大數據思維是客觀存在，大數據思維是新的思維觀。用大數據思維方法思考問題，辦理問題是當下企業潮水。大數據思維開啟了一次重大的時代轉型。

大數據思維道理是什么?筆者歸納綜合為10項道理。

一、數據焦點道理

從“流程”焦點轉變為“數據”焦點

大數據時代，計較模式也產生了轉變，從“流程”焦點轉變為“數據”焦點。Hadoop體系的漫衍式計較框架已經是“數據”為焦點的范式。非布局化數據及闡明需求，將改變IT系統的進級方法：從簡樸增量到架構變革。大數據下的新思維——計較模式的轉變。

譬喻：IBM將利用以數據為中心的設計，目標是低落在超等計較機之間舉辦大量數據互換的須要性。大數據下，云計較找到了破繭更生的時機，在存儲和計較上都浮現了數據為焦點的理念。大數據和云計較的干系：云計較為大數據提供了有力的東西和途徑，大數據為云計較提供了很有代價的用武之地。而大數據比云計較更為落地，可有效操作已大量建樹的云計較資源，最后加以操作。

科學進步越來越多地由數據來敦促，海量數據給數據闡明既帶來了機會，也組成了新的挑戰。大數據往往是操作浩瀚技能和要領，綜合源自多個渠道、差異時間的信息而得到的。為了應對大數據帶來的挑戰，我們需要新的統計思路和計較要領。

說明：用數據焦點思維方法思考問題，辦理問題。以數據為焦點，反應了當下IT財富的厘革，數據成為人工智能的基本，也成為智能化的基本，數據比流程更重要，數據庫、記錄數據庫，都可開拓出深條理信息。云計較機可以從數據庫、記錄數據庫中搜索出你是誰，你需要什么，從而推薦給你需要的信息。

二、數據代價道理

由成果是代價轉變為數據是代價

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。非互聯網時期的產物，成果必然是它的代價，本日互聯網的產物，數據必然是它的代價。

譬喻：大數據的真正代價在于締造，在于填補無數個還未實現過的空缺。有人把數據比喻為儲藏能量的煤礦，煤炭憑據性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤平分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘本錢又紛歧樣。與此雷同，大數據并不在“大”，而在于“有用”，代價含量、挖掘本錢比數量更為重要。不管大數據的焦點代價是不是預測，可是基于大數據形成決定的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

數據能匯報我們，每一個客戶的消費傾向，他們想要什么，喜歡什么，每小我私家的需求有哪些區別，哪些又可以被薈萃到一起來舉辦分類。大數據是數據數量上的增加，以至于我們可以或許實現從量變到質變的進程。舉例來說，這里有一張照片，照片里的人在騎馬，這張照片每一分鐘，每一秒都要拍一張，但跟著處理懲罰速度越來越快，從1分鐘一張到1秒鐘1張，溘然到1秒鐘10張后，就發生了影戲。當數量的增長實現質變時，就從照片釀成了一部影戲。

美國有一家創新企業Decide.com

它可以輔佐人們做購置決定，匯報消費者什么時候買什么產物，什么時候買最自制，預測產物的價值趨勢，這家公司背后的驅動力就是大數據。他們在全球各大網站上匯集數以十億計的數據，然后輔佐數以十萬計的用戶省錢，為他們的采購找到最好的時間，低落生意業務本錢，為終端的消費者帶去更多代價。

在這類模式下，盡量一些零售商的利潤會進一步受擠壓，但從貿易本質上來講，可以把錢更多地放回到消費者的口袋里，讓購物變得更理性，這是依靠大數據催生出的一項全新財富。這家為數以十萬計的客戶省錢的公司，在幾個禮拜前，被eBay以高價收購。

再舉一個例子，SWIFT是全球最大的付出平臺，在該平臺上的每一筆生意業務都可以舉辦大數據的闡明,他們可以預測一個經濟體的康健性和增長性。好比，該公司此刻為全球性客戶提供經濟指數，這又是一個大數據處事。,定制化處事的要害是數據。《大數據時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格認為，大量的數據可以或許讓傳統行業更好地相識客戶需求，提供本性化的處事。

說明：用數據代價思維方法思考問題，辦理問題。信息總量的變革導致了信息形態的變革，量變激發了質變，最先經驗信息爆炸的學科，如天文學和基因學，締造出了“大數據”這個觀念。如今，這個觀念險些應用到了所有人類致力于成長的規模中。從成果為代價轉變為數據為代價，說明數據和大數據的代價在擴大，數據為“王”的時代呈現了。數據被表明是信息，信息知識化是常識，所以說數據表明、數據闡明能發生代價。

三、全樣本道理

從抽樣轉變為需要全部數據樣本