推荐第1篇：大数据时代心得体会
《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。
推荐第2篇：大数据时代读书心得体会
《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
24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，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行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
其次，进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，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。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
最后，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数
十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……，截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
首先，谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势，可以说，大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活，如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生，只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的，所以，要实现大数据，相关的很多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战，相关产业都要重新调整产业结构，在那时，可以夸张的说，信息就是黄金，信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力，势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显，掌握不了信息资源，很难再翻身，要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快，信息的时效性决定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙，到那时，就像现在的日本，可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事。
第二，关于数据管理的看法。大数据时代，数据管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是，人防、技防、物防一体化。人防，即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识，不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防，就是要运用软件来管理和处理数据，经常检查更新数据库，定时查杀电脑病毒，确保电脑状况安全;物防，就是重要的数据一定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离，无关的信息应当及时删除，减轻硬盘的压力。
三、怎么保护自己的隐私。隐私，顾名思义，就是不愿意让别人看到的东西，所以，在大数据时代，更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越要远离网络，不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记，避免信息传播范围太大，管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器，总是以随机码来保护自己真实IP地址，提高网络安全的可靠性，加强对联网信息的管理和保护。
不论我们情不情愿，大数据时代都会到来，现实社会是我们高喊着走向大数据时代，其实大数据时代已经向我们走来，所以与其被动接受，不如主动学习，从中找到自己的出路，成为大数据时代的建设者和受益者。
推荐第3篇：读大数据时代心得体会
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。
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资相提并论。同年，中国政府20xx年也批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!
推荐第4篇：大数据时代下的生活方式
论文简介
本论文第一部分介绍了大数据的定义及特征以及如何使用大数据；第二部分分别介绍了大数据在商业预测、体育领域、购物等方面的应用；第三部分介绍了大数据带来的风险和隐私问题；最后一段总结全文内容。
大数据时代下的生活方式
从2012年开始，大数据一次开始明显的受到广泛关注。通常“大数据”一词，给人的感觉就是信息时代下产生的海量的数据，这是我们最直观的感受。如果要给大数据一个比较专业的定义的话，可以这样描述：大数据，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。国际数据公司也给出了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。从大数据的特征中我们可以看出，大数据强调数据的海量还流转。在我们现在身处的互联网时代，我们每打开一个网页，搜索一个关键字，网购一件商品，都会产生大量的数据，海量的数据似乎就是这个时代的产物。同时，即使在线下，我们随身穿戴的智能设备，比如手机、手环等，也在实时的上传数据到云端，网络互连也让数据更加方便快捷的流动。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
大数据中虽然蕴含着海量的信息，但其价值并不体现于此。数据之海量，包含着许多无用的信息，如何处理大数据，获得有用信息才能体现大数据的价值。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。目前，国内外的一些大公司都已经具备了一定的对大数据的“加工能力”，他们正在利用大数据的价值提升自身的服务以及改善我们的生活。
大数据在商业制作的案例
2013年出品的美国政治题材电视剧《纸牌屋》受到广泛好评，就连美国总统奥巴马也是《纸牌屋》的粉丝。然而一部《纸牌屋》，就让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台Netflix在一季度新增超300万流媒体用户，第一季财报公布后股价狂飙26%，达到每股217美元，较去年8月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切，都源于《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作。
《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的C2B，即由用户需求决定生产。
如今，互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，在大数据时代下为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。
大数据在体育领域的应用
2014年巴西世界杯，德国再次捧得世界杯的奖杯。而在悄然影响绿茵场强弱较量的“大数据”，对德国队来说可谓功不可没。在世界杯比赛开始前，德国足协就与SAP公司合作，“私家定制”了一款名为“Match In-sights”的足球解决方案，用以迅速收集、处理分析球员和球队的技术数据，基于“数字和事实”优化球队配置，提升球队作战能力，并通过分析对手技术数据，找到在世界杯比赛中的“制敌”方式。
这款数据分析系统首先通过摄像头、传感器等工具捕捉到球员跑动速度、位置、控球时间、防御范围、动作细节等大量数据，并传入数据库，随后，基于SAP HANA平台运行的分析工具可迅速对这些数据进行后台分析处理。据SAP介绍，在短短10分钟内，10名球员用3个球进行训练，可产生超过700万个可供分析的数据点，而SAP数据分析平台完全可对这些数据实现实时处理。
通过这些数据进行加工处理提取有用信息，德国队教练可以迅速评估比赛状况、每个球员的特点和表现，球员的防守范围，对方球队的空挡区等信息。通过这些信息，教练可以更有效地对球员上场时间、位置、技战术等情况优化配置，以提升球队表现。
与此同时，在了解自己的基础上，德国队还利用这一工具对对手的技术数据进行了分析，这些分析涉及对手球队的几乎所有方面。德国队教练组并根据分析结果针对不同的对手确定相应战术，从而提高了球队获胜的概率。
大数据在购物方面的应用
经常在浏览购物网站的用户可能会注意到一个有趣的现象：两个人打开同一个网址，显示的内容却不一样。这是由于用户之前在访问购物网站时留下了一些数据，购物网站通过收集大量的用户留下的数据，进行加工分析，针对用户的喜好向用户推荐有用的商品。不同的用户喜好不同，商家会根据用户不同的喜好推荐不同的商品，所以当不同的人打开同一个网址时显示的内容却不相同。
这种案例不只是发生在互联网上，在线下的商店中也有类似的应用。最经典的案例就是“尿布和啤酒”的故事：在美国沃尔玛超市中有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。对于这种现象有这样的解释：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布之后会顺手买回自己爱喝的啤酒来犒劳自己，因此这就增加了啤酒和尿布在一起购买的机率。
发现这种现象的超市是通过对一年多原始交易数字进行详细的分析，才发现了这对神奇的组合。
大数据在其他方面的应用
大数据的应用不仅给商家带来了更多的收益，其对改善大家的生活方面也是功不可没。以前在浏览购物网站时面对琳琅满目的商品会不知所措，而在网上的商品更是海量，选择依据自己喜欢的需要花费很长的时间。现在根据分析大数据生成的商品推荐功能，大大节省了用户搜索心仪商品的时间，提升了用户体验。近些年，美国谷歌公司通过使用搜索的数据来预测实时流感动态对流感传播的预测。研究显示，结合传统监测方法和大数据，可以预测美国未来1周的流感感染情况。这一发现可能影响国家层面和地方层面预防和流感暴发控制。这种利用大数据对传播性疾病的预测可是让我们防患于未然，提高了我们的生活质量。大数据已经渗透到了生活中的各个方面，2014年04月04日，百度上线了一款新的大数据产品“百度预测”。这款可以通过分析大数据，对经济指数、疾病、高考、城市、旅游景点、体育赛事、电影票房等方面进行预测。通过对高考情况的预测，可以让考生选择更加适合自己的高校和专业；通过预测旅游景点，可以帮助我们做出更佳的出行方案。这些应用十分贴近生活，实实在在的让我们每个人都能够享受到大数据带来的价值。
大数据预测带来的问题
一、风险问题
由于大数据中包含了海量的数据，这些数据是否真的有用？如何有效的区分有用数据和干扰数据？这些问题不禁会让我们担心，从这些杂乱的数据中分析出来的结果是否真的可靠。
2008年，谷歌第一次开始预测流感就取得了很好的效果，比美国疾病预防控制中心提前两礼拜预测到了流感的爆发。但是，几年之后，谷歌的预测比实际情况(由防控中心根据全美就诊数据推算得出)高出了50%。据分析，这是由于媒体过于渲染了谷歌的成功，出于好奇目的而搜索相关关键词的人越来越多，从而导致了数据的扭曲。如果根据这样的数据分析出的结果必然大大的偏离实际，做出错误判断。
二、隐私问题
在大数据时代背景下，个人数据能够更容易获取和更广泛传播，而侵犯隐私权的行为却难以察觉，侵犯后果愈加严重。大数据时代的主要特点之一在于数据的膨胀、开放以及高速传播。借助强大的搜索引擎，许多希望被各种利益团体得到的信息，当然包括个人信息，都可以在虚拟的网络世界轻易获取。可是，与获得和传播个人隐私的“易”相比，若想在海量的信息中主动觉察到个人数据隐私权受到侵犯的蛛丝马迹，可谓“难”。
在网络空间，尤其在大数据时代，隐私的丧失很容易发生。在移动互联、网络社交、定位系统与大数据分析愈演愈烈的今天，手机、导航仪、电脑、电视机，每个电机设备都有可能成为数据的记录端口，隐私保护则成为了最大的难题。利用大数据获取有价值的信息固然十分重要，但如何防止这些数据被过度泛滥、被公开和不法分子利用，则是大数据分析者们必须思考的问题。
综述
大数据时代无论是国家、企业还是个人都面临这机遇和挑战，能够正确合理地使用大数据能够给国家和社会带来福利，给企业创造大量的财富，也能够使每个人的生活得到改善。不过，要想做到够准确利用大数据，并能够控制风险，保护隐私，还有很长一段路要走。但无论怎样都不能否认，大数据标志着一个时代，无论时谁都无法抵制这个时代的来到。
推荐第5篇：大数据时代下的银行业
大数据时代下的银行业
一、前言
2012 年3 月，奥巴马政府宣布投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。 这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来。
近年来,移动互联网、物联网等迅速发展,使得新数据源不断出现,全球的数据总量正呈指数增长,过去3年间产生的数据量已超过以往总和。大数据时代的到来已经成为全球共识,数据正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产.随着信息技术及互联网的快速发展，社会正在走向全面数字化。处于大数据时代的银行业，正面临着一场经营方式的大变革。一方面，互联网和大数据打破了原有银行在渠道和信息上的壁垒，给银行带来更多的竞争对手；另一方面，大数据将推动银行更加科学地经营管理，从而促进银行更健康地发展。
二、大数据时代银行业分析
目前，银行业正处在以客户为中心、以市场为导向的激烈竞争时代，如何应用先进的计算机网络技术跟踪、预测银行客户的发展动向，最大限度地挖掘客户信息的潜在价值，并利用这些信息来改进银行服务，提高竞争能力对银行来说至关重要。
（一）独特优势分析
对银行独特优势或其存在理由的理解有很多角度，基本的一种是将银行看作一个信息处理的机构，它能够获得和处理金融市场所无法获得的信息，并通过贷款决策向市场发送有关借款人信用的信号。
所谓市场无法获得的信息，首先来自于借款人为获得贷款而自愿向银行做出的披露，其次来自于银行家对于借款人进行的近距离的调查和判断。这些信息又可以分为两类，一是能够被编排的、数码化的或结构化的；二是只能意会的。银行贷款决策的做出，固然有赖于对于数码化信息进行分析的技术，但也离不开银行家的职业直觉和判断。
（二）机会分析
1、助推经营转型。以小微贷款发展为例，导致小微企业贷款难的原因很多，包括缺乏足够的抵押担保、缺乏信用评价机制、银行管理成本高等等。而大数据给这个难题带来了新的解决思路，通过大数据可以建立更完善的信用评价机制、风险定价机制、贷款全流程管理机制，并降低人工成本。
2、提升精准营销能力。通过大数据技术，信用卡客户营销可能基于以下的流程：首先对客户的性别、年龄、职业、金融资产、刷卡频度、消费地点、购物种类、营销活动参与情况等数据进行分析，得到客户的贡献度、活跃度和行为偏好等客户特征；然后根据客户特征进行分类差异化营销设计、举办营销活动；最后根据营销结果再进行数据分析，为下次改善提供参考。
3、提高客户满意度。通过分析客服中心的咨询、投诉内容，可以及时发现产品或服务存在不起眼的小缺陷，而改变这些小缺陷，可能会极大地提升客户满意度。通过对大量交易、行为数据、社交网络数据的分析，可以帮助银行找准客户需求，真正做到以客户为中心设计开发产品。
4、创新品牌营销策略。大数据时代，信息传播的方式、渠道和速度都是前所未有的。社交网络将会成为品牌营销的主阵地，客户在社交媒体上快速传播自身体验和感受的影响力将远远超过空洞的形象广告。传统上依赖信息不对称的品牌营销都将无所适从，与其投巨额资金到媒体做广告，不如扎扎实实地搞好自身的产品和服务，通过客户来帮助银行宣传。
三、对我行采取的策略建议
大数据时代是分析时代。大数据分析的实质就是将客户放到更大的社会背景下加以曝光，准确定位环境中客户所处的位置符合怎样一种商业模式；到现在为止没有任何技术能超越人（对我行来说就是客户经理）更能对活生生的客户加以把握分析，客户经理是最好的社会感知装置，同时又肩负将银行预定的熟悉的关系模式导入到现实社会网络，扩大关系。
打好数据基础。“在今天的社会中，最重要的资源，不再是劳力、资产或是土地，而是数据和知识。”我行首先要把行内业务系统的数据用好，这些数据是高价值密度的数据。除了要完整地保存这些数据外，还需要注意数据治理，保证内部数据的可用性。在此基础上，还需要进一步打破传统数据源边界，通过各种渠道和方式获取行外数据。银行可以通过合作、购买、收集等方式获取相关的数据，包括政府公布的各类统计数据、央行征信数据、企业客户的ERP数据、第三方评级机构的数据，以及电商、社交网络的数据等等，用以丰富和完善数据资源。
做好技术支撑和人才培养。当前采用传统的数据库已难以支撑大数据的需求，需要采用开放式的并行计算架构来建设大数据平台。而技术支撑的关键在于人才，既需要熟悉大数据技术的科技人才，也需要具有数据思考能力的业务人才，更需要具有综合素质的数据科学家。
强化数据治行理念。“除了上帝，任何人都要凭数据来说话。”要强化依靠数据说话的理念。首先要改善现有的管理决策文化，真正把数据分析作为决策重要依据；其次要优化数据分析流程，更好地把业务与技术融合在一起。
创新业务发展。大数据应用的深入，将为银行经营模式、业务流程的转变提供依据。我行需要建立新型的创新机制，为基于大数据分析的业务创新提供充分的条件和保障。无论是产品服务创新、风险管理创新、客户营销创新还是运营模式创新，大数据分析都将成为必不可少的途径。
四、结束语
在这个不断创造神奇的大数据时代，银行无法置身度外。若干年后，我们再回看银行的转变，也许会发现改变银行的不是某个人，某个企业，而是大数据。因此，我行有理由自信地拥抱大数据时代，具备作为信息处理机构的传统优势，在大数据时代有无限机遇。
附：基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的构建（百度完全摘抄，供参考）
(一)顾客互动模块｡它为整个客户管理信息系统提供具体的客户信息,这些信息包括客户的基本信息､财务会计信息､行为特征信息､信用信息等,把这些数据信息进行预处理存入数据库后,可以为银行的客户工作提供有利的支持,银行可以在此系统的支持下选定最为便利的渠道同客户进行沟通,同时也可以在客户营销管理的进程中直接为这些渠道提供信息｡
(二)公共信息模块｡公共信息模块是存储金融信息和金融行情的模块,它可以为银行提供服务和支持,能使银行便捷地查阅各种金融信息与行情｡同时,这个拥有大量信息的模块系统还可以充分利用资源为客户提供专家服务建议､标准化的流程支持和随时更新的公用信息,使银行和客户都能获得及时宝贵的信息反馈
(三)银行产品信息模块｡银行产品信息包括银行为客户所开发的各种金融传统产品和衍生产品｡随着金融市场的开放与发展,金融衍生产品层出不穷,银行这些产品的出现为拓展客户服务提供了很大的平台,有关信息包括这些产品的特征､价格､适用等｡产品信息模块可以为客户提供有关产品信息的服务和支持并为信息库不断提供新的产品信息｡
(四)数据存储模块｡信息库可以在数据上进行清理和集成,消除信息噪声和不一致数据,使多种数据组合在一起,然后将结果数据存放在分门别类的数据仓库中,再根据使用客户管理信息系统的银行请求,数据仓库可以负责高效地提取相关数据｡同样,存储模块信息也可以进行不断的更新｡
(五)数据分析模块｡数据分析模块一方面通过定制的评价和分析模型对提取的数据进行分析和评价,然后按照银行的业务侧重点把目标客户从中筛选出来;同时,以各种信息为基础,分析出客户的行为特征,这样就可以为银行进行个性化的差别服务提供分析依据｡另一方面,为银行指定客户拓展策略和创新产品提供依据｡
(六)工作管理模块｡工作管理模块的主要任务是对分析模块分析出来的银行重点客户进行管理｡银行客户经理通过该工作平台,针对不同的客户,将合适的产品通过合适的渠道在适当的时期以合理的价格销售给不同的目标客户,这就克服了传统客户管理上费时费力在庞大的客户资料中难甄别出重要客户的弊端,同时,基于数据挖掘的工作管理模块更能高效科学地根据不同的客户群制定出针对性很强的销售策略｡
推荐第6篇：大数据时代
大数据时代
近年来，随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆发性的增长，两会以后，互联网里最热的词汇，就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域，越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据，成为政府和众多企业关心的热点？
互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开，帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施，精彩我们共同期待。
第一篇大数据很热，大数据不神秘（趋势） 有人说，如果你不知道大数据，你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据的特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据
－－大数据就在你我身边
案例分析：淘宝是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意，大数据已经在那里 电话：010---59002742 010--59004371 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义
3.大数据在企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析
第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数据时代的管理变革
第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操教学+案例分析
第五篇：在技术中应用 数据挖掘
大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析
第六篇：预测
大数据的核心价值——预测 1：如何预测？ 案例分析
第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算
2：大数据与云计算的关系
第八篇：大数据的安全问题
大数据给信息安全带来新的挑战和机遇 大数据存储安全策略 大数据应用安全策略 大数据管理安全策略
推荐第7篇：大数据时代
“大”数据时代 众所周知，数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。
显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。
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通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”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪 潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
推荐第8篇：大数据时代
《大数据时代》读书笔记
作者：迈尔舍恩伯格
出版发行：浙江人民出版社
版次：2013年1月第一版
读者：物流一班、时菲阳
一、作者观点
谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况。这就是一个典型的“大数据”的应用例子，舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。
作者提出了三点结论：第一，要尽可能分析事物相关的“全部”数据，而不是之前的随机抽样，即“样本=总体”。第二，要乐于接受数据的繁杂，而不应过分追求其精确性。第三，重视大数据呈现的“相关关系”，而不要执于探索事物间的因果关系。
二、摘抄：
在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文。它令公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，而且可以具体到特定的地区和州。谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的搜索记录，而且每
天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令， 如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。
发现能够通过人们在网上检索的词条辨别出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在03年至08年间季节性流感传播时期的数据进行了比较。其他公司也曾试图确定这些相关的词条，但是他们缺乏像谷歌公司一样庞大的数据资源、处理能力和统计技术。
虽然谷歌公司的员工猜测，特定的检索词条是为了在网络上得到关于流感的信息，如“哪些是治疗咳嗽和发热的药物”，但是找出这些词条并不是重点，他们也不知道哪些词条更重要，更关键的是，他们建立的系统并不依赖于这样的语义理解。他们设立的这个系统唯一关注的就是特定检索词条的频繁使用与流感在时间和空间上的传播之间的联系。谷歌公司为了测试这些检索词条，总共处理了4.5亿个不同的数字模型。在将得出的预测与07年、08年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，谷歌公司发现，他们的软件发现了45条检索词条的组合，一旦将它们用于一个数学模型，他们的预测与官方数据的相关性高达97%。和疾控中心一样，他们也能判断出流感是从哪里传播出来的，而且他们的判断非常及时，不会像疾控中心一样要在流感爆发一两周之后才可以做到。
所以，09年甲型H1N1流感爆发的时候，与习惯性滞后的官方数据相比，谷歌成为了一个更有效、更及时的指示标。公共卫生机构的官员获得了非常有价值的数据信息。惊人的是，谷歌公司的方法甚
至不需要分发口腔试纸和联系医生——它是建立在大数据的基础之上的。这是当今社会所独有的一种新型能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。基于这样的技术理念和数据储备，下一次流感来袭的时候，世界将会拥有一种更好的预测工具，以预防流感的传播。
三、感想：
看完本书有如下感想：
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。
其次，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。
最后，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。
推荐第9篇：大数据时代下的移动健康
用数据“防病” ：大数据时代的个人健康管理
“精准医疗大数据的普及化，正带来中国乃至全球健康产业的变革。”最近，浙大一院正式成立“精准医疗中心”，中国中国工程院院士、浙大一院传染病诊治国家重点实验室主任、感染性疾病诊治协同创新中心主任李兰娟教授在“医疗健康大数据与精准医学”的专题报告会上称。
在大数据的时代，医学最大的改进就是个性化和精准治疗时代的到来。有了大数据的分析，“看医生”模式正转变为“被医生看着”。家用智能硬件设备的生命体征检测，使得低成本、高效率的全数据收集模式成为可能，几乎人人都能适用。而精准医疗的长期目标，是每个人的健康管理。李兰娟团队将在浙江创建一个人数规模超过100万的志愿者队列，基于他们的基因数据、生物样本、生活信息及所有电子健康信息数据库将推动浙大一院团队做出一系列新研究。此前，中科院已经联合其院属企业中科新知共同研发了心晓管家健康模型和大数据挖掘，以HRV为主导的多参数健康模型能够为每个人提供专属的健康趋势。
移动健康迅猛发展，通过移动互联网，用户的个体化自我监测变成现实，通过移动APP，用户与医生能随时随地地在线联系，通过医疗大数据和健康模型报告，医生和家属能清晰地看到健康疾病趋势。我国目前医疗资源稀缺，医生和护士短缺，医疗服务业普遍人手不足，而培养一名医生需要10年到15年，培养一名护士需要8到9年，培养周期长导致后续力量难以迅速填补。此外，医疗资金短缺，使得医疗服务软硬件提升困难。因此，如何利用移动健康产品提高人们的自我监测能力，提高医生们的诊断效率显得尤为重要。 北京大学创新教育与研究院执行院长蔡剑教授介绍：目前我国移动数据和桌面应用已超过美国，我国用户花在这方面的时间比例为55%，美国为38%。数据的不断增加导致了“数据洪灾”，现有数据不是不够大，而是太大，大得没有时间和精力去分析。在移动医疗健康领域，也是如此。拥有类似心晓健康模型的大数据分析工具，以精准、无扰、连续的生命体征监测数据代替医院的逐点数据进行分析，从而得出健康趋势，将使目前市场上智能硬件数据没有实际意义的现状大大改观。
至2017年，全球移动医疗市场价值将达200多亿美元，其中我国将占三分之一。面对广阔的市场前景，完美的移动医疗工具将是能使个人、医生真正获益的产品。无扰、精准、连续的个体化监测数据能够为大数据发现问题、寻找问题、完善对策提供保障，这也是中科新知和心晓健康管家一直在努力追求的。
推荐第10篇：大数据时代下的电子商务研究
【核心期刊网】——中国权威论文发表平台，我们为您提供专业的论文发表咨询和论文发表辅导! 大数据时代下的电子商务研究
王洪军
摘 要：鉴于当今大数据与电子商务的有效结合，传统的方法已不能满足现在的电子商务模式，该文主要讨论了大数据要求电子商务平台的特征匹配，大数据要求电子商务平台的扩展功能和完善，以及在大数据时代，有关职能部门加强电子商务管理等方面的问题。希望为建设大数据电子商务平台建设提供有针对性的指导。
关键词：电子商务 大数据 扩展功能 信息处理 数据分析
电子商务（ E-Commerce） 是19世纪90年代随着Internet的普及而发展起来的一套交易系统。它利用国际互联网信息传递快以及覆盖地域广等特性来完成企业内部之间、企业与企业之间以及企业与消费者之间的商业联系[1]。它的出现， 改变了传统的生产、销售、采购方式，实现了资源的有效配置与重新整合，减少了商品销售成本与流通环节， 缩短了商品的生产周期，提高了企业的运营效率， 增强了其市场竞争力。
大数据是近年来出现的比较火的词汇，最初由美国人提出，近些年来我国政府也十分重视大数据建设，已将大数据技术上升为科技战略问题[2]。大数据与电子商务结合是时代和科技发展的必然趋势，大数据是加深企业创新的利器。在当今大数据时代， 电子商务产生、存储与处理的数据量巨大。巨大的数据一方面给企业与消费者提供了更多的信息量， 可以更为详细的了解企业和商品的信息，为消费者提供了更多的参考信息；另一方面， 巨大的信息量要求更多的存储空间， 以及相应的搜索查询算法， 挖掘更为深层次、更有意义的信息， 同时可能提供更为安全的认证。这些必然要求探索在大数据时代下电子商务平台的开发问题。
1 大数据要求电子商务平台的特征匹配
随着大数据时代的来临，相对于传统的销售企业来讲，爆炸性增长的数据已成为电子商务企业非常具有优势和商业价值的资源，成为未来企业的核心竞争力。近年来，随着大数据资源的增长和有效利用，带来的电子商务交易额逐年走高。表1和表2给出了2008-2010年中国主要省市电子商务交易规模和所占比例。
由表1和表2可以看出， 随着大数据利用程度和效率的增加， 中国主要商业中心电子商务交易规模和比例逐年增加，在大数据支持下电子商务的优势已经逐步显现。但同时，大数据必然对电子商务提出了更多更高的要求。以淘宝网为例，要满足三点要求。
1.1 强大的信息检索功能
对于电子商务而言， 商品种类的丰富性是其提高竞争力的重要手段与措施[3]。在大数据的背景下， 商品的种类和数量等信息越来越多， 同时伴随数据垃圾的增多， 客户很容易受到干扰。在不增加网络和数据库硬件的基础上，开发新的程序和算法，优化网络结构，提高搜索效率。在云计算基础上的大数据处理，能够为客户提供比较全面、强大的信息检索功能，结合用户的个体差异和需求等特点，对海量数据进行搜索，从而提高搜索的准确率。同时，设计一个支持多领域动态数据集成的数据库网络系统，对数据库进行有效管理。在此基础上，对热点信息进行推荐和推送等检索服务，增加获取资源的准确性，排除垃圾信息的干扰，提高查询效率。
1.2 准确的数据分析能力
在大数据时代，数据实时性分析已经成为电子商务最主要的着重点，其主要价值体现在详细快速的分析和利用相关信息。如果数据没有实时性作为保证，数据本身也就没有意义。根据实际需要，在尽量避免过多安装硬件的基础上，开发新的数据挖掘算法，深入分析用户的需求，挖掘深层次相关信息，准确的确定最满意的答案。利用云计算可以在较短的时间内【核心期刊网】——中国权威论文发表平台，我们为您提供专业的论文发表咨询和论文发表辅导! 【核心期刊网】——中国权威论文发表平台，我们为您提供专业的论文发表咨询和论文发表辅导! 对于较多的数据进行收集、存储以及分析与处理。
1.3 快速的弹性处理能力
对于电子商务系统而言，拥有快速的弹性处理能力是其主要目标。特别是在大数据时代，突发访问量的增加、海量的订单以及浏览客户的增多，这些需求都不是算法本身方面所能完全处理的，必须根据客户的具体要求以及不断上涨的业务量来扩充服务器，同时增加相应的存储设备。同时，继续开发相应的具备弹性处理能力的算法，与硬件相互匹配，实行弹性的伸缩，最大限度的整合现有资源，实现资源的合理利用和充分发挥。
2 大数据要求电子商务平台的功能扩展
在大数据时代，除了要求具有强大的信息检索功能，准确的信息分析功能以及快速的弹性处理能力之外，还必须对原功能进行扩展和完善，满足大数据对电子商务的要求。
2.1 加强对逆向物流的重视
随着电子商务的发展，我国逆向物流的发展也在不断的发展，同国外发达国家比起来，差距还很明显。随着电子商务规模持续增长以及订单量的增多，退货量也在不断上涨。我国企业对逆向物流的重视程度不高，服务意识淡薄，致使我国逆向物流的发展受到一定障碍。电子商务逆向物流的发展，将有助于企业效率的增加，物流业的发展壮大，更有利于建立顾客的忠诚度，从而更加促进电子商务的发展。目前，我国的逆向物流存在一系列问题： 商家不重视退货管理，观念跟不上去，退货标准不统一，保障制度不完善。面对上述困难，企业应该从观念上重视逆向物流的发展，加强专业物流人员的培训，制定合理的退货制度，提高顾客的满意率，达到增加效率的目的。
2.2 建立健全电子商务营销渠道
由于开展电子商务有投资成本低、管理方便等优势，很多创业者首选在网上开店，这使得实体店因为销售业绩不好而逐渐关闭，也使得很多消费者不得不去网上购物。网点的店主们为了增加网上市场的占有率和竞争力，不得不用各种营销渠道吸引消费者的注意力。目前，电子商务技术方面的竞争很难拉开企业与企业之间的差距，只有健全的电子商务营销渠道，深入挖掘企业和市场的潜力，企业的综合竞争力才能得到提高。
2.3 妥善处理隐私
大数据环境将使用户的信息越来越公开，针对隐私保护方面的问题，建议增加以下几项措施：（1）电子商务企业应该恪守行业道德，不能将消费者的个人信息进行交易和泄露；（2）
企业应该从技术层面上开发先进的隐私保护技术； （3）随着大数据应用的发展，隐私保护问题和概念不断发展，国家之间应该制定相应的隐私保护法规，确保公民的隐私权。
3 在大数据时代，职能部门加强电子商务管理
在大数据时代，企业和客户得到的关于商品的信息量十分巨大，同时垃圾信息，诈骗信息和虚假信息也呈递增趋势，有关职能部门应该加强对电子商务平台的监督和管理力度，过滤掉有害信息，堵住此类信息的发布渠道，查处有问题的企业和个人，整改评价差的商户，完善电子商务平台交易制度，关注企业的信誉度，净化电子商务平台。建立企业的信誉度排序，同时每间隔一阶段，对信誉度进行重新排序，将最新的考评结果及时发布，反馈到用户手里，使他们能够第一时间掌握企业的信誉度，方便客户购物的判断。
4 结语
当下正值我国大数据和电子商务的发展阶段，以前的商务模式已不再适用大数据时代的电子商务，该文在传统电子商务模式的基础上，主要论述了在大数据背景下，新型电子商务模式具有的特点，以及功能拓展，职能部门应加强电子商务平台的监督和管理，为新型电子商务的发展指明方向。
参考文献
[1] 庞一华，田德鹏.我国电子商务发展中的问题与对策[J].郑州航空工业管理学院学报：【核心期刊网】——中国权威论文发表平台，我们为您提供专业的论文发表咨询和论文发表辅导! 【核心期刊网】——中国权威论文发表平台，我们为您提供专业的论文发表咨询和论文发表辅导! 社会科学版，2006，25（6）：133-134，138.
[2] 甘丽新，涂伟.大数据时代电子商务的机务与挑战探讨[J].科技广场，2013（3）：137-140.
[3] 全石峰.云计算环境下大数据处理对电子商务发展的作用[J].电脑知识与技术，2013：9（20）：4762-4763，4770.【核心期刊网】——中国权威论文发表平台，我们为您提供专业的论文发表咨询和论文发表辅导!
第11篇：大数据时代下的个人信息安全
大数据时代下的个人信息安全
【背景链接】 2015年8月，《网络安全法（草案）》向全社会公开征求意见，公民的信息安全问题再次受到人们的广泛关注。公民的信息安全主要涉及身份信息及财产信息，对这些信息的有效保护是法治社会的应有之义。
2015年7月22日，在北京召开的中国网民权益保护论坛上，中国互联网协会12321网络不良与垃圾信息举报受理中心发布了《中国网民权益保护调查报告(2015)》。《报告》显示，在权益认知方面，网民普遍认为，在网络上，隐私权是最重要的权益，其次是选择权和知情权。近一年来，网民因个人信息泄露、垃圾信息、诈骗信息等现象导致的总体损失约805亿元。
《报告》还指出，网民被泄露的个人信息涵盖的范围也非常广。78.2%的网民个人身份信息被泄露过，包括网民的姓名、学历、家庭住址、身份证号及工作单位等；63.4%的网民个人网上活动信息被泄露过，包括通话记录、网购记录、网站浏览痕迹、IP地址、软件使用痕迹及地理位置等。
2014年12月，中国铁路客服中心12306网站发生信息泄露，大量用户数据在互联网上疯传，包括用户账号、明文密码、身份证号码、电子邮箱等。而早在几年前，更有媒体曝出不少酒店开房记录被流出。著名的“3Q”大战更是引起国人对个人信息安全的关注。
2014年3月，众多媒体曝出携程网“信用卡泄密门”。漏洞报告平台乌云网发布消息称，携程将用于处理用户支付的服务接口开启了调试功能，使所有向银行验证持卡所有者接口传输的数据包均直接保存在本地服务器。但同时，因为保存支付日志的服务器未作较严格的基线安全配置，存在漏洞，导致所有支付过程中的调试信息可被骇客任意读取。
【标准表述】
伴随着科技进步，互联网及移动互联网的快速发展，云计算大数据时代的到来，人们的生活正在被数字化，被记录，被跟踪，被传播，大量数据产生的背后隐藏着巨大的经济和政治利益。大数据犹如一把双刃剑，它给予我们社会及个人的利益是不可估量的，但同时其带来个人信息安全及隐私保护方面的问题也正成为社会关注的热点。
[大数据时代下个人信息受到侵犯的表现]
一、数据采集过程中对隐私的侵犯
大数据这一概念是伴随着互联网技术发展而产生的，其数据采集手段主要是通过计算机网络。用户在上网过程中的每一次点击，录入行为都会在云端服务器上留下相应的记录，特别是在现今移动互联网智能手机大发展的背景下，我们每时每刻都与网络连通，同时我们也每时每刻都在被网络所记录，这些记录被储存就形成了庞大的数据库。从整个过程中我们不难发现，大数据的采集并没有经过用户许可而是私自的行为。很多用户并不希望自己行为所产生的数据被互联网运营服务商采集，但又无法阻止。因此，这种不经用户同意私自采集用户数据的行为本身就是对个人隐私的侵犯。
二、数据存储过程中对隐私的侵犯
互联网运营服务商往往把他们所采集的数据放到云端服务器上，并运用大量的信息技术对这些数据进行保护。但同时由于基础设施的脆弱和加密措施的失效会产生新的风险。大规模的数据存储需要严格的访问控制和身份认证的管理，但云端服务器与互联网相连使得这种管理的难度加大，账户劫持、攻击、身份伪造、认证失效、密匙丢失等都可能威胁用户数据安全。近些年来，受到大数据经济利益的驱使，众多网络黑客对准了互联网运营服务商，使得用户数据泄露事件时有发生，大量的数据被黑客通过技术手段窃取，给用户带来巨大损失，并且极大地威胁到了个人信息安全。
三、数据使用过程中对隐私的侵犯
互联网运营服务商采集用户行为数据的目的是为了其自身利益，因此基于对这些数据分析使用在一定程度上也会侵犯用户的权益。近些年来，由于网购在我国的迅速崛起，用户通过网络购物成为新时尚也成为了众多人的选择。但同时由于网络购物涉及到的很多用户隐私信息，比如真实姓名、身份证号、收货地址、联系电话，甚至用户购物的清单本身都被存储在电商云服务器中，因此电商成为大数据的最大储存者同时也是最大的受益者。电商通过对用户过往的消费记录以及有相似消费记录用户的交叉分析能够相对准确预测你的兴趣爱好，或者你下次准备购买的物品，从而把这些物品的广告推送到用户面前促成用户的购买，难怪有网友戏称“现在最了解你的不是你自己，而是电商”。当然我们不能否认大数据的使用为生活所带来的益处，但同时也不得不承认在电商面前普通用户已经没有隐私。当用户希望保护自己的隐私，行使自己的隐私权时会发现这已经相当困难。
四、数据销毁过程中对隐私的侵犯 由于数字化信息低成本易复制的特点，导致大数据一旦产生很难通过单纯的删除操作彻底销毁，它对用户隐私的侵犯将是一个长期的过程。大数据之父Viktor Mayer-Schonberger认为“数字技术已经让社会丧失了遗忘的能力，取而代之的则是完美的记忆”。当用户的行为被数字化并被存储，即便互联网运营服务商承诺在某个特定的时段之后会对这些数据进行销毁，但实际是这种销毁是不彻底的，而且为满足协助执法等要求，各国法律通常会规定大数据保存的期限，并强制要求互联网运营服务商提供其所需要的数据，公权力与隐私权的冲突也威胁到个人信息的安全。
[大数据特点决定了其面临更加严峻的个人信息安全保护形势] 大数据具备数据体量大、数据类型繁多、价值密度低和处理速度快四大特点，在大数据演进路径中除了面临传统互联网时代所有的信息安全问题外，还因自身特点使得其面临更加严峻的个人信息安全保护问题.一是数据收集缺乏针对性，容易导致广泛、不合理、过度收集个人信息数据，常常通过覆盖面很广的个人信息收集和分析后才能找出其中有价值的信息，在此过程中很难避免不触碰到一些个人隐私数据。
二是个人信息数据多种多样，如智能终端、智能手环、物联网、位置导航等个人端产生的海量信息，这些开放、分散的数据实时接入网络，管理员很难像传统互联网管理一样逐一对其编辑和管理，进行实时跟踪保护。
三是开源的开发环境、频繁的迭代升级、轻量化的快速部署和规模复制、分布式和非关系型数据存储，容易使企业在源头上忽视个人信息安全问题。
四是在数据进行分析利用后，往往将大量的看似无价值、碎片化的个人信息数据随意丢弃，容易导致被其他企业甚至不法分子进行广泛收集和合成分析后变成其所用的高价值数据。
五是大数据集群保障了快速的处理特点，但其自我组织性和自由开放性使用户与多个数据节点同时通信互联，容易导致数据节点被渗透、被攻击，甚至产生信息数据“脱裤”等整体泄露事件。
[大数据安全技术体系难以防范的个人信息安全问题] 一是我国大数据体系建设所使用的操作系统、计算芯片、虚拟软硬件等核心技术基本被国外垄断，容易被掌握核心技术的国家、组织植入后门，甚至不法分子有组织的利用。
二是现有的安全防护体系建设仍停留在传统互联网时代思维，当前对大数据个人信息防护技术仍采用安全漏洞整改、防劫持、防篡改、防攻击等传统手段，基本属于被动的威胁防御思想，此类防护技术应用到大数据个人信息保护方面只能针对数据保护中的某一个环节，不能实现广度和深度防护，而大数据环境下个人信息安全保护要求必须对全业务流程、全应用场景、全生命周期进行体系化的技术防护，现有的安全技术防范体系无法满足要求。
[对策措施] 加强个人信息保护，要完善现有法律法规。对个人信息保护最好的办法还是立法，通过法律明确组织和个人在处理信息过程中的责任，建立个人信息的监管体制，明确滥用他人个人信息的行政处罚制度和责任。这次公安机关统一调动各地区、各警种的力量，依法采用各种特殊侦查手段，对此类违法犯罪活动的集中打击行动就卓有成效。
加强个人信息保护，要加大对信息源头的监管。工商、医疗、民政、银行、民航、电信、网站等一些部门和服务机构，在履行职责或提供服务过程中，具有收集、查阅、管理、控制公民个人信息的便利。要对这些部门和机构行为均予以严格规范，明确个人信息保护的原则和要求，落实工作责任，加强监管保护。
加强个人信息保护，要提高公众的自我保护意识。加强对公民道德素质的教育，引导公众自觉学习信息安全方面的知识，首先自己要注意保护好自己的个人资料，不要乱扔或乱说。再者要敢于争取属于自己的个人权益，不要谁要信息都给，要问清楚对方要这些信息干什么，把信息看作是宝贵的财富，提高警惕，不轻易泄露信息。
【文章重要位置设计】 [标题] 1.个人信息安全需法律“保驾护航”
2.为网络信息安全筑起严密“防火墙”
3.织好保护个人信息的“法网” [开头] 示例一
随着我国信息化提速，互联网、移动互联网正在加快融入人们的生活。人们已习惯于通过网络交流沟通、浏览新闻、搜索信息、网上购物、预订机票„„很难想象，离开网络生活将会是怎样。 然而在网络时代，个人信息泄露的风险也无处不在，收集、窃取和倒卖个人信息的情况比较常见，媒体曝光的许多案例让人触目惊心。
示例二
这些年，网络技术迅猛发展、广泛应用，在促进经济社会发展同时，也带来很多严重问题，利用网络侵犯公民、法人和其他组织合法权益的问题愈加突出，损害群众利益，影响社会稳定，严重的甚至危害国家安全。虽然我国针对个人信息的法律法规不少，但有关网络信息保护的法律规范还比较薄弱，必要的管理措施如果缺乏法律依据，因此制定关于加强网络信息保护的决定，是广大人民群众的期盼和愿望，是适应形势发展需要的重要举措，非常必要和及时。
示例三 买了新房，装修公司电话就“接踵而至”；孩子还未出生，手机已被奶粉推销电话打爆„„这样的公民个人信息是怎样泄露出去的，对此类问题寻根究底的同时，网络个人信息安全的问题也暴露在公众面前，如何保护好此类信息，是全社会共同面临的问题。
[结尾] 示例一
互联网非法外之地。营造和谐的网络环境，不仅需要互联网行业的自律和网民的自我保护意识，法律的清晰界定更是维护网民权益的最后关卡。我们期待全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定出台后，有关方面依法加强监管，切实为个人信息筑起一道严密的“防火墙”、“安全网”，营造健康有序的网络环境。
示例二
织好这张“法网”，需健全个人信息保护机制。目前，我国涉及保护个人信息的法律虽多，但相关规定条款过于分散、操作性不强，由此也导致公民维权面临成本高、取证难等问题。同时，在涉及个人信息保护的法规中，金融、电信等领域的相关规定较为具体，而对职业中介等一些机构的个人信息保护规定则比较缺失。解决这些问题，建立一部专门、权威的法律必不可少，提高执法力度，为公众建立一道信息泄露“防火墙”也很重要。
第12篇：大数据时代下民主党派的参政议政
大数据时代下民主党派的参政议政
作者：张凌
参政议政是民主党派的主要职能之一。中共中央总书记习近平在中央统战工作会议上提出“要支持民主党派加强思想、组织、制度特别是领导班子建设，提高政治把握能力、参政议政能力、组织领导能力、合作共事能力、解决自身问题能力”。这既是在新形势下对参政议政工作的思考，也是对民主党派如何履职的新要求。
现在是移动互联网+、物联网、信息服务、大数据的时代。当下的任何决策如果缺少大数据环境下的数据挖掘和分析将降低决策的科学性和成功率，因此民主党派如何在大数据时代下进行参政议政将是一项重要的研究课题。
一、大数据时代下的新思维
电商投放广告、物流调度运力、证监会抓“老鼠仓”、民航节约成本、农民破解养猪周期、制片人拍电影……看似毫不相关的事儿，背后都有大数据的身影。
大数据真正的本质不在于“大”，而是在于背后跟互联网相通的一整套新的思维。大数据跟传统的数据最大的差别在哪呢？第一，在线。不在线的数据不是大数据，因为使用者根本没时间把它导出来使用，只有在线的数据才能马上被计算、被使用。第二，实时。大数据必须实时反应，例如在淘宝输入一个商品，后台必须在10亿件商品当中瞬间进行呈现。第三，全貌。大数据还有一个最大的特征，它不再是样本思维，它是一个全体思维。以前一提到数据，人们第一个反应是样本、抽样，但是大数据不再抽样，不再调用部分，我们要的是所有可能的数据，它是一个全貌。因此“全数据”是大数据的重要特征。
二、民主党派参政议政现状概述
各民主党派坚持围绕中心、服务大局，通过多种形式，积极为经济社会等各项建设事业建言献策，取得了良好成效，也赢得了社会各界的好评和赞誉。但是冷静客观地分析民主党派参政议政工作实际和面临的新形势、新任务，还存在以下几个问题和困难。
（一）获取有效信息途径不畅。“信息孤岛”的普遍存在是造成信息不对称的主要原因。民主党派成员缺乏固定、可靠、有效的信息获取渠道，单凭对口联系单位的情况通报和寄送的一些文件材料，很难得到准确真实的第一手资料，有些问题和数据得不到核实。民主党派对中共党委、政府的有关工作知情不足、了解不深，不能及时、准确地了解相关工作情况，无法从根本上解决知情献策的要求。
（二）获取有效信息方法落后，缺乏全局性。民主党派主要的参政议政信息采集方式还是通过较为传统的信息联络员、党派成员搜集和传递信息，这样的信息传播方式成本较高，效率较低。与此相对的是，网络时代信息传播的成本极低，但是民主党派还尚未很好地利用网络媒体搜集民意。而且民主党派参政议政的方式多以随机发散式为主，虽机动灵活且容易出短期效应，但系统性不够。
（三）参政议政缺乏前瞻性。当下一些提案都是事件发生后再提出“解决提案”，往往“头痛医头脚痛医脚”，缓解的是眼前困难却忽略了长远的发展，缺乏前瞻性。为此，民主党派的提案不仅要能够对当下的问题提出参考性意见，而且还能对未来可能出现的问题进行积极关注与思考，并作出科学预测、判断提出优化的对策，为执政党和各级政府的科学决策提供参考。
（四）参政议政深度有待加强。在实践中，民主党派成员的参政议政往往只能依靠本身具有的政治敏感性或是自身工作领域可掌握到的相关信息，参政议政多见广度而少见深度。其次，个别党派成员只将政协委员当成是一种荣誉，而忽视了责任，认为民主党派参政议政只是一种形式走过场而已，参政议政意识薄弱，挂名不出力，在任期内甚至提交不了几个像样的提案。另一方面，民主党派虽然人才荟萃、智力密集、联系广泛，但是存在着个人参政议政能力强、集体参政议政能力弱的现象，未能形成强有力的集体参政议政机制，充分发挥集体参政议政的作用。
（五）参政议政实效不明显。尽管在参政议政中各民主党派提出了许多富有价值的意见建议，产生了良好的社会效应，但是从整体上看，由于很难及时全面地掌握第一手信息，造成民主党派对政府部门决策的过程、实施的情况和结果掌握不多，知之甚少。建立在不全面了解相关信息基础上的参政议政，提出的意见建议往往缺乏可操作性，难以被政府部门采纳，更难让政府部门作决策参考。有些提案缺少实效性。民主党派提出的高质量提案，应该既要注重提案的务实性，讲究提案的现实意义和未来价值，也要根据提案涉及的问题，提出切实可行并且政府部门能够解决、落实的方案。
三、迎接大数据时代下参政议政新常态，提高参政议政新水平
随着中国共产党领导的多党合作和政治协商制度的发展和完善，执政党和政府对参政党的期望和要求也逐步提高。各民主党派应坚持把发展作为参政议政的第一要务，围绕政治、经济、文化和社会生活中的重要问题及人民群众普遍关心的问题，选择一些具有综合性、全局性、前瞻性的课题，深入开展调查研究，反映社情民意，以进一步增强意见和建议的科学预见性与可操作性。
在新时期，民主党派要主动拥抱移动互联网+、物联网、信息服务、大数据，探索参政议政新常态，提高参政议政新水平。
（一）利用大数据突破“信息孤岛”，提高参政议政水平。大量公共数据由基层各部门分散掌握，由于缺乏统一的数据交换平台，往往形成一个个“信息孤岛”。“信息孤岛”引起信息不对称，导致民主党派参政议政提案滞后，甚至是已经解决的问题再次被提及。调研撰写优质提案必须打破部门利益垄断，对交通、教育、民政、医疗卫生、户籍等各部门数据进行综合分析、挖掘和利用。
大数据为收集社情民意汇聚民智提供了新的技术平台。国务院办公厅印发信息公开意见《2015年政府信息公开工作要点》（国办发[2015]22号）对政府信息公开提出更高要求。2013年住建部公布103个年度国家智慧城市试点。大数据将打破部门“信息孤岛”，助力政府简政放权引“社会之渠”浇灌公共服务之地，这也为民主党派参政议政、提高议案水平提供了重要机遇。
民主党派要充分利用“大数据”工具，加大调查研究的力度，使提案努力做到“深”、“准”。所谓“深”，就是在前期大数据分析的基础上，调查研究更加深入，深入到基层，深入到现场，深入到群众当中去，以便掌握大量的第一手材料或数据，这些数据又为下一步工作提供基础和依据。所谓“准”，就是调查的情况要准确，大数据挖掘和分析能够帮我们去伪存真，使得在调查中既了解好的一方面也真正掌握存在的问题，既与领导同志交谈也要倾听群众的意见与呼声，使调查获得的情况和信息准确可靠。
（二）利用大数据提高参政议政前瞻性、全面性和实效性。大数据的核心是预测，并不是要教机器像人一样思考，而是要把数学计算运用到海量数据上，来预测事情发生的可能性。民主党派参政议政要善于把握“大数据”预测功能，根据海量的数据挖掘和分析，改变过去提案都是“事后�T葛亮”的作用，使得提案具有前瞻性、全面性和实效性。
过去，参政议政都是根据已经发生的现象提出解决“议案”，现在通过对城市地理信息、经济、文化、社会、人口等海量信息的挖掘和分析，做到议案的“活”、“实”。此外，大数据挖掘和分析能够对社会现象去粗取精、去伪存真、科学分析、实效建议。大数据分析能够发现政府没有及时发现的现象，使存在的问题浮出水面。例如：围绕环境、交通、医疗、教育等，收集海量数据进行分析从而构建城市日常运营以及应急联动指挥响应管理平台；通过实时监测水中各项参数，结合卫星遥感等多源异构数据，分析环境生态变化趋势；利用电力数据分析房屋空置率；建立网络舆情监测体系，绘制社会不同时段情绪波动的实时色彩图，监控社会情绪，构建主动式虚拟社会管理体系和管理模式。
（三）利用大数据提高参政议政科学性，改进社会管理，搭建公共服务平台。参政议政调研的重点是基层，难点也是基层。大数据背景下的决策实现了社会管理重心下沉，网络信息披露的速度远高于线下的调查速度，基于大量科学可靠的数据，开展社会调查发现和验证规律变得可行，社会的决策行为越来越取决于数据和分析，不再仅依靠经验和直觉，从而实现“经验管理”到“科学治理”的转变。
因此席卷全球的“大数据”热潮和“民主协商”、“参政议政”有了一次巧妙的碰撞和融合。微博、微信是草根阶层的聚集平台，汇聚了广泛的民意，是收集信息的新天地，网络社交平台能够使民众和政府进行全天候的密切联系。科学分析处理电子政务的数据，能够提高参政议政的科学性和精确性。
大数据不仅是一种信息技术，更是一种方法论，它代表一个新时代的到来。虽然目前存在一些现实问题和技术障碍，但是政府已对大数据等科技战略进行重点布局，构建了大数据研究平台，整合创新资源，实施“专项计划”。
大数据时代下民主党派的参政议政工作充满了机遇与挑战。各民主党派要高举中国特色社会主义旗帜，在中共中央领导下力求把握历史脉络、时代脉搏、宏观走向和战略布局。利用新信息技术和大数据工具为参政议政提供科学、真实的依据，使提案言之有理、言之有据，全面准确且具有前瞻性，开创新形势下参政议政工作的新常态，提高新水平。
第13篇：大数据时代下高中信息技术教学研究
大数据时代下高中信息技术教学研究
作者：叶巧蕊
于2017年4月发表于《中国信息技术教育》
本文着重分析了高中信息技术教学中的发展问题和发展条件，并结合作者的教学应用来分析当前教师应如何挖掘高中信息技术教学中的“大数据”，为以后高中信息技术教学发展作参考。
一、大数据在高中信息技术教学中的应用与优势
1、大数据的应用现状
当前的“大数据”概念对高中信息技术教学的影响还比较小，很多教师在教学过程中还未产生真正意义上的深度融合，一些“大数据”的应用也未能有效地在教育教学中铺展开来，从而制约着当前高中信息技术教学的发展。
2、大数据的应用优势
“大数据”全数据模式下的总体信息处理能力，极大地提高了教育教学中的信息铺展面，并从样本的研究转向为系统化的总体研究。事实上，大数据的创新，将更为直接地剖析信息技术教学中的问题和现象，深化高中信息技術教学。[1]
二、高中信息技术教学中的大数据
1、教学资源数据
面向“大数据”，信息技术教师教学时能够更加灵活、全面地汲取互联网信息，并通过开放的多样信息库，获取丰富的教学资源数据。同时，教师利用“大数据”能够建立起教育教学过程的数据信息分析，产生更为科学、全面的教育教学过程分析结果，形成自产型教学资源数据。这样，教师在进行高中信息技术教学的过程中，既有了外部信息资源数据进行支援，又有了内部自身的教学信息资源数据作为支撑。这能完善教育教学过程中的教学资源数据需求，产生更加有益于教学质量提高的信息链条。
2、学生信息数据 在教学活动中，教师按照学生自身的学习信息构建学生信息数据，动态地呈现学生自身参与信息技术教学过程中存在的即时性信息，这也是高中信息技术中所能够利用的“大数据”。这一类数据不仅可以反映出学生的学习进度、学习状态、学习问题，还能结合当前教师的教学进度、教学安排、教学内容等，进行科学的个体性调整，及时产生综合全面的个体报告，让教师能够及时有效地掌握学生的信息数据。
三、大数据对高中信息技术教学的影响
1、利用大数据开展个性化、定制化教学 （1）个性化教学
“大数据”能够构成基于学生信息数据的多维度动态化信息数据库，在这一数据库的基础上，学生能够更加自主地接收到适合自身学习状况的个性化教学方案，弥补当前自身学习的不足。在教学中，教师可以依据“大数据”分析当前学生完成项目需求的具体情况来构建下一步的教学计划，施行针对具体学生完成情况而设定的教学。
（2）定制化教学
“大数据”构建的数据信息库，能够基于当前的综合信息给出较为精准的前瞻性判断，也为定制化教学和教学引导提供了可能。这意味着学生在学习研究过程中的表现，被“大数据”技术进行积极主动的拓展性分析，并能够结合具体的信息处理感应拟定相关的定制化教学方案。这解决了当前高中信息技术教学中固定标准、统一进度、时间有限、内容重复铺设和教学的发展问题。
2、利用大数据实现优质资源共享 （1）构建免费共享的学习资源库
“大数据”一方面降低了资源库建设的成本，另一方面引入互联网、物联网、三网融合等技术，在建设构成学习资源库时，就已经面向开源的数据源，构成了具有很高开放度的信息资源库，并在应用信息、处理信息、反馈信息的过程中，实现学习资源库的建设和拓展。这意味着在未来的信息技术教学中，整个教学过程也将作为学习资源数据库，构成免费共享的学习效果、学习反馈、学习研究模式的学习资源库。[2] （2）实现多学科交叉的资源共享 “大数据”不只局限于高中信息技术教学中，更能够将信息技术应用发散到多学科交叉的资源共享中。在进行高中信息技术教学的过程中，教师通过“大数据”的信息处理，能够服务于多种综合学科的信息处理问题，如应用于数学统计、几何学图形化处理、历史资料信息索引等的建设，并在完成高中信息技术教学的过程中，利用“大数据”结合多学科的信息资料和数据资料，完成这些多学科交叉的资源共享，实现综合利用开发。
3、利用大数据打造学生成长和终身发展的平台 （1）构建信息技术学习的平台
作为接触开放信息技术学习的主要课程，当前高中信息技术教学的主要发展目标就是基于“大数据”构建信息技术学习的平台，扩展开源的信息技术学习在线课程内容，通过共享，实现更为全面、强大、综合性高的信息技术学习的平台。
（2）展开网络协调合作学习
“大数据”的信息技术应用为学生在线完成网络协调合作学习提供了可能。今后，更为开放、全面、自主性高的学习模式将在开放性的网络教育平台基础上得以实现，学生将可以拥有更多类型、高层次的网络协调合作学习的机会。
4、利用大数据凝练学科核心素养 （1）凝练核心素养
信息技术学科核心信息素养由信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个核心要素组成。学生利用大数据创建的学习的平台，可以创造性地解决问题，养成自主学习、合作探索、不断探究的良好学习方式。在此过程中，教师要不断运用“大数据”来校对学生的任务解决能力，实时反映学生的学习效果，激发学生的学习兴趣，提高他们的思维能力。
（2）实现教学评价
开放、全面、综合性高的信息反馈，能够促成师生更为全面、综合地完成对教学活动的评价，通过“大数据”的信息链条，构成更加平衡的教学关系，使教学活动中的知识能力转化和教学目标的实现更为高效。
综上所述，“大数据”在当前的高中信息技术教学中具有应用优势，能够丰富教学信息资源，并且有助于构建全面系统的学生信息数据。“大数据”对高中信息技术教学具有促进个性定制化教学、提高优质资源共享、构建学生成长和终身发展的平台的作用。利用大数据分析可以比较全面地生成学生的信息技术知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观等综合表现方面的数据，进一步为教学活动服务。因此，教师应科学地施行对高中信息技术教学中“大数据”的挖掘和使用。
参考文献：
[1]钟荣丙.大数据时代信息技术创新的演进趋向[J].科技和产业，2014（11）：161-166.[2]乔月音.大数据时代下电子信息技术课程教学改革研究[J].无线互联科技，2015（22）：127-146.
第14篇：大数据时代下的精准营销
2012年以后，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。
数据库营销
关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”
拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。
数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。
CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。
CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。
通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现模型自动化处理。而数据分析结果的使用则需要开发相应的展示系统或者在各系统中（BOSS系统、经分系统、大客户管理系统、客服系统等）嵌入相应的模块。
精准营销理论
1999年，美国的莱斯特·伟门提出了精准营销的概念。精准营销被定位为一个营销的学科和理论：是以科学管理为基础，以消费者洞察为手段，恰当而贴切地对市场进行细分，并采取精耕细作式的营销操作方式，将市场做深做透，进而获得预期效益。 通常可以划分成五个阶段：
1.收集并整理目标客户的相关信息，建立一个客户数据库；2.对数据进行分析，加深客户理解，整理出细分客户群体的差异化需求； 3.为不同的细分客户群体需求设计差异化的产品和服务； 4.提供满足不同细分客户群体的差异化产品和服务； 5.通过各种营销活动的反馈，进一步深化对客户本质需求以及客户购买和使用习惯的理解。 具体的内容包括：
（1）客户信息收集与处理
客户数据管理是一个数据准备的过程，是搞好精准营销的基础。好比指挥官为将来绘制战场地图，把战场上所有的地理信息及变化要素等输入电脑一样，市场人员也必须将分散的数据集中到一个数据库中，这些存在于企业内部各系统中的内部数据和企业外部数据（如市场调查、第三方数据等）分类后，以客户ID为主键进行整理、转换后汇集（ETL）到一个集中的数据库中，就有了准确的客户数据，之后市场人员就可以对客户进行全面的研究和分析。 （2）客户细分与定位
客户分群是根据客户的特征相似程度把客户分成若干个群体，群体内部特征非常相似，而在群体之间，特征非常不相似。只有区分出了不同的客户群，企业才有可能对不同客户群展开有效的管理并采取差异化的营销手段，提供满足这个客户群特征要求的产品或服务。在实际操作中，传统的市场细分变量，如人口因素、地理因素、心理因素等由于只能提供较为模糊的客户轮廓，已经难以为精准营销的决策提供可靠的依据。随着公司对信息搜集和分析能力的要求不断提高，许多新的客户分析技术和方法正被运用于各种营销领域，数据挖掘这一统计领域的前沿性技术就被广泛的应用，它能够在海量的、庞杂的、没有规律的客户资料中筛选出对公司有价值的信息。利用数据挖掘的精准细分技术对客户行为模式与客户价值进行准确判断与分析，已经成为今后客户细分领域的主流。 （3）营销战略制定
在得到基于现有数据的不同客户群特征后，市场人员需要结合企业战略、企业能力、市场环境等因素，在不同的客户群体中寻找可能的商业机会，最终为每个群制定个性化的营销战略，每个营销战略都有特定的目标。如获取相似的客户、交叉销售或提升销售，或采取措施防止客户流失等。 （4）营销方案设计
所有的方案注重的都是目标，营销方案也一样。一个好的营销方案必须聚焦到某个目标客户群，然后将营销方案都往目标客户群聚焦。太阳表面的温度在10000度以上，但却连地球上的一张纸也点不着，如果使用一个放大镜，就可以把纸点燃，区别就在于是否聚焦。同样只有做到聚焦，营销的效率才能够提升到最大。筛选出目标客户群是第一步，企业可以围绕客户战略和当前营销工作重点来确定目标客户群。根据目标客户群营销活动的目标，设计有针对性的营销活动创意（包括产品的组合、渠道的选择等）及定价，并就各方案进行评估，挑选出最佳创意，形成最终营销方案（包括针对性的产品组合方案、产品组合价格方案、渠道方案）。
值得强调的是，客户是不断变化的，亦即客户群是动态的，因此，我们需要灵活动态地观测、定位和理解客户群，才不至于制定一个时过境迁的营销方案。 （5）营销结果反馈
营销活动结束后，应对营销活动执行过程中收集到的各种数据进行综合分析，对营销活动的执行、渠道、产品和广告的有效性进行评估，总结经验和教训，寻找需要改进和优化的关键点，为下一阶段的营销活动打下良好的基础。简言之，评估是营销活动的终点，也是下一轮精准营销活动的起点。
精准营销模式
精准营销模式可以概括为5W营销分析框架，在合适的时机（When），将合适的业务（Which），通过合适的渠道（Where），采取合适的行动（What），营销合适的客户（Who）。在整个过程中贯彻“以客户为中心”的理念，实现营销管理的持续改善。
精准营销模式实施框架，可以将精准营销理解成一个PPT框架，即将以客户为本作为核心价值观，从策略、流程、技术三方面着手，实现精准营销。其中策略指营销策略；流程是包括客户获取、客户培育、客户挽留组成的最佳管理实践流程；技术则是基于用户信息之上的数据分析和数据挖掘。
策略、流程与技术是实现精准营销的三大要素。首先要保证精准营销理念在整个组织中有效贯彻，以保证战略决策者、方案制定者和活动执行者必须充分理解和认可精准营销的理念，并能做到融会贯通，可以制定彰显这一理念的相应的营销策略和方案；其次通过流程穿越、流程改造等方式，在不断的创新和探索中建立起有效的与客户互动的行为模式；最后，不断提升技术水平，充分利用技术。坚实的技术后盾是精准营销理论落实的保障，使之具有可操作性，并在很大程度上推动了营销精准化的进程。 整体而言，策略、流程和技术组成了电信业精准营销的基本架构，促进了精准营销的驱动者、行动方案和可行性保障三方面的紧密结合。同时坚守以客户为出发点，确保客户在整个精准营销活动中始终处于核心地位。 策略、流程、技术三个方面的能力是精准营销能力的有机组成，三者相辅相成，缺一不可。策略对流程有战略性的指导意义，因为策略条线中的营销策略是建立在最佳管理实践的流程之上的；流程必须建立在技术的基础上，因为数据挖掘与分析模型是客户细分与分析的基础，而后者则贯穿最佳管理实践流程始终；数据挖掘与分析所使用的海量数据则来源于业务系统中沉淀的用户信息。精准营销模式的核心是“以客户为中心”，更加注重“目标客户”，在识别出目标消费者后，聚焦目标客户群，分析目标客户群的需求，然后为这一特定群体推出最适合的细分产品，制定适应目标客户群的价格，通过相应的渠道和传播、促销方式进行产品营销。要达到这一目的，就需要对客户的特征进行具体的分析。
目前移动各种增值业务非常繁多，之前的彩铃业务营销通过捆绑、大面积的促销让用户去选择，虽然带来的增值业务普及率的提升，但沉默用户增多，客户投诉增加。江苏移动通过精准营销找准目标客户，发展彩铃业务，激活沉默用户，发展新彩铃用户，取得了良好的效果。
1.整合各大数据源，建立统一的用户增值业务行为分析视图，为精准营销应用打下基础
增长业务的数据虽然有相应规范进行统一，但是因增值业务更新比较快，数据源尚未覆盖全部业务，离当前的应用需求有一定差距；业务子系统，尤其是小业务系统的数据源缺乏梳理，需进一步加强。从数据出发，以用户为中心，从用户特征角度将运营商可能有的数据归类整理，输出用户特征分析表；对照运营商的数据实际具备情况，对数据的可获得性进行标注。
从营销出发，从进行新业务营销的目标出发，推导对支持信息及源数据的需求，确定数据使用方法，输出营销特征分析表；对照运营商的数据实际具备情况，对必要但暂不可获得的数据提出规划需求。《数据源整合需求报告》中，除了对经分系统现有数据源进行梳理外，还对MISC、彩信、彩铃、WAP、小区短信、短信网关、Enumber邮箱、12580、爱贝通、小额支付平台、USSD、手机杂志、LCS等13个业务平台的数据进行了梳理整合。
建立基于用户人性特点的14类人群细分模型，对增值业务的目标客户进行细分，共分为以下几种类型：
基于用户人性特点将客户细分为低潜力型、超前消费型、虚荣跟风型、精明尝鲜型、盲从型、吝啬型、精打细算型、理性跟从型、中潜力型、精明时尚型、传统保守型、感性跟随型、高潜力型、时尚中高端。基于彩铃用户生命周期将客户细分为，彩铃潜在用户、彩铃新开通用户、彩铃普通用户、彩铃活跃用户、彩铃沉默用户、彩铃流失用户、潜在高概率用户、流失高概率用户。在用户细分的基础上，建立彩铃潜在用户预测模型（模型略）。
2.建立用户新业务行为属性标签，动态触发的精准营销策略
基于用户统一视图，结合实际情况进行用户属性标签构建。对彩铃的目标客户，当订购了其他增值业务和拨打了有彩铃客户的电话时，对其进行触发式的短信推荐，对彩铃沉默用户和流失用户，则采取外呼+营业厅的方式进行主动关怀，最终形成针对目标客户的彩铃业务精准营销模式。
3.营销执行
通过精准平台将客户需求及针对性营销方案推送到一线。比如根据用户历史铃音使用记录总结出铃音偏好，帮助一线人员进行针对性的铃音推荐；根据用户历史获取铃音的渠道总结出用户的渠道偏好等。而且流失概率、影响力指数等分析成果也能在清单中罗列出来。
4.应用效果评估 彩铃沉默用户推活跃度提升活动执行效果。对40000户彩铃沉默、半沉默用户开展付费铃音下载用户数提升，营销成功数为22560，成功率为56.4%；月均彩铃下载用户数KPI指标完成率由91.11%提高到104.02%。 经验总结：在营销中发现该部分用户主要由于不了解铃音下载的方式或或认为铃音设置麻烦造成，因此，在营销推介上对不了解铃音下载方式的用户应重点推介简单便捷的铃音下载方式，对认为设置较麻烦的用户可以推介音乐盒，让用户感受使用彩铃的便捷与乐趣。彩铃已流失用户挽留活动执行效果。对8000户彩铃已流失用户开展外呼挽留，营销成功2772户，成功率为34.65%；月均彩铃付费用户数完成当月计划的130%，完成年度指标125.43%；当月付费用户到达数较上月增长3.6万户 。
目前人员技能差异比较大，成功率最高达32%，最低只有19%，相差13个百分点；拒绝率最低的只有7%，最高的则有24%，相差17个百分点；考虑使用的用户比例较高，成功率提升空间仍比较大。20世纪最具影响力的创新莫过于人类拥有了能处理大量数字化信息的IT技术，为了从大数据集中提取用户可理解和适用的知识，人们研究并发展了数据挖掘技术，它以崭新的方式来总结原始数据。以此为基础的营销工作面临着着精准与保护客户隐私之间平衡的问题，从技术实现方式上通过改进挖掘算法、关联规则等方面来优化数据库。同时在使用数据的时候，也要保护顾客的隐私。
第15篇：大数据时代下的人力资源转型
大数据时代下的人力资源转型
大数据这一概念早已有之，直到近几年才开始成为人们热议的话题，随着互联网技术的发展，大数据已经渗透到每个行业和领域，确实的说，它已经给许多企业和组织带来了新的发展机遇，不仅创造了商机，亦革命性的提升了管理效率。大数据正在改变我们认知世界的思维模式。
香港人文认为，21世纪是经济全球化的竞争，大数据时代之下，数据已经成为重要的生产因素，它不仅应用于采购、生产、物流、营销等领域，在人力资源之上同样发挥着重要作用。现代企业的竞争终归是人才的竞争，人力资源的大数据开发将成为决定企业人才战略成功与否的关键因素。
在谷歌，人力资源部门被称为“People Operations”，简称“POPS”。POPS部门的核心是一项复杂的员工数据追踪计划，目的是通过数据分析更好地改善企业的人力资源管理。同时，谷歌还聘用了社会科学家来对公司进行研究。例如，设计出更科学的的薪酬福利计划。此外，社会科学家和人力资源团队组成了PiLab(People Innovation Lab，即人力和创新实验室)团队，通过数十项有关员工的实验，找出有关管理大型公司最好的方式。例如，POPS部门旗下“人员分析”团队通过数据分析精简了谷歌的招聘流程。除了招聘，企业还可以采用大数据技术改善人力资源管理。企业在进行项目设计尤其是培训体系的设计时，可以利用大数据技术找出员工能力差距、知识和技能的差距。随着技术的发展，员工也接触和运用了越来越多的技术设备进行学习，当员工使用不同的技术设备时，通过分析计算处理的海量数据，企业可以找出员工的需求以及喜欢的学习方式。 据最新调查研究表明，当前许多企业的人力资源管理系统都是传统的人力管理系统，对数据的收集与处理显得迟缓与吃力，并且难以成为企业决策的依据。大数据时代人力资源如何与时俱进，提升自身工作效率？香港人文认为可以从四个方向进行：
一、任何事情都可
以用大数据进行衡量，企业应该建立数据化管理思维；
二、建立基础数据库，利用大数据帮助企业减少损失；
三、要学会进行数据预测、统计分析、利用数据辅助决策；
四、日常工作建立工作模型，减轻工作量，提升效率。
大数据时代之下，人力资源部门需要快速转变自我角色认知，以适应时代机遇，。
第16篇：大数据时代观后感
浅谈《BBC地平线系列——大数据时代》 现今的我们正处于一个时代转型中，因为科技的发展与互联网的日益强大，数据将逐步取代旧事物，创造出新事物。 当今社会以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。数据可以反映出很多项指标，特别是海量数据的处理下，如何挖掘获得价值更是需要一种具有新型的复合能力人才，而得以用数据改变对世界的认知、改变市场、改变关系。 以前单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代，运用大数据的处理与分析，为我们的生活创造出前所未有的可量化的维度。 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。 “总体=样本”以前是做不到的，现在对于数据的储存、处理能力、统计技术与数据资源等各方面都有了飞速的发展，信息总量的变化也导致量变到质变的飞跃，并在其中去捕捉随机抽样所无法揭示的细节。
片中洛杉矶警方的犯罪预测系统，其使用的数学模型居然是用来预测余震的模型，因为犯罪案件的发生规律与余震的发生规律具有同种模式。片中我们可以看到模型根据过往的犯罪数据记录给出每一天最可能的案件发生类型和发生区域，而警方也确实通过这套系统抓获了罪犯，降低了区域案件发生率。
另一个很有趣的地方是对经济活动进行预测，片中的那家预测分析公司收集的数据极其庞大，为了预测当今人们的经济活动，竟然需要收集从中世纪至今的商品价格。但即便如此，他们预测的结果也更多是概率上的差别，比如51%对49%这样的比率，但仅仅2%的差别，就能够产生重大的结果。
而对人们的购买习惯进行预测中，提到了一个数学分支：决策论。如何在纷繁复杂的各种决定中找到最关键和最重要的，进而简化整个决策程序。这种理论的基础来源于：在超市购物。哪种食品我们最需要？哪种买了之后就必须买另一种？等等。从预测人们的购买习惯，到载人登陆火星，决策论应用的方面相当广阔。
从数据中挖掘出各种各样的模式用于预测未来犯罪，个性化广告，金融等等，天文观测等等，数据挖掘的前景很光明，但是人们的干预对数据也可能产生一定的影响，警察去巡逻了当然犯罪率会下降啊。还是金融预测的那个例子说的在理：算法并不一定要预测的100%正确，只需要正确率比错误率高就有巨大利润的可能
而以上这些，全都属于大数据应用。由此看来，大数据并不神秘，它远不像电视剧里讲述的那样让人恐慌，它只不过是一种工具，就像我们会使用物理和化学知识一样。虽然它必定会对这个世界产生深远的影响，但最终决定如何使用的依然是我们自己。 13030288015 魏子昂
第17篇：大数据时代演讲稿
大家早上好
上周，财经郎眼的主题是大数据来了，我感觉这期节目很不错，所以我把大数据时代作为我今天的演讲主题。现在，我跟大家分享一个新的名次，大数据时代。 我相信大家对大数据这个名次并不陌生，我们在生活中经常听到人们讨论大数据，但什么是大数据，它会对我们的生活有什么影响呢？ 在历史上，有过五个对人们生活产生了重要影响的信息革命。第一次信息革命是语言的产生，第二次信息革命是文字的产生，第三次信息革命是纸张的发明，第四次信息革命是印刷术的发明。那第五次信息革命，也是离我们最近的一次信息革命，就是互联网时代的到来。这5次信息革命，一次比一次的影响更大。互联网冲刷着一切，改变了一切。现在，互联网+信息，产生了一个现在很热的一个词，大数据。最近，贵州成立了中国首个大数据交易所，首批数据交易，卖方为腾讯计算机系统有限公司，买方为京东云平台。当大数据与经济相联系，便预示着一次新的信息革命，大数据时代。你可以想像一下它会对我们生活产生什么样的影响了。
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，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。” 今天，人们每天都会产生大量的数据，举个例子，百度导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据打印出来需要5000亿张A4纸。现在，这些数据可以交易了。那企业买这些数据有什么用呢？
在大数据时代，企业有所有的信息，通过分析，企业知道顾客需要什么，因为企业有这些顾客需求的信息，因此企业不仅可以更好的满足他们的需求，同时还可以知道他们这个产品需要什么，同时企业可以生产产品并卖出。因此，企业在满足消费者需求的同时也降低了成本，企业不再为库存担忧，生产效率也大大提高了。举个例子，沃尔玛被称为最了解顾客购物习惯的零售商，沃尔玛曾经创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例;在一定程度上，沃尔玛使用的大数据模式，已经从满足消费需求发展到创造消费需求。 再举一个例子。美国的塔吉特百货公司根据一个女孩在塔吉特连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过短信的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相却是女孩确实隐瞒了怀孕消息。为什么塔吉特知道女孩怀孕了？塔吉特认识这个女孩吗？当然不是。通过大数据分析，塔吉特百货将看似杂乱无章的购买清单，对比发现其中的规律和不符合常规的数据，实现精准营销。
第18篇：大数据时代读后感
《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革，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。 第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样=全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据的巨大价值出发，阐述数据创新是驱动各行各业在大数据时代向前发展的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据应用带来的风险，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。全文清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，给出了作者对于大数据的明确的观点，列举和分析了微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们的最前沿的大数据应用案例，对大数据的价值、带来的变革、角色定位及风险给予了清晰的预见，对于通讯运营商来说，非常具有价值。
一、大数据带来的思维变革
主要有如下三个思维变革：（1）要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。大数据是全数据模式，样本=总体，纷繁的数据，越多越好。在信息处理能力受限的时代，世界需要数据分析，却缺少用来分析所收集数据的工具，因此随机采样应运而生，它也可以被视为那个时代的产物。如今，计算和制表不再像过去一样困难。感应器、手机导航、网站点击和twitter被动地收集了大量数据，而计算机可以轻易地对这些数据进行处理。“样本=总体”使得我们能对数据进行深度探讨得到一些微观细节的信息，获得对某些特定子类别进行进一步研究的能力，大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。（2）大数据允许不精确。大数据放松了容错的标准，人们掌握的数据也多了起来，还可以利用这些数据做更多新的事情，使得大量数据创造了更好的结果。学会接受不精确，这就是由“小数据”到“大数据”的重要转变之一（3）大数据不重因果，只求相关。通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好地了解了这个世界。相关关系同时它也为研究因果关系奠定了基础。通过找出可能相关的事物，我们可以在此基础上进行进一步的因果关系分析，如果存在因果关系的话，我们再进一步找出原因。
二、大数据带来的商业变革
（1）一切皆可“量化”：量化一切是数据化的核心。公元前3000年，信息记录在印度河流域、埃及和美索不达米亚平原地区就有了很大的发展。伴随着数据记录的发展，人类探索世界的想法一直在膨胀，我们渴望能更精准地记录时间、距离、地点、体积和重量，等等。到了19世纪，随着科学家们发明了新工具来测量和记录电流、气压、温度、声频之类的自然科学现象，科学已经离不开定量化了。计算机的出现带来了数字测量和存储设备，这样就大大提高了数据化的效率，数字化带来了数据化，万千事物都能转化为数据形式，滋生无穷无尽的用途。将世界看作信息，看作可以理解的数据的海洋，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）大数据的价值难以估量：无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中，数据的价值都难以衡量。公司账面价值和市场价值之间的差额被记为“无形资产”。20世纪80年代中期，无形资产在美国上市公司市值中约占40%，而在2002年，这一数字已经增长为75%。无形资产早期仅包含品牌、人才和战略这些应计入正规金融会计制度的非有形资产部分。但渐渐地，公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴。经济正在渐渐开始围绕数据形成，“数据是一个平台”，因为数据是新产品和新商业模式的基石。（3）大数据决定企业竞争力：大数据成为许多公司竞争力的来源，从而使整个行业结构都改变，大公司和小公司最有可能成为赢家，而大部分中等规模的公司则可能无法在这次行业调整中尝到甜头。大公司收集大量的数据，将其转化为收入，聪明而灵活的小公司能享受到非固有资产规模带来的好处，它们可能没有很多的固定资产但是存在感非常强，也可以低成本地传播它们的创新成果。大大小小的公司都能从大数据中获利，这个情况并不只是适用使用数据的公司，也适用于掌握数据的公司。
三、大数据带来的风险
目前所采集的大部分数据都包含有个人信息，而且存在着各种各样的诱因，让我们想尽办法去采集更多、存储更久、利用更彻底。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。这就颠覆了当下隐私保护法以个人为中心的思想：数据收集者必须告知个人，他们收集了哪些数据、作何用途，也必须在收集工作开始之前征得个人的同意。虽然这不是进行合法数据收集的唯一方式，“告知与许可”已经是世界各地执行隐私政策的共识性基础。更重要的是，大数据时代，很多数据在收集的时候并无意用作其他用途，而最终却产生了很多创新性的用途。
大数据为监测我们的生活提供了便利，同时也让保护隐私的法律手段失去了应有的效力。面对大数据，保护隐私的核心技术不再适用了。同样，通过大数据的预测，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。大数据带来的影响使我们面临更多的隐私、安全性问题，我们时刻都暴露在第三只眼之下，亚马逊监视着我们的购物习惯，谷歌监视着我们的网页浏览习惯，而微博似乎什么都知道，不仅窃听到了我们心中的“TA”，还有我们的社交关系网 多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的？面对大数据，保护隐私的核心技术不再适用了。针对这一问题，作者提出必须杜绝对数据的过分依赖，以防我们误用了数据而落入深渊。政府企业需要全新的制度规范，而不是修改原有规范的适用范围。想要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。同时，我们必须重新定义公正的概念，以确保人类的行为自由（也相应地为这些行为承担责任）。新机构和专家们需要设计复杂的程序对大数据进行解读，挖掘出其潜在的价值和结论。他们也要向那些可能受害于大数据结论的人——因之被剥夺了工作、接受医疗或贷款权利的人，提供支持。
四、大数据启示
大数据时代是名副其实的“信息社会”，大数据在实用层面的影响很广泛，解决了大量的日常问题。大数据更是利害攸关的，它将重塑我们的生活、工作和思维方式。拥有知识意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。除了纠结于数据的准确性、正确性、纯洁度和严格度之外，我们也应该容许一些不精确的存在。数据不可能是完全对或完全错的。当数据的规模以数量级增加时，这些混乱也就算不上问题了。在日常情况下，知道“是什么”就已经足够了，不必非要弄清楚“为什么”。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。对个人来说：
1、我们现在所处的时代是大数据时代，对于大数据时代赋予的便利，绝对学习并吸收；
2、明白大数据时代在隐私等诸多层面存在隐忧，对于个人重要隐私应妥善保护，减少隐私被不法分子利用的可能；对企业来说：重视数据，重视数据库平台的搭建，以帮助企业快速做出正确决策，提高企业竞争力，拓展企业收入来源； 对国家来说：反对数据垄断，学习国外数据开放与透明；
第19篇：大数据时代银行
近年来，大数据热潮引发了一场思维、生产和生活方式的重大变革，可以说开启了全新的时代。对于天然具有数据属性的金融业来说，一方面，大数据能够为金融机构的经营管理提供充分的信息支持；另一方面，大数据滋生的新型金融业态对传统金融机构带来了严峻挑战。在这场社会大变革中，金融机构将如何应对，非常令人期待。为此，本刊邀请了多位金融机构的高级管理者以及业内专家，共同探讨大数据时代金融业的变革与发展。
近十年来，中国银行业的改革发展取得了令世界瞩目的成就。在今年《银行家》《福布斯》发布的大企业排行榜和市值排名上，五家大型商业银行均已跻身世界前列。随着以移动互联网、云计算、“大数据”和物联网为代表的信息革命的兴起，银行业又一次面临新的机遇和挑战。中国银行业能否用好大数据，实现经营、管理和服务创新，决定了其未来的可持续发展能力。
银行业已初步具备运用大数据的基础
大数据是信息技术与互联网产业发展到特定阶段的产物，从互联网到物联网，从云计算到大数据，信息技术正在从产业基础走向产业核心。而银行业作为与信息技术深度结合的行业，互联网思维和决策数据化已开始嵌入经营管理的全流程。大数据实质是“深度学习”，能够为银行提供全方位、精确化和实时的决策信息支持。银行的经营转型、产品创新和管理升级等都需要充分用好大数据。目前，银行在客户分析、风险管理方面对大数据运用已初步积累了一定的经验，为未来过渡到全面大数据运用奠定了良好基础。
20世纪90年代，随着信息技术发展，国内银行业顺应潮流，将信息技术广泛应用到业务处理和内部管理，以提高服务管理效率。进入21世纪，大银行率先推进系统大集中和数据大集中，整合原有分散化的信息系统，不断适应加快产品创新、提升客户体验等市场需求，建立数据仓库和数据平台，信息化程度不断提高。近几年，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇核心业务结构化数据，也包含客户电话语音、在线交易记录、网点视频等非结构化数据。
中国建设银行（以下简称建设银行）从2011年开始建设企业级全行共享的新一代核心业务系统，以客户为中心、面向服务设计架构，实现业务与IT融合、产品快速创新的目的，目前已初具规模。特别是在新一代系统设计中，充分考虑数据储存和应用的重要性，并专项设置了数据集成层模块，包括数据缓存区、数据记录系统、历史数据存储、分析数据仓库、实时数据仓库、公共数据集市。
银行业开始尝试接入和整合外部数据资源。在传统的数据分析模式下，银行业出于市场分析、内部管理、监管需要，产生并记录了巨量的文本式结构化数据，涉及客户账户资金往来、财务信息等，以及网银浏览、电话、视频等非结构化数据。但是，传统意义上的银行仅能掌握客户与银行业务相关的金融行为，无法获得客户在社会生活中体现兴趣爱好、生活习惯、消费倾向的情感或行为数据，无法与业务数据形成联动。随着电子商务的快速发展和移动金融的深化，银行业逐步加强与外部数据源对接，甄别有效信息，整合多渠道数据，丰富客户图谱。目前，已有多家银行进行了有益尝试。
一是银行与电商平台形成战略合作。银行业共享小微企业在电商平台上的经营数据和经营者的个人信息，由电商平台向银行推荐有贷款意向的优质企业，银行通过交易流水、买卖双方评价等信息，确定企业资信水平，给予授信额度。建设银行曾在这方面做过有益的尝试。此外也有银行参股电商、开展数据合作的案例。
二是银行自主搭建电商平台。银行自建电商平台，获得数据资源的独立话语权。在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展小微信贷奠定基础，是银行搭建电商平台的驱动力。2012年，建设银行率先上线“善融商务”，提供B2B和B2C客户操作模式，涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务，提供的金融服务已从支付结算、托管、担保扩展到对商户和消费者线上融资服务的全过程。
三是银行建立第三方数据分析中介，专门挖掘金融数据。例如，有的银行将其与电商平台一对一的合作扩展为“三方合作”，在银行与电商之间，加入第三方公司来负责数据的对接，为银行及其子公司提供数据分析挖掘的增值服务。其核心是对客户的交易数据进行分析，准确预测客户短时间内的消费和交易需求，从而精准掌握客户的信贷需求和其他金融服务需求。
银行业有处理数据的经验和人才。数据分析和计量模型技术在传统数据领域已得到较充分运用，同时也培养出大批精通计量分析技术的人才。如在风险管理方面，我国金融监管部门在与国际接轨过程中，引入巴塞尔新资本协议等国际准则，为银行业提供了一套风险管理工具体系。银行在此框架下，利用历史数据测度信用、市场、操作、流动性等各类风险，内部评级相关技术工具已发挥出效果，广泛应用于贷款评估、客户准入退出、授信审批、产品定价、风险分类、经济资本管理、绩效考核等重要领域。
银行已初步尝试应用大数据。我国银行业大规模运用大数据技术尚不成熟，但多家银行已从关键点、具体业务入手应用大数据挖掘技术，解决效率提升中的难题。例如，有的银行提供集电话、网络在线、客户端、微博、微信于一体的整合服务平台，也有的银行信用卡中心开发智能云语音，着眼于客服语音信息的挖掘和分析，通过对海量语言数据的持续在线和实时处理，为服务质量改善、经营效率提升、服务模式创新提供支撑，从而全面提升运营管理水平。还有些银行在个人客户营销方面，着重客户数据分析，摸索出客户行为模式和潜在需求，促成定向精准销售。例如，通过分析客户行为数据和财务数据来锁定潜在客户，根据客户行为规律，并结合其所在区域、行为内容来确定消费习惯，开展针对性营销；通过分析交易记录信息来有效识别小微企业客户，并用远程银行和云转借实施交叉销售。此外，有的银行还将其内部客户编号和微博、QQ、邮箱等相对应，将互联网数据与传统数据一起存储，建立数据库，不仅了解客户理财、基金购买等交易行为的频繁程度，还可以发现其他动态信息如出差、喜好和社交圈等。
国际同业大数据运用的经验教训
金融业大数据运用的国际经验主要体现在快速判断宏观经济趋势、分析预测客户及交易对手行为、防范欺诈、改进内部效率以及外包非核心业务等方面。
快速判断宏观经济形势。英国央行已经开始运用大数据对英国房地产市场和劳动力市场趋势作出快速判断。以前，英国央行通过统计部门发布的房地产销售数据、就业数据等，判断房地产市场和劳动力市场变动趋势，但统计部门的数据一般有数日乃至数周的时滞，不利于对形势的快速判断。目前，英国央行已通过对一些网络搜索关键词的监控，如“按揭”“房价”“职位”等，获取最新的经济运行情况。
分析预测客户及交易对手行为。由谷歌（Google）前首席信息官Douglas Merrill创办的信用评估公司ZestFinance，通过大数据技术把收集的海量碎片化数据整合成完整的客户拼图，较为准确地还原客户的真实状况和实际信用状况，并据此支持合作公司向难以从银行获得贷款的美国人提供“工资日贷款”（payday loan）。西班牙对外银行(BBVA)推出的具有记忆功能的ATM机ABIL，不但能记住客户习惯的取款金额、频率，还能根据其账户情况给出相应的取款建议。美国一些基金公司在几年前开始借助社交媒体大数据，分析市场情绪变动，进而判断未来交易是扩大还是萎缩。近期，这些基金公司进一步通过分析金融交易大数据，识别交易对手的交易特征，预判交易对手的交易动向，并采取相应的操作，以获取差价。
防范欺诈。运用大数据分析软件，可以预防信用卡和借记卡欺诈。通过监控客户、账户和渠道等，提高银行在交易、转账和在线付款等领域防御欺诈的能力。在监控客户行为时，大数据可以识别出潜在的违规客户，提示银行工作人员对其予以重点关注，从而节省反欺诈监控资源。
改进内部效率。美国银行用大数据分析该银行某呼叫中心员工的行为，通过在员工姓名牌中置入感应器，监控员工的行走线路与交谈语气，可以知道员工在工作场所的社交状况。监控结果表明，那些一起享受工间休息并相互交流的员工工作效率更高，他们可以在日常交流中分享如何应付“难缠”顾客的小窍门。美国银行发现这一现象后，即转而推行集体工间休息，此后员工表现提升了23%，而员工说话语调所反映出的压力水平则下降了19%。另外，还有些欧美银行运用大数据评价分支机构绩效并获得显著成效。
大数据的应用存在运维风险和运营风险等，前者如数据丢失、数据泄露、数据非法篡改、数据整合过程中的信息不对称导致错误决策等，后者如企业声誉风险、数据被对手获取后的经营风险等。因此，必须加强数据管控。这方面既有成功的经验，也有值得总结的教训。从已出现的问题看，最大的风险来自网络攻击和欺诈：2011年，网络银行欺诈给日本53家银行造成2700亿日元（约合225亿元人民币）的损失；2012年，诈骗集团曾攻击欧美至少60家银行的网络，盗取银行资金；2013年，国内某保险公司受黑客攻击，造成数十万保单信息泄露。为此，一是高度重视并推进统一的数据标准，并做好数据清洗，保证数据质量。二是审慎划定数据边界，合理开展内外部数据共享和非核心数据业务外包。三是大数据下应更加重视隐私保护和信息安全，加大对反网络攻击的投入。
推动大数据应用的策略
党的十八大提出坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路，信息化已升级为国家战略。我国银行业加快大数据应用不仅具有行业意义，而且对于推动我国信息化进程、服务“新四化”发展也有重要作用。我国银行业要从战略高度充分认识到大数据分析、运用的重要性，从管理体系建设、具体运用模式方面不断探索，打造银行业在大数据时代的核心竞争力。
建立完善的大数据工作管理体系。银行业应充分认识大数据的重要性，在总行层面建立大数据工作推进机制，制定大数据工作规划，主管数据部门对大数据工作进行统筹规划、组织协调、集中管理，业务部门承担大数据采集、分析和应用的职责，全面定义、收集、多方式整合集团内外部各类数据，形成管理数据、使用数据和推广数据的有效工作机制。
增强数据挖掘与分析运用能力。在银行内部全面推广基于数据进行决策、利用信息创造价值的观念，引进数据挖掘和大数据运用专业方法和工具，培养专业数据挖掘分析人才队伍，重视人才的经济金融、数学建模、计算机新型算法等复合型技能，建立前瞻性的业务分析模型，把握、预测市场和客户行为，将数据深度运用到业务经营管理过程，利用数据来指导工作，设计和制定政策、制度和措施，做到精准营销和精细管理。
以大数据技术促进智慧银行建设。推动大数据向生产力转化，加快产品创新实验室的技术研发，把实验室成熟产品运用于客户的营销和服务，推进智慧银行建设，把技术创新优势转化为竞争优势。网点服务要运用好大数据等技术成果，推广普及智能叫号预处理、远程银行VTM、电子银行服务区、智能互动桌面、人脸识别等创新服务，将传统银行服务模式和创新科技有机结合，利用智能设备、数字媒体和人机交互技术为客户带来“自助、智能、智慧”的全新感受和体验。智慧网点在建设推广中，还应充分采用用户交互技术和体验设备，吸引客户浏览、试用、比较各类金融产品，辅以工作人员推荐，从地域、客户、产品等多种维度，挖掘客户需求，实现对合适客户、在合适时间、通过合适渠道、推荐合适产品。
建立基于大数据分析的定价体系。当前，资金的交易变动频率和流动性加快，大数据从更宽广角度，预判负债的波动情况，能更灵活测算是否满足监管要求和贷款需求变化，从而为银行以存定贷、以贷吸存策略提供量化支撑，可有效降低资金成本。银行还要运用大数据分析，建立起综合服务和信贷差异化定价体系，做到对不同产品、不同行业、不同区域实施差别化定价，最终实现一户一策的综合化、差异化服务，提升精准营销水平。例如，将对公、对私客户逐步纳入定价系统，进行客户选择，不同服务内容享受不同信贷优惠，达到差别化定价和客户最佳体验的双重目的。
依托大数据技术提升风险管理水平。大数据能较好地解决传统信贷风险管理中的信息不对称难题，提升贷前风险判断和贷后风险预警能力，实现风险管理的精确化和前瞻性。大数据时代，银行业可以打破信息孤岛，全面整合客户的多渠道交易数据，以及经营者个人金融、消费、行为等信息进行授信，降低信贷风险。如建设银行依托“善融商务”开发出大数据信贷产品“善融贷”后，银行可实时监控社交网站、搜索引擎、物联网和电子商务等平台，跟踪分析客户的人际关系、情绪、兴趣爱好、购物习惯等多方面信息，对其信用等级和还款意愿变化进行预判，在第一次发生信贷业务，缺乏信贷强变量情况下，及时用教育背景、过往经历等变量进行组合分析，以建立起信贷风险预警机制。由历史数据分析转向行为分析，将对目前的风险管理模式产生巨大突破。
大数据是信息革命中非常前沿且快速发展的技术，银行业要抓紧解决内部数据挖掘分析和外部资源的安全整合利用问题，加快人才队伍建设和技术成果转化，通过大数据的高效应用，加速推进银行业的转型升级和可持续发展
第20篇：大数据时代读后感
一个数据爆炸时代的未来
———大数据时代读后感
信科1302班 张文皓 20137234
静下心来，仔细品读大数据时代这本书，在读完大数据时代后，使我受益匪浅。在本书中，介绍了许多成功公司由于运用大数据从而走向成功的案例，通过这本书我深刻的意识到我身处在一个数据爆炸的时代，而大数据是这个时代必然的发展趋势，大数据也无时无刻不出现在我们的生活之中，所以，我应当去适应并跟随这个时代的发展，因而，在数据呈现爆炸式增长的今天，这本书使我思考起了我的未来和这个世界的未来。
选择大数据兴趣小组的确是本人的意愿，因为现如今十分流行大数据这个概念，而且大数据也是未来发展的方向，但是我在读大数据时代之前的确没有意识到大数据竟然可以应用在如此多的领域，并且取得了如此多的成功，阅读完这本书后，我对于大数据的未来更加充满了希望，也有了更多的思考。
的确，人类的发展是一个非常艰辛的过程，一代代的人们通过他们的努力，才使我们拥有了现在的那么多的文明成果。而随着人类的发展，创新能力的逐渐增强，科技的日益发达，导致了现代社会日新月异的变化，无论是电子产品还是科研成果更新的速度都是以前几十年所不能达到的，而数据的增多不仅对于存储设备有了更多的需求，也对人类管理和分析数据的能力提出了更高的要求。
正如书中作者所说的，数据的价值就像飘浮在海洋中的冰山。露在水面上的，即我们所能直观看到的，只是冰山一角，而百分之九十的冰山——也就是数据背后所可以挖掘到的有用的信息，还等待着我们去进行挖掘和分析，并从中提取到有用的信息。而在未来的发展中，势必会有更多的数据被收集并被挖掘分析，并和旧数据一起，被人们分析并从中找到规律。现如今，互联网已经几乎遍及人们生活的各个角落，而我们在网上浏览网页，购买物品，发微信微博等等活动都会被记录下来，在我看来，在未来的生活中，人们通过分析大量的个人以及公共数
据，可以去了解人们更喜欢什么，因而无论是在个人的网上购物时所推荐的商品抑或是上网浏览自己喜欢的网页甚至在公共设施的建设和公共条款以及法律条文的制定上，都会变得更加的人性化，更加符合人们的生活习惯，更加的具有人情味。相信未来在大数据的帮助下，人们一定会生活得更加舒适。
但是，在我们已经享受着或者正在想象着大数据给我们带来好处的同时，也不能忽视事物的双重性，即一个事物既有其有益的一面，也会带来一些不好的东西，而大数据也是如此，在我们享受着大数据所带给我们的生活上的更加便利和舒适快捷的同时，大数据也给我们的生活隐私的保护带来了很大的挑战。试想，通过网络可以记录一个人在网络上干过的所有事情，而很多互联网公司会去收集这些数据，如果说用于客户个性化定制和了解市场和用户的需求，并不会对个人隐私造成太大的伤害，但如果是被公司中不法的员工和不法商贩得到了，进行贩卖和推销等不法用途的话，个人的隐私就会受到很大的侵害。记得前一段时间有过由于漏洞而导致公民开房记录大规模泄漏的事件、也有银行员工窃取客户信息进行买卖的，因而，不可避免的是，大数据的累计和发展会导致个人隐私泄漏的可能性变得更大。所以，我们每个人要提高对于自我隐私的保护意识，尽可能的使自己的个人隐私得到最大的保护。
并且，大数据的快速发展和预测的相对准确性可能会导致企业会个人过于依赖数据，而在我看来，大数据时代我们追求的不是数据的精确性，而是注重整体的趋势，的确，面对如此之多的数据不可能做到每个数据都十分的精确，因此人们只要做到可以较为准确地预测到事物的规律和发展趋势即可，但也不是所有事情都可以去依赖于大数据去完成的。在我看来，大数据的应用不能像书中所说的谷歌一样连放大倍率也要试图去从参考和分析大数据得出，这种无关痛痒的事情没有必要去分析浩瀚的数据并从中得出一个无关紧要的结论，有些事情只要像乔布斯那样，根据个人的直觉去判断使用即好。书中有一句话说的好，卓越的才华不依赖于数据，所以，很多时候，你只需尽情地施展你的才华，你也会取得一样的成功。
而对于我个人来说，如果将来想要从事大数据工作的话，我应懂得如何去收集并管理大数据，并锻炼自己对于数据的敏感性，能发现并应用数据去解决一些问题。如果更进一步的话还需要更强的编程能力，以便能够自己编写出用于数据整理与大数据分析的程序。当然，这需要我在学好信科系的专业课的基础上，在生活中多观察多思考，这样我就可能会有更加敏锐的观察力，可以去发现生活中更多的有趣的现象并应用大数据去研究，希望在三年之后，我也可以成为大数据方面独当一面的人才。
正如译者在序言中所说，大数据是一个很重要的概念，他代表了未来很重要的趋势，但是不要让它成为一个四海内皆准的万能概念，因为越是万能的，就越空洞。我们应当努力在可以应用、可以拓展的地方应用它、拓展它；而在不能应用、不能拓展的地方，就停下来。这是所有人面对任何一个新领域或新概念时所应有的态度。这也就呼应了上面所写的并不是所有领域都需要应用大数据去解决问题，我们应当见机行事，在最需要大数据的地方去应用它。
通过大数据时代这本书，我除了更加了解大数据和他所应用的领域以及现如今的成果之外，我还学到了译者对于原作者的批判性思维。作为一个译者，他并未只是去机械的翻译一本英文书，而是在翻译的同时应用自己所了解的大数据知识去思考，并提出不同的意见和想法，针对中国的实际情况适当的增加批注。在我看来，这种思想火花上的碰撞是现如今最需要的事情。
通过阅读一本好书，可以了解并学习到很多事情，而通过阅读大数据时代，使我不仅收获了知识，也收获了对于人生的一次思考。在一个数据爆炸的时代，我的未来在哪里，世界的未来在哪里？其实，我的未来在自己手里，世界的未来在我们每个人的手里。世界是进步的，只要我向着自己的目标努力，我们向着我们各自的目标去努力，在这个时代，我们都将成就一个个的梦想与辉煌。只要你敢于去尽情施展你的才华，你就有可能像乔布斯那样取得成功！
