大数据原理是指通过采集、存储、管理、分析和应用海量、多样化的数据，从中获取有价值的信息和洞察，以支持决策和创新的方法论和技术体系。
大数据原理涉及以下几个方面：
1. 数据采集与存储：大数据的基础是数据的采集和存储。在大数据环境下，数据来源多样化，包括传感器、移动设备、社交媒体等。采集和存储数据的方式包括批处理和实时流式处理，常用的存储技术有分布式存储系统（如Hadoop HDFS）、关系型数据库、NoSQL数据库等。
2. 数据管理与处理：大数据的核心是数据的管理和处理。在大数据环境下，数据量庞大、多样化，需要能够高效地管理和处理。数据管理包括数据质量管理、数据集成和数据安全等。数据处理方面，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘和机器学习等技术。
3. 数据分析与挖掘：大数据的目的是通过分析和挖掘数据，发现隐藏在数据中的规律、趋势和价值。数据分析包括统计分析、数据可视化和数据挖掘等技术，用于理解数据、发现模式和关联，为决策提供支持。常用的分析方法包括聚类分析、分类分析、回归分析、关联分析等。
4. 数据应用与价值创造：大数据的最终目的是通过应用数据，实现价值的创造和创新。数据应用包括商业智能、数据驱动的决策、市场营销、个性化推荐等。通过大数据分析，可以发现用户需求、改进产品和服务、优化业务流程，从而实现效益的提升和竞争优势。
对于专业从事大数据的人员而言，需要具备以下能力和知识：
1. 数据处理和分析技术：熟悉常用的数据处理和分析技术，包括数据清洗、数据转换、数据挖掘、机器学习等，掌握常用的数据分析工具和编程语言，如Python、R、SQL等。
2. 数据管理和存储技术：了解各种数据管理和存储技术，包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式存储系统等，了解数据集成、数据安全和数据质量管理等。
3. 数据可视化和沟通能力：具备数据可视化技术，能够将数据分析结果以可视化形式展示，便于传达和沟通。具备良好的沟通能力，能够与非技术人员有效交流，理解他们的需求和问题。
4. 领域专业知识：根据不同领域的特点和需求，掌握相应的领域专业知识，了解相关行业的数据模型、业务流程和需求。
大数据原理是通过采集、存储、管理、分析和应用海量、多样化的数据，从中获取有价值的信息和洞察的方法论和技术体系，专业从事大数据的人员需要具备数据处理和分析技术、数据管理和存储技术、数据可视化和沟通能力、领域专业知识等能力。