大数据之路 阿里巴巴大数据实践PPT
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阿里巴巴大数据实践(1)
阿里巴巴大数据实践
提纲
• 大数据的几个问题 • 本质、目标、核心、挑战
• 阿里巴巴大数据实践 • 大数据路径 • 典型应用示例
提纲
• 大数据的几个问题 • 本质、目标、核心、挑战
• 阿里云的大数据实践 • 大数据路径 • 典型应用示例
大数据的本质
• 大数据的本质在于数据都在线、可以共享
大数据不仅仅在于大，欧洲对撞 实验室做一次碰撞的数据产生的 数据非常大 今天的数据不是大，数据都在线 成为互联网的特点
类别 电视剧 电影 动漫 综艺
用户比例对比表
某视频网站
全网视频
32%
63%
50%
24%
8%
14%
5%
9%
说明 • 该网站电视剧内容对
用户的需求满足不够 • 该网站的电影内容对
用户的需求满足较好
判断网站内容是否符合用户兴趣 -2
进一步，通过对比某视频网站热门电视剧排行和全网用户访 问视频电视剧排行，发现：
– 淘宝上有70万ISV，与阿里巴巴一起构成了一个大生态圈，需 要云计算平台来助力生态圈的构建
• 成本因素
– 需要采用低成本PC级服务器
• 未来发展需求
– 我们自己希望成为一家数据公司，做数据最基本的需求就是要 能够处理PB级的数据能力，否则很难有新的业务突破
飞天云计算平台
地图、邮箱、搜索、CNZZ
问题 对于庞大的通用服务器集群考虑规模运营的问题
我们如何做到的？
“海陆空“立体作战
– IBM小型机 通用PC服务器集群、弹性计算 – Oracle数据库 MySQL，OceanBase分布式数据库，RDS – EMC存储 TFS 小文件存储、Tair 弹性缓存 – 业务逻辑适配分布式架构
提纲
• 大数据的几个问题 • 本质、目标、核心、挑战
• 阿里巴巴大数据实践 • 大数据路径 • 典型应用示例
提纲
• 大数据的几个问题 • 本质、目标、核心、挑战
• 阿里云的大数据实践 • 大数据路径 • 典型应用示例
大数据的本质
• 大数据的本质在于数据都在线、可以共享
大数据不仅仅在于大，欧洲对撞 实验室做一次碰撞的数据产生的 数据非常大 今天的数据不是大，数据都在线 成为互联网的特点
类别 电视剧 电影 动漫 综艺
用户比例对比表
某视频网站
全网视频
32%
63%
50%
24%
8%
14%
5%
9%
说明 • 该网站电视剧内容对
用户的需求满足不够 • 该网站的电影内容对
用户的需求满足较好
判断网站内容是否符合用户兴趣 -2
进一步，通过对比某视频网站热门电视剧排行和全网用户访 问视频电视剧排行，发现：
– 淘宝上有70万ISV，与阿里巴巴一起构成了一个大生态圈，需 要云计算平台来助力生态圈的构建
• 成本因素
– 需要采用低成本PC级服务器
• 未来发展需求
– 我们自己希望成为一家数据公司，做数据最基本的需求就是要 能够处理PB级的数据能力，否则很难有新的业务突破
飞天云计算平台
地图、邮箱、搜索、CNZZ
问题 对于庞大的通用服务器集群考虑规模运营的问题
我们如何做到的？
“海陆空“立体作战
– IBM小型机 通用PC服务器集群、弹性计算 – Oracle数据库 MySQL，OceanBase分布式数据库，RDS – EMC存储 TFS 小文件存储、Tair 弹性缓存 – 业务逻辑适配分布式架构
大数据培训课件ppt
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定，违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全，对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利，对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析，以识别和预防 金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，为患者提供更精准、个性化 的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析，预测疾病的发生和传 播趋势，为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目 录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
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、复杂度 高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊 断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析，提高企业决 策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化 配置，提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括 数据挖掘、知识发现和科研协 作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
【PPT】四横三纵，阿里巴巴全域数据建设
【PPT】四横三纵，阿⾥巴巴全域数据建设在2017杭州·云栖⼤会-阿⾥⼤数据分论坛上，阿⾥巴巴数据技术及产品部⾼级技术专家张磊发表了主题为《阿⾥巴巴全域数据建设》的演讲，分享了阿⾥在⼤数据领域沉淀的技术能⼒和应⽤实践。
阿⾥巴巴数据技术及产品部定位阿⾥数据中台：以全域⼤数据建设为中⼼，技术上覆盖整个⼤数据从采集、加⼯、服务、消费的全链路的各个环节，对内对外提供服务。
丰富的⼤数据⽣态组件，构成了阿⾥的核⼼数据能⼒，通过⼤数据⽣态组件，可以迅速的提升数据应⽤的迭代能⼒，⼈⼈都有可能成为⼤数据专家。
在全域数据建设过程中，还构建了阿⾥巴巴OneData体系作为⼤数据标准化规范，从⽅法论到落地实践；从对指标定义、数据研发、数据服务的⼝径管理到数据规范定义、模型规范定义、研发流程的规范化；每个环节均有对应⼯具进⾏严格保障，并做到⽅便管理、问题追溯。
数据中台-阿⾥数据技术及产品部定位2016年阿⾥巴巴集团提出中台概念，阿⾥巴巴数据技术及产品部承载了集团数据中台的⼯作，其核⼼就是建设全域⼤数据。
◎从内容上看，我们管理和运维着阿⾥巴巴集团最核⼼的基础数据；◎从技术上看，我们覆盖了从数据采集、计算加⼯到数据服务、数据应⽤等数据链路上的每⼀个环节，为阿⾥⽣态内外的业务、⽤户、中⼩企业提供全链路、全渠道的数据服务。
举个例⼦，被⼤家熟知的双11当天可见炫酷数据⼤屏就是由我们部门负责的。
【阿⾥数据中台全景图】上图是阿⾥数据中台的全景图，从这个图中我们可以看见实际上阿⾥数据中台在架构的组成上，呈现了⼀个“四横三纵”的结构，底层的基础设施来⾃于阿⾥云平台。
◎先来讲四横——整张架构图从下往上看，最下⾯这块内容主要从数据采集和接⼊为⾓度，按照业态接⼊数据（⽐如淘宝、天猫、盒马等），我们把这些数据抽取到计算平台；接着通过OneData体系，以“业务板块+分析维度”为架构去构建“公共数据中⼼”；再基于公共数据中⼼在上层根据业务需求去建设：消费者数据体系、企业数据体系、内容数据体系等；经过深度加⼯后，数据就可以发挥其价值被产品、业务所⽤；最后通过统⼀的数据服务中间件“OneService”提供统⼀数据服务。
阿里巴巴大数据之路——数据技术篇
阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇⼀、整体架构 从下⾄上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应⽤层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步⼯具和同步中⼼ 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接⼝或者视图形式的数据服务） 数据应⽤层：包含流量分析平台等数据应⽤⼯具⼆、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为⽇志采集和数据库采集。
⽇志采集暂略（参考书籍原⽂）。
我们主要运⽤的是数据库采集（数据库同步）。
通常情况下，我们需要规定原业务系统表增加两个字段：创建时间、更新时间（或者⾄少⼀个字段：更新时间） 数据同步主要可以分为三⼤类：直连同步、数据⽂件同步、数据库⽇志解析同步 1.直连同步 通过规范好的接⼝和动态连接库的⽅式直接连接业务库，例如通过ODBC/JDBC进⾏直连 当然直接连接业务库的话会对业务库产⽣较⼤压⼒，如果有主备策略可以从备库进⾏抽取，此⽅式不适合直接从业务库到数仓的情景 2.数据⽂件同步 从源系统⽣成数据⽂本⽂件，利⽤FTP等传输⽅式传输⾄⽬标系统，完成数据的同步 为了防⽌丢包等情况，⼀般会附加⼀个校验⽂件，校验⽂件包含数据量、⽂件⼤⼩等信息 为了安全起见还可以加密压缩传输，到⽬标库再解压解密，提⾼安全性 3.数据库⽇志同步 主流数据库都⽀持⽇志⽂件进⾏数据恢复（⽇志信息丰富，格式稳定），例如Oracle的归档⽇志 （数据库相关⽇志介绍，参考：） 4.阿⾥数据仓库同步⽅式 1）批量数据同步 要实现各种各样数据源与数仓的数据同步，需要实现数据的统⼀，统⼀的⽅式是将所有数据类型都转化为中间状态，也就是字符串类型。
以此来实现数据格式的统⼀。
产品——阿⾥DataX：多⽅向⾼⾃由度异构数据交换服务产品，产品解决的主要问题：实现跨平台的、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互。
产品简介： 开源地址： 更多的介绍将会通过新开随笔进⾏介绍！（当然还有其他主流的数据同步⼯具例如kettle等！） 2）实时数据同步 实时数据同步强调的是实时性，基本原理是通过数据库的⽇志（MySQL的bin-log，Oracle的归档⽇志等）实现数据的增量同步传输。
阿里巴巴离线大数据处理平台(PPT 30页)
• 连接R与ODPS • 集成ODPS的算法
多集群架构
业务增长的速度永远快于技术完善的速度， 如何支撑日益膨胀的存储和计算需求？
多集群架构
• 多计算机群
– 解决规模瓶颈 – 统一meta
• 准实时数据同步
– 减少热数据跨机房 – 业务迁移
• 多控制机群
– 持多个团队在一个平台上开发？
• ODPS (Open Data Processing Service) • 支持海量结构化数据的离线存储和计算 • 以RESTful API的方式提供服务 • 基于阿里巴巴自主知识产权的分布式操作系统 • 支持高吞吐量的数据上传下载服务 • 支持SQL和存储过程 • 支持MapReduce、BSP编程框架 • 支持常用的矩阵运算和数据挖掘算法 • 支持多用户管理和基于ACL和policy的权限控制 • 基于ODPS可以打造完整的数据仓库解决方案
1. 认证.
2. 检查用户权限, 检查数据保护策略.
3. 给Fuxi Job配置最小权限的Capability.
eg, pangu cap权限如下: {
“pangu://odps/prjA/shop/”: R, “pangu://odps/prjB/sale_detail/”: R, “pangu://odps/prjB/t1/”: W }
1. Java沙箱
2. Linux进程级沙箱
3. 虚拟机沙箱
灵活的授权方式
{ "Version": "1", "Statement": [ {
"Effect": "Allow", "Principal": "zinan.tang", "Resource": "acs:odps:*:projects/sampleprj/tables/test_*", "Action": ["odps:Update", "odps:Select"] "Condition" : {
大数据分析技术在电商运营中的应用与实践培训ppt
大数据分析技术在电商 运营中的应用与实践培 训
汇报人：可编辑 2023-12-22
目录
• 引言 • 大数据分析技术基础知识 • 大数据分析技术在电商运营中的应用 • 大数据分析实践案例分享 • 大数据分析技术发展趋势与挑战 • 总结与展望
01
引言
大数据分析技术概述
数据采集
数据清洗与整合
利用各种工具和渠道收集大量数据，包括 用户行为数据、交易数据、商品信息等。
03
04
营销活动数据分析
对历史营销活动数据进行分析 ，包括活动效果、用户响应等
。
营销策略制定
根据营销活动数据分析结果， 制定针对性的营销策略，如优
惠券发放、满减活动等。
营销策略实施
将制定的营销策略实施到电商 平台上，观察并分析实施效果
。
营销策略调整
根据营销策略实施效果，及时 调整和优化营销策略，提高营
竞争激烈
数据安全与隐私保护
随着电商市场的不断发展，竞争越来 越激烈，商家需要不断创新以吸引和 留住用户。
电商交易涉及大量用户个人信息和交 易数据，商家需要采取有效措施用户对商品和服务的品质和个性化需 求越来越高，商家需要更好地了解用 户需求并提供定制化服务。
大数据分析技术在电商运营中的重要性
03
大数据分析技术在电商运营中的应用
用户行为分析
用户浏览行为分析
通过分析用户的浏览记录 ，了解用户的兴趣和需求 ，为商品推荐和个性化服 务提供依据。
用户购买行为分析
研究用户的购买决策过程 ，识别购买动机和偏好， 优化商品布局和营销策略 。
用户反馈行为分析
收集用户评价、咨询和投 诉等反馈信息，及时了解 用户需求和改进点，提升 用户体验。
汇报人：可编辑 2023-12-22
目录
• 引言 • 大数据分析技术基础知识 • 大数据分析技术在电商运营中的应用 • 大数据分析实践案例分享 • 大数据分析技术发展趋势与挑战 • 总结与展望
01
引言
大数据分析技术概述
数据采集
数据清洗与整合
利用各种工具和渠道收集大量数据，包括 用户行为数据、交易数据、商品信息等。
03
04
营销活动数据分析
对历史营销活动数据进行分析 ，包括活动效果、用户响应等
。
营销策略制定
根据营销活动数据分析结果， 制定针对性的营销策略，如优
惠券发放、满减活动等。
营销策略实施
将制定的营销策略实施到电商 平台上，观察并分析实施效果
。
营销策略调整
根据营销策略实施效果，及时 调整和优化营销策略，提高营
竞争激烈
数据安全与隐私保护
随着电商市场的不断发展，竞争越来 越激烈，商家需要不断创新以吸引和 留住用户。
电商交易涉及大量用户个人信息和交 易数据，商家需要采取有效措施用户对商品和服务的品质和个性化需 求越来越高，商家需要更好地了解用 户需求并提供定制化服务。
大数据分析技术在电商运营中的重要性
03
大数据分析技术在电商运营中的应用
用户行为分析
用户浏览行为分析
通过分析用户的浏览记录 ，了解用户的兴趣和需求 ，为商品推荐和个性化服 务提供依据。
用户购买行为分析
研究用户的购买决策过程 ，识别购买动机和偏好， 优化商品布局和营销策略 。
用户反馈行为分析
收集用户评价、咨询和投 诉等反馈信息，及时了解 用户需求和改进点，提升 用户体验。
大数据PPT完整版-2024鲜版
Hive支持对数据进行汇总和生成报表 ，这使得它成为数据分析和商业智能 领域的重要工具。
2024/3/28
11
03
大数据采集与预处理
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
12
数据采集方法与技术
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为，自动抓取网页数据， 并进行解析和提取。
大规模数据处理
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它通过 将任务分解为若干个可以在集群中并行执行的小任务来加快处理速 度。
容错性
MapReduce具有容错性，能够在计算节点出现故障时重新分配任 务，确保作业的顺利完成。
灵活性
MapReduce支持各种类型的数据输入和输出，使得它能够适应不同 的数据处理需求。
大数据可视化与报告呈现
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
24
数据可视化基本原理和方法
数据映射
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。
2024/3/28
9
分布式数据库HBase
01
列式存储
HBase采用列式存储方式，这使 得它在处理大量稀疏数据时具有 高效性能。
可扩展性
02
03
高可用性
HBase能够在水平方向上扩展， 通过添加更多的节点来增加存储 容量和处理能力。
大数据之路 阿里巴巴大数据实践PPT
了！就要到了！再坚持一会儿！我的眼睛直勾勾地盯着屏幕，心随着小鸭子的跃起、摔倒而七上八下。哇！它终于跳上第三层台阶， 来到妈妈的身边，作文:..雀跃地围着妈妈转。有了它的成功，其他小鸭子备受鼓舞，坚持不懈地跳跃着，终于成功了。 小鸭子们摔倒了多少次？没有人知道。但这一次次摔倒，见证了小鸭子的成长。人也是如此。 曾经在河滨路上看到一位年轻的爸爸带着他的孩子学走路。刚学走路的
言风格，语言描述尽量简洁生动。
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03 02 01
&;我不害怕，我不害怕。我要奔向我心里的远方，亲手拥抱最美好的时光&;&;&;思绪渐渐拉回，却又在如今
目录/CONTENTS
01 大数据时代 02 互联网创新 03 技术新边疆 04 用户新物种
PART 01
大数据时代
标题数字等都可以通过点击和重新输入进行更改，顶部“开 始”面板中可以对字体、字号、颜色、行距等进行修改
******
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03 02 01
&;我不害怕，我不害怕。我要奔向我心里的远方，亲手拥抱最美好的时光&;&;&;思绪渐渐拉回，却又在如今
目录/CONTENTS
01 大数据时代 02 互联网创新 03 技术新边疆 04 用户新物种
PART 01
大数据时代
标题数字等都可以通过点击和重新输入进行更改，顶部“开 始”面板中可以对字体、字号、颜色、行距等进行修改
******
添加标题内容
电商大数据实践-实现和设计方案(详细版)PPT
通过数据平台和 BI应用建设，金融集团将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行 前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力
统一制定目标和分 析模型
自定义报表工具 行＋列的简单定义方式
多种格式报表
BI 分析工具
600% 500% 400% 300% 2000%% 100%
集团决策层 集团职能管控层 各级业务操作层
大数据分析平台建设预期收益
1.实现数据共享 2.加强业务协作 3.促进业务创新 4.提升建设效率 5.改善数据质量
议程
1 大数据分析平台综述 2 大数据分析平台总体架构 3 大数据分析平台演进路线 4 大数据分析平台一期实施重点 5 附录：数据质量管理平台
数据交换层设计目标
数据服务层
保证数据在平台内 高速流转 保证数据交换过程中 不失真 保证数据交换过程中 不丢失 保证数据交换过程 安全可靠
数据区数据交 数据库数据交 大数据交换组
换组件
换组件
件
Hadoop 元数据
NAS 存储
数据平台导入 数据平台导出
临时区
临时区
ETL程 序区
云数据推送平台
商城系统
金融集团系统
? 贴源数据区和主题数据 区到集市数据区
? 大数据区到主题数据区 和集市数据区
? 主题数据区、贴源数据 区、集市数据区到沙盘 数据区
? 各个数据区数据归档
实现技术
? Sqoop实现集市数据 区与数据平台其他 Hadoop数据区的数
据交换 ? Hadoop 命令、Hive
外部表、MR程序实 现数据平台Hadoop 数据区间的数据交
数据平台、数据应用、数据管控……
阿里巴巴大数据实践：数据管理篇
基于表的字段元数据，如字段中的时间字段、字段在 下游使用中的过滤次数等，选择业务过程标识字段
基于主从表的关联关系、关联次数，确定和主表关联 的从表
基于主从表的字段使用情况，如字段的查询次数、过 滤次数、关联次数、聚合次数等，确定哪些字段进入 目标模型
元数据应用
驱动ETL开发
OneClick产品
数据管理 篇
数据成本计量
存储成本 计储付费、扫描付费 数据资产成本管理分为数据成本计量和数据使用计费两个步骤
从成本的角度反映出数据加工链路中是否存在加工复杂、链路过长、依赖不 合理等问题，间接辅助数据模型优化，提升数据整合效率 通过数据使用计费，可以规范下游用户的数据使用方法，提升数据使用效率
阿里巴巴大数据实践
演讲人
2021-08-08
数据管理篇
数据管理篇
元数据 计算管理 存储和成本管理 数据质量
数据管理 篇
元数据
元数据概 述
元数据应 用
元数据定义
是关于数据的 数据
打通了源数据、数据仓库、数 据应用，记录了数据从生产到
消费的全过程
主要记录数据仓库中模型的定 义、各层级间的映射关系、监
控数据仓库的数据状态以及 ETL的任务运行状态
按用途的不同 分为两类
技术元数据 业务元数据
元数据概述 元数据价值
9,300 Million
单击此处添加标题
单击此处输入你的正文，文字是您思想 的提炼，为了最终演示发布的良好效果， 请尽量言简意赅的阐述观点；根据需要 可酌情增减文字，以便观者可以准确理 解您所传达的信息。
以超高压缩重复镜像数据， 通过平台化配置手段实现 透明访问
5、冷数据管理策 略
6、增量表merge 全量表策略
基于主从表的关联关系、关联次数，确定和主表关联 的从表
基于主从表的字段使用情况，如字段的查询次数、过 滤次数、关联次数、聚合次数等，确定哪些字段进入 目标模型
元数据应用
驱动ETL开发
OneClick产品
数据管理 篇
数据成本计量
存储成本 计储付费、扫描付费 数据资产成本管理分为数据成本计量和数据使用计费两个步骤
从成本的角度反映出数据加工链路中是否存在加工复杂、链路过长、依赖不 合理等问题，间接辅助数据模型优化，提升数据整合效率 通过数据使用计费，可以规范下游用户的数据使用方法，提升数据使用效率
阿里巴巴大数据实践
演讲人
2021-08-08
数据管理篇
数据管理篇
元数据 计算管理 存储和成本管理 数据质量
数据管理 篇
元数据
元数据概 述
元数据应 用
元数据定义
是关于数据的 数据
打通了源数据、数据仓库、数 据应用，记录了数据从生产到
消费的全过程
主要记录数据仓库中模型的定 义、各层级间的映射关系、监
控数据仓库的数据状态以及 ETL的任务运行状态
按用途的不同 分为两类
技术元数据 业务元数据
元数据概述 元数据价值
9,300 Million
单击此处添加标题
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以超高压缩重复镜像数据， 通过平台化配置手段实现 透明访问
5、冷数据管理策 略
6、增量表merge 全量表策略
2024版大数据PPT模板
定期安全漏洞扫描
对网络系统进行定期的安 全漏洞扫描，及时发现并 修复潜在的安全隐患。
隐私泄露风险评估方法论述
评估隐私泄露风险
通过对数据类型、存储方 式、传输方式等方面的分 析，评估隐私泄露的潜在 风险。
制定隐私保护策略
根据风险评估结果，制定 相应的隐私保护策略，包 括数据加密、访问控制等。
监控和审计
06 大数据发展趋势预测和挑 战
技术创新推动产业变革
新技术不断涌现
随着人工智能、云计算、区块链 等技术的不断发展，大数据技术
也在不断创新和进步。
数据处理效率提升
新技术的应用使得大数据处理效 率更高，能够更好地满足实时性、
准确性等需求。
产业应用不断拓展
大数据技术在金融、医疗、教育、 物流等领域的应用不断拓展，推
大数据PPT模板
目 录
• 大数据概念与特点 • 大数据采集与处理技术 • 大数据可视化展示技巧 • 大数据在业务场景中应用案例 • 大数据安全与隐私保护问题探讨 • 大数据发展趋势预测和挑战
01 大数据概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，是和多样化的信息资产。
行业应用现状及前景展望
行业应用现状
大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。人们对 于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
前景展望
未来，大数据将成为各类机构，尤其是企业的重要资产，数据资产的管理和有效利 用成为企业核心竞争力的重要体现。同时，大数据技术的不断发展和深入应用，将 推动各行业的信息化、智能化进程，为社会经济发展注入新的活力。
阿里的大数据架构课件
OSS对象存储系统
总结词
海量数据、安全可靠、低成本
详细描述
阿里云对象存储系统（OSS）是阿里云提供的一种海量数据存储服务，具有安全可靠、 低成本的特点。它采用分布式架构，能够应对海量数据的存储和访问需求，同时提供数 据加密、权限控制等功能，确保数据的安全性和隐私性。此外，OSS还提供了灵活的计
费方式和成本优化策略，帮助用户降低存储成本。
销售预测
通过分析历史销售数据，预测未来一段时间 内的销售趋势，为库存管理和采购决策提供 依据。
金融风控的数据处理
01
风险评估
对借款人的信用历史、资产负债 表等信息进行综合分析，评估借 款人的信用风险。
02
03
反欺诈检测
信贷决策
通过分析交易数据、用户行为等 数据，检测和预防金融欺诈行为 。
基于借款人的信用评估结果和其 他相关信息，决定是否发放贷款 以及贷款额度。
智能推荐的数据挖掘
个性化推荐
根据用户的兴趣、偏好和行为数据， 为用户推荐个性化的内容和服务。
广告精准投放
通过分析用户的行为和兴趣，将广告 投放到目标用户群体中，提高广告效
果和转化率。
市场细分
基于用户的行为和属性数据，将市场 划分为不同的细分领域，为产品定位
和市场策略提供依据。
07 总结与展望
阿里大数据架构的优势与挑战
02 阿里大数据架构概述
阿里大数据架构的发展历程
起步阶段
阿里早期的大数据架构主要依赖 于开源技术，如Hadoop，用于 处理和分析大规模数据。
升级阶段
随着业务的发展，阿里对大数据 架构进行了升级，引入了更多先 进的技术和解决方案。
领先阶段
目前，阿里的大数据架构已经处 于行业领先地位，为各种业务场 景提供了强大的数据支持。
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。
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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
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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
阿里巴巴大数据实践之路
3
数据隔离，分权管理
基于ODPS多租户机制，各部门可独立管理自身的数据，
独立做数据授权
计算资源分配
按需弹性分配的计算资源大池
ODPS：一个计算引擎 飞天：一台计算机
集群1
集群2
集群n
②通：数据打通
如何打通多个业务数据？
1
数据共享
2
数据整合
One Data
3
公共数据 服务
One Service
数据隔离与共享：普通模式
安全的数据共享机制
（基于ODPS多租户数据授权模型）
部门1
关部系门网3 络
部门5
部门2
部门4
……
ODPS集群 ···多租户
数据不搬家，可用不可见
数据隔离与共享：担保模式
账号，权限，计量 全局元数据管理，全链路血缘跟踪
数据整合与服务
One Service：公共数据服务
人群画像 特征工程 行为库
关系库
阿里大数据体系结构
前台 业务
金融
客服
信用
安全 风控
营销
搜索
物流
…
中台
公共数据服务
One Data DW
公共数据产品和数据服务 统一的数据仓库
后台
公共技术平台 One Platform
统一的大数据技术平台
ODPS，ADS
数据共享 算法共享 知识共享
生态 运营 建设 管理
数据安全 数据质量 数据标准 成本管理
……
One Data：一个数据仓库 ODPS：一个计算引擎 飞天：一台计算机
集群1
集群2
集群n
③用：数据化运营
阿里数据化业务版图
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PART 03
技术新边疆
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像有经验了，更加努力地跳几次，终于跳上第二层台阶。可它并不休息，而是接着向妈妈所在的台阶拼搏。它一次次跃起，又一次 次摔在那冰冷的台阶上。隔着屏幕，我都深深感到疼，可它却不气馁，一次次摔倒，又一次次站起。它的行动仿佛在说：快了！快
了！就要到了！再坚持一会儿！我的眼睛直勾勾地盯着屏幕，心随着小鸭子的跃起、摔倒而七上八下。哇！它终于跳上第三层台阶， 来到妈妈的身边，作文:..雀跃地围着妈妈转。有了它的成功，其他小鸭子备受鼓舞，坚持不懈地跳跃着，终于成功了。 小鸭子们摔倒了多少次？没有人知道。但这一次次摔倒，见证了小鸭子的成长。人也是如此。 曾经在河滨路上看到一位年轻的爸爸带着他的孩子学走路。刚学走路的
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PART 02
互联网创新
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&;我不害怕，我不害怕。我要奔向我心里的远方，亲手拥抱最美好的时光&;&;&;思绪渐渐拉回，却又在如今
目录/CONTENTS
01 大数据时代 02 互联网创新 03 技术新边疆 04 用户新物种
PART 01
大数据时代
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大数据云计算
China Minsheng Bank summary report template
/ 互联网+/商业计划书/ 区块链+/商务演示/
项目负责人：XXXX
互联网是连接一切 更是体验、融合和创新
互联网的所有的一切都是连接，人与人的连接让我们更亲近，人与物的连接 让我们更方便，物与物的连接让我们的生活更智能。
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孩子都走得摇摇晃晃的，没走几步就会摔倒。他的爸爸十分不忍，每当孩子身体前倾，有摔倒之势，便马上扶住他。来回几次，身 旁的一位婆婆拉住那位爸爸：&;你别拉他，让他自己走，他摔倒后知道疼，就会忍着不摔倒。&;那位爸爸听后，陷入沉思，无暇去 顾及他的孩子。只见，那孩子走出几步便摔倒，一屁股坐下。这回，他的爸爸没有扶住他，他也并不在意。爬起来，嘴里&;咿咿呀 呀&;地念着，往前走，好像在说&;我知道我为什么会摔倒了，我找到方法了&;。不知不觉间，他走了出去。虽然步伐仍是不稳，但 这却是他成长所迈出的第一步。
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