大数据心得体会范文（通用15篇）
我们从一些事情上得到感悟后，写心得体会是一个不错的选择，这样就可以通过不断总结，丰富我们的思想。那么要如何写呢？下面是小编精心整理的大数据心得体会范文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
大数据心得体会 1
对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。
首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地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。其次，文中的'事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。
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。
大数据心得体会 2
首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是”钉是钉，铆是铆”，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。
而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心”是什么”这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话！
其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。
作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的'工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争！
四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。
在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫！
当然大数据是一把双刃剑，利用好了取胜也是得心应手，相反，利用不好会导致不可估量的损失。
毕竟，这只是一种预测模型，得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用，不要被庞大的数据库框住我们的思维。为适应时代的发展，在这个适者生存，弱肉强食的世界，大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟，一场悄无声息的信息化战争已经打响！
大数据心得体会 3
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。
大数据心得体会 4
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。
巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），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，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。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的`处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
3、大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？
1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司。
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
大数据心得体会 5
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。
维克托·迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。
这位被誉为：大数据时代的。预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。
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”。“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。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，只是参考的答案，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，只是参考的答案。
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。
大数据心得体会 6
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。
大数据心得体会 7
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。
“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。
近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的.思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。
当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!
《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。
可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。
其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。
还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。
所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。
大数据心得体会 8
《大数据时代》，作者大数据时代的读书笔记【英】维克托及肯尼思合著，大数据是当今世界最热门的词汇，很多媒体、创业者、领导都言必称大数据，然而，到底何为大数据，大数据对我们方方面面的影响是怎样的？闲来重读，仍有启发。
在作者看来，大数据时代，要从三个方面改变我们的思维方式和操作方式，一是要分析所有数据而不仅仅依靠少量的样本数据；二是不必追求精确性而要依赖于数据的丰富性，大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。三是，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系，知道“是什么”就够了，没有必要知道“为什么”。在越来越多的情况下，快速清晰的相关关系分析比慢速的因果分析更有用和更有效。
作者认为，在小数据世界中，相关关系就有价值，在大数据世界中，相关关系大放异彩，直接可以解决问题，例如购物网站中的个性化相关推荐，如果A和B经常一起发生，我们只需要注意到B发生了，就可以预测A也发生了。大数据的相关关系分析更准确、更快，而且不易受偏见影响。
书中另外有价值的点：
大数据的真正含义不是数据海量，而是“全数据”和“个体数据”，即数据是全部的数据而非随机抽样的，以及技术的发展已经可以帮助我们针对每一个个体进行数据分析。
大数据对我们的核心价值是预测。
找到一个关联物并监控它，我们就能预测未来。因为任何事物的发生都不会是瞬间的，而是慢慢出问题的，通过搜集所有的数据，我们可以预先捕捉到事物要变化的信号。
数据的`价值并不仅局限于特定用户，它可以为了同一目的多次使用，也可以用于其他目的，数据的价值是其所有可能用途的总和。每个组织都应该收集尽可能多的使用数据并保存尽可能长的时间。
大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。大数据是一种资源，也是一种工具，一旦得以有效利用，大数据就可以变革公司的盈利模式。
总之，世界上也许没有互联网思维，但是一定有大数据思维，即使用全体数据而不是随机抽样，降低对精确性的要求而使用海量数据，以及，用相关关系解决问题而非钻到因果关系的牛角尖之中。
大数据心得体会 9
世界正迈入大数据、云计算的时代，人类朝着数据化、数字化的方向发足狂奔，我们原有的科学、技术、工作和生活方式正在被信息技术所改写，很多科学领域会被大数据技术所替代，也会崛起很多新兴科学家和职业，譬如数据科学家、数据中间商等。大数据会颠覆很多的产业和行业，甚至一夜之间就能变换运营模式，因为在大数据面前，人类不会再向以前那样追寻着“为什么”，更多的是在样本和概率面前做着商业决策的调整，“快”和“实用”更能满足大众的需求。
数据之大，漫无边际，无穷无尽，包含着我们人类的一呼一吸，一举一动。处在大数据帝国的前夜，眺望星空，这是个最好的时代，因为数据时代转折的重要性，不亚于黑猩猩站立起来行走划时代，很多科幻片里的场景会出现在我们的'日常；这也会是个最坏的时代，因为人类最终会为此走向哪里，只有苍穹能知道！
当我们拥有海量数据时，绝对的精准不再是我们追求的主要目标，我们乐于接受数据的纷繁复杂，也只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。
————《大数据时代》
小数据时代，我们在数据的精准性上花费很多，包括规则和准则、复式记账的平衡规则、信息系统等等，数据闭环，所以数据具有结构性，所以可以找根寻踪，找寻问题的根源，寻求解决方案。
大数据时代来临，因为数据量的庞大，以及数据背后的繁杂性，以及处理数据的知识IT工程师和计算者，别忘了，拥有数据的是政府和独角兽商人，所以，他们很难对数据进行深度分析，这样也会催生各个领域的数据分析业务，数据生态链核心就清晰了起来。
大数据会取代小数据吗？这是不可能的事，大数据和中小数据之间的防火墙更会高筑！
大数据都是基于样本的非结构性数据，推送到我们面前的数据指引，都已经经过了各种算法的粗加工，融入了计算者的各种算法，算法会因人而异，利用我们过去的电子痕迹，预测我们的现在和未来，一花一世界。
初期的一大一小，数据的交融，像极了海上的渔网，具有强关联性。
数据就像是一个神奇的钻石矿，在其首要价值被发觉后，仍能不断创造价值。大数据拥有者依赖技术专家挖掘数据的价值，但技术专家（数据武士）并没有想象中那么耀眼，他们在大数据中淘金，发现了金银珠宝，可最后却要把这些财富拱手让给大数据拥有者。
————《大数据时代》
当恐龙消失，人类慢慢成为了动物界的主人。
数据是我们工作、生活中的点滴记录，它真实、朴实无华，它们也会有声音，只是需要有慧眼和思维才能驾驭。
我们只有跨过数据化、数字化的长河，才能开启AI时代，路途遥远，主人！
大数据心得体会 10
数据已经成为一种商业资本，一项重要的经济投入，可以创造新的经济利益。事实上，通过对海量数据进行分析，我们可以获得巨大价值的产品或服务，或者深刻的洞见。
大数据时代的思维变革
（1）不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代的第一个转变就是利用所有数据，而不再仅仅依靠一小部分数据。采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大。因此样本选择的随机性比样本数量更加重要。大数据的方法不采用随机分析法，而是采用所有数据，即样本=总体。
（2）追求数据的混杂性而不是精确性：大数据为了扩大数据规模允许不精确。大数据的简单算法比小数据的复杂算法更加有效。大数据要求我们接受纷繁性，放弃对精确性的追求，在大数据时代我们无法获得精确性。
（3）大数据追求相关关系而非因果关系：通过监控一个现象的良好的关联物，相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。大数据的相关关系分析法更加准确、更快，而且不易受传统思维模式和特定领域里隐含的固有偏见的影响。建立在相关关系分析法上基础上的预测是大数据的核心。
大数据时代的商业变革
（1）一切皆可量化：量化是数据化的核心。我们要的是数据化而不是数字化。数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。数字化指的是把模拟数据转换为0和1换算表示的二进制码。
有了大数据的帮助，我们不再会将世界看作世界是一连串我们认为或是自然或是社会的现象，我们会意识到本质上世界是由信息构成的。将世界看作信息，看作可以理解的数据海洋，为我们提供了一个从未有过的审视现实的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。
（2）数据的绝大部分价值都隐藏在表面之下：数据的价值不仅限于特定用途，它可以为同一目的而被多次使用，也可以用于其他目的。数据的基本用途是为信息的收集和处理提供依据。不同于物质的东西，数据的价值不会随着它的使用而减少，而是可以不断地被处理。
数据的创新包括：数据的再利用（采集用户的搜索数据判断用户的偏好或发展趋势）、重组数据（多个数据集的总和重组在一起时比单个数据集更有价值）、可扩展数据（使得某种方式收集的单一数据集有多种不同的用途）、数据的折旧值（随着时间推移，大多数数据都会失去一部分基本用途但潜在价值依然强大）、数据废气（使用用户在网上留下的数字轨迹，如在线交互痕迹，来改善旧服务）、开放数据（开放政府数据让私营部门和社会大众访问）。
（3）数据、技术与思维的三足鼎立：大数据价值链的构成为大数据采集掌控、大数据挖掘技术、大数据思维。现今我们处在大数据时代的早期，思维和技能是最有价值的。但最终大部分的价值还是必须从数据本身中挖掘。大数据公司的多样性表明了数据价值的转移。随着数据价值转移到数据拥有者手上，传统的商业模式也就被颠覆了。
未来行业专家和技术专家的光芒都会因为统计数学家和数据分析家的出现而变暗。因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音。
大数据决定企业的竞争力。规模很重要，大规模的公司拥有大量数据以及采集更多数据的能力，而小规模公司则更加灵活，因此中型企业将会逐渐消亡。
大数据时代的管理变革
（1）让数据主宰一切隐忧：大数据的核心思想是用规模剧增来改变现状，这会给我们带来更多威胁。
在大数据时代，不管是告知与许可（很多数据在收集时并无意用作其他意图，而最终却产生了很多创新的`用途）、模糊化（有意识的模糊化可能起到反作用）还是匿名化（大数据促进了内容的交叉检验），这三大隐私保护策略都失效了。
大数据被滥用于因果分析可能导致罪责的判定是基于对个人未来的预测。进行个人罪责推定需要行为人选择某种特定的行为，他的选择是造成这个行为的原因。而大数据并不是建立在因果关系基础上的，而是相关关系！所以大数据绝不可以用来进行罪责推定！
（2）责任与自由并举的信息管理：大数据时代要借助限制信息滥用的规范而不是最初的审查来防止其泛滥。要想保护个人隐私就需要个人数据处理器对其政策和行为承担更多的责任。
个人隐私保护从个人许可到让数据使用者承担责任：为了实现数据二次运用的优势与过度披露所带来的风险，监管机制可以决定不同种类的个人数据必须删除的时间。再利用的时间框架则取决于数据内在风险和社会价值观的不同。公司可以利用数据的时间更长，但相应的必须为其行为承担责任以及负有特定时间之后删除个人数据的义务。我们还可以开发新的技术促进隐私保护。如“差别隐私”：故意将数据模糊处理，促使对大数据库的查询不能显示精确结果。
在依据大数据技术作重大决策时必须保证特定防护措施的到位：（a）公开原则。用来进行预测分析的数据和算法必须公开。（b）公正原则。具备由第三方专家公证的可靠、有效的算法系统。（c）可反驳原则。明确提出个人可以对其预测进行反驳的具体方式。（d）确保对人的评判依据真实行为而非大数据分析。
大数据的运作超出我们正常理解范围。为了防止大数据的预测、运算法则和数据库变得不透明、不可解释、不可追踪，大数据需要被检测并保持透明度，当然还有使这两项得以实现的新型专业技术和机构，大数计算法师将会崛起。
为了保护极具竞争力的大数据市场，必须防止垄断。政府也应该公布其数据。
大数据心得体会 11
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，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本t；总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。
接下来，维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。
之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。
无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受！
我觉得《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。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。
大数据心得体会 12
《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》由维克托迈尔-舍恩伯格和肯尼思库克耶所著。舍恩伯格曾先后任教于世界最著名的几大互联网研究学府。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人，哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人；曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。
1.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；接着，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；最后，作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。
2.大数据的核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。但是这种定义是有误导性的。大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
3.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。研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度，此外不再热衷于寻找因果关系。
4.数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息，甚至包括很多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。
5.对“小数据”而言，最基本、最重要的要求就是减少错误，保证质量。
6.相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助我们进一步接近事实的真相。
7.建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。
8.“现实挖掘”这里指的是通过处理大量来自手机的数据，发现和预测人类行为。
9.所谓大数据思维，是指一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。
10.大数据的.价值不再单纯来源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用。
11.大数据大大地威胁到了我们的隐私和自由，这都是大数据带来的新威胁。但是与此同时，它也加剧了一个旧威胁：过于依赖数据，而数据远远没有我们所想的那么可靠。
12.面对大数据，保护隐私的核心技术不再适用了。同样，通过大数据预测，对我们的未来想法而非实际行为采取惩罚措施，也让我们惶恐不安，因为这否认了自由意志并伤害了人类尊严。
13.个人隐私保护从个人许可到数据使用者承担责任的转变是一个本质上的重大变革。
14.在大数据时代，关于公正的概念需要重新定义以维护个人动因的想法：人们选择自我行为的自由意志。简单地说，就是个人可以并应该为他们的行为而非倾向负责。
大数据心得体会 13
《大数据时代》是由盛扬燕、周涛翻译的英国维克托·迈尔——舍恩伯格、肯尼思·库克耶的一部力作。作者维克托·迈尔——舍恩伯格，被誉为“大数据时代的预言家”；译者周涛，是我国大数据和网络科学领域的青年领军人物。强强联合、中西合璧，使这部中译本自2013年1月与英文原版同步面世以来，即获好评如潮。至2015年10月，在短短不到三年时间里，已加印到第18版，足见其阅读面之广、影响力之深。
《大数据时代》，是我目前最喜欢的一本书。它点燃了我的“纸质阅读”热情，引导我从以休闲、娱乐为主的片断阅读转向了与工作需要相统一的深度阅读。我是比较爱读书的，但自从去年手机启用了上网功能后，我对网上阅读也由最初的好奇逐步发展为习惯，坐着看手机、躺着看手机，甚至上厕所都拿着手机。但在这样的阅读中，思维仿佛禁锢在了手机屏幕的方寸之间，怠于思考。久而久之，思考能力怕是会退化，甚至只是生活在自己的网络空间里，与现实脱节。对此，我感到警醒和焦虑，一直想从这样的阅读习惯中摆脱出来，尽管期间也读了几本书，但被动阅读成分居多，直到我读到《大数据时代》。这一次，我只用一个周末两、三天的时间就读完了这本书，阅读速度堪比早年读《哈里·波特》。这样的手不释卷，这样的阅读速度，让我对自己又有了信心，我还是可以阅读纸质书的。《大数据时代》字里行间洋溢的时代气息深深地感染了我，令我发自内心地渴望了解时事，理解国家、企业面临的形势任务。于是，捧读起《中国油气产业发展分析与展望报告蓝皮书》、《中国国情报告》，也同样兴趣盎然。这一刻，我感到我的阅读兴趣与我的工作需要统一起来了，这是我近年来一直在努力探索和追求的。《大数据时代》，让我的生活充满阅读快乐。
喜欢《大数据时代》，偶然中有必然。本书语言生动，内容丰富，可读性强。特别是上百个与现实生活密切相关、基于大数据应用的鲜活案例，发人深醒。比如，书中所举的排查纽约可能发生爆炸的沙井盖（下水道检修口）案例，就非常有代表性。纽约每年会发生多起沙井盖爆炸，爆炸能使重达300磅的沙井盖冲上几层楼的高度，非常危险。为纽约提供电力支持的联合爱迪生电力公司每年都会对沙井盖进行常规检查和维修，但因沙井盖量大，仅在纽约最小的行政区曼哈顿就有大约51000个沙井盖和服务设施，难以及时发现爆炸隐患并排除。哥伦比亚大学的统计学家鲁丁和她的同事，从大数据角度切入，通过对一些历史数据的研究，预测出可能会出现问题并且需要维修的沙井盖，既利于及时发现并排除隐患，又有效降低了检修成本。由此我联想到，我们大庆油田经过50多年的`开发建设，水网、电网、油气网密布。即使没有大的事故发生，也容易出现“跑、冒、滴、漏”的情况。随着岁月的增长，这样那样的问题会更加令人疲于应对。特别是随着燃气入户，天然气管网遍布身边，一旦发生事故，直接关系到居民的生命财产安全，影响人心稳定，影响社会稳定。若能从大数据角度系统考虑这些安全问题，配套完善技术装备和手段，及时收集数据、整理数据，让数据说话，倾听数据声音，排查事故隐患，必能事半功倍。否则，就会像爱迪生电力公司初期“撞大运”式的抽检沙井盖那般，即使全员日夜不停地努力工作，也难以有效解决问题。
《大数据时代》提出的观点，同样令我眼界大开。本书前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。以大数据时代的思维变革为例，本书明确提出“让数据‘发声’”、“允许不精确”、“知道‘是什么’就够了”等观点，非常有冲击性。尤其是“知道‘是什么’就够了，没必要知道‘为什么’”的观点，与我们的传统认知和行为习惯相去甚远。但仔细想来，却非常适用、实用、管用。在这个越来越讲究效率、越来越讲究速度的时代，若是对任何事情，都执着于探索现象背后的原因，也就是必须在知道为什么的基础上开展下一步工作，难免会降低工作效率，甚至会错失良机。就像上文提到的排查纽约可能发生爆炸的沙井盖案例，若鲁尔和她的同事纠结于探索因果关系，总是试图揭示“为什么”，怕是其有生之年都不能完成该项任务。也许，作者本身并非不重视“为什么”，只是用这样的阐释方式，引起人们对“是什么”的重视。突然想起孔夫子那句颇受争议的“民可使由之，不可使知之”，想来以孔子之“仁”，一定没有小看“民”的意思，他所关注和强调的也只是效率。跨越2000多年，东西方文化在此相互碰撞、相互佐证，令人叹为观止。
去年召开的党的十八届五中全会，从国家战略层面，做出了实施大数据战略的部署和要求。善用大数据、融入新时代，是我们提高企业竞争力的重要手段，也是我们贯彻落实中央精神的重要体现。真诚希望更多人阅读《大数据时代》，在尽享阅读快乐的同时，关注大数据、开发大数据、应用大数据，充分释放数据效能，加快成功脚步，实现人生精彩，为企业发展、国家富强、民族振兴做出更大的贡献。
大数据心得体会 14
近期，读了一本很火的书—《大数据时代》，得到了一些知识和思考，大数据是一个很重要的概念，代表了很重要的趋势。《大数据时代》一书，阐述和厘清了大数据的基本概念和特点，也使得我对金融和大数据有了一些思索。
大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。
金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。
大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是中小企业得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。
长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵
押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。
信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。 一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。
金融，特别是互联网金融，对大数据的使用，天生具有优势。互联网可以在法律和道德所容许的范围内捕捉信用评估所需要的个人或群体的'行为信息，并将这些繁杂的信息提供给大数据作业系统进行处理，完成对个人或群体的信用价值的评估分析。从这个角度来说，P2P 在对信用大数据的使用方面更有独特优势，由于 P2P 两面市场的特点，决定了它可以覆盖更多的用户，同时由于充分利用了人人组织的特点，可以让用户自己产生数据，从而实现数据的自我产生和循环。使得“取之不尽，用之不竭”的数据创新成为现实。
在可预见的未来，大数据对金融的影响：
金融服务将进一步从粗放式管理向精细化管理转型。由抵押文化向信用文化转变更全面的信用体制和风险管理体制将会建立；从“利润为中心”向“客户为中心”转型。从“关注整体”向“关注个体”转型。
我们还可以预见，真正能带来改变的互联网金融、大数据金融一定是由深谙互联网思维，立足小额信用贷款服务，涉及海量用户，注重数据资产，耐心长远的公司所推动的。这有这样，才是符合大数据的趋势，才能拥有长期的核心竞争力。
马云指出，中国不缺银行，但“缺乏一个对十年以后中国经济成长承担责任的金融机构”.在他看来，阿里巴巴并非在做金融，而是在建立一个可靠的信用系统。“互联网拥有着大量的数据，今天中国缺的是银行改造。中国缺的是一套动态的、准确的信用体系，而我们正在做这样一套信用体系。在我们眼里，企业没有大小、国有民营之分，只有有信用、没信用之分。”
我相信大数据与金融在未来会联系的越来越紧密，了解大数据、学习大数据、应用大数据将对未来金融产生深远而有益的影响。
大数据心得体会 15
最近闹的沸沸扬扬的“斯诺登事件”让我想起前段时间的畅销书《大数据时代》。
维克托迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中，首先给出了“大数据”的含义：你的一个习惯动作，你的一次消费行为，你的一份就诊记录……文字、方位、沟通等一切事物皆可以量化为数据，不仅人类生产和生活中“有意义”的信息海量产生，相比以往呈几何数级的爆炸式增长，“无意义”的数据的膨胀速度也同样惊人。
数据采集存储技术让所有的一切信息都可能被数据化，互联网特别是移动互联网技术让所有的数据可以串联起来，无遗漏数据分析技术几乎可以让所有的数据都派上用场。“大数据时代”，没有了“有意义”信息和“无意义”信息的边界，谁能得到信息并善于利用信息，谁就会抢占先机。“大数据时代”不仅影响着我们每一个人，甚至连世界经济格局也在酝酿着巨大变革。因此，《大数据时代》的作者认为，大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式，开启了一次重大的时代转型。
历史是一面镜子，照向未来。毫无疑问，已有的大数据也属于历史的范畴，但大数据时代却是指向未来的。大数据时代，我们分析的`数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；总量每两年就可以翻番，而且这一趋势还在加速。倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥数据对社会发展的巨大推动作用。研究证明，人类行为93％是可以预测的，成为“已经发生的未来”。
大数据时代，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。虽然目前大数据预测的还只是参考答案，不是最终答案，但其威力已经显现。在《大数据时代》中，作者举的3个例子令人印象特别深刻。
一是谷歌仅凭网民留下的相关痕迹，就能得出与事实相符度高达97％的结论，2009年比疾控中心提前两周、具体到了特定的地区和州、准确预测了甲型h1 n1流感的爆发。2013年，又成功预测了美国流感的暴发。
二是奥巴马2008年的选举，竞选团队里设置了首席数据科学家，他利用facebook和twitter进行数据分析，不但利用社交媒体来发布信息，帮助奥巴马团队定位目标选民，甚至筛选出一些潜在的竞选志愿者。
三是微软公司通过大数据分析处理，对新一届奥斯卡金像奖作出“预言”，结果除“最佳导演”外，其余13项大奖全部命中。
正如维克托教授所说，我们目前看到的大数据和大数据应用，还只是“冰山的一角”。一定程度上，大数据就是新财富，价值堪比石油，正因为如此，赛门铁克公司的调研报告显示，全球企业的信息存储总量年增67目前包括谷歌、旧m 、微软、emc，惠普，以及我国的百度、腾讯、阿里巴巴等众多巨头，已早早开始布局大数据，为在即将来临的大数据时代做好竞争铺垫。
大数据已经渗入到了生活的方方面面，将逐渐成为现代社会基础设施的一部分，就像公路、铁路、港口、水电和通信网络一样不可或缺。更有人说，大数据是继边防、海防、空防之后的第四个大国博弈的空间。美国奥巴马政府已经把“大数据”上升到了国家战略的层面，投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”。
大数据时代，可以让人成为上帝，通过各数据汇总，俯瞰世界中你想知道的任何一面。大数据时代，也可以让你困扰不堪，因为你面临个人隐私被不断泄露和基于数据预测偏见的麻烦和危机。美国国家安全局和联邦调查局于2007年启动了一个代号为“棱镜”的秘密监控项目，划直接进入美国网际网路公司的中心服务器里挖掘数据、收集情报，包括微软、雅虎、谷歌、苹果等在内的9家国际网络巨头皆参与其中。报道刊出后外界哗然。保护公民隐私组织予以强烈谴责，表示不管奥巴马政府如何以反恐之名进行申辩，不管多少国会议员或政府部门支持监视民众，这些项目都侵犯了公民基本权利。
因此，维克托教授在《大数据时代》中表达了“数据主宰一切”的隐忧，并提出了“责任与自由并举”的信息管理设想，这也是我们在拥抱大数据时代时必须思考和解决的问题。
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