读后感可以帮助我们理清思路，对书中的观点和主题进行全面的思考和分析。请大家浏览以下读者的读后感，看看他们如何用文字将自己的思想传达给大家。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇一
数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（volume）、多样化（variety）、快速化（velocity）和大价值（value）。这四个v就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。
拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。
那么数据真的就是那么重要吗？其实不然，数据果真有那么的重要。作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。使得美国人走上了民主、发展的道路。书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。
毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。即使是一个公司，经过多年的积累，产生的数据也是惊人的。每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知名度。
对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关联、分析，精细化管理和挖掘数据，探索规律性的东西，指导企业活动。尽可能多的获取数据，首先是要有心，对于公司员工来说，随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛估估”，收集数据要精细化，要准确；其次要有序，数据需要存储，更加需要整理，单个数据没有很大意义，静止的数据也没有很大意义，有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。一个大杂烩的数据库，在需要时让人找不到北，没有任何意义。再次，需要技术支持，大量的数据如何检索，如何关联，单靠人脑是不行的，需要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。对于一个企业，最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统，采用各种信息终端采集内部和外部信息，通过分析、归纳、筛选，形成管理数据，某些数据可以成为系统的“本能”，一旦触发能够自动做出反应；某些数据可以成为组合信息提交大脑综合分析，作出决策和反应。数据应该为人服务，这是一条基本原则。在大数据时代始终发挥人的主观能动性，采用先进的理念和技术驾驭数据，让人们生活更方便，工作效率更高，劳动强度降低，为社会创造更多的物质财富和精神财富。
在中国，统计部门提供的数据，是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。只有真实可靠统计数据，才能使政府决策有的放矢，人民了解国家经济与人民生活的真实状况。如果统计数据虚假不实，就会误导政府和人民，让政府失信于人民。因此，我们一定把握好数据的生命线—质量关，确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。
二、如何高效有序地收集数据？
收集数据的目的是为分析利用数据。通过数据分析挖掘数据背后隐含的经济规律及有利于提高效率、改进工作的因素，提高政府管理、决策和人民生活水平，实现“用数据改进管理”。因此，作为统计人，不仅要做好数据收集的及时有效和真实正确，更重要的是要善于分析利用数据，写好专业分析报告，发现问题、支撑决策、评估绩效的目的。
此外我们还可以看到不少政府机构或者其他一些组织也在开始大数据解决他们遇到的一些问题。在本书的最后一章，作者告诉了我们大数据可能带来的坏处。如：通过大数据可能我们的个人各种信息、隐私会很容易地被大数据的拥有者找到，这些信息，可能被政府用来监管我们等；通过大数据可以预测可能发生的事，或者预测我们人个人本书即将做的行为，书中有个例子：警察通过大数据分析得出一个人即将可能犯罪，并把它逮捕了，但事实上这个人现在并没有犯罪。也许这就限制、约束了我们个人的自由。
看完这本书，颠覆了自己之前的一些想法：以前我们认为错误的数据是没有用，我们需要保证统计的数据的准确性，但是在大数据中，错误的数据也是有用的，它和其他所有相对正确的数据一起构成了整体，也就算不了什么了。我们同样可以从这些数据中得出比较正确的预测和分析。google利用人们搜索的关键字来预测和判断某个地区是否发生流感，google通过分析这个地区的人们搜索和流感有关的词的数量等来分析得出。google从互联网抓取数以亿记的各种语言、各种翻译水平的翻译结果，使用其翻译出来的准确率比那些微软使用正确的词库翻译出来的句子准备率更高。我自己的感想是，其实大数据无处不在，只要我们细心，我们就可以挖掘出身边的那些大数据，并做一些有意义的是，就像书中说的那样，我们不需要强求每条数据都那么真实准确，但是从大量的数据中我们就可以得出相对准备的结果。未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇二
《白金数据》是我近期读的东叔的小说，小说围绕dna展开一系列悬疑故事。主角神乐在天才少女的帮助下一直推动dna侧写项目，经过多起凶案，项目得到验证，大获成功。政府开始大规模采集民众的dna以完善宝库，然而看似造福人类的庞大工程中，其中却隐藏着惊天秘密，陆续出现“nf13”现象，凶手无法通过侧写被找到。在这个dna库中混进了一种白金数据，一旦某个人的dna变成白金数据，即时他犯案，系统无法匹配正确的数据。在这个问题的背后，政府高层利用白金数据“保护”自己和亲友之间的秘密。在发现此问题后，天才少女研发“猫跳”以应对。然而有些人知道后，不计一切代价摧毁，各方利益冲突而发生一些列凶案。
读完此书后，第一个感受：东叔又开始碰触科幻题材，非常烧脑悬疑推理小说，然而小说的结局在读到一半之后基本上就能预见。最后的凶手登场感觉比较突兀，结尾不是很进奏，有点虎头蛇尾。在东叔这么多的小说中算非常一般的，如果要打分的话，我觉得3.5分吧，刚刚及格，优秀未满。不过还是推荐读一读，应该算东叔科幻推理小说中，结合现实非常紧密的。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇三
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。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇四
《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”：ups国际快递公司从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。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇五
毫无疑问，我们正处在一个真正意义上的大数据时代。徐子沛先生的《大数据》这本书给了我们一个很好的启发，面对信息技术的迅猛发展，存储能力的日渐膨胀，网络传输的高效便捷，我们当今时代的每个人都应该认清局势，顺势而为，主动驾驭数据，让数据创造更大价值。
对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为我们应该认真思考和解决好以下三个问题：
一、什么是大数据？以前我们总认为不相关的数据是没有用，但是徐子沛先生却彻头彻尾的颠覆了我们的固有思维，他告诉我们不需要强求每条数据都那么真实准确，从大量的数据中我们就可以得出相对准确的结果。例如：google通过汇总分析某个地区的人们搜索和流感有关的词汇等关键字提前一周准确的预测了这个地区流感的爆发。通过学习，我深刻意识到大数据无处不在，只要我们细心，就可以轻松挖掘出我们身边的那些大数据，并做一些有意义的关联，就像书中说的那样，未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
二、如何收集数据？
面对信息大爆炸时代的海量数据，我们必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足现实工作中越来越广泛的信息需求。为此，建议我们广电系统可以规范文档备案和上传制度，建立统一的文档共享中心。通过互联网、电子计算机等现代技术手段搜集汇总各部门的纵向数据以及部门间的横向数据，通过纵横交错的数据网络，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，增加现实工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用数据？
收集数据的目的是为了分析利用数据。这里举一个现代财务发展史上的伟大发明，财务三大报表，通过分析财务报表，阅读者可以直观的了解到企业的财务全貌，大大加快了现代公司制企业发展的进步步伐。当今社会，依托于现代计算机技术的高速发展和现有社会结构的深刻变革，我们可以大力引入中介机构，通过培训，定制软件等方式，向员工贯彻新理念，普及新知识，迅速改变落后工作状态，加快提升业务运行效率。
综上，大数据时代是我们信息化社会发展必然趋势，身处其中的我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变。只有紧跟时代潮流，迅速响应调整，才能在新一轮市场竞争中把握主动，脱颖而出。成就更伟大的事业，收获更宏伟的人生。
2015年11月23日。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇六
然而在后半部分揭示了本书的写作目的：上层阶级dna数据早已被标记为白金数据，原本的天网恢恢竟然成为了他们的免死金牌。上层阶级所大力推行的东西，目的也只是为了巩固其阶级地位，而不是为了什么真正的公平。天网恢恢，而终须一漏。
作者一路狂飙，连连闯红灯解锁几大谜题，令我们大开眼界，惊叹竟然还能如此操作。然而却在最紧张最刺激的时刻，作者选择了面对现实。
就像作者本来告诉我们：“这个世界太黑暗了，我们去消灭坏人，拯救地球吧！”我们就随着他兴高采烈地揭竿而起，正当攻入坏人的堡垒、打算捅个天翻地覆时，作者却又说：“坏人太强大了，唉呀还是算了吧！我们还是回家去种地吧！”
《白金数据》的结局给了我们许多的无奈，然而这不就是现实吗？我们都曾经是那个为了正义不肯低头的少年，然后慢慢被这个社会磨去了棱角。东野圭吾很明显的并不想给我们写一个的童话故事，任何时代都不存在真正意义上的公平，与其浪费短暂的一生与世界较劲，不如回去自己的世外桃源。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇七
故事发生在未来的日本。有一个神秘的特殊解析研究所，他们依靠由数学天才——蓼科早树兄妹编写出来的dna侦察系统破案。
一开始，他们通过使用医院暗中提供的dna数据，进行“犯罪侧写”。他们可以利用计算机精准地将凶手的容貌图像化，得到嫌疑犯的个人信息和外貌特征，以便警察锁定嫌疑犯。之后，国会通过了法案，全国人民的dna都将交由政府管理。虽然dna侦查能够完美、精准地找出罪犯，但也意味着，所有人的基因信息，都被政府所控制，一开始，人们觉得自己被约束、控制了，不愿意提供自己的dna。而主角神乐龙平——研究所里的主任解析员，却说：“国民能做什么呢？就算示威或演讲，政治家们照样还是接二连三地通过了自己预想的法案。目前为止不是一直这样吗？和国民的反对没关系。对国民而言，不管是通过了什么样的离谱法案，也就是最开始会发怒，马上就习惯那种状况。这回也是如此。最终，大家还是会觉得dna被管理不是件坏事。”
直到后来，神乐发现了“白金数据”的真相。
在庞大的dna数据库中，存在着一些特殊的“白金数据”。这些被称为“白金数据”，在一开始设计程序的时候就被标记了。如果被检测的dna和“白金数据”所吻合，系统就会解析出和嫌疑犯完全不同的外貌特征，检索结果也会出现出notfound，而这个是那些政治人物和高官的主意。他们将自己和家人的dna都变成了“白金数据”，这样，即使他们犯了罪，也依旧可以逍遥法外。
“无论在什么时代，都有身份的问题，人类永远不可能平等。”神乐投入全部而做出的dna搜查系统，本以为可以降低犯罪率，却成了只是用来加强阶级制度的东西。感到失望的神乐，最后选择了远离城市。
这是东野圭吾对如今的这个科技时代做出的反思和讽刺。
主角神乐本以为，人和机器在本质上并没有什么区别，基因和数据一样，决定了人心。可是数据是死的，即使有漏洞和缺陷，甚至也是人为制造的。数据本就没有错，错的是人心。文中的那些官员，享受着控制所有人的同时，又不想被控制，说到底，“白金数据”这个人为创造出来的漏洞，反应的是人心的漏洞，是无穷无尽的贪欲和控制欲，想要享受权利，掌握一切。
都说科技是把双刃剑，在给我们带来便利的同时，也给我们带来了不利和隐患。问题从来不是出在那些数据身上，而是对利益有着无穷无尽的追求的人心。
出错的从来不是数据，出错的向来是人心。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇八
数据化决策正在逐渐成为各行各业的常态。凭借大数据的分析能力以及机器学习的逐渐成熟，数据化决策不仅能够帮助企业提高效率，还能够提供更准确的决策依据。在进行数据化决策的过程中，我积累了一些体会，下面将就这些心得与大家分享。
首先，数据的质量至关重要。决策所依赖的数据必须是准确、全面、无偏的。在进行数据分析之前，我们应该对数据进行清洗、筛选，排除掉异常值、缺失值等对决策产生负面影响的因素。此外，在进行数据融合的过程中，要确保不同来源数据的一致性和可比性，以避免因数据不一致而导致的错误决策。因此，我们应该注重数据的质量，严谨对待每一项数据的来源、采集方式以及处理过程，提高决策的可靠性。
其次，数据的分析方法要多样化。在数据化决策过程中，我们需要灵活运用各种分析方法，以便从不同的角度和维度对数据进行深度挖掘。举例来说，传统的统计分析方法如回归分析、相关分析可以帮助我们寻找数据之间的关系和规律。而现代的机器学习方法如神经网络、支持向量机等，可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。在实际操作中，我们一般会根据不同问题的特点和目标，选择合适的分析方法和工具，以达到更好地理解数据、挖掘数据背后的价值。
第三，决策过程中要注重数据的实时性和时效性。对于一些需要及时部署的决策，如市场营销策略的调整、风险防控措施的制定等，准确而及时的数据是至关重要的。因此，我们需要建立起快速、高效的数据采集和处理机制，确保数据的获取和分析的实时性。同时，我们也需要具备敏锐的触觉，即时发现数据中的变化、趋势，及时做出相应的调整和决策。
第四，数据化决策需要与专业领域知识相结合。在进行数据分析和决策时，把握问题领域的专业知识非常重要。对于一个复杂的决策问题，仅仅依靠数据分析无法解决。我们需要将数据分析的结果与专业知识相结合，以形成全面、深入的决策依据。例如，在医疗领域的决策中，虽然大数据分析可以帮助医生评估疾病的风险和诊断的准确性，但仍然需要医生的专业知识来判断和决策。
最后，数据化决策需要不断优化和改进。在实践中，我们会发现数据分析和决策的过程并非一成不变的，而是需要不断试错、优化的。通过实践和反馈，我们可以发现数据分析中的不足和改进的空间，进而提升决策的准确性和有效性。因此，我们应该保持持续学习和不断改进的心态，不断更新数据分析的方法和工具。
综上所述，数据化决策是日益重要的决策方法，通过对数据的质量管理、多样化的分析方法、数据的实时性和时效性、专业领域知识的结合以及不断优化和改进，我们可以更好地进行数据化决策，提高决策的质量和效果。与此同时，我们也应该意识到数据化决策并非万能，仍然需要人类的智慧和专业知识来指导和支持。只有将数据化决策与人的智慧相结合，才能取得更好的决策结果。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇九
当看完一本著作后，相信你心中会有不少感想，需要好好地就所收获的东西写一篇读后感了。那么我们该怎么去写读后感呢？下面是小编为大家收集的《大数据时代》读后感，希望对大家有所帮助。
如今一提起互联网和新媒体，就不得不提到“大数据”，在多数人印象中，这是个很宽泛的定义，大数据到底是什么，对我们的工作生活又产生了哪些影响，在拜读《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》后，思路仿佛逐渐清晰。
对于大数据，研究机构给出了这样的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。作者舍恩伯格在书中前瞻性的指出大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，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。
一直以来，人类都在利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济、文化等各方面进行预测以期达到选择最优。进入大数据时代，人类所掌握的数据以爆炸性的速度增长，数据的存储和分析数据的方法成了释放大数据能量的关键。例如，微博、微信、抖音等推送的消息无处不在，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。毫无疑问，在大数据时代，人们与现实的距离被网络拉近了，周围一切的人和事物都变得触手可及起来，如同舍恩伯格所言“开启了一次重大时代转型，就像望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜让我们看清微生物一样，大数据要改变的是，我们的生活方方面面以及理解世界的方式。”
大数据意味着全体数据，而不是随机样本，以前没有获得和处理大数据的技术，只能采用随机采样，用最少的数据获得最多的信息，随着大数据时代的到来，采用所有数据的方法取代了随机分析法这样的捷径。当然，大数据也是泥沙俱下的，所有数据里面包含了更加复杂的成分，混杂的不精确数据占了所有数据的一部分，如何去伪存真更高效的使用大数据，成为所有人需要思考的课题。
大数据时代，比知道“为什么”更重要更有价值的是知道“是什么”，大数据体现的不是因果关系，而是相关关系，很多时候我们不是非得知道现象背后的原因，让数据告诉我们相关的现象就足以帮助我们做出选择和决策。传统的统计调查数据可以描述事物发展的趋势，对未来的预测起到重要作用，现在有了大数据，这种相关趋势就可以得到更加完整的拟合，有利于数据的佐证，更有利于数据解读工作。
大数据非常强大，可以在社会的方方面面帮助我们，但是这种帮助只是暂时的，大数据不能为我们提供最终答案，只能是参考答案，人类本身的作用是无法被大数据所完全替代的，将来，更好的`方法和答案将在人类的作用下一步一步到来。大数据作为一种资源，也是一种工具，它改造我们的生活，它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益，但是它对社会的促进是有限的，社会的发展和进步源自于我们人类的独创性，这种独创性包括创意、直觉、冒险精神和知识野心等，在大数据时代，这些人类特性的培养依旧显得尤为重要。
海南自由贸易港是习近平总书记亲自谋划、亲自部署、亲自推动的改革开放重大举措，自贸港建设正在如火如荼的进行中，建设体现中国特色、践行社会主义核心价值观的新时代重要开放门户，需要勇于创新，也要坚持底线思维，作为这场改革浪潮的参与者，大数据时代带来的既是机遇也有挑战，要更好的发挥统计监督作用，对海南自由贸易港进行统计监测，运用翔实统计数据准确全面反映自贸港建设的进展情况及建设成果，我们要善于合理利用大数据，不完全把它作为统计分析的判断依据，而是作为一项参考指标，要有自己独立判断，利用大数据中最有价值的部分。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇十
大数据时代的到来，对人类社会的各个层面，尤其是人们的决策思维造成巨大的影响。大数据是对于数字资源的规模化整合，数据和数据模块之间的关系及运算操作系统化，构成新的、复杂性逻辑结构和价值倍增的信息集成。大数据具有数据庞大、精细、准确;海量数据从不同角度和众多信息源爆发式涌现;传播速度极快;运算效率极高等十个方面的特征。大数据时代的决策思维，需要以大数据而“参构”的意识;需要进一步提升关联意识、整体意识;需要尊重和善用智库的群体性、激创性思维;需要“阳光思维”;需要强化前瞻性和预测性决策智慧。同时，树立决策思维也需要以规范数据管理为基础，防止数据陷阱、数据扭曲、数据鸿沟。在大数据时代，对于一些深层次哲学问题，如“测得准”与“测不准”，“可知”与“不可知”等问题应予以必要的关注，并辩证地加以审视，这必将有助于提升人们的决策思维能力，进而推进国家治理体系和治理能力的现代化。
伴随着信息技术的革命，人类进入大数据时代。大数据时代的到来，对社会的各个层面，
尤其是人们的决策思维造成巨大的影响。具体来说，大数据对各领域的决策思维、尤其是对政府的决策思维造成全面而深刻的影响。因此，我们要适应时代的大趋势，对大数据及其时代特征、大数据对决策思维的考验与挑战等相关问题作出全面地分析，进而探索依靠大数据提升决策思维能力的有效途径，由此全面推进国家治理体系和治理能力的现代化。
要真实地把我大数据问题，我们必须在基础理论的层面对大数据的内涵以及外延、特征等问题作出透彻地分析。
对于什么是大数据问题，不同的研究者持不同的见解，由此形成若干纷呈的定义，最具代表性的是英国学者维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼思·库克耶的看法，他们认为，“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。”[维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代》，盛杨燕、周涛译，杭州，浙江人民出版社，，第9页。]这启示我们，当我们用“大数据”来标注这个“时代”特征的时候，需要既把握大数据的内涵和外延。
我们认为，至少应当从三个层面来考察这一问题：(1)传统数据是以数字为载体的信息编码方式，主要具备数值属性和物理属性。大数据则是对于数字资源的规模化整合，数据和数据模块之间的关系及运算操作系统化，构成新的、复杂性逻辑结构和价值倍增的信息集成。这种具有多种实用性、甚至精神性的信息形态已经大大超越了传统数据的属性特征、功能价值和作用范围。(2)数字化高科技催生的数字化工具、手段是大数据时代的基础工程和系统动力。比如《大数据时代》中提出，大数据是超越了“t”(技术)而抵达“i”(信息)，但是，两大要素的互融互动共同构成大数据时代的基本体征。(3)数字化高科技的发展和大数据不断产生并不断被传播、应用，逐渐生成了一种“自组织”或“自构”功能(甚至可以说是一种“数字化之道”)，反过来影响和推动人们的生活、工作、行为及思维方式的变化，从而在时代精神中占有重要的一席之地。
上述分析表明，大数据有着丰富的内涵和外延，只有弄清其内涵和外延，我们才能对大数据是带有更为深入的把握。
客观来讲，要对大数据问题有全方位的把我，就必须对其特征加以理解和分析，在我们看来，大数据的特征主要包括：
二是海量数据从不同角度和众多信息源爆发式涌现，似乎毕达哥拉斯描述的“数学宇宙”、“万物皆数”一下成了弥漫于空气中的分子，以不断增加的浓密度而将人们包围。此外，数据的多元化、多样化及多种类，运算方式多重化，令人目不暇接，从“数据溃乏时代”迅速转换为“数据过剩时代”，数据体验增强着人脑传感性，难以及时有效地过渡到思维个性，平面化效应渐成趋势。
三是传播速度极快，高信息含量的电子运动以“宇宙速度”穿梭于包括精神世界在内的各个领域。例如，哈贝马斯所说的“主体间性”或沟通性会明显强化，精神与物质交织的数据成为信息光速传播中的“以太”，进一步将话语空间“缩小”;企业与市场之间、技术与应用之间、政府与社会之间、媒体与受众之间，以及不同社会领域、国家、地区、行业之间的数字跨越便利、快捷。
四是运算效率极高，在大数据处理、运算面前，作为最高智慧的人类大脑智能在某种程度上显得黯淡无光，以至于在定量、甚至某些定性分析上的某些智能被高效的电子计算所替代。云平台统一处理和管理大数据，同时支持包括视频、数据、语音在内的众多异构通信网络，为用户提供了诸多满足特定需要的高效服务。
五是运算智慧以及数据资源大规模的、高效的整合，浪潮云计算构成的巨大网络可以使无数“大脑”共同运作，在一定层面上远远超出一个传统“智库”智力资源的能量;纵向的一定阶段的过去、现在、未来以及横向的不同地域的事物均显现出明显的共时性。由此导致的多元、多重的数据整合，有利于打开人们的视野，拓展立体、发散、广阔的思维有着巨大的价值。
六是数据信息资源的高度分享，空间的广阔与时间的共同所搭建的信息分享崭新模式，既有助于分散数据的整合，也有助于重要信息的传播，对于重大决策来说，有助于集中智慧、形成共识，也有助于形成决策之后的贯彻力、执行力和反馈调控。
七是人们感知方式被集中冲击和调动，互联网及多媒体、新媒体以声色图像而传播信息。据不完全统计，仅仅facebook每天有18亿张照片上传或被传播。[参见《互联网的一天》，203月9日，/article/112411/.
]当数字演化为“数字化”，从根本上改变了人们的感知方式，枯燥、抽象的数理逻辑可以大量迅速地实现形象化转换，在进入人们大脑中枢之前，已经“先验地”进行了重组和转型，人们通过感官而接受的事物，已不仅仅是事物的直接、表面、孤立的现象，而是经过加工、重组、“再生产”的“半成品”甚至某种意义上的“成品”，人们的“感知增量”和“知识盈余”时刻扩展。
九是数据库为信息记载、积累、分类和多种应用创造条件。例如某个医生一旦拥有大量的病例、病理报告、治愈方案、药物报告等，整理建立各种病菌、病毒、肿瘤细胞数据库，将来就有可能在基因研究基础上建立基因序列分类数据库。再如，搜索引擎等手段就为我们进行“大海捞针式”的信息的查询利用提供了便利。自古以来，如果没有以数字、文字为主要载体的符号工具，人类记忆能力的提升以及整个人类文明的演进会严重滞缓，但在大数据时代，云储存、各种数据库的诞生，将为人类智慧结晶、文明成就的记载、积累、沉淀、创造和发展起到难以估量的助推作用。
十是大数据具有跨越物理、生物、社会、精神之间界限的特征，且这种跨界打破了人们通常思维方式之间的藩篱，例如必要测量和重复测量、选择测量和综合评估、平均值和概率计算、数据拟合、统计比较等可以很方便地转换交替，而对于总结概括的综合思维、认识本质规律或特征的抽象思维、认知因果关系的逻辑思维，分析利用数据、发掘大数据“增量”价值的各种创造性思维等等，大数据都为其创造了交叉、互补、综合运用的条件。在这种数字化手段普遍使用的情况下，形象思维、联想思维、逆向思维、发散思维等日益发挥作用。
什么是决策思维?决策思维与哲学思维、理论思维、科学思维、宗教思维、艺术思维等等是否有所区别?对这两个问题的回答，需要人们直接面对问题本身。在现实生活中，理论正确并不一定导致决策和行动的正确，正如有的学者举例分析的，中国古人有两个词，一是“原来如此”;一是“如此这般”。前一个“如此”，是“是如此”，后一个“如此”则是“当如此”或“须如此”。前一个针对认识而言,后一个针对行动而言。“因此便有理论、学说、观念、理想等等，又有原则、方针、政策、战略、方案、计划、规范等等。两者有联系，有渗透，但决不能互相取代。这是两种相对独立的思维领域，在思维规律和思维特征上，甚至在思维指向和思维功能上，有着重大区别。”[岱凌：《论决策思维方式》，天津，《天津社会科学》，1993年，第2期，第47页。]这就决定了我们在日常的行动中不仅要重视理论，更要注重决策。从本质上看，决策是在掌握、整合、利用相关信息的基础上，对主客观条件作出研判，根据需要而明确目标，为实现目标而设计战略与实施步骤，进而进行决断的系统性思维过程。可以说，决策过程本质上是思维过程，思维的质量，直接决定了决策的水平。这就决定了决策者应具备非常高的素质。
在我们看来，决策者基本素质之一，就是对时代精神有所领会。信息化时代，大数据对各领域的决策思维、尤其是政府决策思维的影响是全面而深刻的。在这个时代背景下，信息量的爆发式涌现、社会发展的复杂和瞬息万变、任何决策失误所造成危害的扩增趋势，三者是关联并存。这就决定了我们要对大数据时代各种影响要素作用于决策思维的方式和渠道有清醒的意识，从而提升决策水平，避免或减少决策失误。
第一，决策思维需要树立数字化信息意识。政府决策的科学化、程序化、合理化，不仅是国内外历史验证的政治现代化要则，也是大数据时代的必然要求。如前所述，作为内涵空前丰富的信息载体，大数据是传统数据跃迁式的升级换代，它使定量分析作为决策前提依据的必要性大大提高，因而，决策者已经树立的传统的“数据意识”需要做出相应的转变。例如：凭经验甚至个人偏好而轻数据，重直接数据而轻关联数据和比较数据，重单一数据而轻多元数据和互动数据，以数据作为补充辅助手段、甚至是作秀手段，只是在总结、汇报、申请时善用数据，等等，这样的决策思维惯性，在大数据时代是严重落伍的。在政府工作的很多领域不，统计工作非常重要，因为统计工作能够提供决策依据，甚至提供决策思维变革的强烈参照，因此，任何为了显示和夸耀政绩服务的数据造假，都会造成难以挽回的损失。而在大数据时代，这种统计数据失真或造假将变得异常困难，因为数据的采集、分类、存储、应用方式已发生质的变革。
第二，决策思维需要以大数据为基础的“参构”意识。依照传统的数据意识，数据毕竟。
是为决策提供参照的，因而，对于数据的分析和运用属于“定量分析”，继而产生的决策思维属于“定性分析”，这两种分析基本上是二元的、分裂的，即使强调结合，也是一种“并构”。但是，“数据新生代”的诞生，已经在部分敏感企业、市场领域展露其“参构”的功能。政府决策，更需要充分洞察和发挥大数据内涵的价值含量和意义含量，让数据动起来、活起来，让数据的“话语权”更具说服力、表征力。特殊与普遍关系、综合关系、概率关系、因果关系、互动关系，以至于波普尔所说的“证伪”关系，等等，都应当纳入决策思维的视野。所谓参构，就应当是双向的渗透融合，“辩证思维形式在这里处于领衔地位。科学思维方式中的逻辑思维、形象思维、顿悟思维，作为辩证思维具体运用形式的反思思维、“两面神”思维、比较思维等等，形成群体整合的家族。……在决策思维方式中，则是根据需要而广泛采用。正像体育代表队，每场比赛重新组合队员。在此，抽象思维不一定总是‘主力队员’，形象思维不一定总是‘后备队员’，各种思维形式都可能一示身手。尤其是控制论思维、逆向思维、发散思维、聚合思维、跨越思维、环绕思维、模拟思维……等‘后起之秀’，常受‘教练’的青睐。这就要求决策者素质的提高，决策主体的群体性、决策机制的民主性、决策程序的规范性等，这也是决策思维方式具体的、科学的整合，从而充分发挥其特有的功能。”[岱凌：《论决策思维方式》，天津。《天津社会科学》，1993年，第2期，第53页。]大数据时代的决策思维，更有条件、也更加需要这样的思维方式的筛选、交叉与转换。
1.决策思维需要进一步提升关联意识、整体意识。美国学者与智囊以“未来新石油”
的提法来定义大数据，明确认定拥有数据的规模、对于大数据的运用能力将成为一个国家综合国力的重要构成，对于大数据的有效占有、控制和运用，将成为国家的核心资产。初，美国政府作出一项明显属于全局性的战略决策：宣布将“大数据战略”上升为国家意志，并决定投资2亿美元专用于拉动大数据相关产业的进一步发展。这一举措似乎表明：大数据时代为政府决策的整体关联性创造了条件，同时也构成有力的推动。当今社会，对于各级政府的不同部门来说，来自社会各个领域的数据都更加充分，但数据隔离会使数据处于静态，造成数据能量的巨大浪费。对于任何一个决策机构来说，政府决策在一定意义上都是带有全局性的，跨地区、跨领域、跨部门、跨分工的数据关联与数据重组，将使数据发生难以估量的巨大“增值效应”。如中国许多地区已经拉开帷幕智能化建设，其中包括智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市等等，而大数据的通畅性、关联性、分享性是数字化智慧的灵魂。仅以城市规划为例，城市地理、气象、建筑、交通、经济、社会、文化、安全、人口等数据必须动态关联，而该城市周边以及全国、国际上的许多相关数据也必须参构决策思维。这不仅需要强化各地各部门的数据平台及通信网络的建设，更需要加快规划设计政府统一的数据管理协调机构以及跨越性、高档次的整合数据库和云计算平台，更需要各级决策者从决策素质的内在深处切实提升整体思维、系统思维意识和能力。数据关联与分享，是真正的共赢思维，如果说以往的部门主义、地方保护主义等等可能造成以邻为壑的恶果，那么，任何数据割据、数据孤岛，都必然造成整体和局部的共同戕害。大数据思维，即是大格局思维、大系统思维。
4.尊重和善用智库的群体性、激创性思维。数据的集合性有局限性，数据共享和关联性、整合性分析研判，势所必然地要求决策思维的群体性、合作性，以及与之配套的交流碰撞和理性论证程序。数据抽象性与其专业复杂性相关，大数据时代数据涵盖越是丰富，其专业复杂性越是强化。因此，增强了对于不同领域专家及专家之间合作的依赖性。透过数据而进行更为本质的、定性的、系统的、辩证的、前瞻的分析与判断，是当今决策者面临的严峻课题。因而，大数据时代需要充分运用大数据，又要穿透和理性运用大数据，一定需要决策的群体性、论证性、头脑风暴，一定需要高素质而非伪能力、独立性而非依附性的智库。10月，中共中央全面深化改革领导小组第六次会议审议了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》。强调，必须善于集中各方面智慧、凝聚最广泛力量，重点建设一批具有较大影响和国际影响力的高端智库。中国高层重视中国智库建设，是对时代发展的回应。美国兰德公司所谓“德尔菲法”当中，系统分析与数据依赖、数据综合利用是一个极为显著的特色，每5年一次的大规模数据性技术预测，是使数据资源发挥更大效益的重要程序。应当说，当今决策者，与时俱进的一个重要层面，即是接受大数据时代的洗礼。
5.“阳光思维”在决策思维中地位提升。大数据与云计算在许多国家，为政治生活带来的显著变化是被称作“阳光政务”的“电子政务”，政务信息的透明性、广泛性、公开性、分享性，是大数据无可置疑的明显效应。如果说“数字化生活”已经走向新常态的话，“阳光数据”是与大数据相生相伴的时代特征。信息网络化和新媒体普及化，不仅越来越拓宽了社会成员获取信息的渠道，更提升了他们采集并运用信息的能力，以及他们关注信息的意识和愿望。信息公开与信息反馈不仅并行不悖，而且相辅相成。“阳光思维”即是政府数据公开基础上，使决策依据充分增加民众参与中提供的民意含量和智慧含量，并且使各种数据得以开源、过滤和验证。心理学界认为，大数据使更准确地观察了解人的行为、观察了解集体意识和集体无意识成为可能。借助大数据，使决策更加具备社会心理接受程度和认可程度的基础，从一个侧面反映了提高决策水平的时代要求。据哈贝马斯对人的存在结构的研究，认为人的“交往存在”不仅不能否认，而且越来越突显，人际沟通核心在于“真诚沟通”。人的沟通理性可以在充分沟通基础上衍生、成长，精神信息领域本身也是普里戈金耗散结构理论所表述的“自组织系统”，人们之间的沟通一定会有一种筛选、整合的机制，社会所需要的某些基本认同和共同意志也应当在这样的环境中构筑。
6.进一步强化前瞻性和预测性决策智慧。《大数据时代》的作者认为：“对于善于运用科技解读未来的人来说，我们的未来不再是只字未书的画布，而是似乎已经着上了淡淡的墨痕。未来的可预知性似乎缩小了塑造命运的空间。潜在的可能性在概率的圣坛上被解剖。”[维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代》，盛杨燕、周涛译，杭州，浙江人民出版社，2013年，第244页。]大数据无疑有助于扩展前瞻性，增加预测时间，有助于强化时间序列的相关性，函数运算和趋势外推中排除随机性，以时间序列的平稳性求得数据之间的相关性。大数据强化了各种预测手段，尤其在预防和避免损失与灾难方面更为有效。大数据时代的前瞻性、预测性智慧，尤其应当运用于对于决策失误的防范，避免为追求政绩而急功近利、短期行为。
辩证地来看，大数据时代对与决策思维提供了巨大的促进和帮助，但也从“反面”带来严峻的挑战。这样的挑战决定了我们必须与时俱进地提升和变革决策思维。
在我们看来，大数据给决策思维带来的最大挑战是“数据陷阱”的出现。这就需要我们下大力气从各个方面入手，以免落入“数据陷阱”。
其一，在宏观战略研究中我们，需要针对是综合目标，或者是愿景化、模糊化的目标体系进行筛选。明确的、具体的数据，是决策思维的核心有效部位，关联数据处于边缘部位。核心部位是明确的因果关系、逻辑关系发挥作用;边缘部位则是系统关系、互动关系发挥作用。《大数据时代》的作者提出：“不是因果关系，而是相关关系”，这样的判断是有着严重局限性的。因为这样有可能是我们过于注重相关关系，而对作为核心的因果关系置之不理。西蒙认为：一般的决策应当追求满意决策。他一面强调决策的系统性，一面将“最优决策”和“满意决策”作出区分，其依据是人的理性的有限性，我们这里需要加上一条：数据的有限性。如果人们忽略了决策目标的需要而对于数据进行筛选，就容易落入“数据陷阱”。因为，无论是大数据还失效数据都是对于人类思维的辅助，不是对于思维的取代。即使是意义含量极为丰富的综合数据，也需要通过适当的思维方式对其进行分析研究，甚至可以说，越是大数据，越是强化了对于思维的挑战。
其二，决策思维须警惕数据扭曲。数据的失真是一种扭曲，但这里所说的数据扭曲，主要是指人在思维当中的角度和各种局限性造成的。数据影响思维，思维影响数据，两者之间是一种双向的作用机制。狭隘的视野、偏颇的视角，以及保守僵化的思维惯性和思想观念，都会在数据选择、数据运用、数据解读过程中，导致数据扭曲。同时，决策思维须注意数据鸿沟。数据鸿沟有多种含义，这里所强调的主要是：大数据来自统计，统计来自调查，调查来自数据源。社会分工、分层与贫富差距等，造成数据源之间有较大悬殊。数据的权威占有、权威整合、权威发布，与数据的真实有效性之间会有一定差距，有时甚至是很大的差距，造成数据鸿沟。因此，数据的定量分析必须与深入的调查研究和定性分析结合起来，尤其是民心民意等心理层面、意愿层面、价值层面、精神层面，由于调查手段，问卷设计、统计渠道的不同，也会造成很大的信息差异。对于信息鸿沟，还特别需要注意数据垄断、数据遮掩和信息梗阻现象，如前所述，大数据时代的决策思维，应当是阳光政务的重要构成。
其三，决策思维须建立在规范数据管理的基点上。党的十八届四中全会作出的《中共中央关于全面推进依法治国若干重大问题的决定》提出：应“健全依法决策机制”，并强调要“把公众参与、专家论证、风险评估、合法性审查、集体讨论决定确定为重大行政决策法定程序，确保决策制度科学、程序正当、过程公开、责任明确。”依法决策，体现在将科学化的决策过程纳入法定程序，而实现这样的机制必然要求对于大数据管理的规范化、法治化。对政府权力的限制不仅是清廉政治的需要，也是防止数据垄断和数据扭曲的重要保障;对公民权利的保护不仅是政治和谐的需要，也是防止数据鸿沟及数据扭曲的重要基础。同时，任何对于数据的使用者，都应承担相应的责任。适应大数据时代的现代法治的升级换代版，包括各级统计机构基础上为政府决策服务的云计算平台和数据库管理的创新与规范，相应数据管理法规的更新与创制不可或缺。反腐斗争中揭露出来的数据造假与主观故意的信息垄断和扭曲，以及泄露国家机密等现象说明，四中全会提出的决策程序、责任机制、追责及倒查机制，以及反复新常态等等，都需要与数据管理的规范化、法治化相结合。
四.决策思维视域下对大数据时代的深层思考。
在现代社会的发展中，在社会上占据一定话语优势的思想潮流，由于种种原因，会潜移默化地渗入时代精神。当今世界，国际国内思潮都有不断深化的争论焦点，虽然总体上悬而未决，其话语影响却不容忽略。大数据时代的到来，使各级决策者越来越有必要对于某些深刻、尖锐、敏感的问题予以必要的关注，并辩证地加以审视。
1.关于“测得准”与“测不准”
“测不准原理”是指量子物理研究中不可能同时测定位置与动量、时间与能量等数值，其中一项数值愈准，另一个量的数值就愈偏差。提出此项原理的海森堡认为，人与被观察对象处于一个系统之中，人的观察直接影响到观察对象的状态。此项原理被哲学化，波普尔基于此批判历史决定论，提出“精确而相近的社会事件日历这种观念是自相矛盾的;所以精确而详尽的科学的社会预测是不可能的。”[波普尔：《历史决定论的贫困》，杜汝楫、邱仁宗译，上海，上海人民出版社，2013年，第11页。]我们从波普尔的观点中可以接受某种其启发，但无法赞同其近乎绝对的观点。测不准原理在微观领域和宇宙尺度的宏观领域被煞费苦心的检测手段所证实，但在社会科学、尤其是政府决策领域，大数据为社会预测提供了前所未有的帮助。解决这一问题，还是需要强调决策思维对象的特定性，如果在决策思维领域中信奉“测不准原理”，就等于否定了观测以及观测数据，也就等于删除了大数据时代与决策思维的密切关联。首先，我们需要做的是，在战略或政策制定之后继续监测、反馈调节，尽量防止因预测结果本身的影响而影响事物的变化;其次，在基于预测的预防性决策这里，预测结果本身对事物变化的影响可能恰恰是达到目的的需要，因此更加需要对于观测和数据的可靠性的信任;再次，观察主体的主观因素对于被观察的社会现象的影响，不是靠回避观测、预测来解决，而主要应该是是通过数据整合与选择、运算途径，以及靠决策的群体性和程序合理性来解决。
随着大数据更为深入地嵌入社会各个层面，“自组织功能”将逐渐地使庞大繁杂、意义增量的数字信息成为社会系统本身的深层次构成。“在这个系统里，现实本身(亦即人们的物质与象征存在)完全陷入且浸淫于虚拟意象的情境之中，那是个‘假装’的世界，在其中表象不仅出现于屏幕中以便沟通经验，表象本身便成为经验。”[曼纽尔·卡斯特：《网络社会的崛起》，夏铸九、王志弘等译，北京，社会科学文献出版社，，第463页。]在这种“虚拟的真实”中，观测者是实践者和参与者，主体与对象之间关系模糊，或者说更加浑然一体。于是，对于“缘构成”或“元构成”的追求依然需要，但决策思维的“大构成”却无可取代。
2.关于“可知”与“不可知”
中国向来就有“知无涯”和“知有涯”之争，老子早就说“道可道，非常道”;西方关于不可知的哲学源远流长，康德著名的“四大悖论”实际上否定了物自体可知，而谢林以怀疑论干脆否定物自体存在，笛卡尔以“我思故我在”导致二元论。从胡塞尔到海德格尔的现象学，通过“悬置”、“还原”而抵达“边缘域”或“缘构域”，强调意识的构成性。以上这些哲学流派之间，会有极大差异以至于冲突，但可以一言以蔽之曰：都在从某种角度或某种程度上认同事物本质的不可知。但是，大数据时代所指向、昭示的时代精神，是一种“可知论”哲学。这并非对于不可知的否定，而是一种深刻的辩证对应。既要坚持“不知之知”，又要坚持“可知之知”。或者从哲学上来说，既需要形而上的、宏观整体感悟的、本体论的哲学素养，又需要形而下的、逻辑实证和实效验证的决策思维素养。做到这一点的确不容易，但这也正是时代的挑战。也可以说，时代需要丰富发展马克思主义哲学，“无论是在何种意义上，中国的哲学研究都应当以其特有的理论视角和思想资源参加对共同的哲学问题的讨论，而且正是由于对共同的哲学问题的关注，才会使得中国哲学研究真正成为世界哲学研究的重要组成部分。……以中国哲学的思想资源去解释和回答重要的哲学问题，或者是从中国哲学研究中形成具有普遍意义的哲学问题。”[江怡：《中国的哲学研究在国际哲学中的影响和困境》，《中国社会科学文摘》，北京：社会科学文献出版社，20第8期，第43页。]当然，这并非每一位决策者需要直接承担的哲学使命，但一定是中国哲学与决策思维衔接的必然要求。
3.关于“因果性”与“相关性”
关于因果关系，在哲学上涉及到自由和必然这一争论不休的问题。近年，关于这一问题的研究出现新的动向。例如，比较突出的是普里戈金将因果关系归为线性逻辑思维，是适应于传统的牛顿物理学的产物。而在耗散结构中，非线性的复杂关系需要更为先进的发散、结构和整体思维。维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶显然是接受了这样更为新颖的思想并明确提出，只要知道“是什么”就足够，没有必要知道“为什么”，所以大数据关注的不是因果关系，而是相关关系。大数据相关关系分析更为准确快捷，而且不易受到偏见的影响，“建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心”。[维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代》，盛杨燕、周涛译，杭州，浙江人民出版社，2013年，第75页。]对此，周涛先生指出：“认为相关重于因果，使某些有代表性的大数据分析手段(譬如机器学习)里面内禀的实用主义的魅影，绝非大数据自身的诉求。……放弃对因果性的追求，就是放弃了人类凌驾于计算机之上的智力优势，是人类自身的放纵和堕落。”[维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代》，盛杨燕、周涛译，杭州，浙江人民出版社，2013年，第ix页。]我们需要再次强调决策与科研的区别，唯此才能更自觉地意识到大数据时代对于因果、相关、系统、耗散、自组织等关系思维的多重强化。其实，如果加以深层追问，相关性在深层次上亦可归于因果性，而且系统思维中层次、结构、多元要素、复杂决定等等，亦可归于扩展化的“大因果”思维。只要人类还需要决策，因果关系分析就一定是决策思维的题中应有之义。
4.关于“工具理性”与“价值理性”
马克斯·韦伯关于“工具理性”与“价值理性”的划分，在社会学、政治学等哲学社会科学领域产生了广泛影响。简单地说，韦伯认为，价值理性强调无论结果如何，首要的是动机和手段的正义;而工具理性强调出于功利的动机，无论过程和手段如何，首要的是达到预期目的。决策思维，从传统的、一般的和基本的层面来说，无疑是优先注重工具理性的。大数据极大地推助和强化了人们的工具理性思维，即使是价值含量极为丰富的大数据，通常也是实用价值。而对于深层的、基本的、核心的社会价值或精神价值来说，大数据一般来说并未“涌现”，甚至会拉开距离，往往还会“遮蔽”精神价值。如前所述，决策思维是对具体的、明确的目标负责的，但是，在趋于复杂的当代社会，核心价值内涵在时代精神构成中的地位大大提升。正是由于决策思维中，认知的准确和逻辑的明晰只能是对于具体规律或曰“子规律”的把握，而整体性、宏观性的大系统运行，局部与整体之间关系的愈益密切，要求政府决策必须以价值考量为前提。当的是八届四中全会强调，全面深化改革的目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化。这里重要的一点就是要提高政府的决策能力。在大数据时代，任何对于包括经济增长在内的效率、政绩的决策，都不能草率行事，而是要依赖丰厚的大数据依据，在价值理性的指导下发挥工具理性的科学性和创造性，从根本上提高政府决策思维水平，进而全面推进国家治理体系和治理能力的现代化，以早日实现中华民族的伟大复兴。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇十一
今年全国两会时，“大数据”(bigdata)第一次出现在政府工作报告中，这表明我国对大数据重要性的认识上升到了国家层面。信息产业发达国家，如美、英、德、日等此前已将大数据作为国家核心竞争力提升为了国家战略。数字主权将是继边防、海防、空防之后，又一个大国博弈的空间。
大数据并非现在才出现。中国东汉时期人口已达6千多万，这显然是一个大数据，但不是今天讨论的大数据。维基百科对大数据的定义为：“大数据意指一个超大、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。”idc(互联网数据中心)报告对大数据的定义为：“大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。”大数据研究的目的是将数据转化为知识，探索数据的产生机制，进行预测和政策制定。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，通过找出一个关联物并监控它，我们就能预测未来。
大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个v来总结(volume、variety、value和velocity)，即体量大、多样性、价值密度低和处理速度快。具体来讲，一是数据体量巨大。数据信息计量的最小基本单位是字节(byte)，换言之，byte是计算机信息技术用于计量存储容量和传输容量的一种计量单位，一个字节等于8位二进制数，在utf-8编码中，一个英文字符等于一个字节。数据存储是以“字节”(byte)为单位，数据传输是以“位”(bit)为单位，一个位就代表一个0或1(即二进制)，每8个位(bit)组成一个字节(byte)。8bit=1byte，数据存储是以10进制表示，数据传输是以2进制表示，所以1kb不等于1000b，而是1kb=1024b，k是千，m是兆，g是吉咖，t是太拉。按信息量从小到大的顺序，单位分别是：bit、byte、kb、mb、gb、tb、pb、eb、zb、yb、bb、nb、db，除了1byte=8bit而外，后续的计量单位均按照进率1024(2的10次方)来计算。大数据的“大”没有精确的定义，不同的时代对应着不同的大数据规模，当前大数据的数据规模在gb、tb、pb、eb、zb这几个规模尺度上。二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。三是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。大数据分析犹如“大海捞针”。四是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，需从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
大数据的背后推手有哪些?以下三大因素是大数据的主要成因：
第一，人类保持数据的能力增强。
1965年，英特尔的创始人之一戈登·摩尔提出了著名的摩尔定律。该定律认为，同一面积集成电路上可容纳的晶体管数量，一到两年将增加一倍。回顾半个多世纪的历史，硬件技术的发展基本符合摩尔定律。以物理存储器为例，其性能不断上升，与此同时，价格不断下降。1955年，ibm推出第一款商用硬盘存储器，一兆字节的存储量需要6000多美元。到2010年，一兆字节的存储量仅仅需要0.005美分。半个多世纪，存储器的价格下降了1亿倍!
预计2020年，1太硬盘的价格将下降到3美元，相当于一杯咖啡的价格。一所普通大学的图书馆，其馆藏量大约就一两个太。也就是说，到2020年，只需要花上一杯咖啡的钱，就可以把一个图书馆的全部信息拷进一个小小的硬盘。正是因为存储器的价格在半个世纪之内经历了空前绝后的下降，人类才可能以非常低廉的成本保存海量的数据，这为大数据时代的到来铺平了硬件道路，打下了坚实的物质基础。
第二，人类生产数据的能力增强。
从2004年起，以脸谱网(facebook)、推特(twitter)为代表的社交媒体相继问世，拉开了互联网的崭新时代—2.0时代。社交媒体的问世，带来以下三大变化：
一是社交媒体把交流和协同的功能推到了一个登峰造极的高度。在此之前，互联网的主要作用是信息的传播和分享，其最主要的组织形式是建立网站，但网站是静态的。进入web2.0时代之后，互联网开始成为人们实时互动、交流协同的载体。2011年8月23日，美国弗吉尼亚州发生5.9级地震，纽约市居民首先在推特上看到这个消息，几秒钟之后，人们才感觉到地震波从震中传过来的震感。社交媒体把人类信息传播的速度，带到了比地震波还快的时代!
二是社交媒体推动数据总量骤然增加。由于社交媒体的横空出世，人类自己开始在互联网上生产数据，例如发推特、微博和微信，记录各自的活动和行为，全世界的网民都是数据的生产者，每个网民都犹如一个信息系统、一个传感器，不断地制造数据，这引发了人类历史上迄今为止最庞大的数据爆炸。2012年，乔治敦大学的教授李塔鲁考察了推特上产生的数据量，他做出估算说，过去50年，《纽约时报》总共产生了30亿个单词的信息量，现在仅仅一天，推特上就产生了80亿个单词的信息量。也就是说，如今一天产生的数据总量相当于《纽约时报》100多年产生的数据总量。
数据量的增长到现在，已经不是以我们所熟知的多少g和多少t来描述了，而是以p(1千t)，e(1百万t)或z(10亿t)为计量单位。百度对此给予了更形象的描述。仅其新首页导航每天就要从超过1.5pb的数据中进行挖掘，这些数据如果打印出来将超过5千亿张a4纸，摞起来会超过4万公里高，接近地球同步卫星轨道长度，平铺可以铺满海南岛。而2020年新增的数字信息将是2009年的近45倍。如今，只需要两天就能创造出自文明诞生以来到2003年所产生的数据总量。
三是社交媒体使人类的数据世界更为复杂。数据包含两类数据：结构化数据和非结构化数据。在大家发的微博中，你的带图片、他的带视频，大小、结构完全不一样。因为没有严整的结构，在社交媒体上产生的数据，也被称为非结构化数据。目前全世界的数据大约75%都是非结构化数据。这部分数据的处理，远比结构严整的数据困难。
第三，人类使用数据的能力增强。
大数据之大，不仅在于其大容量，更在于其大价值。最根本的原因，是人类使用数据的能力取得了重大突破和进展。
这种突破集中表现在数据挖掘上。数据挖掘是指通过特定的算法对大量的数据进行自动分析，从而揭示数据当中隐藏的规律和趋势，即在大量的数据当中发现新知识，为决策者提供参考。数据挖掘进步的根本原因是人类能够不断设计出更强大的模式识别算法。正是通过数据挖掘，各大商家谱写了不少点“数”成金的传奇故事。例如沃尔玛通过捆绑“啤酒和尿布”提高销量。阿里巴巴等凭借长期以来积累的用户资金流水记录，涉足金融领域，在几分钟之内就能判断用户的信用资质，决定是否为其发放贷款。
2014年1月，美国的电子零售巨头亚马逊宣布了一项新的专利：“预判发货”。即在网购时，顾客还没有下单，亚马逊就将包裹寄出。这种顾客未动、包裹先行的做法，核心技术还是数据挖掘。发货的根据是顾客以前的消费记录、搜索记录以及顾客的心愿，甚至包括用户的鼠标在某个商品页面上停留的时间。微软纽约研究院经济学家大卫·罗斯柴尔德利用大数据准确预测了2014年第86届奥斯卡24个奖项中的21个奖项。2012年，他正确预测了美国51个行政区中50个总统大选的结果……结果就在大数据中，惊喜已死。
主要有以下四个方面：
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
大数据时代，面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据在促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用已开始得以发挥。
第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。
抽样调查是社会科学的基本研究方法。但在大数据时代，不需要通过抽样，而是通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
大数据反腐，是指利用强大的数据库支持反腐的各个环节，实现精准预测和发布。具有以下重要价值：
第一，大数据为网络反腐提供便利的“信息来源”。
中国工程院李国杰院士指出，“数据背后是网络，网络背后是人，研究网络数据实际上是研究人组成的社会网络”。大数据为网络反腐提供了一个非常庞大并且可以便利索取的“数据库”和“信息来源”，这使得网络犹如一个巨大的“信息蓄水池”。尽管这些信息是碎片化并且是无序排列的，但是可以通过设置“关键词”等形式，将大数据变成小数据，从而使得信息有序排列，获取到有价值的信息。在“杨达才事件”中，以“杨达才、安监局”为关键词，就可以获取大量相关的信息。利用搜索、社交网络、网络新闻等互联网服务中的语义分析和关键词分析，掌握各地区腐败轻重程度、廉洁指数、市民抱怨度、市民对政府的满意度等，为反腐败和廉政工作提供数据支撑。
第二，大数据刺激并鼓励网民的“掏粪运动”。
19世纪末20世纪初，美国新闻界以杂志为主体掀起了一场揭露丑闻、谴责腐败、呼唤正义与良心的运动，这就是著名的“掏粪运动”。这一名称源于当时的美国总统罗斯福。在大数据时代，“掏粪运动”有越演越烈之势。正是因为网民围观以及他们的“掏粪运动”，一件普通的事件也容易发生“多米诺骨牌效应”，从而“拔出萝卜带出泥”。“杨达才事件”，是一个微笑引发的腐败案。一张再普通不过的新闻图片，被细心的“信息搬运工”发现，这位官员竟然在车祸现场微笑。旋即引起网民围观，继而被扒出佩戴多款价值不菲的名表，又因回应言辞欠妥陷入诚信危机，再因眼镜、皮带等昂贵饰物被接连曝光催生腐败疑云，直至因涉嫌严重违纪被撤职。
第三，大数据破解信息不对称的监督难题。
反腐败之难，难在信息不对称。运用大数据反腐败，就像开在马路上的汽车，任何行驶的蛛丝马迹都逃不脱电子警察的法眼，从而真正做到全员监控、全程监控、全方位监控，实现可记录、可追溯、可查究。在全民围观时代，现实中再强势的官员也会变成弱势。官员不恰当的言行举止，都有可能引发网络围观效应，瞬间激起网民“拍砖”热情，在虚拟社区形成巨大的舆论漩涡，并投射到现实社会中去。
通过大数据和云计算技术建立全国性的官员资产纪录大数据库。因为贪官可以通过白手套和假的身份文件持有资产，因此可以仿效英国的电子护照，在身份证和户口当中植入记录指纹信息的电子芯片，这样一来资产就和独一无二的指纹对应起来，再加上数据挖掘技术，贪官的财产就无处遁形。
人民币冠字号码记录跟踪系统开始应用于反腐败。该系统是一种atm现金循环保障方案，通过实时监控交易和钞票冠字号码，一方面，可以帮助银行解决自助设备现金循环出现的伪钞纠纷、金额纠纷;另一方面，每个人正常所得工资及收入，其人民币冠字号码都很清楚，那么非法所得就是人民币冠字号码异常，这些人民币是谁的，到了谁手中，谁在哪里使用，都很清楚，因此谁在行贿、受贿，就一目了然，因为有人民币号码作证，人民币就是“跟踪器”，现金行贿就难以进行!
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇十二
随着科技的发展和数据大爆炸的时代的来临，数据化决策在经济、政治和社会等各个领域发挥着越来越重要的作用。作为管理者，对于数据化决策的理解和运用至关重要。在我的工作实践中，我深刻体会到了数据化决策的重要性并获得了一些宝贵的心得体会。以下是我对于数据化决策的一些思考和感悟。
首先，了解数据本身的价值是数据化决策的基础。数据是客观存在的事实，通过数据我们可以真实地了解到事物的状态和趋势。在进行数据化决策的过程中，首先要做的就是收集和整理数据，并对数据进行有效的分析和解读。只有对数据本身有深入的了解和了解，才能根据数据的规律和趋势进行决策。因此，数据的收集和整理，以及数据分析和解读能力是进行数据化决策的基础。
其次，数据化决策需要多维度和多元化的思考。在进行数据化决策时，我们不能仅仅停留在表面数据上，而是要考虑多个因素和变量的综合影响。通过多维度和多元化的思考，我们才能更全面地了解情况，发现问题，制定出更全面和更有效的决策。同时，数据化决策也需要不断进行反思和改进，不断学习和积累经验，提高数据化决策的准确性和有效性。
第三，合理利用科技工具是数据化决策的关键之一。在现代社会，科技工具为数据化决策提供了很多便利，使得数据的收集、整理、分析和解读过程更加高效和准确。我们可以利用各种数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，对大数据进行深度挖掘和分析，从而发现数据背后的规律和关联，并为决策提供更有力的支持。因此，科技工具的合理利用是进行数据化决策的关键之一。
第四，积极推动数据化决策的落地和实施是关键。数据化决策并不仅仅是利用数据进行决策，更重要的是如何将数据化决策真正落地和实施。在实施过程中，我们需要充分调动各方的积极性，加强沟通和协作，确保决策的有效性和可持续性。同时，我们也要善于利用决策过程中产生的数据和反馈信息，进行及时的调整和改进，使决策不断适应现实的变化和需求。
最后，数据化决策需要与人文关怀相结合。数据化决策的目的是为了更好地为人们服务和提高人们的生活质量。因此，在进行数据化决策时，我们不能只关注数据本身，更要关注人的需求和感受。我们需要将数据与人文关怀相结合，关注决策对于人们生活的影响，注重人的主体地位和权益。只有数据化决策与人文关怀相结合，才能真正做到科技发展与人类福祉的有机结合，实现人的全面发展和社会的可持续发展。
综上所述，数据化决策对于管理者来说具有重要的意义和价值。在实践过程中，我们应该不断提高对于数据的理解和运用能力，多维度和多元化思考，并合理利用科技工具，积极推动数据化决策的落地和实施，注重数据化决策与人文关怀相结合。只有这样，我们才能更好地应对复杂多变的社会和经济环境，实现管理的科学化和精细化，为实现可持续发展贡献自己的力量。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇十三
在信息时代的今天，数据已经成为了企业决策的重要依据。数据化决策是指企业或组织在进行各种决策时，借助数据分析和运算技术，以数据为基础去做出最优决策。在我多年的工作经验中，我深切体会到了数据化决策的重要性和优势。以下是我的一些心得体会。
首先，数据化决策需要质量和准确度。数据的质量和准确度是保证数据化决策有效性的关键因素。在进行数据分析前，必须确保数据的准确性和完整性。若数据存在错误或遗漏，所得出的结论就会然而不准确。因此，企业在数据采集、存储和处理的过程中，应当严格把控数据的质量，确保数据的准确性。
其次，数据化决策需要全面性和多样性。要想得出全面准确的结论，不能只仅限于少量的数据，而应当考虑尽可能多的因素和指标。数据的多样性可以使决策结果更加全面、准确。在进行数据分析时，可以结合各种各样的数据指标，进行综合比较和评估。只有在全面性和多样性的基础上，才能够更好地评估问题的各个方面，做出明智的决策。
同时，数据化决策需要科学性和规范性。数据分析是一门科学，需要运用统计学和运算技术，进行数据的处理和分析。在进行数据分析时，需要遵循科学的方法和规范的步骤，确保数据分析的准确性和可靠性。此外，还需要遵循一定的数据分析原则和规则，以保证结果的客观性和可信度。只有在科学和规范的基础上，数据化决策才能够让人信服。
另外，数据化决策需要与人的直觉和经验相结合。虽然数据分析能够提供大量的信息和数据，但有时人们需要依赖自己的直觉和经验来做出决策。数据分析只是一种辅助手段，不能完全代替人的判断和决策能力。数据化决策需要将数据与经验相结合，权衡各种因素，做出最适合的决策。
最后，数据化决策需要及时性和灵活性。在信息时代，数据的更新速度非常快，新的数据和信息不断涌现。因此，在进行数据分析和决策时，需要及时获取最新的数据和信息，以保证决策的有效性。此外，数据化决策也需要具备灵活性。随着市场环境和情况的不断变化，决策也需要随时调整和修改，以适应新的情况。只有及时性和灵活性相结合，数据化决策才能够对企业产生最大的价值。
总之，数据化决策是企业决策的重要手段和方法。通过数据的收集、分析和运算，可以使企业的决策更加全面、准确、科学、灵活。在进行数据化决策时，需要注重数据的质量和准确度，追求全面性和多样性，遵循科学性和规范性，结合人的直觉和经验，注重及时性和灵活性。只有在这些方面取得平衡，才能够做出最优的决策，为企业带来更大的效益和竞争优势。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇十四
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。
要了解大数据，先得认清数据；要认清数据，先得看清数据的作用和价值。这方面，建国不过二百余年但已然是超级大国的美国无疑是最好的标本。都说美国的文明是建立在印刷术的基础上，这其实就是数据文化的基础——信息可以通过便捷的纸张与文字组合，实现一种虚拟化和抽象化，而这种抽象化很快就得到了广泛的信任。这是最早为数据创造价值准备的基础。在此之上，美国建国的先贤们考虑到了权力的分配、社会的发展等各项因素，建立了民主、共和相互制约的执政体系。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。
《数据之巅》的第一部分就是这样展开的，从各种历史事件中数据的作用以及人们对数据的态度、反应、应用方式，勾勒出了数据文化的成长和成熟。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。数据其实一直都在，只在于人们是否需要它、重视它、愿意聆听它的意见……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。数据的优化作用由此可见一斑，书中更有很多案例，但要参透这一点，先得认识到数据的重要性才行，这可以算作是数据文化的入门吧！
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！
正如作者提到中国社会要将“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。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇十五
我们在o2o时代做营销，到底哪种趋势和战略更加有效?这里有两种不同的思维方式，一个是互联网思维，另一个是大数据思维。
互联网思维与大数据思维有交集但又不重合。目前热炒的互联网营销案例，基本上剥离了大数据，更多是题材炒作和传播方式炒作。而大数据营销也不局限于互联网，它还包含了线下营销。
营销艺术与科学之辩。
如何看待这两种营销思维?事实上互联网思维和大数据思维的pk，本质是关于营销的艺术和科学之争。一个流派认为营销是门艺术，只可意会不可言传;另一流派则把营销当作科学对待，通过对消费者行为数据的收集和分析，得出优化营销的策略。
互联网思维可以理解为三个关键词——体验、话题、传播。体验是消费者在使用产品或享受服务时体验到的感觉，以互联网媒介可以迅速将体验转化成话题传播出去，传播之后又引发新的体验，进而引发更多的话题及传播。
大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。
第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好;第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。
这就是三个大数据运用递进的层次：首先是描述，然后是预测，最后产生攻略。
一切皆可测：迪士尼magicband手环。
美国迪斯尼公司最近投资了10亿美元进行线下顾客跟踪和数据采集，开发出magicband手环。游客在入园时佩戴上带有位置采集功能的手环，园方可以通过定位系统了解不同区域游客的分布情况，并将这一信息告诉游客，方便游客选择最佳游玩路线。此外，用户还可以使用移动订餐功能，通过手环的定位，送餐人员能够将快餐送到用户手中。利用大数据不仅提升了用户体验，也有助于疏导园内的人流。而采集得到的顾客数据，可以用于精准营销。这是一切皆可测的例子，线下活动也可以被测量。
一切皆可连：网上订餐追踪系统。
一家做订餐配送的互联网企业，在送外卖的自行车和汽车上安装一套软件和追踪系统，从配送外卖中采集了大量数据，如谁订了什么外卖、经过什么路线、到了谁的家里……而通过对数据的分析，可以得出哪家餐馆的什么外卖比较受欢迎，最快捷的路径是那一条等，在此基础上为商家提供备料建议，并规划一条合理高效的送餐路线。利用分析表面看似无关联的大数据，公司能够提供优化餐馆运营的增值服务。
一切皆可试：电商页面推荐功能。
电商购物中，商品页面的其他产品推荐是个重要的功能(例如“买过该商品的人还买过xxx”)。如何量化和优化推荐功能的效果?有研究机构做了这样一个测试：按顺序向用户推荐全部/屏蔽部分推荐/屏蔽所有推荐，经过一个月测试之后，跟踪被测试对象的购买情况，发现不屏蔽推荐的短期效应最高，购买量最多。而屏蔽所有推荐的效果要优于屏蔽部分推荐。而原先购买过商品的消费者在被屏蔽推荐之后，商品的销售额下降更快，因而可以得出推荐功能对有忠诚度的客户作用更大。更有趣的是推荐功能的长期效果。研究发现，不论首次购买过程中用户是否购买了推荐商品，第二次的访问情况都遵循这一规律：未被屏蔽推荐的顾客中，10%的人会再次访问，被屏蔽推荐的访问率是9%，而实际转化成访问的次数是8%，如果再结合老顾客推荐效果会更好，最后会产生超过10%的营收提高。总体看来，推荐的效果更可观。
从描述到预测，再到产生攻略。
社交网络分析跟踪，将消费者社交网络上的关键词频率转化为可视化表达，对消费者进行分类，进而做针对目标客群的精准营销，这是大数据营销的描述阶段。
预测阶段的案例是对信用卡使用情况的研究。原先每家银行只能看到消费者的本行刷卡记录，银行据此消费记录对客户实行奖励。其中存在的问题是，客户使用非本行信用卡的消费情况无从知晓，银行无法了解客户的实际消费情况，哪些是隐藏的“消费大户”。解决这一问题的难点在于，他行的数据记录很难获得，因此研究机构就使用第三方零售商调研的数据，通过建立模型，将两种数据融合，再对消费者的实际消费情况进行预测。模型中原先可能年消费只有-3000元的消费者，实际消费达到了4万，这些人成了非常有潜力的银行客户。
在攻略阶段，银行可以根据预测结果调整客户奖励政策，例如给年均消费3000元的客户提高返点，或者提供更丰富的积点兑换产品等，使这部分人群变成银行的忠诚顾客。
东方智慧与西方知识不可偏废。
互联网思维如何pk大数据思维?“互联网时代”这个词在中国特别火，但在美国还未听说。这是因为互联网思维更契合传统东方思维方式。东方文化强调智慧，而西方更强调知识，智慧来源于经验，而知识来源于数据。诸葛亮和司马懿是一组典型的智慧pk知识的代表。司马懿是诸葛亮的最大对手，他可能是早期的大数据最佳应用者。从诸葛亮几点睡觉，吃几碗饭，他就能判断诸葛亮活不长了;而诸葛亮则凭借智慧猜出司马义胆子小，不敢进入空城。中国人崇尚智慧，可能更注重互联网思维，但光有互联网思维还不够，还要对数据有更深的认识和更好的运用。
大数据思维不像互联网思维那样令人热血沸腾。最近一项研究表明，采用大数据的公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。6个百分点也许不那么起眼，但“积少成多、聚沙成塔”，在激烈的竞争环境中，这是可以让企业生存下来、脱颖而出的资本。在美国排名前十的电商网站中，8家是传统零售商，只有2家是纯电商(亚马逊和易贝)。传统零售商拥有大量数据——沃尔玛一天的数据量达到pb级，这个数据资源能够转化为企业赢得比赛的耐力。由于大数据时代有内在的使从企业从做大到做强的反馈逻辑，企业做大之后会产生更多数据，对消费者的理解也就更深刻，营销更精准，企业变得更强，然后会产生更多的数据，从而形成正面反馈，这是一种最终的数据驱动成长模式。
运用大数据来指导营销决策，是许多并购战略的内在逻辑。
最理想的状态是科学与艺术的结合。可穿戴运动相机制造商gopro的上市，就是大数据思维和互联网思维结合的成功案例。这家原本只生产实体相机的公司，先是开发出了带有wifi功能的相机，用户可以将拍摄的照片和视频即时分享到互联网，内在的逻辑是从体验到传播再到分享的互联网思维;此后gopro进入大数据的分析运用阶段，对用户拍摄的内容进行分类，将内容和潜在的广告商匹配。此外，gopro还购买了电视频道的转播权，通过数据分析哪些时段适合播放什么内容，再与广告匹配，实现精准营销。gopro从一家实体相机生产商，拓展出了社交平台，甚至是媒体的功能。
中国人本来就有营销智慧，企业通过大数据的运用与结合，成为互联网时代的巨头，是非常可能实现的。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇十六
数据决策作为当今商业发展的重要环节，对于企业的发展至关重要。在这个信息爆炸的时代，我们要学会从海量的数据中提取有用的信息，并将其转化为实现企业目标的决策。通过多年的工作经验和学习，我结合自身情况总结出以下关于数据决策的心得体会。
首先，对于数据决策，我们必须具备技术与业务知识的双重能力。在这个信息化的时代，运用适当的技术工具来收集、分析和解释数据是必不可少的。掌握数据分析软件，如Excel、SPSS、Python等，能够快速高效地处理数据，提取有价值的信息。同时，了解行业的业务知识，有助于更好地理解数据背后的含义，提供更有针对性的决策建议。因此，不断学习和提升自己的技术与业务能力，是成为一名优秀的数据决策者的必备条件。
其次，数据决策需要深入了解数据的真实性和可靠性。今天，数据被广泛应用于企业管理和决策中。然而，不完整、不准确或不可靠的数据会导致错误的决策，甚至可能给企业带来巨大损失。我们应该始终对数据持怀疑态度，并且通过验证和验证数据的源头，以确保我们所依赖的数据是可靠的。此外，还应考虑数据的时效性，及时更新数据以保证准确性。只有基于可靠的数据进行决策，才能为企业的发展提供支持和保障。
第三，数据决策需要注重数据的分析和解读能力。当面对海量的数据时，我们必须具备分析和解读数据的能力，将其转化为对企业发展有价值的信息。通过对数据进行趋势分析、比较分析、关联分析等，可以发现其中蕴含的规律、趋势和关系。同时，我们还需要将数据与业务目标相结合，以制定实际可行的决策方案。要做到这一点，我们需要培养自己的逻辑思维和学习数据分析的方法和技巧。只有通过深入的数据分析和解读，才能得出准确、有用的结论，为企业的决策提供更加可靠的支持。
第四，数据决策要充分考虑人性化因素。虽然数据决策是基于数据和分析的，但我们不能忽视人性化因素对决策过程的影响。人们在接受并理解数据时具有主观和情感因素，这可能会影响他们的决策偏好。因此，在进行数据决策时，我们不仅要考虑数据和分析的结果，还要了解决策者和相关方的期望、偏好和需求，使决策更加符合实际情况，并获得广泛的接受和支持。关注人性化因素，做到数据与人的有效结合，是成功实施数据决策的关键之一。
最后，数据决策需要持续优化和改进。数据决策并非一劳永逸，而是一个不断完善和改进的过程。我们需要借鉴过去的决策结果，不断总结经验教训，并通过不断的试错来优化和改进决策模型和方法。此外，随着技术的发展和环境的变化，我们还需要不断更新和学习新的数据分析工具和技术，以适应不断变化的商业环境。只有不断优化和改进数据决策过程，才能更好地支持企业的发展，并取得更好的业绩。
综上所述，数据决策作为当今商业发展的重要环节，需要我们具备技术与业务知识的双重能力，关注数据的真实性和可靠性，注重数据的分析和解读能力，考虑人性化因素，并持续优化和改进数据决策过程。只有掌握这些关键要素，我们才能更好地利用数据做出科学、准确、有效的决策，为企业的发展提供有力支持。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇十七
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。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇十八
当认真看完一本名著后，相信你心中会有不少感想，是时候静下心来好好写写读后感了。你想知道读后感怎么写吗？下面是小编为大家收集的，仅供参考，大家一起来看看吧。
《白金数据》是我近期读的东叔的小说，小说围绕dna展开一系列悬疑故事。主角神乐在天才少女的帮助下一直推动dna侧写项目，经过多起凶案，项目得到验证，大获成功。政府开始大规模采集民众的dna以完善宝库，然而看似造福人类的庞大工程中，其中却隐藏着惊天秘密，陆续出现"nf13"现象，凶手无法通过侧写被找到。在这个dna库中混进了一种白金数据，一旦某个人的dna变成白金数据，即时他犯案，系统无法匹配正确的数据。在这个问题的背后，政府高层利用白金数据"保护"自己和亲友之间的秘密。在发现此问题后，天才少女研发"猫跳"以应对。然而有些人知道后，不计一切代价摧毁，各方利益冲突而发生一些列凶案。
读完此书后，第一个感受：东叔又开始碰触科幻题材，非常烧脑悬疑推理小说，然而小说的结局在读到一半之后基本上就能预见。最后的凶手登场感觉比较突兀，结尾不是很进奏，有点虎头蛇尾。在东叔这么多的小说中算非常一般的，如果要打分的话，我觉得3.5分吧，刚刚及格，优秀未满。不过还是推荐读一读，应该算东叔科幻推理小说中，结合现实非常紧密的。
实用数据化决策读后感大全（19篇）篇十九
互联网革命日益紧凑，互联网思维由以下八个核心理念构成:。
第一，用户思维。
互联网思维最重要的，就是用户思维。即在价值链各个环节中都要“以用户为中心”去考虑问题。从整个价值链的各个环节，建立起“以用户为中心”的企业文化，只有深度理解用户才能生存。没有认同，就没有合同。要遵循三个法则：一是得“屌丝”者得天下。成功的互联网产品都抓住了“屌丝群体”、“草根一族”的需求。二是兜售参与感。按需定制和在用户的参与中去优化产品。三是体验至上。用户体验从细节开始，让用户有所感知，并超出用户预期，带来惊喜。用户思维体系涵盖了最经典的品牌营销的who-what-how模型，who，目标消费者——“屌丝”;what，消费者需求——兜售参与感;how，怎样实现——全程用户体验至上。
第二，简约思维。
互联网时代，信息爆炸，用户的耐心越来越不足，所以，必须在短时间内抓住他。要遵循两个法则：一是专注。专注才有力量，才能做到极致。苹果就是典型的例子，苹果接近破产，乔帮主回归，砍掉了70%产品线，重点开发4款产品，使得苹果扭亏为盈，起死回生。即使到了5s，iphone也只有5款。二是简约。在产品设计方面，要做减法。外观要简洁，内在的操作流程要简化。google首页永远都是清爽的界面，苹果的外观、特斯拉汽车的外观，都是这样的设计。
第三，极致思维。
极致思维，就是把产品、服务和用户体验做到极致，超越用户预期。要打造让用户尖叫的产品。尖叫，意味着必须把产品做到极致，超越用户想象使其惊叫。有三个方法：第一，“需求要抓得准”(痛点，痒点或兴奋点);第二，“自己要逼得狠”(做到自己能力的极限);第三，“管理要盯得紧”(得产品得天下)。服务即营销。为顾客制造惊喜。站在顾客角度提供细致的个性化服务。
第四，迭代思维。
这是一种以人为核心、反复、循序渐进的开发方法，允许有所不足，不断试错，在持续迭代中完善产品。有两个要点，一个“微”，一个“快”。小处着眼，微创新。“微”，要从细微的用户需求入手，贴近用户心理，在用户参与和反馈中逐步改进。“可能你觉得是一个不起眼的点，但是用户可能觉得很重要”。二是精益创业，快速迭代。“天下武功，唯快不破”，只有快速地对消费者需求做出反应，产品才更容易贴近消费者。
第五，流量思维。
流量意味着体量，体量意味着份量。“目光聚集之处，金钱必将追随”，流量即金钱，流量即入口，流量的价值不必多言。要遵循两个法则：一是免费是为了更好地收费。二是坚持到质变的“临界点”。任何一个互联网产品，只要用户活跃数量达到一定程度，就会开始产生质变，从而带来商机或价值。
第六，社会化思维。
社会化商业的核心是网，公司面对的客户以网的形式存在，这将改变企业生产、销售、营销等整个形态。要遵循两个法则：一是利用好社会化媒体。二是众包协作。众包是以“蜂群思维”和层级架构为核心的互联网协作模式。要思考如何利用外脑，不用招募，便可“天下贤才入吾彀中”。
第七，平台思维。
互联网的平台思维就是开放、共享、共赢的思维。平台模式最有可能成就产业巨头。全球最大的100家企业里，有60家企业的主要收入来自平台商业模式，包括苹果、谷歌等。要遵循三个法则：一是打造多方共赢的生态圈。二是善用现有平台。三是让企业成为员工的平台。让员工成为真正的“创业者”，让每个人成为自己的ceo。
第八，跨界思维。
随着互联网和新科技的发展，很多产业的边界变得模糊，互联网企业的触角已无孔不入，如零售、图书、金融、电信、娱乐、交通、媒体等等。遵循两个法则：一是携“用户”以令诸侯。二是大胆颠覆式创新。一个真正厉害的企业，一定是手握用户和数据资源，敢于跨界创新的组织。
三、互联网思维的应用。
目前，脱胎于互联网行业的“互联网思维”，正把影响力触角延伸到政治、经济、文化、生活各个方面。
(一)互联网思维与互联网经济。
互联网经济是基于互联网所产生的经济活动的总和，在当今发展阶段主要包括电子商务、即时通讯、搜索引擎和网络游戏四大类型。互联网经济是信息网络化时代产生的一种崭新的经济现象。截至12月，中国网民规模已达6.18亿，互联网普及率为45.8%。同时，中国网站数量为320万个，全国使用互联网办公的企业比例达83.2%。
20中国网络经济整体规模已达到6004.1亿元，同比增长50.9%。以电子商务为例，年中国电子商务交易总额达到10万亿元，其中网络零售超过1.8万亿元，中国首次超越美国成为世界第一大网络零售国。互联网经济有以下三个特点：第一个特点是用户体验至上。第二个特点是基于免费的商业模式。第三个特点是价值链创新。互联网免费的商业模式,本质上讲是通过免费获取巨大的用户群,然后在此基础上创造新的价值链。
面对互联网、大数据、云计算等技术快速发展，企业家及其团队要进行互联网思维切换。最为重要的是“以用户为中心”而不是“以厂商为中心”，需求分析要抓住用户的痛点、痒点、兴奋点，产品开发要让用户深度参与而不是闭门造车，注重用户体验而不仅仅是产品功能等。
(二)互联网思维与政府转型。
政府不仅担负着引导互联网健康发展的职能，更要深入其中了解互联网、运用互联网，用互联网思维指导日常工作，推动政府职能转型，大力实施数据治国和数据强国战略。从政治层面来讲，大数据可以帮助政府实现三大价值：第一，透明的政府。大数据最核心的理念就是要建设开放的政府，这是大数据对于政府最核心的价值。第二，智慧的政府。大数据可以帮助政府更好地了解公众在想什么，需求什么。通过让政府变得更加智慧，从而提升执政水平。第三，负责任的政府。通过为社会公众提供更好的服务，真正做到“权为民所用，利为民所谋”，树立更好的政府形象。
在大数据时代，各级政府要树立以下“五个意识”。
第一，数据即财富意识。
“大数据”之大，不仅仅意味着数据之多，还意味着每个数据都能在互联网上获得生命、产生智能，散发活力和光彩。人类可以分析和使用的数据在大量增加，通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。数据将和企业的固定资产、人力资源一样，成为生产过程中的基本要素。
第二，数据即权利意识。
“大数据”时代，“数据权”可以有效地反映社会民主和政府开放的程度。公众向政府要求更多的民主，越来越多的政府逐步将数字权利与其他财产权等有形公民权利放在一个“权利篮子”里提供给公众，公众有获取任何不涉及国家安全和秘密数据的权利，因为他们提供了数据这种资产。1月，英国政府数据开放网站()上线，同年5月，卡梅伦首相提出了“数据权”(righttodata)的概念，他指出“数据权是信息时代每一个公民都拥有的一项基本权利”，并承诺要在全社会普及数据权。
第三，快速迭代意识。
从项目的草稿版本开始，一直到最终版本结束，中途随着逐步完善而产生的各个版本称之为迭代。迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。这是一个试错和探索的过程。政府办事，以往的观念是任何事情都要十全十美，方方面面考虑周到才着手去干。现在，按照迭代理论，只要大方向看准了就应该立即行动起来，干起来比什么都重要，而不是讨论什么概念更重要。
第四，数据治理意识。
“大数据”时代是一个更开放的社会、一个权力更分散的社会、一个网状的大社会。信息技术尤其是电子政务治理方式，促进政府由管制型向服务型转变。20世纪90年代兴起的治理理论，其核心观点是主张通过合作、协商、伙伴关系确定共同的目标等途径，实现对公共事务的管理，涉及的核心问题就是权力多中心化以及由此引发的主体多元化、结构网络化、过程互动化和方式协调化的诉求。“大数据”时代要对数据进行治理，而非管理，避免出现数据的独享、集中和单向性，充分体现社会的开放性、权力的多中心和双向互动特性。
第五，个性服务意识。
数据挖掘技术可以根据用户过去的行为模式预测其信息的需要，为其配送个性化的信息，未来的语义网更是一个高度个性化的智能网络平台。政府通过政府门户网站、移动政务、政府微博等多种方式提供的信息公开、在线服务和互动服务都强调了个人化的特色，网站向不同的用户提供个性化定制服务，微博向群体特征明显的受众群提供主题比较鲜明的服务。
中国的大数据开发更重要的是意识革命。要求打破小数据时代的结构性样本分析的局限，完全颠覆存在数百年的因果理念，转而寻求大数据海洋里的相关性。第一，我国在数据的开放性、流动性、交互性上还远远不足。第二，在数据处理上的技术仍然不成熟。三，从政府层面来讲，信息公开并不理想。第四，数据的真实性也有问题，因为假数据比没数据对社会的危害还要大。第五，非结构数据的不足。
大数据给中国发展带来了新的机遇。正如《智慧政府：大数据治国时代的来临》一书所说，“大数据要求颠覆传统的、线性的、自上而下的决策过程，建立一个非线性的、去中心化的、自下而上的、发现群体智慧的方案编制模式。”这就要求政府更多地利用民众的智慧，让公众真切地参与到执政过程中，做到真正的政府公开，科学执政。
总之，大数据和互联网思维为我们走群众路线，推进治理现代化，全面深化改革，促进经济转型升级，加大反腐倡廉力度，全心全意为人民服务，提供了战略导向、技术手段和实现途径，值得高度重视和科学把握。