大数据建设是一个复杂的过程，涉及到多个方面的内容。以下是一些主要的主要内容：
1. 数据采集与整合：这是大数据建设的第一步，需要收集和整合各种数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这可能涉及到使用各种工具和技术，如ETL（提取、转换、加载）工具、数据湖等。
2. 数据存储与管理：大数据需要大量的存储空间，因此需要选择合适的数据存储解决方案。这可能涉及到分布式文件系统、NoSQL数据库等技术。同时，还需要有效的数据管理策略，如数据清洗、数据标准化等。
3. 数据分析与挖掘：这是大数据建设的核心部分，需要使用各种数据分析和挖掘技术来从数据中提取有价值的信息。这可能涉及到使用机器学习、统计分析、预测建模等方法。
4. 数据可视化与展示：通过将分析结果以直观的方式展示出来，可以帮助人们更好地理解和利用这些数据。这可能涉及到使用各种图表、报告、仪表盘等工具。
5. 数据安全与隐私保护：在大数据建设过程中，数据的安全性和隐私保护是非常重要的。这可能涉及到使用加密技术、访问控制、数据脱敏等方法来保护数据的安全。
6. 数据治理与管理：为了保证数据的质量和一致性，需要制定相应的数据治理政策和流程。这可能涉及到数据质量管理、数据生命周期管理、数据合规性检查等任务。
7. 数据服务与应用：最后，需要将数据分析的结果转化为实际的业务价值。这可能涉及到开发各种数据服务和应用，如数据门户、数据平台、数据应用等。
总的来说，大数据建设的主要内容涵盖了数据采集与整合、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化与展示、数据安全与隐私保护、数据治理与管理以及数据服务与应用等多个方面。
