我主要讀了第一部分和第三部分。
第一部分是大數據的思維變革，作者舍恩伯格提出了三個觀點，一是＂不是隨機樣本，而是全體數據＂，二是＂不是精確性，而是混雜性＂，三是＂不是因果關系，而是相關關系＂，作者被譽為＂大數據時代的預言家＂，拋出的觀點是擲地有聲的，下面我將談談我對這三點的理解。
對于一，我們必須承認我們以往做的處理抽樣數據得到結果的方法，是省時省力省錢的，而且判斷結果是相對高精準的，如人口普查這一案例，如果采用全體數據進行統計分析的話，工作難度是相當大的，最后的結果也不會很滿意，這是得不償失的。但是隨著數據處理技術的飛速發展，我們已經具備了處理大量數據的能力，如果在數據分析過程中采用全體數據，就能避免抽樣數據可能由于選取偏見帶來的非隨機性，處理全體數據也必將成為一種趨勢。用在國防生管理工作中，就是管理層要對每個個體都給予充分的關心與互動，對于優秀的固然要偏愛，但是對于較差的也要保持＂不拋棄不放棄＂的態度，讓每一個個體都找到自己的定位與價值。
對于二，作者強調通過掌握更多的數據，暫時犧牲精確性，關注更多容易被忽略的細節，來做更多的事，得到更多的結果，也就是說我們要有一定的`包容錯誤的能力。我們在收集數據時，要主動獲取更多的數據，少加一些限制性條件，然后應用我們處理大數據的能力，或許會獲得意想不到的結果。作者舉了一個谷歌翻譯系統的例子，通過英語作為中轉，進行各語言之間的轉換。此處的啟發就是用我們最擅長的途徑，不拘泥于特定規則，來達到我們的目的，也就是說我們要先認清自己，不去刻意的模仿，找出最適合自己的一套方法。
對于三，作者指出知道＂是什么＂就夠了，沒必要知道＂為什么＂，乍一看這個觀點覺得有點無腦，但是結合第二點就合理了，降低對精確性及原因結果的要求，通過對相關數據的廣泛分析，進而得到更豐富更多元的結果。如購物時，系統的購物推薦，并不是肯定你會購買，僅僅是你感興趣進而可能會買就足夠了。其實作者對＂相關關系＂的強調，主要是大數據強大的預測能力，而且這種預測性能還是相當精確的。以上只是我用作者的觀點佐證他自己的觀點，證明其一定的合理性，但是我是不完全認同的，在航天領域，我們對成功率的要求是極高的，尤其是載人航天領域，我們必須做到萬無一失，我們對每一個結果都會深究其根，找出原因。對于國防生體能成績的分析也是如此，結果只是我們的一個評價機制，而最重要的還是產生這一結果的原因及過程。
第三部分是大數據的管理變革，本來以為作者會講點如何通過大數據來改革管理機制和提高管理效率，沒想到作者只是講了大數據其實就是我們的隱私的暴露，提出了要讓數據采集管理公司對數據的使用負起責任的解決途徑。個人感覺，一是我們在平時要意識到個人隱私的保護，而是相關法律政策的完善，真正的讓大數據服務我們的工作生活，而不是一種變相的威脅。
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