大数据时代读书心得
《大数据时代》心得体会8篇
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《大数据时代》的读后感范文4篇
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。
大数据会取代小数据吗？这是不可能的事，大数据和中小数据之间的防火墙更会高筑！大数据都是基于样本的非结构性数据，推送到我们面前的数据指引，都已经经过了各种算法的粗加工，融入了计算者的各种算法，算法会因人而异，利用我们过去的电子痕迹，预测我们的现在和未来，一花一世界。初期的一大一小，数据的交融，像极了海上的渔网，具有强关联性。数据就像是一个神奇的钻石矿，在其首要价值被发觉后，仍能不断创造价值。大数据拥有者依赖技术专家挖掘数据的价值，但技术专家（数据武士）并没有想象中那么耀眼，他们在大数据中淘金，发现了金银珠宝，可最后却要把这些财富拱手让给大数据拥有者。——《大数据时代》
所以最后，想要建立对于大数据的思维，《大数据时代》还是值得一读，里面的很多示例也非常不错。如人际关系这一块，也是出乎我的意料。
《大数据时代》的读后感3
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。
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。
大数据时代读书心得感想小结【精选8篇】
大数据时代读书心得感想小结【精选8篇】大数据时代读书心得感想小结（篇1）信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变??我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。
如今，大数据时代成为炙手可热的话题。
笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?信息和数据的定义。
维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。
数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。
它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。
数据可分为模拟数据和数字数据两大类。
数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。
从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。
信息则是已经处理过的可以传播的资讯。
信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。
这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料?在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。
大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。
也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。
作者语言绝对，却反思其本质区别。
数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。
小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。
笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。
3、结构。
大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。
大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。
《大数据时代》读后感_读书笔记五篇范文
Don't think that doing something that seems trivial with your whole heart is a waste. Small things are done handily, and big things will come naturally.简单易用轻享办公（页眉可删）《大数据时代》读后感_读书笔记五篇范文《大数据时代》读后感1在看《大数据》之前，我只知道社会越来越数字化了，看完之后，才觉悟到：人类将迎来一个新的时代。
数字化已经把我们带入一个信息时代，大数据却把我们卷进了一场科技风暴之中，这本书中，作者为我们开启了一个更包容更广阔的新时代，大数据把社会的方方面面融合在了一起，曾经看似因果联系紧密的事物，可能变得不再那么重要;毫无关联的事物，可能隐藏着重要的信息，从科技、商业，到医疗、政治、教育、文化，大数据一概席卷囊括，它改变着我们的传统思维，为这个时代注入了新鲜的血液，就像作者书中所说：“这项技术终将改变我们所居住的星球上的许多东西。
”大数据最显著的影响是对于电子商务，通过大数据，最先洞察出潜在市场的，也必然最先占领市场。
而电子商务对实业的冲击又是势不可挡，可见，掌握了大数据就主导了市场，拥有了先进的科技才能拥有坚实的竞争力。
在医疗方面，曾经的非典时期，就是一个很好的例证，正是有大数据的预测功能，才使疫情得到了控制。
在更小的方面，他也同样改变着我们的生活，书中提到美国著名计算机专家奥伦埃齐奥尼发明了飞机机票价格预测软件，就是利用大数据造福我们生活的很好例子。
大数据不仅节省了时间，提高了效率，更将人类带入一个新的文明阶段。
从分析因果总结经验，转变为搜集数据预测未来;由原来的滞后性变为现在的预见性——大大提高了人类认识世界、改造世界的能力，变被动为主动。
大数据为我们掀开了历史新纪元，不敢想象它将会为我们带来什么，或许会出现新奇的生活方式，从未有过的职业，闻所未闻的商业模式，百家争鸣的文化高峰;也或许会解开更多未解之谜，探索到宇宙之外的秘密。
大数据时代读书心得体会_大数据时代读后感文章
大数据时代读书心得体会_大数据时代读后感文章《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。
那么通过学习大数据时代这本书，要怎样写关于大数据时代读书心得体会呢？下面是店铺带来的大数据时代读书心得，欢迎查看。
大数据时代读书心得体会范文1《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》读书心得体会（通用9篇）
《大数据时代》读书心得体会（通用9篇）《大数据时代》读书篇1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最大的不同，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，5，能用的可能只有消费者数据了吧。
《大数据时代》读书心得范文4篇
《大数据时代》读书心得范文4篇导语：我们生活在数据时代，因此我们不能漠视数据。
然而在这个社交网络的逐渐成熟，移动带宽的迅速提升，以下是为大家收集的《大数据时代》读书心得，希望给大家带来帮助！3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《大数据》读后感。
老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。
大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。
董译雯老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。
但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。
在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。
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。
让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。
白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声，身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的`感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！此次活动从寒假期间倡导读《大数据》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。
相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。
大数据时代读后感5篇600字
大数据时代读后感5篇600字去年的"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，下面是小编为大家带来的大数据时代读后感，希望你喜欢。
大数据时代读后感1舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。
虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着——大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。
无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。
大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。
然而，事实真的是这样吗?首先，从应用角度出发，低廉的运算能力和存储空间，让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来，忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。
但个人觉得，这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越，可能终结了回归分析，有效性验证等手段，但依旧还是统计。
而革命性在于关注相关关系而非因果关系。
现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果，以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果，都是不正确的。
真正的因果关系应该属于上帝的范畴，人类如果真的完全掌握之后，会统治整个宇宙。
但我觉得，无需从神学观点来讨论，而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上，经典力学会失效——那么在大数据层面上，普通的抽样调查直观反映会失效。
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大数据时代读书心得。
“大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现,为了一探究竟,我便选择了《大数据时代》一书。
作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。
样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。
在同时,作者也从个人、企业等多角度分析大数据中的隐忧。
书中内容繁多,在此不能各方面概括。
此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。
为什么是清新的呢?因为书中的内容仿佛向我打开了一个既有点熟悉又有点陌生的世界。
我们现在已处于网络时代,在我们日常简单的操作中大量数据产生,然而起初我们仅用众多技术在解决手头上的问题,那些大数据像沙子中的金子,价值不被发现。
到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感预测、Farecast与飞机票价预测系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“预测,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。
看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。
拥有大量数据的公司巨头如谷歌、亚马逊大力开发有关大数据的新型产业和研究相关项目。
借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物,使一切可量化的趋势也开始出现。
“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。
在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时,我认同大数据能极大优化我们的生活,但又不禁为这时代感到担忧。
一旦大数据时代来临,不仅我们的隐私可能不再是隐私,就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下:亚马逊监视着我们的购物习惯,谷歌监视着我们的购物习惯,而微博似乎什么都知道”,而且利用大数据我们可以预测许多事情并且十分高效,一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住,世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。
而我认为最大的忧患,是大数据时代对人类自身思维、思想、信仰等精神领域的冲击。
如今我们都生活在数据中,大数据时代说不定在几年后就会逐步来临,这使我不禁发问:我们一直坚信着信仰着的究竟是什么?我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。
事情都有好坏,我也不知道自己是否杞人忧天。
于是我继续去探索作者对这问题的思考。
“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个预测的时代里,人类的自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。
我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。
人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它;在不能应用、不能拓展的地方,就停下来。
”这些话语仿佛是阳光,驱散我心中对大数据时代的担忧以及内心对其的恐惧。
我认为,在坚守我们内心和自由意志下,大数据才会造福我们人类世界,发挥出它背后对人温暖的光芒。
面对时代的变革,我会为坚守内心深处的自由意志而努力并“拥抱大数据”。
世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于防患于未然。
《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
全书介绍了大数据时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。
在这些巨大变革如洪水一般的冲击之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古中国固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。
我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系，我想这句话是本书的核心思想。
大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条看不见的线将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。
大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本=总体;而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于精确，而是混乱，若不接受混乱，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以是什么而不是为什么的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即让数据自己发声，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。
这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。
比如谷歌公司，2021年h1n1流行之时，通过检测检索词条，处理34。
5亿个不同的数据模型，通过预测并与2021、2021年的美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测结果与官方数据相关系数高达97%，这种大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。
同时，虽然大数据可为人类造福、对抗病症，但这仅限于掌握这门技术而言，若不重视这种技术，当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时，便是我们的灾难，想想，大数据虽核心的在于预测，当敌人通过这种手段预测我方下一步的行动，将是可怕的—比如你的导弹将从何处发射，将飞往哪，你的军队动向、目标，总之所有一切未来将掌控于敌手，敌方甚至可以借此发现那些将来有大作为的人，从而进行渗透或扼杀，这对我们的发展无疑是致命的，所以，尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。
对于我们国防生，也必须顺应这种发展趋势，未来的时代必将是数据极易获取，数据网络共享化的时代，通过这些数据，建立数据模型，可以准确分析并给出适合每一个人的计划，如运动量、训练强度，可以先知、先觉，及时发现一个人的负面情绪前及时疏导，这些必将成为现实，我们必须跟进时代，做好准备，去应对大数据时代的一切。
“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。
”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。
在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。
美国是《大数据》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，Web3·0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。
透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。
读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。
如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。
作为信息技术教师，是有必要阅读此书的。
有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。
每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据》就这样在坚持中溶入我的思想……读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。
作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢?一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。
美其名曰，这是教育技术的重要内涵。
在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。
长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。
所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的?大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。
而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。
而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。
如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。
这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。
所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。
舍恩伯格的《大数据时代》，让我重新审视了大数据这个在信息时代异军突起的热点词汇，作为信息安全专业的我，对大数据这个词本身有着更多的热忱。
在百度上搜索到的解释是：大数据，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。
特点：数量、速度、品种、真实性。
而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。
他提到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，以及政府和公民关系的方法。
这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。
本书中，主要从三个方面论述，即思维变革、商业变革和管理变革。
而舍恩伯格更是着重阐明三大观点：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。
对于观点一，我不敢苟同，毕竟大数据的实现需要一定的技术支持，而显然，现在这种技术还不够成熟，同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化，因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况，比如商业预测，人类dna的研究等。