時代》一書所未曾闡述的背景材料?
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區別：1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關係的渴求，而取而代之關注相關關係。也就是說只要知道“是什麼”，而不需要知道“爲什麼”。作者語言絕對，卻反思其本質區別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能儘量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認爲數據的用途意在何爲，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關係更有利於預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭並進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認爲，小數據時代也即是資訊時代，是大數據時代的前提，大數據時代是昇華和進化，本質是相輔相成，而並非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什麼預期和啓示?銀行業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業務發展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優秀的經營管理能力可以這些都基於數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基於脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風雲變換，穩健贏取未來。
大數據心得體會 篇7
讀了《大數據時代》後，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎麼明瞭到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作爲我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰慄起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然後透過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨着由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認爲我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統計學的理論和方法，也試圖透過引用《連線》雜誌主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因爲統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認爲”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限於傳統的思維模式和特定領域裏隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節甚至更大之後，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性後，似乎真的可以拋棄以抽樣調查爲基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認爲我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基於一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空資訊“類”與“類”之間長時間有效不變的先後變化關係規則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關係，而是相關關係”，“知道是什麼就夠了，沒必要知道爲什麼”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基於因果關係。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等着哪一個“脫穎而出”，因爲我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，爲了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，爲了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最後把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關係，因爲爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那麼大數據會不會透過正視混雜性，放棄因果關係最後反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區別在於人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最後做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因爲放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什麼統計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡着覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。