大数据安全培训_v1.0_20180419
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大数据安全与隐私保护培训讲学共26页文档
大数据安全与隐私保护培训讲学
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
谢谢！
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
谢谢！
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
数据信息安全培训PPT课件
THANKS
备份所有数据，恢复时可以还原到任意时间点。
增量备份
只备份自上次备份以来发生变化的文件，恢复时只能还原到上次完全备份或增 量备份的时间点。
04 数据信息安全管理制度
人员管理制度
员工入职安全培训
确保新员工了解并遵守数据信 息安全规定。
定期安全意识提升
通过定期的安全培训和宣传， 提高员工对数据信息安全的重 视。
网络钓鱼
通过伪装成可信来源，诱 导员工点击恶意链接，进 而窃取敏感信息或植入恶 意软件。
病毒和恶意软件
通过网络传播的病毒和恶 意软件可能对数据造成损 害或窃取敏感信息。
风险识别与评估
01
02
03
04
识别方法
通过定期安全审计、漏洞扫描 、日志分析等手段，发现潜在
的安全风险。
风险评估
对识别出的风险进行量化和定 性评估，确定风险等级和潜在
完整性、可用性和可控性。
数据信息安全涉及的范围很广， 包括个人隐私、企业商业秘密和
国家安全等。
数据信息安全的目标是防止数据 信息被未经授权的泄露、篡改、
损坏或丢失。
数据信息安全的重要性
随着信息技术的快速发展，数 据信息安全已经成为国家安全 和社会稳定的重要保障。
数据信息安全对于企业而言， 是保障商业利益和竞争优势的 关键因素。
防火墙技术
包过滤防火墙
根据数据包的源地址、目标地址和端口号来决定是否允许通 过。
代理服务器
代替客户端与目标服务器建立连接，对进出网络的数据进行 过滤和控制。
入侵检测技术
基于特征的检测
通过对比已知的攻击模式来检测入侵 。
基于行为的检测
通过监控和分析系统的行为来检测异 常。
大数据安全技术培训课件
大数据安全技术培训课件大数据安全技术培训课件随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据已成为当今社会的重要资源和竞争力。
然而，大数据的快速增长也带来了安全风险和隐患。
为了保护大数据的安全，提高数据管理和处理的能力，大数据安全技术培训成为了迫切需求。
一、大数据安全的挑战大数据的安全面临着多重挑战。
首先，大数据的规模庞大，数据来源广泛，包括用户个人信息、商业机密等敏感数据，一旦泄露或被攻击，将对个人和企业造成巨大损失。
其次，大数据的存储和传输需要高效和安全的技术手段，以防止数据被篡改、拦截或破坏。
此外，大数据的分析和挖掘也需要保护用户隐私和数据所有权。
二、大数据安全技术的基础大数据安全技术的基础主要包括加密、访问控制和身份认证等。
加密是一种常用的保护数据安全的技术手段，通过对数据进行加密，可以防止非法访问和窃取。
访问控制则是指对数据的访问进行限制和授权，确保只有经过授权的用户才能访问数据。
身份认证是确认用户身份的过程，可以防止冒充和非法访问。
三、大数据安全技术的发展随着大数据的不断发展，大数据安全技术也在不断演进和创新。
一方面，传统的加密、访问控制和身份认证技术在大数据环境下面临着挑战，需要进行改进和优化。
另一方面，新兴的安全技术如区块链、人工智能等也被应用于大数据安全领域，提供了更多的选择和解决方案。
四、大数据安全技术培训的必要性大数据安全技术培训的必要性不言而喻。
首先，大数据安全意识的提升对个人和企业都至关重要。
通过培训，可以增强人们对大数据安全的认识和理解，学习如何保护自己的数据和隐私。
其次，大数据安全技术的培训可以提高企业的安全管理水平，保护商业机密和用户信息，避免因数据泄露而造成的损失。
五、大数据安全技术培训的内容大数据安全技术培训的内容应包括基础知识、技术手段和实际案例等方面。
基础知识包括大数据安全的概念、挑战和重要性等，帮助学员建立正确的安全意识。
技术手段则包括加密、访问控制、身份认证等常用技术的原理和应用方法。
大数据安全培训_v1.0_20180419
“大数据：或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数 据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处 理、并整理成为人类所能解读的信息。” ——维基百科
7
大数据基本概念
仅仅是 “大”？
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
8
12
大数据基本概念
对比 数据采集手段 数据源 判断方法 演绎方法 分析方法 对产出的预期 传统方法 采样数据 单数据源 基于主观因果假设 孤立的推算方法 描述性分析 绝对的精确性更重要 大数据方法 全局数据 多数据源整合 机械穷举相关关系 大数据+小算法+上下文+知识积累 预测性和处方性分析 更注重实时性（具体根据需求而定）
29
大数据使用的关键技术—聚类分析
聚类图（Clustergram）是指用图形方式展示聚类分析结果的技术，可 以有助于判断簇数量不同时的聚类效果。
30
大数据使用的关键技术—深度学习
为何沉寂了20多 年？——最主要 原因：计算能力 支持（深层）
简单浅层神经网络 （1980）
深层神经网络 （2006）
• • • • • • • • • • • • •
关联规则分析 分类、聚类 遗传算法 神经网络 时间序列分析 回归分析 系统仿真 机器学习 空间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言
28
大数据使用的关键技术—标签云
标签云（Tag Cloud）是一套相关的标签 以及与此相应的权重。权值影响标签的字 体大小、颜色或其他视觉效果。典型的标 签云有30至150个标签，用以表示一个网 站中的内容及其热门程度。标签通常是超 链接，指向分类页面。
数据安全培训与教育pptx
启动应急响应计划
根据预先制定的应急响应计划，启动相 应的处理程序和措施。
VS
通知相关方
及时通知受影响的用户、合作伙伴和监管 机构，告知泄露情况和采取的措施。
调查评估泄露影响范围
调查泄露源
追踪泄露事件的源头，确定泄露数据的类型 、数量和敏感程度。
评估影响范围
分析泄露数据可能导致的风险和损失，包括 财务、声誉和法律责任等方面。
03
数据安全技术应用
防火墙与入侵检测系统（IDS/IPS）
防火墙技术
通过包过滤、代理服务等方式，控制网络访 问权限，防止未经授权的访问和数据泄露。
入侵检测系统（IDS/IPS ）
实时监测网络流量和事件，发现异常行为并 及时响应，保护网络免受攻击和破坏。
终端安全管理与防病毒软件
终端安全管理
对计算机终端进行统一管理和配置， 确保终端安全可控，防止恶意软件入 侵和数据泄露。
数据安全挑战
随着技术的不断发展和数据的不断增长，数据安全面临的挑战也在不断加剧， 如如何有效应对不断变化的攻击手段、如何确保数据在跨境传输中的安全、如 何平衡数据利用与保护的关系等。
数据安全法律法规及合规性
数据安全法律法规
各国政府纷纷出台相关的法律法规来规范数据处理活动，如 欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、中国的《网络安 全法》、《数据安全法》等，这些法规对于数据收集、存储 、处理、传输等方面都有严格的规定。
学员心得体会分享交流环节
加深了对数据安全的认识
通过培训，学员们对数据安全的重要性有了更深刻的理解，意识 到了保护数据安全的紧迫性。
掌握了实用的数据安全技能
学员们表示，通过学习和实践，他们掌握了一些实用的数据安全技 能，如数据加密、数据备份等。
2019年大数据培训课件文档全文
数据可视化是指将处理和分析后的数据以图形、表格、图表等形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。数据可视化可以提高数据的可读性和可理解性，帮助人们更好地发现数据的内在规律和趋势。
数据可视化需要运用可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等，以实现数据的可视化展示和交互式分析。同时，还需要考虑数据的视觉效果和美学设计，以提高数据的可视化和可解释性。
数据立方体（Data Cube）：OLAP的基本构建块。
04
大数据安全与隐私保护
通过加密算法将数据转换为无法识别的格式，确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性。
数据加密
对敏感数据进行处理，隐藏或移除敏感信息，以降低数据泄露风险。
数据脱敏
通过身份验证和授权机制，限制对数据的访问权限，确保只有经过授权的人员能够访问敏感数据。
03
大数据工具与平台
Spark SQL：用于结构化和半结构化数据处理。
Spark Streaming：实时数据处理和流计算。
Spark核心组件：SparkContext、SparkSession和DataFrame/DataSet API。
数据仓库（DW）：用于存储和管理结构化数据的系统。
OLAP（联机分析处理）：多维数据分析工具。
总结词
大数据的发展历程可以追溯到20世纪90年代，随着互联网、云计算、物联网等技术的快速发展，大数据逐渐成为当今社会的重要资源。
详细描述
大数据的发展历程可以分为三个阶段。第一阶段是数据大爆炸阶段，随着互联网、社交媒体等应用的普及，数据量呈现爆炸式增长。第二阶段是大数据技术的诞生和发展阶段，出现了分布式存储、云计算等技术，为大数据的处理和分析提供了技术支持。第三阶段是大数据应用和商业价值的挖掘阶段，大数据被广泛应用于商业分析、政府决策、医疗健康等领域，成为推动社会进步的重要力量。
数据可视化需要运用可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等，以实现数据的可视化展示和交互式分析。同时，还需要考虑数据的视觉效果和美学设计，以提高数据的可视化和可解释性。
数据立方体（Data Cube）：OLAP的基本构建块。
04
大数据安全与隐私保护
通过加密算法将数据转换为无法识别的格式，确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性。
数据加密
对敏感数据进行处理，隐藏或移除敏感信息，以降低数据泄露风险。
数据脱敏
通过身份验证和授权机制，限制对数据的访问权限，确保只有经过授权的人员能够访问敏感数据。
03
大数据工具与平台
Spark SQL：用于结构化和半结构化数据处理。
Spark Streaming：实时数据处理和流计算。
Spark核心组件：SparkContext、SparkSession和DataFrame/DataSet API。
数据仓库（DW）：用于存储和管理结构化数据的系统。
OLAP（联机分析处理）：多维数据分析工具。
总结词
大数据的发展历程可以追溯到20世纪90年代，随着互联网、云计算、物联网等技术的快速发展，大数据逐渐成为当今社会的重要资源。
详细描述
大数据的发展历程可以分为三个阶段。第一阶段是数据大爆炸阶段，随着互联网、社交媒体等应用的普及，数据量呈现爆炸式增长。第二阶段是大数据技术的诞生和发展阶段，出现了分布式存储、云计算等技术，为大数据的处理和分析提供了技术支持。第三阶段是大数据应用和商业价值的挖掘阶段，大数据被广泛应用于商业分析、政府决策、医疗健康等领域，成为推动社会进步的重要力量。
大数据安全与隐私保护培训讲学共26页文档
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
大数据安全与隐私保护培训讲学
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
大数据安全培训
数据安全培训：提高员工对数据安全 的认识和技能，确保数据安全
数据安全风险评估
风险识别：识别可能存在的数据安全风险 风险分析：分析风险发生的可能性和影响程度 风险评估：评估风险对组织的影响和潜在损失 风险应对：制定应对策略和措施，降低风险影响
数据加密与解密
加密技术：对称加密、非对称加密、 哈希加密等
誉和形象
Part Three
大数据安全培训的 内容
数据分类与分级
数据分类：根据数据的性质、用途、 来源等进行分类
数据分级：根据数据的敏感程度、重 要性等进行分级
数据保护：采取加密、访问控制、审 计等措施保护数据安全
数据备份：定期备份数据，防止数据 丢失或损坏
数据销毁：对不再需要的数据进行销 毁，防止数据泄露
Part Six
大数据安全培训的 未来发展
人工智能在培训中的应用
智能推荐：根据学员的学习进度和兴趣，推荐适合的课程和资源 智能评估：通过数据分析，评估学员的学习效果和进步情况 智能辅导：提供个性化的辅导方案，帮助学员解决学习中遇到的问题 智能预测：预测学员的学习趋势和需求，提前做好培训规划和资源准备
模拟演练
模拟场景：构建真实或模拟的大数据安全场景 角色扮演：参与者扮演不同的角色，如攻击者、防御者等 任务设置：设置不同的任务，如攻击、防御、修复等 反馈与评估：对参与者的表现进行反馈和评估，提供改进建议
案例分析
案例一：某公司因 数据泄露导致客户 信息泄露，造成严 重损失
案例二：某公司通 过加强数据安全培 训，成功防止数据 泄露
大数据安全培训
,a click to unlimited possibilities
汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 大 数 据 安 全 培 训 的
数据安全风险评估
风险识别：识别可能存在的数据安全风险 风险分析：分析风险发生的可能性和影响程度 风险评估：评估风险对组织的影响和潜在损失 风险应对：制定应对策略和措施，降低风险影响
数据加密与解密
加密技术：对称加密、非对称加密、 哈希加密等
誉和形象
Part Three
大数据安全培训的 内容
数据分类与分级
数据分类：根据数据的性质、用途、 来源等进行分类
数据分级：根据数据的敏感程度、重 要性等进行分级
数据保护：采取加密、访问控制、审 计等措施保护数据安全
数据备份：定期备份数据，防止数据 丢失或损坏
数据销毁：对不再需要的数据进行销 毁，防止数据泄露
Part Six
大数据安全培训的 未来发展
人工智能在培训中的应用
智能推荐：根据学员的学习进度和兴趣，推荐适合的课程和资源 智能评估：通过数据分析，评估学员的学习效果和进步情况 智能辅导：提供个性化的辅导方案，帮助学员解决学习中遇到的问题 智能预测：预测学员的学习趋势和需求，提前做好培训规划和资源准备
模拟演练
模拟场景：构建真实或模拟的大数据安全场景 角色扮演：参与者扮演不同的角色，如攻击者、防御者等 任务设置：设置不同的任务，如攻击、防御、修复等 反馈与评估：对参与者的表现进行反馈和评估，提供改进建议
案例分析
案例一：某公司因 数据泄露导致客户 信息泄露，造成严 重损失
案例二：某公司通 过加强数据安全培 训，成功防止数据 泄露
大数据安全培训
,a click to unlimited possibilities
汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 大 数 据 安 全 培 训 的
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21Fra bibliotekETL
大数据使用的关键技术—数据存储与管理
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
ETL
• • • • • • •
结构化、非结构化 和半结构化数据 分布式文件系统 关系数据库 非关系数据库 （NoSQL） 数据仓库 云计算和云存储 实时流处理
价值
•降低工程事故风险 •优化勘探过程
•提升网络用户忠诚度 •改善社交网络体验 •向目标用户提供有针对性的商品与服务 •更好地对外提供公共服务 •舆情分析 •准确预判安全威胁 •创造更多联合、交叉销售商机 •准确评估广告效用
•基于用户位置信息的精确促销 •社交网络购买行为分析
•促进客户购买热情 •顺应客户购买行为习惯
15
大数据应用要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数 据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。
RDBMS Analytical DB NoSQL DB ERP/CRM SaaS Social Media Web Analytics Log Files RFID Call Data Records Sensors MachineGenerated
29
大数据使用的关键技术—聚类分析
聚类图（Clustergram）是指用图形方式展示聚类分析结果的技术，可 以有助于判断簇数量不同时的聚类效果。
30
大数据使用的关键技术—深度学习
为何沉寂了20多 年？——最主要 原因：计算能力 支持（深层）
简单浅层神经网络 （1980）
深层神经网络 （2006）
快
11
大数据基本概念
大数据的数据够“大”，数据不再是稀缺资源，不能 像小数据时代那样，用最小的数据获得最多的信息； 而应该要拿到与领域相关的全数据
大 数 据 新 思 维
大数据的数据够“杂”，来源广泛，格式五花八门， 用户需从海量数据中提炼有价值信息，个体数据（或 严格因果模型）的精确性不再重要，重要的是大多数 数据群共同指出的结论（相关性关系）； 大数据的数据够“快”，数据产生得快，数据增加得 快，数据随时间的折旧也快，数据的时效性成为关键。
• • • • • • • • • • • • •
关联规则分析 分类、聚类 遗传算法 神经网络 时间序列分析 回归分析 系统仿真 机器学习 空间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言
• • • • • • • •
热力图 折线图 饼图 雷达图 力导向布局图 平行坐标图 散点图 。。。
32
大数据使用的关键技术—多形态展现
折线图 柱状图 散点图 饼图 堆积图 跑马灯 排名表
支持灵活的配置模式 及所选模型自由选择 相宜图表、图形进行 可视化设计及配置加 载
信息块
地图散点
地图热力
热力图
南丁格尔玫瑰图
迁徙图
圆形关系图
力导向图
31
大数据使用的关键技术—计算结果展示
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
ETL
• • • • • • •
结构化、非结构化 和半结构化数据 分布式文件系统 关系数据库 非关系数据库 （NoSQL） 数据仓库 云计算和云存储 实时流处理
丰富的数据类型 完善丰富的数据模型 数据关系完善 强一致性 安全性很高 离线批量处理，只读， 低并发 高价值数据统一存储 和计算平台 企业数据仓库
20
用户资料，微博， 金融反欺诈
大数据使用的关键技术—数据采集
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习 结构。通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分 布式特征表示。充分利用大量的非标记数据，有效挖掘数据中的层级特征，具有更强 的表征能力，尤其适合于在图像、语音等有大量的非标记数据而又非常抽象的领域。
大数据基本概念
海 量
异 构
劣 质
高 维
9
大数据基本概念
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
体量Volume
Infini Band
服务器/存储间高速通信
搜索技术
Enterprise Search
文本检索、智能搜索、实时搜 索
数据分析技术
Text Analytics Engine Visual Data Modeling
自然语言处理、文本情感分析、 机器学习、聚类关联、数据模 型
19
大数据涉及的关键技术
大数据（Hadoop）
13
大数据基本概念
大数据不仅仅是技术，关键是产生价值
可以从各个层面进行优化，更要考虑整体
14
大数据价值
行业
银行 / 金融 医疗 制造 / 高科技 能源 互联网 / Web2.0 政府 / 公用事业 媒体 / 娱乐 13 零售
数据处理方式
•贷款、保险、发卡等多业务线数据集成分析、市场评估 •新产品风险评估 •股票等投资组合趋势分析 •共享电子病历及医疗记录，帮助快速诊断 •穿戴式设备远程医疗 •产品故障、失效综合分析 •专利记录检索 •智能设备全球定位，位置服务 •勘探、钻井等传感器阵列数据集中分析 •在线广告投放 •商品评分、排名 •社交网络自动匹配 •搜索结果优化 •智能城市信息网络集成 •天气、地理、水电煤等公共数据收集、研究 •公共安全信息集中处理、智能分析 •收视率统计、热点信息统计、分析 •增加市场份额 •提升客户忠诚度 •提高整体收入 •降低金融风险 •改善诊疗质量 •加快诊疗速度 •优化产品设计、制造 •降低保修成本 •加快问题解决
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!
18
大数据涉及的关键技术
需求 技术 Hadoop，x86/MPP Map Reduce
描述
分布式文件系统
海量数据存储技术
实时数据处理技术
Streaming Data
流计算引擎
数据高速传输技术
• • • • • • • • • • • • •
关联规则分析 分类、聚类 遗传算法 神经网络 时间序列分析 回归分析 系统仿真 机器学习 空间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言
28
大数据使用的关键技术—标签云
标签云（Tag Cloud）是一套相关的标签 以及与此相应的权重。权值影响标签的字 体大小、颜色或其他视觉效果。典型的标 签云有30至150个标签，用以表示一个网 站中的内容及其热门程度。标签通常是超 链接，指向分类页面。
部署架构 数据类型 数据模型 数据关系 数据一致 数据安全 计算类型 适用场景 常见用例
11
NoSQL
水平扩展
数据库
大部分垂直扩展，少数水 平扩展 丰富的数据类型 丰富的数据模型 数据关系完善 强一致性 安全性很高 实时CRUD操作，高 并发 在线交易，查询，报表 金融账户，电信计费，税 务等
数据仓库
12
大数据基本概念
对比 数据采集手段 数据源 判断方法 演绎方法 分析方法 对产出的预期 传统方法 采样数据 单数据源 基于主观因果假设 孤立的推算方法 描述性分析 绝对的精确性更重要 大数据方法 全局数据 多数据源整合 机械穷举相关关系 大数据+小算法+上下文+知识积累 预测性和处方性分析 更注重实时性（具体根据需求而定）
大数据终端使用
大数据管理
大数据产品
存储 处理
挖掘 分析 搜索 扩充
过滤
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多类 别（variety）的数据中提 取价值（value），将是I T 领域新一代的技术与架 构。
17
23
大数据使用的关键技术—分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定 直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。
24
大数据使用的关键技术—非关系型数据库NoSQL
26
大数据使用的关键技术—云计算与云存储
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝 藏的利器。没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数 据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大数据安全培训
2018.04
大数据基本概念
大数据基本概念
7：00，你被手机闹钟叫醒。昨晚你带着一款小型可穿戴设备睡觉的。这个设备连接着你手机里的一 款大数据的APP，你打开它就可以看到你昨晚睡觉时翻身次数、心跳和血压状况。根据测量结果， 它建议你今天出门之前多喝点橙汁类的饮品来补充维生素。
9：00，今天你要带朋友到上海的南京路步行街逛逛，你打开某互联网公司的大数据产品“XX预 测”，看看步行街今天预计会有多少人，再看看上海今天的交通预测。 “XX预测” 根据以往用户
大数据使用的关键技术—数据存储与管理
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
ETL
• • • • • • •
结构化、非结构化 和半结构化数据 分布式文件系统 关系数据库 非关系数据库 （NoSQL） 数据仓库 云计算和云存储 实时流处理
价值
•降低工程事故风险 •优化勘探过程
•提升网络用户忠诚度 •改善社交网络体验 •向目标用户提供有针对性的商品与服务 •更好地对外提供公共服务 •舆情分析 •准确预判安全威胁 •创造更多联合、交叉销售商机 •准确评估广告效用
•基于用户位置信息的精确促销 •社交网络购买行为分析
•促进客户购买热情 •顺应客户购买行为习惯
15
大数据应用要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数 据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。
RDBMS Analytical DB NoSQL DB ERP/CRM SaaS Social Media Web Analytics Log Files RFID Call Data Records Sensors MachineGenerated
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大数据使用的关键技术—聚类分析
聚类图（Clustergram）是指用图形方式展示聚类分析结果的技术，可 以有助于判断簇数量不同时的聚类效果。
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大数据使用的关键技术—深度学习
为何沉寂了20多 年？——最主要 原因：计算能力 支持（深层）
简单浅层神经网络 （1980）
深层神经网络 （2006）
快
11
大数据基本概念
大数据的数据够“大”，数据不再是稀缺资源，不能 像小数据时代那样，用最小的数据获得最多的信息； 而应该要拿到与领域相关的全数据
大 数 据 新 思 维
大数据的数据够“杂”，来源广泛，格式五花八门， 用户需从海量数据中提炼有价值信息，个体数据（或 严格因果模型）的精确性不再重要，重要的是大多数 数据群共同指出的结论（相关性关系）； 大数据的数据够“快”，数据产生得快，数据增加得 快，数据随时间的折旧也快，数据的时效性成为关键。
• • • • • • • • • • • • •
关联规则分析 分类、聚类 遗传算法 神经网络 时间序列分析 回归分析 系统仿真 机器学习 空间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言
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热力图 折线图 饼图 雷达图 力导向布局图 平行坐标图 散点图 。。。
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大数据使用的关键技术—多形态展现
折线图 柱状图 散点图 饼图 堆积图 跑马灯 排名表
支持灵活的配置模式 及所选模型自由选择 相宜图表、图形进行 可视化设计及配置加 载
信息块
地图散点
地图热力
热力图
南丁格尔玫瑰图
迁徙图
圆形关系图
力导向图
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大数据使用的关键技术—计算结果展示
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
ETL
• • • • • • •
结构化、非结构化 和半结构化数据 分布式文件系统 关系数据库 非关系数据库 （NoSQL） 数据仓库 云计算和云存储 实时流处理
丰富的数据类型 完善丰富的数据模型 数据关系完善 强一致性 安全性很高 离线批量处理，只读， 低并发 高价值数据统一存储 和计算平台 企业数据仓库
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用户资料，微博， 金融反欺诈
大数据使用的关键技术—数据采集
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习 结构。通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分 布式特征表示。充分利用大量的非标记数据，有效挖掘数据中的层级特征，具有更强 的表征能力，尤其适合于在图像、语音等有大量的非标记数据而又非常抽象的领域。
大数据基本概念
海 量
异 构
劣 质
高 维
9
大数据基本概念
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
体量Volume
Infini Band
服务器/存储间高速通信
搜索技术
Enterprise Search
文本检索、智能搜索、实时搜 索
数据分析技术
Text Analytics Engine Visual Data Modeling
自然语言处理、文本情感分析、 机器学习、聚类关联、数据模 型
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大数据涉及的关键技术
大数据（Hadoop）
13
大数据基本概念
大数据不仅仅是技术，关键是产生价值
可以从各个层面进行优化，更要考虑整体
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大数据价值
行业
银行 / 金融 医疗 制造 / 高科技 能源 互联网 / Web2.0 政府 / 公用事业 媒体 / 娱乐 13 零售
数据处理方式
•贷款、保险、发卡等多业务线数据集成分析、市场评估 •新产品风险评估 •股票等投资组合趋势分析 •共享电子病历及医疗记录，帮助快速诊断 •穿戴式设备远程医疗 •产品故障、失效综合分析 •专利记录检索 •智能设备全球定位，位置服务 •勘探、钻井等传感器阵列数据集中分析 •在线广告投放 •商品评分、排名 •社交网络自动匹配 •搜索结果优化 •智能城市信息网络集成 •天气、地理、水电煤等公共数据收集、研究 •公共安全信息集中处理、智能分析 •收视率统计、热点信息统计、分析 •增加市场份额 •提升客户忠诚度 •提高整体收入 •降低金融风险 •改善诊疗质量 •加快诊疗速度 •优化产品设计、制造 •降低保修成本 •加快问题解决
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!
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大数据涉及的关键技术
需求 技术 Hadoop，x86/MPP Map Reduce
描述
分布式文件系统
海量数据存储技术
实时数据处理技术
Streaming Data
流计算引擎
数据高速传输技术
• • • • • • • • • • • • •
关联规则分析 分类、聚类 遗传算法 神经网络 时间序列分析 回归分析 系统仿真 机器学习 空间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言
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大数据使用的关键技术—标签云
标签云（Tag Cloud）是一套相关的标签 以及与此相应的权重。权值影响标签的字 体大小、颜色或其他视觉效果。典型的标 签云有30至150个标签，用以表示一个网 站中的内容及其热门程度。标签通常是超 链接，指向分类页面。
部署架构 数据类型 数据模型 数据关系 数据一致 数据安全 计算类型 适用场景 常见用例
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NoSQL
水平扩展
数据库
大部分垂直扩展，少数水 平扩展 丰富的数据类型 丰富的数据模型 数据关系完善 强一致性 安全性很高 实时CRUD操作，高 并发 在线交易，查询，报表 金融账户，电信计费，税 务等
数据仓库
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大数据基本概念
对比 数据采集手段 数据源 判断方法 演绎方法 分析方法 对产出的预期 传统方法 采样数据 单数据源 基于主观因果假设 孤立的推算方法 描述性分析 绝对的精确性更重要 大数据方法 全局数据 多数据源整合 机械穷举相关关系 大数据+小算法+上下文+知识积累 预测性和处方性分析 更注重实时性（具体根据需求而定）
大数据终端使用
大数据管理
大数据产品
存储 处理
挖掘 分析 搜索 扩充
过滤
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多类 别（variety）的数据中提 取价值（value），将是I T 领域新一代的技术与架 构。
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大数据使用的关键技术—分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定 直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。
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大数据使用的关键技术—非关系型数据库NoSQL
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大数据使用的关键技术—云计算与云存储
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝 藏的利器。没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数 据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大数据安全培训
2018.04
大数据基本概念
大数据基本概念
7：00，你被手机闹钟叫醒。昨晚你带着一款小型可穿戴设备睡觉的。这个设备连接着你手机里的一 款大数据的APP，你打开它就可以看到你昨晚睡觉时翻身次数、心跳和血压状况。根据测量结果， 它建议你今天出门之前多喝点橙汁类的饮品来补充维生素。
9：00，今天你要带朋友到上海的南京路步行街逛逛，你打开某互联网公司的大数据产品“XX预 测”，看看步行街今天预计会有多少人，再看看上海今天的交通预测。 “XX预测” 根据以往用户