大數據的發展必須是數據、技術、思維三大要素的聯動，它不僅取決于大數據資源的擴展和大數據技術的應用，更取決于大數據思維的形成。如果沒有大數據思維，即使擁有了海量的數據，也無法發揮它們的價值。

大數據思維是在看似無關聯的事物中找到其間的相關性，并進行邏輯分析和定量化處理，將自然思維轉向智能思維，使得大數據具有生命力，獲得類似于“人腦”的智能。

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，因此必須樹立基于數據的思維理念，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，數據成為人工智能的基礎。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，我們不得不采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，并且從當初的以“功能”為價值轉變為現在的以“數據”為價值。大數據的關鍵并不在于“大”，而在于“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，并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，但是基于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，由于記錄、儲存和分析數據的工具有限，準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，選擇采用抽樣調查的方法。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。所采集的數據量越大，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，并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、搶占先機、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。

五、關注相關性原理

大數據思維最突出的特點之一，就是從傳統的因果思維轉向相關思維。

在傳統的統計分析中，一個重要的因素便是因果關系的可靠性。在有限的樣本下，科學家在假設檢驗中往往采用各種專業統計軟件進行假設檢驗，根據概率P值(P-Value,Probability)進行檢驗決策。但大數據的出現改變了這種在科學界普遍追求的因果關系的檢驗。它主要從相關性著手，而不是因果關系，這從本質上改變了傳統數據的開采模式。傳統的因果思維常常意味著需要由一個原因推導出一個結果來；而大數據思維則并不需要找到這樣一層因果關系，只需要知道是什么即可，而不需要知道為什么。
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總結

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