大数据应用的机会与挑战(PDF 24页)
大数据专业调研报告
数据科学与大数据技术专业调研报告大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围加速企业创新、引领社会变革的利器。
现代关系学之父德鲁克有言，预测未来最好的方法，就是去创造未来。
而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。
“大数据”(Big Data)指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。
“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。
“大数据”能帮助政府和企业找到一个个难题的答案，给经济社会和发展带来前所未有的机会。
“谁率先拥有、善于利用大数据，谁就能掌握主动、赢得未来。
”身处互联网的时代，面对大数据浪潮，只有不畏艰险，勇当弄潮儿，才能赢得未来。
新的领域需要专业的人才，专业的人才需要大学设置专门的学科来培养，无限的挑战和机遇更需要有胆识、有智慧、有担当的有志之士、睿智青年勇攀高峰。
一、大数据技术概述大数据是数据分析的前沿技术。
简言之,从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
”人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
“东数西算”工程大背景下运营商的布局与发展机遇
DCWIndustry Observation产业观察173数字通信世界2024.041 “东数西算”工程概述1.1 “东数西算”工程实施背景（1）东中西部在数据中心布局上存在明显差距。
东部地区是云计算和大数据企业集聚地，数据中心高度集中。
根据信通院《中国算力发展指数白皮书》，2020年东部地区算力增速达到60%以上，连续多年保持高速增长态势，而中西部地区算力基础设施建设相对薄弱，这不利于数字经济在全国范围的均衡发展[1]。
（2）新兴业态对数字基础设施提出更高要求。
产业互联网等快速发展，需要数字化赋能，如果完全依靠市场配置数字基础资源，将难以满足需求，因此需在国家层面统筹数字基础设施规划建设。
（3）东部地区能源供给能力面临挑战。
大量高耗能数据中心集中在东部地区，加重了当地能源供给压力。
根据国家能源局统计，2022年我国数据中心耗电量已占全社会用电量的3%以上，而西部等地正是清洁能源的主要来源，亟须提升绿色低碳发展水平。
1.2 “东数西算”工程的主要目标和任务1.2.1 “东数西算”工程的主要目标一是实现网络、能源、算力、数据和应用的“五位一体化”，加强数据中心间的网络互联，构建统一的算力服务体系，推动清洁能源消纳利用，建设数据共享平台，提供统一的公共数据服务等；二是实现核心技术自主可控，突破网络设备、运算芯片、操作系统等关键技术领域对外部的依赖；三是助力达成“双碳”目标，大力发展绿色节能技术，推动数据中心与绿色低碳产业深度融合；四是推进数字经济高质量发展，东部地区推动数据中心集约化发展，西部地区鼓励数据中心跨越式发展，为数字化发展夯实基础。
预计到2025年，数据中心绿色节能技术可节约能耗15%以上[2]。
1.2.2 “东数西算”工程的主要任务根据《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》，“东数西算”工程的主要任务是构建“数网”“数纽”“数链”“数脑”“数盾”五大体系。
“东数西算”工程大背景下运营商的布局与发展机遇王 静（中国移动通信集团青海有限公司，青海 西宁 810000）摘要：文章全面解析了“东数西算”工程及其在当前信息产业发展中的战略地位，“东数西算”工程的核心是适应信息技术的新动态，实现数据和计算的高效配置，从而驱动相关产业的技术创新。
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。
第25页/共31页
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。
大数据时代耕地红线管控监测的机遇与挑战
安全。
为了有效保护耕地资源，我国确立了耕地尤其是永久基本农田的优先保护地位，使之成为调整经济结构、规划产业发展、推进城镇化不可逾越的耕地保护红线。
耕地保护红线的管控监测是实现耕地保护和粮食安全的重要举措。
随着社会经济快速发展，加剧的人类活动对耕地保护造成了越来越大的压力，导致局部耕地出现面积减少、质量下降、产量降低、作物结构单一、生态服务功能退化、耕地健康状况受损等问题[2-4]。
此外，气候变化也给耕地保护带来了巨大的挑战，特别是温度升高、降水变率增大伴随极端气候事件频率和强度的增加，如干旱和洪涝灾害加剧等，深刻影响着耕地的稳定性和可持续性[5]。
在人类活动和气候变化共同作用下，耕地管控状态的变化速度更快、强度更大、复杂性更高，如何对耕地管控状态进行高时效性、准确性、全面性地评估和监测已成为一个迫切需要解决的问题。
然而，传统的耕地监测方法存在着诸多不足，如周期长、时效性差、精度低、成本高等问题，难以满足及时、准确、动态的监测需求。
大数据具有海量数据处理、快速分析、智能决策等优势。
通过整合卫星影像、气象数据和土壤监测等多源数据，实现对耕地利用状态多维度的高频、高精度监测，为耕地红线管控状态的监测提供更为精准的数据支持、新的研究思路和技术手段[6]，从而全面了解耕地的状态和变化趋势，为农业规划、土地管理及粮食生产等决策提供科学支持和数据基础[7]。
如谷歌基于遥感大数据和云计算构建了近实时土地覆盖制图平台（Dynamic World）[8]，实现了土地覆盖制图从静态到实时动态监测的新理念的转换，这为耕地红线管控状态的监测预警提供了重要范例。
本文旨在适应大数据时代科研范式变革的要求，积极推进耕地红线监管的大数据支撑。
将从3个方面展开论述：①分析当前耕地保护红线管控监测现状；②介绍大数据技术在耕地红线监测中的应用现状和前沿技术，提出耕地红线监测的创新技术方案；③提出大数据技术在耕地红线监测中的挑战、建议和展望。
大数据：技术与应用实践指南
赵刚 博士 北京赛智时代信息技术咨询有限公司（CIOManage ） 总经理
作者简介
赵刚，博士。北京赛智时代信息技术咨询有限公司创始人。 历任国内著名信息化咨询公司赛迪顾问股份有限公司高级副总裁、首 席信息化咨询顾问，国内计算机系统集成一级资质企业北京赛迪时代 信息产业股份有限公司总经理、首席架构师，2012年获得中国电子 信息产业发展研究院十大“赛迪学者”称号，兼任中国信息化推进联 盟专家、中国电子学会高级会员。 近2年，主持和参与过的信息化咨询和集成项目有：国家新 一代信息技术应用战略研究、亚太地区智慧城市指标体系研究、中国 －欧盟信息社会研究、天津市智慧城市规划、国土资源部分布式国土 资源信息共享服务平台、国家图书馆文津馆智能搜索集群平台、公安 部虚拟化数据平台、中海油企业级数据中心和灾备中心规划、国药集 团私有云计算平台规划、北京市物联网应用示范项目初步设计、鄂尔 多斯市人口基础数据库建设等。 在信息化领域耕耘10余年，服务的政府、企业客户超过100 家，发表文章若干篇，著有专著《IT管理体系－战略、管理和服务》， 参与编写《智慧城市：规划、建设和评估》、《信息化基本知识》、 《信息系统审计》等。
社交网络等多方面应用。指出大
数据对于联合国和各国政府来说 是一个历史性的机遇，联合国还
探讨了如何利用包括社交网络在
内大数据资源造福人类。
/sites/default/files/BigDataforDevelopment-GlobalPulseMay2012.pdf
1. Volume 2. Variety
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时代， IDC预计到2020 年，全球将总共拥有 35ZB 的数据量。
金融大数据应用案例分析
每个贷款人都拥有6000到8000条数据
特点：
它的每笔贷款额度都很小，太多的资金额度需要更多次的检验 不良贷款会迅速暴露。，模型的反馈和改进时间短
违约率高
利率很高
22
国外其他应用
定期（每天）对所有客户的交易日志和当前的债权状况（包括核心 系统内的数据和从征信中心取得的数据）进行分析， 建模，及分 析当前模型的精确性； 定期（每天）根据分析对客户进行分类（segmentation ）； 每天针对不同的分类建立不同的模型，进行行为评分、预测对客户 营销可能性、 提前还款的可能性、坏账的可能性等； 每天根据预测的分数和交易状况和提前设定的strategy 自动调整 客户的credit line；
EMC Greenplum
需求
中信银行信用卡中心
采用大数据方 案后价值体现
实时的商业智能 可以结合实时、历史数据进行全局分析,风险管理部门现在可以每天评 估客户的行为，并决定对客户的信用额度在同一天进行调整；原有内 部系统、模型整体性能显著提高 秒级营销 Greenplum数据仓库解决方案提供了统一的客户视图，更有针对的进行 营销。2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了 1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。
跨帐户参考分析。分析ACH交易的文本材料（工资存款 、资产购买），以发现更多营销机会。
事件式营销。将改变生活的事件（换工作、改变婚姻状 况、置房等）视为营销机会。 交易对手网络风险分析。了解证券和交易对手问的风险 概况和联系。 消费智能。
16
摩根大通
已经开始使用Hadoop技 术以满足日益增多的用 途，包括诈骗检验、IT Hadoop能够存储大量非 结构化数据，允许公司 收集和存储Web日志、交
大数据应用开发(Python)职业技能等级标准(2021年版)
大数据应用开发（Python）职业技能等级标准（2021年1.0版）广东泰迪智能科技股份有限公司制定2021年3月发布目次前言﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍1 1范围﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 2规范性引用文件﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 3术语和定义﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 4适用院校专业﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍4 5面向职业岗位（群）﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 6职业技能要求﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5参考文献﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍13前言本标准按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
本标准起草单位：广东泰迪科技股份有限公司、华为技术有限公司、湖北省工业与应用数学学会、朗新科技股份有限公司、网宿科技股份有限公司、广州粤嵌通信科技股份有限公司、蓝盾信息安全技术股份有限公司、广东省人才研究会、北京四合天地科技有限公司、深圳职业技术学院、广州番禺职业技术学院、深圳信息职业技术学院、武汉职业技术学院、江苏海事职业技术学院、河南工业职业技术学院、广东轻工职业技术学院、上海电子信息职业技术学院、浙江商业职业技术学院、大连职业技术学院、西安航空职业技术学院、广东科学技术职业学院。
本标准主要起草人：郝志峰、张良均、余明辉、詹增荣、张治斌、刘彦姝、秦宗槐、王津、苏晓、万国德、张敏、王海、武春岭、施兴、赵云龙、蔡铁、陈永、杜恒、韩宝国、胡国胜、蒙飚、余爱民、史小英、沈凤池、沈洋。
声明：本标准的知识产权归属于广东泰迪智能科技股份有限公司，未经广东泰迪智能科技股份有限公司同意，不得印刷、销售。
1范围本标准规定了大数据应用开发（Python）职业技能等级对应的工作领域、工作任务及职业技能要求。
大数据试题及答案--最全
1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。
（单选题，本题2分）A：微软B：百度C：谷歌D：阿里巴巴2、大数据的起源是（ C ）。
（单选题，本题2分）A：金融B：电信C：互联网D：公共管理3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（ C）。
（单选题，本题2分）A：数据管理人员B：数据分析员C：研究科学家D：软件开发工程师4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。
（单选题，本题2分）A：规模B：活性C：关联度D：颗粒度5、数据清洗的方法不包括（ D）。
（单，本题2分）A：缺失值处理B：噪声数据清除C：一致性检查D：重复数据记录处理6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。
（单选题，本题2分）A：统计报表B：网络爬虫C：API接口D：传感器7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。
（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集B：数据重组能够使数据焕发新的光芒C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。
（单选题，本题2分）A：数字城市B：物联网C：联网监控D：云计算大数据的最显著特征是（ A）。
（单选题，本题2分）A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。
这体现了大数据分析理念中的（ B ）。
（单选题，本题2分）A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（ D ）。
（单选题，本题2分）A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（ A ）。
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2
第三平台是ICT技术的未来
云计算、大数据、 移动、社交
PC、LAN、互联网、 客户/服务器
主机、终端
Sour©ceID:CID20C1，3 2013
以用户为中心
以业务为中心 以计算为中心
3
数据世界的快速演变
更多设备
更多应用
更多内容
更多数据
© IDC 2013
4
数字宇宙时代来临 – 全球
50%
14
用户收集与分析的大数据种类
文本信息，如E-mail/表格/即时消… 日志文件 交易数据 视频 音频
移动设备产生的GPS数据 Web日志（点击流） 传感器/机器数据 社交网络数据
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%
被收集的数据 被分析的数据
来源：IDC 软件市场最终用户调研 2013（n=750, 中国 n=100）
全球数字宇宙到2010-2020年将有50倍的增长
2011年数据存储在 32GB的iPad中
Total: 2,873 EB
1,992 2,873
Source：IDC数字宇宙研究报告，2012.12
© IDC 2013
5
中国在数字宇宙中的位置日趋重要
在2012年至2020年间，预计将从364EB增长到8,600 EB，每年增长近50%
15
中国大数据分析应用路线图
传统世界
新世界
大数据分析
企业级分析应用
部门级分析型应 用
商业智能和报表 信息收集和管理
政府 零售
电信 银行
互联网公司
© IDC 2013
16
大数据行业机会
金融
•深度分析型CRM •防欺诈和金融风险管理 •根据客户建议优化业务 •风险可控的产品组合管理
2012
119 364
33%的有价值数据，只有 < 0.5% 的进行了分析
0
2000
4000
6000
8000 10000
EB
© IDC 2013
7
议程
IDC的大数据市场规模及生态系统 大数据的用户需求以及典型应用 大数据应用面临的挑战 给厂商的建议
© IDC 2013
8
IDC关于大数据的定义
为了更为经济的从高频率获取的、大容量的、不同结构 和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技 术。
决策支持 自动化流程
分析挖掘
数据组织和管理
基础架构
© IDC 2013
9
亚太及中国大数据市场规模
亚太区大数据技术和服务市场规
模及预测（US$M)
基础设施 软件 服务
复合年 增长率 20122017
1,048
3,405
238
850
来源：IDC 亚太区大数据市场分析和预测，2013 年9月
© IDC 2013
42% 38%
10
大数据生态系统：从数据到决策
数据创建
数据生产者
数据采集
架构师/工程师
信息处理
分析师/科学家
业务流程
最终用户
机器和传感器 地理定位
事务处理和使用日志
移动应用数据 电子邮件和消息
大数据应用的机会与挑战
潘永花 高级研究经理
IDC中国
企业最重要的业务关注点和面临的ICT挑战
1、提高生产力 2、管理成本 3、开拓新市场
1、保证IT预算 2、处理增长的复杂性/新的用户需求
3、IT治理与合规
Source: IDC 2013 C-Suit Barome©teIrD,CN2=0110303 (LoBs 507, CIO/CTOs 496)
35%
1,050 31%
中国大数据技术和服务市场规模
及预测（US$M) 基础设施 软件 服务
复合年 增长率 2012-2017
164
39%
146
40%
843 36%
540
352 243
43
1,513 37%
013 2014 2015 2016 2017
2012 2013 2014 2015 2016 2017
情境感知业务应用
MPP + 内存计算
已部署/部署中 Hadoop
21% 高速/弹性网络
获得洞察
NoSQL DB
保留/删除 数H据adoop
35%
云(最大的挑战)
实时事件
建管模理/应数用场据景 质量
(最大的预测IT 挑战) 推送
流处理
已部署/部署中
事件处理
22%
嵌入
事件管理
目©标IDC 2013
交付模式
人际关系和社会影响
系统集成
容量 速度 种类 价值
无共享扩展存储 + SSD
融合基础架构
MPP + 内存计算
获得洞察
高速/弹性网络 NoSQL DB
Hadoop 云
实时事件
目©标IDC 2013
数据探索 相关数据
随时随地分析服务
随时选择
情境感知业务应用
建模/应用场景
预测 推送
流处理
嵌入 事件管理
交付模式
基于位置的服务 警报和响应
工作流程和交互自动化
智能设备和系统 IDC 版权11所有
大数据生态系统：从数据到决策
数据创建
数据生产者
数据采集
架构师/工程师
信息处理
分析师/科学家
业务流程
最终用户
用户产生的 文本 机器和传感器
68%
（采集的数据）
地理定位
交易数据 事务处理和使用日志 67%
（采集的数据）
移动应用数据
地理信息服务
[零售报价、资产跟踪 基于位置]的服务
（GPS 创新）
警报和响应
工作智流程慧和交城互自市动化
（水、电、交通、安 全）
（智M能2设M备和创系统新）
IDC 版权12所有
议程
IDC的大数据市场规模及生态系统 大数据的用户需求以及典型应用 大数据应用面临的挑战 给厂商的建议
© IDC 2013
到2020年，如果把数字宇宙的数据量印制成书，其 厚度将是地球到冥王星间距离的30倍(1,500亿公里)
全球的
21% 8,600
全球的
13%
364
Source：IDC数字宇宙研究报告，2012.12
© IDC 2013
6
中国大数据的机会
2020
有价值数据 全部数据
2997
8569
有价值数据增长了25倍
13
大数据应用的需求方向
0%
运营数据分析 服务创新
销售交易数据分析 在线客户行为分析
非分析类负载 不想用大数据技术 机器/设备数据分析
应用大数据在哪些主要领域？ (% Intended)
10%
20%
30%
40%
来源：IDC 软件市场最终用户调研 2013（n=750, 中©国IDCn2=011300）
电子邮件和消息
机器或设备数据
41%
（采人集际关的系数和社据会影）响
系统集成
容 体量 积 速度 种类 价值
无共享扩展存管储 +理SS中D >5TB 数据
36%
融合基础架构
已部数署据/探部索 署中 文本分析
26%
相关数据
随时选择
随客时随户地分参析服与务
[细分客户、净推荐、个 性化]
（2013 业务热点）