大数据三大理念

A. 大数据思维的核心是什么

一、数据核心原理

现如今，大数据已成为不可或缺的重要资源，因此必须树立基于数据的思维理念，用数据核心思维方式思考问题和解决问题，让数据说话，用数据说话。

以数据为核心的理念反映了当下IT产业的变革，数据成为人工智能的基础。然而，海量数据既给数据分析带来了机遇，也带来了新的挑战。大数据往往利用众多技术和方法，综合了源自各个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们不得不采用新的统计思想和计算方法来处理海量数据。

二、数据价值原理

大数据时代让数据变得在线，并且从当初的以“功能”为价值转变为现在的以“数据”为价值。大数据的关键并不在于“大”，而在于“有用”，价值含量和挖掘成本比数量更为重要。通过利用有价值的数据能够让企业更好地了解客户需求、消费倾向、喜好等等，并据此提供个性化服务。不管大数据的核心价值是不是通过预测来实现，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

三、全样本原理

很长一段时间以来，由于记录、储存和分析数据的工具有限，准确分析大量数据成为一种挑战。为了让数据分析变得简单，人们把数据量缩减到最少，选择采用抽样调查的方法。而在大数据时代，人们已经开始逐渐利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据。全数据样本调查相比传统的抽样调查而言更具真实性和可靠性，足够多的数据可让人们透过现象看本质，从而洞察事物的内在规律。所采集的数据量越大，越能更真实地反映事物的真实性。

四、关注效率原理

企业可通过分析大数据来让决策更为科学，并且还应该由关注精确度转变为关注效率。大数据之所以能提高生产效率和销售效率，是因为它能够让人们知道市场及消费者的需求。只要大数据分析指出某件事物的可能性，企业便可根据相关结果快速决策、迅速动作、抢占先机、提高工作效率。竞争是企业的动力，而效率是企业的生命，效率的高低是衡量企来成败的关键。

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B. 大数据时代处理数据的三大转变

大数据时代处理数据的三大转变
大数据概念的横空出世，有赖于短短几年出现的海量数据。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然，海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分，只有具备4个“V”的特征，大数据的定义才算完整，而价值恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展必备三个条件
大数据的发展需要三个必要条件：数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来，社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及，诞生了大量有价值的数据源，奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志，则是大批专业级“数据买卖商”的出现，以及围绕数据交易形成的，贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心，则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得了新的价值，数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司，在这些互联网巨头的带动下，数据分析技术日渐成熟。2013年6月，爱德华·斯诺登将“棱镜计划”公之于众，“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟;另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术，而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地，云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后，市场终于看到了云计算的获利方向：各地的一级系统集成商与当地政府合作，建云数据中心;各大行业巨头在搭建各自行业的云平台;IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。大数据促成了云计算从概念到落地。借助于智慧城市概念的普及，云计算基础设施已基本准备就绪，一方面完成了大数据应用的硬件基础;另一方面迫于回收云计算投资的压力，市场急需应用部署，大数据恰如雪中送炭，被市场寄予厚望。
现在，问题的核心指向了“数据如何创造价值?”
整合与开放是基石
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示，60%受调查者称：“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早。”之所以如此，是由于当前大数据缺乏必需的开放性：数据掌握在不同的部门和企业手中，而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据是通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，数据如何做到共享和开放，这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选，奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队，他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金;他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%;他们通过制作“摇摆州”选民的详细模型，每晚实施6.6万次模拟选举，推算奥巴马在“摇摆州”的胜率，并以此来指导资源分配。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方：对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题：数据分散在过多的数据库中。因此，在前18个月，奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统，可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体，以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起，不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意，还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说，在整个竞选活中，没有数据做支撑的假设很少存在。
2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。国内智慧城市建设目标之一就是实现数据的集中共享。
合作共赢的商业模式
随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟，越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台，打造创新价值的大数据应用，而且这一门槛正在不断降低。因为首先，数据拥有者能够以微乎其微的成本获取额外的收入，提高利润水平;其次，大数据设备厂商需要应用来吸引消费者购买设备，发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图，一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”;第三，行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大，对于整个大数据产业链来说，创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。
未来，有三种企业将在”大数据产业链“中处于重要地位：掌握海量有效数据的企业，有着强大数据分析能力的企业，以及创新的“软件开发者”。社交网络、移动互联网、信息化企业、电信运营商都是海量数据的制造者，Facebook公司手中掌握着8.5亿用户，淘宝注册用户超过3.7亿，腾讯的微信用户突破3亿，这些庞大用户群所提供的数据，正在等待时机释放出巨大商业能量。可以预测，在不久的将来，Facebook、腾讯、电信运营商等海量数据持有者或者自我延伸成为数据分析提供商，或者与IBM、ZTE等企业密切对接成为上下游合作企业，大数据产业链将在某个爆发时点到来之际，以令人惊讶的速度成长壮大。
警惕大数据的危害
大数据时代，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，人们的思维决断模式，已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此将更精确、更有预见性。不过，由于大数据过于依靠数据的汇集，一旦数据本身有问题，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而导致错误的预测和决策。
大数据的理论是“在稻草堆里找一根针”，而如果“所有稻草看上去都挺像那根针”呢?过多但无法辨析真伪和价值的信息和过少的信息一样，对于需要作出瞬间判断、一旦判断出错就很可能造成严重后果的情况而言，同样是一种危害。“大数据”理论是建立在“海量数据都是事实”的基础上，而如果数据提供者造假呢?这在大数据时代变得更有害，因为人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见。拥有最完善数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构，却每每在重大问题上判断出错，这本身就揭示了“大数据”的局限性。
不仅如此，大数据时代造就了一个数据库无所不在的世界，数据监管部门面临前所未有的压力和责任：如何避免数据泄露对国家利益、公众利益、个人隐私造成伤害?如何避免信息不对等，对困难群体的利益构成伤害?在有效控制风险之前，也许还是让“大数据”继续待在笼子里更好一些。
大数据的经济价值已经被人们认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。

C. 大数据的三大特点

大数据的三大特点：
首先，“海量数据”最大限度解决了人类主观世内界与客观世界之间的信容息不对称性难题。
其次，“相关分析”突破了传统简单的因果分析方法，并利用数据一致性法多方验证。
最后，“瞬间互动”节约了巨大的社会创新的试错成本。

D. 大数据三个特点的是什么

大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。版适用于大数据的技术权，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据具备以下4个特点：
一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
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E. 大数据理念，简单的八个字

以相数科技的经验，我们可以总结为：汇聚、融合、管理、分析
当然，现阶段的分析已经不再是之前的图表展示，三维地图、热力、飞线等手段的加入，让可视化分析的手段变革更加丰富和炫酷。

F. 11.大数据时代的三个转变,以及每个转变的内涵是什么

• 不是随机样本，而是全体数据。

以往，只是因为“世界那么大”，我们无法获得“专全体属数据”，或者获取“全体数据”的成本太高，我们别无他法，只能选择“随机样本”。现在，无论是数据存储技术，还是数据处理技术，我们都具备了获取“全体数据”的能力

不是精确性，而是混杂性。
当我们因为技术能力，能够将全体数据作为观察对象时，就不得不放弃精确性了，不是不想，而是成本上划不来。

不是因果关系，而是相关关系。
因果关系虽好，但发现起来很难。世界瞬息万变，没时间等你。而相关关系是一种最为直接的预测方式，但是它必须建立在“全体数据”的基础上，否则就难免“盲人摸象”。而现在，我们具备了这种能力

G. 大数据的本质是什么

从本质上讲，大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据，是非常简单而且直接的事物，但是从现象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。

它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(7)大数据三大理念扩展阅读：

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论：

理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术：

技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践：

实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

H. 大数据的概念

I. 有关大数据的分析理念的有哪些内容

一、大数据的理念之：用全量代替样本

1841年埃德加·爱伦·坡发表了文学史上的第一部侦探小说《莫格街谋杀案》，尽管这部小说的解答有些欠抽，但不可否认，它开创了侦探小说的一种模式——“密室”，而这种模式被后来人所追随，以至于似乎没有写过这种类型小说的都不算是侦探小说作家。所谓的“密室”，就是在一个封闭的空间内犯下的凶案，终极目标就是解答出凶手的犯案方式以及如何从密室中逃脱。在一代又一代的侦探小说家的努力下，密室的难度越来越大，从正常人无法进入到所有人类都无法进入，直至正常情况下所有生物都无法进入。然而即便这样，如果严格来说的话，绝对的密室是不存在的，它肯定会有空隙，就算看起来密不透风也从微观的角度找到某些空隙。既然不可能达到绝对的封闭，只能使用相对的概念，对于正常人无法进入的空间都属于密室，否则整个侦探小说界就少了一个很重要的组成部分。

刚接触化学课的时候，接触到了纯净物和混合物的概念，与此同时也提到了，绝对的纯净物是不存在的，即使是再精确的提纯。于是，对于一种物质，只要没有提到存在杂质，默认按照纯净物来看待，否则就不仅仅是几道考试题的问题了，可能整个化学学科的研究都没法开展下去了。例如两种物质发生反应，如果按照实际情况都当作混合物看待，不断的纠结于各种杂质的问题，那就偏离了真正的研究方向。

举了上面两个貌似不相干的例子，想表达的观点就是，和多、少这类的相对概念一样，实际上全也是一个相对的概念，绝对的全也是不存在的。之所以这么说，主要有两方面的原因：

首先，当数据量超过一个范围之后，取得全部信息会很复杂，以至于可能根本是无法完成的任务。如果要获取一个学校所有学生的某个信息，这个很容易，只需要将全校的学生聚集起来一起获取，或者以班级为单位单独获取之后再进行汇总，因为一个学校不管有多大，学生人数都不会太大。而如果要获取全市所有人的某个信息呢，这似乎就是不可能的了：如果在大街上随机询问，对于那些不出门的宅男、宅女们的信息就没法获取；如果挨家挨户进行询问，对于那种经常不在家的就不太容易能遇到，而且那种无家可归的流浪汉的信息也没有办法获取；如果通过电话询问，也肯定有因为某种原因无非接电话的人，或者看到是