我主要读了第一部分和第三部分。
第一部分是大数据的思维变革，作者舍恩伯格提出了三个观点，一是＂不是随机样本，而是全体数据＂，二是＂不是精确性，而是混杂性＂，三是＂不是因果关系，而是相关关系＂，作者被誉为＂大数据时代的预言家＂，抛出的观点是掷地有声的，下面我将谈谈我对这三点的理解。
对于一，我们必须承认我们以往做的处理抽样数据得到结果的方法，是省时省力省钱的，而且判断结果是相对高精准的，如人口普查这一案例，如果采用全体数据进行统计分析的话，工作难度是相当大的，最后的结果也不会很满意，这是得不偿失的。但是随着数据处理技术的飞速发展，我们已经具备了处理大量数据的能力，如果在数据分析过程中采用全体数据，就能避免抽样数据可能由于选取偏见带来的非随机性，处理全体数据也必将成为一种趋势。用在国防生管理工作中，就是管理层要对每个个体都给予充分的关心与互动，对于优秀的固然要偏爱，但是对于较差的也要保持＂不抛弃不放弃＂的态度，让每一个个体都找到自己的.定位与价值。
对于二，作者强调通过掌握更多的数据，暂时牺牲精确性，关注更多容易被忽略的细节，来做更多的事，得到更多的结果，也就是说我们要有一定的包容错误的能力。我们在收集数据时，要主动获取更多的数据，少加一些限制性条件，然后应用我们处理大数据的能力，或许会获得意想不到的结果。作者举了一个谷歌翻译系统的例子，通过英语作为中转，进行各语言之间的转换。此处的启发就是用我们最擅长的途径，不拘泥于特定规则，来达到我们的目的，也就是说我们要先认清自己，不去刻意的模仿，找出最适合自己的一套方法。
对于三，作者指出知道＂是什么＂就够了，没必要知道＂为什么＂，乍一看这个观点觉得有点无脑，但是结合第二点就合理了，降低对精确性及原因结果的要求，通过对相关数据的广泛分析，进而得到更丰富更多元的结果。如购物时，系统的购物推荐，并不是肯定你会购买，仅仅是你感兴趣进而可能会买就足够了。其实作者对＂相关关系＂的强调，主要是大数据强大的预测能力，而且这种预测性能还是相当精确的。以上只是我用作者的观点佐证他自己的观点，证明其一定的合理性，但是我是不完全认同的，在航天领域，我们对成功率的要求是极高的，尤其是载人航天领域，我们必须做到万无一失，我们对每一个结果都会深究其根，找出原因。对于国防生体能成绩的分析也是如此，结果只是我们的一个评价机制，而最重要的还是产生这一结果的原因及过程。
第三部分是大数据的管理变革，本来以为作者会讲点如何通过大数据来改革管理机制和提高管理效率，没想到作者只是讲了大数据其实就是我们的隐私的暴露，提出了要让数据采集管理公司对数据的使用负起责任的解决途径。个人感觉，一是我们在平时要意识到个人隐私的保护，而是相关法律政策的完善，真正的让大数据服务我们的工作生活，而不是一种变相的威胁。
书名中的时代二字让我陷入了深深的误区，big data就只是大数据而已。读完全书，也没有发现作者有说大数据会引领一个时代的观点，我们知道当今是一个数字化、信息化的时代，但绝不还是大数据的时代。但大数据的重要性不严而喻，生活、工作、学习中许多有关大数据的例子的确离我们很近，我们甚至就是众多大数据的一部分。那大数据对我这样一名工科大学生有什么用，对于我这一名国防生又什么用呢，这样的一本书是否能够更好的帮助我在未来的工作岗位上博得头筹，取得一番成绩！还有为了接触、利用大数据并防范大数据所带来的弊病，我又该怎么做呢？书中有这样一句话：大数据是一种资源，也是一种工具。大数据为我们提供暂时的帮助，以便等待更好的方法和答案出现。这也提醒我们在使用这个工具的时候，应当怀有谦恭之心，铭记人性之本。
所说的谦恭之心和人性之本都强调了人在大数据时代的重要性。我们才是数据之源，我们才应是数据的受益者。当我还没读完思维变革这一部分的时候，我就在思考这样的思维变革对我会有着怎样的影响？参加过两次数学建模竞赛的我，在两次的参赛过程中，学会了许多数据处理和数学建模方法。数学模型所具有的对事件或数据的'描述性、预测性、说明性是与大数据完全不同的。大数据下的思维变革不再追求数据的准确性和因果关系。如果我在数学建模提出一种产生某个结果的原因，我是需要明明白白地把其他因素的影响一一剔除。我记得在参加比赛最后关头写
可我又不敢在此时否认自己将来的工作与大数据的相关性，书中第三部分——大数据时代的管理变革中就举到一个罗伯特。麦克纳马拉的例子，他是五角大楼＂统计控制队＂中一名精英，这个队伍让之前不知道飞机备用零件种类、数量和放置位置的军方在制定了综合清单之后，为部队节省下了36亿美元。而我的专业就是飞行器动力，我很清楚我国航空发动机的研究制造水平是深深限制了空军力量的发展。在夏季学期去黎明航空发动机厂实习的时候，许多讲解的师傅都会强调一点，发动机的每一个零件上都是有标号的。零件的工艺卡片上会记录其每一个工序的加工时间、地点，加工、组装、调试人员等的
这种积累利用方法可能与书中作者所说的利用大数据进行预测、创新相比起来不是足够高端，但是新的方法需要人去摸索，我也愿意成为这样的第一人，我也坚信大数据能够给这样一个领域带来另一片天空。只是在航空发动机的领域我们是不能只停留在＂是什么＂这一步的！精心策划数据的因果关系研究和控制实验很有必要。
最后，我提出一个疑问，那就是大数据能不能创造出另一个毕加索呢？
舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着——大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。
无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。
然而，事实真的是这样吗?首先，从应用角度出发，低廉的运算能力和存储空间，让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来，忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得，这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越，可能终结了回归分析，有效性验证等手段，但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果，以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果，都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴，人类如果真的完全掌握之后，会统治整个宇宙。但我觉得，无需从神学观点来讨论，而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上，经典力学会失效——那么在大数据层面上，普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式，那么从现在的惯有思维，也难以推导出大数据的因果关系。同时现场有讨论，是否计算机可以精确地模拟每个原子，然后完整地展现微观到宏观的化学反应细节?我觉得首先是计算能力不足，其次即便设定原子的运动条件真的正确，计算结果未知但宏观结果我们却已经知道——牛顿的经典力学足以应付日常绝大部分情况了。好比切西瓜，究竟刀头的铁原子和西瓜的有机分子如何作用，真的重要吗?回归到商业领域，如果我们可以提高相关性的准确度，从而提高投入效率，那就已经足够了。本来一个产品受到一半客户喜欢，但如果通过大数据挖掘到更好的定位，有百分之八十的客户喜欢，那么价值已经非常可观了。
大数据时代的社会伦理——很大的命题，但重点都在讨论如何保护个人隐私。因为手机越来越智能，网络越来越快，个人的信息也越来越透明——隐形几乎完全不可能。我想说的是，作为硬币的另外一面，我们无法舍弃：互联网只不过是让人与人之间碎片的关系得以统一，其实各种人肉和信息只不过是坊间传闻的升级罢了。当我们住在拥挤的小区，三公里走完一圈的县城，半小时散步完的村落，人和人之间有隐私吗?现在只不过是把这个范围放大到了一个地球而已。硬币的一面是人和人之间有沟通的需要，去团结对抗世界的未知，那么另外一面就是隐私的缺乏。与其说是要在大数据时代保护自己的信息不被泄露，不如站起来维护自己和他人的隐私，从法律和道德的角度来尊重人与人之间的权利。在一个互相尊重的环境下，你可以穿热裤，他也可以穿长裙走上街头;在一个互相践踏的社会中，人人都得带着面具生活。
大数据帮助我们把未来的迷雾拨开了一点，但好比《沉重的肉身》当中讨论的，更多的选择权并不能带给人幸福——因为知道自己不能做不能得到的也更多了。解决工作模式，生存意义，幸福之道等问题，关键还是看自己如何看待和使用这些新式工具以及新结论。引用《神探伽利略》里面的台词：可被重复的，一定有道理存在。那么现在重复的越来越多，更需要保持探索和敬畏之心，人才不会迷路。
第二篇：《大数据时代》读后感1000字
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最大的不同，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(big data)，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，5，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?
