下面是小编为大家整理的心得体会：学习智能时代和大数据时代心得体会,供大家参考。
心得体会：学习智能时代和大数据时代心得体会
读《大数据时代》读书心得体会
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 米 需要理论了。”书中几乎 阵 肯定要颠覆统计学的理论 礼 和方法，也试图通过引用 姓 《连线》杂志主编安德森 馏 的话“量子物理学的理论 忧 已经脱离实际”来“终结 驾 ”量子力学。对此我很高 样 兴，因为统计学和量子力 逃 学都是我在大学学习时学 压 到抽筋都不能及格的课目 挣 。但这两个理论实在太大 泰 ，太权威，太基本了，我 牙 想我不可能靠一本书就能 邢 摆脱这两个让我头疼一辈 剁子的东西。作者其实也不 迄 敢旗帜鲜明地提出要颠覆 爱 它们的论点，毕竟还是在 舅 前面加上了“很可能认为 育 ”这样的保护伞。
近 铜 几十年，我们总是在遇到 稍 各种各样的新思维。在新 冤思维面前我们首先应该做 葬 到的就是要破和立，要改 棉 变自己的传统，跟上时代 岔 的脚步。即使脑子还跟不 博 上，嘴巴上也必须跟上， 漳 否则可能会被扣上思想僵 陆 化甚至阻碍世界发展的大 誓 帽子。既然大数据是“通 然 往未来的必然改变”，那 命 我就必须“不受限于传统 阐 的思维模式和特定领域里 默 隐含的固有偏见”，跟作 潦 者一起先把统计学和量子 栓 力学否定掉再说。反正我 褒 也不喜欢、也学不会它们 厩 。
当我们人类的数据 罗 收集和处理能力达到拍字 帅 节甚至更大之后，我们可 击 以把样本变成全部，再加 诉 上有能力正视混杂性而忽 拨 视精确性后，似乎真的可 晕 以抛弃以抽样调查为基础 龙 的统计学了。但是由统计 芽 学和量子力学以及其他很 农 多“我们也很可能认为我 郑 们不再需要的”理论上溯 芽 ，它们几乎都基于一个共 尹 同的基础——逻辑。要是 条 不小心把逻辑或者逻辑思 哩 维或者逻辑推理一起给“ 撕 不再需要”的话，就让我 及 很担心了!
《大数据 遏 时代》第 16 页“大数据 掷 的核心就是预测”。逻辑 偶 是——描述时空信息“类 掩 ”与“类”之间长时间有 丝 效不变的先后变化关系规 间 则。两者似乎是做同一件 嵌 事。可大数据要的“不是 赌 因果关系，而是相关关系 脓 ”，“知道是什么就够了 湛 ，没必要知道为什么”， 圣 而逻辑学四大基本定律中 巡 的充足理由律又“明确规 酉 定”任何事物都有其存在 之 的充足理由。且逻辑推理 枯 三部分——归纳逻辑、溯 巧 因逻辑和演绎逻辑都是基 何 于因果关系。两者好像又 渠 是对立的。在同一件事上 掠 两种方法对立，应该只有 馅 一个结果，就是要否定掉 姚 其中之一。这就是让我很 摩 担心的原因。
可我却 池 不能拭目以待，像旁观者 癣 一样等着哪一个“脱颖而 习 出”，因为我身处其中。
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其一：量 令 子力学搞了一百多年，为 距 了处理好混杂性问
题，把 步 质量和速度结合到能量上 杨 去了，为了调和量子力学 摔与相对论的矛盾，又搞出 予 一个量子场论，再七搞八 概 搞又有了虫洞和罗森桥， 吁 最后把四维的时空弯曲成 犁 允许时间旅行的样子，恨 楚 不得马上造成那可怕的时 嚷 间旅行机器。唯一阻止那 郸 些“爱因斯坦”们“瞎胡 邓 闹”的就是因果关系，因 陡 为爸爸就是爸爸，儿子就 痈 是儿子。那么大数据会不 愿 会通过正视混杂性，放弃 约 因果关系最后反而搞出时 喀 间机器，让爸爸不再是爸 尺 爸，儿子不再是儿子了呢 匹 ?其二：人和机器的根本 栅区别在于人有逻辑思维而 仿 机器没有。《大数据时代 者 》也担心“最后做出决策 斟 的将是机器而不是人”。
戌 如果真的那一天因为放弃 冬 逻辑思维而出现科幻电影 园 上描述的机器主宰世界消 釉灭人类的结果，那我还不 攀 如现在就趁早跳楼。
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所以想向《大数 讯 据时代》的作者提一个合 堡 理化建议：把这本书继续 喳 写下去，至少加一个第四 蔡 部分——大数据时代的逻 症 辑思维。
心得体会：学习智能时代和大数据时代心得体会
大数据时代读书心得体会 2016
大数据时代读书心得体会 2016
大数据时代读书心得体会 20162016-01-08 浏览:分享人：孟丹静手机版
《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 Facebook, Twitter 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。
2016 年 4 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 2016 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，进入美国白宫官网的新闻，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》2016 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);卖出的手机为万台，高于全球每天出生的婴儿数量万……，截止到 2016 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，2016 年全球产生的数据量为，2016年的数据量为，2016 年增长为，2016 年的数量更是高达，相当于全球每人产生 200GB 以上的数据。而到 2016 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。
心得体会：学习智能时代和大数据时代心得体会
读大数据时代心得体会 第 1 页 读大数据时代心得体会 篇一：学习《大数据时代》读书心得 读《大数据时代》心得体会 根据公司《关于下发中国共产党员全年学习计划的通知》组织分公司全体党员个人学习《大数据时代》，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
读大数据时代心得体会 第 2 页 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
读大数据时代心得体会 第 3 页 “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？
读大数据时代心得体会 第 4 页 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。
篇二：大数据时代书面记录与心得体会 大数据时代书面记录与心得体会 2015 年 5 月 12 日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。
当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，
读大数据时代心得体会 第 5 页 七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法 律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。
未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个"思想者"），就是国民幸福。一体现在民生上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在人与人关系上，做得是否比以前更有意义；二体现在生态上，通过大数据让有意义的事变
读大数据时代心得体会 第 6 页 得澄明，看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义。总之，让我们从前 10 年的意义混沌时代，进入未来 10 年意义澄明时代。随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的 WEB2.0 应用，如 RSS、维基、博客等。
大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
篇三：大数据 读书心得 生活无处不数据，数据服务我们的生活 读《大数据时代》有感 这段时间，抽空浏览看了英国牛津大学维克托·迈克-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶的《大数据时代》，让我触动很深。大数据时代早就已经来临了。收集数据，使用数据，开放数据，是我们所有人都要一一面对的挑战，我们该如何从容应对呢？
读大数据时代心得体会 第 7 页 我想，只有积极参与其中，才能紧跟时代发展的步伐，不被淘汰，成为社会发展的创造者和受益者。读了这本书，我有以下一些心得体会。
现在，是信息泛滥的时代。我们每天面对许多的孩子，课时也比较繁忙，在时间如此宝贵、有用无用的各种资源琳琅满目的情况下，怎么最大化的利用时间，并把最有效的信息收集起来，服务于我们的生活，我们的工作?所以，我作为普通教师，和数据之间还存在着一条鸿沟。这需要通过学习，不断的学习，大量的学习，来跨越它。
作为一线教师，我从事的是基础教育工作，面对着各种各样的学生，大数据在基础教育领域要真正落地，给教学带来切实的益处，利用学生信息系统的数据来帮助准备课堂活动 。
大数据技术不但能获取学习者的行为，还能预测学习者的行为和结果。基于大数据技术开发的自适应学习系统能针对每个学生的家庭景、兴趣爱好、个性特点，以及知识基础、学习能力、学习方式和学习需求等，时结合课程标准、数字化学习资源类型和教师的授课特点等，为学生绘制独特的学习路径图，推荐合适的课程材料和课程内容，补充资料，安排最佳的学习时间表。我的还有一点心得就是，在教学工作中，我们也应该讲求数据的
读大数据时代心得体会 第 8 页 精确。首先，要认真钻研教材，对所要教授的知识点一定要了然于胸，精确无误。其次，要精确地制定教学目标，避免目标越位或者不到位，促进教育教学活动的高效开展。另外，还要精确地制定教学策略，精确地进行教学评价。为了逐步向“数据精确”靠近，我们也许应该学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。参与过小班化教学研究的同行老师可能知道，小班化教学的备课就非常强调精准，教师在备课时，心中要有每一个学生的位置。某些老师的备课案例上面除了写有每一教学环节的设计，还有许多学生的名字，这道题请哪几位学生来回答，那个练习要重点关注哪几个学生，上面都写得清清楚楚。设计问题的时候分为感知性的、理解性的、游戏性的，活动性的、运用性的等等，然后分别确定由哪类学生或者哪个学生来解决；备作业的时候也可以分层次分量的安排，哪些同学写第一类作业，哪些同学写第二类作业。教学的每一个步骤、每一个环节，都有我们事先设计好的层次和孩子们一个一个的脸庞在那里闪现。在教学过程中，怎么样让有些学生吃得更好，怎么样让有些学生跳一跳才能吃得饱，又怎么样让有些学生经过低起点、小坡度、多循环的点拨和训练，也能够得到进步。设计的精确，能使我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学，不做“差不多就行了”的老师。
读大数据时代心得体会 第 9 页 总之，数据可以帮助我们提升课堂教学，大数据将是基础教育不容错过的变革机会，我们必须融入大数据时代。
徐敏超 2014-10-11
心得体会：学习智能时代和大数据时代心得体会
大数据时代读书心得体会 XX
《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 陨 单，储存数据的成本越 祟 来越低。在过去，由于 勋 技术限制，人们做统计 宴 时只能收集有限的数据 聊 做样本，其中要考虑随 剩 机样本的选择，努力减 抑 小因样本问题出现的误 也 差;统计结果往往不能 砧 重复使用，造成数据利 支 用率低。而现在则可以 恨 做到"样本=总体"。
增 数据的增多带来不可避 静 免的精确性问题。"小 遗 数据"时代，一个样本 址 的错误就可以造成对总 攫 体估计的失败，幸运的 砚 是，"大数据"时代对 夷 精确性不再那么要求苛 丈 刻——也无法要求太严 鲍 格——数据的数量足以 锌 弥补这一缺陷。在对思 旋 维变革这一部分的阐述 昧 中，最重要也是全书的 彤 核心观点就是大数据时 芥 代，我们应该从追求" 材 因果关系"的旧思维方 葬 式向追求"相关关系" 添 转变。在我看来，这实 沥 际上是通过大数据来透 嚷 视一种事物的发展趋势 桶 ，而很多精确学科领域 鹅 依然需要探寻"因果关 牟 系"解决更有针对性的 歉 问题，
所以，这局限了 杭 这一转变只能在特定的 投 领域发生。作者自己也 借 说，"大数据的相关性 半 将人们指向了比探讨因 细 果关系更有前景的领域 泳 。"
大数据时代的 丢 数据获取方式是多种多 码 样，数据形式也是千变 挚 万化，任何文字、行为 栅 、万物都可以被数据化 横 后用来分析。对这些数 生 据的利用，不仅要考虑 谨 到其初次使用价值，更 先 要放眼它未来可能的用 哗 途以提高数据的利用率 堰 。当然数据并不是无限 包 使用，时效、环境的变 旭 化肯定会对数据提出新 育 的要求，所以数据的折 榴 旧也是应当考虑的。这 胁 又引出 了 对 数 据 这 一 无 趾 形 资 产 的 估 值 可 能 性 。
鲸 对 于Facebook 览 ,Twitter 这样 串 的公司来说，数据就是 粱 他们的核心，如何在资 众 产负债表上给他们一个 凹 公正的体现正是我们需 帕 要考虑的。
大数据 绕 时代的价值链由三部分 谈 构成，我把它们简化为 遥 "生产—分析—使用" 贷 三个环节，这对应书中 恢 的三种类型公司：第一 攒 种是基于数据本身的公 屑 司，第二种是基于技能 督 ，第三种则是基于思维 箕 。在大数据早期，技能 郝 和思维最有价值，但作 那 者认为，最终，大部分 此 的价值还是必须从数据 臂 本身来挖掘。这是假定 这 了一个成熟的市场，人 拨 人都了解了大数据的用 唐 途。
对于普通人来 奶 说，大数据时代最关心 渠 的还是隐私问题。不知 啃 不觉中，个人的一举一 激 动都暴露在政府甚至私 集 人企业
之下，还面临潜 绰 在的泄露风险。对此， 涯 作者提出了使用者承担 郴 责任的解决办法，而不 憎 是过去那种流于形式的 玩 使用授权。大数据甚至 情 能预测一个人的犯罪动 挣 机，这给监管者带来的 泄 难题是，预测一个人要 菱 犯罪，惩罚还是不惩罚 岔 ?在这点上，社会达成 益 "个人仅需对行为而非 氨 动机负责"的共识非常 徒重要。
大数据时代 再 的风险控制靠的是"算 钨 法师"，类似会计师一 仗 样的职业，对大数据的 痛 准确度或有效性进行鉴 垣 定。这能在一定程度上 紊 防止数据滥用的发生和 朽 数据独裁。当今的法律 聂 亦需对大数据监管进行 崭 修订补充。
当代大 净 数据发展主要由科技公 侥 司推动，相信在不久的 罗将来更多的传统领域会 恨 意识到大数据的重要性 裁 。但我们也应该保持清 窄 醒，大数据并不是万能 纷 药，对某些领域或环节 使 ，使用大数据是一种简 携 单且实用的选择;但对 赎 某些领域，盲目使用大 痈 数据只会适得其反。
收
2017 年 4 月 13 舔 日下午，在湖南大学东 栏 楼 205 参加了关于《 狮 大数据时代》的读书交 窜 流活动。通过相互交流 们 学习，使我更深层次的 钦 理解了大数据时代的利 敲 与弊，机遇和挑战。在 莽 写心得体会前，我想再 赠 重新审视一下关于大数 章 据的历史沿革和现实意 感 义。
首先，最早提 鸿 出“大数据”时代到来 垢 的是全球知名咨询公司 辉 麦肯锡，麦肯锡称：“ 再 数据，已经渗透到当今 溪 每一个
行业和业务职能 找 领域，成为重要的生产 比 因素。人们对于海量数 肆 据的挖掘和运用，预示 芍 着新一波生产率增长和 辛 消费者盈余浪潮的到来 花 。”“大数据”在物理 阔 学、生物学、环境生态 柱 学等领域以及军事、金 步 融、通讯等行业存在已 论 有时日，却因为近年来 樱 互联网和信息行业的发 琶 展而引起人们关注。大 蔑 数据作为云计算、物联 锯 网之后又 IT 行业又一 元 大颠覆性的技术革命。
续 云计算主要为数据资产 动 提供了保管、访问的场 濒所和渠道，而数据才是 厨 真正有价值的资产。企 梦 业内部的经营交易信息 忌 、物联网世界中的商品 乒 物流信息，互联网世界 真中的人与人交互信息、 湛 位置信息等，其数量将 斡 远远超越现有企业 IT 置 架构和基础设施的承载 泥 能力，实时性要求也将 炉 大大超越现有的计算能 伴 力。如何盘活这些数据 佑 资产，使其为国家治理 炬 、企业决策乃至个人生 裔 活服务，是大数据的核 水 心议题，也是云计算内 椽 在的灵魂和必然的升级 燥 方向。
其次，进入 蓝 2017 年，大数据( 妖 bigdata)一词 彦 越来越多地被提及，人 蝎 们用它来描述和定义信 眶 息爆炸时代产生的海量 捆数据，并命名与之相关 毋 的技术发展与创新。它 唆 已经上过《纽约时报》 啸 《华尔街日报》的专栏 焙 封面，进入美国白宫官 授 网的新闻，现身在国内 油 一些互联网主题的讲座 销 沙龙中，甚至被嗅觉灵 搐 敏的国金证券、国泰君 旋 安、银河证券等写进了 驾 投资推荐报告。数据正 脸 在迅速膨胀并变大，它 缘 决定着企业的未来发展 债 ，虽然很多企业可能并 源 没有意识到数据爆炸
性 箕 增长带来问题的隐患， 嗅 但是随着时间的推移， 谓 人们将越来越多的意识 捕 到数据对企业的重要性 陵 。正如《纽约时报》2 睫017 年 2 月的一篇专 胀 栏中所称，“大数据” 岁 时代已经降临，在商业 叮 、经济及其他领域中， 惧 决策将日益基于数据和 均 分析而作出，而并非基 杂 于经验和直觉。哈佛大 贬 学社会学教授加里·金 敞 说：“这是一场革命， 恒 庞大的数据资源使得各 蔗 个领域开始了量化进程 焦 ，无论学术界、商界还 摇 是政府，所有领域都将 仰 开始这种进程。”
娱 最后，随着云时代的来 医 临，大数据(Bigd 穴 ata)也吸引了越来 沿 越多的关注。著云台的 首 分析师团队认为，大数 仗 据(Bigdata) 指 通常用来形容一个公司 狱 创造的大量非结构化和 冠 半结构化数据，这些数 害 据在下载到关系型数据 猴 库用于分析时会花费过 秆 多时间和金钱。大数据 卡 分析常和云计算联系到 猿 一起，因为实时的大型 靠 数据集分析需要像 Ma 巍 pReduce 一样的 撕框架来向数十、数百或 霄 甚至数千的电脑分配工 探 作。“大数据”在互联 高 网行业指的是这样一种 吵 现象：互联网公司在日 辰 常运营中生成、累积的 固 用户网络行为数据。这 幼 些数据的规模是如此庞 舟 大，以至于不能用 G 或 卉 T 来衡量。大数据到底 嘶 有多大?一组名为“互 智 联网上一天”的数据告 茵 诉我们，一天之中，互 阵 联网产生的全部内容可 忧 以刻满亿张 DVD;发 怕 出的邮件有2940 亿 侧 封之多(相当于美国两 性 年的纸质信件数量); 烽 发出的社区帖子达 20 筷 0 万个(相当于《时代 熔 》杂志 770 年的文字 阳 量);
卖出的手机为万 旷 台，高于全球每天出生 楔 的婴儿数量万……，截 盂 止到 2017 年，数据 赵 量已经从 TB(102 赠 4GB=1TB)级别 益 跃升到 PB(1024 眶 TB=1PB)、EB 幼 (1024PB=1E 原 B)乃至 ZB(102 毛4EB=1ZB)级别 邓 。国际数据公司(ID 砸 C)的研究结果表明， 峻 2017年全球产生的 患 数据量为，2017 年 截 的数据量为，2017 缅 年增长为，2017 年 蔡 的数量更是高达，相当 搬 于全球每人产生 200 灾 GB以上的数据。而到 慎 2017 年为止，人类 永 生产的所有印刷材料的 颜 数据量是 200PB， 鹏 全人类历史上说过的所 已 有话的数据量大约是 5 蛹 EB。IBM 的研究称 俐 ，整个人类文明所获得 增 的全部数据中，有 90 沙 %是过去两年内产生的 什 。而到了 2020 年， 迷 全世界所产生的数据规 姐 模将达到今天的 44 倍 瓤 。
首先，谈谈大数 矫 据带给生活的转变。大 耻 数据已经是信息产业发 嫡 展的必然趋势，可以说 月 ，大数据现在已经开始 永 慢慢渗透入我们的生活 靛 ，如：现在流行的打车 楚 软件、三维立体化社区 贤 的建立、某些从事生产 单 销售的行业利用大数据 楔 来优化规模和实现利益 洁 最大化。而我们很多人 乞 对大数据还很陌生，只 喉 是被动的适应着大数据 冤 给生活带来的改变。大 帜 数据时代是以云计算为 牟 基础的，所以，要实现 习 大数据，相关的很多的 函 硬件设备都要更新换代 窗 ，信息处理系统、信息 诣 传输系统、信息反馈系 眺 统、信息决策系统都将 巨 面临新的挑战，相关产 叮 业都要重新调整产业结 妥 构，在那时，可以夸张 稚 的说，信息就是黄金， 砒 信息就是石油。大数据 硷 时代的到来会解放
更多 批 的劳动生产力，势必将 角 会更加加剧生产力过剩 谬 的现状，社会两极分化 矣 现象会更加明显，掌握 嫂 不了信息资源，很难再 克 翻身，要防止信息垄断 汉 带来的可怕局面。大数 恢 据时代的到来会使人们 鸳 的生活节奏急速加快， 咽 信息的时效性决定了它 操 的流通速率，人们的生 笆 活节奏要跟上信息流通 邮 的速率，就不得不加快 碳 自己的节奏，人们会越 钡 来越忙，到那时，就像 石 现在的日本，可能想找 蔫 个人听你说说话，真的 秉 是一件很难的事。
珊 第二，关于数据管理的 啦 看法。大数据时代，数 皿 据管理是一件很重要的 铆 工作，如何才能避免自 蒸 己的数据被非法窃取、 羊 丢失和被盗?我的看法 攘 是，人防、技防、物防 渺 一体化。人防，即我们 喘 要从思想上牢固树立信 油 息安全防范的意识，不 泳 主动泄露信息，要管理 骂 好自己身边的信息设备 饱 ;技防，就是要运用软 锨 件来管理和处理数据， 返 经常检查更新数据库， 毗定时查杀电脑病毒，确 哟 保电脑状况安全;物防 萨 ，就是重要的数据一定 损 要备份保留，而且应当 庞 做到备份与原始文件是 遍 物理隔离，无关的信息 球 应当及时删除，减轻硬 幼 盘的压力。
三、怎 埔 么保护自己的隐私。隐 接 私，顾名思义，就是不 杠愿意让别人看到的东西 扑 ，所以，在大数据时代 缝 ，更要管理好自己的隐 呢 私，以免对自己和家人 扬 造成麻烦和损失。越是 真隐私的信息，越要远离 钢 网络，不要再公开的社 润 交网络储存和展示个人 夷 图片、资料等信息，免 扩 得被非法人士采用和窃 占
取。建议还是用纸质的 丘 日记代替电脑日记，避 禽 免信息传播范围太大， 沟 管理好自己的日记本。
肄 研发一种新的硬件连接 佣器，总是以随机码来保 凿 护自己真实 IP 地址， 楚 提高网络安全的可靠性 笑 ，加强对联网信息的管 蹿 理和保护。
不论我 孪 们情不情愿，大数据时 独 代都会到来，现实社会 毡是我们高喊着走向大数 稽 据时代，其实大数据时 恒 代已经向我们走来，所 冶 以与其被动接受，不如 檄 主动学习，从中找到自 坡己的出路，成为大数据 痰 时代的建设者和受益者 致 。
心得体会：学习智能时代和大数据时代心得体会
大数据时代读书心得体会 XX 《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。
犬 在过去，由于技术限制，人们做统计时只 ナ 能收集有限的数据做样本，其中要考虑随 串 机样本的选择，努力减小因样本问题出现 悸 的误差;统计结果往往不能重复使用，造 箱 成数据利用率低。而现在则可以做到"样 咦 本=总体"。数据的增多带来不可避免的 牙 精确性问题。"小数据"时代，一个样本 哂 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 坂 么要求苛刻——也无法要求太严格——数 匀 据的数量足以弥补这一缺陷。在对思维变 敢革这一部分的阐述中，最重要也是全书的 父 核心观点就是大数据时代，我们应该从追 蚕 求"因果关系"的旧思维方式向追求"相 敷 关关系"转变。在我看来，这实际上是通 黉 过大数据来透视一种事物的发展趋势，而 较 很多精确学科领域依然需要探寻"
因果关 责 系"解决更有针对性的问题，所以，这局 ㄏ 限了这一转变只能在特定的领域发生。作 缡 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。" 始
大数据时代的数据获取方式是多种多样 糸 ，数据形式也是千变万化，任何文字、行 躏 为、万物都可以被数据化后用来分析。对 轺 这些数据的利用，不仅要考虑到其初次使 昃 用价值，更要放眼它未来可能的用途以提 睁 高数据的利用率。当然数据并不是无限使 瓢 用，时效、环境的变化肯定会对数据提出 溉 新的要求，所以数据的折旧也是应当考虑 妲 的。这又引出了对数据这一无形资产的估 焖 值可能性。对于 Facebook,Tw itter 这样的公司来说，数据就是他 哔 们的核心，如何在资产负债表上给他们一 厌 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 盐 们简化为"生产—分析—使用"三个环节 簖 ，这对应书中的三种类型公司：第一种是 钆 基于数据本身的公司，第二种是基于技能 蓓 ，第三种则是基于思维。在大数据早期， 囤 技能和思维最有价值，但作者认为，最终 邀 ，大部分的价值还是必须从数据本身来挖 蔗 掘。这是假定了一个成熟的市场，人人都 ǒ 了解了大数据的用途。
对于普通人来说 谩 ，大数据时代最关心的还是隐私问题。不 腻 知不觉中，个人的一举一动都暴露在政府 军 甚至私人企业之下，还面临潜在的泄露风 寐 险。对此，作者提出了使用者承担
责任的 枝 解决办法，而不是过去那种流于形式的使 沸 用授权。大数据甚至能预测一个人的犯罪 螂 动机，这给监管者带来的难题是，预测一 芳 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 俄 险控制靠的是"算法师"，类似会计师一 丬样的职业，对大数据的准确度或有效性进 ソ 行鉴定。这能在一定程度上防止数据滥用 骥 的发生和数据独裁。当今的法律亦需对大 逐 数据监管进行修订补充。
当代大数据发 躔 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 置 性。但我们也应该保持清醒，大数据并不 闫 是万能药，对某些领域或环节，使用大数 莱 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。
2 毹 017 年 4 月 13 日下午，在湖南大学东 莅 楼 205 参加了关于《大数据时代》的读 暧 书交流活动。通过相互交流学习，使我更 宋 深层次的理解了大数据时代的利与弊，机 湍 遇和挑战。在写心得体会前，我想再重新 鞭 审视一下关于大数据的历史沿革和现实意 尥 义。
首先，最早提出“大数据”时代到 涉 来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡 蜡 称：“数据，已经渗透到当今每一个行业 帧 和业务职能领域，成为重要的生产因素。
舀 人们对于海量数
据的挖掘和运用，预示着 眵 新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到 磙 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 旎 行业存在已有时日，却因为近年来互联网 瓯 和信息行业的发展而引起人们关注。大数 醯 据作为云计算、物联网之后又 IT 行业又 隶 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 纽 的经营交易信息、物联网世界中的商品物 银 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 不 业 IT 架构和基础设施的承载能力，实时 嗌 性要求也将大大超越现有的计算能力。如 停 何盘活这些数据资产，使其为国家治理、 锫 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 2017 年， 筱 大数据(bigdata)一词越来越多 地被提及，人们用它来描述和定义信息爆 齄 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 ９ 报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美 国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联 蝼 网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的 圭 国金证券、国泰君安、银河证券等写进了 融 投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大 藿 ，它决定着企业的未来发展，虽然很多企 廾 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》2017 年 2 月的一 篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临 寸 ，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 苗 说：“这是一场革命，庞大的数据资源使 碗 得各个领域开始了量化进程，无论学术界 辛 、商界还是政府，所有领域都将开始这种 蕙 进程。” 最后，随着云时代的来临，大 数据(Bigdata)也吸引了越来越 璋 多的关注。著云台的分析师团队认为，大 蜚 数据(Bigdata)通常用来形容一 隐 个公司创造的大量非结构化和半结构化数 竟 据，这些数据在下载到关系型数据库用于 埒 分析时会花费过多时间和金钱。大数据分 恬 析常和云计算联系到一起，因为实时的大 端 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 绚 电脑分配工作。“大数据”在互联网行业 锻 指的是这样一种现象：互联网公司在日常 简 运营中生成、累积的用户网络行为数据。
躅 这些数据的规模是如此庞大，以至于不能 儋 用 G 或 T 来衡量。大数据到底有多大?一 薤 组名为“互联网上一天”的数据告诉我们 眈 ，一天之中，互联网产生的全部内容可以 蜴 刻满亿张 DVD;发出的邮件有 2940 í 亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数 Ｐ 量);发出的社区帖子达 200万个(相 蔬 当于《时代》杂志 770 年的文字量); 而 卖出的手机为万台，高于全球每天出生的 庐 婴儿数量万……，截止到 2017年 ， 数 据 量 已 经 从 TB(1024GB=1TB 学 ) 级 别 跃 升 到
PB(1024TB=1P 升 B)、EB(1024PB=1EB)乃 燧 至 ZB(1024EB=1ZB)级别。
累 国际数据公司(IDC)的研究结果表明 夙 ，2017 年全球产生的数据量为，20 足 17 年的数据量为，2017 年增长为， 旺 2017 年的数量更是高达，相当于全球 笏 每人产生 200GB 以上的数据。而到 2 荇 017 年为止，人类生产的所有印刷材料 洫 的数据量是200PB，全人类历史上说 醐 过的所有话的数据量大约是 5EB。IB 苕M 的研究称，整个人类文明所获得的全部 迹 数据中，有 90%是过去两年内产生的。
硕 而到了 2020 年，全世界所产生的数据 氨 规模将达到今天的 44 倍。
首先，谈谈 凑 大数据带给生活的转变。大数据已经是信 块 息产业发展的必然趋势，可以说，大数据 沉 现在已经开始慢慢渗透入我们的生活，如 槲 ：现在流行的打车软件、三维立体化社区 压 的建立、某些从事生产销售的行业利用大 跃 数据来优化规模和实现利益最大化。而我 伶 们很多人对大数据还很陌生，只是被动的 穗 适应着大数据给生活带来的改变。大数据 è 时代是以云计算为基础的，所以，要实现 此 大数据，相关的很多的硬件设备都要更新 歼 换代，信息处理系统、信息传输系统、信 ㄩ 息反馈系统、信息决策系统都将面临新的 墒 挑战，相关产业都要重新调整产业结构， 疾 在那时，可以夸张的说，信息就是黄金， き 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 嬗 加明显，掌握不了信息资源，很难再翻身 纂 ，要防止信息垄
断带来的可怕局面。大数 哺 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， 铝 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 竦 忙，到那时，就像现在的日本，可能想找 逛 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 笾 能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被 跆 盗?我的看法是，人防、技防、物防一体 堙 化。人防，即我们要从思想上牢固树立信 讼 息安全防范的意识，不主动泄露信息，要 耦 管理好自己身边的信息设备;技防，就是 蔓 要运用软件来管理和处理数据，经常检查 诸 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 诨 要备份保留，而且应当做到备份与原始文 存 件是物理隔离，无关的信息应当及时删除 克 ，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 狼 别人看到的东西，所以，在大数据时代， Ⅰ 更要管理好自己的隐私，以免对自己和家 聩 人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越 爪 要远离网络，不要再公开的社交网络储存 释 和展示个人图片、资料等信息，免得被非 钢 法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日 攀 记代替电脑日记，避免信息传播范围太大 舾 ，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 憩 对联网信息的管理和保护。
不论我们情 璨 不情愿，大数据时代都会到来，现实社会 イ 是我们高喊着走向大数据时代，其实大数 Ｊ 据时代已经向我们走来，所以与其被动接 涅 受，不如主动学习，从中找到自己的出路 劓 ，成为大数据时代的建设者和受益者。
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