大数据_海量数据的作用–实时精准的分析和决策
大数据的作用和价值
大数据的作用和价值大数据是指规模庞大且高度复杂的数据集合，其具有高速、高容量和多样化的特点。
随着技术的不断进步，大数据分析成为了一种重要的方法和工具，对各行各业都有着广泛的应用。
下面将从多个角度探讨大数据的作用和价值。
首先，大数据可以帮助企业做出更明智的决策。
通过对大数据的深度分析，企业可以了解到市场和消费者的需求，发现消费趋势和市场机会。
企业可以根据大数据分析结果，调整产品定位，优化产品设计，提高市场竞争力。
此外，大数据还可以帮助企业降低风险，并提高决策的准确性。
通过对历史数据的分析，企业可以预测未来的风险和挑战，采取相应的措施进行应对。
其次，大数据可以帮助政府提高治理能力。
政府在决策和政策制定过程中，需要大量的数据支撑，而大数据可以提供政府需要的数据，帮助政府做出更加科学和合理的决策。
另外，大数据可以帮助政府发现社会问题，提高社会管控能力。
通过对大数据的分析，政府可以了解到群众的需求和意见，及时采取措施解决问题，并改进政府服务。
第三，大数据可以帮助医疗行业提高服务质量。
医疗行业是一个数据密集型的行业，通过对海量的医疗数据进行分析，可以发现潜在的疾病风险，提前给予干预和治疗，减少疾病的发生和死亡率。
此外，大数据还可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案，提高治疗效果。
第四，大数据可以帮助城市提供更优质的公共服务。
城市管理涉及到各个方面的数据，如交通、环境、基础设施等。
通过对这些数据的深度分析，可以帮助城市更好地规划和管理，提高城市的生活质量和市民的满意度。
例如，通过分析交通流量数据，城市可以优化交通路线，减少堵车现象；通过分析空气质量数据，城市可以采取相应的措施改善空气质量。
第五，大数据可以帮助金融行业提高风险控制能力。
金融行业是一个风险高、利润大的行业，通过对大量的金融数据进行分析，可以预测风险和市场变化，提前采取措施进行风险控制，降低损失。
同时，大数据还可以帮助金融机构提供个性化的金融服务，根据客户的需求和风险承受能力，给出相应的建议和产品。
论大数据的重要性
论大数据的重要性引言概述：大数据是指以庞大的数据集为基础，通过各种技术手段进行收集、存储、管理和分析的一种信息资源。
随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，大数据已经成为当今社会不可忽视的重要资源。
本文将从五个方面详细阐述大数据的重要性。
一、大数据助力决策1.1 提供全面的信息基础：大数据能够收集和整合海量的数据，为决策者提供全面的信息基础。
通过对大数据的分析，决策者可以了解市场趋势、消费者需求等重要信息，从而做出更明智的决策。
1.2 实时监测和预测：大数据技术可以实时监测和预测各种指标和趋势。
无论是企业的销售数据、交通流量还是天气情况，大数据都能够快速分析，提供准确的预测结果，帮助决策者及时调整策略。
1.3 数据驱动决策：大数据分析可以帮助决策者基于数据而不是主观判断做出决策。
通过对大数据的深入挖掘和分析，决策者可以更好地了解问题的本质，减少决策的偏差，提高决策的准确性。
二、大数据促进创新2.1 产品和服务创新：大数据分析可以揭示用户需求和行为模式，为企业提供创新的产品和服务。
通过对大数据的分析，企业可以了解用户的喜好和需求，推出更加符合市场需求的产品和服务，提高市场竞争力。
2.2 业务模式创新：大数据可以帮助企业发现新的商业模式。
通过对大数据的分析，企业可以发现新的市场机会和商业模式，实现创新的商业价值链，推动企业的持续发展。
2.3 创新决策支持：大数据分析可以为创新决策提供支持。
通过对大数据的深入挖掘，企业可以了解市场趋势、竞争对手等重要信息，为创新决策提供科学依据，减少创新的风险。
三、大数据优化运营3.1 提高效率：大数据可以帮助企业提高运营效率。
通过对大数据的分析，企业可以了解各个环节的瓶颈和问题，优化流程和资源配置，提高生产效率和运营效率。
3.2 降低成本：大数据分析可以帮助企业降低成本。
通过对大数据的分析，企业可以发现成本高的环节和浪费资源的行为，采取相应的措施进行改进，实现成本的降低。
大数据实时分析 精准决策的秘密武器
大数据实时分析精准决策的秘密武器大数据实时分析精准决策的秘密武器随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，海量数据的产生和存储已经成为当代社会的常态。
这些数据包含了个人信息、交易记录、社交媒体信息等各类信息，被普遍称为大数据。
然而，单纯拥有大数据并不能带来实际价值，只有通过有效的分析和利用，才能转化为对企业和决策者的有力支持。
因此，大数据实时分析成为了精准决策的秘密武器。
一、大数据实时分析的定义与特点大数据实时分析，是指通过多种算法和技术，对海量数据进行快速而准确的处理与解读，以获取有价值的信息和洞察，支持决策者快速做出准确的决策。
其主要特点包括：1. 海量性：大数据以TB、PB乃至EB为单位计量，其中包含了巨大的信息量和多样的数据类型。
2. 多样性：大数据来源于各种不同的渠道和领域，包括但不限于社交媒体、传感器、移动设备等，数据类型多样，结构复杂。
3. 实时性：大数据实时分析要求在数据产生的同时进行处理和解读，以尽快得到有价值的信息和洞察。
4. 高效性：由于数据量大、计算复杂，大数据实时分析需要借助于高性能计算和分布式处理技术，以保证分析的效率和准确性。
二、大数据实时分析的应用领域大数据实时分析的应用领域广泛，几乎涵盖了所有需要决策支持的领域。
以下是一些具体的应用案例：1. 金融行业：通过对金融市场数据和客户交易数据的实时分析，可以帮助金融机构迅速捕捉市场变化和风险，从而做出更加准确的投资决策。
2. 医疗健康：通过分析患者病历、医学文献和生物传感器等数据，可以实现对疾病的早期预测和个性化治疗方案的制定，提高医疗效率和准确性。
3. 零售业：通过对顾客购物行为和偏好的分析，可以实现精准营销和个性化推荐，提高销售额和客户满意度。
4. 交通运输：通过对交通流量、道路状况和公共交通工具的实时监测与分析，可以实现交通拥堵预警和优化路网规划，提高交通效率和减少能源消耗。
5. 市场营销：通过对消费者行为和市场动态的实时分析，可以及时调整营销策略、投放广告资源，提高市场反应速度和竞争力。
大数据分析对企业决策的帮助
大数据分析对企业决策的帮助
一、大数据分析助力企业决策
大数据分析作为一种新兴的技术手段，对企业决策起着至关重要的作用。
通过对海量数据的收集、整理和分析，企业可以更好地了解市场趋势、消费者需求以及竞争对手的动态，从而制定更加科学合理的决策方案。
二、市场趋势预测
通过大数据分析，企业可以对市场趋势进行精准预测。
通过对历史数据的挖掘和分析，结合当前的市场环境和政策法规，企业可以更好地把握市场的走向，及时调整产品结构和营销策略，从而实现市场份额的增长和盈利能力的提升。
三、消费者需求分析
大数据分析还可以帮助企业更好地了解消费者的需求。
通过对消费者行为数据的分析，企业可以发现消费者的偏好和购买习惯，为产品研发和营销活动提供有力支持。
同时，企业还可以通过大数据分析实现个性化营销，提高营销效果和客户满意度。
四、竞争对手监测
大数据分析可以帮助企业实时监测竞争对手的动态。
通过对竞
争对手的产品、价格、营销活动等数据进行分析，企业可以及时调整自身策略，保持竞争优势。
同时，大数据分析还可以帮助企业发现竞争对手的弱点，为企业制定有效的竞争策略提供参考。
五、结语
综上所述，大数据分析对企业决策的帮助不可忽视。
通过大数据分析，企业可以更好地把握市场趋势、了解消费者需求、监测竞争对手动态，从而实现企业的可持续发展和竞争优势。
因此，企业应该充分利用大数据分析技术，提升决策的科学性和准确性，实现更好的经济效益和社会效益。
大数据提升决策效率与精准性
大数据提升决策效率与精准性大数据提升决策效率与精准性随着信息时代的发展，大数据逐渐成为各行各业决策的重要依据。
大数据的应用可以为企业提供更准确、更实时的决策支持，帮助企业更好地把握市场动态，提高决策效率和决策的精准性。
本文将从以下三个方面探讨大数据对决策的重要作用。
一、大数据提供全面的信息支持大数据通过海量的信息采集和分析，为企业提供了更全面、更准确的信息支持。
传统的决策往往只能依靠有限的数据和经验来进行，很难捕捉到市场的变化和潜在机会。
而大数据的应用能够从多个维度、多个角度来分析市场状况，帮助企业更好地把握市场动态。
例如，企业可以通过大数据分析了解消费者的需求、行为习惯和偏好，从而准确地推出符合市场需求的产品和服务。
二、大数据提高决策效率大数据的应用可以大大提高决策的效率。
传统的决策过程中，收集和分析数据需要耗费大量的时间和人力，而且往往还难以做到全面和准确。
而有了大数据的支持，企业可以通过自动化的数据采集和分析工具，快速获取并准确分析各种数据。
这样，企业可以更快地做出决策，并及时调整决策方向，以适应市场的变化。
同时，大数据还可以帮助企业进行决策结果的评估和监控，及时发现问题并作出调整，提高决策的准确性和及时性。
三、大数据提高决策的精准性大数据的应用可以提高决策的精准性。
传统的决策主要依靠经验和直觉，难以做到全面和客观。
而有了大数据的支持，企业可以通过对海量数据的深度分析，得出更为准确的结论和预测。
例如，企业可以通过大数据分析，发现不同地区、不同消费群体对产品的需求和偏好存在差异，从而根据具体情况制定针对性的营销策略。
此外，大数据还可以帮助企业进行风险评估和预警，为决策提供更全面和准确的依据。
综上所述，大数据在提升决策效率和决策精准性方面发挥着重要作用。
企业应充分利用大数据的优势，建立健全的数据采集和分析体系，不断优化决策流程，以更高效、更精准的方式进行决策，从而更好地应对市场的变化和挑战，实现可持续发展。
大数据是干什么的
大数据是干什么的大数据，顾名思义，指的是数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。
它在当今社会扮演着越来越重要的角色，其应用范围广泛，涵盖了金融、医疗、教育、交通、政府管理等多个领域。
大数据的主要功能和作用可以概括为以下几点：1. 数据分析与挖掘：大数据技术可以对海量数据进行分析和挖掘，帮助企业和组织发现数据背后隐藏的模式和趋势。
通过数据挖掘，可以预测市场动向、消费者行为，从而为企业决策提供支持。
2. 个性化推荐：在电商、社交媒体、新闻网站等领域，大数据技术能够根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的推荐服务，提高用户体验和满意度。
3. 智能决策支持：大数据结合机器学习和人工智能技术，可以为决策者提供智能的决策支持。
例如，在医疗领域，通过分析患者的医疗记录和生活习惯，可以帮助医生制定更精确的治疗方案。
4. 风险管理与预防：在金融行业，大数据技术可以用于风险评估和预防，通过分析交易数据，及时发现异常行为，防止欺诈和风险的发生。
5. 资源优化配置：在交通、能源等领域，大数据技术可以帮助优化资源配置，提高效率。
例如，通过分析交通流量数据，可以优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵。
6. 公共安全与应急响应：在公共安全领域，大数据技术可以用于预测和防范犯罪，提高应急响应能力。
通过分析社交媒体数据，可以及时发现潜在的安全隐患。
7. 教育与科研：在教育和科研领域，大数据技术可以帮助研究人员分析大量的文献资料，发现新的研究方向和创新点，同时也为教育者提供个性化的教学资源和方法。
8. 环境监测与保护：在环境保护方面，大数据技术可以用于监测环境质量，分析污染源，为环境保护政策的制定提供数据支持。
大数据的潜力是巨大的，它正在不断地改变我们的工作和生活方式。
随着技术的不断进步，大数据的应用将会更加广泛和深入，为社会的发展带来更多的可能性。
大数据的主要作用是什么
大数据的主要作用是什么大数据的主要作用是通过搜集、处理和分析大规模的数据，从中提取有价值的信息和见解，帮助企业和组织作出更明智的决策。
大数据正成为当今商业世界的关键资源，许多企业已经开始认识到其巨大的潜力，并致力于利用大数据来提高竞争力和创造更大的商业价值。
首先，大数据可以帮助企业进行更精确的市场分析和预测。
通过分析大规模的数据，企业可以了解消费者的行为模式、喜好和需求，从而更准确地预测市场趋势和需求变化。
这种精确的市场分析和预测使企业能够更好地制定市场营销策略、调整产品定位，并在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
其次，大数据可以帮助企业改进产品和服务。
通过分析消费者的反馈和评价，企业可以了解消费者对产品和服务的满意程度，发现不足之处，并及时作出改进。
此外，大数据还可以帮助企业预测产品的需求和潜在问题，促使企业及时采取措施，以提供更好的产品和服务体验。
第三，大数据可以帮助企业提升运营效率和降低成本。
通过分析大规模的数据，企业可以发现运营中的瓶颈和问题，并采取相应的措施进行优化和改进。
此外，大数据还可以帮助企业进行供应链管理和库存控制，减少库存积压和资金占用，从而提高资金利用效率和降低成本。
第四，大数据可以帮助企业进行风险管理和安全防护。
通过分析大量的数据，企业可以发现潜在的风险和安全威胁，并及时采取措施进行防范和应对。
例如，在金融行业，大数据可以帮助银行和金融机构识别和预防欺诈行为，提高风险控制能力；在网络安全领域，大数据可以帮助企业及时发现和应对网络攻击和数据泄露等问题。
第五，大数据可以帮助企业进行精准营销和个性化推荐。
通过分析消费者的历史购买记录、浏览行为和社交媒体数据，企业可以了解消费者的兴趣和偏好，并向他们提供个性化的产品推荐和定制化的营销服务。
这不仅可以提高企业的转化率和销售额，还可以增强消费者的品牌忠诚度和满意度。
最后，大数据可以帮助企业进行业务优化和创新。
通过分析大数据，企业可以发现新的商业机会和业务模式，并基于此进行创新和优化。
大数据的作用及影响
大数据的作用及影响随着信息技术的迅猛发展，我们正处于一个以数据为核心的时代。
大数据已经成为了各行各业关注的焦点，它对我们的生活、工作、经济等方方面面产生了巨大的作用和影响。
本文将探讨大数据的作用及其带来的影响。
一、大数据的作用1. 改善决策和预测：大数据分析能够帮助企业和政府更好地了解市场、顾客需求、流行趋势等信息，从而做出更准确的决策和预测。
例如，通过对海量的销售数据进行分析，企业可以更好地了解顾客购买行为和偏好，从而优化产品设计和销售策略。
2. 提升效率和创新：大数据的分析和挖掘可以帮助企业发现生产过程中的瓶颈和问题，并提供解决方案。
此外，大数据还可以通过自动化和智能化的方式提高工作效率，节约时间和人力成本。
创新也是大数据的一个重要作用，通过对大数据的深度分析，企业可以发现新的商机和创造新的产品和服务。
3. 个性化服务：大数据可以帮助企业更好地了解顾客，实现个性化定制和精准营销。
通过分析顾客的偏好、购买历史和社交媒体行为，企业可以为每个顾客提供定制化的服务和推荐，提高消费者的满意度和忠诚度。
4. 支持医疗和健康管理：大数据对医疗行业的作用不可忽视。
通过对海量的健康数据进行分析，医疗机构可以提供更准确的诊断和治疗方案，帮助医生做出更好的决策。
同时，大数据还可以用于个体健康管理，帮助人们更好地管理自己的健康和生活习惯。
二、大数据的影响1. 隐私和安全：大数据分析需要大量的个人数据，这引发了对隐私和安全的担忧。
随着数据泄露和滥用事件的频发，保护个人数据的安全和隐私已成为大数据发展过程中亟待解决的问题。
2. 就业岗位的变化：大数据的应用对就业岗位产生了深远的影响。
一方面，随着自动化和智能化技术的发展，一些传统岗位可能会被替代；另一方面，大数据分析和挖掘的需求越来越大，相关岗位也出现了快速增长的趋势。
3. 数据不平等：大数据的应用可能导致数据不平等的问题。
一方面，那些拥有更多数据和资源的企业和组织可以更好地利用大数据技术获得竞争优势；另一方面，那些没有足够数据和资源的个人或小企业可能会受到排挤。
大数据主要做什么
大数据主要做什么大数据主要涉及数据的收集、存储、分析和解释。
它通过从海量数据中提取有价值的信息和洞察来支持决策制定。
以下是大数据的主要功能和应用：1. 数据收集：大数据的第一步是收集来自各种来源的数据，包括社交媒体、传感器、交易记录和机器日志等。
这些数据可能以结构化、半结构化或非结构化的形式存在。
2. 数据存储：收集到的数据需要被存储在能够处理大量数据的系统中。
这通常涉及到使用分布式数据库和数据湖技术，以便能够存储和检索大量的数据。
3. 数据清洗：在分析之前，数据需要被清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
这包括去除重复数据、纠正错误和填补缺失值。
4. 数据分析：大数据的核心是分析。
通过使用统计分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，可以从数据中发现模式、趋势和关联。
5. 预测分析：大数据可以帮助预测未来事件和趋势。
例如，在金融市场分析中，大数据可以用来预测股票价格的变动。
6. 个性化推荐：在电子商务和社交媒体平台中，大数据被用来提供个性化的用户体验。
通过分析用户的行为和偏好，系统可以推荐相关的产品或内容。
7. 风险管理：在金融和保险行业，大数据被用来评估和管理风险。
通过分析历史数据和实时数据，可以识别潜在的风险并采取预防措施。
8. 客户洞察：企业利用大数据来更好地理解客户的需求和行为。
这有助于改进产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
9. 供应链优化：大数据可以帮助企业优化供应链管理，通过分析供应链中的各个环节，提高效率和降低成本。
10. 智能决策：最终，大数据的目标是支持智能决策。
通过提供实时的、基于数据的洞察，决策者可以做出更加明智和有效的决策。
大数据的应用范围非常广泛，从商业智能到公共安全，从健康医疗到环境监测，它都在不断地改变我们理解和应对世界的方式。
随着技术的进步，大数据的潜力和影响力还将继续增长。
大数据的作用及影响
大数据的作用及影响在信息时代，数据的规模和增长速度都在以前所未有的速度进行着，这使得其应用领域和影响范围也愈发广泛。
大数据，作为一种全新的信息资源和技术手段，对各行各业产生了深远的影响，给人们的生活、工作和决策带来了革命性的变化。
本文将讨论大数据的作用及其对社会和经济的影响。
一、大数据的作用1. 提供决策支持：大数据通过收集、存储和分析海量的数据，可以帮助企业、政府和个人做出更准确的决策。
例如，基于大数据分析，企业可以更好地了解市场需求、消费者行为和竞争动态，从而调整战略、优化产品和提高效益。
2. 促进创新发展：大数据的出现为创新提供了新的机遇和平台。
通过分析数据，企业可以发现新的商业模式和机会，并基于此进行创新。
同时，大数据还为科学研究提供了更广阔的数据集，推动了科学进步和技术发展。
3. 改善用户体验：大数据的应用使得企业能够更好地了解用户需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务。
例如，电商平台可以根据用户的购买历史和浏览行为进行推荐，提高用户的购物体验和满意度。
4. 提高效率和生产力：大数据的应用可以帮助企业和政府发现工作过程中的低效环节，并进行优化。
通过数据的分析，可以提高生产效率、减少资源浪费和成本，提高整体的生产力。
二、大数据对社会和经济的影响1. 经济增长：大数据的快速发展对经济增长产生了巨大的推动作用。
大数据应用的开展，不仅能够推动相关行业的发展，还能够培育新的经济增长点和产业。
例如，互联网、电商、物联网等产业在大数据的推动下蓬勃发展，为经济增长注入了强劲动力。
2. 增强竞争力：大数据的应用能够帮助企业提高运营效率和创新能力，从而增强竞争力。
通过充分利用数据资源，企业可以更好地了解市场和客户，提供个性化的产品和服务，增强客户黏性和市场占有率。
3. 促进社会发展：大数据的应用可以为社会公共服务提供更好的支持。
例如，在城市管理中，通过大数据分析可以提高城市交通运输、环境保护、公共安全等方面的效率和质量，提升城市的整体发展水平。
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Fast Data：快才是大数据应用的关键
Getting Ahead of the Curve
Fast Data Big Data
ms
Historical depth: shallow
minutes
Example: analysis of traffic patterns and congestion times for urban planning
专家系统
实时决策
流事件处理
(Oracle Event Processing)
集成
Oracle Event Processing 数据传送给 Hadoop Oracle Event Processing数据传送给 NoSQL Database
可视化
业务活动监控
Social Social
采集，整理，分析，决策
Hadoop / NoSQL
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ODS/DW
Traditional BI
基于OEP的大数据适 用场景分析
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大数据新知
客户行为驱动的“快数据”
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大数据爆炸
互联网上的非 结构化数据…
Infographic by
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2012年1月银行制定了一个购物营销 活动： • 促销或产品目录（餐厅等） • 客户分群（年龄，金融利率等） • 由事件出发活动.
ABCD ABCD
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事件处理
事件处理
Mr. Robin Smith
2011年12月
专家系统 决策引擎
Robin Smith先生加入了Oracle俱 乐部，填写了所有的有关于他的 附加信息：社交平台ID，博客等， 同时他还签署了俱乐部的法律协 议。
Mr. Robin Smith
Social Social
2011年12月
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Fast Data
客户体验
基于用户地理位置信息的移动营销平台
COMPANY OVERVIEW
项目目标
Volume
•Turkcell T echnology has more than 15 years of development experience with its solutions applied 建议 and proven at leading operators in more than 10 countries •Specialized for over 10 years in BI in the T elecommunications 为用户提供帮助 industry, designing, building and running one of the largest data 信息 warehouses in telecom industry with a proven record of success in BI operations
Example: monitoring of traffic cameras to ensure given license plates are not in use on multiple vehicles
Add “depth” to your fast data by merging output of MapReduce to stream processing
Robin Smith 先生是一位银 行客户，我们的运营系统 里面拥有他的个人信息
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2011年12月
Mr. Robin Smith 010011
分析服务帮助我们使用他 过往的作为银行客户的信 息构建客户资料
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VALUE
• 单条数据并无太多价值，但庞大的数据量蕴含巨大财富
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传统DW难以处理大数据
• 大数据的4V特点： Volume, Variety, Velocity, Value • 传统DW系统不适用于大数据的分析
什么是大数据？
具有4V特性的数据称为大数据
• 巨大的数据量 Volume
• 集中储存/集中计算已经无法处理巨大的数据量
VOLUME
BLOG
SOCIAL
SMART METER
3亿+用户，高峰期 一天上亿条微博
中型城市每月数十 亿智能电表数据
2015年全球移动终端产 生的数据量6300PB
VARIETY
系统相应地增加了Smith先生 的相关信息
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事件处理
专家系统 决策引擎
2012年1月
所有的营销活动的数据通过 线上引擎发布出去
2012年1月 Social
Social
事件处理
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GeoLocated Payment
专家系统 决策引擎
Modify
Modify
接下来 Social
Social
接下来
事件处理同时具备检测到在指定位 置和餐厅信用卡付款行为的能力
专家系统能够从客户的行为中学习， 并且增强模型和客户信息。
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Utilities deploying smart meters? 200x information flowing to data center!
Source: /us/corporate/press/1704764
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看看淘宝
• 实时客户需求预测 : 买家收藏夹数据
– 买家收藏的宝贝：收藏信息表，65亿条记录；宝贝信息表，4亿条记录；
– 每个买家可有千条收藏，按宝贝属性(如价格)排序展示买家的收藏
– 热门宝贝可能被十几万人收藏，而宝贝的价格、收藏人气等属性随时变化 – 挑战1：每天1.2亿次访问，响应时间<100ms – 挑战2：随时更新宝贝人气和价格，直接影响商家销量 – 挑战3：及时根据客户行为推荐热门宝贝
• 多结构化数据 Variety
• 文本/图片/视频/文档等
• 增长速度很快 Velocity
VELOCITY
10110010100100100 11010101010111001 01010100100101
• 海量数据的及时有效分析 • 用户基数庞大/设备数量众多/实时海量/数据指数级别增长
• 价值密度低Value
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Historical depth: deep
事件处理
专家系统 决策引擎
2011年12月
Mr. Robin Smith
实时动态针对性的营销 活动
Social Social
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事件处理 专家系统 决策引擎
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Coupon Query Query
接下来
所有的候选事件被专家系统处理以 便执行一个商业行动
Social Social
接下来
专家系统的决策引擎可以针对每一 个事件采取最佳响应，要和产品，客 户信息和时间进行匹配
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• 数据量过于庞大 • 绝大部分大数据是垃圾 • 大数据的多样化格式
• 需要革新性的技术手段
• • • • 海量数据“分而治之”：批量分布式并行计算Hadoop + NoSQL存储 海量数据“实时精选”：实时分布式高吞吐高并发数据处理，或者说“事件处理” 海量数据“去芜存菁”：大数据的分析成果超高速装载进结构化数据库 海量数据“跨界挖掘”：同时挖掘DW数据和大数据
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Bigtable Percolator HBase
Taobao OceanBase
万亿记录 (十PB) 千亿记录 (百TB)
Oracle RAC 事务与数据一致性 单行事务 跨行跨表事务
最终一致
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