大数据宗露华为大数据产品及金融行业实践.ppt
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华为企业云数据中心解决方案ppt课件
业务使能中心 • 云数据中心企业业务特征：
1 计算需求高度弹性 2 临时性的需求 3 业务快速增长
4 快速上市需求
5 成本控制
6 运营授权
• 传统数据中心业务特征：
1
资源需求持续、稳 定
2 需独享资源
3
安全要求极苛 刻
• 云数据中心第三方业务：
1 弹性资源扩展
应用开发/发布/下载平
2台
企业级云平台
规模集群扩展、交换能力
高效、智能管理维护能力
立体的安全防护能力
基于灵活策略的业务质量保障能 力
开放的方案架构–合作共赢、构建生态链
短信 通话 会议 用户
LBS
DMTF, Amazon兼容 开放电信能力API
华为云管理平台
计算资源调度
Libvert Public API
Xen Dr. ESX Dr. XenAPI Dr.
传统数据中心：只监控不管理 IT设备与机房基础设施实现智能联动，提升管理效率
华为数据中心机房的愿景
绿色机房
高效节能
平滑演进
卓越交付
•精密送风 •密封冷通道 •自然风冷 •集装箱 •联动控制 •智能机器人
•单柜9KW •单柜18KW（液冷） •更高密度30KW （计划） •智能管控系统
•模块化机房 •单柜密度平滑提 升
走线架 光纤配线架 线缆 & 光纤 标识 走线支架
精密空调 舒适性空调 通风系统
油机 & ATS UPS 直流电源柜 交流电源柜 静态转换开关 电池及电池架 电源线缆
项目管理
华为云机房解决方案产品形态
IDS （Intelligent Data-Center Solution）系列数据中心机房
(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。
大数据及其典型应用ppt教案
企业经营领域应用实践
精准营销
通过对用户行为数据的挖掘和分析，实现精 准的用户画像和个性化推荐，提高营销效果 和用户体验。
供应链优化
利用大数据技术对供应链各环节的数据进行实时监 控和分析，实现供应链的动态优化和调整，提高运 营效率。
风险管理
大数据可以帮助企业识别和评估潜在的风险 因素，及时采取应对措施，降低企业经营风 险。
总结回顾本次课程核心内容
大数据概念及特征
介绍了大数据的定义、特征和常见类 型，帮助学生建立对大数据的初步认 识。
大数据典型应用
通过多个案例介绍了大数据在各个领 域的应用，包括商业智能、智慧城市 、医疗健康等，让学生了解到大数据 的实际价值。
大数据处理技术
详细讲解了大数据处理的基本流程、 关键技术和常用工具，包括数据采集 、清洗、存储、分析和可视化等方面 。
01
政策法规滞后
大数据发展迅速，相关政策法规的制定和完善跟不上发展速度，需要加
强政策研究和法规建设。
02
伦理道德挑战
大数据应用中可能涉及伦理道德问题，如数据歧视、隐私侵犯等，需要
加强伦理道德教育和监管。
03
社会责任与公众意识
大数据企业和个人需要承担相应的社会责任，同时公众也需要提高数据
素养和意识。
06
处理速度快
大数据处理要求实时或准实时处理，以满足 业务需求。
数据类型多样
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数 据，如文本、图像、视频等。
价值密度低
大数据中蕴含的价值信息往往比较稀疏，需 要通过数据挖掘和分析才能发现。
大数据技术架构
分布式存储技术
如Hadoop的HDFS、Google的GFS等，用于存储海量数据。
大数据技术与应用实践-最新课件PPT
缺点
不适用非KV问题 不适用实时数据处理
大数据技术与应用.
Page27
目录
1. 大数据基础 2. 大数据关键技术 – Spark 3. 大数据与云 4. 大数据应用
大数据技术与应用.
Page28
交互式处理技术：Spark
内存计算
内存高速的数据传输速率 某些数据集已经能全部放在
内存 内存容量持续增长
Clojure，Java，Python，Ruby
支持本地模式
大数据技术与应用.
Page47
流式处理技术：Storm
示例
需求
实时计算10万多条路段的实时平均速度，并用不同颜色表示不同拥 堵程度，实现路况实时播报
秒级响应
数据量
6万多GPS定位仪，每15s发送一条位置信息 每天产生3.5亿条数据，空间300G左右
Page44
流式处理技术：Storm
流计算框架要求
高性能：每秒处理几十万条数据 海量数据处理 实时性：秒级、毫秒级 可伸缩性
大数据技术与应用.
Page45
流式处理技术：Storm
Storm分布式实时计算系统特征
编程模型简单
降低实时处理复杂性 提供Spout、Bolt操作原语
可扩展性
节点、工作进程、线程和任务多级并行
高可靠性
保证每个消息至少得到一次完整处理
大数据技术与应用.
Page46
流式处理技术：Storm
Storm分布式实时计算系统特征
高容错性
消息处理过程出现异常，Storm重新部署出现问题的处理单元 处理单元存储的中间状态被清除，应用负责管理
支持多种编程语言
大数据应用场景
非结构化、半结构化数据居多 要求系统能线性伸缩，即要处理更大规模数据，增加机器数量即
不适用非KV问题 不适用实时数据处理
大数据技术与应用.
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目录
1. 大数据基础 2. 大数据关键技术 – Spark 3. 大数据与云 4. 大数据应用
大数据技术与应用.
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交互式处理技术：Spark
内存计算
内存高速的数据传输速率 某些数据集已经能全部放在
内存 内存容量持续增长
Clojure，Java，Python，Ruby
支持本地模式
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
示例
需求
实时计算10万多条路段的实时平均速度，并用不同颜色表示不同拥 堵程度，实现路况实时播报
秒级响应
数据量
6万多GPS定位仪，每15s发送一条位置信息 每天产生3.5亿条数据，空间300G左右
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流式处理技术：Storm
流计算框架要求
高性能：每秒处理几十万条数据 海量数据处理 实时性：秒级、毫秒级 可伸缩性
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
Storm分布式实时计算系统特征
编程模型简单
降低实时处理复杂性 提供Spout、Bolt操作原语
可扩展性
节点、工作进程、线程和任务多级并行
高可靠性
保证每个消息至少得到一次完整处理
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
Storm分布式实时计算系统特征
高容错性
消息处理过程出现异常，Storm重新部署出现问题的处理单元 处理单元存储的中间状态被清除，应用负责管理
支持多种编程语言
大数据应用场景
非结构化、半结构化数据居多 要求系统能线性伸缩，即要处理更大规模数据，增加机器数量即
大数据金融的优质PPT++讲课稿
大数据金融的优质PPT一、大数据重定义在中国，大数据这个概念已经被各行各业很广泛的引用，变得家喻户晓了，但是限于本身的专业性内涵，大家对大数据的理解又存在巨大的差异。
成就大数据的不仅仅是传统定义中的“大”即三个“V”（Volume –量, Velocity –速度, Variety –多样性），而是“大”所能带来的“价值”。
当人们从海量数据中能够汲取价值，并借助其推动商业模式发生内嵌式变革时，具备“大”的特点的数据才成为真正的“大数据”。
毋庸置疑，今天中国大数据的时代正在汹涌而来，7亿的互联网用户，3.5亿的微信用户以及8亿的智能连接装置都使得数据作为一项基础设施，成为了互联网时代的核心资源。
相较于欧美，中国的用户更愿意分享个人信息，根据BCG最近完成的一份调研结果来看。
问如果我给您定制一个个性化的产品，你是否愿意分享你通过使用这一产品所产生的数据。
93%的被调研客户会说“我愿意”。
而数据的种类多种多样，有超过一半的人愿意分享家庭类传感器的数据、病例上的数据、汽车传感器上的数据等等。
这在很大程度上反映了当前的80和70后作为互联网人的张扬心态。
这就给我们带来一些新的机会，让我们的金融行业有一些新的发展契机。
一般在讨论大数据的时候，很多都是在技术层面上展开，比如说大数据、小数据、快数据、慢数据等等。
但大数据的着眼点和落脚点始终在于是否能够推动实体经济或虚拟经济商业模式的转变从而产生巨大的价值。
从不同行业来看，金融行业的数据强度为上述各个行业之首，因此大数据理念在银行业十分流行，但其潜在价值尚未得到充分的开发和利用。
举例而言，银行中有着海量的数据存储，在每100万美元收入里，银行业会创造和使用的数据大概是820G，远多于其它行业。
而银行在数据的应用和价值创造上，却非常有限。
实际上如果可用的数据是百分之百，最后真正能够用于创造价值的数据只占总数据量的1/3左右。
因此对于大数据而言，各行各业普遍的问题是虽然有这样的海量数据，但是并没有很好的应用，未能带来实际的商业价值。
大数据与金融课件pptx
大数据与金融行业融合发展趋势
数据驱动决策 金融机构将更加注重数据的收集、整合 和分析，以数据驱动业务决策和风险管
理。
跨界合作
金融机构将积极寻求与科技公司、电 商平台等跨界合作，共同拓展金融服
务的广度和深度。
金融科技创新 大数据将与人工智能、区块链等前沿 技术相结合，推动金融科技创新发展。
监管科技 监管机构将运用大数据技术对金融市 场进行实时监控和风险评估，提高金 融监管效率和准确性。
推荐算法பைடு நூலகம்计
根据用户画像和金融产品特性，设计协同过滤、内容推荐等推荐算法， 实现个性化金融产品推荐。
系统实现与评估
开发推荐系统原型，并通过A/B测试等方法对推荐效果进行评估和优 化。
基于客户画像的营销策略制定
客户画像构建
整合客户基本信息、交易数据、社交媒体数据等，形成全面、立体 的客户画像。
营销策略设计
预警模型构建
基于数据挖掘、异常检测等技术，构建操作风险预警模型，及时 发现潜在风险。
04
大数据在金融产品创新应用
个性化金融产品推荐系统设计
数据收集与预处理
通过爬虫、API接口等方式收集用户行为数据，并进行清洗、去重、 标签化等预处理操作。
用户画像构建
基于用户行为数据，运用机器学习算法构建用户画像，包括用户基本 信息、风险偏好、投资经验等维度。
NoSQL数据库
MongoDB、Cassandra等，用 于存储海量结构化或半结构化数 据
关系型数据库
MySQL、Oracle等，用于存储 结构化数据和进行复杂查询
数据仓库
Hive、HBase等，用于存储和管 理历史数据，支持决策分析
数据分析与挖掘技术
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。
华为金融行业大数据实践分享
应用
W
服务器
E
Ｂ
服
务
报表
器
工具
即席 查询
数据 挖掘 工具
历史 数据
访问 应用
ETL调度
数据标准
元数据
数据质量
数据管控
数据交换
金融机构数据生态圈
历史数据越来越多 非结构化数据越来越多
社交、网购数据
业务系统
帐户 明细 交易
迁移+新生
数据分析
信用 社交 日志 影像 帐户 明细
行外数据 行内数据
企业数据平面
DB
RDB
• 3. 任务监控/报告
数据
• 图形化开发界面，支持作业（包括MR/spark/SQL任务）的拖拉 拽开发；
• 预集成各种数据访问接口和转换算子，支持用户自定义算子；
1 任务实时监控 2 任务状态结果报告 3 历史查询 4 告警 5 ……
• 支持作业/任务管理。
Farmer：实时应用服务平台
“在大数据领域，不能充分形成大数据使用能力 的竞争者将被淘汰”-McKinsey Global Institute
议题
• 金融行业数据分析新的挑战 • 华为大数据解决方案 • 华为金融行业大数据实践分享
华为FusionInsight大数据平台
金融
运营商
政府
明细（影像） 数据采集
FusionInsight 大数据平台
议题
• 金融行业数据分析新的挑战 • 华为大数据解决方案 • 华为金融行业大数据实践分享
中国金融业务发展面临的挑战
利率市场化 加剧市场竞争
宏 观
• 2013年，银行收入增速下 降11％，总利润下降2%
环 • 降低金融行业手续费用
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
《大数据分析实战课件》
1 数据质量
处理大规模数据集时，需要 解决数据质量、缺失值和数 据一致性等问题。
2 隐私和安全
大数据分析涉及大量敏感信 息，需要采取严格的隐私保 护和数据安全措施。
3 数据集成和标准化
不同数据源和格式的集成、清洗和标准化是大数据分析面临的挑战之 一。
大数据分析的工具和技术
1 Hadoop
开源软件框架，用于处理和存储大规模数据，并实现并行计算和分布 式处理。
1 数据规模
大数据分析处理的是巨大、复杂、动态的数据集，远远超出传统数据 处理方法的能力。
2 速度与实时性
大数据分析要求快速处理、分析和响应数据，以实现实时洞察和过大数据分析，企业可以 了解客户需求、优化广告投 放，并提升销售和市场份额。
金融服务
大数据分析可以帮助金融机 构评估风险、制定投资策略， 并提供个性化的金融产品和 服务。
医疗保健
运用大数据分析技术，医院 可以提供更精准的诊断、个 性化的治疗方案，并改善病 人的医疗体验。
大数据分析的重要性
1 决策支持
大数据分析提供了事实驱动的决策支持，帮助企业做出准确、可靠、 及时的决策。
2 洞察发现
通过深入挖掘和分析数据，可以发现隐藏的关联和趋势，提供新的商 业机会和竞争优势。
大数据分析的挑战
2 Spark
快速、通用的大数据处理引擎，支持高效的数据分析、机器学习和图 形处理。
大数据分析的案例与实践
销售预测
客户细分
通过大数据分析，企业可以基于 历史数据和市场趋势预测销售量， 优化库存和生产计划。
利用大数据分析，企业可以根据 客户行为和属性将客户分群，提 供定制化的产品和服务。
情感分析
通过大数据分析，企业可以了解 客户对产品和服务的情感倾向， 优化营销策略和用户体验。
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。
关于大数据的ppt课件
投资决策支持
基于大数据的市场分析和 预测，帮助投资者做出更 明智的投资决策。
医疗行业应用
精准医疗
医疗资源优化
通过分析患者的基因组、生活习惯和 病史等数据，实现个性化诊断和治疗。
通过分析医疗资源分布和患者需求， 实现医疗资源的合理配置和优化。
流行病预测与防控
利用大数据监测和分析疫情传播趋势， 为政府和医疗机构提供决策支持。
深度学习算法在大数据分 析中的应用
通过深度学习算法对海量数据进行特征提取和 模式识别，提高数据分析的准确性和效率。
智能推荐系统的发展
结合大数据和人工智能技术，构建个性化推荐系统， 为用户提供更加精准的内容推荐。
自动化决策支持系统的出 现
基于大数据和人工智能技术，构建自动化决策 支持系统，为企业和政府提供更加智能化的决 策支持。
大数据的特征
01
02
03
04
数据量大
大数据的数据量通常在TB、PB 级别以上，甚至达到EB、ZB级
别。
数据类型多
大数据包括结构化数据、半结 构化数据和非结构化数据，如 文本、图像、视频、音频等。
处理速度快
大数据的处理速度要求实时或 准实时，以满足业务需求。
价值密度低
大数据中真正有价值的信息比 例较低，需要通过数据挖掘和
医疗、教育、物流等各个领域。同时，人工智能、机器学习等技术的融
合应用也进一步推动了大数据的发展。
02
大数据技术
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的系统，用于在低成本硬件上存储大量数据。
NoSQL数据库
非关系型数据库，用于存储和检索大量非结构化数据。
分布式表格系统
华为数字化转型实践【PPT】精选全文
数据管理由企业扩展到生态伙伴
数据采集/处理自动化、智能化
业务对象、规则、过程数字化
产品主题 产品销售 产品发货 产品核算 客户主题 客户合同 客户清关 客户回款 员工主题 销售团队 制造团队 交付团队
• 事件流与Record系统解耦， 兼顾效率与安全
业务规则
从“人找应用” ，到“应用找人”
应用3.0 智能化，面向对象的 精益协同
业务对象
人
应用2.0 社交化
应用1.0 功能化
战略引领
业务重构
数字能力
转型保障
业务过程
.
社交协同服务开发需 300万美金 （如： IM、通讯录、会议、分享等)
转意识
转方法
转文化
转组织
转模式
对象数字化 过程数字化 规则数字化
“双轮驱动” (业务+技术)
开放、服务 专业、担当
新老架构 “三通”
业务IT一体化
目录 • 为什么要数字化转型？ • 数字化转型转什么？ • 数字化转型怎么转？ • 数字化转型之路如何走？
行动
决策
描述：发生了什么 诊断：为什么发生
洞察预测
收入
• 数据接入 • 数据整合 • 数据分享 • 数据洞察
华为数据治理实现从清洁数据到智慧数据
• 明确Owner • 架构及标准 • 数据同源 • 提升质量
• 确权困难 • 非排他性 • 传播迅速 • 容易复制 • 难以估值
21项数据主权控制促进数据要素流通
EDS：Enterprise Data Spaces
数据要素的现实特征
绿区 蓝区
IT/OT融合，作业流和业务流实时感知， 提升业务效率
业务系统/装备/传感器一键联接 12个厂商设备子系统 15大类61小类5700+作业设备 6类9500+传感器数据
数据采集/处理自动化、智能化
业务对象、规则、过程数字化
产品主题 产品销售 产品发货 产品核算 客户主题 客户合同 客户清关 客户回款 员工主题 销售团队 制造团队 交付团队
• 事件流与Record系统解耦， 兼顾效率与安全
业务规则
从“人找应用” ，到“应用找人”
应用3.0 智能化，面向对象的 精益协同
业务对象
人
应用2.0 社交化
应用1.0 功能化
战略引领
业务重构
数字能力
转型保障
业务过程
.
社交协同服务开发需 300万美金 （如： IM、通讯录、会议、分享等)
转意识
转方法
转文化
转组织
转模式
对象数字化 过程数字化 规则数字化
“双轮驱动” (业务+技术)
开放、服务 专业、担当
新老架构 “三通”
业务IT一体化
目录 • 为什么要数字化转型？ • 数字化转型转什么？ • 数字化转型怎么转？ • 数字化转型之路如何走？
行动
决策
描述：发生了什么 诊断：为什么发生
洞察预测
收入
• 数据接入 • 数据整合 • 数据分享 • 数据洞察
华为数据治理实现从清洁数据到智慧数据
• 明确Owner • 架构及标准 • 数据同源 • 提升质量
• 确权困难 • 非排他性 • 传播迅速 • 容易复制 • 难以估值
21项数据主权控制促进数据要素流通
EDS：Enterprise Data Spaces
数据要素的现实特征
绿区 蓝区
IT/OT融合，作业流和业务流实时感知， 提升业务效率
业务系统/装备/传感器一键联接 12个厂商设备子系统 15大类61小类5700+作业设备 6类9500+传感器数据
大数据介绍PPT课件
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
01
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，一些公司开始
尝试用数据来解决实际问题。
发展期
02
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，相关技术和应用开始
云计算平台
Google Cloud Platform (GCP)
Google提供的云计算服务，包括大数据处 理和分析工具。
Google Compute Engine
用于运行应用程序的虚拟机服务
Google Cloud Storage
用于数据存储的对象存储服务
BigQuery
用于数据仓库和数据分析的完全无服务器 数据仓库
数据去重
识别并删除重复的数据记录，确保 数据的唯一性。
03
02
数据融合
对多个数据源的数据进行融合，提 取出更全面、准确的信息。
数据校验
对数据进行校验，确保数据的准确 性和一致性。
04
04 大数据存储与管 理
分布式存储原理
数据分片
将大数据集分割成小块，分别存储在多个节点上，以实现数据的分 布式存储。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
数据驱动决策与优化
大数据将推动企业实现数据驱动决策，优化业务流程和运营策略，提 高效率和竞争力。
跨领域数据融合与应用
大数据将促进不同领域的数据融合和应用创新，推动社会进步和经济 发展。
数据挖掘可视化
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
01
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，一些公司开始
尝试用数据来解决实际问题。
发展期
02
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，相关技术和应用开始
云计算平台
Google Cloud Platform (GCP)
Google提供的云计算服务，包括大数据处 理和分析工具。
Google Compute Engine
用于运行应用程序的虚拟机服务
Google Cloud Storage
用于数据存储的对象存储服务
BigQuery
用于数据仓库和数据分析的完全无服务器 数据仓库
数据去重
识别并删除重复的数据记录，确保 数据的唯一性。
03
02
数据融合
对多个数据源的数据进行融合，提 取出更全面、准确的信息。
数据校验
对数据进行校验，确保数据的准确 性和一致性。
04
04 大数据存储与管 理
分布式存储原理
数据分片
将大数据集分割成小块，分别存储在多个节点上，以实现数据的分 布式存储。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
数据驱动决策与优化
大数据将推动企业实现数据驱动决策，优化业务流程和运营策略，提 高效率和竞争力。
跨领域数据融合与应用
大数据将促进不同领域的数据融合和应用创新，推动社会进步和经济 发展。
数据挖掘可视化
大数据在金融领域的应用 PPT
人类活动
人类活动的数据
信息系统
信息系统产生的数据
硬件设备
物理世界产生的数据
金融大数据简介
发展趋势
大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素 金融的核心是风控，风控以数据为导向。金融机构积累了大量的数据，分散在各个系统中，利用
大数据技术和平台实现数据统一管理，帮助企业做出更好的决策
金融行业数据整合、共享和开放成为趋势 数据越关联越有价值，越开放越有价值。大数据的发展需要所有组织和个人的共同协作，将个人、
分析与下游商户的关系
上游供应商
核心优质企业
下游商户
以核心企业为切入点，将供应链上的多个企业作为一个整体，建立交往圈模型，通过分析企业间的交往数据的变化， 评估供应链的健康度等。
银行大数据应用
精准营销
银行基于用户大量的社交和电商消费数据，建立客户画像，在客户画像的基础上银行可以有 效的开展精准营销
实时营销
金融大数据拥有着广阔的发展前景。然而，金融大数据应用也 面临着数据资产管理水平不足、技术改造难度大、行业标准缺失、 安全管控压力大和政策保障仍不完善等一系列制约因素。为推动金 融大数据更好发展应用，必须从政策扶持保障、数据管理能力提升、 行业标准规范建设和应用合作创新等多个方面入手，不断强化应用 基础能力，持续完善产业生态环境。
保险行业的大数据应用可以分为三大方面： 客户细分及精细化营销 欺诈行为分析 精细化运营
保险大数据应用
客户细分及精细化营销
客户细分和差异化服务
风险偏好是确定保险需求的关键。风险喜好者、风 险中立者和风险厌恶者对于保险需求有不同的态度。 一般来讲，风险厌恶者有更大的保险需求。在客户 细分的时候，除了风险偏好数据外，要结合客户职 业、爱好、习惯、家庭结构、消费方式偏好数据， 利用机器学习算法来对客户进行分类，并针对分类 后的客户提供不同的产品和服务策略
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Hortonworks
2015~2016年统计 数据
• 2015年10月， 华为贡献大数据挖掘隐私保护增强技术（PET），将PET技术应用于大数据领域，助力产业发展。 • 2016年6月， 华为将CarbonData贡献给社区，成为全球第一个由中国企业提出,被Apache社区接纳的开源组件。
华为FusionInsight，云化、开放、融合的大数据平台
华为是大数据生态建设的倡导者和践行者
Top 2
Top 4
Gartner DMSA 魔力四象限报告
Alpine Data Appier Meituan Huawei Intel Cloudera Databricks Yahoo Intel Altiscale NTT Cloudera Huawei
完备的工具链 数据迁移 SQL开发 集群管理
• 完备的SQL能力，应用平滑迁移 • 开放平台性能业界最佳 • 弹性伸缩支持PB级数据处理
Miner：一站式图形化大数据洞察平台
全流程；多维度；高性能；开放
FusionInsight Miner
数据分析产品
图分析引擎 (Weaver)
日志分析 (Data Compass)
挖掘和人工智能专家； • 截止2016年12月，华为大数据取得专利190+，其
中发明公布136件，发明授权 54件。
华为大数据：IDC中国大数据MarkerScape领导者第一
IDC观点：华为公司大数据的竞争优势在于：大数据作为公司重点 战略，公司内部有持续发展的规划，网罗全球高端专家，持续进行 高研发投入，为公司打造了持续创新的能力。
华为聚焦大数据平台层，秉承开放、合作、共赢的理念，以技 术合作和人才培养为支撑，携手合作伙伴打造大数据生态。截至 2016年12月，华为FusionInsight大数据平台主要商业合作伙伴超过 200家。
当前行业数据处理规模最大的即公共安全、银行业以及运营商， 这几个领域对于大数据平台的性能要求最高。华为在这三大领域积 累了700多个案例，证明了产品的稳定性、可靠性以及安全性。
华为同时也是活跃的开源社区贡献者。华为是OpenStack董事与 白金会员，Completed Blueprints贡献全球第一，综合贡献在中国厂 商中排名第一，Hadoop社区贡献全球第三，Docker开源社区综合贡 献排名全球第三。2016年华为创建了社区项目Apache CarbonData， 发布了实时反欺诈平台FarmerRTD。
华为金融行业大数据实践分享
大数据是华为ICT战略的重要支柱
Professional Service
3rd Partners
Content & App
3rd ISVs
Enterprise
SDP
Apps
BSS/OSS
Big Data Analytics Platform
Data Center Infrastructure
标签管理
数据探索
Miner Base 建模分析
模型管理
并行化算法库(机器学习、图分析、时空数据分析)
Farmer：实时应用使能器，助力企业实时决策
平滑微服务化；易运维；高可用性；业务人员直接写规则
FusionInsight Farmer
ALB 接入负载均衡
MQ 消息队列
自定义应用1 …
自定义应用 N
Container 容器池
RTD执行
RTD编排
数据服务管理
FusionInsight HD, Redis, RTD DB
金融行业AI解决方案总体架构
客户接触渠道
网银
互
联
一网通
网
微信银行 PAD银行
手机银行
移
动
掌上生活
互 联
排队机/叫号机
高柜/低柜
网 点
贵宾厅门禁
短信
电邮
推 送
呼叫中心
远
程
电话语音（IVR）
数据集成 Porter
Sqoop 批量采集
Flume 实时采集
Kafka 消息管理
数据智慧 Farmer （实时决策引擎 Farmer RTD）
大规模并行处理数据库 Apollo DB
FtpOnHDFS 文件传输
Oozie 作业调度管
理
管理平台 Manager
安全管理
性能管理
故障管理
运维管理
配置管理
MPP大规模并行处理集群
集群服务器-1
集群服务器-n
DN DN DN DN DN DN Core1 Core1 Core1
SCTP大规模集群通讯网络
DN DN DN DN DN DN Core1 Core1 Coபைடு நூலகம்e1
DN DN DN
…
DN DN DN
Core1 Core1 Core1
…
硬件+OS
64位Linux系列，通用X86架构 （SUSE Linux、Redhat）
大数据 云服务
关系型数据 库服务: RDS
数据接入 服务: DIS
数据分析服务：MRS、 DWS、Stream、M-OLAP…
人工智能服务： MLS、NLP…
大数 据
分析
数据洞察 Miner （图分析引擎、机器学习、数据标签）
Hadoop生态发行版 HD
（HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Solr、Spark、 Storm、Flink、Elk、CarbonData 等核心组件）
银 行
ATM 自助终端
VTM
自
助
POS
设 备
业务系统
核心 零售
信用卡 对公
企业级数仓 （第一数据平面）
DM（RDB） OD
S
EDW
(GP/TD/LibrA)
业务 场景
智能风控、 智慧预测
征信
营销
事
实 时 决
件 接 入流计
算
规则 模型 KV引擎
策
RTD
MLstudio机器学习平台
……
HD：全新数据格式Carbondata，同时满足多种业务需求
多维分析
传统模式
Carbondata 模式
OLAP
Sequential Access
Large Scans
Random Access
Small Scans
高效率，高性能，存储灵活，兼容
MPPDB：帮助企业构建高性能、PB级新数仓
FusionInsight MPPDB
Core Network
IP+Optical
FB B
Enterprise Network
MBB
Things (M2M Module)
People (Smart Device)
Source: Huawei corporate presentation
• 全球8个研究所，保持1000+的研发投入； • 拥有社区Committer、 IEEE Fellow等世界级数据
2015~2016年统计 数据
• 2015年10月， 华为贡献大数据挖掘隐私保护增强技术（PET），将PET技术应用于大数据领域，助力产业发展。 • 2016年6月， 华为将CarbonData贡献给社区，成为全球第一个由中国企业提出,被Apache社区接纳的开源组件。
华为FusionInsight，云化、开放、融合的大数据平台
华为是大数据生态建设的倡导者和践行者
Top 2
Top 4
Gartner DMSA 魔力四象限报告
Alpine Data Appier Meituan Huawei Intel Cloudera Databricks Yahoo Intel Altiscale NTT Cloudera Huawei
完备的工具链 数据迁移 SQL开发 集群管理
• 完备的SQL能力，应用平滑迁移 • 开放平台性能业界最佳 • 弹性伸缩支持PB级数据处理
Miner：一站式图形化大数据洞察平台
全流程；多维度；高性能；开放
FusionInsight Miner
数据分析产品
图分析引擎 (Weaver)
日志分析 (Data Compass)
挖掘和人工智能专家； • 截止2016年12月，华为大数据取得专利190+，其
中发明公布136件，发明授权 54件。
华为大数据：IDC中国大数据MarkerScape领导者第一
IDC观点：华为公司大数据的竞争优势在于：大数据作为公司重点 战略，公司内部有持续发展的规划，网罗全球高端专家，持续进行 高研发投入，为公司打造了持续创新的能力。
华为聚焦大数据平台层，秉承开放、合作、共赢的理念，以技 术合作和人才培养为支撑，携手合作伙伴打造大数据生态。截至 2016年12月，华为FusionInsight大数据平台主要商业合作伙伴超过 200家。
当前行业数据处理规模最大的即公共安全、银行业以及运营商， 这几个领域对于大数据平台的性能要求最高。华为在这三大领域积 累了700多个案例，证明了产品的稳定性、可靠性以及安全性。
华为同时也是活跃的开源社区贡献者。华为是OpenStack董事与 白金会员，Completed Blueprints贡献全球第一，综合贡献在中国厂 商中排名第一，Hadoop社区贡献全球第三，Docker开源社区综合贡 献排名全球第三。2016年华为创建了社区项目Apache CarbonData， 发布了实时反欺诈平台FarmerRTD。
华为金融行业大数据实践分享
大数据是华为ICT战略的重要支柱
Professional Service
3rd Partners
Content & App
3rd ISVs
Enterprise
SDP
Apps
BSS/OSS
Big Data Analytics Platform
Data Center Infrastructure
标签管理
数据探索
Miner Base 建模分析
模型管理
并行化算法库(机器学习、图分析、时空数据分析)
Farmer：实时应用使能器，助力企业实时决策
平滑微服务化；易运维；高可用性；业务人员直接写规则
FusionInsight Farmer
ALB 接入负载均衡
MQ 消息队列
自定义应用1 …
自定义应用 N
Container 容器池
RTD执行
RTD编排
数据服务管理
FusionInsight HD, Redis, RTD DB
金融行业AI解决方案总体架构
客户接触渠道
网银
互
联
一网通
网
微信银行 PAD银行
手机银行
移
动
掌上生活
互 联
排队机/叫号机
高柜/低柜
网 点
贵宾厅门禁
短信
电邮
推 送
呼叫中心
远
程
电话语音（IVR）
数据集成 Porter
Sqoop 批量采集
Flume 实时采集
Kafka 消息管理
数据智慧 Farmer （实时决策引擎 Farmer RTD）
大规模并行处理数据库 Apollo DB
FtpOnHDFS 文件传输
Oozie 作业调度管
理
管理平台 Manager
安全管理
性能管理
故障管理
运维管理
配置管理
MPP大规模并行处理集群
集群服务器-1
集群服务器-n
DN DN DN DN DN DN Core1 Core1 Core1
SCTP大规模集群通讯网络
DN DN DN DN DN DN Core1 Core1 Coபைடு நூலகம்e1
DN DN DN
…
DN DN DN
Core1 Core1 Core1
…
硬件+OS
64位Linux系列，通用X86架构 （SUSE Linux、Redhat）
大数据 云服务
关系型数据 库服务: RDS
数据接入 服务: DIS
数据分析服务：MRS、 DWS、Stream、M-OLAP…
人工智能服务： MLS、NLP…
大数 据
分析
数据洞察 Miner （图分析引擎、机器学习、数据标签）
Hadoop生态发行版 HD
（HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Solr、Spark、 Storm、Flink、Elk、CarbonData 等核心组件）
银 行
ATM 自助终端
VTM
自
助
POS
设 备
业务系统
核心 零售
信用卡 对公
企业级数仓 （第一数据平面）
DM（RDB） OD
S
EDW
(GP/TD/LibrA)
业务 场景
智能风控、 智慧预测
征信
营销
事
实 时 决
件 接 入流计
算
规则 模型 KV引擎
策
RTD
MLstudio机器学习平台
……
HD：全新数据格式Carbondata，同时满足多种业务需求
多维分析
传统模式
Carbondata 模式
OLAP
Sequential Access
Large Scans
Random Access
Small Scans
高效率，高性能，存储灵活，兼容
MPPDB：帮助企业构建高性能、PB级新数仓
FusionInsight MPPDB
Core Network
IP+Optical
FB B
Enterprise Network
MBB
Things (M2M Module)
People (Smart Device)
Source: Huawei corporate presentation
• 全球8个研究所，保持1000+的研发投入； • 拥有社区Committer、 IEEE Fellow等世界级数据