大数据培训知识(PPT 55张)
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大数据培训课件ppt
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定，违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全，对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利，对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析，以识别和预防 金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，为患者提供更精准、个性化 的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析，预测疾病的发生和传 播趋势，为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目 录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
大数据概述
大数据的定义与特点
定义
大数据是指数据量巨大、复杂度 高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊 断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析，提高企业决 策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化 配置，提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括 数据挖掘、知识发现和科研协 作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
大数据培训资料
大数据培训资料大数据培训资料=====================一、背景介绍---------------------在当今数字时代，海量的数据被、处理和分析。
大数据技术正成为企业和组织获得关键业务洞见和决策支持的重要工具。
本章将介绍大数据的背景和概念，以及其在不同行业中的应用。
1.1 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、复杂多样、处理速度快的数据集合。
它具有以下特点：- 规模庞大：大数据主要是针对海量数据而言，通常以TB（1TB = 1024GB）或PB（1PB = 1024TB）为单位。
- 复杂多样：大数据包含结构化数据（如关系型数据库、Excel 表格等）和非结构化数据（如文本、图像、声音等）。
- 处理速度快：大数据需要使用高性能的计算机系统和并行处理技术来实时或准实时地处理和分析数据。
1.2 大数据的应用场景大数据技术在各个行业都有广泛的应用，包括但不限于以下领域：- 金融：大数据可以分析客户行为、风险评估和金融市场变化，辅助决策和高频交易。
- 零售：大数据可以帮助零售商了解顾客购买行为和偏好，进行精准营销和库存管理。
- 制造业：大数据可以优化供应链管理、设备维护和质量控制，提高生产效率和产品质量。
- 物流：大数据可以优化物流路线规划、车辆调度和配送时间，提高运输效率和降低成本。
- 医疗保健：大数据可以分析病患数据和疾病模式，提供个性化医学诊断和治疗方案。
二、大数据技术概述---------------------本章将介绍大数据技术的主要组成部分和相关技术，以及它们的作用和应用。
2.1 大数据存储和处理技术- 分布式存储：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3等。
- 分布式计算：Hadoop MapReduce、Apache Spark等。
- 列式存储：Apache HBase、Apache Cassandra等。
- 内存计算：Apache Ignite、Redis等。
大数据培训课件
03
大数据处理技术的发展也经历了多个阶段，包括分布式计算、数据挖掘、机器学习和人工智能等。
大数据的应用场景非常广泛，下面列举几个典型的应用场景
金融行业：在金融领域，大数据被广泛应用于风险控制、客户画像、精准营销等方面，帮助银行、证券和保险等金融机构更好地管理风险和提高业务效益。
医疗行业：大数据在医疗领域的应用也越来越广泛，例如通过分析医疗记录和病例，提高诊断准确率和医疗质量，同时还可以帮助医疗机构更好地管理和规划资源。
介绍如何将物联网设备产生的数据进行收集、整合和分析，以实现智能化、精细化的管理。
物联网与大数据的融合应用
讲解如何将物联网与大数据进行深度融合，实现更高效、更智能的解决方案。
大数据在物联网中的应用
区块链技术提高数据安全性
介绍如何利用区块链技术的独特优势，提高大数据的安全性和可信度。
区块链与大数据的整合应用
讲解如何将区块链技术与大数据进行结合，实现数据的安全存储、流转和交易。
大数据与区块链的融合
从政策、技术、应用场景等多角度探讨大数据产业的未来发展趋势和战略方向。
未来趋势与发展战略
阐述大数据产业面临的挑战和机遇，并分析未来可能出现的创新点和增长点。
未来挑战与机遇应用综合案例
时序分析
利用已知数据建立模型，预测未来的趋势和结果。
预测性分析
将数据分为不同的类别，如决策树、朴素贝叶斯等。
分类分析
寻找数据之间的相关性，如购物篮分析。
关联性分析
02
01
03
04
05
实战案例分享
04
大数据安全与隐私保护
数据加密
加密是保护数据安全最基础的方法之一，通过将明文数据转换成密文数据，以防止未经授权的访问。对称加密算法和非对称加密算法是两种常用的加密算法。
大数据培训课件
大数据培训课件
路漫漫其悠远
2020/3/23
目录
• 一个案例 • 大数据究竟是什么？ • 大数据为何会火爆？ • 如何应对大数据潮流？
路漫漫其悠远
埃奇奥尼与他的Farecast
路漫漫其悠远
人们已经认同：数据也是资源
• 数据是企业最广泛的资源。– Nhomakorabea举例：饭店、工厂
• 数据是最易被人们忽视的资源
– 举例：公交卡、支付宝• 每天的关键词搜索量50亿，谷歌33亿； • 淘宝天猫2015双11营业额达912亿人民币。中国小商品城
2014全年成交额才857亿元人民币； • 互联网一天内产生的信息量可以装满1.68亿张DVD光盘。
路漫漫其悠远
原因2：数据的商业地位正在上升
• 大量案例表明，粗放式经营是个死胡同。
– 举例：中国制造为何不被尊重
路漫漫其悠远
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略 。支持通过数据整合颠覆公司低效的流程 和业务，信息化部门的职能从软硬件日常 维护转向助推商业逻辑重构。
路漫漫其悠远
主动采集 有序归集
• 企业要围绕客户、产品、管理建立数据采 集计划，把数据当作“战略资产”来看待，大 中型企业要着手建立数据仓库或数据集市 ；数据采集、清洗、储存、分析纳入公司 信息化部门的日常管理任务中。
– 举例：克罗格证明传统超市生财有道 – 举例：阿里真能打造物流智能骨干网吗？
路漫漫其悠远
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验的决 策”，传统企业应当从客户端、产品端、管 理端寻找介入机会，切不可陷入技术端陷 阱。
路漫漫其悠远
2020/3/23
目录
• 一个案例 • 大数据究竟是什么？ • 大数据为何会火爆？ • 如何应对大数据潮流？
路漫漫其悠远
埃奇奥尼与他的Farecast
路漫漫其悠远
人们已经认同：数据也是资源
• 数据是企业最广泛的资源。– Nhomakorabea举例：饭店、工厂
• 数据是最易被人们忽视的资源
– 举例：公交卡、支付宝• 每天的关键词搜索量50亿，谷歌33亿； • 淘宝天猫2015双11营业额达912亿人民币。中国小商品城
2014全年成交额才857亿元人民币； • 互联网一天内产生的信息量可以装满1.68亿张DVD光盘。
路漫漫其悠远
原因2：数据的商业地位正在上升
• 大量案例表明，粗放式经营是个死胡同。
– 举例：中国制造为何不被尊重
路漫漫其悠远
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略 。支持通过数据整合颠覆公司低效的流程 和业务，信息化部门的职能从软硬件日常 维护转向助推商业逻辑重构。
路漫漫其悠远
主动采集 有序归集
• 企业要围绕客户、产品、管理建立数据采 集计划，把数据当作“战略资产”来看待，大 中型企业要着手建立数据仓库或数据集市 ；数据采集、清洗、储存、分析纳入公司 信息化部门的日常管理任务中。
– 举例：克罗格证明传统超市生财有道 – 举例：阿里真能打造物流智能骨干网吗？
路漫漫其悠远
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验的决 策”，传统企业应当从客户端、产品端、管 理端寻找介入机会，切不可陷入技术端陷 阱。
大数据培训课件
智能交通
运用大数据技术对交通流量、路 况、交通事故等多源数据进行挖 掘和分析，实现交通拥堵的预测 和疏导，提高交通运行效率和安 全性。
环境保护
利用大数据技术对环境监测数据 进行实时分析和预测，及时发现 和解决环境问题，为环境保护和 可持续发展提供有力支持。
THANKS
感谢观看
数据传输安全
分析数据传输过程中可能面临的安全威胁，探讨 如何通过SSL/TLS等协议来确保数据传输的安全 性。
密钥管理
阐述密钥管理的重要性和挑战，介绍常见的密钥 管理技术（如密钥交换、密钥存储等）及其最佳 实践。
数据脱敏与匿名化处理
数据脱敏技术
01
探讨数据脱敏的原理和方法，包括静态数据脱敏和动态数据脱
化规律。
社区发现
识别社交网络中的社区结构，分 析社区内的交互行为和信息传播
机制。
网络传播分析
研究信息在社交网络中的传播路 径、速度和影响范围，为舆情监
控和营销策略提供支持。
06
大数据安全与隐私保护
数据加密与传输安全
1 2 3
数据加密技术
介绍常见的加密算法（如AES、RSA等）及其原 理，探讨如何在实际应用中选择合适的加密算法 来保护数据的机密性。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据技术架构
分布式存储技术
Hadoop的HDFS、HBase、 Cassandra等，用于存储海量
数据。
分布式计算技术
MapReduce、Spark、Flink等 ，用于处理和分析大数据。
文本挖掘与情感分析
大数据BigData培训课件
11
第十一页，共101页。
时间序列(xùliè)分析
• 商业组织积累了大量的交易历史信息,企业 的各级管理人员希望从这些数据(shùjù)中 分析出一些模式,以便从中发现商业时机,通 过趋势分析,甚至预先发现一些正在涌现出 来的时机.
12
第十二页，共101页。
时间序列(xùliè)分析
– 比方在金融效劳行业,分析人员可以开发针对性 的分析软件,对时间序列数据进行(jìnxíng)分析, 寻找有利可图的交易模式(profitable trading pattern),经过进一步验证之后,操作人员可以使 用这些交易模式进行(jìnxíng)实际的交易,获得 利润
分布在不同地理位置上的传感器,对所处环 境进行感知,不断生成数据.即便对这些数据 进行过滤(guòlǜ),仅保存局部有效数据,长时 间累积的数据量也是非常惊人的
4
第四页，共101页。
大数据(shùjù)时代
大规模数据(shùjù)主要来源2: 网站点击流数 据(shùjù)
为了进行有效的市场营销和推广,用户在网 上的每个点击及其时间都被记录下来;利用 这些数据(shùjù),效劳提供商可以对用户存 取模式进行仔细的分析,从而提供更加具有 针对性的效劳
19
第十九页，共101页。
关系数据库技术(jìshù)
• 关系数据库技术经过了将近 40 年的开展, 成为一门成熟的、同时仍在不断演进的主 流数据管理和分析技术.
• 关系数据管理技术的主流应用包括 (bāokuò)OLTP 应用、OLAP 应用以及数据 仓库等.
• SQL 语言作为存取关系数据库系统的语言 得到了标准化,经过不断扩充,其功能和表达 能力不断增强.
36
第三十六页，共101页。
第十一页，共101页。
时间序列(xùliè)分析
• 商业组织积累了大量的交易历史信息,企业 的各级管理人员希望从这些数据(shùjù)中 分析出一些模式,以便从中发现商业时机,通 过趋势分析,甚至预先发现一些正在涌现出 来的时机.
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第十二页，共101页。
时间序列(xùliè)分析
– 比方在金融效劳行业,分析人员可以开发针对性 的分析软件,对时间序列数据进行(jìnxíng)分析, 寻找有利可图的交易模式(profitable trading pattern),经过进一步验证之后,操作人员可以使 用这些交易模式进行(jìnxíng)实际的交易,获得 利润
分布在不同地理位置上的传感器,对所处环 境进行感知,不断生成数据.即便对这些数据 进行过滤(guòlǜ),仅保存局部有效数据,长时 间累积的数据量也是非常惊人的
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第四页，共101页。
大数据(shùjù)时代
大规模数据(shùjù)主要来源2: 网站点击流数 据(shùjù)
为了进行有效的市场营销和推广,用户在网 上的每个点击及其时间都被记录下来;利用 这些数据(shùjù),效劳提供商可以对用户存 取模式进行仔细的分析,从而提供更加具有 针对性的效劳
19
第十九页，共101页。
关系数据库技术(jìshù)
• 关系数据库技术经过了将近 40 年的开展, 成为一门成熟的、同时仍在不断演进的主 流数据管理和分析技术.
• 关系数据管理技术的主流应用包括 (bāokuò)OLTP 应用、OLAP 应用以及数据 仓库等.
• SQL 语言作为存取关系数据库系统的语言 得到了标准化,经过不断扩充,其功能和表达 能力不断增强.
36
第三十六页，共101页。
大数据培训课件pptx
数据呈现
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
大数据技术及应用培训优质PPT
行。
详细描述
交通大数据可以帮助政府和企业优 化交通路线、减少拥堵和提高出行 效率。
具体应用
智能交通信号控制、路线规划、共 享单车调度等。
社交大数据
总结词
社交媒体利用大数据技术进行用 户画像、舆情分析和社交关系挖
掘。
详细描述
社交大数据可以帮助企业了解用 户需求、舆情趋势和社交网络结 构，提高品牌知名度和市场占有
率。
具体应用
用户画像分析、品牌监测、社交 广告等。
PART 04
大数据技术挑战与解决方 案
REPORTING
数据安全与隐私保护
数据加密
采用高级加密算法对数据进行加密，确保数据在 传输和存储过程中的安全性。
访问控制
实施严格的访问控制策略，限制对数据的访问权 限，防止未经授权的访问和泄露。
隐私保护
采用匿名化、去标识化等技术手段，对敏感数据 进行处理，保护用户隐私。
进行处理，提高处理效率。
内存计算
02
利用内存计算技术，将数据存储在内存中，减少磁盘I/O操作，
提高数据处理速度。
并行处理
03
将任务拆分成多个子任务，并行执行子任务，加快数据处理速
度。
数据孤岛问题与数据整合
数据接口标准化
制定统一的数据接口标准，规范不同系统之间的数据交换方式。
数据集成平台
建立数据集成平台，实现不同系统之间的数据整合和共享。
大数据技术的应用场景
• 总结词：大数据技术的应用场景包括商业智能、金融风控、医疗健康、 智慧城市和物联网等领域。
• 详细描述：大数据技术的应用场景非常广泛。在商业智能领域，企业利用大数据分析市场趋势、用户行为等，以制定更 精准的营销策略。在金融风控领域，大数据可以帮助银行、保险公司等机构识别和预防欺诈行为，降低风险。在医疗健 康领域，大数据可以用于疾病诊断、药物研发和患者管理等方面，提高医疗效率和精度。在智慧城市领域，大数据技术 可以用于城市规划、交通管理、环境保护等方面，提高城市治理水平。在物联网领域，大数据可以帮助企业更好地管理 和优化物联网设备的运行状态和性能。
详细描述
交通大数据可以帮助政府和企业优 化交通路线、减少拥堵和提高出行 效率。
具体应用
智能交通信号控制、路线规划、共 享单车调度等。
社交大数据
总结词
社交媒体利用大数据技术进行用 户画像、舆情分析和社交关系挖
掘。
详细描述
社交大数据可以帮助企业了解用 户需求、舆情趋势和社交网络结 构，提高品牌知名度和市场占有
率。
具体应用
用户画像分析、品牌监测、社交 广告等。
PART 04
大数据技术挑战与解决方 案
REPORTING
数据安全与隐私保护
数据加密
采用高级加密算法对数据进行加密，确保数据在 传输和存储过程中的安全性。
访问控制
实施严格的访问控制策略，限制对数据的访问权 限，防止未经授权的访问和泄露。
隐私保护
采用匿名化、去标识化等技术手段，对敏感数据 进行处理，保护用户隐私。
进行处理，提高处理效率。
内存计算
02
利用内存计算技术，将数据存储在内存中，减少磁盘I/O操作，
提高数据处理速度。
并行处理
03
将任务拆分成多个子任务，并行执行子任务，加快数据处理速
度。
数据孤岛问题与数据整合
数据接口标准化
制定统一的数据接口标准，规范不同系统之间的数据交换方式。
数据集成平台
建立数据集成平台，实现不同系统之间的数据整合和共享。
大数据技术的应用场景
• 总结词：大数据技术的应用场景包括商业智能、金融风控、医疗健康、 智慧城市和物联网等领域。
• 详细描述：大数据技术的应用场景非常广泛。在商业智能领域，企业利用大数据分析市场趋势、用户行为等，以制定更 精准的营销策略。在金融风控领域，大数据可以帮助银行、保险公司等机构识别和预防欺诈行为，降低风险。在医疗健 康领域，大数据可以用于疾病诊断、药物研发和患者管理等方面，提高医疗效率和精度。在智慧城市领域，大数据技术 可以用于城市规划、交通管理、环境保护等方面，提高城市治理水平。在物联网领域，大数据可以帮助企业更好地管理 和优化物联网设备的运行状态和性能。
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狭义的大数据
狭义的大数据就是指用现在的一般技术难以管理的大量 数据的集合。 大数据不仅仅是容量大而已，可以用3v来描述大数据的 特征:Volume(容量)、Variety(多样性)、Velocity(速度)。 1.容量也就是指数据量，基本上是指从几十TB到几PB这样的 数 量 级 ； 甚 至 可 能 发 展 到 E B 数 量 级 。 （ 1 T B = 1024GB ， 1PB=1024TB，1EB=1024PB） 2.多样性网站日志数据、Facebook等媒体中的文本数据，智 能手机中内置的 GPS 所产生的位置信息，监控摄像机的视频 数据等。 3.速度也就是数据产生和更新的频率。
大数据分类——按数据来源划分 电信、金融与保险、电力、石化系统
电信行业
• 用户上网记录、 通话、信息、地 理位置 • 运营商拥有的数 据数量都在 10PB以上 • 年度用户数据增 长约数十PB
金融与பைடு நூலகம்险
• 开户信息数据， 银行网点和在线 交易数据、自身 运营的数据 • 金融系统每年产 生数据达数十PB • 保险系统数据量 也接近PB级别
电力与石化
• 仅国家电网采集 获得的数据总量 就上10个PB级别 • 石油化工、智能 水表等领域每年 产生和保存下来 的数据量也达到 数十PB级别。
大数据分类——按数据来源划分 公共安全、医疗卫生、交通领域
公共安全
• 北京：50万个 监控摄像头， 每天采集视频 数据量约3PB • 整个视频监控 每年保存下来 的数据在数百 PB以上
目录
大数据的背景 大数据的定义 大数据的分类 大数据的应用 大数据给我们带来了什么 大数据面临的挑战和趋势 大数据时代的统计
一、大数据时代的背景
“大数据”的诞生：
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的 程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸式的增长，创造 出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。
医疗卫生
• 仅广州中山大学 医院2013年数据 量为1000个TB • 整个医疗卫生行 业一年能够保存 下来的数据就可 达到数百PB
广义的大数据
广义的大数据是一个综合性的概念，它包括
因具备3v特征而难以进行管理的数据 对这些数据进行存储、处理、分析的技术 能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织 这些人才和组织指的是目前在欧美十分紧俏的“数据 科学家”这类人才，以及能够对大数据进行有效运用的组 织。 由此广义的概念可知，除了自身的特征外，人才的作 用在大数据时代中日益突出。
21世纪是数据信息大发展的时 代，移动互联、社交网络、电子商务 等极大拓展了互联网的边界和应用范 围，各种数据正在迅速膨胀并变大。 互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器， 智慧地球）、车联网、GPS、医学影 像、安全监控、金融（银行、股市、 保险）、电信（通话、短信）都在疯 狂产生着数据。
§这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴 §大数据时代正在来临..
二、大数据的定义
在2012年的IT业界中，“大数据”（Big Data）成了关 注度不断提高的关键词之一。 “大数据”是一个起源于欧 美的词汇。不过，关于这个词的起源时间并不是十分清楚。 至今为止，最具影响力的说法是2010年2月出版的«经济学 家 »（ The Economist ）杂志中的一篇题为“ The data deluge”的文章。其中，“deluge”的解释是"数据洪流或 海量数据"。 那么，究竟何为大数据？ 一般来说，可以从狭义和广义两个层面来进行理解。
大数据分类——按数据来源划分 BAT为代表的互联网公司
阿里巴巴
• 目前保存的数 据量为近百PB • 拥有90%以上 的电商数据 • 交易数据、用 户接 • 总存储数据量经 近一千个PB 压缩处 UGC • 大量社交、游戏 • 以70%以上的搜 等领域积累的文 索市场份额坐拥 本、音频、视频 庞大的搜索数据 和关系类数据
大数据时代到来
新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年… 每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
三、大数据的分类
•按生产主体划分 •按数据来源划分
•按存储形式划分
大数据的分类—按生产主体划分
少量企业应用产生 的数据 巨量机器产生的数 据 • 应用服务器日志 • 传感器数据（天 气、水、智能电 网等） • 图像和视频（摄 像头监控数据等） • RFID、二维码或 条形码扫描数据
大量人产生的数据
大数据时代到来
数据量增加 数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据 爆发式的增长
根据监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长， 大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续 保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量 相当于之前产生的全部数据量 TB PB EB ZB
• 微博、微信 • 电子商务在线交 易日志数据 • 评论、留言或者 电话投诉等 • 企业应用的相关 评论数据
• 关系型数据库 中的数据 • 数据仓库中的 数据
大数据分类—按数据来源划分
1、BAT为代表的互联网公司。 2、电信、金融、保险、电力、石化系统。 3、公共安全、医疗、交通领域。 4、气象、教育、地理、政务等。 5、其他，商业销售、制造业、农业、物流和流通等领域。