《未来版图》读后感,品味完一本名著后,相信你一定有很多值得分享的收获,此时需要认真思考读后感如何写了哦。怎样写读后感才能避免写成“流水账”呢...
《未来版图》读后感
品味完一本名著后,相信你一定有很多值得分享的收获,此时需要认真思考读后感如何写了哦。怎样写读后感才能避免写成“流水账”呢?下面是我精心整理的《未来版图》读后感,欢迎阅读与收藏。
《未来版图》读后感1如果说读书会的分享是一种被动的行为,那么总得有些目标性的成果作为压迫,才不至于丧失了这种仪式感;恰恰读书是一种主动的行为,因为读书有了收获、体会或者迷茫,然后去分享、去交流、去解惑,才是读书会本身的作用。
本次读书主题是“未来与趋势”,这是一个十分宏观的题目,不太容易掌握重点,我更加希望从科技方面去了解一些东西,于是挑选了这本《未来版图:全球聪明公司的科技创新趋势和商业化路径》,作者是一个机构,叫做“麻省理工科技评论”,英文叫做“MIT Technology Review”。中文版由Deep Tech深科技和华创研究院联合出品,由人民邮电出版社出版,有些类似于互联网公司的出版物,也和这本书描述的内容十分吻合。
这本书一共十个章节,光是序就有四个,之所以有这么多序,也是其内容决定的。从20xx年开始,麻省理工科技评论每年都会依据公司的科技领军能力和商业敏感度这两个必要条件,从全球范围内选取50家未来可能会成为行业主导的聪明公司,作为科技创新的代表。最初,在20xx年之前,它叫“全球50大创新公司”;20xx年,它叫“全球50大颠覆公司”;20xx年至今,它叫“全球50大最聪明公司”。而这本书就是以20xx到20xx年的榜单为基础,在生物医学、能源材料、计算机与通信、互联网与数字媒体,以及交通运输等行业领域中挑选出的案例,以时间和行业为基本思路编写的。所以说这本书可以说是一部编年史的行业发展简报,记录了各个行业的发展历程。每一个章节开始的第一句话都可以说是一个行业的高度概括。从时间来看的话,20xx年到现在将近十年的科技发展,基本可以代表最领先、最具创新性的成果,从这些内容去分析科技的未来与趋势,也是比较合理的。
如果是作为大众读物,这本书既有值得推荐的地方,在很大程度上又不值得推荐。不太推荐是因为书里面的具体内容包括了很多的专业知识,几乎每一个行业里最前沿的科技都在书中做了具体描述,甚至是每一个小进步的发展历程都有说吗,因此读起来让外行感觉难以深入的理解,只能了解大概的皮毛,有种不明觉厉的感觉。值得推荐是因为这本书的涉及面非常广泛,十章内容涉及了目前及未来科技创新的方方面面,比如人工智能的Siri、芯片技术、基因编辑技术、互联网、新能源、内容呈现等等,但凡是说出其中一个技术,我们日常生活中都或多或少的有所接触,看完后感觉原来那么多高新科技都在身边,未来的概念生活也只是在这些的基础上建立起来的。而且作为某个行业的人,可以将这本书作为触发灵感的一个工具,从学科交叉和科技创新的角度找到自己行业的问题和不足。
另外值得一提的是这本书的撰写方式十分符合理工科的思维,就是总分总的简单套路,每一章都是开始一个引子加简单概括,中间几个具体案例,最后一个展望,虽然每一个章节的标题都用散文的形式来写,每一章的开始都会试图用一些比较文艺的句子来开始,比如在讲述机器人、云、互联网的第八章开头,使用的是阿西莫夫的这句“人类总选择最安全、最中庸的道路前进,群星就会变成遥不可及的幻梦。”但是总是感觉和后面的内容有些脱节,读起来有一种读科研报告的感觉,感觉写的很直男,直抒胸臆,而又略带闷骚。
在读完这本书的收获方面,我主要从两个方面有点体会,一是与自己行业相关的新能源部分,二是人工智能方面。不读这本书之前,我一直关注专注于研究水利水电本身,对新能源乃至整个能源市场的认识不够清楚,读完新能源这部分有种豁然开朗的感觉,忽然发现应该提高一下高度,开阔一下视野,将更广阔的视野着眼于未来更多的可能性。书中强调的是对太阳能、风能和天然气三个新能源的发展,以及如何降低成本来促进发展。而在我们自己从事的水电行业却只字未提,也不禁让人想到是否该转型或转行。另外一点是书中并未对环保行业提及太多,可见要么是环保行业的发展并未进入到世界聪明的公司之列,要么未来的科技中环保行业还是需要以各个基础模块为支撑,就像书中提到的互联网技术、新能源领域、生物技术等等,都是环保行业的支撑。
第二点是人工智能方面,通过数据的积累和机器学习,人类的更多偏好和习惯被记住,机器的学习使得人类生活更加便利。以往人类大多数实践经验的总结和提炼,是指导人类发展的基础。但是在未来人工智能越来越多的取代人类从事基础工作的情况下,这种实践经验将转换为机器学习的过程,人类将更多的参与机器学习结果的决策,这对人类自身的要求又进一步提高了。人工智能更多的是以数据为基础,数据就是金钱,掌握了更多的数据以及对数据的分析,是未来获取更多利益的主要手段。在未来人工智能可能大发展的情况下,我们人类如何找到自己的定位,发挥更大的价值,是每个人都应该思考的内容。
总体来看,这本书值得粗略一读,我们每个月结合自身从事的行业,应该都能从中找到一点启发和突破。
《未来版图》读后感2对于《未来版图:全球聪明公司的科技创新趋势和商业化路径》这本书早有耳闻,无奈懒惰作祟,一直未抽时间仔细拜读,看到钟总在“书香能源”阅读学习活动中推荐该书时,内心抑制不住兴奋,终于找不到任何借口“疏远”它了。
工作之余,细细品读,感触颇多,该书主要梳理了近几年《麻省理工科技评论》评选出的“全球50大最聪明的公司”的技术创新和商业浮沉,让读者了解了一个突破性技术到真正实现技术的共享、吸收应用与再创新是一个艰难而微妙的过程。而对于“聪明”的定义,《麻省理工科技评论》的编辑们更是打破常规,并不清点公司所拥有的专利或雇佣的`博士,也不考察公司的大小和名气,而是会问这个公司在过去的一年中,有没有做出将会重新定义其所在领域的重大创新。总体来说,计算技术、能源材料和生物医学的需求一直存在,但是具体技术热潮会上下起伏,生物能源和很多电池技术因为不能很好地市场化而遭遇挫折,而人工智能则因为找到了很好的应用场景而迅速爆发。
结合自己入职四个月的工作实际,参考书中的具体实例,我将从个人、公司、国家三个方面阐述自己的感触:
一、坚守梦想,与AI同行。
众所周知,通用电气是一家世界闻名的制造企业,面对人工智能的浪潮,通用电气拥抱变化,公司希望将人工智能注入其机器和工业流程中,公司战略的变化给员工带来了机遇和挑战,加州大学伯克利分校有机化学博士詹森·尼克尔斯(Jason Nichols)在通用电气从事了4年的制造和材料研发工作之后,被调到公司的机器学习实验室,但也有一部分员工因为知识储备不足、无法胜任数字分析岗位而被解雇。
联想到自己的过往(九年的国内外石油开发学习经历、两年的石油钻井现场工作经验),现在转行做人工智能,感觉以后再也不会用到以前的专业知识,所以入职以来从未继续学习过石油知识,但通用电气的例子给自己敲响了警钟,在拥抱变化的同时,也要坚守梦想,维护好自己现有的知识体系,应该思考复合化的专业知识如何为公司创造更多价值。
二、科学至上,行业领先。
英特尔在计算机芯片市场长期独占鳌头,靠的是走在客户需求的前面,引领行业变革,但是最近却接连错失机会。在移动芯片领域,由于决策失误,英特尔已经被高通远远甩在身后,同时在为深度学习开发人工智能芯片领域,英特尔的步伐也很缓慢,前期并没有看好这一领域的发展,近来后知后觉,通过收购、加大投入才找回了一些差距,但也已经被英伟达甩在身后。一次次的决策失误,让这位曾经的巨头接连错失了两个细分市场。
让我感到骄傲的是,中化对于科技、创新的推崇一直是走在央企前列的,近期也看到一些企业开始关注新技术,比如中海油董事长杨华在内部信中提出“数字技术、人工智能也许会成为油气开采领域的一束光”,道达尔集团研发战略与数据副总裁宋伯德博士也指出了人工智能在油气行业的重要性,宁总在以“科学至上”为主题的万字长文中已经指出“我们周围的世界已变得面目全非,中化又到了一个真正的深刻反思战略和发展理念的时候了,未来要把中化打造成为一家科学技术驱动的创新平台公司”,这一战略思想必然会指导公司完成转型,实现行业领先、受人尊敬世界一流企业的目标。
三、政策导向,惠民利民。
这个榜单中,中国企业出现的次数越来越多,涉及的行业也很广泛。但是,在某些行业领域,例如生物,制药行业,榜单始终被发达国家霸占,看似科技含量更高的航天、AI、无人机、无人驾驶等领域我们却可以。作为一名普通公民,如果在能治好更多的病的药品、更好的驾驶体验、无人机技术等等中做选择,我们都会毫无疑问的选择药品。就像不久前看的电影《我不是药神》中所描述的,进口药的高昂成本让很多吃不起的人活生生的走向死亡。
科技的进步和创新离不开政府的鼓励支持,离不开全社会的共同努力,无人机、AI、新零售行业之所以能发展迅猛是政策的导向,金融资本追捧的造成的,此类领域一是国家重视,二是可以相对快速的收回成本并且获得不菲的收益。而生物制药由于某些原因,不仅投资大,回报周期长还很容易前功尽弃,血本无归,所以很少有企业愿意在这些领域深入投入。希望国家能够出台政策,让高科技更加惠民利民,在未来的版图里,中国企业不仅能够更多的出现,而且涉及的行业也能够更加广泛。
虽然了解过去的历史对技术创新的趋势会有很大的帮助,但是并不一定能借此很好地预测未来,书中不少上榜拿过巨额融资的公司都已经不在或不复当年风采了(特别是在新能源领域尤为严重)。正如美国第16任总统亚伯拉罕·林肯所说“预测未来最好的方法,就是去创造未来”, 近日中美贸易大战激烈展开,国内舆论哗然。如何才能取得这场胜利,我想,本质上还是一场科技实力的较量。
在全球科技创新的潮流中,中国已成为强劲的参与者和竞争者。相信在不久的将来,中国将引领科技文明,重返世界巅峰。衷心的希望能源科技公司能够创造石化行业的未来,中化集团能够创造中国企业的未来,中国能够创造世界的未来!
《大数据时代》读后感
认真读完一本著作后,相信大家的视野一定开拓了不少,为此需要认真地写一写读后感了。怎样写读后感才能避免写成“流水账”呢?下面是我收集整理的关于《大数据时代》读后感范文(通用5篇),仅供参考,希望能够帮助到大家。
《大数据时代》读后感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。
《大数据时代》读后感2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。
《大数据时代》读后感3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。
《大数据时代》读后感4读完《大数据时代》这本书后,我意识到:我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。
这本书介绍了大数据时代来临后,接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。
其实,这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年,一家名为Farecast的公司,让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在,使用这种工具的乘客,平均每张机票可以省大约50美元,这就是大数据给人们带来的便利。
大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感,就拿美国为例,疾控中心每周只进行一次数据统计,而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊,因此也导致了信息的滞后。然而,对于飞速传播的疾病,Google公司却能及时地作出判断,确定流感爆发的地点,这便是基于庞大的数据资源,可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响!
在我看来,如果想在在大数据时代里畅游,不仅要学会分析,而且还要能够大胆地决断。
在美国,每到七、八月份时,正是台风肆虐之时,防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到,每到这时,一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是,商家作了大胆的推测,出现这样的结果源于两种物品的相关性,便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润,这就是属于世界头号零售商的大数据头脑!
大数据时代的到来,可以让我们的生活更加便利。但是,如果让大数据主宰一切,也存在一定的风险。
大家应该都知道电子地图,它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道,它会默默地积累人们的行程数据,通过智能分析可以推断出哪里是自己的家,哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。
大数据时代的到来,让我们的生活更安全,更方便,但与此同时,我们的隐私不再是隐私,数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步,一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑,做好准备,迎接新时代的到来!
《大数据时代》读后感5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!
互联网 : 从IT到DT的主要内容
这是新经济与新治理研究者的黄金年代。近年来,基于互联网的价值导向,运用互联网的方式、方法、视角和工具,研究互联网、大数据给社会经济带来的新现象、新规则,已经在学术界得到了越来越多的共识。在这个巨变的大时代里,越来越多的优秀学者、智库,通过与网商、服务商、平台、用户等之间的大规模社会化协作,正在创新性地研究这个时代、全球、国家、产业、企业和个人所面临的大变迁。一个有望取得大成果、为社会创造大价值的互联网经济研究生态圈,已经初步浮现。成立于2007年4月的阿里研究院,即是这一进程的参与者和推动者之一。 研究“土壤”:阿里研究院依托并深深扎根于全球最大、最具活力的在线商业生态系统——由电子商务、互联网金融、电商物流、云计算与大数据等构成的阿里巴巴互联网商业生态圈。 研究定位:秉承开放、分享的互联网精神,面向研究者和智库机构,通过数据、技术、案例、理念的分享,成为新经济与新治理领域的智库平台。包括数据开放平台、专家网络
《大数据时代》读后感2篇
此书是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻,进一步阐述和厘清大数据的基本概念和特点;下面是我给大家带来的《大数据时代》读后感2篇。希望对大家有帮助!
01
我们已经在大数据里生活了好多年,而最近观看了《大数据时代》带给了我的是更多的思考。随着互联网的快速发展,特别是近年来,随着社交网络,物联网,云计算和各种传感器的广泛应用,具有大量,多样性和强时效性的非结构化数据不断涌现。数据存储和分析技术的重要性难以实时处理大量非结构化信息。大数据的概念应运而生。如何获取,汇总和分析大数据已成为广泛关注的热门问题。
对于普通企业而言,大数据的作用主要体现在两个方面,即数据的分析和使用以及二次开发项目。通过分析信息的大数据,不仅可以挖掘隐藏数据,还可以通过这些隐藏的消息,通过销售实体,增强其客户来源。至于数据的二次开发,它用于网络服务项目。通过总结和分析这些信息,我们可以开发出满足客户需求的个性化解决方案,并创造一种新的广告和营销方式。
同时作为一名人力资源工作者,我也在想人力资源管理因为大数据而获得价值提升的可能,但也有可能在大数据的海洋中迷失方向。伴随着业务发展要求及劳动力的变迁,人力资源管理从最初行政事务性的人事管理,到聚焦资源使用效率的人力资源管理,再到目前追求有竞争力投资回报的人力资本管理,管理内容不断丰富,管理模式不断创新,其价值也不断得到提升。
过去,人力资源管理没有太多数据的支撑,决策常常依靠直觉、经验和个人偏好。大数据时代的来临,让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺乏,而是如何有效地选取和利用数据,而不会在数据的海洋中迷失了方向。
2021年,麦肯锡提出了“大数据时代”的说法,用最通俗的说法来说,就是这个世界的各行各业,将会出现海量信息,即“信息爆炸时代”。而这些信息,都是由各种数据组成,通过收集、整理、分析、研究这些数据,就能找到对自己有利的方法。夸张一点说,掌握了大数据,就掌握了未来。时代的步伐进入了2021年,许多企业都在谈“大数据时代”,都在研究如何与时俱进,将“大数据”与数据分析融入到企业管理中去,为自己带来创新性的优势。归根到底,大数据时代下企业人力资源管理的创新,还是通过数据化信息的动态收集和梳理,对企业人力资源的不同模块进行分析,从而达到全面提升人力资源管理水平的目的。
02《大数据时代》,作者是被誉为“大数据时代的预言家”维克托.迈尔-舍恩伯教授和肯尼思.库克耶。此书是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻,进一步阐述和厘清大数据的基本概念和特点。
人类历史长河中,即使是在现代社会日新月异的发展中,人们还主要依赖抽样数据、局部数据和片面数据,甚至在无法获得实证数据的时候纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现未知领域的规律。因此,人们对世界的认识往往是表面的、肤浅的、简单的、扭曲的或者是无知的。维克托指出,大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件,在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据,深入探索现实世界的规律,获取过去不可能获取的知识,得到过去无法企及的商机。
本书从思维变革、商业变革及管理变革三部分阐述大数据时代已经来临;列举了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如:在思维变革部分,以UPS与汽车修理预测为例,证明知道“是什么”就够了,没必要知道“为什么”;在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因,而是要让大数据自己“发声”:U PS国际快递公司从2000年就开始使用预测性分析来检测自己全美60000辆车规模的车队,这样就能及时的进行防御性的修理。之前UPS每两三年就会对车辆的零件进行定时更换,但这种方法不太有效,因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过检测车辆的各个部位,UPS如今只需要更换需要更换的零件,从而节省了好几百万美元,这就是通过找出新种类数据之间的相互联系来解决日常需要。这种方式完成可以应用于我们石油石化行业,我们的大量生产装置及设备,在建立日常的关键部位检测机制基础上,形成大量的数据信息,通过对这些数据的科学分析,判断出需要检修或更换的零件,从而有效降低运营成本。
当我们一旦“不再追求精确度,不再追求因果关系,而是承认混杂性,探索相关关系”,“思维转变过来,数据就能巧妙的用来激发新产品和新型服务”。数据正成为巨大的经济资产,成为新世纪的矿产与石油,将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。
近年来,伴随着经济社会快速发展、深度调整,石油石化产业变革加剧,面临的四大革命中其中一项就是“数字革命”。因此我们必须牢牢把握数字革命发展大势,加强数据治理和大数据分析应用,提高企业生产运行与管理水平,拥抱大数据时代的来临。
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