大数据应用技术介绍PPT
合集下载
大数据介绍PPT模板
洗、分析和可视化等。
03
大数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫
日志收集
API接口
数据交换
通过模拟浏览器行为， 自动抓取网页数据。
收集系统、应用、设备 等产生的日志数据。
通过调用API接口获取数 据。
与其他系统或平台进行 数据交换。
数据清洗与转换
01
02
03
04
缺失值处理
对缺失数据进行填充、删除或 插值处理。
大数据介绍PPT模板
目
CONTENCT
录
• 大数据概述 • 大数据技术架构 • 大数据采集与预处理 • 大数据存储与管理 • 大数据分析方法与应用 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据定义与特点
定义
大数据是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。
数据泄露风险
大数据的集中存储和处理增加了 数据泄露的风险，需要加强安全
防护措施。
隐私保护问题
大数据中包含大量个人隐私信息， 如何在利用数据的同时保护个人隐 私是一个重要挑战。
跨境数据传输安全
随着全球化的加速，跨境数据传输 频繁，如何确保数据传输的安全性 和合规性也是一个需要关注的问题 。
大数据技术发展趋势预测
异常值处理
识别并处理数据中的异常值， 如离群点、噪声等。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 ，如数值型、类别型等。
数据标准化
对数据进行标准化处理，消除 量纲影响。
数据集成与融合01来自020304
数据集成
旅游大数据应用方向PPT课件
餐厅菜品推荐和顾客满意度提升举措设计
个性化菜品推荐
基于游客历史点餐数据、口味偏好、营养需求等，运用推荐算法 为游客提供个性化的菜品推荐服务，提高游客用餐体验。
顾客满意度调查与分析
通过收集游客对餐厅环境、服务质量、菜品口味等方面的评价数据 ，进行满意度分析，找出服务短板和改进方向。
餐厅运营优化
结合菜品销售数据、原料库存情况、顾客反馈等信息，对餐厅运营 进行优化调整，包括菜单更新、服务流程改进等。
价格预测模型构建
基于历史价格数据、季节性因素、市场需求等，运用机器 学习算法构建酒店价格预测模型，为酒店制定合理定价策 略提供依据。
房间分配策略优化
通过分析游客预订行为、入住时长、房型偏好等，实现房 间资源的优化配置，提高酒店房间利用率和收益。
竞争对手分析
爬取竞争对手酒店的价格、房型、评价等信息，进行横向 对比分析，为酒店制定差异化竞争策略提供支持。
未来发展趋势预测及建议
培养专业人才
加强旅游大数据分析人才的培养和引进，提高数据分析和应用能力。
推动旅游产业协同发展
通过政策引导和市场机制，促进旅游产业各环节的协同发展，提高旅游产业的整体效益。
THANKS感谢观看 Nhomakorabea 个性化产品推荐系统
1 2 3
游客行为分析
通过分析游客的浏览历史、购买记录、搜索关键 词等行为数据，挖掘游客的潜在需求和兴趣点。
个性化推荐算法
运用协同过滤、内容推荐等算法，为每位游客提 供个性化的旅游产品推荐，提高游客满意度和转 化率。
推荐系统优化
通过A/B测试等方法，不断优化推荐算法和模型 ，提高推荐系统的准确性和用户体验。
旅游大数据应用价值
提升旅游体验
大数据及其典型应用ppt教案
数据可视化技术优势：直观、清晰、易于理解，能够提高数据分析和决策的效率。
数据可视化技术分类：表格、图表、地图、动画等。
添加标题
添加标题
添加标题
定义：商业智能（BI）是一种基于数据驱动的决策支持系统，通过数据分析和挖掘，帮助企业更好地了解市场和客户需求，优化业务流程，提高决策效率和准确性。
应用场景：商业智能（BI）广泛应用于各个行业，如金融、医疗、教育、零售等。通过数据分析和挖掘，企业可以更好地了解市场和客户需求，优化业务流程，提高决策效率和准确性。
数据安全与隐私保护
数据管理与协作效率
数据质量与可信度
数据处理与分析技术
发展趋势：随着技术的不断进步，大数据应用将更加广泛，涉及到各个领域。未来，大数据将与人工智能、物联网等技术相结合，形成更加智能化的应用场景。
前景展望：大数据应用将为企业提供更加精准的数据分析和预测，帮助企业做出更加明智的决策。同时，大数据也将为政府和社会提供更加全面的数据支持，推动社会进步和发展。
应用场景：电商、音乐、视频、新闻等领域
定义：智能推荐系统是一种基于用户行为和兴趣，通过算法和模型进行个性化推荐的技术
工作原理：通过收集和分析用户的历史行为、兴趣偏好和实时行为等信息，建立用户画像，然后根据用户画像和推荐算法，生成个性化的推荐列表
优势：能够提高用户体验和满意度，增加用户黏性和活跃度，提高转化率和销售额等
汇报人：xxx
副标题
01
02
03
04
05
06
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
大数据的特点：大数据具有数据量大、处理速度快、数据种类多、价值密度低等特点。
大数据的定义：大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
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。
《互联网+大数据应用课件》
常用的大数据处理技术和方法，包括批处理、实时处理、流处理等，并 讨论适用场景和应用案例。
互联网+大数据在企业中的应用案例
电商行业
探索电商平台如何利用大数 据进行个性化推荐和精细化 运营，提升用户体验和销售 额。
金融行业
分析金融领域大数据的应用， 如风险管理、反欺诈、信用 评估和智能投资等方面。
3
竞争优势
讨论企业如何利用大数据分析来获取竞争优势，并提供一些成功的案例。
大数据分析与挖掘技术
介绍大数据分析的常用技术和方法，如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等，以及它们在实际应用中的作用。
大数据安全与隐私保护
探讨大数据安全和隐私保护的重要性，以及现有的安全措施和法律法规。
医疗行业
探讨医疗领域大数据在疾病 预测、诊断辅助和医疗资源 优化方面的应用案例。
互联网+大数据对于商业模式的创新与变 革
1
创新商业模式
如何利用互联网+大数据创造新的商业模式，以及这些模式如何改变行业格局。
2
消费者行为洞察
揭示互联网+大数据如何帮助企业了解消费者行为和趋势，从而调整营销策略并提高销 售额。
《互联网+大数据应用课件》
本课件将探讨互联网+大数据在商业和社会中的重要应用，以及它对传统商业 模式的影响与创新。
互联网+大数据的概念及定义
介绍互联网+大数据的定义、背景和基本概念。探讨大数据的四个特征：大量、多样、高速、价值。
大数据采集、存储与管理
讨论大数据采集的方法，包括传感器、社交媒体、移动设备等。探索大数据存储的挑战和解决方案，如云存储 和分布式文件系统。
互联网+大数据在企业中的应用案例
电商行业
探索电商平台如何利用大数 据进行个性化推荐和精细化 运营，提升用户体验和销售 额。
金融行业
分析金融领域大数据的应用， 如风险管理、反欺诈、信用 评估和智能投资等方面。
3
竞争优势
讨论企业如何利用大数据分析来获取竞争优势，并提供一些成功的案例。
大数据分析与挖掘技术
介绍大数据分析的常用技术和方法，如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等，以及它们在实际应用中的作用。
大数据安全与隐私保护
探讨大数据安全和隐私保护的重要性，以及现有的安全措施和法律法规。
医疗行业
探讨医疗领域大数据在疾病 预测、诊断辅助和医疗资源 优化方面的应用案例。
互联网+大数据对于商业模式的创新与变 革
1
创新商业模式
如何利用互联网+大数据创造新的商业模式，以及这些模式如何改变行业格局。
2
消费者行为洞察
揭示互联网+大数据如何帮助企业了解消费者行为和趋势，从而调整营销策略并提高销 售额。
《互联网+大数据应用课件》
本课件将探讨互联网+大数据在商业和社会中的重要应用，以及它对传统商业 模式的影响与创新。
互联网+大数据的概念及定义
介绍互联网+大数据的定义、背景和基本概念。探讨大数据的四个特征：大量、多样、高速、价值。
大数据采集、存储与管理
讨论大数据采集的方法，包括传感器、社交媒体、移动设备等。探索大数据存储的挑战和解决方案，如云存储 和分布式文件系统。
大数据技术原理与应用完整版ppt课件
表1-1 三次信息化浪潮
信息化浪潮 发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前 后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理 、苹果、微软、联
想、戴尔、惠普等
第二次浪潮
1995年前 后
互联网
雅虎、谷歌、阿里 信息传输 巴巴、、腾讯等第三次浪潮
2010年前 后
物联网、云 计算和大数 据
《大数据技术原理与应用》
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数 据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
内容提要
本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章
系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架 构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据 库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并 行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据 可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等 各个领域的应用
第二阶段：成 熟期
第三阶段：大 规模应用期
Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生
，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术
本世纪前十年
的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟， 形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，
谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追
捧，Hadoop平台开始大行其道
在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决 策方式，大数据应用有力促进了信息技术与各行业 的深度融合，大数据开发大大推动了新技术和新应 用的不断涌现
信息化浪潮 发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前 后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理 、苹果、微软、联
想、戴尔、惠普等
第二次浪潮
1995年前 后
互联网
雅虎、谷歌、阿里 信息传输 巴巴、、腾讯等第三次浪潮
2010年前 后
物联网、云 计算和大数 据
《大数据技术原理与应用》
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数 据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
内容提要
本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章
系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架 构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据 库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并 行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据 可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等 各个领域的应用
第二阶段：成 熟期
第三阶段：大 规模应用期
Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生
，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术
本世纪前十年
的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟， 形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，
谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追
捧，Hadoop平台开始大行其道
在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决 策方式，大数据应用有力促进了信息技术与各行业 的深度融合，大数据开发大大推动了新技术和新应 用的不断涌现
大数据分析与应用实践培训ppt
05
大数据安全与隐私保护
大数据安全挑战与风险
数据泄露风险 大数据的集中存储增加了数据泄露的风险，可能导致敏感信息被 非法获取和利用。
恶意攻击风险
大数据平台成为黑客攻击的重要目标，可能遭受网络攻击、病毒传 播等威胁。
数据失真风险
大数据的多样性和复杂性可能导致数据失真，影响数据分析结果的 准确性和可靠性。
流行病预测
基于历史疫情数据和人口流动数据，预测流行病的传播趋势和爆发时 间，为防控措施提供支持。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用情况和管理数据，优化医疗资源配置和管理 ，提高医疗服务的效率和质量。
交通行业大数据应用
交通流量管理
通过分析道路交通流量数据和交通管理数据，优化交通信 号灯配时和交通疏导方案，缓解交通拥堵和提高道路通行 效率。
大数据分析与应用实 践培训
汇报人：可编辑
2023-12-23
contents
目录
• 大数据分析概述 • 大数据分析技术 • 大数据分析工具 • 大数据应用实践 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据未来发展趋势与展望
01
大数据分析概述
大数据的定义与特征
01
02
03
定义
大数据是指数据量巨大、 类型多样、处理复杂的数 据集合。
用户行为分析
商品推荐
通过分析用户的浏览、购买、搜索等行为 数据，了解用户需求和喜好，优化产品推 荐和营销策略。
基于用户的行为数据和购买历史，为用户 推荐相关商品，提高转化率和用户满意度 。
供应链优化
营销效果评估
通过分析销售数据和库存数据，预测商品 需求，优化库存管理和物流配送，降低库 存成本和缺货率。
交通安全预警
社会面大数据应用 PPT课件
服务交付层 SAAS平台
物联网应用
APP 地区门户 微信平台
API接口
数据安全防火墙
API 数据消费接口
物联网应用
安
人流密度 公交到站 违章停车
全
智慧交通 车辆预警
………
隔 离
API 集成管理系统
智慧城市物联网云平台
网
Saas应用
Saas平台应用
车行轨迹 视频侦查 流量预警
轨迹跟踪 视频分析
………
社会面综合云平台
2013年，国家测绘地理信息局将在全国范围内组织开展智慧城市时空信息云平台建设试点工作，每年 将选择10个左右城市进行试点，每个试点项目建设周期为2至3年，经费总投入不少于3600万元。
在不久的将来，人们将尽享智能家居、路网监控、智能医院、食品药品管理、数字生活等所带来的便 捷服务，“智慧城市”时代即将到来。
国家 Countries
企业 Companies
个人 Individuals
科层制 Hierarchy
电子政府 Internet Based E-Government
移动政府、流畅政府、智慧政府 Mobile Government、Fluid Government, Smart Government
8
新一代信息技术的发展使得城市形态在数字化基础上进一步实现智能化成为现实
对比数字城市和智慧城市，我们可以发现以下六方面的差异
服务介绍
数字城市
• 通过城市地理空间信息与城市各方面信息的数字 化在虚拟空间再现传统城市
• 通过城市各行业的信息化提高了各行业管理效率 和服务质量
• 基于互联网形成初步的业务协同
大情报系统 警务综合平台 应急联动智慧系统 外部协作系统
- 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)。
深化大数据在各行业的创新应用，探索与传统产业协同发展新业态新模式，加快完善大数据产业链。加快海量数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化、安全与隐 私保护等领域关键技术攻关。促进大数据软硬件产品发展。完善大数据产业公共服务支撑体系和生态体系，加强标准体系和质量技术基础建设。
4
中国大数据正处于高速发展的窗口期，国家政策大力支持
• 21世纪前10年
……
社交媒体的产生，数据开始呈 现爆炸式的增长，大数据的提 法开始进入大众的视野并获得 了越来越多的关注。
郎丰利 ©
12
2.大数据的五个特点
类型多
75%
非结构化数据
25%
• 网络日志、音频、视频、 结构化数据
图片、地理位置信息 • 社交媒体中产生的数据
“1、2、3、4”等 传统数字以及符号
您上星期一在国家图书馆
她上月刚做了心脏
借了一本《低脂健康食谱》。 手术，还在恢复期。
大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。根据我们CRM全 球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录，您登记有一辆车号为 SV-568的摩托车，而您目前正在铁山路右侧骑着这辆摩托车……
11
1.什么是大数据
大数据——挖掘和整合一切有用 的信息，为人类社会提供更好的 服务。
郎丰利 ©
2020年，中国的数据总量将占全球数据总量比例的 20%，成为世界第一数据资源大国和全球数据中心。
2020年，中国大数据市场规模将达1000亿元
政策
国家级大数据战略陆续发布
十八届五中全会提出实施“国家大数据战略”，国务院发布《促 进大数据发展行动计划》、《大数据“十三五”规划》
市场
大数据市场规模50%高速增长
你怎么知道我会 喜欢吃这种的？
郎丰利 ©
你们直接把比萨送我家 吧，你们多久会送到？
为什么？
那你们有什么推荐？
好。那要一个家庭特大号，多少钱？
**披萨店 为您服务。
海鲜披萨 不适合您。
您可以试试我们 的低脂健康比萨。
99元，它足够您一家六口 吃。但您母亲应该少吃。
您的会员 卡号是？
根据您的医疗记录，你的 血压和胆固醇都偏高。
5
政府通过大数据实现管理创新，释放经济价值
郎丰利 ©
大数据时代政府要领跑，需通过广泛采集数据、综合处理数据，实现公共服务的技术创新、管理创新和模 式创新，这是大数据时代的必然选择。
管
创新目标
理
供给侧改革
创
新型城镇化
简政放权
新
创新 举措
管理体制创新-碎片化到网格化管理 管理方法创新-数据开放，共享 管理模式创新-动态管理 管理方式创新-数据应用体系 科学决策-决策方式
政策制度
建立数据标准和税务标准体系 政府与企业成立大数据相关部门
数据开放
2017年底形成政府跨部门数据资源共享共用格局 2018年底前建成国家政府数据统一开放平台，实
现公共数据资源合理适度向社会开放
大数据 远景
郎丰利 ©
成为重要战略资源
大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略 资源
与云计算深度融合
云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支 撑环境以及数据服务的高效模式
数据隐私标准建立
出台信息公开与个人隐私相关法规 明确数据隐私的标准和条例出台，保障数据安全
8
Part 2
什么是大数据
本章概要
01 什么是大数据 02 大数据的五个特点
郎丰利 ©
10
1.什么是大数据
它什么都知道
会员卡号是：342623 我想要一个海鲜披萨。
1
三
步2
走
政府数据体系建设： 自有数据+外部数据
政府数据应用： 内部应用+外部应用
逐步建立服务政府，
3 提升效率，科学决策
的创新管理模式
6
“七步走”解决政府面临的大数据痛点
郎丰利 ©
信息烟囱
1、设立专管机构，完善管理体系
数据 分散
利益 割据
2、整合数据孤岛，统一数据标准 3、构建数据汇聚体系，打通数据整合通道
大数据应用技术介绍PPT
大数据
云平台
Contents
目录
1. 国家大数据战略 2. 什么是大数据 3. 大数据如何产生 4. 大数据可以做什么 5. 中国：从“数据大国”走向“数据强国”
Part 1
国家大数据战略
国家大数据战略核心内容
加快建设数字中国
郎丰利 ©
加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享， 保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社 会发展和人民生活改善。
2015年我国大数据市场规模达116亿元，预计未来五 年50%高速增长
社会
法制法规逐步完善
已出台《电信和互联网用户个人信息保护规定》，但 仍存在诸多问题
park投入
大数大据数应据用应仍用处仍于处初于级初技级术技阶术段阶段
注：数据不包含基础设施部分 数据出处：工信部研究院
影1G
馆藏书
小时处
1T
理1P 13亿中国人
根据IDC（国际数据公司）的监测统计，2011年全球数据总 量已经达到1.8ZB，而这个数值还在以每两年翻一番的速度 增长，预计到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量，增长近 20倍，相当于我们地球上所有海滩沙粒总数的57倍。
郎丰利 ©
13
2.大数据的五个特点
容量大
5000
• 美国的国会图书馆
存储数据量最大的图书馆之一。2011年4月，拥有235图书馆总和
兆（M）
×1024
一首歌
吉（G）
×1024
一部电
太（T）
×1024
一图书
拍（P）
×1024
谷歌每
艾（E）
4M
数据 保密
技术标准 不统一
4、设计数据存储策略，提升数据存储效率
管理 机制
安全保障
5、打造完整数据治理体系 6、制订开放共享策略，促进数据融合安全发展
7、夯实运营基础，打造大数据综合运营能力
7
中国大数据未来五年发展趋势
产业规模
中国大数据产业规模年均增长率将超过50% 大数据产业包括应用市场、基础设施和软件市场
助力产业转型升级
把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展 行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业 转型升级和社会治理创新。
全面推进重点领域大数据高效采集、有效整合，深化政府数据和社会数据关联分析、融合利用，提高宏观调控、市场监管、社会治理和公共服务精准性和有效性。依 托政府数据统一共享交换平台，加快推进跨部门数据资源共享共用。加快建设国家政府数据统一开放平台，推动政府信息系统和公共数据互联开放共享。制定政府数据共 享开放目录，依法推进数据资源向社会开放。统筹布局建设国家大数据平台、数据中心等基础设施。研究制定数据开放、保护等法律法规，制定政府信息资源管理办法。
4
中国大数据正处于高速发展的窗口期，国家政策大力支持
• 21世纪前10年
……
社交媒体的产生，数据开始呈 现爆炸式的增长，大数据的提 法开始进入大众的视野并获得 了越来越多的关注。
郎丰利 ©
12
2.大数据的五个特点
类型多
75%
非结构化数据
25%
• 网络日志、音频、视频、 结构化数据
图片、地理位置信息 • 社交媒体中产生的数据
“1、2、3、4”等 传统数字以及符号
您上星期一在国家图书馆
她上月刚做了心脏
借了一本《低脂健康食谱》。 手术，还在恢复期。
大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。根据我们CRM全 球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录，您登记有一辆车号为 SV-568的摩托车，而您目前正在铁山路右侧骑着这辆摩托车……
11
1.什么是大数据
大数据——挖掘和整合一切有用 的信息，为人类社会提供更好的 服务。
郎丰利 ©
2020年，中国的数据总量将占全球数据总量比例的 20%，成为世界第一数据资源大国和全球数据中心。
2020年，中国大数据市场规模将达1000亿元
政策
国家级大数据战略陆续发布
十八届五中全会提出实施“国家大数据战略”，国务院发布《促 进大数据发展行动计划》、《大数据“十三五”规划》
市场
大数据市场规模50%高速增长
你怎么知道我会 喜欢吃这种的？
郎丰利 ©
你们直接把比萨送我家 吧，你们多久会送到？
为什么？
那你们有什么推荐？
好。那要一个家庭特大号，多少钱？
**披萨店 为您服务。
海鲜披萨 不适合您。
您可以试试我们 的低脂健康比萨。
99元，它足够您一家六口 吃。但您母亲应该少吃。
您的会员 卡号是？
根据您的医疗记录，你的 血压和胆固醇都偏高。
5
政府通过大数据实现管理创新，释放经济价值
郎丰利 ©
大数据时代政府要领跑，需通过广泛采集数据、综合处理数据，实现公共服务的技术创新、管理创新和模 式创新，这是大数据时代的必然选择。
管
创新目标
理
供给侧改革
创
新型城镇化
简政放权
新
创新 举措
管理体制创新-碎片化到网格化管理 管理方法创新-数据开放，共享 管理模式创新-动态管理 管理方式创新-数据应用体系 科学决策-决策方式
政策制度
建立数据标准和税务标准体系 政府与企业成立大数据相关部门
数据开放
2017年底形成政府跨部门数据资源共享共用格局 2018年底前建成国家政府数据统一开放平台，实
现公共数据资源合理适度向社会开放
大数据 远景
郎丰利 ©
成为重要战略资源
大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略 资源
与云计算深度融合
云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支 撑环境以及数据服务的高效模式
数据隐私标准建立
出台信息公开与个人隐私相关法规 明确数据隐私的标准和条例出台，保障数据安全
8
Part 2
什么是大数据
本章概要
01 什么是大数据 02 大数据的五个特点
郎丰利 ©
10
1.什么是大数据
它什么都知道
会员卡号是：342623 我想要一个海鲜披萨。
1
三
步2
走
政府数据体系建设： 自有数据+外部数据
政府数据应用： 内部应用+外部应用
逐步建立服务政府，
3 提升效率，科学决策
的创新管理模式
6
“七步走”解决政府面临的大数据痛点
郎丰利 ©
信息烟囱
1、设立专管机构，完善管理体系
数据 分散
利益 割据
2、整合数据孤岛，统一数据标准 3、构建数据汇聚体系，打通数据整合通道
大数据应用技术介绍PPT
大数据
云平台
Contents
目录
1. 国家大数据战略 2. 什么是大数据 3. 大数据如何产生 4. 大数据可以做什么 5. 中国：从“数据大国”走向“数据强国”
Part 1
国家大数据战略
国家大数据战略核心内容
加快建设数字中国
郎丰利 ©
加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享， 保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社 会发展和人民生活改善。
2015年我国大数据市场规模达116亿元，预计未来五 年50%高速增长
社会
法制法规逐步完善
已出台《电信和互联网用户个人信息保护规定》，但 仍存在诸多问题
park投入
大数大据数应据用应仍用处仍于处初于级初技级术技阶术段阶段
注：数据不包含基础设施部分 数据出处：工信部研究院
影1G
馆藏书
小时处
1T
理1P 13亿中国人
根据IDC（国际数据公司）的监测统计，2011年全球数据总 量已经达到1.8ZB，而这个数值还在以每两年翻一番的速度 增长，预计到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量，增长近 20倍，相当于我们地球上所有海滩沙粒总数的57倍。
郎丰利 ©
13
2.大数据的五个特点
容量大
5000
• 美国的国会图书馆
存储数据量最大的图书馆之一。2011年4月，拥有235图书馆总和
兆（M）
×1024
一首歌
吉（G）
×1024
一部电
太（T）
×1024
一图书
拍（P）
×1024
谷歌每
艾（E）
4M
数据 保密
技术标准 不统一
4、设计数据存储策略，提升数据存储效率
管理 机制
安全保障
5、打造完整数据治理体系 6、制订开放共享策略，促进数据融合安全发展
7、夯实运营基础，打造大数据综合运营能力
7
中国大数据未来五年发展趋势
产业规模
中国大数据产业规模年均增长率将超过50% 大数据产业包括应用市场、基础设施和软件市场
助力产业转型升级
把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展 行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业 转型升级和社会治理创新。
全面推进重点领域大数据高效采集、有效整合，深化政府数据和社会数据关联分析、融合利用，提高宏观调控、市场监管、社会治理和公共服务精准性和有效性。依 托政府数据统一共享交换平台，加快推进跨部门数据资源共享共用。加快建设国家政府数据统一开放平台，推动政府信息系统和公共数据互联开放共享。制定政府数据共 享开放目录，依法推进数据资源向社会开放。统筹布局建设国家大数据平台、数据中心等基础设施。研究制定数据开放、保护等法律法规，制定政府信息资源管理办法。