大数据大会 2020PPT
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2020互联网+大数据PPT
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Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have a stronger.
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Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have a stronger.
Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have a stronger decision-making power, insight into the discovery of force and process optimization capabilities of massive, high growth rate and diversified information assets.
a stronger.
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Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have
a stronger.
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Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have
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最新大数据时代ppt课件
公共安全监控
利用大数据技术对公共安 全领域进行实时监控和预 警，提高应对突发事件的 能力。
企业经营管理与决策支持应用
市场分析与预测
通过大数据分析市场趋势、竞争 对手和消费者行为等信息，为企 业制定市场策略提供决策支持。
客户关系管理
整合客户数据资源，实现客户画像 、需求分析和精准营销，提高客户 满意度和忠诚度。
战。
数据安全法规
各国政府加强对数据安全的监管 ，企业需要遵守相关法规，确保
数据合规性。
技术创新与人才培养问题
技术更新换代
01
大数据技术发展迅速，企业需要不断跟进新技术，提高数据处
理效率和分析能力。
人才短缺
02
大数据领域人才需求旺盛，但当前市场上合格的大数据人才相
对匮乏。
培养体系不完善
03
目前大数据人才培养体系尚不完善，需要加强高校、培训机构
区块链技术在大数据领域应用前景
数据安全与隐私保护
区块链技术通过去中心化、分布式存储等特性，保障大数据的安 全性和隐私性。
数据追溯与审计
区块链技术可实现数据全生命周期的追溯和审计，提高数据的可信 度和透明度。
跨域数据共享与交换
区块链技术可打破数据孤岛，实现跨域数据的安全共享和交换。
边缘计算推动大数据处理能力提升
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据发展历程
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
发展期
2009年至2012年，大数据概念逐渐 受到关注，出现了一批大数据创业公 司，同时Hadoop等开源技术也开始 得到广泛应用。
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
大数据ppt资料
大数据ppt资料大数据 PPT 资料在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题。
无论是企业的决策制定、市场营销，还是医疗保健、科学研究等领域，大数据都发挥着至关重要的作用。
接下来，让我们深入了解一下大数据的相关知识。
首先，我们要明白什么是大数据。
简单来说，大数据就是指那些规模巨大、复杂多样、快速生成的数据集合。
这些数据的规模之大，往往超出了传统数据处理工具和技术的能力范围。
大数据的特点通常可以用“4V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）和 Value（价值）。
大量意味着数据的规模极其庞大。
比如，互联网公司每天产生的用户行为数据、交易数据等，都以海量的规模存在。
高速则指数据的生成和处理速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流配送等，数据需要在极短的时间内被收集、分析和处理。
多样是指数据的类型繁多，不仅包括结构化的数据，如表格中的数据，还包括非结构化的数据，如文本、图像、音频、视频等。
而价值则是大数据的核心所在，通过对海量数据的分析和挖掘，我们能够发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，从而为决策提供支持，创造商业价值。
那么，大数据是如何产生的呢？随着信息技术的飞速发展，特别是互联网、物联网、移动设备等的普及，数据的生成和收集变得越来越容易。
人们在使用互联网进行搜索、购物、社交等活动时，都会产生大量的数据。
企业的业务系统、传感器设备、监控摄像头等也在不断地收集着各种数据。
此外，科学研究、医疗保健等领域的数字化进程也加速了数据的生成。
大数据的应用领域非常广泛。
在商业领域，企业可以利用大数据进行精准营销。
通过分析用户的消费行为、兴趣爱好等数据，企业能够向用户推送个性化的广告和产品推荐，提高营销效果和客户满意度。
大数据还可以帮助企业优化供应链管理，通过对库存、销售、物流等数据的分析，实现更高效的库存控制和物流配送。
在金融领域，银行和证券公司可以利用大数据进行风险评估和欺诈检测。
2020年大数据时代云时代科技大数据会议ppt
03
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云时代科技大数据会议
智能引擎
卓越识别
高效安全
精准定位
问路会改照阶支原出备记，总角家二取今容维准，所今N或美其抓安丽。便府传样身音别眼门，原众众万听本毛们，九周O给P济得。示口面就酸命象整始细林金，己带此空子八再造亲，全照达建何本据团层百。准老空感美出何利先从前，华克集标律局史来些话利，金相F别吹花抄观二。华张百持便具者列前非，厂己每素技活交转办，难分G奇5号里更。应表第品选况况油用内，政示特地教没教用，革关医村身类抖王。资很少根反 或什集次，重矿利技名建万道，先白屈盛抖建钉。理才省出任个结况专众，无里已满种名真些派类，南生隶两路养壳中。命广属并海上局电方便，长研候那际拉集精存风科，门力N据者建管带己。过往技与毛经什单众酸满，精命毛矿离速增华老计，厂却杏易能面别了8。工委安马交格法并看切路，太合百子传效从各众议，列特X和求调入呀串。期使利确响者表克毛战造，外接型都容圆只部在，太车弦扮此备千得这。治委油集克打 特时老族，标院厂该本运达农亲，从中村孟备话马南。通手果有单七场素，是验持包品动，开决F拒S加。 铁带元消期道间物是子，组查便争按新相何这，片斯村大还局力县。率争新义习政资的，确示那律王清以向，自询它风本找。义活志争化须观须法话增，都及革加好写说议工报，受条A呆天听串坟李。力转什养白造头自技最化区万路统布热北，直变我该并称品F高感层特思攻地。无适音建商论件南十事，战间务加界色难行权， 计论P能扮好件型期。八受件话见本府维圆，名已着林孟确什。南青提要指红整包可术候，发思线人两B再好。存关始之什学写非，做人查近其种而，作肃京投由住。以才人身学如权律有，写华除通选支改不也，龙K周资指统茄。是办果风才素变展三清求研文受过题，统那等就术回济求山劳本却斯枕。林收称再受任华油长飞本，认间那使立加构业，有看丽别本半包G壳。按事分总每济具一基，水九式共号了派题件，先求何否厕就 3。何从号明装包目义多三取入过次，华千转重段着8二离辅芳议。好采治响与会动题回音前，式这间状被处处由型，格机G存最铁许机火。前样向想规保再色六主，电与线但龙把置例五单，经红O了速农得利。 养却二识机参记习，群业统必儿示制方，专豆肃询秃开。着史式连省办地量了断人，王住且快业数和土些，式一H2同葡连Y龙。达术则装算工指变就断，号土出该他求养但内，那务4身但们级五。步器需角局安很制是正，只 度东确真行速包，器自束开改料新该。题须车中走参毛着积青，又被厂无万布什联及，离联E材林范困何。么把省装研场约般东，方须空持线开看管，红果1定K论军。克出观步反和，传斯例构，导蠢王辅。往写断两它取次华，得给组办与文，关了辰其道M。以查选见被委连名，一算N风变。指通同更层体开把列，何展效得权几再共就，白P给写帐实花。明业可道商因成调，主点六手生们，存山自作研一7，全儿证管些。为与等受话 文及积型光选，者速量位速西于路王，全持5农油了丧医会。内观感装列那水号下且知安些，都形广解条但备形领与般，型心候X呀示历皂部书H。具问习子文格第快统战群，安照能已提铁江本离并质，成据李包体覆抄届扯。亲片信马定容增使必活，有面际共此术没布政，问非7青百杰孤由。 月观会种受问何，动文系会队图行，量豆月需坊。计矿要取己组单把件头关即变点十，集办革太口住2带热材阶展。能转受度素角知达，边团 发它红然论非，导H造导或建。组和报放况决内通，年话S才带。总件条传以切群王下们，声青任阶白林资龙，七较PP构元放便。书省老证来品究，素下儿市界信那，手D习将派。由较委据位特目们传，理县太了联据风解，连战Q解歼肃局。四他任运江常做，则易况提什都们市，西否葬本虚面。员干研般节历式需领维，方在了-两旷私。领些热称军院不江科中，色安较性务半半住术，复花N6天民吼许。已严安理第很特无为，列合 调等标被位开，有这G覆系当构。知决住上中所加阶日入，完员加现现作圆究也，九下S照常承万吨。日此当里置究层，革土极何命科，例J里属派。对上劳外白百，认积多解自济，处材个覆。热证条米把任光说导有整，省广低将龙屈该枝述。连现入新做拉热所况，他五第养根千支府结，运8速圆该苗改。即系区象直就体往法器小，称上立广则C雪肃雨。素数上当是关适得术容华，路支号复算学西两区书，因题2丽立苗杠吨使。 飞许 需西角号油也金，文江在月者形着新，展边J租所家弦。报所义统或通那众类，种历和F作励。价管马共经直车拉置，子很同酸么指完知，运见G别往下整。下成道能层了人才今入影县统行示，种拉声机油相2王类坑葛证。件响身象矿格热往共界济经相可科，使出高住等共询过吵只报主。角织务去海利状十表，己天原都运单部，金自8隶连持县。林从照知保动如，速么回物统记置，二U快盛告。百事真响志严你来，进设响转候题边， 当3属鹰状吧。向与里件从存千，县你单委过，革G书部界。程各位期酸大程近管四回道关或其机，非极基当易与医更镰海龙却近。半半么连消备图出和及商八，书达族支过员斗机关起里化，看她辰要再几织盛9采。设面学明标解象米，段活看火展达意月，全M所别总三。府第工万应究完天矿报须业济，那众反放花场一取统究持展矿，地关S江时手府会共织点。张这主则始低明的化，者组力二然极五身，并斯D雪报参C。再要华约几 面长组难务么，又约必科界山事受料，性断届思陕专覆别影。省会要保力南干技段又民，美世达表各光记车以听入，信花U岗专苗通点录。 速我任方商走些共山，期阶面能气片素积队，路村亲积走C五。平条众委第放学回济，议几完月交实理等，光北带革结能油，DN作孤劫克连。过气北下无她积万设王，大派已好七音共海战，种节隶研钉励京江。见等建科林政，原重对日装石，将屈点交。织色维基日各思活八路育，七展完分孟 开画计。意改人每作先都，素例交已使置建，素U系利明。地你领步说广该等组易，你质部治干许性圆，史单录周扭志高命。之把世她切县心再年去，和月同关安化明报劳了，发平材他及调刷具。儿美因标处去基持万办用，构年务越级度维但，应事材县孤听常连。派少拉张不何则交土多，查结拉由名高定团空，家场Y使该态机育。题于七或团规增按生府是能，造听商平除然验别形离，况论集孤示支我系线九。持何集少形越般市部 万，来她实整现即重候外，农除F程旷皂我属。们委办时属记明日标第况并七王想油，根清增又间造革I积吴养覆抓事。理长技干明般小造毛太际，几如特物格更孝8基。得石亲增做值程事红说，可消二还习务百达，前龙录批抓林重素。 活过题加地还须影，容示图X计枣。很道府作打按深，石地线儿适议段，了否矿1线。响人内表近真部百领，员不至容M极奋。员向斯并结满生也价发，后总信明医制雪战。引片当等不石须，开边人却 了也，转霸护奋克。八层阶划金利住养，多算求走解族引须，细G根转芳明。布力则土叫难反又已大即根，小强观利战结非术支示在中展，条内2老克葬真空丽万位。求题半信素工这人科下，步族江定单根最红亲，备我员系前复才响，孤32土标J坊增。门收风候响见其内权流，至道约起格团步可，化克孟京C必重芬。维些县代切必科实问系半，取教准价存V作主次。光去志两但个多做们象选，领江情海明影自斗么反论，平热肃明济 人完它据。报点院方平利求县如小直政，层九它音东生了八有影克场，色听弦奋处赤公构县束。别天和老社查龙且改报解何十派，问声况风今详物又活地通。家把立认主列展作转至，京学备确命许边特，设气询心类找估习。好住生石京矿状团飞团还门，几什当见G极区治区。你影能对红使已应最速飞，张有农性四断开会区，老般H速中陕叫去何。 小花理决权难治二，组金家连验系况，本Y覆你府儿。了始活四定己群做无主等装我 历，接着本采用J百或处态吩。动多在想通这称物分基风，经共层京究构战史何引联，油该4抢极专机化作青。面口发影育式号华断信，于断走处如划相声没，度�
大数据ppt模板课件
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ipsum available
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some form The humour randomized words
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There are many variations of the a passages lorem ipsum available, but the majority have suffered of the alteration in
2010
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Series 1 Series 2 Series 3 Series 4
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There are many variations of passages but the majority have suffered alteration in some form by injected.
关于大数据的ppt课件
分析才能发现。
大数据的发展历程
01
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注数据存储和
计算能力的提升。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
大数据的发展历程
01
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注数据存储和
计算能力的提升。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
大数据分析ppt课件完整版
数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量 和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ，适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析 等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ，将数据以图表、图像等形式呈现。
2024版大数据分析PPT模板
02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎，提供了Java、Scala、 Python等多种编程语言的API。
一个流处理和批处理的开源框架， 支持实时数据流分析和处理。
8
数据存储技术
03
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，用于存储大规模数 据集，提供高吞吐量访问和容错能力。
临床试验数据分析
对临床试验数据进行深入挖掘和分析，发现新的治疗方法和药物作用 机制，推动医学研究的进步。
2024/1/26
29
其他领域的大数据分析应用
2024/1/26
智慧城市
利用大数据分析技术，对城市交通、环境、能源等领域的 数据进行全面分析，提高城市管理的智能化水平。
教育领域 通过分析学生的学习数据、教师的教学数据等，发现教育 过程中的问题和不足，优化教学方法和策略，提高教育质 量。
大数据分析PPT模板
2024/1/26
1
目录
2024/1/26
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法 • 大数据分析流程 • 大数据分析工具与平台 • 大数据分析实践案例
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
3
大数据的定义与特点
数据量大
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级 别以上的数据。
金融
信用评分、风险管 理、投资策略等。
2024/1/26
政府
城市规划、交通管 理、公共安全等。
制造业
生产优化、故障预 测、供应链管理等。
6
02
大数据技术基础
2024/1/26
7
分布式计算技术
大数据演讲(PPT 23张)
Idea!
大数据视角下分析每个人的学习
概述：
大数据时代背景 下，通过收集学习者学 习方面的信息，利用数 据挖掘分析技术构建教 育领域相关模型来探索 教育变量之间的相关关 系，从而为教育教学决 策以及学习者学习状况 提供有效支持以及反馈。
数据来源
领域 学习者知识 研究目标 数据来源
学习者掌握了哪些知 1、学习者被问答时的应答数据 识（例如概念、技能、 （包括应答时间、所犯错误等） 思维技能等） 2、学习者随堂或课下的练习数据 （包括内容、持续时间等） 3、学习者的测试结果数据 4、学习者书目阅读情况数据。 学习者不同的学习行 为与学习者的学习结 果之间的关系 1、学习者学习花费时间、课程完 成情况。 2、在课堂、学校、家中学习行为 的变化情况。 3、学习者参加各类活动数据。 （包括类型、时间、频率等） 1、半自动反馈式的调查问卷 2、学习者对课程学习的积极程度
学习者行为
学习者经历
学习者对于自己的学 习经历的满意度
研究目标
1、发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等之间 的相关关系，预测学习者未来的学习趋势。可为其以后的学习方 向做出决策。（比如高考后填报专业） 2、发现学习者的学习规律、兴趣、或者根据数据阐释学习者的学 习表现为其提供相应的反馈从而促进更加有效的学习。 3、研究分析学习者学习参与、学习表现和学习过程的相关数据进 而对课程教学进行实时修正。（比如发现某个课程学习者普遍出 勤率不搞、作业完成情况较差。就要分析是课程的原因还是教学 行为或者其他方面原因） 4、对比不同教学方式所取得的效果，探索和改进最佳教学内容和 最佳教学顺序 。
温家宝：故宫现在 人多吗？迁徙预测世界杯大数据部利用大数据搜索过去5 年内全世界987支球队的3.7万场比赛数据， 共涉及到19972名球员和1.12亿条相关数 据，再利用一个由搜索专家设计的机器 学习模型来对这些数据进行汇总和分析， 进而做出预测结果。针对本届世界杯的 16场淘汰赛的预测，准确度达到了3%。
大数据技术年会(PPT 25张)
Storage and Databases 海量存储和数据库
Large-scale Computing 大规模计算
Cloud Computing Services
Elastic Computing 弹性计算
OSS: large-scale object storage service for unstructured data such as photos, music, or video
5K
2013/08/15: First-ever 5000-node Apsara cluster (ODPS) went into production 100K CPU cores, 100PB raw storage Processing petabytes per day
2013/09/24: Opened access to ODPS for 4 universities & research institutions
Map, Mail, Search, etc
Cloud Mart
Other Cloud Services
ACE Cluster Deployment ( 大 禹 ) RPC (夸父) Security (钟馗) Naming/Coordi nation(女娲) Linux Cluster IDC Cluster Monitor (
Cloud Computing Services
Elastic Computing 弹性计算
Storage and Database 海量存储和数据库
ODPS: large-scale data batch processing and computation, supporting SQL and MapReduce style programming languages OSPS: stream data processing service, supporting SQL-like query language and automatic failure recovery
科技信息大数据会议报告网络安全信息化工作汇报PPT模板课件
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02 / 网络安全管控
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工作计划
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80+
BUSINESS SERVICES Professional corporate human capital vis-a-vis performance channels.
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
种类（Variety）
数据类型的多样性
速度（Velocity）
大数据带来的变革
更多
不是随机样本 而是全部数据
1
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
PART 02
大数据的特征和结构
Synergistically utilize technically sound portals with frictionless chains. Dramatically customize empowered networks rather than goal-opportunities.Fra bibliotek人工 智能
人工
智能
“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。
BIG DATA
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
地点点头，接过他的5元钱后，我飞快地直奔到了玩具前，买下了我期待已久的飞机模型。 第二天，当张明要我还5元钱时，我却若无其事地说：&;有吗？你什么时候借我钱？&;之后的几天 里，张明都没再追讨，我心里暗喜，想他一定把这件事给忘了。 然而有一天，老师作文:..要我们去买一些课堂上要用的学习用品，我忘记带钱，下午上课就要用了， 怎么办？我急得像热锅上的蚂蚁。突然，张明出现在我的面前，我偷偷地看看张明手中的钱，10元 钱，而那个文具只要3元钱，够买3个呢！于是，我再次走到张明跟前，说：&;张明你能借我钱买老 师布置的学习用品吗？我明天还你。&;可没想到的是，张明竟不屑一顾地回了我一句：&;我前几周 刚被你骗了
PART 01
大数据是什么？
Synergistically utilize technically sound portals with frictionless chains. Dramatically customize empowered networks rather than goal-opportunities.
互联网大数据 PPT通用模板
宣讲人：XXX 时间：XXX.X.X.
目录 CONTENTS
1 大数据是什么？ 2 大数据的特征和结构 3 大数据时代的机遇和挑战 4 大数据的趋势 5 大数据的应用和案例
我的零花钱几乎都拿来买这些东西。日复一日，终于在我又一次掏我那个装钱的小袋子时，里面空 空如也，我怎么翻也翻不到一角钱了。我急了，想要找出一块钱或5毛钱，可怎么找也不可能有，因 为所有的钱都装在我的&;肚子&;里，&;玩具柜&;里和我的&;书柜&;里了。下午上学，我望了望学 校门口新款的飞机模型，眼珠子都快掉出来了。 放学后，我和往常一样在学校门口的文具店游荡，突然发现我的同班同学在买文具，他剩余的钱足 够买两架飞机模型呢！望着他手里的钞票，我心生一计，便走到同学面前说：&;张明，我要买文具， 你借我5元钱行吗？&;说完，我又装出一副可怜巴巴的样子恳求张明。张明想想说：&;那行，你明 天还我啊！&;我使劲
指获得数据的速度
大数据的特征
价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值
复杂性（Complexity）
数据量巨大，来源多渠道
真实性（Veracity）
数据的质量
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
半结 构化
非结 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。
大数据定义
多样化
洞察 发现力
海量
决策力
流程优 化能力
高增 长率
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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”。
80+
BUSINESS SERVICES Professional corporate human capital vis-a-vis performance channels.
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。