大数据建设的主要内容包括数据收集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用。
首先，数据收集是大数据建设的基础。通过各种方式收集到的数据包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。这些数据可以通过API、爬虫等方式获取，也可以通过传感器、摄像头等设备直接采集。
其次，数据存储是大数据建设的关键。传统的关系型数据库无法满足大规模数据的存储需求，因此需要使用分布式文件系统（如HDFS、Ceph等）来存储数据。此外，还可以使用NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）来存储非结构化数据。
接着，数据处理是大数据建设的核心。数据处理包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据融合等步骤。数据清洗主要是去除重复、错误的数据，提高数据的质量和准确性；数据转换是将不同格式、不同来源的数据转换为统一格式，以便于后续的分析和处理；数据集成是将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个完整的数据集；数据融合是将来自不同领域的数据进行融合，以获得更全面的信息。
然后，数据分析是大数据建设的难点。数据分析主要包括描述性分析、预测性分析和规范性分析等。描述性分析是对数据集中的统计信息进行分析，如计算平均值、中位数、方差等；预测性分析是根据历史数据对未来趋势进行预测，如使用时间序列分析、回归分析等方法；规范性分析是根据业务规则对数据集进行处理，如过滤掉不符合条件的数据、对数据进行分类等。
最后，数据应用是大数据建设的终极目标。通过数据分析和挖掘，可以获得有价值的信息和知识，为决策提供支持。例如，在金融领域，通过对大量交易数据的分析，可以发现市场的规律和风险；在医疗领域，通过对患者病历的分析，可以预测疾病的发展趋势和治疗方案。
总之，大数据建设是一个复杂的过程，需要从多个方面进行考虑和实施。在这个过程中，我们需要关注数据的质量、存储的效率、处理的速度以及应用的效果，以确保大数据的价值得到充分发挥。
