大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)總結(jié)

《大數(shù)據(jù)時代》讀后感學(xué)習(xí)總結(jié)關(guān)于作者維克托·邁爾-舍恩伯格（ViktorMayer-Sch?nberger），他是十余年潛心研究數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)權(quán)威，他是最早洞見大數(shù)據(jù)時代發(fā)展趨勢的數(shù)據(jù)科學(xué)家之一。關(guān)于大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是什么大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（大量）、Velocity（（高）速率）、Variety（多樣性）、Veracity（真實）。大數(shù)據(jù)可分成大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)工程、大數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用等領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)的來源所謂的“BigData”是由IBM和Gartner分析師提出的概念，我們比較時髦的稱其為大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀、應(yīng)用通過分析和優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)實現(xiàn)一種對未來的企業(yè)運營的精準的預(yù)測能力。采用一系列的技術(shù)，從技術(shù)中獲得洞察力，也就是BI或者分析；另外一個是分析路徑，尋找關(guān)鍵績效指標，從儀表盤這樣的工具進行數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)預(yù)測性工作。大數(shù)據(jù)未來Fayyad曾被視為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的No.1，他用下圖向我們解釋了為什么說分析是大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展方向。關(guān)于大數(shù)據(jù)時代思維變革更多：不是隨機樣本，而是全體數(shù)據(jù)；“樣本=總體”。更雜：不是精確性，而是混雜性；允許不精確，最大化利用全體數(shù)據(jù)。更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系；“是什么”，而不是“為什么”。商業(yè)變革數(shù)據(jù)化：一切皆可“量化”；關(guān)注信息本身。價值：發(fā)現(xiàn)、利用數(shù)據(jù)的價值。角色定位：大數(shù)據(jù)掌控、大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)思維的三足鼎立。管理變革責(zé)任：數(shù)據(jù)來源有效性、數(shù)據(jù)存儲安全性、數(shù)據(jù)使用合法性。自由：反對數(shù)據(jù)壟斷大亨。讀后感大數(shù)據(jù)時代，是名符其實的“信息社會”經(jīng)歷了口口相傳、紙媒傳播，到現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，我們可以獲得比以前更多的信息并進行分析，可以從更多的維度詮釋世界。通訊技術(shù)的發(fā)展，促進了個人/組織在信息獲取上的平等發(fā)展，數(shù)據(jù)不再是限制我們努力的因素了。數(shù)據(jù)的的爆炸式產(chǎn)生，促使我們必須從海量的信息中做出選擇、掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和篩選工具。大數(shù)據(jù)技術(shù)支持預(yù)測工作大數(shù)據(jù)的4V特點，及對相對關(guān)系的發(fā)掘，改變了傳統(tǒng)的基于少量樣本的預(yù)測思維。思維的轉(zhuǎn)變，將會在各行各業(yè)中爆發(fā)出更多的預(yù)測技術(shù)和工具，進而支撐預(yù)測工作的大力發(fā)展。大數(shù)據(jù)技術(shù)越完善，我們越能更快更全面的獲得更多的有效數(shù)據(jù)，預(yù)測則越準確。知識管理迫在眉睫大數(shù)據(jù)的未來是數(shù)據(jù)分析，而分析的目的是轉(zhuǎn)化為經(jīng)驗、規(guī)律、總結(jié)……，它們的集合就是知識。知識是個人/組織成長的直接推動因素。知識管理要遵循積累原則（知識積累是實施知識的管理基礎(chǔ)）、共享原則（一個組織內(nèi)部的信息和知識要盡可能公開，使每一個員工都能接觸和使用公司的知識和信息）、交流原則（知識管理的核心就是要在公司內(nèi)部建立一個有利于交流的組織結(jié)構(gòu)和文化氣氛，使員工之間的交流毫無障礙）。這三原則不正是大數(shù)據(jù)技術(shù)的組織基礎(chǔ)嗎？在工作中的而應(yīng)用關(guān)注運作工作向數(shù)據(jù)管理方向的轉(zhuǎn)化在倉儲工作中，為物品對象（倉庫、貨物、設(shè)備、員工等）、流程對象（如作業(yè)、異常處理、管理等）建立屬性列表，關(guān)注數(shù)據(jù)積累。同時，關(guān)注倉儲數(shù)據(jù)與運輸、客服、園區(qū)等各方面環(huán)境數(shù)據(jù)的對應(yīng)。重視數(shù)據(jù)挖掘，提高數(shù)據(jù)分析能力根據(jù)運作問題和目標，通過數(shù)據(jù)挖掘和分析，尋找有效的數(shù)據(jù)指標。通過對關(guān)鍵指標的趨勢預(yù)測，發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險、發(fā)掘改善途徑。推動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，促進建立知識管理系統(tǒng)在實際工作中，重視對裸數(shù)據(jù)、經(jīng)驗、執(zhí)行文件的管理，引導(dǎo)各項目的知識轉(zhuǎn)化