《数据的本质》经典读后感有感

《数据的本质》是一本由车品觉著作，北京联合出版公司出版的平装图书，本书定价：59.90元，页数：204，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《数据的本质》读后感(一)：数据的本质是商业不变的心法

与上一本大数据相比，这本书更偏向于解读心路历程和一些回头望去的一些心法。

数据的本质，亦可以理解成做人做事的本质。

一个有趣的现象，各个学科的执牛耳者研究到最后，基本上都走向了人类哲理探索的探索。

在大数据、云计算、互联网炒的沸沸扬扬的当今社会，回顾数据的本质，它不是一个神器、不是挽救企业的灵丹妙药，同业也只是一个需要精心运营管理的工具，大数据、数据分析只是多提供了一些视角和手段，最终成事的关键还是在人。希望在大数据泡沫化、社会浮躁氛围下，可以静下心好好的阅读一些心法，静下心，思考一下本源，明了你日日追求的大数据，终究是为了解决什么问题，方得解脱。

《数据的本质》读后感(二)：偶有佳句，难称佳篇

首先我需要承认自己水平太低，才对这本书下了如标题那样的断语。

这本书的整体给的我的感觉，是我在翻一个很有想法并且把想法记录在微博上的人的微博。以我有限的总结能力，我实在难以用一两句话总结每一章。整本书前篇说数据是很重要的，是未来像电力一样很重要的东西后；半篇开始说遇到的一些影响了作者的人。作者作为数据分析领域的大牛，已经形成了自己的一套价值体系。把自己习以为常的事情讲给那些对这些事情感到陌生的人听，难免会有些沟通上的隔阂。譬如我读前篇就只觉得作者一味喊口号，或者直接摆明观点，没有试图说服我的例证。

这本书让我觉得闪光的点在于很多细小的观点。比如作者说量化目标。我一开始的理解是把目标当成语文考试分数，我们要量化的是对于语文这一综合能力拆分出来的各类成分的考察，比如输入的阅读能力和输出的作文能力。后来又觉得可以直接把目标量化。

数据重要的是关联性。

《数据的本质》读后感(三)：像个人感想，比较留意，自然

几年前，我去过一家神秘的公司，那时我是以阿里副总裁的身份去交流。我发现他们办公室门口居然连块招牌都没有，只派了一个普通职员来跟我简单打个招呼，说了几句话，就对我不管不理，甚至连一个PPT都没给我看，就让我走了。Palantir只服务大客户，且只有100家左右，但都是美国的大型机构。Palantir的员工规模约为1 500人，没有销售人员，全都是工程师，可以说是一家百分之百工程师文化的公司。它的工程师主要分成两种，一种外派到客户企业，赴现场解决问题；另一种在企业内部，专注制作更好的数据产品供其他工程师使用。

《数据的本质》读后感(四)：宏观微观思辩案例

最近比较多的思考技术的宏观与微观的问题，是因为很容易发现同一个主题下的两类书，一种是从原理、洞见出发，看到整体的架构和框架，了解到意义和价值，关注的是商业故事，一种是从具体着手，细化到平台、框架、功能甚至是代码，以及案例。前者是在谈业务、产品做什么，为什么做，后面就是在谈功能、技术、怎么做。往往两体系会泾渭分明如有鸿沟，宏观大二不当、华而不实，微观囿于细节，不见全局。犹如产品经理与架构师，沟通中语言体系存在差别。

最近读的源自阿里这两本书正好是很鲜明的对照，《阿里大数据架构之路》谈的是架构师在实践过程中的经验、体悟与欣喜，《数据的本质》是曾经的数据长关于数据对商业、对社会、对未来的变革的思考、洞察和发现。

相对于第一本书对数据产品经理基本功的阐述，这本书更散一些，故事性更多一些，也许是看过类似的书多了些，激起的兴奋点和获得收获就没那么震撼，

数据主义提到几点关键概念，数据无处不在，数据最重要的是关系，数据的流动的核心是利益，绕不过的风险是伦理。

未来智能商业的洞察在于数据闭环的效率，数据作为核心资产获取和应用的关键思考，对场景层面关注健康、金融、IOT，当然还有无数潜在独角兽探索的未知领域。

最后一部分，算是他家之言，车品觉接触到的阿里团队的数据思维与触角，同样想上一本书贡献的晨读习惯之外，这次贡献的是找牛逼的人做教练，例如亚马逊首席数据官的1000美金一小时，例如insead韦斯岸，学习有捷径，多学多看多努力。

《数据的本质》读后感(五)：本书的一些核心看法——尽管书籍内容有些文不对题

《数据的本质》——本书的内容有些对不起题目，本书因零零碎碎不成体系，逻辑性也不强，我并不推荐，但读过仍有少量裨益。作者毕竟在大数据领域有十多年的从业经验，书中还是零碎的看到一些不错的见解。

1、阿里数据的四个阶段：数据驱动决策、数据驱动流程、数据驱动产品、数据驱动业务。 关于作者这点论述，从我个人做投资和投行看到的一些企业来看，绝大多数处于数据驱动决策层面，少量进入数据驱动流程。

2、作者对于完美信息和数据闭环有一些观点。对于完美信息，很多企业也在努力追求，事实上每个企业都在追求完美信息和数据闭环，正是造成数据孤岛的重要原因，对此，我一直抱有怀疑态度，完美信息真的是对的吗？信息的不完美和非上帝视角正是人类存在的模糊美学之一，完美信息下，人类不就是机器吗？这一点疑问，是我从业以来一直的困惑，至今想不明白。

3、大数据是自利和利他的成品，互惠互利是数据流通的钥匙。此点确实是数据行业卓见。阿里各个部门之间也存在数据孤岛，通过互惠互利打通数据。现实中各行各业都有数据孤岛，能够实现部分打通（全部打通的除非政府主导没有市场化机构能够做到）的企业，无一不是通过互惠互利、互相交换做到的。

4、关于对数据的认知：没有数据的人，更期待有数据可用，资源不足的公司，更懂得用好自己的资源。

5、数据使用权是未来企业最大的竞争，也可能是最大的合作空间。这点涉及到大数据的阴暗面，事实上，到目前为止大数据领域的发展受到限制，有两个主要原因：第一，大数据领域对于数据使用权或所有权不敢放开但也不敢大力阻止的模糊态度；第二，大数据的变现场景说来说去就那几样，深度变现有赖于业务流程的改变，这些很多都是很难啃的骨头。

6、行为数据比结果数据更有价值。

7、数据变现的四大场景，作者认为是：医疗（医生空余时间平台）、消费金融（无非是征信和普惠金融）、营销（大多数是精准营销，包括影响美国大选）、客户服务（智能家居等更便捷的服务）。

8、几个公司：Palantir：只服务100家大客户的大数据整合公司；Kyruus：医患匹配公司。

上面就是这本书我看到的主要内容了，一共不到1000字，作者零零碎碎写了200页，当然差不多有100页都是别人吹捧他和作者的自我感觉良好，从阅读体验来看，我认为前面的五分之一和后面的五分之一大可不看。