大数据融合及应用PPT
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大数据应用案例分析PPT课件
职业是什么？
对什么感兴趣？
消费习惯和特征是什么 ？
赢利点在哪？
公司在哪？
年龄分布、区域分布是什么样的？
02 用 户 画 像 体 系
驾驶行为数据将构建精准的车险用户画像
性别 犯罪记录 年龄
国籍
违章驾驶记录
驾驶时间
碰撞事故
车辆维修 收入情况 疲劳驾驶 酒驾经历 生活方式
行为 习惯
地理位置
使用药物情况
开车地点 职业 驾照类别 开车频率 开车原因 健庩状况
04 产 品 竞 争
截至2016年7月呈现2亿音乐用户听歌行为以及2万音乐人活跃行为
*听歌进入社交化时代，听歌单、听歌看评论成为流行听歌行为； *个性化推荐已覆盖多数听歌用户，越来越多用户通过个性化推荐发现好 音乐；*听歌进入多元化时代，民谣、电音、二次元音乐崛起； *独立音乐人迅速崛起，社交互动助推音乐人涨粉； *90后已成为音乐消费主力人群； *用户付费意识明显提高，付费会员数和数字专辑售卖增长迅猛；
7、分享自己的口味
主要需求（音乐消费者）
1、播放音乐 2、发现音乐 （喜欢的、特别的、潮流的） 3、展示自我，有基于音乐的互动。
用户分析 05
—目标用户：热爱音乐，对音乐有较高需求的高素质年轻人群。
通过数据可以发现网易云音乐用户群中19-30岁年龄段用户最多，占比达到48%，整体用户群偏年轻 化。
1、传播自己的音乐，让 更多的人知道 2、与粉丝有互动
歌手 有一定知名度，有粉丝基础
3、进一步提高知名度， 吸引更多粉丝
唱片 公司
商业机构，营利是最重要的目 的。
4、提高收入
音乐爱 好者
喜欢分享音乐，评论音乐
5、希望得到更多展示 （专栏）
金融大数据案例PPT(30张)
2 国泰安金融大数据案例
【案例主题】私募排排网金融数据可视化分析 【案例目的】用数据采集工具从网络上抓取大量的金融数据，将抓取的大量数据保存到 本地，然后采用数据可视化分析工具，将采集到的数据用图表的形式展现出来。 【案例结果】利用大数据分析的手段将私募网上大量的金融数据用很快速的方式获取， 并且将这些大量的复杂的数据，快速的通过图表方式展示出来，通过大数据分析手段可 以轻松的看出各个不同策略的平均年收益情况比较，以及各个产品年收益情况表现等。
金融大数据案例
1
金融大数据背景介绍
2
金融大数据案例简介
3
案例流程
4
案例结果展示与总结
1 金融大数据背景
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%）， 第三为金融领域（17.5%），交通第四，政府和医疗分别为第五和第六。
（二）配置采集流程（分四步完成）
2.2 私募排排网数据抓取过程
（三）开始单击采集或者开启云采集：
单机采集过程：
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
2.2 私募排排网数据抓取过程
云采集过程：
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
3.1 数据可视化软件-tableau
简单易用
极速高效
美观交互的 视图与界面
轻松实现 数据融合
农业大数据PPT-(2)
一、农业大数据时代
一、农业大数据时代
季节性
地域性
多样性
数据及时
周期性
关联性强
大数据量
现代农业特点
分类杂多
数据无处不在
数据无时不有
大数据时代，随着硬件设备发展，计算机计算能力的提高，互联网的崛起，数据呈现疯狂增长。
根据不完全统计，现代中国农业每年产生8000pb的数据存储。 其中：农业资源数据3500pb 农业生产数据2500pb 农业市场数据1000pb 农业管理数据1000bp
一、农业大数据时代
二、总体思路
问题5
问题4
问题3
问题1
问题2
存在问题
二、总体思路
信息资源管理系统数据管理融合服务
信息库
分类
数据集
数据元
关联
汇聚
切分
转换
视图类
视图
关联
服务类
服务描述
申请
授权
调度监控
汇聚
录入
导入
Web服务
导出
数据查询
下载
推送
订阅
数据集授权
字段授权
数据范围授权
敏感信息屏蔽
统计分析
系统：从专业到综合 系统建设从传统的各专业建设向综合的应用服务系统建设转变。将企业与行业的各项数据进行整合；将信息管理、业务管理、统计分析、数据挖掘等管理职能整合；才能保障挖掘与分析的结果时效性。
数据：从封闭到共享 从以往各系统独立采集处理数据向统一数据采集、处理转变。建立统一的数据采集平台和数据服务平台，通过规范的接口提供给各个应用功能使用。提行业可用用数据的可控性和可靠性，并对多专业、多维度的数据进行关联分析，支撑未来业务发展。
一、农业大数据时代
一、农业大数据时代
季节性
地域性
多样性
数据及时
周期性
关联性强
大数据量
现代农业特点
分类杂多
数据无处不在
数据无时不有
大数据时代，随着硬件设备发展，计算机计算能力的提高，互联网的崛起，数据呈现疯狂增长。
根据不完全统计，现代中国农业每年产生8000pb的数据存储。 其中：农业资源数据3500pb 农业生产数据2500pb 农业市场数据1000pb 农业管理数据1000bp
一、农业大数据时代
二、总体思路
问题5
问题4
问题3
问题1
问题2
存在问题
二、总体思路
信息资源管理系统数据管理融合服务
信息库
分类
数据集
数据元
关联
汇聚
切分
转换
视图类
视图
关联
服务类
服务描述
申请
授权
调度监控
汇聚
录入
导入
Web服务
导出
数据查询
下载
推送
订阅
数据集授权
字段授权
数据范围授权
敏感信息屏蔽
统计分析
系统：从专业到综合 系统建设从传统的各专业建设向综合的应用服务系统建设转变。将企业与行业的各项数据进行整合；将信息管理、业务管理、统计分析、数据挖掘等管理职能整合；才能保障挖掘与分析的结果时效性。
数据：从封闭到共享 从以往各系统独立采集处理数据向统一数据采集、处理转变。建立统一的数据采集平台和数据服务平台，通过规范的接口提供给各个应用功能使用。提行业可用用数据的可控性和可靠性，并对多专业、多维度的数据进行关联分析，支撑未来业务发展。
一、农业大数据时代
融合媒体平台演示汇报(PPT36页)
从传统架构到大数据架构
File （POSIX）
SQL
存储
数据库
结构复杂 共享效率低 非结构化数据管理困难 难以适应业务变化
平台+工具
从传统架构到大数据架构
演示
以数据为核心，适应大 数据发展的革新设计
开放的REST接口 轻量级虚拟化容器技术
类型 数据对象
典型代表
存储方案可行性推演
资源
媒体文件 通用文件
• GPU直通
• 物理GPU通过hypervisor被直通到虚拟机 • 每颗物理GPU只支持一台虚拟机
虚拟机 虚拟机 虚拟机 虚拟机 虚拟机 虚拟机 虚拟机 虚拟机 OS OS OS OS OS OS OS OS 应用 应用 应用 应用 应用 应用 应用 应用
显卡驱动显卡驱动显卡驱动显卡驱动显卡驱动显卡驱动显卡驱动显卡驱动
• AMFS适配 （收录媒体服务器虚拟化）
• 安全 （集群存储+分区隔离+AB） （应用主备与虚拟机漂移的适配）
• ……
读I/O
写I/O
AMFS文件管理系统
API
磁盘管理 文件管理
磁盘 任务调度
磁盘Cache
磁盘I/O
HD1
HD2
HD3
HD4
HD5
技术架构的演进
面向融合业务的应用
PaaS层 IaaS层
技术架构的演进
面向融合业务的应用
小结
• 从IT到DT的演进
融合媒体平台演示汇报(PPT36页)培训 课件培 训讲义 培训ppt教程 管理课 件教程ppt
IT
DT
融合媒体平台演示汇报(PPT36页)培训 课件培 训讲义 培训ppt教程 管理课 件教程ppt
大数据融合及应用解决方案
次营销活动，创造了6 亿多次页面浏览并影响到近1,500万独立用户， 品牌被提及的次数增长了270%。可以说这是一 次成功的品牌营销活动，广泛的发声，让趣多多 的用户关注度得到了一次巨大的提升，诙谐幽默 的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。
利用社交大数据 的敏锐洞察，锁 定主流消费群体
•大数据，变革公共卫生 •大数据，变革商业 •大数据，变革思维 •大数据，开启重大的时代转型 •预测，大数据的核心 •大数据，大挑战
一、大数据时代的思维变革
“更多”——不是随机样本，而是全体数据！
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代 析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所 “样本＝总体”。
允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 新的数据库设计的诞生
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大 时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自 “发声”。
关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法
在愚人节当天围 绕品牌的口号展
开话题
趣多多到 底做了些
什么
目录
1 大数据应用案例 2 大数据带来的时代变革 3 认识大数据 4 大数据关键技术 5 大数据在“工业4.0”中的应用 6 大数据风险 7 结语
大数据带来的时代变革
—— 一场生活、工作与 维的大变革！
大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们能够感受宇宙， 们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式， 和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
利用社交大数据 的敏锐洞察，锁 定主流消费群体
•大数据，变革公共卫生 •大数据，变革商业 •大数据，变革思维 •大数据，开启重大的时代转型 •预测，大数据的核心 •大数据，大挑战
一、大数据时代的思维变革
“更多”——不是随机样本，而是全体数据！
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代 析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所 “样本＝总体”。
允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 新的数据库设计的诞生
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大 时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自 “发声”。
关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法
在愚人节当天围 绕品牌的口号展
开话题
趣多多到 底做了些
什么
目录
1 大数据应用案例 2 大数据带来的时代变革 3 认识大数据 4 大数据关键技术 5 大数据在“工业4.0”中的应用 6 大数据风险 7 结语
大数据带来的时代变革
—— 一场生活、工作与 维的大变革！
大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们能够感受宇宙， 们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式， 和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
2024互联网ppt全新(2024)
CCPA法规解读
深入剖析美国加州消费者隐私法案（CCPA）， 涉及消费者隐私权、企业责任、处罚措施等方面 。
中国《个人信息保护法》解读
3
对中国《个人信息保护法》进行解读，包括立法 背景、个人信息定义、处理规则、跨境传输等方 面。
2024/1/27
20
企业数据安全管理实践分享
数据分类与标识
建立数据分类和标识制度，对 不同级别的数据进行不同程度
2024/1/27
3
5G/6G网络技术推动
2024/1/27
5G网络全面覆盖
01
实现高速、低时延、大连接的通信体验，推动各行业数字化转
型。
6G网络研发启动
02
探索更高频段、更高速率和更低时延的通信技术，为未来智能
社会奠定基础。
5G/6G与工业互联网融合
03
推动工业制造、能源、交通等传统行业实现智能化升级。
8
全球互联网产业规模及增长
全球互联网用户数量已经超过 30亿，互联网普及率持续提高 。
2024/1/27
互联网产业规模不断扩大，涉 及领域日益广泛，包括电子商 务、在线教育、远程办公、数 字娱乐等。
随着5G、物联网、人工智能等 技术的快速发展，互联网产业 正在迎来新一轮的增长机遇。
9
中国互联网产业现状及特点
大数据
大数据技术助力企业挖掘数据 价值，为决策提供支持，优化
业务流程。
2024/1/27
25
行业数字化转型成功案例分享
金融行业
许多金融企业利用大数据和AI技术提升风险管理 水平，实现个性化金融服务。
制造业
智能制造通过引入机器人、自动化生产线等，提 高生产效率和质量。
零售业
深入剖析美国加州消费者隐私法案（CCPA）， 涉及消费者隐私权、企业责任、处罚措施等方面 。
中国《个人信息保护法》解读
3
对中国《个人信息保护法》进行解读，包括立法 背景、个人信息定义、处理规则、跨境传输等方 面。
2024/1/27
20
企业数据安全管理实践分享
数据分类与标识
建立数据分类和标识制度，对 不同级别的数据进行不同程度
2024/1/27
3
5G/6G网络技术推动
2024/1/27
5G网络全面覆盖
01
实现高速、低时延、大连接的通信体验，推动各行业数字化转
型。
6G网络研发启动
02
探索更高频段、更高速率和更低时延的通信技术，为未来智能
社会奠定基础。
5G/6G与工业互联网融合
03
推动工业制造、能源、交通等传统行业实现智能化升级。
8
全球互联网产业规模及增长
全球互联网用户数量已经超过 30亿，互联网普及率持续提高 。
2024/1/27
互联网产业规模不断扩大，涉 及领域日益广泛，包括电子商 务、在线教育、远程办公、数 字娱乐等。
随着5G、物联网、人工智能等 技术的快速发展，互联网产业 正在迎来新一轮的增长机遇。
9
中国互联网产业现状及特点
大数据
大数据技术助力企业挖掘数据 价值，为决策提供支持，优化
业务流程。
2024/1/27
25
行业数字化转型成功案例分享
金融行业
许多金融企业利用大数据和AI技术提升风险管理 水平，实现个性化金融服务。
制造业
智能制造通过引入机器人、自动化生产线等，提 高生产效率和质量。
零售业
2024版大数据时代的数据治理ppt课件
2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略，旨在确保数据质量、安全性和有效利用，以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主，关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理，关注数据的全生命周期管理，包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题，与业务战略紧密结合，实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制，推动数据在组织内部的充分利用，提高数据价值。
制定和执行数据安全策略，防止数据泄露、篡改和损坏，确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求，降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度呈指数级增长，给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间，导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂，需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别，需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外，非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多，给数据处理和分析带来挑战。
云计算ppt课件
概念：大数据是指数据量巨大、复杂度高、处 理速度快的数据集合。
01
数据量大：数据量级从TB到PB甚至EB级 别。
03
02
特点
04
多样性：数据类型多样，包括结构化数据 、半结构化数据和非结构化数据。
实时性：数据处理速度要求快，实时反映 结果。
05
06
价值密度低：大量数据中蕴含少量有价值 的信息。
大数据在云计算中的应用
云计算与大数据的关系
大数据需要云计算
大数据的处理需要大规模的计 算资源和存储空间，云计算提 供了弹性的计算和存储资源， 能够满足大数据处理的需求。
云计算促进大数据发展
云计算的普及和发展为大数据 提供了更好的应用环境和解决 方案，推动了大数据的发展和 应用。
相互促进
云计算和大数据相互促进，共 同发展，形成了紧密的关系。
05
云计算的挑战与对策
数据隐私与安全
数据隐私
确保在云计算环境中的数据隐私，包括数据 的加密、访问控制和合规性。
数据安全
采取必要的安全措施，如数据备份、恢复和 加密，以防止数据丢失或未经授权的访问。
标准与互操作性
标准
采用统一的云计算标准和规范，以确 保不同系统之间的互操作性和兼容性 。
互操作性
确保不同的云计算平台、服务和解决 方案之间的互操作性和集成能力。
云存储技术
总结词
云存储是一种将数据存储在云端，并通过网络进行访问和管 理的方法，以实现数据的高可用性、可扩展性和安全性。
详细描述
云存储技术通过将数据存储在云端，可以确保数据的安全性 和高可用性。同时，由于数据是分布式的，因此还可以实现 数据的容灾和备份。常见的云存储技术包括Amazon S3和 Google Cloud Storage等。
智慧交通大数据整体解决方案(31页 PPT)
汇报人姓名
汇报日期
添加标题
互联网+交通实践
添加标题
宏邮境与需求分祈
CONTENTS
2020年 ，基本形成目标一致、功能协调、运转高效、有机衔接的交通运输信息化智能化发展总体格局 ，交通 运输信息化普及程度大幅度提升 ，重点领域智能化发展取得突破 ，交通运输信息化智能化发展水平显著提高。——交通运输部办公厅《关于推进交通运输信息化智能化发展的指导意见》
互联网+交通总体框架建设 1个数据中心 、推出 2项支撑服务 、打造 3大互联网+平台
资本模式通信规范终端规范运营规范电子收 费领域交通信 息服务运输信 息化标 准规范运营体系
应用 安全系统 安全数据 安全网络 安全硬件 安全使用 安全安全 管理安 全 体 系
通过建设集网络汇集、数据交换、信息存储、综合处理及支持服务于一体的交通融合大数据中心, 实现各交通有关部门的互联互通 ，收集、存储和处理分散在各部门的交通基础数据和运行数据 ，完成所有信息的交换、共享和整合交通大数据中心江西福建云南广西 广东混合云专享云 公有云交通冷数据离线类不经常访问
公众提高公众出行便利性• 及时获得多维、互动的实时交通 信息服务• 便利的电子付费 ，包括“一卡 通”、 ETC等• 高效的行车、停车导航服务
企业提升服务品质 ，增强运营效益• 创新产品服务 ，提升营业收入• 规范人、车及基础设施管理 ，降 低运营成本• 立足与新技术契合领域 ，创造增 值效益
技术创新驱动市场变革• 大数据/北斗/云计算/移动互联网• IT DT ，ICT IIT• Uber/嘀嘀打车切入车联网领域• 腾讯推出车联开放平台
互联网+交通发展趋势：新机遇、新市场、新经济
海南
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
智慧城管大数据平台 ppt课件
全民参与
全民监督
全民服务
PPT课件
爱城市——我的城市我的家，全民城管全民管！
32
228
PPT课件
交流答疑、THANKS
谢谢
THE END 229
66
事件部件管理法
• 城市部件：即物化的城市管理对象。主要包括道路、桥梁、水、电、气、 热 等市政公用设施及公园、绿地、休闲健身娱乐设施等公共设施，也包括 门 牌、广告牌匾等部分非公共设施。为了便亍对城市部件的管理，将按照 城 市功能对城市部件进行分类。
• 事件：为非部件类的城市管理事件。主要有7大类：大件废弃物，私搭乱建， 垃圾碴土，宣传广告，街面秩序，工地管理，环境卫生。
………
智慧城管
运行环境
应用系统
机构体制建设
➢监督指挥中心机构编 制 ➢与职队伍（坐席人员 和监 督员） ➢数字城管运行规范 ➢评价考核体系
应用系统建设
➢ 标准9大应用系统 ➢ 系统扩展应用 ➢ 系统外延应用 ➢ 智慧公众服务平台 ➢ 综合指挥调度系统
PPT课件
114
智慧城管的平台架构
智慧城管系统
九个部分标准系统
PPT课件
224
云平台特点：灵活定制
业务短信
采集员 管理
数据 分析
车辆定位
第三方地图
领导督办
云平台
移动处置
部件 管理
公众服务 微平台
视频接入 ……
基亍住建部规范标准开发，根据丌同区(县)的需求个性化定制不拓展，随意组合。
PPT课件
225
云平台特点：大数据分析能力
决策推送 数据分析
大数据分析 子系统
构建维护 子系统
受理子系统
大屏幕监督 指挥子系统
云计算与大数据在金融行业的应用与实践探索培训ppt
云计算与大数据在 金融行业的应用与 实践探索培训
目录
• 云计算与大数据概述 • 金融行业应用云计算与大数据的必要
性 • 云计算在金融行业的应用实践
目录
• 大数据在金融行业的应用实践 • 云计算与大数据在金融行业的挑战与
解决方案 • 未来展望
01
CATALOGUE
云计算与大数据概述
云计算定义与特点
引进外部专家
引进具有丰富经验的外部专家，提供指导和支持 。
建立技术社区
鼓励建立云计算和大数据技术社区，促进技术交 流和知识分享。
06
CATALOGUE
未来展望
云计算与大数据技术的发展趋势
01
云计算技术的进一步成熟
随着云计算技术的不断发展和完善，未来将有更多金融企业选择上云，
以提高数据处理和存储能力，降低IT成本。
高昂的初期投资成本
成本效益分析
进行详细的成本效益分析，评估云计算和大数据技术的投资回报 率。
资源共享
通过云计算实现资源共享，降低单个用户或组织的初期投资成本。
技术成熟与规模效应
随着技术的成熟和市场规模的扩大，预期成本将逐渐降低。
技术人才短缺
培训与教育
加强云计算和大数据技术的培训和教育，培养更 多的技术人才。
大数据的实时分析能力
大数据技术可以对海量数据进行实时 分析，为金融机构提供即时服务，缩 短响应时间。
提升金融风险控制能力
风险预警与监测
通过大数据分析，金融机构可以 实时监测市场和业务风险，及时 发出预警，提高风险控制能力。
信贷风险评估
利用大数据技术对借款人进行多 维度评估，降低信贷风险，提升 风险控制水平。
风险管理
01
目录
• 云计算与大数据概述 • 金融行业应用云计算与大数据的必要
性 • 云计算在金融行业的应用实践
目录
• 大数据在金融行业的应用实践 • 云计算与大数据在金融行业的挑战与
解决方案 • 未来展望
01
CATALOGUE
云计算与大数据概述
云计算定义与特点
引进外部专家
引进具有丰富经验的外部专家，提供指导和支持 。
建立技术社区
鼓励建立云计算和大数据技术社区，促进技术交 流和知识分享。
06
CATALOGUE
未来展望
云计算与大数据技术的发展趋势
01
云计算技术的进一步成熟
随着云计算技术的不断发展和完善，未来将有更多金融企业选择上云，
以提高数据处理和存储能力，降低IT成本。
高昂的初期投资成本
成本效益分析
进行详细的成本效益分析，评估云计算和大数据技术的投资回报 率。
资源共享
通过云计算实现资源共享，降低单个用户或组织的初期投资成本。
技术成熟与规模效应
随着技术的成熟和市场规模的扩大，预期成本将逐渐降低。
技术人才短缺
培训与教育
加强云计算和大数据技术的培训和教育，培养更 多的技术人才。
大数据的实时分析能力
大数据技术可以对海量数据进行实时 分析，为金融机构提供即时服务，缩 短响应时间。
提升金融风险控制能力
风险预警与监测
通过大数据分析，金融机构可以 实时监测市场和业务风险，及时 发出预警，提高风险控制能力。
信贷风险评估
利用大数据技术对借款人进行多 维度评估，降低信贷风险，提升 风险控制水平。
风险管理
01
(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。
大数据基础知识培训PPT课件
数据安全概念
确保数据在存储、传输和处理过程中的保密性、完整性和可用性。
隐私保护技术
如数据脱敏、加密、匿名化等，保护个人隐私和数据安全。
数据安全法规与标准
如GDPR、CCPA等，规定数据收集、处理和使用等方面的要求 和规范。
04
大数据处理技术
批处理技术
1 2
MapReduce编程模型 介绍MapReduce的基本原理、编程接口及运行 过程。
机器学习技术
机器学习基本概念
介绍机器学习的定义、分类及应用场景。
TensorFlow机器学习框架
阐述TensorFlow的基本原理、核心特性及其在机器学习中的应用。
Scikit-learn机器学习库
讲解Scikit-learn的核心概念、常用算法及实践技巧，以及其在机器学习领域的应用案例。
05
大数据应用实践
数据挖掘与分析工具
Mahout
基于Hadoop的机器学习库，提 供数据挖掘和数据分析算法。
MLlib
Spark的机器学习库，包含常用 的机器学习算法和实用程序。
Tableau
可视化数据分析工具，支持多种 数据源和拖拽式操作界面，方便 用户进行数据分析和挖掘。
Power BI
商业智能工具，提供数据可视化、 报表制作和数据分析功能，可与
Flink流处理框架
讲解Flink的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在流处理领 域的应用案例。
图计算技术
图计算基本概念
介绍图计算的定义、应用场景及挑战。
Pregel图计算模型
阐述Pregel的基本原理、编程接口及运行过程。
Giraph图计算框架
讲解Giraph的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在图计算 领域的应用案例。
大数据简介PPT课件
容错机制
通过任务重试和失败转移等机制，确保计算任务的可靠性。
分布式数据库HBase
列式存储
支持高效的数据压缩和快速的数据访问。
可扩展性
可线性扩展存储和计算能力，满足大规模数据处理需求。
实时性
提供实时的数据读写能力，支持在线事务处理。
数据仓库Hive
数据建模
支持复杂的数据结构和数据类型，满足多样 化的数据分析需求。
提升数据处理和分析能力
企业应不断提升自身的数据处理和分析能力 ，充分挖掘大数据的潜在价值。
培养大数据人才
企业应积极培养具备大数据技能和专业素养 的人才，为大数据应用提供有力支持。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
理技术和工具。
成熟期
03
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为
推动社会进步的重要力量。
大数据应用领域
• 金融行业：大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、投资决策等方面。通过对海量数据的挖掘 和分析，金融机构可以更加准确地评估风险、了解客户需求、制定投资策略等。
• 医疗行业：大数据在医疗领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。通过对医疗数据 的挖掘和分析，医疗机构可以提高疾病预测的准确性、实现个性化治疗、优化医疗资源配置等。
数据可视化技术
将数据以图形、图像等形式展现出来 ，帮助用户更直观地理解数据和分析 结果。
04 大数据存储与管理
分布式存储原理及实践
分布式存储概念
介绍分布式存储的定义、特点及其与传统存储的区别 。
分布式存储架构
详细阐述分布式存储的架构，包括数据分布、副本管 理、一致性协议等关键技术。
通过任务重试和失败转移等机制，确保计算任务的可靠性。
分布式数据库HBase
列式存储
支持高效的数据压缩和快速的数据访问。
可扩展性
可线性扩展存储和计算能力，满足大规模数据处理需求。
实时性
提供实时的数据读写能力，支持在线事务处理。
数据仓库Hive
数据建模
支持复杂的数据结构和数据类型，满足多样 化的数据分析需求。
提升数据处理和分析能力
企业应不断提升自身的数据处理和分析能力 ，充分挖掘大数据的潜在价值。
培养大数据人才
企业应积极培养具备大数据技能和专业素养 的人才，为大数据应用提供有力支持。
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理技术和工具。
成熟期
03
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为
推动社会进步的重要力量。
大数据应用领域
• 金融行业：大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、投资决策等方面。通过对海量数据的挖掘 和分析，金融机构可以更加准确地评估风险、了解客户需求、制定投资策略等。
• 医疗行业：大数据在医疗领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。通过对医疗数据 的挖掘和分析，医疗机构可以提高疾病预测的准确性、实现个性化治疗、优化医疗资源配置等。
数据可视化技术
将数据以图形、图像等形式展现出来 ，帮助用户更直观地理解数据和分析 结果。
04 大数据存储与管理
分布式存储原理及实践
分布式存储概念
介绍分布式存储的定义、特点及其与传统存储的区别 。
分布式存储架构
详细阐述分布式存储的架构，包括数据分布、副本管 理、一致性协议等关键技术。
大数据融合和应用公开课获奖课件省赛课一等奖课件
大数据帮助提升制造绩效旳3个主要方面 分别是：更加好旳预测产品需求并调整产能（46%），跨多
重指标了解工厂绩效（45%）以及更快地为消费者提供服务与支 持（39%）。上述数据是根据“LNS研究与MESA国际”旳近期调 查得出旳。
案例5 乔布斯旳癌症治疗
苹果企业旳传奇总裁史蒂夫-乔布斯在与癌 症斗争旳过程中采用了不同旳方式，成为世界 上第一种对本身全部DNA和肿瘤DNA进行排 序旳人。乔布斯生病后，治疗团队也调用了大 数据，对乔布斯旳个人情况匹配海量旳诊疗数 据，得到一种更加好旳治疗方案，所以他旳生 命得以延长了好几年。
制造业大数据分布图
产品数据：设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品构造、零部件配置关系、 变更统计等。
运营数据：组织构造、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、 目旳计划、电子商务等。
价值链数据：客户、供给商、合作伙伴等。
外部数据：经济运营数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等。
工业4.0时代旳到来，意味着工业大数据时代旳到来。工业大 数据旳应用，也必将成为将来提升制造业生产力、竞争力、创新能 力旳关键要素
抓住两者，便能占据全球工业转型旳制高点！！
大数据属于谁？
卓越旳才华并不依赖大数据， 大数据扼杀创新。
假如对不可量化旳事物进行量化， 我们将失去全方面了解该事物旳机会！
处理速度快
• 数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
价值密度低
• 以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
一、制造业正处于一种数据爆炸旳时代
【制造业企业旳运营越来越依赖信息技术】 【制造业整个价值链、制造业产品旳整个生命周期都涉及到诸多旳数据】 【数据量旳暴涨成了许多行业共同面正确严峻挑战和宝贵机遇】
重指标了解工厂绩效（45%）以及更快地为消费者提供服务与支 持（39%）。上述数据是根据“LNS研究与MESA国际”旳近期调 查得出旳。
案例5 乔布斯旳癌症治疗
苹果企业旳传奇总裁史蒂夫-乔布斯在与癌 症斗争旳过程中采用了不同旳方式，成为世界 上第一种对本身全部DNA和肿瘤DNA进行排 序旳人。乔布斯生病后，治疗团队也调用了大 数据，对乔布斯旳个人情况匹配海量旳诊疗数 据，得到一种更加好旳治疗方案，所以他旳生 命得以延长了好几年。
制造业大数据分布图
产品数据：设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品构造、零部件配置关系、 变更统计等。
运营数据：组织构造、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、 目旳计划、电子商务等。
价值链数据：客户、供给商、合作伙伴等。
外部数据：经济运营数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等。
工业4.0时代旳到来，意味着工业大数据时代旳到来。工业大 数据旳应用，也必将成为将来提升制造业生产力、竞争力、创新能 力旳关键要素
抓住两者，便能占据全球工业转型旳制高点！！
大数据属于谁？
卓越旳才华并不依赖大数据， 大数据扼杀创新。
假如对不可量化旳事物进行量化， 我们将失去全方面了解该事物旳机会！
处理速度快
• 数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
价值密度低
• 以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
一、制造业正处于一种数据爆炸旳时代
【制造业企业旳运营越来越依赖信息技术】 【制造业整个价值链、制造业产品旳整个生命周期都涉及到诸多旳数据】 【数据量旳暴涨成了许多行业共同面正确严峻挑战和宝贵机遇】
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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
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
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。
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
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%。
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
的定义。
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。
“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
真实
来适应海量、高增长率和多
多样 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”。
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。
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。
BIG DATA
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。
大数据定义
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样
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、
03
推理
Байду номын сангаас
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
规划
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
04
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。
机遇和挑战
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
01
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。
学习
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
02
思考
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。
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。
科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互 联网一样，大数据很有可能是新一轮的技 术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习 和人工智能等相关技术，可能会改变数据 世界里的很多算法和基础理论，实现科学 技术上的突破。
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
03
更杂
不是精确性 而是混杂性
02
❖ 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）
指获得数据的速度
大数据的特征
1 2
3
7 6
5 4
❖ 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
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。
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
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
• 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 3
• 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