《大数据管理》读后感(篇一)
为啥推荐你读《大数据管理 企业转型升级与竞争力重塑之道》
为啥推荐读这本书啊？
你说，具体好在哪里？
为啥有人告诉我说这本书不好？
《大数据管理》读后感(篇二)
如果想培养数据意识、了解大数据应用，推荐。重点读了大数据营销部分，这是一本开阔数据营销思维的书，举例一些成功的案例，解析数据营销背后的逻辑。有些读反映没实际能力，不赞同这个看法。思维才是制胜关键，执行层面的内容，找agency就可以帮你做好，关键是你有没有这个思维。
当下时代，数据分析能力将是必备的技能，digital quotient（DQ）将于IQ、EQ同等重要，幸运地是，这三个Q都是可以习得并提高的。有时候，人与人之间的差距可能最先体现在“谁更早知道了某件事某件技能”，初步区分以后，才是“谁知道得更多，更先使用”。所以，In this day and age, data-driven thinking is an essential quality. Please cultivate DQ ASAP.
《大数据管理》读后感(篇三)
给两分虽说不公平，但于我来说，价值确实只有这么多。
倒不是书里有啥错误，而是这种日新月异的科技向书籍，天生难逃落伍的命运。
好吧，既然看完了，稍微写两句心得。
建议从最后一章开始看，即企业如何运用大数据。前面的介绍与行业和理论框架的联系太紧密，说实话挺虚的，如果你作为领导秘书倒是可以仔细研读，绝对适合起草讲话使用。
最后一章-企业实施大数据的路径，为什么值得先看？因为务实，但在思维高度方面又不低，所以适合精读。应用大数据，或者说应用数据，最重要莫过于从意识上建立数据有用的信念，进而才能对数据的设置、流动开展应用。数据文化、数据意识是逐渐铺垫形成的，不会一蹴而就，要有做冷板凳，踏实研究的觉悟。其次在态度上也要开放，不拒绝任何形式的反馈甚至挑战。
在企业数据架构方面，除了上面提到的精神层面，个人觉得在操作环节最关键是数据模型的定义。数据的采集、整理、分类、定义，甚至跨部门跨体系的交互接口定义，值得拿出来大书特书，也许以后会有别的书进行补充。另一个关键方面是运用，其实并不是获取了大数据后才开始研究运用，而是应该带着问题寻找解决方法，才能精准地定义问题，从而提高解决效率。
最后的最后，又回归到思想层面：未来还在路上，心态放平，大数据不是万能的，即使大也无法囊括所有情况，同时不要对自己解读数据的能力过于自信，大胆假设小心求证。对行业的理解、数据质量和作用的验证都值得高度关注。
