大数据的爆发与恐慌---读《数据之巅》心得体会大全

第一篇：大数据的爆发与恐慌---读《数据之巅》心得体会大全

大数据的爆发与恐慌

---读《数据之巅》心得体会

一、爆发

大数据时代，我们的指尖每一次点击都成为互联网海量数据的一部分。随着大数据思维的普及和国家战略的推进，不仅海量数据的记录和积累前所未有地爆发，运用大数据的创新和创造以更快的速度爆发，新的商业模式不断涌现，人们的生活和工作每天都在发生着改变，一些传统行业甚至面临颠覆。在赣南山区的养猪户可以从远在杭州的网商银行获得150万元的信用贷款，却从未与网商银行的工作人员见过面，而这些依靠的就是大数据。

二、恐慌

作为银行一员，我们深知大数据的重要和关键，感受到了大数据的力量和机遇，同时，结合实际的工作，心理也产生了一些危机和恐慌。这种情绪一方面来自信息脱媒，银行越来越不知道我们的客户在干什么了，银行卡成为了移动支付的介质而不是中介了，大量的个人客户信息数据都被第三方支付公司掌握了，企业客户更是让银行几乎处于信息的真空，企业的设立、经营、交易、结算等基础信息开始离我们越来越远；另一方面，银行同业多年前开始发力布局互联网金融，围绕客户的实际生产生活，构建生态圈。联想到前段时间偶然和邮储银行的一位家属（建设银行某网点负责人）聊工作的时候，了解到他们很大的工作精力在引导和帮助客户使用“善融商务”（一个集合B2C和B2B的银行电商平台），努力将更多的客户生产生活留在或引导到银行生态圈，将大量的数据积累掌握在银行自身手里。而我们个人又能做点什么呢？

第二篇：读《数据之巅》有感

读《数据之巅》有感

（一）潘宗俊

大数据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.“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用，形成的智力资源和知识服务能力。说道大数据必须要明确的三个误区：1.大数据不是随机样本，而是所有数据；2.大数据具有的不是精确性，而是混杂性；3.数据与数据之间不是因果关系，而是相关关系；明确以上三点才能以全新的视角来看待大数据的问题。近年来，在我们生活和工作的不同领域，数据量的爆炸式增长都令人惊叹。这意味着我们生活在一个充斥着数据的时代，一切事物都可以被量化，这个时代被形象地称为“大数据时代”,它要求我们以全新的视角去审视身处的世界。

大数据时代意味着一切皆可被数据化。2012年涂子沛著作《大数据》在中国社会开大数据之先河，引发了大数据战略、数据治国和开放数据的讨论，历史学家许倬云先生盛赞其“为华文世界开创了一个重要话题”.本书为作者第二本著作，全书对大数据追根溯源，提出当前信息技术的发展，已经让中国获得了后发优势，中国要在大数据时代的全球竞争中胜出，必须把大数据从科技符号提升成为文化符号，在全社会倡导数据文化。

可见作者对于软件方面的数据处理还是有所认知的，并不是属于那种瞎子摸象，天马行空似的乱写。从“敬道善为”的企业文化出发，拜读这本书对于自己本身的工作也有着莫大的帮助，在员工认知的企业文化当中每个人的解读出来的含义都是不尽相同的，我认为敬道善为是：尊敬从事的职业，“道”我自己解读为到达某种水平，多指能力，善为却更多的是要求我们去努力的实践，在努力实践当中找出问题，正是这样的企业文化，激励自己不断的提高自身的工作能力，不断地学习提高自己的能力，在中公高科工作已有数载，对于中公高科日常的工作也有着自己的认知：围绕公路养护技术薄弱的突出问题，重点开展路况快速检测、病害诊断分析、大修养护设计、旧路升级改造等公路养护关键技术、高端装备、大型养护分析和养护设计软件的研发和工程化，推进技术标准制定和产业化示范，不断提供公路养护的成套技术、产品、工艺和装备，推动国际合作与交流，为相关企业提供技术咨询服务，带动提升我国公路养护的技术水平和创新能力。这是每一个中公高科的人都应该去知道了解，而这其中方方面面，都涉及着各种数据的处理分析，记录等等。所以对于大数据的运用是十分有必要的。

大数据，一个近年来的流行词汇，随着互联网信息技术的普及开始深入人心，又随着互联网对各类行业各种关系的颠覆和变革开始广泛普及。当越来越多的人开始对大数据无比推崇的时候，其实只是跟着趋势而已。这时候，如果能跳出来，看看这种趋势的源头和足迹，或许更容易找出一些能够指导未来的价值。在如今这个数据浪潮之中，《数据之巅》就提供了这么一个别样的视角。

可以说现实中的一切都是越用越少的，但看似虚拟的数据却越用越多。所谓大数据时代，背景正是高度发展科技能让更多的数据得以留存，这种留存和挖掘完全由机器实施，由此得到的结果也是叹为观止的。如果说科技的发展趋势已经越来越超乎我们的想象，那总有一些规律或者原则可以抓住——比如数据。书中第二部分的大数据崛起便将重点放到了当下，由此展望未来的可能性。诚然，大数据是被技术发展所推动的，但更是被重视数据的人们所推动的。技术降低了数据获取、积累的成本，增加了计算的可能和利用的空间，但这只是一个表象。深层次需要在意的则是数据的开放，只有数据开放才有多元的整合，这需要由人来推动，而推动者必须有多元认知的思维方式、开放的心态——这是数据文化中尤为重要的一部分。如果之前我们认为智慧是属于人的，那么未来这个词将更多的形容一些别的体系，比如“智慧城市”.其实人的智慧依靠的是学习、理解和经验，那么机器的学习靠的就是数据，还有那些我们为其规划的应用方式和我们的需要。如何确定我们的规划和需求？靠数据，更得靠能够深入人心的数据文化！

读数据之巅有感

（二）前一篇文章主要介绍了《数据之巅》这本书的梗概，这里主要谈谈我的一些感受。

先说说涂子沛这个人，目前是阿里巴巴副总裁，主导商业模式创新，详细情况可以点击下面的链接：

http://tuzipei.baijia.baidu.com/article/41470

通过阅读他的著作，我能感觉作者对美国数据产业有非常深入的了解，并且能够生动地描述，并对比国内的现状从而提出建设性的意见，这种讲故事，辩证性的分析问题的能力很厉害！

再看他的从业经历，也是一直在数据信息领域，从技术做起，多年的积累可以说他目前是国内数据领域的顶尖人才，希望他能够引领阿里继往开来，进一步开创大数据事业！

回到文章，重点谈一下两个地方：

在第三章镀金时代作者谈了加菲尔德的故事，加菲尔德作为众议院资深议员，对当时的人口普查制度提出了大的改进意见，建立专业化的普查员队伍，取消执法系统的领导权，设置法律保护隐私，扩大普查范围等，可以说他的意见体现了先进的统计方法论；遗憾的是由于种种原因，参议院否决了这一提案，加菲尔德当时功亏一篑，直道20年后才由后来人开花结果。

作者评论：历史的发展就是这么耐人寻味，拉长历史的镜头，我们可以看到，一件事情本身的成败并不是故事的全部，因为一事将牵出另一事，万事万物总是互相关联效力，只要代表了未来的发展方向，终将以某种方式接出果实。

是啊，我们每一个在社会上每一天都会面临很多问题，做很多决策，常常因某一件事儿的成败而烦恼惆怅，我们同样需要用历史的角度看问题，把握住大的方向，而非仅仅关注某一事儿，不会被一两件具体的事儿所牵制，坚持内心的选择，经得住挫折的考验，这样的心态才是明智之举。

另一个体会是作者关于戴明的描写，戴明是物理学博士，之后成为农业部研究院的统计院，最终却成为了质量管理学的大师，用现在的话来说就是“跨界”, 而戴明的回忆录也写到“公司最需要到，是能够不断学习，永远进步的人”, 不断学习，永远进步也是戴明日后不断跨界的动力。

我非常同意这句话，大学的专业很多时候和就业岗位的要求不同，一个人在职场上也会做跨行业跨领域的转换，作为社会人，我们要有信心和能力迎接这个挑战，通过以前积累的学习方法，类比性的在新的领域学习，创造性地将之前的经验应用在新的方向上，很多创新都是这么来的。活到老学到老说的也是这个意思。

期待涂子沛的下一力作，希望大数据事业为社会进步推波助澜！

第三篇：数据之巅读后感

《数据之巅》是2014年5月中信出版社出版发行的图书，作者是涂子沛。《数据之巅》通过追溯梳理美国的数据历史、展望人类的数据未来，给中国社会提出了一个数据时代的新命题——如何构建数据文化？以下是小编为大家整理的关于这本书的读后感，欢迎大家阅读！篇一：《数据之巅》读后感

经过前前后后的这段时间，虽然本人没读过徐子沛先生的《大数据》（听过），接下来《数据之巅》的接触使我所获颇多，身为程序员的我有种唤醒去大数据工作的欲望（曾经接触过大数据），除了这种工作的内容变化，也让我在以后（目前）的生活的一些行为或者一些看法得到了改进或者思维上的多一种思考方式，《数据之巅》不愧是《数据之巅》，首先它就是用了美国几百年来得历史数据来论述，也在唤醒更多的中国人去了解数据文化、用数据。

《数据之巅》是我接触过的书籍中能坚持下来的其中一本，也是我第一次公开个人相关的读后感，因为本人看《数据之巅》中间好多次没有一次性看完，有可能有些东西不能记得清楚（希望读者能指正，谢谢）。

《数据之巅》依照个人主观意识来分章节，可以大概分为三个部分，也是按国家划分的（个人看书会结合当时历史痕迹），可以分为美国从华盛顿等人通过人口普查来辅助权利划分到现在的利用大数据实时动态来辅政利民；日本从二战后的深陷困境到经过戴明提供质量管理咨询后的崛起；中国从民国时期的地理大师（忘了尊名，汗）到改革开放后的结合我国国情的大数据战略。

第一划分部分（美国），从美国历史可以了解到，开始进行数据操作（对数据可有可无的一种状态）到大数据文化（众多决策、要略离不开相关数据的指导），美国就是数据的作用和价值的标本，各种历史事件数据的作用以及人们对它的利用、反应，即是数据文化的觉醒与成熟。我记得当时美国独立权利划分时有两种方法，其中托马斯-杰斐逊在最后一天采用了相关人口普查的数据进行反驳另外一派的方法（这两种在以后都用到了），此时对数据的使用为初数时代。

美国解放黑奴时，林肯通过分析当时人口普查的数据进行对战争赢面的估算，其中有棉花的调查、奴隶的相关信息，以及当时的谢尔曼在肯尼迪提供的数据统计下领导军队对南方进行贯穿，这就是数据的内战时代。美国因内战重创迎来了数据的镀金时代，此时美国的数据文化相继完成了思维、组织和技术的三重崛起，登上了时代的鼎峰。

20世纪后也经历了四个有非常有参考价值的四个时代，量化时代、抽样时代、开发时代以及大数据时代，这些时代有点像城市建设差不多的程度（个人认为）。总之，解决权力分配的问题、决定改变历史的战争、制定从战略到战术的安排、考虑政治的计算以及商业层面上的利用，从搜集、统计、筛选、量化、抽样的方式方法演变到了解、安排、预测、准备、发掘、规范的效果体现，经历的历史似乎并不长，但造就的变革尤其精彩。

第二划分部分（日本），二战后的日本处于极度的困境，当时他们的出口产品被外国称为“低劣、山寨”，除了这一些，当时日本有股求知识的心切来寻找摆脱这困境。这时候，有被后世称为“质量之父”的戴明，换句话来说，就是要求培养高管（运用质量管理对生产进行管理），其中统计与分析再结合当时日本国情，这些知识与思维帮助日本走出了低谷，其中用到的对数据处理的技术有好多，拥有高质量的产品使得日本销量大增，其中本田销量超过了福特等，在好多商品超过了美国。

而人们往往也都在遇到了问题难以决断的时候才会想到数据这个伙伴，这也是为什么在第一部分的结尾中日本崛起的思考——二战后空前繁荣的美国工业因为遇上了供不应求的状态，自然走上了粗放型路径，冷落了相应的数据应用，而战败的日本正因为深陷困境，在快速汲取先进知识的同时也迅速接纳了数据文化，通过数据抽样的方式快速提升了质量……日本的崛起可以看作穷则思变的例子，但变革中数据的作用尤其明显。

第三划分部分（中国），主要是从一些数据体现出一些细节（状态），如减灶加灶，如抗日战争对缴获武器来判断军官分布，如广州和神州数码合作进行实时动态辅助停车。可以说现实中的一切都是越用越少的，但看似虚拟的数据却越用越多。所谓大数据时代，背景正是高度发展科技能让更多的数据得以留存，这种留存和挖掘完全由机器实施，由此得到的结果也是叹为观止的。如果说科技的发展趋势已经越来越超乎我们的想象，那总有一些规律或者原则可以抓住——比如数据。

正如作者徐子沛先生提到中国社会要将“大数据”这个科技符号转变为文化符号，因为只有文化才能真正驱动人们的成长和发展，科技只是手段而已。只有建立了数据文化，愿意尊重数据、善于整合数据、敢于发掘数据中的异动……才能正真利用好大数据。数据文化是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化，这种文化将是发展最重要的动力，更是最好的参考。

从《数据之巅》中，隐约可以看到一条隐约的轨迹，通向未知的远方却一直步步为营，这便是数据，来自于人而胜于人。事实上，所有的美好都是限制之后的产物，自由、民主和平等这人类的三大追求之间就是相互制约的关系。那么，该怎么进行有效的制约？如何让大家都能接纳？这时候，最能代表客观现实的数据就出现了。

最近我读了涂子沛先生的《数据之巅》这本书，我深深的被作者的思考的深度和数据的力量所震撼。全书从数据角度出发，以美国政府历史以来“依数治国”的成功经验来阐释数据带给社会带来的挑战与变革。

进入21世纪第二个十年以来，随着互联网信息技术的普及与广泛应用，大数据时代正式到来。时代的变革意味着新的发展机遇与挑战，要想在数据浪潮当中立于不败之地，这就需要我们在精确的掌握数据之后，通过数据的创新来创造未来。

精确的掌握数据，需要从认识数据开始。简而言之，数据就是体现客观事实的表象，是客观性与抽象性有机结合的产物，容不得半点虚假。我们不能否认的是，所有的美好都是在限制之后的，而能够有效地进行限制，且又能够得到大家的一致认可客观现实，唯有那一张便捷的纸片上数据与文字的组合体，其实这就是数据文化的基础。数据创造价值准备的基础从侧面印证了中国的四大发明印刷术是西方国家文明的基础。

所谓的大数据时代就是在当下高度发展科技能让更多的数据得以保存。保存下来的数据是一种依据，更是一种工具。世间万物的发展都呈现各种各样的规律性，数量庞大且规律复杂，很难让我们掌握，但是一旦转换成数据保存之后，从数据的角度去分析规律变化的轨迹，能够很容易掌握并加以运用。而我作为基层执法工作者，运用数据进行执法，以控制数据达到预期管理预期，是这本书给予我最大的启发。

古代中国传统的执法者，是通过简单甚至带有粗暴的手段对执法对象进行强制管理，执法效果虽然容易操作，且直观，但是这是一种凌驾于规律之上，片面的追求短期效果的低级执法模式。进入新中国以来，尤其是改革开放以来，我国坚持依法治国，党的十八届四中全会更提出了全面推进依法治国的新常态，这是数据文化的有力体现，是我党在大数据时代下，一项重大举措。

我认为，大数据时代下运用数据进行执法，是执法能力现代化的利器。我从事交通执法这个职业已经数载，经历过从无到有，又逐渐的从有变成无。这个前后并不矛盾，从前的“无”是法律不健全，无章可循，有章难循状态。只能够自身党性约束和对事物客观理解进行执法，甚至有的时候片面的依靠上级，人类对事物的理解具有局限性，这难免会造成决策错误。

从无到有，是法律慢慢健全，法律的约束更加全面，但有的时候简单的照本宣科，眉毛胡子一把抓，也就成了教条主义。而从有到无，是一种利用客观的数据，以法律为准则，通过科学执法，将数据调整趋于合理。类似国家利用经济规律宏观调控国民经济，用一只看不见的“大手”将全国的经济发展形势引导至合理增长的区间。数据合理了，管理预期也就达到了。相对于我们有肉眼去观察，显得更为精确，且具很高的可信度。这样一来，对我们基层执法工作者带来的巨大的福利，我们从此以后再也不用担心对工作进展情况不了解而心急火燎了。

在大数据时代变革的今天，客观、精确、理性和逻辑的“数据文化”理念是推进国家治理体系和治理能力的现代化利器。大数据时代下的执法行为更是离不开数据，只有充分的利用数据化管理、数据化创新，才能在当前数据浪潮当中主动适应新常态，科学地实现新突破和新作为。

歌德把历史称为“上帝的神秘作坊”。在徐子沛先生新作《数据之巅》的精彩演绎下，关于数据文化如何形成、数据治国理念如何深入人心的历史画卷徐徐展开，令我们再次饱览古今中外因数据成就的神奇瞬间，领略统计文史的山风水韵和数据文化的悠远回音。康德说，数字是重要的透视方式。此言不虚。

子沛先生一如既往把中国作为本书的重心和出发点。从中国历史上的吉光片羽到第一次现代意义上的人口普查，从中国数据可视化先驱人物陈正祥的执着努力到民族复兴能否量化的中国话题，这些元素无疑令中国读者感到亲切和温暖。遗憾的是，在悠久的中华文明史上，这样的“统计事件”不仅凤毛麟角，亦未能带动整个民族和社会形成用数据说话、以数据治事的风尚。即使今天，我们依然面对这样一个不容回避的事实：统计数据虽然证明了中国已经成为世界第二大经济体，在数据使用上，特别是大数据的收集、分析、应用的手段、意识、水平和能力方面，我们与美国、欧洲，甚至同处亚洲的日本，仍有不小差距。作为统计人，在享受本书呈现的统计和数据文化盛宴时，无疑更平添了一份独有的清醒与忧思。

中国需要进一步营造数据文化氛围。美国的历史，就是一部“善用数据”的历史。说数据成就了共和政治、数据终结了南方的奴隶制度，尚属见仁见智。“布兰代斯诉讼方法”及后来的汉德公式，公共预算制度的普及，统计学理论方法用于公共政策的制定，以及成本效益分析方法在美国政府的推行等，实实在在证明了数据在保障公平正义、促进进步发展、增进自由和理性方面的决定性支撑作用，体现了数据治国的基本理念。党的十八大把实现国家治理体系和治理能力的现代化作为新的奋斗目标，更加迫切需要大力弘扬建立在数据基础上的科学与理性，需要建树“尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的数据文化”，需要进一步营造善用数据的社会氛围，使注重数据、使用数据真正成为一种习惯和风尚。

中国统计人要做大数据的先行者和引领者。在统计的“纯真年代”，政府统计是权威一般的存在，是统计生产的当然主导者。大数据时代，海量的网络化电子化信息使每一个人、每一个单位都可能成为信息的生产发布主体，政府统计包打天下的格局正在被打破。我们当然可以通过法律手段来“宣示主权”，但我相信大多数统计人凭着专业精神、职业尊严，将不屑于采取这么“简单而直率”的方法，而更愿意像一名“骑士”一样为荣誉而战。作为统计数据的生产者、发布者和使用者，没有人比我们更了解大数据的意义、价值和力量。“用大数据打造统计基础数据‘第二轨’”，深刻阐明了国家统计局应用大数据的战略思想和战略思维。目前，国家统计局已经与17家企业签订利用大数据战略合作框架协议，在贸易统计、价格统计、交通运输统计、农业统计等多个领域取得重要进展。我们不仅要直接应用大数据，还要在推动数据开放和共享、建立和统一相关应用标准，实施国家大数据创新驱动战略等方面，发挥应有作用。

中国统计人还要成为数据文化的倡导者和传播者。在宣传统计工作、弘扬数据文化方面，统计人有着天然的优势和便利。家喻户晓的GDP、CPI、PPI、PMI等统计拳头产品，大型的经济普查、人口普查、一套表联网直报等重要统计事件，为宣传统计、传播数据文化发挥了重要而积极的作用。我们还可以做得更好，也有理由做得更好。中国统计也要创建类似美国普查局的LEHD-工作单位和家庭住址的纵向动态系统，当超级飓风“桑迪”来袭，该系统大显神通，成功帮助纽约市政府组织救灾，并迅速对灾害影响作出准确评估。这样的统计“明星”产品，能够使人们更加信赖数据、依靠数据，推动数据融入政府管理、商业运营和社会治理以及人们的日常生活。

近年来，国家统计局在统计文化宣传方面做了大量工作，精心打造了统计网站、中国统计开放日、统计微讯微信等一系列新的统计宣传平台，政府统计的形象和公信力不断提升。今后更要以启沃公众数据意识为己任，以记录中华民族复兴的伟大进程为使命，从更大的视野，以更宏大的叙事，讲述中国的统计故事，书写中国的统计历史，把数据文化理念播撒得更广、更深、更远。

尼采在《查拉图斯特拉如是说》中有这样一句话：在有力量的地方，数字这位女主人就会生成，她更有力量。数据不仅代表“真正的事实”，还蕴藏着事物的发展规律。随着大数据时代的到来，数据资源及其开发利用正逐渐成为决定和影响各国核心竞争力的关键因素。中国不仅要做数据大国，更要成为数据强国。

我们这代统计人注定无法甘于淡泊和平凡，唯有顺应时代要求，以更先进的理念、更开放的姿态、更高超的技术积极拥抱大数据，广泛应用大数据，生产出更多更具竞争力的统计产品，才能在智能时代、智慧城市建设以及实现国家治理现代化的进程中，续写政府统计新的辉煌。

第四篇：数据之巅读后感

数据之巅读后感

（一）关注文化的力量

郭朝晖

最近读了涂子沛先生的《数据之巅》感慨良多，颇有不吐不快的感觉。涂先生作为将“大数据”概念引入中国的学者，其认识的深刻程度自然非同一般。而种深刻表现在对历史大背景的理解上。我特别感兴趣的，是大数据时代到来之前的故事。

“如果按照我倡导的原则去做，你们就能生产出高质量的产品。五年以内，日本产品将占领整个国际市场。” 60多年前，质量管理之父戴明给日本企业家这样的承诺。那时的日本产品，还是以“劣质”而闻名。所有人都将信将疑。但事实却是：仅仅用了四年，日本的优质产品开始占领世界。

戴明为什么有这么大的信心呢？当时的日本刚刚战败，多数人吃不饱肚子。戴明见到的却是整洁的街道、守纪律的国民。戴明教给日本人的招数，是用数据统计的办法管理质量；这种方法与日本民族做事认真、遵守纪律、一丝不苟的民族文化是吻合的。此后的20多年，日本制造一路走高，靠质量实现了“逆袭”、超越了美国。

这段时间，美国制造业又在做什么呢？二战以后，各国百废待兴，美国本土没有经历战争的破坏。在很长的时间里，美国产品供不应求，成为世界各国的“抢手货”:生意好做了，对质量的重视程度也就不够了，从而为日本的赶超提供了机会。直到日本人打到“家门口”,美国人才如梦方醒。美国人惊奇地发现：这位“墙内开花墙外香”、对日本制造有巨大贡献的戴明，居然居住在距离白宫不到六英里的地方。

戴明和他的方法来自于美国。美国为什么会产生这种方法呢？恐怕这也与其文化有关：美国是个讲究民主和法治的国家，凡事要争论、要讲道理。争论要有是非曲直、最终要“用数据说话”.但是，人们也意识到：数据不仅“会说话”,也会“说大话”、“说谎话”.所以，用数据说话，必须讲究科学。这样看来，戴明来自美国也就不足为怪了。

其实，戴明的质量管理方法早已传到了中国。

但是，几十年过去了，我们仍然难以摆脱“低质”、“山寨”的帽子、甚至有愈演愈烈的可能。由此可见：我们缺少的不是方法，而是深层次的原因。

改革开放以后，我们有接近40年高速发展的历史。在这段时期，中国依靠廉价的劳动力，生产出物美价廉的产品。但所谓“物美价廉”,往往是更重视成本。在保GDP、保就业的背景下，假冒伪劣产品受到了纵容，以至于市场出现了逆向淘汰。于是，原本信奉质量第一的企业被迫做出改变、搞质量的人被边缘化了、企业质量意识就这样淡薄了。

轻视质量还有很多间接的危害。例如，提高质量往往是创新最重要的直接目标之一。离开质量谈创新，就失去了落地的基础。中国科技界的很多问题与此有关：高校的技术创新往往脱离实际、产学研往往难以结合。可以说，离开高质量的追求，中国制造就缺少了脊梁骨。

我们在追求先进理念的时候，一般不会落后。我们常常听到“用数据说话”的提法。但遗憾的是：现实中，却常常变味，令人啼笑皆非。

究其原因，人们常常不重视数据的本身质量和分析方法的质量。《数据之巅》曾提到：美国人多次为了数据吵得不可开交，从而推动了相关的立法、提高了数据分析的合理性。事实上，只有可靠的数据加上可靠的分析方法，数据才能说出有用的实话。

然而，我们见到的许多数据却是骗人的。例如：据说，获得省部级科技进步奖的潜规则是七亿元的效益。如果数据都是准确的，单纯获奖项目获得的效益，就超过了很多地区的GDP增量。然而，尽管浮夸的数据如此明显，却长期得不到纠正。这使得科技界浮夸的歪风越来越盛，牛皮越来越大而实效却越来越少。再如，评奖、评职称都用专利、论文的数量衡量——其实，即便在重视数字的美国，也不主张这种做法。这种做法往往会让科技工作者急功近利，而不愿意去从事真正有价值的创新。()不恰当的数字化将很多激励变成了负激励。

还有很多地方，数字化的规则制定得明显不合理。例如，某企业计算某产品的效益时，要把生产设备的折旧算摊上去——这样的规定看似有道理，却导致了昂贵设备白白的闲置，从而造成了更大的浪费：没有人愿意用这台设备生产产品、宁可让它闲置不用。所以，劣质的数字、劣质的数字化方法，不但不能促进企业的进步和质量的提高，反而有可能起到相反的作用。

我们再看看更深层的原因。人们明明知道这些不合理的现象存在，为什么却能长期持续存在？道理很简单：在这些地方，“用数据说话”变成了一种形式，一种便于交差、便于表功、体现水平的形式。他们并不关心“用数据说话”的目的和最终结果。从本质上说，这种做法不是重视数据，只是用数据做掩饰；不是喜欢“真龙”,而是“叶公好龙”.中国制造业要振兴，必须从提升质量开始；关注质量，必须从关注数据和分析方法本身的“质量”开始。所有这一切，都需要有个踏实做事、实事求是的文化氛围。“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”.好的方法必须与文化相匹配。离开良好的文化土壤，再好的办法也无法发挥实效、也会变味。中国制造业的振兴，根子上还是要关注文化。

数据之巅读后感

（二）《数据之巅》——凌乱的读后感

第一次读大数据专题的书，谈起读后感肯定是班门弄斧了，就只是简单的说一说我的一些看法。

涂子沛的这部《数据之巅》，全书共八章，我原以为所谓“数据之巅”应当是展望未来的大数据时代，没想到全书竟是立足于过去，从历史切入。前面六章的内容，以美国自独立以来的发展历程为主线，从数据应用的角度，讲述美国政治制度，经济建设以及军事管理，每一章的结尾又分析中国的现状，相应对比美国。一个国家的发展历程，从不同角度切入，就会有不同的着重点：军事家可能会串起每一次战争，分析军事战略；经济学家可能会梳理整个宏观经济环境的发展方向；政治学家可能会强调立宪立法各种政治制度的重要性。而作者从数据的角度切入，可以说是别开生面，让我们看到那些耳熟能详的故事背后数据所起到的作用。以南北战争为例，可能你知道林肯的民心所向，知道奴隶制度顺应潮流的消亡，但你未必知道谢尔顿将军以数据分析为基础进行的“向大海进军”的行动。类似的例子有很多，我觉得作者虽然以一个国家的发展历程为主线，但仍然写得有些凌乱，好像想到哪个与数据有关的故事就写哪个似的。美国立法治国过程中政治制度上的博弈、人口普查与统计学、参众议院的席位设置，到数据在医学上的应用、在农业上的应用、霍乱井、预算、诉讼实证、农业应用、商业市场调查与项目决策、戴明的质量控制等，然后又穿插讲一些数据处理的技巧：数据可视化、样本与总体、问卷设计等，接着又跳回内开放：数据与知情权、用数据制衡；直到七八章才涉及一些现代化的数据应用。

可以说，我读这本书最大的感受，其实是震撼于数据的应用之广泛之深刻，因为前面六章内容几乎就是在跟你讲数据在美国、中国、日本等的历史上曾经起到这样这样的作用，在美国关于数据的挖掘和处理办法是怎样一步步完善。我觉得，这六章内容，跟书名《数据之巅》有些偏颇，主题该是数据，前面一两章讲讲数据在美国中国历史上的作用，让读者感受一下数据的魅力，奠定一下基调就够了，结果直到五六章还是停留在这个层面，读来就有些腻了。如果书名改成类似《数据与历史》之类的，反而更好，这些历史已然是过去，数据之巅应该在未来。但我不得不承认，我确实为这些历史所震撼，也真的感觉到数据的重要性，未来如果能够做好数据的挖掘、处理、利用，应该是潜力无限的。

直至七八章，作者开始谈及“大数据时代”,大数据计算涉及其在社会领域以及物理环境领域两个方面的应用。社会领域则是我们比较熟悉的，例如从消费记录了解消费心理、捆绑销售“啤酒与尿布”、阿里巴巴凭交易记录迅速放贷等等的应用，这些可能也是提及“大数据时代”大众的第一反应吧。物理环境领域的应用主要就是可穿戴设备、传感器等等这一类了。从亚马逊的“预判发货”、谷歌无人驾驶、3D打印机、智能学习的平台等等这些新兴事物，我们都可以看到数据在未来的一个发展前景。作者以“石油时代”类比人类即将迎来的“数据时代”,其实非常直观易懂。

第八章作者提出“智慧城市”的概念，讲述了See Click、佛山“我的声音”、旧金山311应用程序、社交媒体nextdoor等众包、众智、众创平台，讲真啊，我不知道这些跟数据有个啥关系……但是作者提出的未来这种“让大众解决大众的问题”的模式我倒很是赞同。这之中跟数据有关的可能是涉及数据的隐私问题吧。大数据时代是不可避免的发展趋势，但隐私权确实是这个发展潮流中很重大、也必须解决的一个问题。

作者点明，所谓“数据之巅”就是“通过用数据训练机器，让机器获得智能，为人类提供自动化的服务”.要有数据更要有计算，强大的识别算法才能实现数据挖掘，这是现有的阶段，而未来应该向“机器学习”发展，亦即编写“会自动调节的算法”.这本书，还行。没有大开脑洞的设想未来，从历史出发，让人感受到数据的魅力，在对比中，也让人看到中国在数据方面与美国的差距，最后的展望，也是立足于现在。所以给人感觉比较踏实，对数据应用的理解更通透，而数据之巅在哪里，我觉得是每个读者在这个基础上延伸出去的头脑风暴。

真的是很凌乱的读后感，我觉得被作者看到要吐血的吧…对大数据什么的真的没有比较深的了解，但是读完这部《数据之巅》，以后会继续关注、了解相关的内容。

第五篇：《数据之巅》读后感1000字

《数据之巅》读后感1000字

若要穿越时空纵观历史，不必去寻找时空隧道，不必去造时光机，只需让历史数据呈现出来。遇到困难若要寻求答案找解决办法，不必手忙脚乱，只需让历史数据呈现出来。数据的呈现才能引领时代的飞跃。

人类能繁荣昌盛的发展到今天，离不开的是数据。以前对于数据很模糊，我管它叫做经验。经验的积累离不开的时间的磨砺，而人相对于时间磨砺经验，人很渺小。时间太短，一个真相数据的积累需要几代人甚至十几代人的磨砺。没有这些数据的积累，可以说人类只能停留在茹毛饮血的时代，而不会有今天的文明。

当翻开《数据之巅》这本书时，仿佛打开了一扇通往过去的大门，以上帝的视角观察人是如何进行数据收集运用的。美国人口普查，日本的战后经济恢复，中国人对数据分析，主要以这三个事例来阐述数据的厉害之处，由小到大，细致的分析，构思精妙，环环相扣，令人深省。不由得不感叹数据的积累运用超乎我的认知，从个人的衣食住行，到群体的行为，文化，信仰，再到社会的流行趋势，发展动向，等等。掌握了数据，你就掌握了一切。数据收集的越多，未来就会越清晰，看的就越透彻。

数据的量化固然是一种好事，但是不会分析就会铸成大错。书中提到春秋战国时期，魏国去攻打韩国，魏国输了。你主动去打人还能输？正是由于数据分析错误，才导致了失败。()埋锅减灶，开始10万，5万，再3万。魏国将领由此判断敌国部队出现掉队减员情况。仅凭这一项就下了结论孤军深入，享年28.不仅要学会收集数据还要学会分析数据，尤其是要学会分析大数据。不然会很惨的。

不知不觉得我们已经进入了大数据时代，最近常听到一个词“人工智能”,第一次听到是韩国围棋名将李世石九段居然输给了一个叫做“阿尔法狗”的人工智能。人居然输给了人工智能？惊叹？错愕？这就是大数据，将各种棋术套路变成算法，输入到人工智能里。你还能赢么？人工智能收集你的各种信息，你的生活习惯，你的表达方式。当你在使用的时候就会发现竟会如此神奇，什么它都知道。这就是大数据。

我们不能未卜先知，因为我们不会算卦。但是我们根据数据可以分析未来会是个什么样子，我们可以有根据的猜测它是个什么样子。一件事情会朝着那个方向发展，我们不清楚，但是我们清楚已经发生了的事情，我们可以根据已经发生了的数据去分析哪些没有发生的事情，像天气预报一样。未来是大数据的天下，谁掌握了大数据，谁能正确的分析大数据，那么天下就是谁的。

引用书中的一句话来做结尾“数据，正在成为这个世界最重要的土壤和基础”.作者：徐栋