大数据分析存储解决方案(PPT 39页)
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大数据分析PPT(共 73张)
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Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
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• 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为 弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往 灾区上空来查找需要援助的人群。
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、 半结构化数据爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级 增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之 前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生 的数据量相当于之前产生的全部数据量。
TB
PB
EB
ZB
' LOGO '
• 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪
海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所
处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此
举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港
之后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批
研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，
这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单…
每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联
网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…
Google 上每天需要处理24PB 的数据…
' LOGO '
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大数据存储与处理概述(PPT 45张)
应用
• 寻找和赵老师兴趣相同的人 • 他们虽然看的是不同的片，但发现了他们的 兴趣相同 • 通过UI矩阵发现的
SVDห้องสมุดไป่ตู้问题
• 结果难以解释
• 为什么这么多维？
• U和V很Dense！
• 占空间多
CUR
CUR
• 正确地选择行/列 • 构造中间矩阵 • 消除冗余的行/列
缘起
• 克服SVD的问题 • M = CUR • 随机找c行，组成C
大数据存储与应用 降维
课程主页： /?page_id=397 陈一帅 chenyishuai@
介绍
• 为什么要降维？
• 找出规律，压缩数据量
几维？
降维
看起来2维，其实1维
看起来3维，其实2维
内容
• 特征值与特征向量 • PCA（主元素分析）Principal-Component Analysis • SVD（奇异值分解）Singular-Value Decomposition • CUR分解
应用
• 已知：赵老师喜欢Matrix，给它评分为5， • 问：赵老师喜欢什么类型的片? • qV计算，把赵老师投影到概念空间上
应用
•给赵老师推荐什么片？ •把赵老师的概念向量qV，乘视频的概念向量VT， 得到推荐的视频向量
= [1.64 1.64 1.64 -0.16 -0.16]
•给他推荐《异形》
• U：左奇异向量 Left singular vectors 单位正交矩阵 • ：奇异值 Singular values对角阵， • V：右奇异向量 Right singular vectors 单位正交矩阵
例
• 二维 • M的秩 r = 2
科幻 浪漫
大数据分析技术架构及应用解决方案课件
• 监控数据存储和管理的状态
• 提高数据查询和处理的性能
• 在发生故障时能够快速恢复数据
• 在出现问题时及时发出告警
数据仓库与数据湖的建设与实践
数据仓库与数据湖的建设实践
• 确定数据仓库和数据湖的结构和组成
• 选择合适的技术和工具进行建设
数据仓库
• 为企业级数据分析提供支持
• 如Amazon Redshift、Google BigQuery等
• 挖掘潜在的商业价值和优化产品设计
大数据分析技术架构的组成部分
01
02
03
04
05
数据采集
数据预处理
储技术，如关系型数
数据存储与管
数据分析
结构化数据和非结构
数据，为分析做好准
等
析算法和工具进行数
数据可视化与
• 将分析结果以可视
报告
化数据
备
• 建立数据仓库和数
据分析
解和传达
• 使用各种技术和工
• 提高数据质量和减
NoSQL数据库
• 适用于非结构化数据存储
• 如MongoDB、Cassandra、Red计算能力
• 如Amazon S3、Google Cloud Storage等
大数据管理策略与工具
数据分区
数据备份与恢复
数据监控与告警
• 将数据分散到不同的存储节点上
• 定期备份数据，防止数据丢失
数据故事讲述与价值呈现
数据故事讲述
• 将数据分析结果与业务场景结合，讲述有趣的故事
• 提高数据的吸引力和可理解性
价值呈现
• 突出数据的关键洞察和价值
• 为决策提供依据和参考
06
大数据分析在各行业的应
大数据的存贮和处理课件
机器学习与大数据
利用机器学习技术对大数据进行分析和发掘，发现数据背后的规律和趋势。
智能化决策
基于大数据和人工智能的决策支持系统，提高决策的科学性和准确性，推动智 能化的发展。
THANK YOU
感谢各位观看
可扩大性。
散布式存储系统通常采用可扩大的架构 ，可以根据数据量和业务需求进行灵活 的扩大，同时支持多种数据类型和数据
访问模式。
散布式存储系统具有高可用性和高可靠 性，可以保证数据的持久性和一致性，
同时支持数据备份和恢复功能。
NoSQL数据库
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它采用键值对、文档、列族或图形等数据结构来存储数据，并 支持灵活的数据模型和水平可扩大性。
数据仓库适用于对大量数据进行查询和分析的 应用场景，如商业智能、决策支持和数据分析 等。
数据仓库具有高性能、高可用性和可扩大性等 特点，可以支持复杂的查询和报表生成，同时 保证数据的安全性和完整性。
数据湖
数据湖是一种集中式的数据存储和处理平台，它可以 存储和管理大量结构化和非结构化数据，包括音频、
大数据的存贮和处理课件
目录
• 大数据概述 • 大数据存储技术 • 大数据处理技术 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义与特点
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。
01
数据量大：数据量通常在TB级别甚至PB 级别，需要大规模存储和处理。
Streaming 和 MLlib 等组件，分别用于结 构化数据处理、实时数据处理和机器学习。
Flink
一个流处理和批处理的开源框架，具有高性能和可扩大性。
Flink 提供了一个统一的 API，用于处理无界和有界数据流。它支持高吞吐、低延迟的流处理，以及大 规模批处理。Flink 的核心是一个流执行引擎，它能够高效地处理数据流并支持状态计算。此外， Flink 还提供了丰富的窗口函数和连接器，以支持各种数据处理场景。
利用机器学习技术对大数据进行分析和发掘，发现数据背后的规律和趋势。
智能化决策
基于大数据和人工智能的决策支持系统，提高决策的科学性和准确性，推动智 能化的发展。
THANK YOU
感谢各位观看
可扩大性。
散布式存储系统通常采用可扩大的架构 ，可以根据数据量和业务需求进行灵活 的扩大，同时支持多种数据类型和数据
访问模式。
散布式存储系统具有高可用性和高可靠 性，可以保证数据的持久性和一致性，
同时支持数据备份和恢复功能。
NoSQL数据库
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它采用键值对、文档、列族或图形等数据结构来存储数据，并 支持灵活的数据模型和水平可扩大性。
数据仓库适用于对大量数据进行查询和分析的 应用场景，如商业智能、决策支持和数据分析 等。
数据仓库具有高性能、高可用性和可扩大性等 特点，可以支持复杂的查询和报表生成，同时 保证数据的安全性和完整性。
数据湖
数据湖是一种集中式的数据存储和处理平台，它可以 存储和管理大量结构化和非结构化数据，包括音频、
大数据的存贮和处理课件
目录
• 大数据概述 • 大数据存储技术 • 大数据处理技术 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义与特点
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。
01
数据量大：数据量通常在TB级别甚至PB 级别，需要大规模存储和处理。
Streaming 和 MLlib 等组件，分别用于结 构化数据处理、实时数据处理和机器学习。
Flink
一个流处理和批处理的开源框架，具有高性能和可扩大性。
Flink 提供了一个统一的 API，用于处理无界和有界数据流。它支持高吞吐、低延迟的流处理，以及大 规模批处理。Flink 的核心是一个流执行引擎，它能够高效地处理数据流并支持状态计算。此外， Flink 还提供了丰富的窗口函数和连接器，以支持各种数据处理场景。
大数据的处理和分析ppt课件
• 大数据的分析
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
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。
大数据存储PPT课件
16
01 数据存储的前世今生
2） 关系数据库
行式存储→ACID→关系数据库的问题
Impedance Mismatch
– ORM (Hibernate存在的价值) – 这个问题影响的是开发效率
Not designed to be run on clusters
– Scaling up
– Scaling out
− A 原子性 在事务中执行多个操作是原子性的，要么操作全部
执行,要么一个都不执行
− C 一致性 进行事务的过程中整个数据加的状态是一致的，不
会出现数据花掉的情况
− I 隔离性 两个事务不会相互影响，覆盖彼此数据等
− D 持久化 事务一旦完成,那么数据应该是被写到安全的，持久
化存储的设备上
可编辑课件
03 大数据时代的NOSQL
可编辑课件
4
01 数据存储的前世今生
事件三：出租车
事件 交通拥堵热点提取 对手 武汉1.5万出租车GPS数据 武器 分析车辆速度 结果 每5分钟处理1次
− 1.5万辆车 − 每15秒上传1次 − 匹配、聚类、拟合 − 5分钟
可编辑课件
低密度
高密度
5
有哪些理论可以帮我们做判断?
可编辑课件
6
01 数据存储的前世今生
A: Availability 可用性 26
02 数据库设计的CAP
2） CAP原理
C
一致性
是说数据的原子性，这种原子性在经典 ACID的数据库中是通过事务来保证的；
当事务完成时，无论其是成功还是回滚, 数据都会处于一致的状态；
在分布式环境中，一致性是说多点的数
据是否一致。
可编辑课件
IBM存储解决方案—数据分析的存储(PPT 41页)
Information Ingest Real-time Analytics Warehouse & Data Marts Analytic Appliances
Advanced Analytics/ New Insights
Cognitive认知
Learn Dynamically?
Prescriptive 规范
Reporting and analysis
Call Centers
What could happen?
Predictive analytics and
modeling
Outage Mgmt
Billing
预测哪些用户适合于sy哪ste些ms分
时时段电价或需求/响应服务
Systems Security Storage
New Infrastructure Leverages Data Types
Data in Motion
Data at Rest
Data in Many Forms
Real-time Analytics
Streams
Video/Audio
Network/Sensor
Entity Analytics Predictive
数据在加载到数据仓库前的清洗、 验证，这些数据可能来自很多的用
户、收费系统或断电保护系统
Page 6
On premise, Cloud, As a service
数据分析的高可用性，以确
保随时了解用户喜好
跨应用的TB级的数据需求 –通
用虚拟化存储平台
IBM Big Data & Analytics Reference Architecture
Advanced Analytics/ New Insights
Cognitive认知
Learn Dynamically?
Prescriptive 规范
Reporting and analysis
Call Centers
What could happen?
Predictive analytics and
modeling
Outage Mgmt
Billing
预测哪些用户适合于sy哪ste些ms分
时时段电价或需求/响应服务
Systems Security Storage
New Infrastructure Leverages Data Types
Data in Motion
Data at Rest
Data in Many Forms
Real-time Analytics
Streams
Video/Audio
Network/Sensor
Entity Analytics Predictive
数据在加载到数据仓库前的清洗、 验证，这些数据可能来自很多的用
户、收费系统或断电保护系统
Page 6
On premise, Cloud, As a service
数据分析的高可用性，以确
保随时了解用户喜好
跨应用的TB级的数据需求 –通
用虚拟化存储平台
IBM Big Data & Analytics Reference Architecture
大数据分析PPT
趋势七
数据质量是BI(商业智能)成功的关键：采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八
数据生态系统复合化程度加强：大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。
= 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
商品零售大数据
消费大数据
大数据PPT
BIG DATA PRESENTATION
BIG DATA
大数据的数据度量？
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
趋势三
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。
数据质量是BI(商业智能)成功的关键：采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八
数据生态系统复合化程度加强：大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。
= 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
商品零售大数据
消费大数据
大数据PPT
BIG DATA PRESENTATION
BIG DATA
大数据的数据度量？
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
趋势三
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。
大数据解决方案培训课件PPT(共 38张)
APP被动测试-行为数据
活跃手机分布
活跃用户访问量分布
视图停留时间 视图访问量 判断视图热度
APP被动测试-性能&行为
行为数据
性能数据
跳离率与性能关系统计
京东2014.11.11
京东 2014.11.11
1.1 双十一用户访问地图对比
整体性能
京东
11月10日 22时至11月11日24时 淘宝
压缩前2696.849KB分辨率:305 X 190 压缩后7.103KB，节省2689.273KB
1.8 双十一用户访问性能对比
首屏用时 11日 0点
11月10日 22时至11月11日24时
淘宝 天猫 京东
吞吐量
京东在双11 期间页面增 大，但未对 首屏用时造 成影响,但整 体性能受到 影响。
3.1 京东事务应用性能
超云与科技部合作 平安APP应用数量 30个 APP日活 3000万
解决用户在使用APP中遇到的问题 用户行为分析为产品设计和推广服务
超云BR系统优势
超云BR系统是国内唯一一家 用户行为+应用性能+数据安全
大数据 用户行为 应用性能
公有云
私有云
open
开源
解决方案-被动式
国美 私有云
营销 社区 运营 APP APP APP
国美618 国美如何阻击京东？ 国美618保障计划？
一站式解决方案
一站式解决方案
APP 适配
APP 主动
APP 被动
WAP 监测
网络连接一切
超云BR系统 企业大数据 采集工具
大数据处理过程：采集-清洗-分析-呈现
THE END!
•
大数据分析存储解决方案
的数据处理功能。
工作原理
Spark使用RDD（Resilient Distributed Datasets）作为基本数
据结构，通过RDD的转换和动作操 作实现数据流式处理。
适用场景
适合处理大规模数据集，如实时流 数据处理、机器学习应用等。
优缺点
易用性好，可扩展性强，但资源消 耗较大，对内存要求较高。
大数据与物联网的结合
物联网技术的发展将进一步推动大数据与物联网的结合，为各行业 提供更丰富的数据源和更广泛的应用场景。
THANKS
教育
分析教育数据，优化教育资源分配，提高教 育质量。
06
大数据解决方案的未来趋 势与挑战
大数据发展趋势
大数据量的持续增长
随着各行业数据采集和分析需求的不断增长，大数据量将继续保 持快速增长。
实时数据处理需求增加
随着业务对数据处理速度的要求不断提高，实时数据处理将成为大 数据处理的重要发展方向。
数据安全和隐私保护
随着数据泄露和隐私侵犯事件的频繁发生，数据安全和隐私保护将 成为大数据发展的重要课题。
大数据面临的挑战与问题
1 2
数据整合与标准化
由于不同来源和不同格式的数据大量存在，数据 整合和标准化成为大数据处理的难题。
高昂的数据存储和运维成本
随着数据量的增加，数据存储和运维的成本也在 不断上升，成为大数据发展的瓶颈之一。
面向文档的NoSQL数据库，适用于处理 半结构化数据。
Redis
基于内存的NoSQL数据库，适用于高速 读取和更新数据。
列式存储
01
02
03
Parquet
列式存储格式，适用于大 规模数据分析和处理。
ORC
优化列式存储格式，提供 高效的查询性能和压缩。
工作原理
Spark使用RDD（Resilient Distributed Datasets）作为基本数
据结构，通过RDD的转换和动作操 作实现数据流式处理。
适用场景
适合处理大规模数据集，如实时流 数据处理、机器学习应用等。
优缺点
易用性好，可扩展性强，但资源消 耗较大，对内存要求较高。
大数据与物联网的结合
物联网技术的发展将进一步推动大数据与物联网的结合，为各行业 提供更丰富的数据源和更广泛的应用场景。
THANKS
教育
分析教育数据，优化教育资源分配，提高教 育质量。
06
大数据解决方案的未来趋 势与挑战
大数据发展趋势
大数据量的持续增长
随着各行业数据采集和分析需求的不断增长，大数据量将继续保 持快速增长。
实时数据处理需求增加
随着业务对数据处理速度的要求不断提高，实时数据处理将成为大 数据处理的重要发展方向。
数据安全和隐私保护
随着数据泄露和隐私侵犯事件的频繁发生，数据安全和隐私保护将 成为大数据发展的重要课题。
大数据面临的挑战与问题
1 2
数据整合与标准化
由于不同来源和不同格式的数据大量存在，数据 整合和标准化成为大数据处理的难题。
高昂的数据存储和运维成本
随着数据量的增加，数据存储和运维的成本也在 不断上升，成为大数据发展的瓶颈之一。
面向文档的NoSQL数据库，适用于处理 半结构化数据。
Redis
基于内存的NoSQL数据库，适用于高速 读取和更新数据。
列式存储
01
02
03
Parquet
列式存储格式，适用于大 规模数据分析和处理。
ORC
优化列式存储格式，提供 高效的查询性能和压缩。
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Sensor data: images
New RFID Sources
Page 1
对新式基础架构的需求
Systems of Engagement （SoE）
Big Data &
Analytics
对的决策 对的地方 对的时间点
System of Record （SoR）
Page 2
▪ 在可靠和安全的环境中处理关键业务
对整个企业的结构化和非结
构化数据t做全局导览
IBM Watson FoundaNtaiovignastion，从中发现
All Data
Discover价值
New/Enhanced Applications
实时收集、存储并分析数据， 历史用电状态数据的复杂
最快可达 50,000 data
查询处理
Meters
Discovery and exploration
What action should I take?
Decision management
What did I learn, what’s best?
Cognitive
Why did it happen?
Reporting and analysis
What could happen?
Fraud / theft protection
Call Centers
Outage Mgmt
Billing systems
案例: Smart Metering智慧电力计费 大数据分析应用可以带来 真正的业务价值
Grid Operations 电网管理
Field Service 外勤现场服务
减少停电次数和时间
Hadoop and
Streams
Multimedia
Systems of Insight
Enterprise Integration and Context Accumulation
Web Logs
Unstructured Exploratory
Dynamic
Social Data
Text Data: emails
Predictive analytics and
modeling
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Systems Security Storage
On premise, Cloud, As a service
IBM Big Data & Analytics Infrastructure
Customer selfserve portals
应用
▪ 存取和处理海量数据——包括结构化
和非结构化数据
▪ 速度及时响应随时可能出现的商业机
会，这就需要灵活、实时性的基础架 构
▪ The dynamics of SoR and SoE:
– 通过负载及资源部署的优化，来增强 灵活性和效益
– 通过采用包括基于开放标准的技术等 新技术来改善IT economics
从企业数据向大数据的扩展
具备洞悉能力的系统
Systems of Insight
Traditional Approach
New Approach
Structured, analytical, logical
Creative, holistic thought,
Systems of Record
intuition
Operational data zone
Landing, Exploration and Archive data zone
Deep Analytics data zone
EDW and data mart
zone
Information Integration & Governance
What is happening?
zone
What action should I take?
Decision management
分时时段电价的实时定价 或
提供及时的需求/响应服务
Information Integration & Governance
What did I learn, what’s best?
Cognitive
Why did it happen?
大数据分析的新型架构解决方案
All Data
IBM Watson Foundations
Data Zone
Байду номын сангаас
Application Zone
New/Enhanced Applications
Meters ERP Location Customers Grid
Real-time Data Processing & Analytics
ERP
Deep
protection
Location Customers
Grid
Operational data zone
Landing, Exploration
and Archive
data zone
关系掌控
构建和维护电网的唯 一试图
Analytics data zone
EDW and data mart
pointRs/esael-ctime Data Processing & Analytics
Customer self-
What is 分析用户用电情况，侦serve portals happening? 测偷电、改表等行为
Discovery and
exploration
Fraud / theft
Systems Of Engagement
Data Warehouse
Transaction Data
Internal App
Data Structured
Repeatable
Mainframe Data
Linear
OLTP System Data
ERP data
Traditional Sources
及时发现能源损耗问题、 以及偷电和欺诈行为
电网运维优化
Smart Metering
Resource Planning 资源规划
Customer Service / Customer Operations
电量使用预测更为精确 提高客户满意度
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法规遵从
实现真正的有效的 法规遵从
案例: 用大数据分析来加强 Smart Metering
Reporting and analysis
Call Centers
What could happen?
Predictive analytics and
modeling
Outage Mgmt
Billing
预测哪些用户适合于sy哪ste些ms分 时时段电价或需求/响应服务