大数据时代--大数据的定义,理解和应用
大数据概念及应用
大数据概念及应用一、概念介绍大数据是指规模庞大、复杂度高且难以通过传统数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据具有三个特征：数据量大、速度快和多样性。
数据量大意味着数据的规模庞大，可能是以TB、PB甚至EB为单位；速度快表示数据的生成速度非常快，需要实时或者近实时处理；多样性表示数据的类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
二、大数据应用领域1. 金融行业大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过分析大数据，金融机构可以实现风险管理、反欺诈、客户关系管理等方面的优化。
例如，通过分析大量的交易数据和用户行为数据，可以识别出潜在的欺诈行为，及时采取措施防止损失。
2. 零售行业大数据在零售行业的应用可以匡助企业进行市场分析、销售预测、库存管理等。
通过分析顾客购买记录和行为数据，可以进行个性化推荐，提高销售额。
同时，通过分析供应链数据和市场趋势，可以优化库存管理，减少库存积压和损失。
3. 医疗保健行业大数据在医疗保健行业的应用可以匡助医疗机构提高诊断准确性、优化治疗方案、提升医疗服务质量。
通过分析大量的患者病历数据和医学文献，可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
同时，通过分析健康监测数据和生活习惯数据，可以提供个性化的健康管理建议。
4. 交通运输行业大数据在交通运输行业的应用可以匡助交通管理部门提高交通流量管理、交通事故预防等方面的能力。
通过分析交通流量数据和交通事故数据，可以预测交通拥堵情况，优化交通信号控制，减少交通事故发生。
5. 教育行业大数据在教育行业的应用可以匡助教育机构进行教学评估、学生管理和个性化教育。
通过分析学生的学习行为数据和学业成绩数据，可以评估教学效果，优化教学方法。
同时，通过分析学生的兴趣和学习偏好，可以提供个性化的学习推荐和辅导建议。
三、大数据分析工具1. HadoopHadoop是一个开源的分布式计算平台，可以用于存储和处理大数据。
它基于分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，可以实现对大数据的分布式存储和并行处理。
大数据概念及应用
大数据概念及应用引言概述：大数据是指规模庞大、种类繁多的数据集合，其特点是高速、多样和巨大。
随着信息技术的发展，大数据在各行各业的应用越来越广泛。
本文将从五个方面详细介绍大数据的概念及其应用。
一、大数据的概念1.1 数据规模：大数据的特点之一是数据规模巨大，以TB、PB甚至EB为单位进行计量。
1.2 数据多样性：大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
1.3 数据速度：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
二、大数据的应用领域2.1 商业智能：通过对大数据的分析，企业可以了解市场趋势、消费者需求等信息，从而做出更明智的商业决策。
2.2 金融领域：大数据可以帮助银行、保险公司等金融机构进行风险评估、客户分析等工作，提高业务效率和风险控制能力。
2.3 医疗健康：大数据在医疗领域的应用可以帮助医院进行疾病预测、个性化治疗等工作，提高医疗水平和病人的生活质量。
三、大数据的技术支持3.1 分布式计算：由于大数据的规模巨大，传统的计算机无法满足处理需求，因此需要采用分布式计算技术，如Hadoop、Spark等。
3.2 数据挖掘：大数据中蕴含着丰富的信息，通过数据挖掘技术，可以从中发现隐藏的模式、关联规则等，为决策提供支持。
3.3 机器学习：大数据的应用离不开机器学习算法，通过机器学习可以对大数据进行分类、预测等分析，提高决策的准确性。
四、大数据的挑战与风险4.1 数据隐私与安全：大数据中可能包含个人隐私信息，如何保护数据的安全性是一个重要的挑战。
4.2 数据质量与准确性：大数据中可能存在噪声、缺失等问题，如何保证数据的质量和准确性是一个难题。
4.3 数据处理与分析能力：大数据的处理和分析需要强大的计算能力和算法支持，如何提高处理效率是一个挑战。
五、大数据的未来发展趋势5.1 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的发展将进一步推动大数据的应用，如自动驾驶、智能机器人等。
大数据的理解和认识
大数据的理解和认识在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
随着科技的发展和互联网的普及，我们每天都在产生大量的数据，这些数据的积累和处理已经成为了一个巨大挑战。
因此，理解和认识大数据的重要性变得尤为关键。
本文将从三个方面探讨大数据的理解和认识，包括大数据的定义、特点以及应用领域。
一、大数据的定义大数据是指规模庞大、多样化、产生速度快，难以通过传统方式进行处理和分析的数据集合。
它主要分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指可以通过表格或数据库表示的数据，如数字、文本等；而非结构化数据则是指无法用固定格式来描述的数据，如图片、音视频等。
二、大数据的特点大数据有以下几个主要特点：1. 海量性：大数据的规模通常非常大，传统的数据存储和处理技术往往无法胜任。
因此，需要利用分布式存储和处理技术来应对海量数据的挑战。
2. 多样性：大数据涵盖了各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据、时序数据等。
这些数据具有不同的来源和格式，需要通过数据整合和清洗来获取有用的信息。
3. 时效性：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
因此，需要运用实时计算和流式处理技术来满足数据时效性的要求。
4. 真实性：大数据往往是由用户在日常生活中产生的真实数据，这些数据具有客观性和真实性，可以为决策提供可靠的依据。
5. 隐私性：随着大数据的涌现，数据隐私和安全问题备受关注。
在处理和分析大数据时，需要采取合理的数据保护措施，确保用户的隐私不受侵犯。
三、大数据的应用领域大数据的引入和应用已经深入到各个行业和领域，对社会经济的发展产生了深远的影响。
下面列举几个大数据应用的典型领域：1. 金融领域：大数据在金融风控、信用评估和交易处理等方面具有重要的应用。
通过大数据分析，可以帮助金融机构更好地管理风险、优化投资组合和提供个性化的金融服务。
2. 医疗健康领域：大数据在医疗健康领域的应用可以改善疾病预防、诊断和治疗等方面。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解标题：对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解引言概述：随着信息技术的发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
对于大数据的认识和理解，不仅是一种技术问题，更是一种思维方式和理念的转变。
在这篇文章中，我们将从数据的概念、特点、应用、挑战和未来发展等方面进行探讨，希望能够帮助读者更好地理解大数据。
一、数据的概念1.1 数据是什么？数据是描述客观事物的符号，是对事物特征的表达。
在计算机科学中，数据是指能被输入到计算机中并被计算机处理的符号集合。
1.2 数据的种类数据可以分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指具有固定格式的数据，如表格数据；非结构化数据是指没有固定格式的数据，如文本、图片、视频等。
1.3 数据的重要性数据是信息的载体，是决策的基础。
通过对数据的分析和挖掘，可以为企业提供更准确的信息，帮助企业做出更科学的决策。
二、数据的特点2.1 大数据的4V特点大数据的特点可以用4V来描述，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据种类多）、Value（数据价值高）。
2.2 数据的实时性随着互联网的发展，数据的产生速度越来越快，数据的实时性成为大数据分析的重要特点。
实时数据分析可以帮助企业更快速地做出决策。
2.3 数据的不确定性数据的不确定性是大数据分析的难点之一，数据可能存在噪声、缺失、冲突等问题，需要通过数据清洗和处理来解决。
三、数据的应用3.1 商业智能大数据可以帮助企业进行商业智能分析，通过数据挖掘和预测分析，发现潜在的商机和市场趋势，提高企业的竞争力。
3.2 个性化推荐基于大数据的个性化推荐系统可以根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐最符合其需求的产品或服务，提升用户体验。
3.3 智慧城市大数据在城市管理中也有广泛的应用，可以实现交通优化、环境监测、安全预警等功能，提高城市的运行效率和生活质量。
四、数据的挑战4.1 数据隐私保护随着数据的不断增长，数据隐私保护成为一个重要问题。
大数据时代简介
大数据时代简介在数字化和信息技术迅速发展的当下，大数据已经成为一个炙手可热的话题。
大数据时代的到来，给我们的生活和工作带来了巨大的改变。
本文将介绍大数据时代的概念、应用和影响，带您一起探索这个数字化世界的新纪元。
一、大数据时代的概念大数据时代是指在信息技术高度发达的背景下，人们通过海量数据的收集、存储、处理、分析和应用，探索和发现新的信息和知识的时代。
它是一种全新的信息处理模式，通过对大数据的深入挖掘，可以帮助我们揭示事物背后隐藏的规律、趋势和价值。
二、大数据时代的应用1. 商业领域在商业领域，大数据被广泛应用于市场研究、销售预测、客户关系管理和营销策略等方面。
通过分析海量的消费者数据，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，制定个性化的营销策略，提升品牌竞争力。
2. 城市管理大数据在城市管理中也有着广泛的应用。
通过对城市各类数据的收集和分析，可以优化交通运输，提升能源利用效率，改善环境质量，提供更好的公共服务等。
比如，智能交通系统可以通过分析交通流量数据，优化信号灯的调配，减少拥堵，提高交通效率。
3. 医疗健康在医疗健康领域，大数据的应用有助于提高疾病早期预防和治疗的效果。
通过使用个人健康数据、基因组学数据和医疗记录等，可以实现个性化医疗，为患者提供更精准的诊断和治疗方案。
4. 社交媒体大数据时代，社交媒体成为人们交流和获取信息的重要渠道。
通过对社交媒体数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、社交网络和消费行为等，为企业提供精准的广告投放和定向营销。
5. 科学研究大数据在科学研究中的应用也越来越广泛。
科学家们通过海量的实验数据和模拟数据，进行模式识别和机器学习，从而推动科学的发展和创新。
比如，在天文学领域，通过对天体观测数据的分析，科学家们可以发现新的星系、行星和宇宙现象。
三、大数据时代的影响1. 经济影响大数据的应用为经济发展带来了新的机遇和动力。
它可以帮助企业降低成本、提高效率，为创新和增长提供支撑。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解大数据是当今信息时代的产物，它是指规模庞大、种类繁多的数据集合。
对于大数据的认识和理解，可以从多个角度进行探讨。
本文将从数据的本质、应用领域、挖掘技术、价值和未来发展等方面进行分析。
一、数据的本质1.1 数据的定义：数据是描述事物属性的符号记录，是信息的载体。
1.2 数据的特点：数据具有多样性、复杂性、动态性和不确定性。
1.3 数据的来源：数据来源于各种信息系统、传感器、社交网络等多个渠道。
二、数据的应用领域2.1 商业领域：大数据在市场营销、风险管理、客户关系管理等方面发挥重要作用。
2.2 医疗领域：大数据在疾病预测、医疗诊断、药物研发等方面有着广泛应用。
2.3 交通领域：大数据在交通管理、智能交通系统、车联网等方面提高了交通效率和安全性。
三、数据的挖掘技术3.1 数据清洗：清洗数据是为了处理脏数据、缺失数据和重复数据，提高数据质量。
3.2 数据分析：通过数据分析技术，可以发现数据之间的关联性、趋势和规律。
3.3 数据可视化：数据可视化技术可以将复杂的数据信息以图表形式展现，更直观地呈现数据结果。
四、数据的价值4.1 商业价值：大数据可以帮助企业进行市场分析、产品优化、客户维护等，提高竞争力。
4.2 社会价值：大数据在公共安全、环境保护、城市规划等方面有助于社会发展和改善生活。
4.3 个人价值：大数据可以为个人提供个性化的服务、精准的推荐和定制化的体验。
五、数据的未来发展5.1 人工智能：大数据与人工智能的结合将推动数据分析和应用的智能化和自动化。
5.2 边缘计算：随着物联网的发展，大数据的处理将更多地向边缘设备和节点靠拢。
5.3 隐私保护：随着数据泄露和滥用问题的凸显，数据隐私保护将成为大数据发展的重要议题。
综上所述，对于大数据的认识和理解是多维度的，需要从数据的本质、应用领域、挖掘技术、价值和未来发展等方面进行深入探讨，以更好地应用大数据技术，推动社会和经济的发展。
对大数据时代的认识和理解
对大数据时代的认识和理解1.什么是大数据时代随着技术的不断发展，如今我们进入了一个全新的时代，那就是大数据时代。
传统的数据处理方式已经无法满足我们所面临的数据规模和复杂性，而大数据技术的出现解决了这个难题，使得我们可以更高效、更准确地从庞大的数据中提取有用的信息，并发现新的商业机会。
大数据时代的到来不仅是技术层面的进步，也是社会变革的激发和发展。
2.大数据时代的特点大数据时代最明显的特点就是数据量的大规模，而且数据在不断地增长和更新。
此外，这些数据包含的来源多样，包括传感器数据、日志数据、手机应用数据等等，这些数据的类型和构成也多种多样。
而对于这些数据的处理，传统的方法已无能为力，需要依靠新一代的技术和算法，如云计算、分布式系统、机器学习等。
3.大数据时代的应用大数据技术的应用范围也很广泛，包括商业、政府、医疗、科研等领域。
比如在商业领域，大数据技术可以用于数据分析，帮助企业更好地了解用户需求、市场趋势，掌握商业机会等。
在政府领域，可用于实现精准扶贫、社会治理、公共安全等。
在医疗领域，可以针对不同患者群体进行数据分析和挖掘，医疗系统可以开发出更加个性化的诊疗方案。
4.大数据时代的挑战虽然大数据技术带来了很多好处，但与此同时也带来了很多挑战。
其中最大的一个挑战就是数据的安全问题，随着数据的增加和共享，数据泄露的风险也变得更大。
同时，大数据的处理也需要消耗大量的计算资源，这也带来了很高的IT成本和能源成本。
还有一个挑战是数据隐私问题，如何在尊重用户隐私的前提下，为数据分析提供足够的可持续性。
总之，大数据时代是一个充满机遇和挑战的时代，我们需要不断研究和发展相关技术，应对未来的变化和挑战。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解引言概述：在信息时代的今天，大数据已经渗透到我们生活的方方面面。
对于大数据的认识和理解变得至关重要。
本文将从数据的本质、数据的来源、数据的应用、数据的价值以及数据的挑战五个方面，详细阐述对于大数据的认识和理解。
一、数据的本质：1.1 数据的定义：数据是指通过观察、测量或者采集而得到的事实或者信息的集合。
它可以是数字、文本、图象、音频等形式的表达。
1.2 数据的特点：数据具有多样性、海量性、高速性和价值密度低等特点。
多样性指数据来源多样，形式多样。
海量性指数据量庞大，超出传统数据处理能力。
高速性指数据的产生和传输速度快。
价值密度低指数据中的实用信息占比较低。
1.3 数据的生命周期：数据从产生到消亡经历了不同的阶段，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节。
了解数据的生命周期可以更好地理解数据的本质。
二、数据的来源：2.1 传统数据来源：传统数据主要来自于企业内部的各种系统和数据库，例如企业的销售系统、人力资源系统等。
这些数据通常结构化、规模较小，容易进行分析。
2.2 社交媒体数据来源：随着社交媒体的普及，人们在社交媒体上产生大量的数据，包括文字、图片、视频等。
这些数据具有多样性和高速性，可以用于情感分析、舆情监测等应用。
2.3 互联网数据来源：互联网上的数据包括网页、博客、论坛、电子邮件等。
这些数据量大、多样性强，可以用于搜索引擎优化、市场竞争分析等领域。
三、数据的应用：3.1 商业领域的应用：大数据在商业领域的应用非常广泛，包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务。
3.2 医疗领域的应用：大数据在医疗领域的应用可以匡助医生进行疾病诊断、药物研发等。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现疾病的规律和趋势，提高医疗效率。
3.3 城市管理的应用：大数据在城市管理中的应用可以匡助城市规划、交通管理等。
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大数据时代的爆炸增长
地球上至今总共的数据量：
PB EB ZB
TB
GB
1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
在2006 年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全球 一共新产生了约180EB的数据；
在2011 年，这个数字达到了1.8ZB。
而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长44 倍， 达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
• 在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力； • 在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化
的服务，比如医疗、卫生、教育等部门； • 解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，
但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分 析；
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
7
目录
大数据的定义
理解大数据
相关技术与应用
8
1、密不可分的大数据与云计算
大数据是落地的云
商业模式驱动
应用需求驱动
云计算本身也是大数据的一种业务模式
• 云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术。 • 数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。 • 当前云计算更偏重海量存储和计算，以及提供的云服务，运行云应用，但是缺乏盘
活数据资产的能力，挖掘价值性信息和预测性分析，为国家、企业、个人提供决策 和服务，是大数据核心议题，也是云计算的最终方向。
9
2、大数据不仅仅是“大”
多大？ 至少PB
级
比大更重要的是 数据的复杂性， 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠
覆性的价值
10
3、软件是大数据的引擎
和数据中心（Data Center） 一样，软 件是大数据的驱动力 ，软件改变世界
大数据时代
Newland Enterprise Solutions Copyright @Newland corporation 2011 All Right Reset 了!
反对派认为，我们现在处在一个盲目的大数据崇拜时代
2
目录
大数据的定义
理解大数据 相关技术与应用
11
大数据生态：软件是引擎
12
4、大数据的应用不仅仅是精准营销
• 通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典型 应用，但是大数据在各行各业特别是公共服务领 域具有广阔的应用前景
消费 行业
金融 服务
食品 安全
医疗 卫生
军事
交通 环保
电子 商务
气象
13
5、管理大数据“易”理解大数据“难”
• 虽然大数据是一个重大问题，真正的问题 是让大数据更有意义
3
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。信息爆炸的学科如天文学 和基因学，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。
难点：
• 1、在最初就合理规划智慧城市（深度思考哪些领域能够运用）；
• 2、在城市发展基础设施和“云产业”的同时，更多重视“数据”的价值；
智能 感知
• 3、在大数据处理领域的核心技术不足，需要政府更大的投入。
协同 共享
“智慧 大脑”
互联 互通
智能 运营
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更多行业的应用
政府、金融、电信等行业投资建立大数据的处理分析手段，实现综合治理、业务开拓等目 标；应用到制造等更多行业。
软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息 为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案
微软： • 2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和
提高决策速度的设备。
EMC： • EMC 斩获了纽交所和Nasdaq； • 大数据解决方案已包括40多个产品。
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
转换为结构化存储
按照非结构化存储
➢ 大数据技术：
➢ 解决方案：
• 数据采集：ETL工具 • 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 • 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 • 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等
想驾驭这庞大的数据，我们必 须了解大数据的特征。
5
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
6
《大数据时代》
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大数据带来的机遇
大数据赋予我们洞察未来的能力
马云成功预测2008 年经济危机 • “2008 年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在
下滑。海关是卖了货，出去以后再获得数据；我们提前半年时间从询盘上推 断出世界贸易发生变化了。” • 通常而言，买家在采购商品前，会比较多家供应商的产品，反映到阿里巴巴 网站统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的 数值，综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大,保证用 户行为模型的准确性。因此在这个案例中，询盘数据的下降，自然导致买盘 的下降。
人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变，也是大 数据作出的最大贡献之一。——《大数据时代》
22
未来IT投资重心转移
结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
23
Thanks
理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS） • IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。 • 该产品组合包括： • 打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析
…
facebook 社交网络
电子商务
淘宝、 ebuy
…
…
微博、 Apps
移动互联
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。
政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。
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大数据的应用 ——热点：智慧城市
• 美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的 数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全， 转变教育和学习模式” ；
• 中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服 务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”
• Hadoop（MapReduce技术） • 流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）
数据采集
数据管理
数据储存
数据分析与挖掘
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大数据的应用
——企业在投入
行业拓展者，打造大数据行业基石：
IBM： • IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）;业务事件处
相关技术与应用
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一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术
• 结构化数据：
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比；
海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 目前大数据管理多从架构和并行等方面考 虑，解决高并发数据存取的性能要求及数 据存储的横向扩展，但对非结构化数据的 内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这 是实现大数据资源化、知识化、普适化的 核心
• 非结构化海量信息的智能化处理：自然语 言理解、多媒体内容理解、机器学习等
14
目录
大数据的定义 理解大数据
大数据的构成
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。
大数据价值链的3大构成：数据本身、技能与思维 其中三者兼具的又谷歌公司，谷歌在刚开始收集数据的时候就已经有多次使用数据的想