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大数据介绍课件
大数据介绍课件大数据技术是当今世界快速发展的科技领域之一。
随着互联网、移动互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展，数据产生速度呈现井喷式增长，传统的数据处理方式已经无法满足新的业务需求。
大数据的出现就是为了解决传统数据处理方式面临的瓶颈问题，实现数据的高速处理与分析，挖掘出有价值的信息，从而推动各行各业的数字化转型和升级。
一、大数据的定义大数据是指数据规模巨大（数据量）、数据种类繁多（数据多样性）以及数据处理速度快（数据处理速度）的数据集合。
引入了大数据技术，就可以在数据中挖掘更加丰富的信息，发现隐藏的规律以及商业机会。
1. 体量大：数据量庞大，数以亿计，需要新型的存储和处理方式。
2. 多样性：数据来源非常多样化，涉及结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。
3. 时效性：数据的产生速度非常快，需要时时刻刻获取最新的数据，及时做出决策。
4. 安全性：数据隐私和数据安全是非常重要的，需要采用有效的数据保护策略。
5. 处理复杂：大数据的处理需要使用分布式计算、机器学习等技术。
1. 商业领域：可以通过大数据技术进行数据挖掘和分析，预测市场发展趋势，制定营销策略，帮助企业做出更加精准的决策。
2. 城市管理：大数据可以用来进行城市交通管理、城市环保、城市规划等方面的决策支持。
3. 医疗保健：大数据可以帮助预测疾病爆发，监测病人的生命体征，提高医疗保健的质量和效率。
4. 公共安全：大数据可以用来预警突发事件，并迅速响应处理，保障公共安全。
五、大数据的发展前景目前，大数据技术正在快速发展，未来的前景非常广阔。
我们可以预见，未来大数据技术将会被广泛应用于各行各业，成为数字化转型和升级的重要支撑。
总体而言，大数据技术的出现，促进了数据信息化的迅速发展，推动了数字化时代的不断进步。
在未来的发展过程中，随着技术的不断创新和应用，大数据技术将会成为引领世界数码化发展的一项重要技术。
大数据基本介绍ppt课件(2024)
数据预处理
包括数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约等步骤，为后续 的数据分析和挖掘提供高质量的
数据。
2024/1/30
数据挖掘算法
如分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等，用于发现数据中的 潜在规律和模式。
数据可视化技术
将数据以图形或图像的形式展现出 来，帮助用户更直观地理解数据和 分析结果。
11
2024/1/30
03
大数据基础设施建设
12
云计算平台构建
2024/1/30
云计算平台架构
包括IaaS、PaaS、SaaS等层次，提供弹 性可扩展的计算、存储、网络等资源。
虚拟化技术应用
通过虚拟化技术实现资源的池化、动态分 配和高效利用。
容器化技术
采用Docker等容器化技术，实现轻量级 、快速部署的应用运行环境。
15
2024/1/30
04
大数据在各行业应用案例
16
金融行业应用案例
2024/1/30
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更有效地识别、评估和监控 风险，确保合规经营。
客户洞察
通过分析客户行为、偏好和交易数据，金融机构可以提供更个性 化的产品和服务，提高客户满意度。
信贷评估
大数据可以帮助金融机构更准确地评估借款人的信用状况，降低 信贷风险。
13
数据中心建设与运维
数据中心选址与设计
考虑地质、气候、能源等因素，进行 科学合理的选址和设计。
智能化运维管理
运用人工智能、大数据等技术，实现 数据中心的智能化运维管理，提高运 维效率和质量。
高可用性与容灾备份
采用冗余设计、负载均衡等技术手段 ，确保数据中心的高可用性和容灾备 份能力。
包括数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约等步骤，为后续 的数据分析和挖掘提供高质量的
数据。
2024/1/30
数据挖掘算法
如分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等，用于发现数据中的 潜在规律和模式。
数据可视化技术
将数据以图形或图像的形式展现出 来，帮助用户更直观地理解数据和 分析结果。
11
2024/1/30
03
大数据基础设施建设
12
云计算平台构建
2024/1/30
云计算平台架构
包括IaaS、PaaS、SaaS等层次，提供弹 性可扩展的计算、存储、网络等资源。
虚拟化技术应用
通过虚拟化技术实现资源的池化、动态分 配和高效利用。
容器化技术
采用Docker等容器化技术，实现轻量级 、快速部署的应用运行环境。
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2024/1/30
04
大数据在各行业应用案例
16
金融行业应用案例
2024/1/30
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更有效地识别、评估和监控 风险，确保合规经营。
客户洞察
通过分析客户行为、偏好和交易数据，金融机构可以提供更个性 化的产品和服务，提高客户满意度。
信贷评估
大数据可以帮助金融机构更准确地评估借款人的信用状况，降低 信贷风险。
13
数据中心建设与运维
数据中心选址与设计
考虑地质、气候、能源等因素，进行 科学合理的选址和设计。
智能化运维管理
运用人工智能、大数据等技术，实现 数据中心的智能化运维管理，提高运 维效率和质量。
高可用性与容灾备份
采用冗余设计、负载均衡等技术手段 ，确保数据中心的高可用性和容灾备 份能力。
(完整版)大数据介绍ppt
•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.
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
2020/4/14
6
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
数据挖掘基本方法
➢预测建模：将已有数据和模型用于对未 知变量的语言。（1）分类，用于预测离 散的目标变量（2）回归，用于预测连续 的目标变量
➢关联分析：反映一个事物与其他事物之 间的相互依存性和关联性。用来发现描述 数据中强关联特征的模式。
➢聚类分析：发现紧密相关的观测值组群， 使得与属于不同簇的观测值相比，属于同 一簇的观测值相互之间尽可能类似
-分布式文件系统（HDFS） -分布式数据库存储系统（Hbase） -分布式计算构架（MapReduce） ➢使用Java编写 ➢运行平台：Linux
HDFS 分布式文件系统
HDFS： - 分布式文件存储系统，存储海量的数 据；
- 数据冗余，硬件容错； - 流式的数据访问； - 存储大文件;
- 适合数据批量读写，吞吐量高；适 一次写入，多次读取，顺序读写。 - 不适合交互式应用，低延迟很难 满足不支持多用户并发写相同文件。
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
2020/4/14
6
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
数据挖掘基本方法
➢预测建模：将已有数据和模型用于对未 知变量的语言。（1）分类，用于预测离 散的目标变量（2）回归，用于预测连续 的目标变量
➢关联分析：反映一个事物与其他事物之 间的相互依存性和关联性。用来发现描述 数据中强关联特征的模式。
➢聚类分析：发现紧密相关的观测值组群， 使得与属于不同簇的观测值相比，属于同 一簇的观测值相互之间尽可能类似
-分布式文件系统（HDFS） -分布式数据库存储系统（Hbase） -分布式计算构架（MapReduce） ➢使用Java编写 ➢运行平台：Linux
HDFS 分布式文件系统
HDFS： - 分布式文件存储系统，存储海量的数 据；
- 数据冗余，硬件容错； - 流式的数据访问； - 存储大文件;
- 适合数据批量读写，吞吐量高；适 一次写入，多次读取，顺序读写。 - 不适合交互式应用，低延迟很难 满足不支持多用户并发写相同文件。
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
大数据的介绍PPT课件
所谓大数据，是一个综合性概念，它包括： （1）因具备3V特征而难以进行管理的数据 （2）对这些数据进行存储、处理、分析的技术 （3）以及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
9
麻省理工与通货紧缩预测软件
美国劳工统计局的人员每个月都要公布消费物价指数（CPI），这是用来测试通货膨 胀率的。
30
VISA＆MasterCard与商户推荐
像VISA和MasterCard这样的信用卡发行商，它们能够从自己的服务网获取更多的 交易信息和顾客的消费信息
它们的商业模式从单纯的处理支付行为转变成了收集数据
一个称为MasterCard Advisors的部门收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡 用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分 析结果卖给其他公司
5
大数据的典型特征（3V）
Volume（容量） 现在基本上是指从几十TB到几PB这样的数量级，未来，可能只有几EB数量级的数
据量才能称得上是大数据了。(1T=1024G,1P=1024T) Variety（多样性）
结构化和非结构化数据 Velocity（速度）
数据产生和更新的频率
6
广义的大数据
如数据代理益百利旗下的网页流量测量公司Hitwise，让客户采集搜索流量来揭示消 费者的喜好。
14
物联网
物联网（Internet of Things，缩写IOT）是一个基于互联网、传统电信网等信息承载 体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可 以查找出它们的具体位置。
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。
《大数据介绍》课件
大数据分析应用
• 常用方法 • 商业应用案例 • 发展趋势
大数据安全与隐私保护
• 安全威胁 •前景 • 机遇与挑战 • 创新方向
结论
• 总结大数据的概念和意义 • 强调大数据的发展前景 • 提出未来大数据的需求和发展方向
《大数据介绍》PPT课件
大数据介绍: 了解什么是大数据，它的意义与价值，处理技术，分析应用，安 全与隐私保护，未来发展。
什么是大数据
• 定义解释 • 数据量的大小 • 快速增长的趋势 • 特点和应用
大数据的意义和价值
• 商业价值 • 社会意义 • 行业应用案例
大数据的处理技术
• 分类 • 常用工具和平台 • 优缺点比较
2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]
![2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/ce91353800f69e3143323968011ca300a6c3f6b1.png)
利用大数据技术和人工智能算法，可以对海量医疗数据进行分析和挖掘，为医生提供临床决 策支持。例如，通过对病人的病史、检查结果、用药记录等数据进行综合分析，可以辅助医 生做出更准确的诊断和治疗方案。
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
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2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
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金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
智慧校园大数据决策系统解决方案(29页PPT)
低消预警
• 根据全校的消费平均情况，按照周、月、学 期进行统计分析，对于校内消费过低的学生 进行预警提示，便于辅导员跟学生进行沟通 交流，了解学生是否存在经济困难
心理异常预警
• 基于学生消费、网络、门禁等“在校轨迹”， 根据学校内部心理问卷调查内容和结，分析 学生的性格分析、心理异常情况，对于由严 重心理问题的学生，及时通知其家属与辅导 员，协调心理咨询进行适当的治疗
智慧 管理
智慧 服务
目录
8
公校安园业大务数架据构概及述特性分析 曙光校园大数据决策系统解决方案 典型案例
融合创新 合作共赢
9
资源分散管理 资源集中管理 建设资源驱动 建设业务驱动 资源被动更新 资源统一分配
10
以学促进关键 技术的发展
整合大数据业 务及服务渗透
实现科学化管 理智能化决策
科学智能化管理
25
• 整合教职工个体基本信息、 教学数据、科研数据，构建 行为画像 • 不同教师群体画像 • 学院、职称、学历分布 • 工龄、校领、年龄分布 • 论文、专利发表情况 • 教学质量分析
26
• 网络流控数据和访问 数据的分析，追踪不 同用户的上网习惯、 访问内容、软件使用 • 不同群体上网情况 分析 • 上网习惯分析 • 成绩关联关系分析
多而孤不岛精 共享 困难 举步维艰
财务资源平
业务
台
孤岛
设备与实验• 系统繁多
管理系统• 兼容性不够
服务孤岛
迎新系统• 用户体验不好 • 分析挖掘难度大
审议系统
下一步怎 么办？
校友系统
……
重数个工 复据性作 建共服协 设享务同 严不不受 重足深阻
数据来源受限
分析数据量少
• 根据全校的消费平均情况，按照周、月、学 期进行统计分析，对于校内消费过低的学生 进行预警提示，便于辅导员跟学生进行沟通 交流，了解学生是否存在经济困难
心理异常预警
• 基于学生消费、网络、门禁等“在校轨迹”， 根据学校内部心理问卷调查内容和结，分析 学生的性格分析、心理异常情况，对于由严 重心理问题的学生，及时通知其家属与辅导 员，协调心理咨询进行适当的治疗
智慧 管理
智慧 服务
目录
8
公校安园业大务数架据构概及述特性分析 曙光校园大数据决策系统解决方案 典型案例
融合创新 合作共赢
9
资源分散管理 资源集中管理 建设资源驱动 建设业务驱动 资源被动更新 资源统一分配
10
以学促进关键 技术的发展
整合大数据业 务及服务渗透
实现科学化管 理智能化决策
科学智能化管理
25
• 整合教职工个体基本信息、 教学数据、科研数据，构建 行为画像 • 不同教师群体画像 • 学院、职称、学历分布 • 工龄、校领、年龄分布 • 论文、专利发表情况 • 教学质量分析
26
• 网络流控数据和访问 数据的分析，追踪不 同用户的上网习惯、 访问内容、软件使用 • 不同群体上网情况 分析 • 上网习惯分析 • 成绩关联关系分析
多而孤不岛精 共享 困难 举步维艰
财务资源平
业务
台
孤岛
设备与实验• 系统繁多
管理系统• 兼容性不够
服务孤岛
迎新系统• 用户体验不好 • 分析挖掘难度大
审议系统
下一步怎 么办？
校友系统
……
重数个工 复据性作 建共服协 设享务同 严不不受 重足深阻
数据来源受限
分析数据量少
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 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.
大数据为什么重要？
更高一层数更据高层数面据整合层企面业整内合外部
利用用户”行为指纹”创造新商机
用户在线的每一次点击，每一次评论，每一个视频点播，就是大数据的典型来源。互联网 企业之所以取得令人瞩目的成绩，其核心的本质就是包括用户网络操作的大数据，进行记 录和分析，形成用户“行为指纹”，从而洞悉用户的潜在的、真实的需求，形成预判。 这是传统企业花费重金都难以企及的梦想。所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户 平台级公司的附庸。
大数据组成和展現方式？
新模式和新技术
新平台技术
▪ 基于SQL语言: 面对OLAP
的传统行和列
不同范围的服务
数据入 口/汇聚
新的传输方案
▪ 传统交付模式 - 单片或基于设
备的解决方案
▪ 不基于SQL或map-reduce
的: 由谷歌率先发起
数据平台
▪ 云: 能够充分利用物理设施的
弹性，以实现处理快速增长数 据的能力
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等）
实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
Value 價值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
Variety 多樣性
• 企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世界中人与人 交互信息,位置信息等是大数据的主要来源.
• 能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之一.语 义分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地理信息技术等,都会在大数据分析 时获得应用.
▪ 数据流: 基于运行商数据直接
生成任意图形
分析
“数据库将演变成一个虚拟的， 基于云计算，超级可扩展的分布 式平台。”
- Forrester analyst Jim Kobielus
展现方式：大型控制中心、移动终端
在多样性、体量、速度三大主要特征的指引下，大数据将有新型的展现方式：大型控制中 心和移动终端，实现数据的实时处理和快速决策。
对大数据的進一步理解
大数据比云计算更为落地
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
大数据不仅仅是“大”
多大？ 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
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.
Thanks
•
1、Genius only means hard-working all one's life. (Mendeleyer, Russian Chemist) 天才只意味着终身不懈的努力。20.8.58.5.202011:0311:03:10Aug-2011:03
腾讯在天津投资建立亚洲最大的数据中心；也在投资建立大数据处理中心；新浪推出企业微博 产品，提供精准的数据分析服务。
Gartner 2011年技術成熟度曲線,大數據處於高速發展期
技術演進歷史揭示未來是大数据驅動的智慧型經濟模式
什麼才是大數據?
• 海量數據就是大數據嗎?
指数型增长的海量数据
• 大數據就是雲計算嗎?
BIG DATA
--Prepared By xindong
不知道BIG DATA? 你out了!
互联网越来越智能
Google精确掌握用户行为、获取需求
Facebook用户 产生内容，创造 需求。
Google分析用 户搜索信息，满 足用户需求
雅虎提供静态的 导航信息
前瞻来看，随着互联网对网民的理解，网民对网络的反作用，互联网将变得越来越智能。它在满足你需 求的同时，也在创造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型则是Facebook。
谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的行为、喜好等 信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理解就越深入，他的广告就越精准。 广告的价值就越高。
这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换取对用户的理解；通过精准的广告，找到生财之道。 颠覆了微软卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网的巨擘。
• 1s 是临界点.
Velocity 速度
• 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理结果就是过时和无 效的.
• 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术,BI技术的关键差别之 一.
Volume 数据量
PB是大数据層次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB
微博为新浪带来巨大价值
马云的判断来自于数据分析
“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;而我们 提前半年时间从询 盘上推断出世界贸 易发生变化了。”
马云对未来的预测，是建立在对用户行文分析的基础上。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。
• 软件改变世界!
大数据生态:软件是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
管理大数据“易”,理解大数据“难”
• 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.
大数据为什么重要？
更高一层数更据高层数面据整合层企面业整内合外部
利用用户”行为指纹”创造新商机
用户在线的每一次点击，每一次评论，每一个视频点播，就是大数据的典型来源。互联网 企业之所以取得令人瞩目的成绩，其核心的本质就是包括用户网络操作的大数据，进行记 录和分析，形成用户“行为指纹”，从而洞悉用户的潜在的、真实的需求，形成预判。 这是传统企业花费重金都难以企及的梦想。所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户 平台级公司的附庸。
大数据组成和展現方式？
新模式和新技术
新平台技术
▪ 基于SQL语言: 面对OLAP
的传统行和列
不同范围的服务
数据入 口/汇聚
新的传输方案
▪ 传统交付模式 - 单片或基于设
备的解决方案
▪ 不基于SQL或map-reduce
的: 由谷歌率先发起
数据平台
▪ 云: 能够充分利用物理设施的
弹性，以实现处理快速增长数 据的能力
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等）
实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
Value 價值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
Variety 多樣性
• 企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世界中人与人 交互信息,位置信息等是大数据的主要来源.
• 能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之一.语 义分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地理信息技术等,都会在大数据分析 时获得应用.
▪ 数据流: 基于运行商数据直接
生成任意图形
分析
“数据库将演变成一个虚拟的， 基于云计算，超级可扩展的分布 式平台。”
- Forrester analyst Jim Kobielus
展现方式：大型控制中心、移动终端
在多样性、体量、速度三大主要特征的指引下，大数据将有新型的展现方式：大型控制中 心和移动终端，实现数据的实时处理和快速决策。
对大数据的進一步理解
大数据比云计算更为落地
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
大数据不仅仅是“大”
多大？ 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
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.
Thanks
•
1、Genius only means hard-working all one's life. (Mendeleyer, Russian Chemist) 天才只意味着终身不懈的努力。20.8.58.5.202011:0311:03:10Aug-2011:03
腾讯在天津投资建立亚洲最大的数据中心；也在投资建立大数据处理中心；新浪推出企业微博 产品，提供精准的数据分析服务。
Gartner 2011年技術成熟度曲線,大數據處於高速發展期
技術演進歷史揭示未來是大数据驅動的智慧型經濟模式
什麼才是大數據?
• 海量數據就是大數據嗎?
指数型增长的海量数据
• 大數據就是雲計算嗎?
BIG DATA
--Prepared By xindong
不知道BIG DATA? 你out了!
互联网越来越智能
Google精确掌握用户行为、获取需求
Facebook用户 产生内容，创造 需求。
Google分析用 户搜索信息，满 足用户需求
雅虎提供静态的 导航信息
前瞻来看，随着互联网对网民的理解，网民对网络的反作用，互联网将变得越来越智能。它在满足你需 求的同时，也在创造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型则是Facebook。
谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的行为、喜好等 信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理解就越深入，他的广告就越精准。 广告的价值就越高。
这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换取对用户的理解；通过精准的广告，找到生财之道。 颠覆了微软卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网的巨擘。
• 1s 是临界点.
Velocity 速度
• 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理结果就是过时和无 效的.
• 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术,BI技术的关键差别之 一.
Volume 数据量
PB是大数据層次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB
微博为新浪带来巨大价值
马云的判断来自于数据分析
“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;而我们 提前半年时间从询 盘上推断出世界贸 易发生变化了。”
马云对未来的预测，是建立在对用户行文分析的基础上。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。
• 软件改变世界!
大数据生态:软件是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
管理大数据“易”,理解大数据“难”
• 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.