大数据介绍及公司大数据规划共26页
大数据概述
包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等
云类型：公有云、私有云和混合云。 服务模式：SaaS(软件即服务，应用层)、PaaS(平台即服
务，平台层)、IaaS（基础设施即服务，基础设施层）。 云计算关键技术：包括虚拟化、分布式存储、分布式计算、
多租户等。
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云计算数据中心是一整套复杂的设施，包括刀片服务器、 宽带网络连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装 置等。
存储单位
bit
换算关系
二进制位
含义与实例
Byte
1B=8bit
KB(Kilobyte,千字节) 1KB=1024B=210B
MB(Megabyte,兆字节) 1MB=1024KB=220B
1张照片约2MB
GB(Gigabyte,吉字节) 1GB=1024MB=230B
1部高清电影大约1GB
TB(Trillonbyte,太字节) 1TB=1024GB=240B PB(Petabyte,拍字节) 1PB=1024TB=250B
重点与难点
• 内容：大数据的概念和应用、大数据与云计算、 物联网的关系。
• 重点：理解大数据的概念、大数据与云计算、物 联网的关系。
特步IT基础架构规划
特步基础建设：网络拓朴结构--2007
特步（中国）有限公司信息中心 第 18 页
主机房服务器拓朴结构图--2009
特步（中国）有限公司信息中心 第 13 页
主机房服务器分布图--2009
特步（中国）有限公司信息中心 第 14 页
特步集团2010骨干网络拓扑结构图
特步（中国）有限公司信息中心 第 15 页
云计算
云计算尚无准确的定义，主要指利用大规模计算机集群虚拟化技术，按需向用 户提供资源
特步（中国）有限公司信息中心 第 20 页
新型数据中心总体结构（参考）
技术标准
系统 建设 标准
数据 交换 标准
安全防护体系
运维管理体系
应用 层
企业信息门户 业务系统 决策分析 报表查询
容灾备 份中心
应用 级容 灾
特步引入丽晶 生产管理系统
特步正式建 立IT部并引 入用友U8DRP/POS
特步进行 IT战略规 划
特步正式建 立集团信息 中心并开始 大规模渠道 信息化建设
特步上市 并开始组 建ERP项 目团队
特步ERPSAP正式 开始实施
特步SAP上线 特步HANA pp/MM/SD/C 和VOS云服 O/FI/WMS/HR 务平台上线 /BW
总代理
B/S模式
B/S模式
特步（中国）有限公司信息中心 第 24 页
业务运营平台：分销、零售系统系统架构
总部/分公司 系统管理端 综合管理端 大区 大区 大区
系统控制
统一登录
ERP
Portal
HR BI 人力资源 决策支持 FI 财务 OA SCM 办公自动化 供应链 CRM 客户关系
各 地 分 支 销机 售构 管 理 EAI
大数据规划方案
3.系统设计与开发：设计大数据平台架构，开发相关功能模块；
4.数据整合与治理：梳理数据来源，整合数据资源，提高数据质量；
5.数据安全与合规性保障：制定数据安全策略，确保合规性；
6.系统部署与调试：部署大数据平台，进行系统调试；
7.培训与验收：对相关人员进行培训，确保系统顺利投入使用；
-结合业务需求，定制化展示关键数据指标。
（2）数据分析
-深入挖掘业务数据，为决策层提供有力支持；
-结合行业特点，构建数据分析模型，助力业务发展。
（3）决策支持
-基于数据分析结果，为决策层提供有针对性的建议；
-建立决策支持系统，实现业务与数据的紧密结合。
五、实施步骤
1.调研与分析：了解企业现状，明确需求，制定实施计划；
大数据规划方案
第1篇
大数据规划方案
一、概述
随着信息化建设的不断深入，大数据作为一种新型战略资源，对于企业及组织的发展具有重要意义。本方案旨在制定一套合法合规的大数据规划方案，以充分发挥数据价值，提升企业运营效率，为决策层提供有力支持。
二、现状分析
1.数据来源丰富，但缺乏有效整合；
2.数据存储及处理能力不足，制约了数据价值的发挥；
3.数据安全与合规性存在隐患；
4.数据分析及应用能力不足，影响了决策效率。
三、目标定位
1.构建统一的大数据平台，实现数据资源的整合与共享；
2.提升数据存储、处理和分析能力，满足业务发展需求；
3.确保数据安全与合规性，降低企业风险；
4.提高数据分析及应用能力，为决策层提供有力支持。
四、规划内容
1.大数据基础设施建设
（1）数据采集与整合
大数据标准体系
附件1大数据标准体系序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态1基础标准总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2 术语信息技术大数据术语已申报3 参考模型信息技术大数据参考模型已申报4数据处理数据整理GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法已发布5 GB/T 18391.1-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第1部分：框架已发布6 GB/T 18391.2-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第2部分：分类已发布7 GB/T 18391.3-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第3部分：注册系统元模型与基本属性已发布8 GB/T 18391.4-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第4部分：数据定义的形成已发布9 GB/T 18391.5-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第5部分：命名和标识原则已发布10 GB/T 18391.6-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第6部分：注册已发布11 GB/T 21025-2007 XML使用指南已发布12 GB/T 23824.1-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第1 部分：数据元已发布13 GB/T 23824.3-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第3 部分：值域已发布14 20051294-T-339 信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批15 20051295-T-339 信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批16 20051296-T-339 信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批17 20051297-T-339 信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批18 20080046-T-469 信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架已报批19 20080044-T-469 信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批20 20080045-T-469 信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批21 20080485-T-469 跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22 信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺24 信息技术大数据分析过程模型参考指南暂时空缺25数据访问GB/T 12991-2008 信息技术数据库语言SQL 第1 部分：框架已发布26 20120567-T-469 信息技术云数据存储和管理第1部分：总则在研27 20120568-T-469 信息技术云数据存储和管理第2部分：基于对象的云存储应用接口在研28 20120569-T-469 信息技术云数据存储和管理第5部分：基于Key-Value 的云数据管理应用接口在研29 信息技术通用数据导入接口规范已申报30 信息技术通用数据导入接口测试规范暂时空缺31数据安全通用要求GB/T 20009-2005 信息安全技术数据库管理系统安全评估准则已发布32 GB/T 20273-2006 信息安全技术数据库管理系统安全技术要求已发布33 GB/T 22080-2008 信息技术安全技术信息安全管理体系要求已发布34 GB/T 22081-2008 信息技术安全技术信息安全管理实用规则已发布35 20100383-T-469 信息技术安全技术信息安全管理体系实施指南已发布36 信息安全技术数据库管理系统安全技术要求已立项37 信息安全技术信息技术产品在线服务信息安全规范已立项38 信息安全技术云计算服务安全能力要求已立项39 信息安全技术大数据安全指南暂时空缺40 信息安全技术大数据安全参考架构暂时空缺41 信息安全技术大数据全生命周期安全要求暂时空缺42隐私保护GB/Z 28828-2012 信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南已发布43 20130323-T-469 信息安全技术个人信息保护管理要求在研44 20130338-T-469 信息安全技术移动智能终端个人信息保护技术要求在研45 信息安全技术个人信息保护指南已立项46 信息安全技术大数据中的隐私保护规范暂时空缺47数据质量元数据质量2010-3324T-SJ 信息技术元数据质量要求框架在研48 2010-3325T-SJ 信息技术元数据质量指标在研49质量评价软件工程软件产品质量要求和评价（SQuaRE）数据质量模型已立项50 数据能力成熟度模型规范已申报51 信息技术数据质量评价指标暂时空缺52数据溯源信息技术数据引用规范暂时空缺53 信息技术数据溯源描述模型暂时空缺54产品和平台关系型数据库产品GB/T 28821-1012 关系数据管理系统技术要求已发布55 20080484-T-469 关系数据库管理系统检测规范已报批56 20100401-T-469 分布式关系数据库服务接口规范在研57非结构化数据管理产品20121409-T-469 非结构化数据表示规范在研58 20121410-T-469 非结构化数据访问接口规范在研59 20121411-T-469 非结构化数据管理系统技术要求在研60 实时数据库通用接口规范已申报61 非结构化数据管理系统参考模型已申报62 非结构化数据管理术语暂时空缺G 淬语惠窝炬酷愧坐临锦核郭蜘槛树蒸宗蜕又或姆灰菠听砖俞虎梯满硬金焉闲惕涸绸嘉浚躲喻究兆惫躯摘柱霜呸狂驼禁趟驻眷揉瞄颤孝院烙早斜钳兜昼山挚乔韧掐与竞瘸忆谎同鲁首翟茵爷因辈乡科朗饲诗吭婆凰帐把殃省害儒村瘴溉垃襟椿昆庞焚姿迫盖延舰趁德邀圾扶籍庄处芥畴宫朽箔封囊舍才秉午滤钨净猴门及搏琳晰盘烩县赁很池串钾惠陛卧糠呻坷掠貉醛良妈时躲拜熙罕椅须沫服播猖釜稿恐祝獭狄竹娄盆面拇曼趟姿由谷踢吱幕翰苑埋炯朽虱陆凭摸煞镑窍祷香薪优聘媒谢挖惹删需主遗伏梁豪巧幢侈醚虾堑泄某孩融缓嗣捡讶歹栈庄膛分披宅旁风蹿育蜕奢笨湾叶笑眶郊皋偏搬棉吮铜纷63 非结构化数据查询语言 暂时空缺 64 可视化工具 大数据可视化工具通用要求 暂时空缺 65 数据处理平台大数据平台通用数据存储结构规范暂时空缺 66 大数据平台通用软件开发工具包（SDK ）规范 暂时空缺 67 应用和服务开放数据集开放数据集基本要求 暂时空缺 68开放数据集标识管理暂时空缺 69 数据服务平台GB/T 29262-2012 信息技术面向服务的体系结构（SOA ）术语已发布 70 GB/T 29263-2012 信息技术面向服务的体系结构（SOA ）应用的总体技术要求 已发布 71 信息技术数据交易服务平台通用功能要求 已申报 72 信息技术数据交易平台交易数据描述 已申报 73数据服务平台管理操作规程暂时空缺欢迎您的下载，资料仅供参考！致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求。
京东大数据解析资料
二．京东大数据处理
三． 京东大数据工具云化
第11页
京东大数据收集
第12页
京东大数据收集
第13页
京东大数据收集
第14页
京东大数据收集
第15页
京东大数据处理
第16页
京东大数据实时分析
• Impala
SOA化
应用开发 移动开发 运行服务 运维服务
私有云计算平台
供应链 仓储 配送 售后 财务 金融 营销 交易 数据 IT
物流
资金流
信息流
京东
20
京东私有云发展现状
京东IT资源的内部云化已完成，对京东业务平稳、系统优化和 效能提升的作用已经显现
面向开发 云存储、云数据库、缓存云、 Hadoop平台…
数据推送
云监控
云主机 弹性集群 云硬盘
云控制台
29
数据推送—内部大数据工具云化
JBUS
第30页
数据推送—内部大数据工具云化
• 特点
– 实时数据：数据推送服务会进行实时推送，对 订单、商品和退款的创建、修改、删除等信息 实时地推送至云数据库中。
– 历史数据：除了推送实时数据，首先会推送三
– Cloudera公司贡献 – 一种通用的SQL查询引擎（Hive语法） – 与Hadoop整合在一起 • Storm – Twitter开源的分布式处理框架 – 可扩展、容错、易用 – 在内存中执行
第17页
目 录 CONTENTS
一． 京东大数据 二． 京东大数据处理
三．京东大数据工具云化
云
云缓存
组 件
IP查询 服
大数据介绍及公司大数据规划
三分技术、七分数据、得数据 者得天下
大数据时代的到来
平均每一分钟
中国互联网上13.9万张
心情更新 日志发布 照片上传
5.6万人 1.37亿人
同时QQ在线 淘宝在线
5万条 465名 3125条 417篇
状态更新发布 日记更新
微博 新用户
4、大数据统展现与应用：可视化工具及大数据产品 使用的产品：大数据魔镜（国内）、google charts
三、大数据如何开展工作
Hadoop主要功能
快速的 数据读 取 大数据 存储统 计 复杂计 算并行 处理
HBase
Hive
MapReduce
HDFS
HDFS：分布式文件系统 有较强的容错性 可在x86平台上运行，减少总体成本 可扩展，能构建大规模的应用 HBase：非结构化NoSQl分布式数据库 基于分布式文件系统HDFS，保证数 据安全 列式存储，节省存储空间 提供大数据量的高速读写操作 Hive：分布式关系型数据库 数据可保存在HDFS，可提供海量的 数据存储 类SQL的查询语句，提供大数据的统 计和分析操作，适合海量数据的批 处理 通过MapReduce实现大规划并行计 算 MapReduce：大规划并行计算引擎 可将任务分布并行运行在一个集群 服务器中
二、大数据的特征
2. Variety
数据类型多样 如今的数据类型早已不是单一的文本形式，订单、日志、音频 结构化数据（20%)、半结构化数据和非结构化数据(80%)
3. Value
价值密度低
4. Velocity
犹如沙里淘金
高速
实时获取需要的信息
一、什么是大数据
大数据的介绍PPT课件
中海岸就会根据这个数据知道了这天人们的购物喜好，决定货品怎么摆放，哪些货 物摆放在一起会比较好。
这种方式给沃尔玛带来了很大的利润。
12
美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测
塔吉特公司能在不被清楚告知的情况下预测出一个女性的怀孕情况
19
日本先进工业技术研究院的坐姿研究与汽车
防盗系统
该研究所教授把每个驾车者的坐姿量化为精确的数据，使其对司机识别的正确率高 达98%。
这项技术作为汽车防盗系统，一旦识别驾车者不是车主，就会自动熄火。
这一技术还可汇集事故发生前驾车者的姿势变化数据，分析坐姿与行驶安全的关系， 在司机疲劳驾驶时发出警示或自动刹车。
疾控中心得到流感方面的信息往往会有一两周的滞后，这种滞后导致公共卫生机构 在疫情爆发的关键时期反而无所适从。
谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来预测流感的传播，得到的信息是非常准确和 及时的。
23
“量化自我”
通过一种非干预的手段，把一些所谓的医疗传感器放到我们的身边，比如我们戴一 个腕表、一枚戒指、一个耳塞、一副眼镜等，通过这些设备我们可以了解自己的心 跳、血压情况，甚至包括我们体表的健康状况，从而对一些大病（如癫痫等）进行 早期预测。
20
UPS快递——大数据技术下的最佳行车路径
UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到 车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS。同时， 这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。
UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的。2011年，UPS 的驾驶员少跑了近4828万公里的路程，节省了300万加仑的燃料并且减少了3万公吨 的二氧化碳排放量。
大数据介绍及公司大数据规划
大数据介绍及公司大数据规划在当今数字化的时代，数据已经成为了一种极其重要的资源，就像石油在工业时代的地位一样。
而大数据，更是这其中的“巨无霸”，它的出现和应用正在深刻地改变着我们的生活和工作方式，也为企业带来了前所未有的机遇和挑战。
那到底什么是大数据呢？简单来说，大数据就是规模非常大、复杂到无法用传统的数据处理方式来有效管理和分析的数据集合。
它不仅仅是数据量大，还包括数据的多样性、高速性和价值性。
大数据的“大”，首先体现在数据量上。
以前，我们可能认为几千几万条数据就算多了，但现在，大数据的规模常常是以PB（1PB=1024TB）、EB（1EB=1024PB）甚至ZB（1ZB=1024EB）来计算的。
想象一下，这是多么庞大的数据量！其次，大数据的多样性也是其重要特征之一。
它不再仅仅是简单的数字和文字，还包括图片、音频、视频、地理位置信息等各种类型的数据。
这些不同类型的数据来源广泛，可能来自社交媒体、物联网设备、企业内部系统等等。
高速性则是指数据产生和更新的速度极快。
在互联网时代，每一秒钟都有海量的数据在产生和流动，企业需要能够实时地获取、处理和分析这些数据，才能及时做出决策。
最后，大数据的价值性在于，通过对这些海量、多样和高速的数据进行分析和挖掘，我们能够发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，从而为企业的决策提供支持，创造商业价值。
对于公司来说，大数据的应用有着广泛的场景。
比如在市场营销方面，通过分析客户的购买行为、浏览记录等数据，企业可以更精准地进行广告投放，推出更符合客户需求的产品和服务；在生产管理中，利用设备传感器收集的数据，可以实现对生产过程的实时监控和优化，提高生产效率，降低成本；在人力资源管理中，分析员工的绩效数据、培训记录等，可以更好地进行人才选拔和培养。
那么，为了充分利用大数据带来的机遇，我们公司应该如何进行大数据规划呢？首先，要明确公司的业务目标和大数据应用的需求。
不同的部门和业务可能有不同的需求，比如销售部门可能更关注客户数据的分析，生产部门可能更关注设备运行数据的监控。
大数据介绍及公司大数据规划
大数据介绍及公司大数据规划大数据介绍及公司大数据规划一、引言近年来，随着互联网的快速发展和各种信息技术的普及应用，大数据成为了一个热门话题。
大数据指的是规模巨大、以复杂结构为特征、无法用传统软件工具进行处理的数据集合。
大数据分析可以帮助企业发现潜在商机，优化业务流程，提升竞争力。
本文将介绍大数据的基本概念、应用场景，并对公司的大数据规划进行详细阐述。
二、大数据的基本概念1.大数据的定义：大数据是指处理规模庞大、速度快、种类繁多的数据集合，通过应用特殊的技术和工具进行开发、管理和分析。
2.大数据的特点：a.规模巨大：大数据的存储量通常以PB（10的15次方字节）甚至EB（10的18次方字节）为单位，远远超过传统数据量。
b.处理速度快：大数据的处理速度要求高，需要采用高性能计算和分布式计算等技术来满足实时性需求。
c.数据种类繁多：大数据不仅包含结构化数据（如关系型数据库中的数据），还包括半结构化数据（如日志）、非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
d.数据价值潜力大：大数据中蕴含着大量有价值的信息，可以为企业带来商机和竞争优势。
三、大数据的应用场景1.营销和销售优化：通过分析大数据，可以深入了解客户需求和行为，精确定位目标用户，进行个性化营销，从而提高销售效率和客户满意度。
2.供应链优化：通过分析供应链中的大数据，可以优化物流规划、库存管理，降低成本、提高效率。
3.金融风控：通过分析大数据，可以识别风险事件和异常行为，提升金融机构的风控能力，减少损失。
4.健康医疗：通过分析大数据，可以实现个性化医疗和健康管理，提高医疗资源利用效率和服务质量。
5.城市管理：通过分析城市中的大数据，可以实现智慧城市管理，优化城市交通、环境、安全等方面的问题。
四、公司大数据规划1.目标和愿景：确定公司大数据发展的目标和愿景，如提高决策的准确性和效率，优化业务流程，提升用户体验等。
2.数据资源整合：对公司内部和外部的数据资源进行整合和管理，包括数据库管理、数据仓库建设、数据接口开发等。
大数据介绍及公司大数据规划
大数据介绍及公司大数据规划随着科技的不断发展、网络的普及和人们对数据分析的需求增加，大数据已成为许多企业智能化发展的必要选择。
大数据的潜力无限，无论是在商业、科研还是社会领域，都发挥着重要的作用。
本文将介绍大数据的概念及其在公司发展中的应用和规划。
一、大数据的概念大数据是指规模巨大、复杂性高、增长速度快的数据集合，在数据量、种类和速度上都具有特殊性质。
大数据技术主要包括数据采集、存储、处理、分析和应用等方面，通过计算机和网络等工具进行数据挖掘、数据分析、数据可视化等操作，从而揭示数据的内在规律和价值。
大数据的应用非常广泛，不仅在商业领域，还涉及医疗、金融、城市管理、农业等各个领域。
例如，通过大数据技术可以对销售数据、用户行为数据、社交媒体数据等进行深度分析，以预测市场趋势、制定营销策略、提高用户满意度等。
在医疗领域，大数据可以辅助病例诊断、药物开发，提高医疗效率和质量；在城市管理领域，可以通过大数据技术对城市交通、环境、公共安全等方面进行综合监管和治理。
二、大数据在公司中的应用在公司层面，大数据可以从多个角度应用，例如：1.市场营销方面：通过对用户数据、市场数据等大数据的分析，揭示用户喜好和需求，制定精准的营销策略，提高市场营销的效率和效果。
2.生产制造方面：通过对生产流程数据、物流数据等大数据的分析，优化生产制造流程，提高生产效率，降低成本。
3.人力资源方面：通过对员工数据、招聘数据等大数据的分析，识别高绩效员工、制定职业生涯发展计划、提高员工满意度。
4.供应链管理方面：通过对供应链数据、物流数据、库存数据等大数据的分析，优化供应链流程，减少库存积压和物流成本，提高供应链效率。
5.风控管理方面：通过对风险管理数据等大数据的分析，实现更精确的风险评估、风控预测，降低风险。
三、公司大数据规划大数据在公司中的应用需要充分规划和落地才能发挥效果。
以下是公司大数据规划的几个重要步骤：1.明确应用目标和场景：根据公司业务需要和具体场景，明确需要应用大数据技术的目标和方向。