云时代大数据介绍PPT
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大数据时代科技信息互联云计算PPT模板
价格加密低
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数据类型繁多，处理速度快
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数据量巨大
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大数据的优势体现
阿帕奇钻
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HPCC
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02.多种（多种）
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04.价值（价值）
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/02
大数据简介
节标题内容： Arial/微软雅黑11号灰色，行距1.2-1.5倍 ……
大数据的简介
大数据（big data , mega data）
指标的是需要新的处理模型才能具备更强的决策力、洞 侦察力和流程优化能力的海量、高增长率和多种化的信 息资源。
在这打字
在这打字
在这打字
在这打字
在这打字
在这打字
大数据的特点
价格加密度低
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数据量巨大
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数据类型繁多
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处理速度快
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/03
大数据意义义
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大数据意义义
高科技时代的产物
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“提纯”出有用的信息
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节约资源提效率
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2024年度《大数据时代》PPT课件
生物信息学与大数据
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
25
06
总结回顾与拓展思 考
2024/3/23
26
课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
20
05
大数据未来发展趋 势
2024/3/23
21
人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
14
其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
6
02
大数据技术基础
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
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06
总结回顾与拓展思 考
2024/3/23
26
课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
20
05
大数据未来发展趋 势
2024/3/23
21
人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
14
其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
6
02
大数据技术基础
AI人工智能云计算大数据简介ppt模板(2024)
8
行业现状与趋势分析
2024/1/30
行业现状
AI技术已经渗透到各行各业，成为推动产业转型升级的重要力量。同时，AI技术 也面临着数据安全、隐私保护等挑战。
趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发 展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应 用。
17
金融风控领域也是大数 据应用的重要场景之一 ，通过对客户信用记录 、交易行为等数据的分 析，可以评估客户的信 用风险等级，从而制定 更加精准的信贷政策和 风险控制策略。
05
AI+云计算+大数据融 合创新
2024/1/30
18
三者关系剖析
1
AI、云计算和大数据的互补性
AI提供智能分析和决策能力，云计算提供弹性计 算资源，大数据提供海量数据存储和处理能力。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行 深度融合，拓展应用场景和市场空间。
人才培养与生态建设
加强人才培养和生态建设，为AI、云计算和大数据产业的发展提 供有力的人才保障和良好的生态环境。
2024/1/30
25
07
总结与展望
2024/1/30
26
本次报告核心内容回顾
发展历程
从1956年达特茅斯会议提出“人工智能”概念开始，AI经历了符号主义、连接 主义和深度学习三个发展阶段，逐渐从学术研究走向商业化应用。
2024/1/30
7
核心技术及应用领域
2024/1/30
核心技术
机器学习、深度学习、自然语言 处理、计算机视觉等。
应用领域
智能机器人、智能家居、智慧医 疗、智慧交通、智慧金融等。
行业现状与趋势分析
2024/1/30
行业现状
AI技术已经渗透到各行各业，成为推动产业转型升级的重要力量。同时，AI技术 也面临着数据安全、隐私保护等挑战。
趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发 展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应 用。
17
金融风控领域也是大数 据应用的重要场景之一 ，通过对客户信用记录 、交易行为等数据的分 析，可以评估客户的信 用风险等级，从而制定 更加精准的信贷政策和 风险控制策略。
05
AI+云计算+大数据融 合创新
2024/1/30
18
三者关系剖析
1
AI、云计算和大数据的互补性
AI提供智能分析和决策能力，云计算提供弹性计 算资源，大数据提供海量数据存储和处理能力。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行 深度融合，拓展应用场景和市场空间。
人才培养与生态建设
加强人才培养和生态建设，为AI、云计算和大数据产业的发展提 供有力的人才保障和良好的生态环境。
2024/1/30
25
07
总结与展望
2024/1/30
26
本次报告核心内容回顾
发展历程
从1956年达特茅斯会议提出“人工智能”概念开始，AI经历了符号主义、连接 主义和深度学习三个发展阶段，逐渐从学术研究走向商业化应用。
2024/1/30
7
核心技术及应用领域
2024/1/30
核心技术
机器学习、深度学习、自然语言 处理、计算机视觉等。
应用领域
智能机器人、智能家居、智慧医 疗、智慧交通、智慧金融等。
大数据云计算ppt模板-2024鲜版
23
大数据云计算发展机遇
提升运营效率
大数据和云计算技术可以提高企业的运营 效率和管理水平，降低成本，增加收益。
A 挖掘数据价值
通过大数据分析和挖掘，可以发现 隐藏在数据中的价值，为企业决策
和业务发展提供有力支持。
B
C
D
加强行业合作
大数据和云计算技术可以促进不同行业之 间的合作和交流，实现资源共享和互利共 赢。
数据安全
采用加密、备份、容灾等技术，确保 数据的安全性和可用性。
数据治理
建立数据治理体系，规范数据的采集 、存储、使用等流程。
9
大数据分析与挖掘
统计分析
机器学习
运用统计学方法对数据进行分析，揭示数 据间的关系和规律。
利用机器学习算法对数据进行训练和学习 ，实现数据的自动分类、预测等。
深度学习
可视化分析
2024/3/28
人工智能与大数据云计算 深度融合
人工智能技术的发展为大数据 处理和分析提供了更强大的工 具，大数据则为人工智能提供 了海量的训练数据和应用场景 。
边缘计算与云计算协同
边缘计算将计算任务从中心服 务器转移到网络边缘设备，降 低了数据传输延迟和带宽成本 ，与云计算协同工作可以提供 更高效的数据处理和分析服务 。
服务模式
IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）
关键技术
分布式计算、虚拟化技术、自动化技术、安全技术等
优势和特点
弹性可扩展、按需付费、高可用性、易管理等
2024/3/28
13
云计算平台及服务
云计算平台类型
公有云、私有云、混合云等
云计算平台服务
提供计算、存储、网络、安全等基础服务，以及 数据库、中间件、大数据分析等平台服务
大数据云计算发展机遇
提升运营效率
大数据和云计算技术可以提高企业的运营 效率和管理水平，降低成本，增加收益。
A 挖掘数据价值
通过大数据分析和挖掘，可以发现 隐藏在数据中的价值，为企业决策
和业务发展提供有力支持。
B
C
D
加强行业合作
大数据和云计算技术可以促进不同行业之 间的合作和交流，实现资源共享和互利共 赢。
数据安全
采用加密、备份、容灾等技术，确保 数据的安全性和可用性。
数据治理
建立数据治理体系，规范数据的采集 、存储、使用等流程。
9
大数据分析与挖掘
统计分析
机器学习
运用统计学方法对数据进行分析，揭示数 据间的关系和规律。
利用机器学习算法对数据进行训练和学习 ，实现数据的自动分类、预测等。
深度学习
可视化分析
2024/3/28
人工智能与大数据云计算 深度融合
人工智能技术的发展为大数据 处理和分析提供了更强大的工 具，大数据则为人工智能提供 了海量的训练数据和应用场景 。
边缘计算与云计算协同
边缘计算将计算任务从中心服 务器转移到网络边缘设备，降 低了数据传输延迟和带宽成本 ，与云计算协同工作可以提供 更高效的数据处理和分析服务 。
服务模式
IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）
关键技术
分布式计算、虚拟化技术、自动化技术、安全技术等
优势和特点
弹性可扩展、按需付费、高可用性、易管理等
2024/3/28
13
云计算平台及服务
云计算平台类型
公有云、私有云、混合云等
云计算平台服务
提供计算、存储、网络、安全等基础服务，以及 数据库、中间件、大数据分析等平台服务
2024版云计算的ppt全新
ERA
2024/1/26
7
虚拟化技术
01
02
03
计算虚拟化
通过虚拟化技术，将物理 服务器抽象成多个虚拟服 务器，提高资源利用率和 灵活性。
2024/1/26
存储虚拟化
将多个物理存储设备抽象 成一个统一的虚拟存储池， 提供高可用性和可扩展性。
网络虚拟化
通过软件定义网络技术， 实现网络资源的虚拟化和 灵活配置。
加强云计算人才培养
建议企业和组织重视云计算人才的培养和引进，建立完善 的人才梯队，提高员工的云计算技能水平，为企业的云计 算发展提供有力的人才保障。
29
行业发展趋势预测
2024/1/26
云计算与人工智能的融合
随着人工智能技术的不断发展，未来云计算将与人工智能更加紧密地结合，形成智能云计算。智能云计算将能够自动管理 和优化资源，提供更加智能化的服务。
4
云计算发展历程
云计算的起源可以追溯到上世纪 60年代的计算机分时系统。
随着互联网技术的发展，云计算 经历了从萌芽期、过热期、低谷 期、复苏期到成熟期的多个阶段。
当前，云计算已经渗透到各行各 业，成为企业数字化转型的重要
支撑。
2024/1/26
5
2024年市场预测与前景展望
根据市场调查机构的预测，到 2024年，全球云计算市场规模将
提供客户信息管理、销售管理等功能的CRM系统服务，优化客
户关系管理。
ERP系统服务
03
提供财务管理、采购管理等功能的ERP系统服务，实现企业资源
优化配置。
15
典型行业应用案例
金融行业
云计算在金融领域的应用包括在线支 付、P2P网贷、征信等，提高了金融 服务的便捷性和安全性。
2024/1/26
7
虚拟化技术
01
02
03
计算虚拟化
通过虚拟化技术，将物理 服务器抽象成多个虚拟服 务器，提高资源利用率和 灵活性。
2024/1/26
存储虚拟化
将多个物理存储设备抽象 成一个统一的虚拟存储池， 提供高可用性和可扩展性。
网络虚拟化
通过软件定义网络技术， 实现网络资源的虚拟化和 灵活配置。
加强云计算人才培养
建议企业和组织重视云计算人才的培养和引进，建立完善 的人才梯队，提高员工的云计算技能水平，为企业的云计 算发展提供有力的人才保障。
29
行业发展趋势预测
2024/1/26
云计算与人工智能的融合
随着人工智能技术的不断发展，未来云计算将与人工智能更加紧密地结合，形成智能云计算。智能云计算将能够自动管理 和优化资源，提供更加智能化的服务。
4
云计算发展历程
云计算的起源可以追溯到上世纪 60年代的计算机分时系统。
随着互联网技术的发展，云计算 经历了从萌芽期、过热期、低谷 期、复苏期到成熟期的多个阶段。
当前，云计算已经渗透到各行各 业，成为企业数字化转型的重要
支撑。
2024/1/26
5
2024年市场预测与前景展望
根据市场调查机构的预测，到 2024年，全球云计算市场规模将
提供客户信息管理、销售管理等功能的CRM系统服务，优化客
户关系管理。
ERP系统服务
03
提供财务管理、采购管理等功能的ERP系统服务，实现企业资源
优化配置。
15
典型行业应用案例
金融行业
云计算在金融领域的应用包括在线支 付、P2P网贷、征信等，提高了金融 服务的便捷性和安全性。
云计算与大数据概述ppt课件
5
大数据的特点与作用
大数据的特征主要包括：数据量大、种类和来源多样化、数据价 值密度相对较低、数据增长速度和处理速度快、真实性。 大数据的作用包括：带来社会和经济管理新方法、促进行业融合 发展、推动产业转型升级、改变科学研究的方法论。
6
国外云计算发展现状
7
国外云计算发展现状
总体来看，当前全球云计算市场的发展态势如下： 美国在云计算市场的领导地位进一步巩固，欧洲与日本是云计算 市场的重要组成部分，以中国、印度、巴西等为代表的新兴国家 云计算市场高速增长。 金砖国家巴西、俄罗斯、南非云计算市场占有率总和仅3%左右， 但增速较快，且市场潜力较大，预计未来几年市场会进一步扩大。
8
我国云计算发展现状
2012到2015年，我国云计算市场从482亿元上升至1315.8亿元， 保持了高速增长态势，年均复合增长率高达61.5%
2012-2015云计算市场规模(单位:亿元)
2500
2000
1500
1000
500
0 2012年
2013年
2014年
2015年
9
我国云计算发展现状
云计算产业在中国的起步稍晚，但发展迅猛。目前，中国IT业界 涉足该行业的具体情况如下： 一是部分地方政府投入资源搭建平台，积极推进云计算发展。 二是本土IT企业和高校先后启动云计算项目，加速云计算研发和 应用端建设。
14
2. PaaS（Platform-as-a-Service）：平台即服务 PaaS是指将软件研发的平台作为服务提供的模式，是将应用程序 的基础结构视为服务，主要目的是支持应用程序运行。 3. SaaS（Software-as-a-Service）：软件即服务 使用SaaS模式的服务提供商将应用软件统一部署在自己的服务器 上，用户根据需求，通过互联网向厂商订购应用软件服务，服务 提供商通过浏览器向客户提供软件，并根据用户所定软件的数量 以及时间的长短等因素收费。
大数据的特点与作用
大数据的特征主要包括：数据量大、种类和来源多样化、数据价 值密度相对较低、数据增长速度和处理速度快、真实性。 大数据的作用包括：带来社会和经济管理新方法、促进行业融合 发展、推动产业转型升级、改变科学研究的方法论。
6
国外云计算发展现状
7
国外云计算发展现状
总体来看，当前全球云计算市场的发展态势如下： 美国在云计算市场的领导地位进一步巩固，欧洲与日本是云计算 市场的重要组成部分，以中国、印度、巴西等为代表的新兴国家 云计算市场高速增长。 金砖国家巴西、俄罗斯、南非云计算市场占有率总和仅3%左右， 但增速较快，且市场潜力较大，预计未来几年市场会进一步扩大。
8
我国云计算发展现状
2012到2015年，我国云计算市场从482亿元上升至1315.8亿元， 保持了高速增长态势，年均复合增长率高达61.5%
2012-2015云计算市场规模(单位:亿元)
2500
2000
1500
1000
500
0 2012年
2013年
2014年
2015年
9
我国云计算发展现状
云计算产业在中国的起步稍晚，但发展迅猛。目前，中国IT业界 涉足该行业的具体情况如下： 一是部分地方政府投入资源搭建平台，积极推进云计算发展。 二是本土IT企业和高校先后启动云计算项目，加速云计算研发和 应用端建设。
14
2. PaaS（Platform-as-a-Service）：平台即服务 PaaS是指将软件研发的平台作为服务提供的模式，是将应用程序 的基础结构视为服务，主要目的是支持应用程序运行。 3. SaaS（Software-as-a-Service）：软件即服务 使用SaaS模式的服务提供商将应用软件统一部署在自己的服务器 上，用户根据需求，通过互联网向厂商订购应用软件服务，服务 提供商通过浏览器向客户提供软件，并根据用户所定软件的数量 以及时间的长短等因素收费。
大数据云计算 PPT
大数据云计算 PPT在当今数字化的时代，大数据和云计算已经成为了引领科技发展的重要力量。
大数据以其海量的数据规模、多样的数据类型和快速的数据流转，为企业和社会带来了前所未有的机遇和挑战；云计算则凭借其强大的计算能力、灵活的资源配置和高效的服务模式，为大数据的处理和分析提供了坚实的支撑。
在这个背景下，了解大数据云计算的相关知识，并通过 PPT 进行清晰、生动的展示，具有重要的意义。
一、大数据的概念与特点大数据并非仅仅是大量的数据，它还包括了对这些数据的收集、存储、管理和分析等一系列过程。
其特点主要体现在以下几个方面：1、数据规模巨大如今，企业和组织所面临的数据量已经达到了 PB 甚至 EB 级别。
这些数据来自于各个渠道，如社交媒体、物联网设备、电子商务平台等。
2、数据类型多样大数据不仅包含了传统的结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括了大量的非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
3、数据处理速度快在大数据时代，数据的生成和更新速度极快，需要能够在短时间内对数据进行快速的处理和分析，以获取有价值的信息。
4、数据价值密度低虽然大数据中蕴含着丰富的信息，但其中有价值的部分往往相对较少，需要通过有效的分析手段来挖掘。
二、云计算的概念与服务模式云计算是一种基于互联网的计算方式，它能够提供按需分配的计算资源，包括服务器、存储、数据库、网络、软件等。
云计算的服务模式主要有以下三种：1、 IaaS（基础设施即服务）IaaS 提供了服务器、存储和网络等基础设施资源，用户可以根据自己的需求进行配置和管理。
2、 PaaS（平台即服务）PaaS 为用户提供了一个平台，用于开发、测试和部署应用程序，包括操作系统、数据库管理系统、中间件等。
3、 SaaS（软件即服务）SaaS 直接为用户提供了各种应用软件，如电子邮件、办公软件、客户关系管理系统等，用户可以通过互联网直接使用这些软件，无需进行安装和维护。
三、大数据与云计算的关系大数据和云计算是相辅相成的关系。
云计算介绍 大数据时代数据时代PPT模板
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2017
科技公司新年计划
适用于工作总结/工作计划/工作汇报
CONTENTS
目 录
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01
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文字 内容
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斯诺登的爆料引起一片哗然，根据他提供的资料，被卷入“棱镜门”事件的公司包括微 软、雅虎、谷歌、苹果、Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之后， 这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行过合作，并相继发表声明，呼吁 政府采取更透明态度，以证明他们的“清白”。
大数据给信息安全带来新挑战
洞察发现力和流程优化能 力。Fra bibliotek大数据定义
高增长率
多样化
来适应海量、高增长率和多样 化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
大数据是需要新处理模式才 能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海 量、高增长率和多样化的信 息资产。 大数据就是“未来的新石 油”。
何谓大？
（数据度量）
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
机遇和挑战
机遇
• 大数据技术促进国家和社会发展 • 大数据蓝海成为企业竞争的新焦点 • 大数据时代呼唤创新型人才
语音识别
多场景语音服务支持专 家，让你的设备长上耳 朵，让你的设备开口说话
机器学习
基于内部应用多年的 机器学习算法库，提 供实用的行业大数据
解决方案
大数据的发展趋势
深度学习
针对海量数据提供 的云端托管的分布 式深度学习平台。
自然语言
基于自然语言处理 技术，对人类自然 语言进行分析、理 解、生成、翻译， 实现自然的人机对 话交互
“智能”
大数据带 来的变革
1
更多 不是随机样本
而是全部数据
2
更好 不是因果关系
而是相关关系
3
更杂 不是精确性
而是混杂性
大数据的特征
❖ 容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数
E
据的价值和潜在的信息
❖ 种类（Variety）
数据类型的多样性
❖ 速度（Velocity）
A 40
32
指获得数据的速度
“人工”
“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所 能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地 步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我 （SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人 唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
大数据的发展趋势
数据的资源化
是指大数据成为企业和社会关注的重要战 略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦 点。因而，企业必须要提前制定大数据营 销战略计划，抢占市场先机。
做出科学决策
机遇
机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
“棱镜门”引爆大数据时代争议
事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6年间，美国的情报部门通过一 个代号为“棱镜”的项目，从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照 片、文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自己只需要坐在办公桌 前，动动指头，敲敲键盘，就能了解很多人的私密信息。
30
20
10 15
0
❖ 价值（value）
32 B
合理运用大数据，以低成本
创造高价值
12
28
D
C
❖ 真实性（Veracity）
数据的质量
大数据的结构
结构化
非结构化
半结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据， 非结构化数据越来越成为数据的主要部分。 据IDC的调查，报告显示： 企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增 长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而 已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心， 在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很 难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不 断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
挑战
• 大数据技术的运用仍有困难 • 大数据给信息安全带来新挑战
机遇1：大数据技术促进国家和社会发展
机遇
实现科学发展
当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息 化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设 施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推 进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数 据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发 展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重 要价值。
目录
大数据（BIG DATA）
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、 管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具 有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海 量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样
的定义。
海量
“大数据”是需要新处理模 式才能具有更强的决策力、
加大隐私 泄露风险
1
• 大量数据的集中存储增加了其泄露的风险； • 一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。
对现有存储和安防措施提出挑战 2 被运用到攻击手段中 3
• 复杂的数据存储在一起，可能造成企业安全管理不合 规；
• 安全防护手段更新升级慢，存在漏洞
• 黑客可收集更多有用信息，大数据分析让攻击更精准； • 大数据为黑客发起攻击提供了更多的机会
大数据给信息安全带来新挑战
洞察发现力和流程优化能 力。Fra bibliotek大数据定义
高增长率
多样化
来适应海量、高增长率和多样 化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
大数据是需要新处理模式才 能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海 量、高增长率和多样化的信 息资产。 大数据就是“未来的新石 油”。
何谓大？
（数据度量）
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
机遇和挑战
机遇
• 大数据技术促进国家和社会发展 • 大数据蓝海成为企业竞争的新焦点 • 大数据时代呼唤创新型人才
语音识别
多场景语音服务支持专 家，让你的设备长上耳 朵，让你的设备开口说话
机器学习
基于内部应用多年的 机器学习算法库，提 供实用的行业大数据
解决方案
大数据的发展趋势
深度学习
针对海量数据提供 的云端托管的分布 式深度学习平台。
自然语言
基于自然语言处理 技术，对人类自然 语言进行分析、理 解、生成、翻译， 实现自然的人机对 话交互
“智能”
大数据带 来的变革
1
更多 不是随机样本
而是全部数据
2
更好 不是因果关系
而是相关关系
3
更杂 不是精确性
而是混杂性
大数据的特征
❖ 容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数
E
据的价值和潜在的信息
❖ 种类（Variety）
数据类型的多样性
❖ 速度（Velocity）
A 40
32
指获得数据的速度
“人工”
“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所 能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地 步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我 （SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人 唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
大数据的发展趋势
数据的资源化
是指大数据成为企业和社会关注的重要战 略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦 点。因而，企业必须要提前制定大数据营 销战略计划，抢占市场先机。
做出科学决策
机遇
机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
“棱镜门”引爆大数据时代争议
事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6年间，美国的情报部门通过一 个代号为“棱镜”的项目，从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照 片、文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自己只需要坐在办公桌 前，动动指头，敲敲键盘，就能了解很多人的私密信息。
30
20
10 15
0
❖ 价值（value）
32 B
合理运用大数据，以低成本
创造高价值
12
28
D
C
❖ 真实性（Veracity）
数据的质量
大数据的结构
结构化
非结构化
半结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据， 非结构化数据越来越成为数据的主要部分。 据IDC的调查，报告显示： 企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增 长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而 已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心， 在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很 难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不 断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
挑战
• 大数据技术的运用仍有困难 • 大数据给信息安全带来新挑战
机遇1：大数据技术促进国家和社会发展
机遇
实现科学发展
当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息 化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设 施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推 进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数 据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发 展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重 要价值。
目录
大数据（BIG DATA）
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、 管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具 有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海 量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样
的定义。
海量
“大数据”是需要新处理模 式才能具有更强的决策力、
加大隐私 泄露风险
1
• 大量数据的集中存储增加了其泄露的风险； • 一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。
对现有存储和安防措施提出挑战 2 被运用到攻击手段中 3
• 复杂的数据存储在一起，可能造成企业安全管理不合 规；
• 安全防护手段更新升级慢，存在漏洞
• 黑客可收集更多有用信息，大数据分析让攻击更精准； • 大数据为黑客发起攻击提供了更多的机会