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•大数据（big data），又称巨量数据集合，是指无法 在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管 企业内部数据的采集是对企业内部各种文档、视频、音频、邮件、图片等数据格式之间互不兼容的数据采集。
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
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。
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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
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
2024版大数据PPT免费
政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、 准确性和时效性，推动政府治理体系 和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价机器上，提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引 擎，提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API，支持批处理、流处理、 图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规，保障数据安全和个人隐私，促进大数据
产业健康发展。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入 应用，人们产生的数据量 呈指数级增长，形成了海 量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使 得各种设备产生的数据不 断汇聚，进一步推动了大 数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算 和存储能力，为大数据的 处理和分析提供了有力支 持。
建立因变量与自变量之间的线性关系，实现 预测和解释。
2024全新大数据ppt课件免费
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私 保护问题日益突出，需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程，我对大数据 有了更深入的了解，掌握了大数 据处理的基本技能和方法，对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅，不仅加深了对理论 知识的理解，还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构，包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通，以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术，对海量数据进行 自动化、智能化的分析， 挖掘数据中的潜在价值。
大数据PPT完整版-2024鲜版
Hive支持对数据进行汇总和生成报表 ，这使得它成为数据分析和商业智能 领域的重要工具。
2024/3/28
11
03
大数据采集与预处理
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
12
数据采集方法与技术
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为，自动抓取网页数据， 并进行解析和提取。
大规模数据处理
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它通过 将任务分解为若干个可以在集群中并行执行的小任务来加快处理速 度。
容错性
MapReduce具有容错性，能够在计算节点出现故障时重新分配任 务，确保作业的顺利完成。
灵活性
MapReduce支持各种类型的数据输入和输出，使得它能够适应不同 的数据处理需求。
大数据可视化与报告呈现
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
24
数据可视化基本原理和方法
数据映射
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素（如颜 色、形状、大小等）。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码，以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段，如缩放、拖拽、筛选等， 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/3/28
9
分布式数据库HBase
01
列式存储
HBase采用列式存储方式，这使 得它在处理大量稀疏数据时具有 高效性能。
可扩展性
02
03
高可用性
HBase能够在水平方向上扩展， 通过添加更多的节点来增加存储 容量和处理能力。
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。
2024版大数据PPT模板
定期安全漏洞扫描
对网络系统进行定期的安 全漏洞扫描，及时发现并 修复潜在的安全隐患。
隐私泄露风险评估方法论述
评估隐私泄露风险
通过对数据类型、存储方 式、传输方式等方面的分 析，评估隐私泄露的潜在 风险。
制定隐私保护策略
根据风险评估结果，制定 相应的隐私保护策略，包 括数据加密、访问控制等。
监控和审计
06 大数据发展趋势预测和挑 战
技术创新推动产业变革
新技术不断涌现
随着人工智能、云计算、区块链 等技术的不断发展，大数据技术
也在不断创新和进步。
数据处理效率提升
新技术的应用使得大数据处理效 率更高，能够更好地满足实时性、
准确性等需求。
产业应用不断拓展
大数据技术在金融、医疗、教育、 物流等领域的应用不断拓展，推
大数据PPT模板
目 录
• 大数据概念与特点 • 大数据采集与处理技术 • 大数据可视化展示技巧 • 大数据在业务场景中应用案例 • 大数据安全与隐私保护问题探讨 • 大数据发展趋势预测和挑战
01 大数据概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，是和多样化的信息资产。
行业应用现状及前景展望
行业应用现状
大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。人们对 于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
前景展望
未来，大数据将成为各类机构，尤其是企业的重要资产，数据资产的管理和有效利 用成为企业核心竞争力的重要体现。同时，大数据技术的不断发展和深入应用，将 推动各行业的信息化、智能化进程，为社会经济发展注入新的活力。
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- 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)。
速度
高增长
随着计算机技术的发展及印刷技 术进步，平面设计在视觉感观领 域问题。
真实
“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。
海量 多样
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
大数据带来的变革
更多
不是随机样本而是全部数据
01
更好
不是因果关系 而是相关关系
更杂
03 02
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 据的价值和潜在的信息 2 1
7
价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值 6
复杂性（Complexity）
息资产。
大数据就是“未来的新石 油”。
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。
人工 智能
智能
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。
数据量巨大，来源多渠道 5
种类（Variety）
数据类型的多样性
3
真实性（Veracity）
数据的质量
速度（Velocity）
指获得数据的速度
4
可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
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。
2
存储技术
TECHNOLOGY
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
UTILIZATION
01
学习
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超 出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理 论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一 个应用分支。 从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、 灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多 种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科 也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发 挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
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。 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”。
大数据的发展趋势
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
文字识别
依托业界领先的深度学习技术，提供了自然场 景下整图文字检测、定位、识别等功能
人脸识别
基于智能人脸分析算法，提供人脸检测、人脸 识别、关键点定位、属性识别和活体检测等一 整套技术方案
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，助力客户轻松使用深度学习技术，打 造智能应用和服务
02
思考 推理
规划
03
04
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
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
实现科学发展 做出科学决策
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。
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
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
大数据的趋势
趋势一
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
01
02
பைடு நூலகம்03
04
大数据（BIG DATA）
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。
大数据定义
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样 的定义。
大数据给信息安全带来新挑战
加大隐私泄露风险
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。
对存储和安防挑战
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
被运用到攻击手段中
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
半结构化
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%。
非结构化
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
大数据的三个层面
1
特征 定义 价值 探讨 现在 大数据 和未来 隐私
理论 技术 实践
THEORY
分布式处理平台 云计算 感知技术