㈠ 大數據思維的核心是什麼
一、數據核心原理
現如今，大數據已成為不可或缺的重要資源，因此必須樹立基於數據的思維理念，用數據核心思維方式思考問題和解決問題，讓數據說話，用數據說話。
以數據為核心的理念反映了當下IT產業的變革，數據成為人工智慧的基礎。然而，海量數據既給數據分析帶來了機遇，也帶來了新的挑戰。大數據往往利用眾多技術和方法，綜合了源自各個渠道、不同時間的信息而獲得的。為了應對大數據帶來的挑戰，我們不得不採用新的統計思想和計算方法來處理海量數據。
二、數據價值原理
大數據時代讓數據變得在線，並且從當初的以“功能”為價值轉變為現在的以“數據”為價值。大數據的關鍵並不在於“大”，而在於“有用”，價值含量和挖掘成本比數量更為重要。通過利用有價值的數據能夠讓企業更好地了解客戶需求、消費傾向、喜好等等，並據此提供個性化服務。不管大數據的核心價值是不是通過預測來實現，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
三、全樣本原理
很長一段時間以來，由於記錄、儲存和分析數據的工具有限，准確分析大量數據成為一種挑戰。為了讓數據分析變得簡單，人們把數據量縮減到最少，選擇採用抽樣調查的方法。而在大數據時代，人們已經開始逐漸利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據。全數據樣本調查相比傳統的抽樣調查而言更具真實性和可靠性，足夠多的數據可讓人們透過現象看本質，從而洞察事物的內在規律。所採集的數據量越大，越能更真實地反映事物的真實性。
四、關注效率原理
企業可通過分析大數據來讓決策更為科學，並且還應該由關注精確度轉變為關注效率。大數據之所以能提高生產效率和銷售效率，是因為它能夠讓人們知道市場及消費者的需求。只要大數據分析指出某件事物的可能性，企業便可根據相關結果快速決策、迅速動作、搶佔先機、提高工作效率。競爭是企業的動力，而效率是企業的生命，效率的高低是衡量企來成敗的關鍵。
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㈡ 大數據思維包括哪些主要內容
一、數據核心原理
從「流程」核心轉變為「數據」核心
大數據時代，計算模式也發生了轉變，從「流程」核心轉變為「數據」核心。hadoop體系的分布式計算框架已經是「數據」為核心的範式。非結構化數據及分析需求，將改變IT系統的升級方式：從簡單增量到架構變化。大數據下的新思維——計算模式的轉變。
例如：IBM將使用以數據為中心的設計，目的是降低在超級計算機之間進行大量數據交換的必要性。大數據下，雲計算找到了破繭重生的機會，在存儲和計算上都體現了數據為核心的理念。大數據和雲計算的關系：雲計算為大數據提供了有力的工具和途徑，大數據為雲計算提供了很有價值的用武之地。而大數據比雲計算更為落地，可有效利用已大量建設的雲計算資源，最後加以利用。
科學進步越來越多地由數據來推動，海量數據給數據分析既帶來了機遇，也構成了新的挑戰。大數據往往是利用眾多技術和方法，綜合源自多個渠道、不同時間的信息而獲得的。為了應對大數據帶來的挑戰，我們需要新的統計思路和計算方法。
二、數據價值原理
由功能是價值轉變為數據是價值
大數據真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。
例如：大數據的真正價值在於創造，在於填補無數個還未實現過的空白。有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦，煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」，價值含量、挖掘成本比數量更為重要。不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
三、全樣本原理
從抽樣轉變為需要全部數據樣本
需要全部數據樣本而不是抽樣，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果現在數據足夠多，它會讓人能夠看得見、摸得著規律。數據這么大、這么多，所以人們覺得有足夠的能力把握未來，對不確定狀態的一種判斷，從而做出自己的決定。這些東西我們聽起來都是非常原始的，但是實際上背後的思維方式，和我們今天所講的大數據是非常像的。
舉例：在大數據時代，無論是商家還是信息的搜集者，會比我們自己更知道你可能會想干什麼。現在的數據還沒有被真正挖掘，如果真正挖掘的話，通過信用卡消費的記錄，可以成功預測未來5年內的情況。統計學里頭最基本的一個概念就是，全部樣本才能找出規律。為什麼能夠找出行為規律?一個更深層的概念是人和人是一樣的，如果是一個人特例出來，可能很有個性，但當人口樣本數量足夠大時，就會發現其實每個人都是一模一樣的。
㈢ 大數據的核心技術有哪些
大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。
1、數據採集與預處理：
Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；
Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。
2、數據存儲：
Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。
HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。
3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算
4、數據查詢分析：
Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。
Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。