大数据时代PPT
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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。
大数据时代的数据治理ppt课件
大数据治理工具---自助化数据服务平台
数据获取
找到数据 提供数据 使用数据 治理数据 数据运维
数据准备
数据服务开发
数据共享发布
自助化 自动化 规范化 可视化 智能化
业务元数据与技术元数据对接； 自助化数据申请和订阅。
基于数据目录的数据服务开发； 在线编辑数据模型，生成作业。
数据服务标准应用方式； 数据通道提供平台支撑。
基于数据地图形成全链路监控； 事前、事中、事后的数据质量检查。
全局的数据资产监控 数据问题跟踪能力
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理产品
亿信华辰-睿治普元-数据众包• 对开发人员：通过元数据管理能管控系统的开发上线、提 升开发规范性，自动生成上线脚本，降低开发工作难度和 出错几率
• 对运维人员：通过元数据管理能让日常巡检、版本维护等 工作变得简单可控，辅助日常问题分析查找，简化运维工 作。
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理阶段
0 1
摸家底
全面梳理企业信息 自动构建数据资产库
0 2
建体系
建立数据标准 提升数据质量
0 3
促应用
形成企业知识图谱 为全企业提供数据价值
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
···
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
数据获取
找到数据 提供数据 使用数据 治理数据 数据运维
数据准备
数据服务开发
数据共享发布
自助化 自动化 规范化 可视化 智能化
业务元数据与技术元数据对接； 自助化数据申请和订阅。
基于数据目录的数据服务开发； 在线编辑数据模型，生成作业。
数据服务标准应用方式； 数据通道提供平台支撑。
基于数据地图形成全链路监控； 事前、事中、事后的数据质量检查。
全局的数据资产监控 数据问题跟踪能力
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理产品
亿信华辰-睿治普元-数据众包• 对开发人员：通过元数据管理能管控系统的开发上线、提 升开发规范性，自动生成上线脚本，降低开发工作难度和 出错几率
• 对运维人员：通过元数据管理能让日常巡检、版本维护等 工作变得简单可控，辅助日常问题分析查找，简化运维工 作。
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理阶段
0 1
摸家底
全面梳理企业信息 自动构建数据资产库
0 2
建体系
建立数据标准 提升数据质量
0 3
促应用
形成企业知识图谱 为全企业提供数据价值
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
···
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据时代背景(PPT 24张)
政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。
大数据的应用 ——热点：智慧城市
• 美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的 数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全 ，转变教育和学习模式” ； 中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服 务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”
人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变，也是大 数据作出的最大贡献之一。——《大数据时代》
未来IT投资重心转移
结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
• • • • • • • • •
2、大数据不仅仅是“大”
多大？ 至少PB 级
比大更重要的是 数据的复杂性， 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠 覆性的价值
3、软件是大数据的引擎
和数据中心（Data Center） 一样，软 件是大数据的驱动力 ，软件改变世界
大数据生态：软件是引擎
4、大数据的应用不仅仅是精准营销
虑，解决高并发数据存取的性能要求及数
据存储的横向扩展，但对非结构化数据的 内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这
是实现大数据资源化、知识化、普适化的
核心 • 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
目录
大数据的定义
理解大数据
相关技术与应用
一些相关技术
分析技术：
• • • • 数据处理：自然语言处理技术 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比 ；文本情感分析 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
2024大数据时代的ppt全新(2024)
数据量大
数据类型多样
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别 以上的数据。
大数据不仅包括结构化数据，如数据库中 的表格数据，还包括非结构化数据，如文 本、图像、音频和视频等。
处理速度快
价值密度低
大数据处理需要在秒级甚至毫秒级的时间 内完成分析结果，以满足实时性要求。
由于数据量巨大，其中有价值的信息可能 只占很小一部分，需要通过数据挖掘和分 析才能发现。
跨境数据流动管理
全球化背景下，跨境数据 流动的管理和监管成为重 要议题。
18
数据质量与可信度问题
数据质量问题
数据治理体系建设
海量数据中夹杂着大量低质量、不准 确甚至虚假信息，影响数据分析结果 。
建立完善的数据治理体系，提升数据 质量和可信度。
数据可信度挑战
如何确保数据来源的可靠性、数据处 理的透明性以及数据分析结果的可解 释性。
全性和可靠性。
9
对数据进行统一的管理 和维护，包括数据的增
删改查等操作。
大数据分析与挖掘
统计分析
对数据进行基本的统计和分析，如求和、平 均值、方差等。
文本分析
对文本数据进行分词、情感分析、主题提取 等操作。
2024/1/26
数据挖掘
利用机器学习、深度学习等技术，挖掘数据 中的潜在规律和模式。
社交网络分析
3
投资决策支持
大数据可以为投资决策提供实时、准确的市场信 息和趋势分析，帮助投资者做出更明智的决策。
2024/1/26
13
医疗行业应用案例
01
02
03
精准医疗
通过分析患者的基因组数 据、生活习惯等，医生可 以为患者制定个性化的治 疗方案，提高治疗效果。
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。
大数据时代培训课件
大数据简介
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
处理和分析工具Hadoop
据IDC的预测，全球大数据市场2015年将达170亿美元规模，市场发展前景很大。而Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利于并行分布处理 “大数据”而备受重视。Apache Hadoop 是一个用java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。 Hadoop是项目的总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）等组成 。 优点：可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。经济：框架可以运行在任何普通的PC上。可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合Local Data处理的模式，为高效处理海量的信息作了基础准备。
大数据分析与处理方法介绍
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
处理和分析工具Hadoop
据IDC的预测，全球大数据市场2015年将达170亿美元规模，市场发展前景很大。而Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利于并行分布处理 “大数据”而备受重视。Apache Hadoop 是一个用java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。 Hadoop是项目的总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）等组成 。 优点：可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。经济：框架可以运行在任何普通的PC上。可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合Local Data处理的模式，为高效处理海量的信息作了基础准备。
大数据分析与处理方法介绍
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
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。
大数据技术PPT模板
数据挖掘与算法应用
数据探索
对数据进行初步的探索性分析，了解数据的分布、关联性等特征。
算法选择
根据分析目标选择合适的算法，如分类、聚类、回归、关联规则 挖掘等。
模型训练与优化
利用选定的算法对处理后的数据进行模型训练，并通过调整参数 等方式优化模型性能。
结果呈现与评估优化
结果可视化
将分析结果以图表、图像等形式进行可视化展示， 便于理解和交流。
大数据可视化技术
D3.js
一种JavaScript库，提供丰富的数 据可视化工具和API，支持交互式 数据可视化。
Tableau
一款数据可视化工具，提供直观 的数据分析和可视化界面，支持 多种数据源和数据格式。
Power BI
微软开发的数据可视化工具，提 供多种数据分析和可视化功能， 支持实时数据流的处理和展示。
未来发展趋势预测及建议
人工智能与大数据融合
AI技术将进一步提高大数据处理和分析的智 能化水平。
跨领域数据共享
打破数据壁垒，实现跨领域数据共享，释放 更大价值。
数据驱动决策
大数据技术将更广泛应用于企业决策、政府 治理等领域。
建议
加强大数据技术人才培养，推动相关法规和 政策完善，促进大数据产业健康发展。
成熟期
2013年至今，大数据技术进入快速发展阶段，数据处理和 分析能力不断提升，人工智能、机器学习等技术与大数据 融合，推动大数据应用向更深层次发展。
大数据技术应用领域
金融
大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、精 准营销等方面，通过大数据分析可以提高金融机构的风险控 制能力和业务效率。
结果评估
对分析结果进行评估，包括准确性、可靠性、稳 定性等方面的评估。
大数据时代概述(PPT 107页)
Velocity 速度
• 1s 是临界点. • 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理结果就是过时和无
效的. • 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术,BI技术的关键差别
之一.
讨论一下： 传统的数据库与大数据的区别？
问题1：大数据与传统数据库的区别
大数据是在传统数据库学科的分支——数据仓库与数据挖掘的基 础上进一步发展起来的。但有两点比较主要的不同：
PB是大数据層次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB
Variety 多样性
•企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联 网世界中人与人交互信息,位置信息等是大数据的主要来源. •文本/图片/视频 等非结构化/半结构化数据 •能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的 核心技术之一.语义分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地 理信息技术等,都会在大数据分析时获得应用.
• 噪声（异常）数据的处理：传统数据库通常把异常数据先剔除，应用在需要 高精确度的领域，如银行对每个账户的管理；大数据则允许异常数据存在， 更多应用在预测方面，找出大量数据中隐藏的关联关系，少量异常数据不会 对总体结果产生影响。
相关领域的应用
大数据使移动电商进入个性化时代
各种网络平台的开封不 仅增加了数据的规模，而 且使数据具有较强的流动 性和有效性
半结构化数据爆发式的增长
PB
EB
ZB
1GB（Gigabyte）=1024MB 1TB（Terabyte）=1024GB 1PB（Petabyte）=1024TB 1EB（Exabyte） =1024PB 1ZB（Zettabyte）=1024EB
《大数据时代》PPT课件
《大数据时代》PPT 课件•大数据时代概述•大数据技术基础•大数据在各领域应用•大数据挑战与机遇•大数据未来发展趋势•总结回顾与拓展思考目录CONTENTS01大数据时代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。
特点大数据具有Volume（数据体量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型多）、Value（价值密度低）的4V特点。
1 2 3随着互联网、物联网等技术的快速发展，人类社会进入数字化时代，数据成为重要的生产要素。
数字化时代云计算技术的出现为大数据的存储和处理提供了强大的技术支持，使得大数据的应用更加广泛和深入。
云计算技术人工智能和机器学习技术的发展为大数据分析提供了更高级的工具和方法，使得大数据的应用更加智能化和自动化。
人工智能与机器学习大数据时代背景通过对大数据的分析和挖掘，企业可以更加准确地了解市场需求和消费者行为，为商业决策提供有力支持。
商业决策支持大数据可以帮助企业优化生产、销售、物流等运营流程，提高效率和降低成本。
优化运营流程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。
创新业务模式大数据在医疗、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。
提高生活质量大数据应用价值02大数据技术基础分布式计算原理分布式计算概述分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。
随着计算技术的发展，经历了从集中式计算到分布式计算的变革。
分布式计算原理分布式计算将一个大型的计算任务拆分成若干个可以并行处理的小任务，并将这些小任务分配到多个计算节点上进行处理，最后将处理结果进行合并得到最终结果。
分布式计算框架目前比较流行的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
存储技术分布式存储概述分布式存储是一种数据存储技术，它将数据分散存储在多个独立的设备上。
ppt大数据
分布式计算技术
MapReduce编程模型
01
一种用于大规模数据处理的编程模型，将问题拆分为若干个可
以在集群中并行执行的小任务。
Spark计算框架
02
一种基于内存计算的分布式计算框架，提供比MapReduce更快
的计算速度和更丰富的功能。
Flink流处理框架
03
一种用于实时数据流处理的分布式计算框架，支持高吞吐、低
法规与合规性要求
随着数据安全和隐私问题的日益突出，相关法规和合规性要求也在 不断完善，对企业提出了更高的合规要求。
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、不一 致的数据，对数据分析和决策造成了干扰。
数据可信度评估
由于缺乏统一的数据质量标准，如何评估数据的可 信度成为大数据应用的重要问题。
通过边缘计算，可以减少大量数据的网络传输， 降低网络带宽和延迟对大数据处理的影响。
3
提高数据处理效率
边缘计算可以充分利用终端设备的计算能力，提 高大数据处理的效率和响应速度。
大数据推动数字化转型
业务模式创新
大数据可以为企业提供 更深入的市场洞察和用 户行为分析，帮助企业 进行业务模式的创新。
运营效率提升
大数据的发展历程
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，一些企业开始尝试利用 数据进行业务分析。
发展期
成熟期
2013年至今，大数据技术和应用逐渐 成熟，成为企业和政府决策的重要依 据。同时，大数据产业也形成了较为 完整的产业链和生态系统。
2009年至2012年，大数据逐渐受到 关注，相关技术和应用开始快速发展 。
延迟的数据流处理。
大数据时代背景(PPT 24页)
想驾驭这庞大的数据，我们必 须了解大数据的特征。
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“ 大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
大数据的构成
• 在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；
• 在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化 的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；
• 解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视， 但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分 析；
•
37、相互了解是朋友，相互理解是知己 。
•
38、没有所谓失败，除非你不再尝试。
•
39、有时可能别人不在乎你，但你不能 不在乎 自己。
•
40、你必须成功，因为你不能失败。
•
41、羡慕别人得到的，不如珍惜自己拥 有的。
•
42、喜欢一个人，就该让他（她）快乐 。
软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息 为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案
微软： • 2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和
提高决策速度的设备。
EMC： • EMC 斩获了纽交所和Nasdaq； • 大数据解决方案已包括40多个产品。
Oracle： • Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“ 大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
大数据的构成
• 在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；
• 在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化 的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；
• 解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视， 但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分 析；
•
37、相互了解是朋友，相互理解是知己 。
•
38、没有所谓失败，除非你不再尝试。
•
39、有时可能别人不在乎你，但你不能 不在乎 自己。
•
40、你必须成功，因为你不能失败。
•
41、羡慕别人得到的，不如珍惜自己拥 有的。
•
42、喜欢一个人，就该让他（她）快乐 。
软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息 为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案
微软： • 2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和
提高决策速度的设备。
EMC： • EMC 斩获了纽交所和Nasdaq； • 大数据解决方案已包括40多个产品。
Oracle： • Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle
大数据时代ppt模板参考
数据类型多
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数 据，如文本、图片、视频等。
价值密度低
大数据中包含了大量的无用信息，需要通过 算法进行筛选和挖掘。
大数据发展历程
01
02
03
萌芽期
20世纪90年代至2008年， 大数据概念开始萌芽，但 并未引起广泛关注。
高速发展期
2009年至2012年，随着 互联网和物联网的普及， 大数据开始受到重视，相 关技术得到快速发展。
学员心得体会分享
对大数据的认识更深刻
通过课程学习，学员们对大数据的概念、特点和应用有了更加深入 的认识和理解。
掌握了大数据处理技术
学员们表示通过课程学习，掌握了大数据处理的基本技术和方法， 为后续的学习和实践打下了坚实的基础。
开拓了视野和思路
通过课程中的案例分析和拓展思考，学员们开拓了视野和思路，对 大数据的应用前景和发展趋势有了更加清晰的认识。
区块链技术能够实现数据溯源和审计，记录数据的 来源和流转过程，提高数据的可信度和透明度。
区块链技术具有去中心化、不可篡改的特点 ，能够保障大数据的安全性和隐私性，防止 数据泄露和篡改。
跨域数据共享与交换
区块链技术能够打破数据壁垒，实现跨域数 据共享和交换，促进不同领域之间的数据融 合和应用创新。
06
数据挖掘方法
数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列 分析等，它们可以帮助企业发现数据中的模式、趋势和关 联关系。
数据分析流程
数据分析流程包括数据预处理、数据探索、模型构建和评 估等步骤，它们可以帮助企业系统地分析数据，发现其中 的规律和洞察。
03
大数据在各行业应用案例
金融行业应用案例
下一步学习计划和目标
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
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大数据是什么？
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
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。
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。
PowerPoint Of Technology
汇报人：xxx 时间：XX年XX月
目录
CONTENTS
01 大数据是什么？ 02 大数据的特征和结构 03 大数据时代的机遇和挑战 04 大数据的趋势 05 大数据的应用和案例
是交友时走过的那一道道桥梁。 那是一个星期日的早上，阳光明媚，天气晴朗，我和同学相约下午到人民公园玩。 到了下午，太阳公公还在天上笑，可过了一会儿，天却下起了倾盆大雨，像是一个婴儿在啼哭一样。 当时我想：下了这么大的雨，她应该不回来了吧。所以，我便没打算出门了，开启电视看了起来。 可但当我看着电视里的天气预报说雨会越下越大时，我内心不由得担心起来：&;要是她去了那里等 我怎么办？感冒了怎么办？不行，我得去看看。&;于是，我穿上鞋，带上伞，走到门口，就被妈妈 叫住：&;这么大的雨还出门干嘛，她应该不会去了，赶快把鞋脱了回屋里来吧。&;&;嗯，好吧。&; 于是我便把鞋脱了之后回到房间里，躺在床上想着：&;
规划
学习
模拟人 的行为
思考
推理
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。
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。
互联网大数据PPT
The construction of enterprise culture refers to the process of forming, shaping and spreading the ideas related to corporate culture. It is necessary to emphasize on the word "construction" and avoid the implementation of heavy slogans.
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”。
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
希望她没去那里等我啊！&; 第二天，因为下完雨的缘故，天气意外的好，不像前几天那样干燥，我也因为天气好而感到心情不 错，便活蹦乱跳地向学校走去，可是作文:..，却没有在她的座位上看到她的身影，去问了老师才知 道，原来她昨天感冒了，听完老师说的，我心里一怔，想：&;不是吧，这么大的雨竟然还去赴约， 她怎么这么守信啊。&;之后，我恍恍惚惚地走回教室，一整天都在想这件事，连上课都没什么心思， 一直想着下午放学去她家问个清楚。 &;叮&;&;&;随着最后一节课的下课铃声响起，我背起书包，一个飞身飞出教室，目标直指她家，等 到到她家之后，我已经气喘吁吁了，但我还是按了一下门铃，来开门的是她妈妈，我被招呼着进屋， 我
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
大数据的特征和结构
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