大数据思维是由美国学者维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶提出的。他们提出了一种全新的思维方式，即“大数据思维”。这种思维方式强调利用大数据技术来分析和解决复杂的问题，以实现更高效、更智能的决策。
大数据思维的核心思想是：数据是新的石油，而数据分析则是开采石油的工具。通过收集、存储、处理和分析大量的数据，我们可以发现隐藏在其中的模式、趋势和关联，从而做出更准确的预测和决策。
大数据思维的主要特点有以下几点：
1. 数据驱动：大数据思维强调以数据为基础，通过对数据的收集、存储、处理和分析，来发现问题、解决问题。这种思维方式要求我们关注数据本身，而不是仅仅依赖于主观判断。
2. 全面性：大数据思维要求我们关注事物的多个方面，从不同角度进行分析和思考。这有助于我们更全面地了解问题，避免片面性和局限性。
3. 实时性：大数据思维强调数据的实时性，要求我们能够快速获取、处理和分析数据，以便及时做出决策。这对于应对突发事件和变化环境具有重要意义。
4. 可视化：大数据思维要求我们将数据以直观的方式呈现，以便更好地理解数据背后的含义。这有助于我们更快地发现问题、解决问题，提高工作效率。
5. 机器学习：大数据思维强调利用机器学习等人工智能技术来处理和分析大量数据。这有助于我们发现数据中的规律和模式，提高决策的准确性。
6. 跨界融合：大数据思维鼓励跨学科、跨领域的合作与交流，以实现更全面、更深入的数据分析。这有助于我们打破传统思维的局限，发现更多的可能性。
总之，大数据思维是一种全新的思维方式，它强调利用大数据技术来分析和解决复杂的问题，以实现更高效、更智能的决策。这种思维方式对于现代社会的发展具有重要意义，值得我们深入学习和实践。
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