心得体会是指个人在经历某种事物、活动或事件后，通过思考、总结和反思，从中获得的经验和感悟。那么心得体会该怎么写？想必这让大家都很苦恼吧。接下来我就给大家介绍一下如何才能写好一篇心得体会吧，我们一起来看一看吧。
心得体会数据库篇一
这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。
《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。
下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。
《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。
接下来，维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。
之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。
无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!
我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。
心得体会数据库篇二
近年来，随着信息技术的迅猛发展，大数据概念逐渐走入大众视野，成为各行各业追求创新和发展的热点话题。为了加深对大数据的理解和分享最新的研究成果，许多大数据相关的会议应运而生。我近日参加了一场大数据会议，收获颇丰，以下是我对大数据会议的心得体会。
第二段：会议的内容与分享。
这次大数据会议的主题涵盖了大数据的理论与实践，研究成果的应用以及行业中的案例分析等多个方面。与会嘉宾来自大数据领域的顶尖企业、知名大学以及研究机构。他们通过演讲、小组讨论和展览等形式，详细介绍了大数据的最新动态和应用案例，让人对大数据的前沿研究有了直观的认识。同时，与会者还有机会与各界精英进行交流、互动，增进了相互之间的沟通与合作。
此次大数据会议给我留下了深刻的印象。首先，大数据的概念已经深入到各个领域，无论是医疗、金融、教育还是制造业，都在努力将大数据应用于解决实际问题，推动行业的发展。其次，大数据分析的核心是对数据的细致分析和解读，只有具备丰富的数据处理和建模技术，才能从大数据中发现隐藏的规律和价值。最后，数据的安全与隐私保护是大数据发展的重要议题，各个企业和机构需要加强隐私保护的技术手段，确保大数据的安全使用。
第四段：对个人的启发与收获。
通过参加大数据会议，我对大数据的应用、挑战与前景有了更深刻的认识。在今后的学习和工作中，我会更加关注大数据领域的研究，并提升自己的数据分析能力。此外，我还结识了许多志同道合的朋友，他们来自不同的领域，但对大数据的热情和追求相似。与他们的交流和合作不仅扩展了我的视野，也提供了更多学习和成长的机会。
第五段：总结与展望。
参加这次大数据会议，让我对大数据的深度理解和应用前景有了新的认识。大数据的发展势头迅猛，已经成为引领行业创新发展的重要驱动力。然而，大数据的发展还面临着一些挑战，如数据安全和隐私保护等。在未来的发展中，我们应当注重技术的创新和应用的实践，以更好地应对这些挑战。同时，我们也要加强与其他领域的合作和交流，促进大数据的跨界融合，实现更广阔的发展空间。
在这次大数据会议中，我收获了知识和启发，同时也感受到了大数据领域的热情和朝气。我相信，在大数据的助推下，我们能够更好地应对未来的挑战，并取得更大的创新和发展。
心得体会数据库篇三
大数据共享是指将海量数据进行整合、分析和利用，帮助人们更好地理解世界、做出决策。在信息时代，大数据共享变得越来越重要，为各行各业提供了无限的机遇。在过去的几年里，我也积极参与了大数据共享的项目，在这个过程中，我收获了许多经验和体会。
首先，大数据共享需要有一个良好的数据管理平台。数据是所有的大数据共享项目的核心，数据管理的好坏直接影响到项目的运行效果。一个良好的数据管理平台应该包括数据的采集、存储、处理和分析等功能，并具备高效、安全、可靠的特点。在自己的工作中，我发现，一个优秀的数据管理平台能够帮助我们更好地管理和利用数据，提高工作效率，为决策提供可靠的依据。
其次，大数据共享需要各方积极参与和合作。大数据共享是一个复杂的过程，需要各方的积极参与和合作才能取得成功。数据的获取、整合和分析需要不同的部门和团队的配合，只有形成合力，才能从数据中挖掘出更深入的价值。在我参与的大数据共享项目中，我经常需要与其他团队进行协作，在协作过程中，我学到了倾听和沟通的重要性，也认识到只有相互信任和合作，才能达成共同的目标。
第三，大数据共享需要深入理解数据背后的故事。大数据不仅仅是一堆数字，它背后蕴含着无穷无尽的故事。我们需要从数据中挖掘这些故事，理解其中的关联和逻辑，才能真正把大数据转化为有价值的信息。在我的工作中，我经常会通过数据分析来解读数据背后的故事，帮助客户更好地理解市场趋势和用户需求。深入理解数据背后的故事，可以帮助我们更好地把握数据的内涵和价值。
第四，大数据共享需要不断更新的技能和知识。大数据领域的技术和知识不断发展和更新，我们要保持对新技术和新知识的学习和掌握，才能跟上时代的步伐。在我参与的大数据共享项目中，我不断学习新的技术和知识，提高自己的技能水平，使自己能够更好地适应和应对各种数据挑战。保持学习的态度，不断更新自己的技能和知识，是大数据共享工作的必备条件。
最后，大数据共享需要注重数据的隐私与安全保护。在大数据共享的过程中，我们不能忽视数据的隐私与安全保护。大数据包含大量的个人和敏感信息，如果泄露或滥用，将对个人和社会造成巨大的伤害。在我的工作中，我始终注重数据的隐私与安全保护，采取各种措施来保护数据的隐私和安全，确保数据的合法使用。数据的隐私与安全保护是大数据共享工作的一项重要责任，也是我们应该始终坚守的底线。
综上所述，大数据共享是一个复杂而有挑战的工作，需要具备良好的数据管理平台、各方积极参与和合作、深入理解数据背后的故事、不断更新的技能和知识以及数据的隐私与安全保护。在未来的工作中，我将继续努力学习和探索，不断提升自己的专业能力，在大数据共享的道路上不断取得进步。相信通过共享大数据，我们可以更好地认识世界、解决问题、推动社会发展。
心得体会数据库篇四
描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。
问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。
问题二：当时未找到tcp/ip属性这一栏。
解决办法：当时未找到tcp/ip属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。
问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件。
解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步。
问题四：在此处的sqlserver的导入和导出向导，这个过程非常的长。
解决办法：在此处的sqlserver的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。
问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对。
解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。
这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。
心得体会数据库篇五
利用周末，一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看，行文如流水，引人入胜。书中，你读到的不是大数据技术，更多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者，读完全书，我深刻感受到了在信息化方面中国与美国的各自特色，也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会，但窥一斑基本能见全貌。
一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来，随着我国信息公开工作的推进，各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开，但我们的信息公开，现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然，实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网，可以查询一些公益数据库，如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据，气象总局提供的全国气象数据，民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站，也能查到很多业务数据，如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步，也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是，政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开，很多数据因为部门利益和“保密”等因素，还仅限于部门内部人员使用，没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息，更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看，美国在数据公开的广度和深度都比较大。
美国人认为“用纳税人的钱收集的数据应该免费提供给纳税人使用”，尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触，但民愿不可违，美国政府的业务数据越来越公开，尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后，开放力度更加大。是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站，网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据，累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外，由于制度的不同，美国业务信息公开的深度也很大，例如，网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的网站，能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国，目前应该还没有实现。
二是对政府对业务数据的分析。目前，中国各级政府网站所提供的业务数据基本上还是数据表，部分网站能提供一些统计图，但很少能实现数据的跨部门联机分析、数据关联分析。这主要是由于以往中国政务信息化的建设还处于部门建设阶段。美国在这方面的步伐要快一些，美国的网站，不仅提供原始数据和地理数据，还提供很多数据工具，这些工具很多都是公众、公益组织和一些商业机构提供的，这些应用为数据处理、联机分析、基于社交网络的关联分析等方面提供手段。如上提供的白宫访客搜索工具，可以搜寻到访客信息，并将白宫访客与其他微博、社交网站等进行关联，提高访客的透明度。
三是关于个人数据的隐私。在美国，公民的隐私和自有不可侵犯，美国没有个人身份证，也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联，建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点，在中国不是问题，每个公民有唯一的身份信息，通过身份证信息，可以获取公民的基本信息。今后，随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设，公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取，当然信息还是限于政府部门使用，但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。
数据是信息化建设的基础，两个大国在大数据领域的互相学习和借鉴，取长补短，将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到，美国政府20xx年启动了“大数据研发计划”，投资2亿美元，推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其与超级计算和互联网投资相提并论。同年，中国政府20xx年也批复了“国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!
心得体会数据库篇六
第一段：引言（150字）。
随着互联网的快速发展和科技的不断进步，大数据已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。对学生们而言，学习大数据分析的知识也变得越来越重要。在我大数据学习的过程中，我积累了许多宝贵的经验和心得体会。在这篇文章中，我将分享一些学习大数据的心得，并探讨大数据技术在学习和生活中的应用。
第二段：学习大数据的目的与方法（250字）。
学习大数据的主要目的是了解和分析数据，并从中获取有用的信息。在学习大数据的过程中，我意识到数据的质量对于分析的重要性。我们需要注意数据的来源和准确性，以确保得到的结果是可靠的。另外，学习大数据也需要掌握一些基本的分析方法和工具，如数据挖掘和机器学习算法。这些方法和工具可以帮助我们更好地理解和解释数据。
学习大数据的方法多种多样。首先，我们可以参加一些线下或线上的培训课程，如大数据分析课程或数据科学学位。这些课程可以帮助我们系统地学习大数据的知识和技能。此外，我们还可以通过参加一些实际项目或竞赛来巩固和应用所学的知识。这些实践经验对于提高我们的分析能力和解决实际问题非常有帮助。最后，我们还可以利用一些开源的数据分析工具和平台，如Python、R和Hadoop等，来实践我们学习到的知识。
第三段：大数据在学习中的应用（300字）。
大数据技术在学习中有着广泛的应用。首先，我们可以利用大数据分析提供的工具和方法来帮助我们更好地管理和利用学习资源。通过分析学生的学习行为和习惯，我们可以了解学生的学习偏好，并根据个体差异提供个性化的学习建议。此外，通过对学生学习行为和成绩的分析，我们可以发现学生的学术问题和挑战，并及时采取措施来改进学生的学习效果。
其次，大数据技术可以帮助学生更好地进行学习评估和挖掘潜力。通过分析学生的学习成绩和其他相关数据，我们可以评估学生的学术表现和潜力，为学生提供个性化的学习规划和发展建议。此外，通过对学生的学习数据进行挖掘和分析，我们还可以发现学生的学科兴趣和潜在的职业方向，帮助他们更好地规划未来发展。
第四段：大数据在生活中的应用（300字）。
除了在学习中的应用，大数据技术还在生活中起到了重要的作用。首先，大数据分析可以帮助我们更好地了解消费者行为和市场需求。通过分析大量的消费数据和消费者反馈，企业可以把握市场动向，提供符合消费者需求的产品和服务。
其次，大数据分析还可以帮助我们更好地管理和规划城市发展。通过分析城市的交通流量、人口分布和环境污染等数据，政府可以制定更科学合理的城市规划和交通管理策略，提高城市的可持续发展水平。
另外，大数据技术还可以在医疗健康领域发挥重要的作用。通过分析医疗数据和病患信息，医疗机构和研究机构可以发现疾病的潜在原因和治疗方法，提高医疗资源的利用效率，改善医疗服务的质量和效果。
第五段：结论（200字）。
在学习大数据的过程中，我意识到大数据已经渗透到我们的生活中的方方面面。学习大数据不仅可以帮助我们更好地了解和分析数据，还可以在学习和生活中发挥重要的作用。通过学习大数据，我们不仅可以提高自己的技能和竞争力，还可以为社会的发展和进步做出贡献。尽管学习大数据存在一定的挑战，但只要我们抱着积极的态度并不断努力学习，我们一定能够取得成功。
心得体会数据库篇七
近年来，随着技术的进步和互联网的发展，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。大数据的应用已经渗透到了各行各业，给我们的生活带来了巨大的变化。在与大数据打交道的过程中，我深深地感受到了大数据带来的“信息之海”给我们带来的便利和挑战。在这个过程中，我逐渐形成了自己的大数据基础心得体会。
首先，了解数据的重要性。数据是大数据的基础，对于每一项工作来说都起到至关重要的作用。在与大数据的日常工作中，我深刻认识到了数据对于决策的重要性。通过对数据的分析和挖掘，可以为决策者提供有力的支持，帮助他们做出正确的判断。因此，了解数据的重要性，懂得如何使用数据，对于我们在大数据中的工作起到了关键的作用。
其次，注重数据的质量和准确性。在与大数据打交道的过程中，我注意到了数据质量的重要性。数据的质量和准确性直接影响到数据的分析结果和决策的正确性。因此，我们在处理数据的过程中应该注重数据的质量和准确性，确保数据的完整性和准确性。只有数据质量和准确性达到一定的标准，我们才能够准确地进行数据分析和挖掘。
第三，善于使用数据分析工具。在大数据处理的过程中，数据分析工具是我们的得力助手。通过善于使用数据分析工具，我们可以更快速、准确地处理大数据，并发现数据背后的规律和趋势。因此，掌握和使用好数据分析工具是我们在大数据工作中需要具备的技能之一。通过不断的学习和实践，我渐渐熟练掌握了一些常见的数据分析工具，并能够灵活运用它们处理大数据。
第四，与团队合作，共同攻克难题。大数据处理往往需要多个人的共同努力才能完成，在与大数据的工作中，我深刻地认识到了团队合作的重要性。与优秀的团队一起工作，可以汇集更多的智慧和资源，加快问题解决的速度。通过与团队的合作，我们可以不断地探索问题的本质，找出最佳的解决方案。因此，我积极主动地与团队成员合作，共同攻克大数据处理中的各种难题。
最后，不断学习和提升自己的能力。大数据的发展日新月异，新的技术和方法层出不穷。在与大数据的工作中，我意识到了不断学习和提升自己的重要性。只有不断学习和适应新的技术和方法，我们才能够保持在大数据领域的竞争力。因此，我积极参加相关的培训和学习，提升自己的专业知识和技能，不断完善自己的能力。
总之，通过与大数据的日常工作，我深刻认识到了数据的重要性和质量的重要性。善于使用数据分析工具和与团队合作，共同攻克难题，也是在大数据工作中需要具备的能力。不断学习和提升自己的能力，也是在大数据工作中必不可少的一环。大数据给我们提供了更多的机会和挑战，通过不断总结经验和提升能力，我们才能更好地适应和应对这个不断发展的大数据时代。
心得体会数据库篇八
营销离不开传播，传播离不开媒体。以前，企业传递信息一般是通过外部渠道，如杂志、电视、收音机等。互联网时代，企业有很多自有的渠道来传播信息，如论坛、微博、qq空间、微信公众账号等。这些可以称作自媒体，企业可以用自己的渠道来发表自己的意见，跟传统的媒体形态紧密结合，企业表达自己意见最重要的价值在于传播品牌理念，而最终目的是卖产品。
1.2企业的消费者思维。
互联网时代，产品是不是消费者喜欢的，这个十分重要。在目前物资非常丰富的时代，产品本身已经不重要，打造产品已经变得越来越容易，而拥有客户才是最重要的。如今，因为有了移动端，客户的各种行为更容易被记录，这样有了更多的数据对这种关系进行科学的分析。用户使用产品感觉好，企业才能真正得到这个客户。如果用户感觉不好，将会失去这个客户，因此，企业必须站在消费者立场去开展产品设计、营销推广。
1.3企业的服务思维。
服务就是一种增加产品本身价值的体验，通过体验提升产品价值。这种服务的形成，在移动互联网时代会变得更加多样化。移动终端让企业了解到客户不同的喜好，然后，设计出更吸引客户的场景，即用户个体喜好与移动中的场景等于满足用户需求的个性化服务。
2.1提升传统行业企业的互联网化水平。
对于传统的金融、批发零售、媒体、租赁/服务、制造等行业，应着力于推动三个方面的互联网化。
一是，营销互联网化（线上、线下融合）。线上、线下融合是解决实体产品和线上产品融合的问题，一方面，要加强物流基础设施建设和信息技术的深度融合；另一方面，要及时改善产品网点分布，提供便捷的服务，并提高服务的质量。
二是，产品互联网化（产品数字化、互联网交付）。产品互联网化，是基于跟互联网上的消费者充分、适度的交流，因此，要通过互联网实现与消费者的交流，及时吸收消费者的参与，同时，借助互联网支付平台，提高产品的销售便捷性。
三是，服务互联网化（在线交互、客户服务）。要想搞好互联网营销，线下要重质量，线上要重速度。线下和线上目前还是不可孤立的，否则，企业发展不会太大，利用线下的活动和服务可以赢得良好的口碑，打下坚实的群众基础，然后，线上注意实效，注意同步配合，可以取得更好的效果。四是，运营互联网化（信息、资金、物流的互联网承载和支持）。整合线上线下渠道，避免冲突，合理优化信息、资金、物流各环节的配合，发挥出线上、线下各渠道的优势并进行互补，以达到最优化的整合。
2.2借助互联网多途径优化企业的营销效率。
一是，替换（对传统商业流程中某些环节的直接取代）。一方面，在产品介绍方面，可以通过互联网将企业的各种信息充分展示，如运用声像工具、图片、文字介绍等，从而让产品介绍更加完整、全面、系统。另一方面，在产品交易方面，实现在线支付，降低产品交易成本，同时，在物流配送方面，可以利用与物流公司的配合，实现生产、销售、物流一体化，提高营销的响应速度。二是，优化（再造商业流程本身，简化、优化、重构）。传统的营销环节较多，尤其是涉及大宗商品买卖方面，需要走很多流程，而互联网营销时代，流程可以大大压缩，借助互联网平台，可以建立面向生产和消费的交流平台，不论身处何处，都能掌握企业的营销动态，及时了解需求，及时和客户沟通，避免了实体销售在及时性上的一些不足，同时，也简化了一些手续，使得整个营销流程变得顺畅。三是，创新（创造新的商业流程）。传统的营销，商业流程受到限制，尤其体现在渠道推广上，而借助互联网平台，可以创造一些新的商业模式，扩展营销的影响面，提高营销的效率。
2.3抓好互联网时代的营销重点策略。
对于互联网时代的营销策略要把握两个重点：第一个，企业营销的核心是属于什么行业，然后，要充分了解这个行业的性质，以此类推定位企业营销的内容。比如，企业如果是医药行业，对于这个行业往往专业度比较高，如果水平较差往往会被同行嘲笑，就算是营销成功也往往成了负面的参照物。所以，在营销前，一定要对这个行业以及企业营销的内容有一个亮点分析，并找到企业的推广点，再定位目标用户进行营销，方能提升营销效果。
第二，充分了解企业的用户，比如，营销的对象是谁，目标对象是哪类用户群体，用户的需求就是企业的营销重点，企业在满足用户需求的前提下进行营销，往往更容易获得用户的信任，从而将企业的产品或者服务推出去。第三个，要做好定位，包括产品市场定位、渠道定位、价格定位、促销定位等。必须明白自己的产品如何与互联网相结合，然后通过什么方式去接触用户。第四，营销的核心内容是什么，推广手段要怎么选择，比如，通过短信、二维码或手机网站等。
心得体会数据库篇九
第一段：介绍大数据在扶贫领域的应用趋势和重要性。
大数据在扶贫领域的应用日益成为一种趋势，成为了推动扶贫工作的重要工具。大数据技术的快速发展和成熟，为扶贫工作提供了更广阔的视野和更准确的判断依据。通过收集、分析和利用大量的数据，扶贫工作可以更加科学、精准地确定贫困人口、贫困地区的特征和状况，提高扶贫政策和措施的针对性和有效性。因此，大数据在扶贫领域中的应用具有极其重要的意义。
第二段：探讨大数据在贫困人口识别和帮扶措施制定中的作用。
首先，大数据可以帮助扶贫工作准确识别贫困人口。通过对各种数据源的整合和分析，大数据可以帮助精确确定哪些人口属于贫困人群，有助于政府制定更有针对性的扶贫政策。其次，大数据还可为制定帮扶措施提供科学依据。在了解贫困地区的基础上，大数据可以通过分析贫困人口所需支持的具体领域和方式，为相应的帮扶计划提供优先顺序和可行性建议。因此，大数据在贫困人口识别和帮扶措施制定中发挥了至关重要的作用。
第三段：阐述大数据在扶贫领域中的应用案例和取得的成效。
近年来，大数据在扶贫领域的应用已经取得了一系列显著成效。例如，通过利用大数据分析农民的生产经营情况，可以帮助政府提供更加精准的农业技术培训和服务，提高农民的生产能力和收入水平。同时，大数据还可以利用消费行为数据对贫困地区的市场需求进行分析，在发展产业扶贫时提供科学指导。这些应用案例的成功经验表明，大数据在扶贫领域中的应用具有广阔的前景和巨大的潜力。
尽管大数据在扶贫领域的应用前景广阔，但也面临一些挑战。首先，数据质量和隐私保护是最大的问题之一。大数据数量庞大，但其中也可能夹杂着一些误导性或错误的信息，因此需要对数据进行筛选和验证。同时，隐私保护也是需要重视的问题，需要确保在扶贫过程中，个人信息得到妥善保护。其次，技术和人才短缺也是制约大数据在扶贫中应用的问题。政府和相关机构需要加大对大数据技术的培训和引进力度，以解决技术和人才问题。
总的来说，大数据在扶贫领域的应用带来了巨大的变革和机遇。通过大数据的收集和分析，扶贫工作可以更加科学、精准地制定政策和措施，帮助贫困人口摆脱贫困。然而，大数据应用仍然面临一些挑战，需要政府、企业和社会各界的共同努力来解决。展望未来，随着大数据技术和应用环境的不断发展，相信大数据对扶贫工作的贡献将会越来越大，为构建全面小康社会做出更重要的贡献。
心得体会数据库篇十
第一段：引言（200字）。
在当今信息时代，大数据已经成为企业发展的关键因素之一。各种机构和企业纷纷利用大数据技术，挖掘数据中蕴藏的商机。作为一个人才招聘平台的创始人，我深知大数据招商的重要性。在大数据招商过程中，我积累了一些心得体会，即将在本文中与大家分享，并希望能给读者一些启示。
第二段：策划阶段（200字）。
大数据招商要做好策划，首先要明确自己的目标。我在策划招商时，常常先分析自己的用户需求，确定需要哪些数据，并具体明确希望获得的数据类型和来源。接着，我会进行市场调研，了解竞争对手的数据招商情况，寻找可借鉴的经验和创新点。然后，我会制定招商策略和行动计划，明确时间节点、责任人和执行途径。
第三段：实施阶段（300字）。
在实施阶段，我会注重与潜在数据提供方的沟通和合作。首先，我会进行市场推广活动，提高品牌知名度，吸引更多的数据提供方。同时，我会与数据提供方进行谈判，明确数据的交换和使用方式，确保双方的利益和合作关系。在合作过程中，我会利用大数据分析技术，挖掘数据中的价值，为数据提供方提供有意义的反馈和报告。
第四段：优化阶段（300字）。
在大数据招商过程中，我了解到持续优化是关键。我通过不断调整招商策略、改进合作模式，与数据提供方建立长期合作关系。同时，我也加强与用户的沟通，了解用户的需求和反馈，根据用户的反馈进行数据的优化和创新。此外，我还会持续关注行业趋势，积极寻找新的合作机会和数据招商方式，保持竞争优势。
第五段：总结（200字）。
在大数据招商过程中，我学会了战略规划与市场调研的重要性，也领悟到持续优化的重要性。大数据招商并不是一蹴而就的工作，需要我们不断学习和总结经验教训，与合作伙伴实现共赢。同时，大数据招商还需要我们对技术的不断追求和创新，从而实现数据的最大价值。通过不断完善策略、优化合作模式和持续开发新的机会，在大数据招商中取得更大的成功。真正利用大数据，我们才能更好地为用户提供有意义的数据服务，推动企业发展。
心得体会数据库篇十一
根据中国汽车流通协会公布的数据显示，在经销商销量和收入均同比增加的情况下，连续两年入围百强的84家汽车经销商毛利与相比大幅下滑至25．79%。20，汽车经销商盈利面继续缩小，据统计，48．5%的经销商盈利状况持平，只有21．8%的经销商盈利，剩余的经销商处于亏损状态。当前，汽车产品已远远超出市场能够消化的程度，库存在不断地增加，目前全国共有0多家经销商，按照当前的产销规模和经销商数量，经销商的压力可想而知。大面积的亏损，严重打击了经销商的信心，很多经销商纷纷退出汽车行业，转而寻找新的盈利机会，这种局面对于厂家来说也是无能为力，以“4s”店为主的营销渠道遇到了前所未有的危机。
二、“互联网+”时代下的渠道“短板”
一直以来，以“4s”店为主体的汽车品牌专营模式一直是汽车营销渠道的主流模式。不过随着互联网技术的发展，网络购物成为时下流行的生活方式，网络购物的商品也从小件商品延伸到了汽车产品领域。据j．d．power调查，有80%的经销商认为在线购车将成为未来趋势，并且认为这将影响到传统汽车销售业务。这样一来，传统“4s”店作为目前较大的营销渠道而言就遇到了前所未有的挑战。相比新兴互联网汽车业务来说，传统“4s”店营销模式的“短板”很突出。
(一)消费者满意度差。
“4s”店的背后是相对独立的经销商，作为经销商而言，追逐利润是第一位的。在市场火爆的情况下，会出现某款车型“加价提车”的现象，消费者甚至加价都提不到车的现象也时有发生，消费者对这种违背市场规律的行为已见怪不怪。虽心有怨言却也是无奈接受。在市场遇冷的情况下，经销商常常会以低于厂家指导价很多的促销价来博得销量，以得到厂家的年终返点，但是在这个促销价格中，包含着强制购买店内装饰和强制购买保险的捆绑销售行为，很让消费者反感。
(二)售后维修价格虚高。
“4s”店总是着眼于销售业绩，对售后服务的管理和如何提高客户满意度、怎样加强售后服务、提高技术水平的动力不足，“前店后厂”式的售后服务体系并未健全。在具体的售后服务中，由于技术水平高低不一、人员素质参差不齐、经济利益诱导等现实因素，“4s”店习惯在工时费、零配件价格上做手脚，售后维修价格虚高。这也是“4s”店遭到消费者普遍诟病的重要原因之一。
(三)运营成本过高一家。
“4s”店要达到标准化。
经营需要经历选址、征地(租地)、建店、招聘店员、培训、试运营等诸多环节，期间发生的征地或租地费用、建店工程款、各种税费、人员工资等所有费用都要摊薄到利润里面，这样一来，“4s”店的初始经营就要面临巨大的压力。小规模的“4s”店一般占地几千平方米，大规模的则达到上万平方米，每年的租地成本就要几百万元。如果土地不是租用的，“4s”店第一年购买土地的成本投入还会高出更多。一家“4s”店平均有大约100名员工，每年的人工支出通常要400万至500万元。仅就人员工资来说，对“4s”店而言就是一笔不小的负担。如果再加上其他开销，一家“4s”店的年运营成本往往接近千万元人民币。
三、“互联网+”时代下如何实现营销渠道变革。
据统计，目前全国近40家汽车经销商已签署了汽车经销商电商平台战略合作协议，依托现有的经销商线下渠道与线上资源相结合运营，40家经销商几乎涉及中国过半数经销商集团，规模可覆盖全国成千上万家汽车“4s”店及上亿汽车用户。同时，二手车业务以及汽车租赁业务的扩大，都将成为经销商利润提升的主要途径。在这种趋势下，传统“4s”店必须要做出变革。
(一)提升自身竞争力。
商务部于1月发布了《汽车销售管理办法(征求意见稿)》，并将在今年内正式实施。新《办法》鼓励汽车销售模式多样化。新《办法》明确提到推动汽车流通模式创新，积极发展电子商务。这意味着“4s”店模式作为唯一授权销售渠道的时代彻底结束，新兴销售渠道和传统销售体系的共生融合成为趋势。在这种情况下，“4s”店一方面要做好接受市场的冲击，不能再固步自封，必须提升服务水平，注重差异化服务，降低运营成本，从自身挖掘盈利点，另一方面，要及时跟上市场步伐，要提高对市场的信息灵敏度，在实体店的基础上大力发展互联网业务。只有逐步提高自身竞争力，才能在互联网时代下生存。
(二)注重“线上线下”业务融合。
对于未来的互联网汽车营销，将不再是“4s”店来全部承担满足客户需求的重任，配套的有大量的城市展厅、体验中心甚至提供定制化服务的互联网平台。我们要建立一个在线上有智能终端，在线下以“4s”店为载体，能够实现线上和线下服务一体化的互联网销售体系，让用户能够在线上和线下之间自由选择。最终呈现给客户的是以汽车消费为主的“一站式”服务体验场景。汽车销售渠道的互联网化，一开始就是一个整体性的变化，不仅仅是新车、二手车，还包括后汽车市场，都在互联网化。未来有可能汽车电商和线下营销渠道是平行的，来让用户选择。目前来说，消费者最担心的是线上产品的质量和线下服务的承接能力，这就涉及到线上线下业务的融合。可以说，只有实现线上营销与实体经济的深度业务融合，汽车营销渠道“互联网+”的时代才算真正来临。
(三)重点打造智能终端app软件。
目前来看，在国内只有两种app营销方式，一是利用现有社交媒体app，比如微信、qq等，另一种是自己开发app。利用现有的社交媒体app的好处是能够迅速将营销内容推广给客户，传播效率高;缺点是目标客户群不明确，客户体验感差，缺乏互动。而企业自己开发的app的优势是能够独立掌控app资源，拥有自主运营权，内容灵活，客户体验感强;缺点是开发成本高，推广率低，下载安装注册认证程序繁琐，一般需要从企业官方的网站下载，而且无附加功能，客户粘性差。如果我们将社交媒体app和企业自己开发的app的优点相结合，打造基于社交媒体app的，这样一来用户的体验感更强，互动效果更好，客户粘度会更高。
四、结语。
互联网正悄悄改变着人们的消费习惯。在汽车消费领域，用户对整车电商的接受程度也变得越来越高。据尼尔森近期数据显示，有92%的客户在购买汽车时，都希望通过互联网来了解产品及相关信息。该机构数据显示，在中国，有86%的客户愿意通过互联网来购买汽车。互联网已经成为用户获取信息的重要渠道和购买终端。与以往不同，如今的消费者对决定购买的车型已越来越熟悉，汽车销售顾问已不用费劲介绍车型信息。此外，消费者在购车之前都会在汽车网站上对各款车的配置、优缺点、和各地区的成交价格进行反复对比。现阶段，越来越多的企业已开展了对互联网汽车业务的探索，无论是汽车企业、综合类传统电商还是汽车媒体，都纷纷开始布局汽车电商平台。总之，对于传统的汽车经销商而言，互联网时代危险与机遇并存。现阶段传统“4s”店只有加快用互联网的思维武装自己、改造自己，才能在互联网时代的渠道竞争中立于不败之地，真正成为“渠道之王”。
心得体会数据库篇十二
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20__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!
心得体会数据库篇十三
第一段：引言（150字）。
随着信息技术的不断发展和普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。个人和企业可以通过收集、分析和利用海量的数据，获得更深刻、更全面的洞察力，从而做出更明智的决策。在近期我的工作中，我有幸接触到了大数据分析，并对此有着一些深入的体会。本文将通过五段式的方式，从需求分析、数据收集、数据处理、数据可视化以及价值落地这五个方面，分享我在大数据分析方面的心得体会。
第二段：需求分析（200字）。
在进行大数据分析前，正确的需求分析是至关重要的。大数据分析的目的是为了解决某个实际问题，如果无法明确问题的具体需求，那么所做的分析将毫无意义。我在一次项目中，负责分析一个电商平台的用户流失情况。为了明确问题的需求，我首先和相关部门进行了深入的沟通，了解了他们对于用户流失的关注焦点和期望获得的结果。在需求分析的基础上，我才开始设计整个数据分析的框架，确保分析的准确性和可行性。
第三段：数据收集（250字）。
在获得明确的需求后，接下来就是收集相关的数据。在大数据分析中，数据的质量和数量直接影响着结果的准确性和可信度。因此，在数据收集的过程中，我始终将标准和精确度放在第一位。一方面，我通过各种渠道获得了大量的数据，包括用户行为数据、用户属性数据、销售数据等。另一方面，我对数据进行了清洗和整理，删除了重复、错误和不完整的数据，以确保数据质量可靠。同时，我还和数据提供方进行了密切的合作，确保数据的准确性和实时性。
第四段：数据处理（300字）。
在收集到大量数据之后，下一步就是进行数据处理和分析。我首先使用了统计学的方法，对数据进行了基本的描述性统计和聚类分析，从整体上了解了用户的行为特征和购买偏好。然后，我运用机器学习算法，构建了用户流失的预测模型。通过模型的训练和优化，我成功地发现了一些影响用户流失的主要因素，并提出了相应的解决措施。此外，我还使用了数据挖掘的技术，从大量的数据中挖掘出了一些潜在的规律和联系，为用户流失的原因分析提供了更全面的依据。
第五段：数据可视化与价值落地（300字）。
最后，进行数据可视化和价值落地，是大数据分析的最关键的环节。通过将结果用图表、图形和动画等形式进行可视化展示，非常直观地将数据的分析结果传达给相关人员，使他们更容易理解和接受。在我进行用户流失分析的项目中，我利用数据可视化的技术，展示了不同时间段、不同地域和不同商品类别的流失情况，直观地揭示了其中的规律和趋势。同时，我也提出了一些建议和解决方案，帮助企业制定相应的策略，减少用户流失和提升用户满意度。通过数据可视化和价值落地，大数据分析才能真正发挥出它的作用，为企业带来真正的商业价值。
总结（200字）。
通过以上的经验总结和实践，我深刻体会到了大数据分析的重要性和能力。只有通过严谨的需求分析、精准的数据收集、科学的数据处理、直观的数据可视化以及实际的价值落地，才能真正实现大数据分析的价值。大数据分析无疑为我们提供了更多的机会和可能性，为个人和企业的发展带来了更多的潜力。然而，对于大数据的应用，仍然需要我们深入研究和学习，不断提升自己的专业素养和能力，与时俱进，不断创新。只有这样，我们才能在大数据时代中立于不败之地，并在海量数据中挖掘出无限的商机和价值。
心得体会数据库篇十四
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为一个热门的话题。越来越多的企业意识到大数据的重要性，并开始将其运用到招商活动中。在过去的一段时间里，我有幸参与了一家企业的大数据招商工作，并深刻体会到了大数据在招商中的价值。在这篇文章中，我将分享我的心得和体会。
首先，大数据为招商提供了深入了解目标市场的机会。在过去，企业通常只能通过市场调研和少量的样本数据来了解目标市场的需求和行为习惯。然而，大数据的出现极大地改变了这种情况。通过收集和分析大量的数据，企业能够更加全面地了解目标市场的特点和趋势。这为企业选择适合的招商策略提供了有力的依据。
其次，大数据为企业提供了更准确的目标客户定位。在传统的招商活动中，企业通常采用广撒网的方式进行市场推广，希望能够尽可能地覆盖更多的潜在客户。然而，这种方式效果并不理想，很多资源浪费在了不相关的客户身上。而通过大数据分析，企业可以对目标客户进行更加精准的定位，了解他们的兴趣爱好、消费习惯等信息，从而精准地进行推广，提高招商的成功率和效果。
第三，大数据为企业提供了更好的决策支持。招商往往涉及到许多复杂的决策，如投入资源的多少、选择合作伙伴的标准等。而大数据分析能够为企业提供多维度的数据，从而帮助企业更好地进行决策。通过分析数据，企业可以了解到不同决策对于招商成功的影响程度，从而更加有针对性地制定招商策略和决策。
第四，大数据为企业提供了更好的营销手段。在过去，企业往往采用传统的宣传手段，如报纸、电视广告等，来进行招商宣传。然而，这种方式效果有限，并且难以量化。而通过大数据分析，企业可以了解到不同平台的效果以及用户的反馈，从而优化宣传方式和渠道，提高宣传效果和转化率。此外，大数据还可以发现隐藏的需求和机会，从而帮助企业开辟新的市场和商机。
最后，大数据为企业提供了更好的招商后续服务。传统的招商活动一般以成交为终点，企业很少与客户之间进行深入的互动。然而，通过大数据的分析，企业可以及时了解到客户的反馈和需求变化，从而提供更好的售后服务和定制化的产品。这不仅可以增强客户的忠诚度，还可以帮助企业不断改进产品和服务，提高竞争力。
总之，大数据在招商中的应用为企业带来了许多机遇和优势。通过大数据的收集和分析，企业能够更深入地了解目标市场，精准地定位目标客户，做出更好的决策，优化营销方式，提供更好的后续服务。这对于企业的招商活动来说，无疑是一大利好。因此，我相信，未来大数据在招商中的应用将会越来越普遍，成为企业招商活动中不可或缺的一部分。
心得体会数据库篇十五
在数字经济时代，大数据智能已经成为了人们日常生活、商务活动等各个领域的重要组成部分。作为一名从事数据分析工作的从业者，我对大数据智能有着深刻的理解和领悟。在工作和学习中，我常常与大量的数据打交道，通过不断的实践和探索，逐渐积累了丰富的心得体会。在此，我想和大家分享一下我的一些感悟和思考。
第二段：了解数据。
在大数据时代，我们需要明白一个道理，不是所有的数据都是有用的。因此，在开展数据分析工作之前，我们需要对所收集的数据进行归类、筛选，只有将有用的数据提取出来，才能进行有效的分析，才能为企业决策带来有效的参考和指导。我们需要了解数据的特点，掌握各种数据处理技巧，并且善于从中发现有价值的信息。精准、高效地了解数据可以为企业带来更深入、更具实际意义的启示。
第三段：掌握数据分析方法。
数据分析是大数据时代的关键词，因为只有通过数据分析，才能有效地展现出数据背后的价值信息。常用的数据分析方法包括可视化分析、数据挖掘以及机器学习等，选择不同场景下的合适方法，将极大地提高数据分析的效率和准确性。此外，数据分析不仅仅是技术上的问题，还包括了对数据的理解和对业务的深入把握。我们需要从业务的角度出发，将数据分析与业务需求结合起来，才能为企业提供最有价值的数据分析服务。
第四段：注重数据安全和隐私保护。
数据是企业重要的资产，保护数据安全是大数据智能的重要组成部分。在进行数据分析的过程中，我们必须时刻注重保护数据的安全和隐私，防止数据泄露和非法使用。因此，在数据分析过程中，我们需要依据国家法规及标准，建立安全、合规的数据保护机制，同时也要充分考虑隐私保护和数据的个人权益问题，有效处理好好用、合法用、安全用、可追溯用的关系。
第五段：结语。
总之，在大数据时代，大数据智能已经成为企业决策的重要基石。对于从事数据分析工作的人员来说，我们需要具备对数据的敏锐感知，掌握先进的分析技术和方法，同时注重数据安全和隐私保护。只有在这些基础上，我们才能将数据分析的价值最大化，帮助企业做出更加明智的决策。大数据时代，数据不仅仅是一个简单的数字，更是具有无限可能的头脑风暴。我们有理由相信，未来的世界，将会因大数据智能而变得更加智慧、美好。
心得体会数据库篇十六
互联网数据分析员个人简历模板就在下面，互联网运营数据分析的一个很重要的'基础是网站分析，想要面试这一工作的求职者，在写简历的时候你们是怎么写的?今天的app分析、流量分析等等都是在网站分析的基础之上发展起来的，下面我们一起看看吧!
心得体会数据库篇十七
《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读，因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。下面是本站小编为大家收集整理的大数据时代。
总结，欢迎大家阅读。
利用周末，一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看，行文如流水，引人入胜。书中，你读到的不是大数据技术，更多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者，读完全书，我深刻感受到了在信息化方面中国与美国的各自特色，也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会，但窥一斑基本能见全貌。
一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来，随着我国信息公开工作的推进，各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开，但我们的信息公开，现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然，实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网，可以查询一些公益数据库，如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据，气象总局提供的全国气象数据，民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站，也能查到很多业务数据，如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步，也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是，政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开，很多数据因为部门利益和“保密”等因素，还仅限于部门内部人员使用，没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息，更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看，美国在数据公开的广度和深度都比较大。美国人认为“用纳税人的钱收集的数据应该免费提供给纳税人使用”，尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触，但民愿不可违，美国政府的业务数据越来越公开，尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后，开放力度更加大。是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站，网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据，累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外，由于制度的不同，美国业务信息公开的深度也很大，例如，网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的网站，能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国，目前应该还没有实现。
二是对政府对业务数据的分析。目前，中国各级政府网站所提供的业务数据基本上还是数据表，部分网站能提供一些统计图，但很少能实现数据的跨部门联机分析、数据关联分析。这主要是由于以往中国政务信息化的建设还处于部门建设阶段。美国在这方面的步伐要快一些，美国的网站，不仅提供原始数据和地理数据，还提供很多数据工具，这些工具很多都是公众、公益组织和一些商业机构提供的，这些应用为数据处理、联机分析、基于社交网络的关联分析等方面提供手段。如上提供的白宫访客搜索工具，可以搜寻到访客信息，并将白宫访客与其他微博、社交网站等进行关联，提高访客的透明度。
三是关于个人数据的隐私。在美国，公民的隐私和自有不可侵犯，美国没有个人身份证，也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联，建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点，在中国不是问题，每个公民有唯一的身份信息，通过身份证信息，可以获取公民的基本信息。今后，随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设，公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取，当然信息还是限于政府部门使用，但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。
数据是信息化建设的基础，两个大国在大数据领域的互相学习和借鉴，取长补短，将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到，美国政府20xx年启动了“大数据研发计划”，投资2亿美元，推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其与超级计算和互联网投资相提并论。同年，中国政府20xx年也批复了“国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!
读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。
“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。
近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。
当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!
《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。
可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。
其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。
还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。
所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。
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。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。
