大数据原理和构成(PPT 35页)
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(完整版)大数据介绍ppt
•非结构化海量信息的智能化处理：自然语言 理解、多媒体内容理解、机器学习等.
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
2020/4/14
6
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
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
数据挖掘基本方法
➢预测建模：将已有数据和模型用于对未 知变量的语言。（1）分类，用于预测离 散的目标变量（2）回归，用于预测连续 的目标变量
➢关联分析：反映一个事物与其他事物之 间的相互依存性和关联性。用来发现描述 数据中强关联特征的模式。
➢聚类分析：发现紧密相关的观测值组群， 使得与属于不同簇的观测值相比，属于同 一簇的观测值相互之间尽可能类似
-分布式文件系统（HDFS） -分布式数据库存储系统（Hbase） -分布式计算构架（MapReduce） ➢使用Java编写 ➢运行平台：Linux
HDFS 分布式文件系统
HDFS： - 分布式文件存储系统，存储海量的数 据；
- 数据冗余，硬件容错； - 流式的数据访问； - 存储大文件;
- 适合数据批量读写，吞吐量高；适 一次写入，多次读取，顺序读写。 - 不适合交互式应用，低延迟很难 满足不支持多用户并发写相同文件。
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
2020/4/14
6
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
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
数据挖掘基本方法
➢预测建模：将已有数据和模型用于对未 知变量的语言。（1）分类，用于预测离 散的目标变量（2）回归，用于预测连续 的目标变量
➢关联分析：反映一个事物与其他事物之 间的相互依存性和关联性。用来发现描述 数据中强关联特征的模式。
➢聚类分析：发现紧密相关的观测值组群， 使得与属于不同簇的观测值相比，属于同 一簇的观测值相互之间尽可能类似
-分布式文件系统（HDFS） -分布式数据库存储系统（Hbase） -分布式计算构架（MapReduce） ➢使用Java编写 ➢运行平台：Linux
HDFS 分布式文件系统
HDFS： - 分布式文件存储系统，存储海量的数 据；
- 数据冗余，硬件容错； - 流式的数据访问； - 存储大文件;
- 适合数据批量读写，吞吐量高；适 一次写入，多次读取，顺序读写。 - 不适合交互式应用，低延迟很难 满足不支持多用户并发写相同文件。
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
大数据PPT免费
人工智能和机器学习在大数据中的应用前景
数据挖掘与预测分析
通过机器学习算法对历史数据进行深度挖掘，发现数据间的潜在 联系和规律，实现预测分析。
自动化决策支持
基于大数据和人工智能技术，构建自动化决策支持系统，提高决策 的准确性和效率。
个性化推荐与服务
利用大数据分析和机器学习技术，为用户提供个性化的产品推荐和 服务体验。
总结：把握大数据时代机遇，应对挑战
01
强化技术创新
持续推动大数据、人工智能、物联网等领域的技术创新，提升数据处理
和分析能力。
02
加强人才培养
重视大数据领域人才培养，打造具备跨学科知识和技能的专业团队。
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。
THANK YOU
物联网和5G技术对大数据的影响和挑战
数据量爆炸式增长
物联网设备的普及和5G技术的推广将带来数据量的爆炸式 增长，对大数据存储和处理能力提出更高要求。
数据实时性要求提 高
物联网和5G技术使得数据实时传输和处理成为可能，对大 数据处理速度和实时性要求更高。
数据安全与隐私保 护
随着物联网设备的普及，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保障。
工具选择建议
根据数据量、分析需求、呈现效果等因素选择合适的工具。
图表类型选择及设计原则
1 2
常见图表类型
柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等。
图表选择原则
根据数据类型和分析目的选择合适的图表类型。
3
图表设计原则
简洁明了、颜色搭配合理、突出重点、避免过度 装饰。
报告撰写技巧与注意事项
大数据介绍ppt
大数据的价值与影响
01
价值
02
商业价值：通过大数据分析，企业可以更准确地了 解市场需求，优化产品和服务。
03
社会价值：政府和企业可以利用大数据提高公共服 务和决策效率。
大数据的价值与影响
• 个人价值：大数据也可以帮助个人更好地了解自己和他人 。
大数据的价值与影响
影响 经济影响：大数据产业已经成为全球经济的重要组成部分。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用数据，优化医疗资源的 配置和调度，提高医疗效率和质量。
金融投资
1 2
市场预测
通过对历史市场数据的挖掘和分析，预测市场走 势和未来趋势，为投资决策提供支持。
风险管理
通过对金融数据的分析和建模，识别和评估潜在 的风险因素，为风险管理提供依据。
3
客户画像
通过对客户数据的挖掘和分析，了解客户的投资 偏好和风险承受能力，为个性化服务提供支持。
数据完整性
由于数据丢失、篡改等原因，数据完整性难以保证，需要采用数据 校验和恢复技术。
数据可信度
由于数据造假、欺骗等问题，数据可信度受到挑战，需要建立数据 信任机制。
数据处理与分析效率问题
数据存储与处理
大数据量巨大，需要高效的数据 存储和处理技术，如分布式存储 、并行计算等。
数据查询与分析
大数据查询和分析需要快速响应 和高效处理，需要采用实时计算 、流式计算等技术。
数据安全与隐私保护
数据安全
通过加密技术、访问控制和安全审计等手段，确保大数据的 安全性和完整性。
隐私保护
在处理大数据时，需要遵守隐私保护原则，保护个人隐私和 敏感信息，避免数据泄露和滥用。
03
大数据应用领域
大数据导论PPT全套完整教学课件
02
访问控制技术
03
隐私保护技术
通过身份认证和权限管理等方式 ，控制用户对数据的访问和操作 权限，防止数据泄露和滥用。
采用匿名化、去标识化等技术手 段，保护个人隐私和数据安全， 避免敏感信息的泄露。
2024/1/26
12
03
大数据基础设施建设
2024/1/26
13
云计算平台构建
云计算概述
云计算的定义、特点、服务模式（ IaaS、PaaS、SaaS）
大数据导论PPT全套 完整教学课件
2024/1/26
1
目录
• 大数据概述 • 大数据技术体系 • 大数据基础设施建设 • 大数据产业生态链解析 • 大数据在政府治理中的应用案例
2024/1/26
2
目录
• 大数据在企业经营中的应用案例 • 大数据挑战与未来发展趋势
2024/1/26
3
2024/1/26
2024/1/26
客户细分与精准营销
通过大数据分析，企业可以对客户进行更精细的划分，了解不同客户群体的需求和偏好，从而制定更精准的营销策略 ，提高营销效果。
营销效果评估与优化
大数据可以帮助企业实时跟踪和分析营销活动的效果，包括广告投放、促销活动、社交媒体营销等，从而及时调整策 略，优化营销投入和产出比。
29
07
大数据挑战与未来发展趋 势
2024/1/26
30
数据安全与隐私保护问题探讨
数据泄露风险
随着大数据技术的广泛应用，数据泄露事件频发，如 何保障数据安全成为亟待解决的问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、k-匿名等隐私保护技术原理及应用场 景。
政策法规与伦理规范
介绍国内外数据安全与隐私保护相关法规、政策及伦 理规范。
大数据系统架构概述介绍课件
02 医疗资源优化：大数据系统可以帮助医院 优化资源配置，提高医疗服务质量。
03 药物研发：大数据系统可以帮助研究人员 分析药物成分和疗效，加速药物研发进程。
04 远程医疗：大数据系统可以实现远程医疗， 让患者在家就能接受专家的诊断和治疗。
大数据系统的发展 趋势
实时数据处理
实时数据处理技术在大数据系统中的应用越 来越广泛
能够快速恢复。
5
灵活性：系统能够 适应不同的应用场 景和需求，提供灵
活的解决方案。
3
容错性：系统能够 自动检测和处理错 误，确保数据的准
确性和完整性。
6
成本效益：系统在 设计和实施过程中， 需要充分考虑成本 效益，以实现最佳
的投入产出比。
大数据系统的主要 组件
数据采集与存储
数据采集：从各种来源收集数据，包括互联网、物联 网设备、企业内部系统等
等 ● 数据分析：利用各种分析方法和工具，如机器学习、数据挖掘、统计分析等，对数据进行深入分
析 ● 数据可视化：将分析结果以图表、仪表盘等形式展示，便于理解和决策
大数据系统架构的核心组件
01
数据采集：负责从各种数据源收集数据
02
数据存储：负责存储和管理大量数据
03
数据处理：负责对数据进行清洗、转换、分析和挖掘
数据可视化与展示
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
数据可视化工具： 如Tableau、 Power BI等， 用于将数据转化 为图表和图形
数据展示平台： 如数据大屏、仪 表盘等，用于展 示数据和分析结 果
可视化设计原则： 如清晰、简洁、 易于理解等，以 提高数据展示效 果
数据展示方式： 如实时数据、历 史数据、预测数 据等，以满足不 同场景的需求
03 药物研发：大数据系统可以帮助研究人员 分析药物成分和疗效，加速药物研发进程。
04 远程医疗：大数据系统可以实现远程医疗， 让患者在家就能接受专家的诊断和治疗。
大数据系统的发展 趋势
实时数据处理
实时数据处理技术在大数据系统中的应用越 来越广泛
能够快速恢复。
5
灵活性：系统能够 适应不同的应用场 景和需求，提供灵
活的解决方案。
3
容错性：系统能够 自动检测和处理错 误，确保数据的准
确性和完整性。
6
成本效益：系统在 设计和实施过程中， 需要充分考虑成本 效益，以实现最佳
的投入产出比。
大数据系统的主要 组件
数据采集与存储
数据采集：从各种来源收集数据，包括互联网、物联 网设备、企业内部系统等
等 ● 数据分析：利用各种分析方法和工具，如机器学习、数据挖掘、统计分析等，对数据进行深入分
析 ● 数据可视化：将分析结果以图表、仪表盘等形式展示，便于理解和决策
大数据系统架构的核心组件
01
数据采集：负责从各种数据源收集数据
02
数据存储：负责存储和管理大量数据
03
数据处理：负责对数据进行清洗、转换、分析和挖掘
数据可视化与展示
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
数据可视化工具： 如Tableau、 Power BI等， 用于将数据转化 为图表和图形
数据展示平台： 如数据大屏、仪 表盘等，用于展 示数据和分析结 果
可视化设计原则： 如清晰、简洁、 易于理解等，以 提高数据展示效 果
数据展示方式： 如实时数据、历 史数据、预测数 据等，以满足不 同场景的需求
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。
大数据ppt(数据有关文档)共30张
实时数据采集
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
2024版大数据PPT完整版
02
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密 存储和传输，确保数据在传输和存
储过程中的安全性。
04
访问控制
建立严格的访问控制机制，确保只 有授权用户能够访问敏感数据。
30
企业如何制定和执行安全策略
制定完善的安全管理制度
明确数据安全管理的目标、原则、流程和组织架构。
强化员工安全意识培训
定期开展数据安全培训，提高员工对数据安全的重视程度和操作技能。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括假设检验、方差分析、回归分 析等。
应用案例
电商平台的用户行为分析、金融领域的风险评估、医疗行业的疾 病预测等。
21
机器学习算法原理及实践
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，得到模型后用于预测新数据。
无监督学习
对无标签数据进行学习，发现数据中的内在结构和规律。
2
01
大数据概述
2024/1/29
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
3
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。
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。
2024/1/29
25
常见数据可视化工具介绍
2024/1/29
Tableau
(完整版)大数据介绍ppt
大数据的定义与特性
定义
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
定义
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
大数据PPT
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、 肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类 似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量 更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关 键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用 大数据进行精准营销
大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历 史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来， 帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利 用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的 洞察力。 他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影 响；随着对服务利用的深刻理解加快利润增长；同时跨多系统收集数 据发展IT服务目录。
数据泄露泛滥
数据管理成为核 心竞争力
数据质量是BI(商业 智能)成功的关键 数据生态系统复合 化程度加强
大数据IT分析工具
大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理 软件供应商解决大广泛的业务决策。
IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据非结 构化或者结构数据都代表了‘所有用户的行为、服务级别、安全、风 险、欺诈行为等更多操作’的绝对记录。
大数据出现的意义及价值
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间 的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产 物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代， 而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿 里巴巴集团来说举足轻重。
大数据“动了”你的隐私？
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用 大数据进行精准营销
大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历 史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来， 帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利 用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的 洞察力。 他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影 响；随着对服务利用的深刻理解加快利润增长；同时跨多系统收集数 据发展IT服务目录。
数据泄露泛滥
数据管理成为核 心竞争力
数据质量是BI(商业 智能)成功的关键 数据生态系统复合 化程度加强
大数据IT分析工具
大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理 软件供应商解决大广泛的业务决策。
IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据非结 构化或者结构数据都代表了‘所有用户的行为、服务级别、安全、风 险、欺诈行为等更多操作’的绝对记录。
大数据出现的意义及价值
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间 的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产 物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代， 而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿 里巴巴集团来说举足轻重。
大数据“动了”你的隐私？
大数据ppt课件
。
数据清洗的主要技术包括去重技 术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质 量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中 最为核心的部分，主要目的是 从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关 联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的 准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主 要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户 。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等 。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观 性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户 需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活 和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄 露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保 护个人隐私，是一个亟待解决的问 题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机 制等手段，确保数据安全和隐私权 益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解 决如何高效地存储和管理海量数据的问题。
数据清洗的主要技术包括去重技 术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质 量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中 最为核心的部分，主要目的是 从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关 联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的 准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主 要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户 。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等 。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观 性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户 需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活 和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄 露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保 护个人隐私，是一个亟待解决的问 题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机 制等手段，确保数据安全和隐私权 益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解 决如何高效地存储和管理海量数据的问题。
大数据介绍ppt
大数据介绍ppt大数据介绍 PPT在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门话题。
它不仅改变了我们的生活方式，也对企业的运营和决策产生了深远的影响。
接下来，让我们通过这个 PPT 来深入了解一下大数据。
一、什么是大数据大数据，顾名思义，就是规模非常大的数据集合。
但仅仅是数据量大还不足以完全定义大数据。
大数据具有以下几个显著的特点：1、数据量巨大（Volume）：这是大数据最直观的特点。
数据的规模可以达到 PB 级甚至 EB 级。
2、数据类型多样（Variety）：包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
3、数据处理速度快（Velocity）：数据产生和更新的速度快，需要能够实时或近实时地处理和分析。
4、数据价值密度低（Value）：海量的数据中，有价值的信息可能只是一小部分，需要通过有效的方法进行挖掘和提取。
二、大数据的来源大数据的来源非常广泛，以下是一些常见的来源：1、互联网：包括搜索引擎、社交媒体、电子商务平台等产生的大量用户行为数据。
2、物联网：各种智能设备和传感器收集的环境、设备状态等数据。
3、企业内部系统：如 ERP、CRM 等系统中的业务数据。
4、科研领域：实验、观测等活动产生的数据。
三、大数据的处理流程大数据的处理通常包括以下几个步骤：1、数据采集：通过各种手段收集数据，确保数据的准确性和完整性。
2、数据存储：选择合适的存储方式，如分布式文件系统、NoSQL数据库等，以应对海量数据的存储需求。
3、数据清洗：对采集到的数据进行清理和预处理，去除噪声、重复和错误的数据。
4、数据分析：运用各种分析方法和工具，挖掘数据中的潜在价值。
5、数据可视化：将分析结果以直观的图表、图形等形式展示出来，便于理解和决策。
四、大数据的应用领域大数据在众多领域都有广泛的应用，以下是一些典型的例子：1、商业营销：通过分析消费者的行为和偏好，实现精准营销，提高销售效率和客户满意度。
大数据介绍pptppt课件2024新版
据处理能力。
数据存储与管理技术
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模数据集，具有 高容错性和高吞吐量。
HBase
一个高可扩展性的列存储系统，用于存储非结构化和半结构化的 稀疏数据。
Cassandra
一个高度可扩展的NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障 的数据存储服务。
03
零售行业
通过分析消费者购买 行为和趋势，实现精 准营销和库存管理。
04
能源行业
利用大数据分析优化 能源生产和消费，提 高能源利用效率和可 持续性。
05
大数据挑战与未来趋势
Chapter
大数据面临的技术挑战
数据存储
随着数据量不断增长，如何有效地存储和管理这些数 据成为一大挑战。
数据处理
大数据处理需要高性能计算资源，如何优化算法和提 高处理效率是关键。
数据安全
保障大数据的安全性和隐私保护是亟待解决的问题。
大数据面临的业务挑战
01
数据质量
大数据中存在大量噪声和无效数 据，如何保证数据质量是一大挑 战。
数据整合
02
03
数据驱动决策
如何将不同来源、格式的数据进 行整合，以便更好地分析和应用 。
如何利用大数据分析结果指导业 务决策，提高决策的科学性和准 确性。
据库表，并提供简单的SQL 实时读写访问大规模数据集
查询功能。
。
Kafka是一个分布式流处理平 台，用于构建实时数据管道 和流应用。它提供高吞吐量 、可扩展性、容错性等特性 ，适用于实时数据流处理场
景。
Sqoop是一个用于在 Hadoop和结构化数据存储（ 如关系型数据库）之间进行
(完整版)大数据介绍ppt
详细描述
总结词
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市等。
详细描述
商业智能领域是大数据应用的重要领域之一，通过对大量消费者行为数据的分析，企业可以更好地了解市场需求和消费者偏好，制定更有效的营销策略。在金融风控领域，大数据可以帮助银行、保险公司等机构进行风险评估和预警，提高风险管理水平。在医疗健康领域，大数据可以用于疾病诊断和治疗方案的制定，提高医疗质量和效率。在智慧城市领域，大数据可以用于城市规划和管理，提高城市运行效率和服务水平。
负责从各种数据源采集数据。
数据采集层
采用分布式文件系统、NoSQL数据库等技术存储数据。
数据存储层
采用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）对数据进行处理和分析。
数据处理层
将处理后的数据应用于各种业务场景，实现业务价值。
数据应用层
大数据的处理与分析
1
2
3
通过统计和描述数据来了解数据的分布和特征。
对数据进行脱敏、去标识化处理，防止个人隐私泄露。
实施严格的访问控制策略，限制对敏感数据的访问权限，防止未经授权的访问。
03
02
01
各国政府纷纷出台隐私保护法规，规范大数据的收集、存储和使用，保障个人隐私权益。
隐私保护法规
国际组织制定了一系列数据安全标准，如ISO 27001等，为企业提供数据安全管理和保护的指导。
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为重要问题。需要采取有效的加密和安全措施，确保数据不被非法获取和使用。
数据处理和分析技术
大数据的快速增长对数据处理和分析技术提出了更高的要求。需要不断改进和优化数据处理和分析算法，提高数据处理效率。
数据质量和准确性
总结词
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市等。
详细描述
商业智能领域是大数据应用的重要领域之一，通过对大量消费者行为数据的分析，企业可以更好地了解市场需求和消费者偏好，制定更有效的营销策略。在金融风控领域，大数据可以帮助银行、保险公司等机构进行风险评估和预警，提高风险管理水平。在医疗健康领域，大数据可以用于疾病诊断和治疗方案的制定，提高医疗质量和效率。在智慧城市领域，大数据可以用于城市规划和管理，提高城市运行效率和服务水平。
负责从各种数据源采集数据。
数据采集层
采用分布式文件系统、NoSQL数据库等技术存储数据。
数据存储层
采用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）对数据进行处理和分析。
数据处理层
将处理后的数据应用于各种业务场景，实现业务价值。
数据应用层
大数据的处理与分析
1
2
3
通过统计和描述数据来了解数据的分布和特征。
对数据进行脱敏、去标识化处理，防止个人隐私泄露。
实施严格的访问控制策略，限制对敏感数据的访问权限，防止未经授权的访问。
03
02
01
各国政府纷纷出台隐私保护法规，规范大数据的收集、存储和使用，保障个人隐私权益。
隐私保护法规
国际组织制定了一系列数据安全标准，如ISO 27001等，为企业提供数据安全管理和保护的指导。
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为重要问题。需要采取有效的加密和安全措施，确保数据不被非法获取和使用。
数据处理和分析技术
大数据的快速增长对数据处理和分析技术提出了更高的要求。需要不断改进和优化数据处理和分析算法，提高数据处理效率。
数据质量和准确性
大数据原理和构成
与云计算一样 都是一种新的生产组织形式
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨
大到无由多法个透软件过、硬目件前部分主组流成的软一件个数工据具，系在统合理时间内达到撷取、管理、
处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯
是关于数据的运输和处理，以及最后有效使用的体系
有别于传统企业数据中心，用来应对现代海量数据化的生活，商业环境。
6000万用户登录/天 20亿次 页面访问/天 每天1.2亿次网站访问 响应时间小于100毫秒
由于输入速度加快，所以要求输出速度也要加快 大数据的惊人不止是在数量上，同时数据还是巨量具有动态分析价值的数据。 访问响应时间的加快，数据库读写速度的加快，对电商企业来说就等于多成交。 对于很多情况下，动态的数据价值远大于静态数据，比如气象预测，灾难预测，快消行业等。
趋势
基础设备
40%
Big Data 大数据价值
增值服务 软件
大数据市场价值
Big Data 大数据价值
谢谢
•
树立质量法制观念、提高全员质量意 识。20. 10.1620 .10.16F riday, October 16, 2020
•
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。2 0:08:20 20:08:2 020:08 10/16/2 020 8:08:20 PM
非数字信息 2%
44%
35 ZB
商业数据现状
Big Data 什么是大数据
Twitter
2007年 5000条微博更新/天 2008年 30万条微博更新/天 2009年 250万条微博更新/天 2010年 3500万条微博更新/天 2011年 2亿条微博更新/天 2013年 4亿条微博更新/天
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨
大到无由多法个透软件过、硬目件前部分主组流成的软一件个数工据具，系在统合理时间内达到撷取、管理、
处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯
是关于数据的运输和处理，以及最后有效使用的体系
有别于传统企业数据中心，用来应对现代海量数据化的生活，商业环境。
6000万用户登录/天 20亿次 页面访问/天 每天1.2亿次网站访问 响应时间小于100毫秒
由于输入速度加快，所以要求输出速度也要加快 大数据的惊人不止是在数量上，同时数据还是巨量具有动态分析价值的数据。 访问响应时间的加快，数据库读写速度的加快，对电商企业来说就等于多成交。 对于很多情况下，动态的数据价值远大于静态数据，比如气象预测，灾难预测，快消行业等。
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Big Data 大数据价值
增值服务 软件
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35 ZB
商业数据现状
Big Data 什么是大数据
2007年 5000条微博更新/天 2008年 30万条微博更新/天 2009年 250万条微博更新/天 2010年 3500万条微博更新/天 2011年 2亿条微博更新/天 2013年 4亿条微博更新/天
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什么是大数据
6000万用户登录/天 20亿次 页面访问/天 每天1.2亿次网站访问 响应时间小于100毫秒
由于输入速度加快，所以要求输出速度也要加快 大数据的惊人不止是在数量上，同时数据还是巨量具有动态分析价值的数据。 访问响应时间的加快，数据库读写速度的加快，对电商企业来说就等于多成交。 对于很多情况下，动态的数据价值远大于静态数据，比如气象预测，灾难预测，快消行业等。
Hadoop 软件框架
Hadoop核心 子项目
Mapreduce
HBase
Big Data
大数据原理和 构成
HDFS
Hadoop系统工作原理
Big Data
大数据原理和 构成
Hadoop系统构架
Big Data
大数据原理和 构成
存储与数据库的比较
传统数据中心
RAID出现坏盘后，重建阵 列需要十多个小时，这在大
IDC预测 2016年全球市场规模
238亿美元
31.7%
服务器市场 21.1%
存储市场53.4%
趋势
基础设备
40%
Big Data
大数据价值
增值服务 软件
大数据市场价值
Big Data
大数据价值
谢谢
Varie指关系型数据表
Big Data
什么是大数据
半结构化数据
非结构化数据
指关系结构与内容混合 在一起的数据类型
文档、视频、音频、图片
企业数据
20% 结构化 80非结构化
2012年互联网产生的数据
25% 结构化 75非结构化
50%-70% 源于人与 人的互动
Veracity 准确
可以完美运行内存计算数据库
2.6万
换算成10U的空间 80核心
SeaMicro SM15000
64颗处理器、每颗处理器8核 = 512核 心 4TB的内存 5PB本地存储 10U的空间 万兆以太网
大数据的软件
数据存储管理 数据处理 数据分析
大数据的核心价值
Big Data
大数据原理和 构成
Hadoop 数据库软件
Big Data
什么是大数据
100万 G 10亿 G 1万亿 G
2100台
215万台
22亿台
15寸电脑排成行可以往返一次月球
500G硬盘电脑
Volume 海量
Big Data
什么是大数据
1 PB = 1024TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1024PB = 1,073,741,824 GB 1 ZB = 1024EB = 1,099,511,627,776 GB
运算系统调动数据库的数据，数据的移动。
大数据系统工作逻辑：
运算系统直接部署至数据处，数据仅架构内移动。
传统数据系统工作原理
客户 访
问 客户 请
求
客户
互
联
客户
网
客户
客户
路 由 器
负
载
均
衡
结
果
反
馈
Big Data
大数据原理和 构成
数据库集群
数据
调用
DB
请求
服
务 器
DB
集
群
数据
移动
DB
DB
大数据系统核心组件
那在家期间的消费习惯又是什么，根据人的行为习惯，不抽烟但需要其他事情分散注意力。
吃东西？看电视？看书？ 。。。。。 。。。。 。。 这样就可以深入了解一个人的消费行为习惯，从而提前做出应对或者积极的主动应对。
大数据应用的 假想二
Big Data
大数据应用
通过对某人淘宝购物的跟踪分析，挖掘出他的消费趋势。 某男，在电子商务网站上长期买衣服，内衣等送给他。 某男开始买女士消费品了比如衣服，鞋帽等。 则说明该男找到女朋友了。 通过信用卡记录可以分析出其关系进展情况。 发现其买房，装修了。则该男快结婚了。 之后就是孕婴用品的推荐。
数据
Big Data
尹航 2014 10月 成都
大数据
什么是大数据 大数据原理和构成 大数据应用 大数据价值
Big Data 目录
什么是大数据
机器学习 可视化
数据流
AMD
数据
预测
Big Data
什么是大数据
数据库
运算节点
Big Data
什么是大数据
一个执行体系 不是一个行业，而是一种新的数据处理方法
数据时代是无法接受的
JOBD RAID
某已分配任务出错，该 平
计算必须重新执行
行 计
算
节点相对固定，扩展时
系 统
会造成无法访问
SQL
存储系统 容错性 扩展性
数据类型
Map Reduce
Big Data
大数据原理和 构成
Hadoop
HDFS
节点灵活调整 在任务执行中任何时候 可任意添加节点
NoSQL
SAP HANA
Hadoop 的升级
Big Data
大数据原理和 构成
内存计算技术 真正的海量数据瞬间分析
内存数据库 实现任何地点、任何时候、可以查看实时的动态数据，任何时候都可以知道正在发
生着什么。并且做出应对。
利用高性能的大数据一体机服务器，将数据库直接植入大容量内存中进行实时处理。
Hadoop Mapreduce HDFS
2013年 用户分享25亿条信息/天
我国一个一线城市的健康档案数据 年
我国一个智慧城市的数据 800 PB/年
5PB/
一个单数据表几亿-几百亿条 记录
下线商品14亿件，在线商品8 亿件
淘宝数据库存了20PB数据 平均每月增加1.5PB
智能移动终端设备的巨量增长
Velocity 高速
Big Data
与云计算一样 都是一种新的生产组织形式
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨
大到无由多法个透软件过、硬目件前部分主组流成的软一件个数工据具，系在统合理时间内达到撷取、管理、
处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯
是关于数据的运输和处理，以及最后有效使用的体系
有别于传统企业数据中心，用来应对现代海量数据化的生活，商业环境。
大数据应用
数据质量和数据管理 数据挖掘算法 语义引擎 可视化分析 预测性分析能力
高质量的数据处理和管理是输出高质量结 果的前提
深入数据内部，用机器去做人工做不到的 数据价值发现
从非结构化数据中提取信息的方式
展示数据分析结果，供使用者决策
根据可视化和数据挖掘的结果做出预测
大数据应用的 分析逻辑
Descriptive
大数据 VS 物联网
物联网是大数据的流程中的第一层
采集层
物联网网关以上就进入了大数据工作范畴。 局部域内的物联网应用解决方案等同于这个域内的大数据系统
Big Data
什么是大数据
大数据原理和构成
大数据的核心工作思路
Big Data
大数据原理和 构成
大数据系统颠覆了传统数据中心的工作逻辑
传统数据系统工作逻辑：
大数据的大应用
城市智能交通 智能电力照明能源管理系统 智能健康医疗体系 政府财政管理综合信息系统 工商企业信息系统 。。。 。。。
Big Data
大数据应用
大数据价值
大数据市场价值
IDC预测 中国的大数据服务市场
2011年 7760万美元 亿美元
增长到
2016年 6
HBase
大数据的硬件
Big Data
大数据原理和 构成
大数据一体机
服务器+存储+网络 = 融合基础架构
System x3650 M4
3核2颗X 处96理个器线、程每颗处理器12机核 架= 3式84 2U
2颗处理器 8核心
32TB的内存 也只不过几TB.
很多中型企业内的存数据最库大
768GB
本地存储9TB
Predictive
Prescriptive
Big Data
大数据应用
发生了什么？为什么?
还会发生什么? 还会发生什么？，如果发生了，如何 应对？
大数据应用的 假想一
Big Data
大数据应用
给某总办公室、汽车、家里装上烟感。
发现某总在办公室的抽烟数量最大，在车里和在家基本不抽。
那么就可以知道，某总在工作期间香烟以及与香烟有关的产品消费多。
提取 转换 归类
可视化 BI商业智能
高附加值阶段
大数据应用
大数据应用的 意义
Big Data
大数据应用
20%结构化数据的分析利用 80%非结构化的没有发挥作用，商业洞察力的资源浪费。
巨量数据的产生
对所有复杂数据格式的归类管理分析
找出最优解决方案
应用的核心 大数据分析
大数据应用的 分析方法
Big Data
Big Data
什么是大数据
基础数据的真实准确性，才能保证结果的有效性。
准确源自于对全部数据的处理分析
大数据的核心思想之一
大数据 VS 云计算
Big Data
什么是大数据
两者都是生产方式改变为主，生产资料改变为辅，提高生产效率。
云计算是将计算和存储，由本地转移到了云端。 大数据则是提供了一套新的计算和存储工作原理。 二者有本质的不同，但却是一个完整的体系。大数据可以是云计算的心脏，云计算是大数 据服务的通路。
Intel：人类文明开始到2003年 地球共产生了5EB数据. 2012年全年，全球产生数据2.7ZB 是 2003年以前的500倍 2015年，全球估计产生数据8ZB，等于1800万个美国国会图书馆
6000万用户登录/天 20亿次 页面访问/天 每天1.2亿次网站访问 响应时间小于100毫秒
由于输入速度加快，所以要求输出速度也要加快 大数据的惊人不止是在数量上，同时数据还是巨量具有动态分析价值的数据。 访问响应时间的加快，数据库读写速度的加快，对电商企业来说就等于多成交。 对于很多情况下，动态的数据价值远大于静态数据，比如气象预测，灾难预测，快消行业等。
Hadoop 软件框架
Hadoop核心 子项目
Mapreduce
HBase
Big Data
大数据原理和 构成
HDFS
Hadoop系统工作原理
Big Data
大数据原理和 构成
Hadoop系统构架
Big Data
大数据原理和 构成
存储与数据库的比较
传统数据中心
RAID出现坏盘后，重建阵 列需要十多个小时，这在大
IDC预测 2016年全球市场规模
238亿美元
31.7%
服务器市场 21.1%
存储市场53.4%
趋势
基础设备
40%
Big Data
大数据价值
增值服务 软件
大数据市场价值
Big Data
大数据价值
谢谢
Varie指关系型数据表
Big Data
什么是大数据
半结构化数据
非结构化数据
指关系结构与内容混合 在一起的数据类型
文档、视频、音频、图片
企业数据
20% 结构化 80非结构化
2012年互联网产生的数据
25% 结构化 75非结构化
50%-70% 源于人与 人的互动
Veracity 准确
可以完美运行内存计算数据库
2.6万
换算成10U的空间 80核心
SeaMicro SM15000
64颗处理器、每颗处理器8核 = 512核 心 4TB的内存 5PB本地存储 10U的空间 万兆以太网
大数据的软件
数据存储管理 数据处理 数据分析
大数据的核心价值
Big Data
大数据原理和 构成
Hadoop 数据库软件
Big Data
什么是大数据
100万 G 10亿 G 1万亿 G
2100台
215万台
22亿台
15寸电脑排成行可以往返一次月球
500G硬盘电脑
Volume 海量
Big Data
什么是大数据
1 PB = 1024TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1024PB = 1,073,741,824 GB 1 ZB = 1024EB = 1,099,511,627,776 GB
运算系统调动数据库的数据，数据的移动。
大数据系统工作逻辑：
运算系统直接部署至数据处，数据仅架构内移动。
传统数据系统工作原理
客户 访
问 客户 请
求
客户
互
联
客户
网
客户
客户
路 由 器
负
载
均
衡
结
果
反
馈
Big Data
大数据原理和 构成
数据库集群
数据
调用
DB
请求
服
务 器
DB
集
群
数据
移动
DB
DB
大数据系统核心组件
那在家期间的消费习惯又是什么，根据人的行为习惯，不抽烟但需要其他事情分散注意力。
吃东西？看电视？看书？ 。。。。。 。。。。 。。 这样就可以深入了解一个人的消费行为习惯，从而提前做出应对或者积极的主动应对。
大数据应用的 假想二
Big Data
大数据应用
通过对某人淘宝购物的跟踪分析，挖掘出他的消费趋势。 某男，在电子商务网站上长期买衣服，内衣等送给他。 某男开始买女士消费品了比如衣服，鞋帽等。 则说明该男找到女朋友了。 通过信用卡记录可以分析出其关系进展情况。 发现其买房，装修了。则该男快结婚了。 之后就是孕婴用品的推荐。
数据
Big Data
尹航 2014 10月 成都
大数据
什么是大数据 大数据原理和构成 大数据应用 大数据价值
Big Data 目录
什么是大数据
机器学习 可视化
数据流
AMD
数据
预测
Big Data
什么是大数据
数据库
运算节点
Big Data
什么是大数据
一个执行体系 不是一个行业，而是一种新的数据处理方法
数据时代是无法接受的
JOBD RAID
某已分配任务出错，该 平
计算必须重新执行
行 计
算
节点相对固定，扩展时
系 统
会造成无法访问
SQL
存储系统 容错性 扩展性
数据类型
Map Reduce
Big Data
大数据原理和 构成
Hadoop
HDFS
节点灵活调整 在任务执行中任何时候 可任意添加节点
NoSQL
SAP HANA
Hadoop 的升级
Big Data
大数据原理和 构成
内存计算技术 真正的海量数据瞬间分析
内存数据库 实现任何地点、任何时候、可以查看实时的动态数据，任何时候都可以知道正在发
生着什么。并且做出应对。
利用高性能的大数据一体机服务器，将数据库直接植入大容量内存中进行实时处理。
Hadoop Mapreduce HDFS
2013年 用户分享25亿条信息/天
我国一个一线城市的健康档案数据 年
我国一个智慧城市的数据 800 PB/年
5PB/
一个单数据表几亿-几百亿条 记录
下线商品14亿件，在线商品8 亿件
淘宝数据库存了20PB数据 平均每月增加1.5PB
智能移动终端设备的巨量增长
Velocity 高速
Big Data
与云计算一样 都是一种新的生产组织形式
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨
大到无由多法个透软件过、硬目件前部分主组流成的软一件个数工据具，系在统合理时间内达到撷取、管理、
处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯
是关于数据的运输和处理，以及最后有效使用的体系
有别于传统企业数据中心，用来应对现代海量数据化的生活，商业环境。
大数据应用
数据质量和数据管理 数据挖掘算法 语义引擎 可视化分析 预测性分析能力
高质量的数据处理和管理是输出高质量结 果的前提
深入数据内部，用机器去做人工做不到的 数据价值发现
从非结构化数据中提取信息的方式
展示数据分析结果，供使用者决策
根据可视化和数据挖掘的结果做出预测
大数据应用的 分析逻辑
Descriptive
大数据 VS 物联网
物联网是大数据的流程中的第一层
采集层
物联网网关以上就进入了大数据工作范畴。 局部域内的物联网应用解决方案等同于这个域内的大数据系统
Big Data
什么是大数据
大数据原理和构成
大数据的核心工作思路
Big Data
大数据原理和 构成
大数据系统颠覆了传统数据中心的工作逻辑
传统数据系统工作逻辑：
大数据的大应用
城市智能交通 智能电力照明能源管理系统 智能健康医疗体系 政府财政管理综合信息系统 工商企业信息系统 。。。 。。。
Big Data
大数据应用
大数据价值
大数据市场价值
IDC预测 中国的大数据服务市场
2011年 7760万美元 亿美元
增长到
2016年 6
HBase
大数据的硬件
Big Data
大数据原理和 构成
大数据一体机
服务器+存储+网络 = 融合基础架构
System x3650 M4
3核2颗X 处96理个器线、程每颗处理器12机核 架= 3式84 2U
2颗处理器 8核心
32TB的内存 也只不过几TB.
很多中型企业内的存数据最库大
768GB
本地存储9TB
Predictive
Prescriptive
Big Data
大数据应用
发生了什么？为什么?
还会发生什么? 还会发生什么？，如果发生了，如何 应对？
大数据应用的 假想一
Big Data
大数据应用
给某总办公室、汽车、家里装上烟感。
发现某总在办公室的抽烟数量最大，在车里和在家基本不抽。
那么就可以知道，某总在工作期间香烟以及与香烟有关的产品消费多。
提取 转换 归类
可视化 BI商业智能
高附加值阶段
大数据应用
大数据应用的 意义
Big Data
大数据应用
20%结构化数据的分析利用 80%非结构化的没有发挥作用，商业洞察力的资源浪费。
巨量数据的产生
对所有复杂数据格式的归类管理分析
找出最优解决方案
应用的核心 大数据分析
大数据应用的 分析方法
Big Data
Big Data
什么是大数据
基础数据的真实准确性，才能保证结果的有效性。
准确源自于对全部数据的处理分析
大数据的核心思想之一
大数据 VS 云计算
Big Data
什么是大数据
两者都是生产方式改变为主，生产资料改变为辅，提高生产效率。
云计算是将计算和存储，由本地转移到了云端。 大数据则是提供了一套新的计算和存储工作原理。 二者有本质的不同，但却是一个完整的体系。大数据可以是云计算的心脏，云计算是大数 据服务的通路。
Intel：人类文明开始到2003年 地球共产生了5EB数据. 2012年全年，全球产生数据2.7ZB 是 2003年以前的500倍 2015年，全球估计产生数据8ZB，等于1800万个美国国会图书馆