大數據思維的十大原理(DOC 25頁)

內容摘要
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體係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係統的升級方式：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係：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。
說明：用數據核心思維方式思考問題，解決問題。以數據為核心，反映了當下IT產業的變革，數據成為人工智能的基礎，也成為智能化的基礎，數據比流程更重要，數據庫、記錄數據庫，都可開發出深層次信息。雲計算機可以從數據庫、記錄數據庫中搜索出你是誰，你需要什麼，從而推薦給你需要的信息。
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。

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