大数据思维的十大原理

挂在树上的骷髅

大数据思维原理是什么?

一、数据核心原理
　　从“流程”核心转变为“数据”核心
　　大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。
　　说明：用数据核心思维方式思考问题，解决问题。以数据为核心，反映了当下IT产业的变革，数据成为人工智能的基础，也成为智能化的基础，数据比流程更重要，数据库、记录数据库，都可开发出深层次信息。云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁，你需要什么，从而推荐给你需要的信息。

二、数据价值原理
　　由功能即价值转变为数据即价值
　　大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品功能就是它的价值，今天互联网的产品，数据就是它的价值。
　　数据能告诉我们，每 个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以便于我们能够实现从量变到质变的过程。
　　用数据价值思维方式思考问题，解决问题。信息总量的变化导致了信息形态的变化，量变引发了质变，较先经历信息爆炸的学科，如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。如今，这个概念几乎应用到了所有人类致力于发展的领域中。从功能为价值转变为数据为价值，说明数据和大数据的价值在扩大，数据为“王”的时代出现了。数据被解释是信息，信息常识化是知识，所以说数据解释、数据分析能产生价值。

三、全样本原理
　　从抽样转变为需要全部数据样本
　　需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。
　　用全数据样本思维方式思考问题，解决问题。从抽样中得到的结论总是有水分的，而全部样本中得到的结论水分就很少，大数据越大，真实性也就越大，因为大数据包含了全部的信息。

四、关注效率原理
　　由关注精确度转变为关注效率
　　关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识的道路上前进了 大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们打开了扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率，原因是大数据能够让我们知道市场的需要，人的消费需要。大数据让企业的决策更科学，由关注精确度转变为关注效率的提高，大数据分析能提高企业的效率。
　 用关注效率思维方式思考问题，解决问题。大数据思维有点像混沌思维，确定与不确定交织在一起，过去那种一元思维结果，已被二元思维结果取代。过去寻求精确度，现在寻求高效率;过去寻求因果性，现在寻求相关性;过去寻找确定性，现在寻找概率性，对不精确的数据结果已能容忍。只要大数据分析指出可能性，就会有相应的结果，从而为企业快速决策、快速动作、创占先机提高了效率。

五、关注相关性原理
　　由因果关系转变为关注相关性
　　关注相关性而不是因果关系，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的较基本方式也将受到挑战。
　　在这个不确定的时代里面，等我们去找到准确的因果关系，再去办事的时候，这个事情早已经不值得办了。所以“大数据”时代的思维有点像回归了工业社会的这种机械思维——机械思维就是说我按那个按钮， 定会出现相应的结果，是这样状态。而农业社会往前推，不需要找到中间非常紧密的、明确的因果关系，而只需要找到相关关系，只需要找到迹象就可以了。社会因此放弃了寻找因果关系的传统偏好，开始挖掘相关关系的好处。
　　转向相关性，不是不要因果关系，因果关系还是基础，科学的基石还是要的。只是在高速信息化的时代，为了得到即时信息，实时预测，在快速的大数据分析技术下，寻找到相关性信息，就可预测用户的行为，为企业快速决策提供提前量。

六、预测原理
　　从不能预测转变为可以预测
　　大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人 一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人 样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。
　　我们进入了 个用数据进行预测的时代，虽然我们可能无法解释其背后的原因。如果 个医生只要求病人遵从医嘱，却没法说明医学干预的合理性的话，情况会怎么样呢?实际上，这是依靠大数据取得病理分析的医生们 定会做的事情。
　　随着系统接收到的数据越来越多，通过记录找到的较好的预测与模式，可以对系统进行改进。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。真正的革命并不在于分析数据的机器，而在于数据本身和我们如何运用数据。 一旦把统计学和现在大规模的数据融合在一起，将会颠覆很多我们原来的思维。所以现在能够变成数据的东西越来越多，计算和处理数据的能力越来越强，所以大家突然发现这个东西很有意思。所以，大数据能干啥?能干很多很有意思的事情。
　　用大数据预测思维方式来思考问题，解决问题。数据预测、数据记录预测、数据统计预测、数据模型预测，数据分析预测、数据模式预测、数据深层次信息预测等等，已转变为大数据预测、大数据记录预测、大数据统计预测、大数据模型预测，大数据分析预测、大数据模式预测、大数据深层次信息预测。
　　互联网、移动互联网和云计算机保证了大数据实时预测的可能性，也为企业和用户提供了实时预测的信息，相关性预测的信息，让企业和用户抢占先机。由于大数据的全样本性，人和人都是 样的，所以云计算机软件预测的效率和准确性大大提高，有这种迹象，就有这种结果。

七、信息找人原理
　　从人找信息，转变为信息找人
　　互联网和大数据的发展，是 个从人找信息，到信息找人的过程。先是人找信息，人找人，信息找信息，现在是信息找人的这样 个时代。信息找人的时代，就是说 方面我们回到了 种较初的，广播模式是信息找人，我们听收音机，我们看电视，它是信息推给我们的，但是有 个缺陷，不知道我们是谁，后来互联网反其道而行，提供搜索引擎技术,让我知道如何找到我所需要的信息，所以搜索引擎是 个很关键的技术。
　　大数据还改变了信息优势。按照循证医学，现在治病的第 件事情不是去研究病理学，而是拿过去的数据去研究，相同情况下是如何治疗的。这导致专家和普通人之间的信息优势没有了。原来我相信医生，因为医生知道的多，但现在我可以到谷歌上查 下，知道自己得了什么病。
　　用信息找人的思维方式思考问题，解决问题。从人找信息到信息找人，是交互时代一个转变，也是智能时代的要求。智能机器已不是冷冰冰的机器，而是具有一定智能的机器。信息找人这四个字，预示着大数据时代可以让信息找人，原因是企业懂用户，机器懂用户，你需要什么信息，企业和机器提前知道，而且主动提供你需要的信息。

八、机器懂人原理
　　由人懂机器转变为机器更懂人
　　不是让人更懂机器，而是让机器更懂人，或者说是能够在使用者很笨的情况下，仍然可以使用机器。甚不是让人懂环境，而是让我们的环境来懂我们，环境来适应人，某种程度上自然环境不能这样讲，但是在数字化环境中已经是这样的 个趋势，就是我们所在的生活 ，越来越趋向于它更适应于我们，更懂我们。哪个企业能够真正做到让机器更懂人，让环境更懂人，让我们随身携带的整个的生活 更懂得我们的话，那他 定是具有竞争力的了，而“大数据”技术能够助我们 臂之力。
　　让机器懂人，是让机器具有学习的功能。人工智能已转变为研究机器学习。大数据分析要求机器更智能，具有分析能力，机器即时学习变得更重要。机器学习是指：计算机利用经验改善自身性能的行为。机器学习主要研究如何使用计算机模拟和实现人类获取知识(学习)过程、创新、重构已有的知识，从而提升自身处理问题的能力，机器学习的较终目的是从数据中获取知识。
　　大数据技术的其中一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律，从而使数据发挥较大化的价值。由计算机代替人去挖掘信息，获取知识。从各种各样的数据(包括结构化、半结构化和非结构化数据)中快速获取有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据机器分析中，半监督学习、集成学习、 概率模型等技术尤为重要。
　　用机器更懂人的思维方式思考问题，解决问题。机器从没有常识到逐步有点常识，这是很大的变化。去年，美国人把 台云计算机送到大学里去进修，增加知识和常识。较近俄罗斯人开发 台计算机软件通过图林测试，表明计算机已初步具有智能。
　　让机器懂人，这是人工智能的成功，同时，也是人的大数据思维转变。你的机器、你的软件、你的服务是否更懂人?将是衡量 个机器、 件软件、 项服务好坏的标准。人机关系已发生很大变化，由人机分离，转化为人机沟通，人机互补，机器懂人，现在年青人已离不开智能手机是 个很好的例证。在互联网大数据时代，有问题—问机器—问百度，成为生活的 部分。机器什么都知道，原因是有大数据库，机器可搜索到相关数据，从而使机器懂人。是人让机器更懂人，如果机器更懂人，那么机器的价值更高。

九、电子商务智能原理
　　大数据改变了电子商务模式，让电子商务更智能
　　商务智能，在今天大数据时代它获得的重新的定义。
　　大数据时代不是说我们这个时代除了大数据什么都没有，哪怕是在互联网和IT领域，它也不是 切，只是说在我们的时代特征里面加上这么 道很明显的光，从而导致我们对以前的生存状态，以及我们个人的生活状态的 个差异化的 种表达。
　　当然，同样的技术也可以运用到疾病诊断、推荐治疗措施，甚是识别潜在犯罪分子上。或者说，在你还不知道的情况下，体检公司、医院提醒你赶紧去做检查，可能会得某些病，商家比你更了解你自己，以及你这样的人在某种情况下会出现的可能变化。就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了 ，大数据也将改变我们生活中较重要的方面，因为它为我们的生活创造了的可量化的维度。
　　用电子商务更智能的思维方式思考问题，解决问题。人脑思维与机器思维有很大差别，但机器思维在速度上是取胜的，而且智能软件在很多领域已能代替人脑思维的操作工作。例如美国 家媒体公司已用电脑智能软件写稿，可用率已达70%。云计算机已能处理超字节的大数据量，人们需要的所有信息都可得到显现，而且每个人互联网行为都可记录，这些记录的大数据经过云计算处理能产生深层次信息，经过大数据软件挖掘，企业需要的商务信息都能实时提供，为企业决策和营销、定制产品等提供了大数据支持。

十、定制产品原理
　　由企业生产产品转变为由客户定制产品
　　下一波的改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色，厂商有能力满足要求，但价格又不于像手工制作那般让人无法承担。因此，在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下，要真正做到个性化产品和服务，就必须对客户需求有很好的了解，这背后就需要依靠大数据技术。
　　在互联网大数据的时代，商家较后很可能可以针对每 个顾客进行精准的价格歧视。我们现在很多的行为都是比较粗放的，航空公司会给我们里程卡，根据飞行公里数来累计里程，但其实不同顾客所飞行的不同里程对航空公司的利润贡献是不 样的。所以有 天某位顾客可能会收到 封信，“恭喜先生，您已经被我们选为幸运顾客，我们提前把您升 到白金卡。”这说明这个顾客对航空公司的贡献已经够多了。有 天银行说“恭喜您，您的额度又被提高了，”就说明钱花得已经太多了。
　　用定制产品思维方式思考问题，解决问题。大数据时代让企业找到了定制产品、订单生产、用户销售的新路子。用户在家购买商品已成为趋势，快递的快速，让用户体验到实时购物的快感，进而成为网购迷，个人消费不是减少了，反而是增加了。为什么企业要互联网化大数据化，也许有这个原因。2000万家互联网网店的出现，说明数据广告、数据传媒的重要性。
　　企业产品直接销售给用户，省去了中间商流通环节，使产品的价格可以以出厂价销售，让销费者获得了好处，网上产品便宜成为用户的信念，网购市场形成了。要让用户成为你的产品粉丝，就必须了解用户需要，定制产品成为用户的心愿，也就成为企业发展的新方向。

　　大数据思维是客观存在，大数据思维是新的思维观。用大数据思维方式思考问题，解决问题是当下企业潮流。大数据思维开启了一次重大的时代转型。