大数据时代2016资料共56页文档
2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状
2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状一、大数据的来源数据来自于一切客观存在，包括宏观到微观的物理世界，各种生物体、人类社会活动、感知、认识和思维的结果。
随着信息技术的发展，当通常所说的数据是指经过数字化转换后的信息，是可以被量化、分析和再利用的信息，包含数值、文字、符号、音频、视频等不同形态。
对数据的分析都并非新鲜事，如交通规划、宏观经济分析、电力系统规划、气象预测、高能物理、航天航空、基因工程等大规模数据分析和计算早已在人类生产和生活中发挥着关键的作用。
早在1970年哈佛大学关于资源三角形的论述中，将材料、能源、信息看成是推动社会发展的三种基本资源，因此传统的商业智能和数据库厂商得以出现并快速发展。
数据规模和类型的剧变：互联网和移动互联网的发展、传感技术的广泛应用，使得数据的规模和种类急剧增长。
数据类型也不仅仅包含关系型数据，还出现了大量的日志、文本、图片、音频和传感器等非结构化和半结构化数据。
2020年所产生的数据量是2009年的44倍。
数据存储成本下降：单位信息存储成本的下降，使得对海量数据的分布式存储技术难度降低。
30年前，1TB存储的成本为16亿美金，如今通过云存储服务所需不到100美金。
大规模数据处理成为可能：随着计算机技术能发展，对非结构化数据的处理和分析方式组建成熟，MapReduce模型以及云计算模式的出现，是大规模数据处理的成本和技术门槛大大降低。
数据采集更为密集和广泛：随着移动互联网和物联网技术的发展，使得数据的采集更加方便。
数据分析应用的发展：Google、百度、淘宝等数据分析的经典案例给业界带来很强的冲击。
二、行业术语SparkSpark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS（Hadoop Distributed FileSystem），因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
2016年中国大数据产业发展规模现状及趋势
2016年中国大数据产业发展规模现状及趋势“大数据”一词来自于未来学家阿尔文·托夫勒1980年所著的《第三次浪潮》，他将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
最早开始对大数据进行应用探索的是2005年雅虎公司的Hadoop项目，而Hadoop最初只是用来解决网页搜索问题的一个项目，后来被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。
2009年，谷歌公司研发的一款预测流感的产品——“谷歌流感趋势”，在甲型H1N1流感暴发的几周前，成功的预测了流感在美国境内的传播，其分析结果甚至具体到特定的地区和州，且花费时间很短，而美国疾病控制中心要在流感暴发一两周之后才知道。
“谷歌流感趋势”所带来的社会意义，瞬间把大数据推上了风口浪尖。
那么大数据到底是什么？研究机构Gartner将“大数据”定义为：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。
IBM指出，大数据V olume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和Veracity（真实性）。
对于上述5个特征，我们需要综合来看，对于量级没有达到PB级的数据，如果需要快速完成、数据真实且能够挖掘出一定的价值，我们也称之为大数据。
大数据的真正魅力并不在于数据的量多及丰富性，而在于通过数据的整合共享来挖掘其中的价值，帮助国家政府、企业及消费者做出更加明智的决策，降低各类成本。
中国大数据市场规模目前，中国大数据仍处于起步发展阶段，各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增量明显。
数据显示，2014年，中国大数据产业市场规模达到约767亿元。
预计到2020年，中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元。
对于大数据细分市场规模来讲，目前，我国的大数据产业基础建设市场所占比重最大，2014年大数据基础建设市场占比超过一半，达到64.53%。
大数据时代概述(PPT 107页)_7566
II. 传播指导
目标人群界定 媒介战略指导 传播内容指导
目标人群界定
Who- 准确了解用户构成，掌握用户行为特征
围绕哪类人群展开传播？ 受众分布是否与设想吻合？
•年龄 •性别
男
•收入
•所在区域
女
•职业
•教育程度
•……..
•消费心理
•喜好 •关注内容
•活跃时间 ••关……注. 群体
博客文章 新博客
5万条 微博 465名 新用户
1.37亿人
同时QQ在线
97个
视频上传到优酷， 内容总计14个小时
5.6万人
淘宝在线
230万元
交易额
80篇
新帖子发布
1200篇
新回复
是的， 我们已经进入了
大数据时代
大数据时代
变化
在web 2.0的时代， 人们从信息的被动 接受者变成了主动 创造者
数据
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表 现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息
等等。
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.
未视：半/非结构化数据 85%
主管们看的 战情数位仪表板 ，其实是残缺的
…
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大数据不仅仅是“大”
多大？ 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
大数据的构成
大数据包括： 交易数据和交 互数据集在内 的所有数据集
大数据时代(PPT2)
金融科技
金融机构运用大数据技术，进行风险 评估、信用评级、投资决策等，提高 金融服务的智能化水平。
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CATALOGUE
大数据技术基础
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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，有些应用需要非常巨大的计算能 力才能完成，如果采用集中式计算， 需要耗费相当长的时间来完成。因此 ，将问题进行拆分，分配给多个计算 机进行处理，可以节约整体计算时间 ，大大提高计算效率。
大数据时代(PPT2)
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contents
目术基础 • 大数据在各行各业应用案例 • 大数据挑战与机遇 • 大数据未来发展趋势
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大数据概述
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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（数据体量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数 据类型繁多）、Value（价值密度低）的4V特点。
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大数据发展历程
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萌芽期
20世纪90年代至2008年 ，大数据概念开始提出， 但仅局限于互联网公司内 部使用。
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• NoSQL数据库：NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付 web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以 克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了 解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
2016年大数据行业报告
2016年大数据行业报告2016年5月目录一、大数据发展概述 (3)二、大数据特性和行业模块 (4)1、大数据的特性 (4)2、大数据行业模块 (6)三、大数据在不同行业的发展情况 (8)1、高度渗透 (8)2、持续探索 (10)3、体制困境 (13)四、大数据产业链的发展逻辑 (16)五、投资方向的选择 (19)一、大数据发展概述大数据概念在最近几年开始火热起来，大数据包含两个概念，一个是“数据”、另一个是“大”。
所以数据是基础。
经过信息时代的发展，我们发现语音、图像、动作、物体等几乎一切均可以实现数据化。
在随着时间的流逝中，所有物体均在不断的产生数据。
而其中大部分的数据并没有被我们观察到或者记录下来。
这些数据没有被记录下来的原因有很多，比如我们认为对某些数据观察没有价值、但是更重要的一个原因是数据观察记录的成本太高。
进入到计算机/互联网时代，在使用计算机/互联网的过程中，所有通过他们来传递的信息，均是数字化的内容。
这样相当一部分与人有关的信息数字化之后沉淀在计算机和网络上。
科技公司在他们的壮大过程中，开始使用沉淀在计算机/网络上面的数据。
在这个阶段，数据库技术出现，关系型数据成为主流，为政府、企业、科研均提供了非常大的便捷。
一些拥有最广泛的数据来源的企业开始发现，当数据的规模、来源、种类达到一定规模之后，将产生一些非常有趣的事情。
这里的典型就是Google，他们最先发现这大数据产生的力量。
例如，通过分析美国人最频繁检索的词汇，与美国疾病中心2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较并建立模型，最终成功预测2009年冬季流感的传播。
也就是这个阶段，大数据渐渐被公众开始熟知。
更进一步，信息技术的发展加上移动互联网的普及，带来了两方。
大数据时代2016资料
3EB…
Google 上每天需要处理24PB 的数据…（视频）
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
571亿的构成:农村给力！
2015年双十一成交额912亿元
2015年双十一，其中有你多少？（视频）
（二）案例——大数据里看春运“迁徙”发布的腊月二十六22时前的 全国8小时最热线路图 支付宝发布的春运路线热点图
40天，36亿人次。这是2014年春运的总时间和总出行人数。在这场堪称人类历
史上最大规模的短期迁徙中，人群从哪儿去了哪儿？哪些线路最热门？
第七次信息革命？
现在我们正经历着一场信息革命。这不是 在技术上、机器设备上、软件上或速度上 的一场革命，而是一场“概念”上的革命 。以往 50 年信息技术的重点在“技术”上 ，目的在于提升信息传播范围、传播能力 和传播效率。而新的信息革命的重点将会 在“信息”上。 ——彼得·德鲁克 《21世纪的管理挑战》
（三）大数据的五个特点
1.类型多
非结构化数据
• 网络日志、音频 结构化数 “1、2、3、4” 等 传统数字以及符 号
、视频、图片、
地理位置信息 • 社交媒体中产生 的数据
7 5%
25
% 据
2.容量大
• 美国的国会图书馆
• •
•
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，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.
大数据时代2016
大数据时代2016 尊敬的读者：
1.引言
1.1 背景概述
2.大数据的定义和特点
2.1 大数据的定义
2.2 大数据的特点
2.2.1 大容量
2.2.2 多样性
2.2.3 实时性
2.2.4 高速性
2.2.5 真实性
3.大数据技术
3.1 大数据采集与存储技术
3.1.1 传统数据采集方式
3.1.2 大数据采集技术及方法
3.1.3 大数据存储技术
3.2 大数据处理与分析技术3.2.1 批处理技术
3.2.2 实时处理技术
3.2.3 机器学习算法及应用3.3 大数据可视化技术
3.3.1 可视化工具和技术
3.3.2 可视化实践案例
4.大数据应用领域
4.1 商业智能和市场分析4.2 金融和风险管理
4.3 医疗健康
4.4 交通和城市管理
4.5 教育和学术研究
4.6 其他行业应用案例
5.大数据的挑战与机遇
5.1 隐私和安全问题
5.2 数据质量和数据一致性
5.3 技术人才和人力资源
5.4 数据治理和合规性
5.5 未来发展趋势和机遇
6.附件
附件1：大数据案例研究报告
附件2：大数据技术工具手册
请注意，本文档中涉及到的法律名词及其注释如下：
- 数据保护法：指保护个人数据和隐私的法律法规。
- 数据治理：指组织和管理数据以确保数据质量、合规性和风险管理的过程。
大数据时代讲义
大数据时代讲义大数据时代讲义第一章：概述1.1 什么是大数据1.1.1 定义1.1.2 特点1.1.3 产生原因1.2 大数据的应用领域1.2.1 商业领域1.2.2 社会领域1.2.3 科研领域1.2.4 其他领域案例分析第二章：大数据技术2.1 大数据的存储技术2.1.1 关系型数据库2.1.2 非关系型数据库2.1.3 分布式文件系统 2.2 大数据的处理技术2.2.1 批处理2.2.2 流处理2.2.3 图计算2.3 大数据的分析技术2.3.1 数据挖掘2.3.2 机器学习2.3.3 文本分析第三章：大数据的挑战与机遇 3.1 隐私与安全3.1.1 隐私保护措施3.1.2 数据安全3.2 数据质量问题3.2.1 数据清洗3.2.2 数据一致性3.3 人才需求与培养3.3.1 大数据人才需求3.3.2 大数据人才培养方案第四章：大数据法律法规4.1 数据保护法4.1.1 个人信息保护法4.1.2 数据隐私权法4.1.3 数据安全法4.2 知识产权法4.2.1 数据版权法4.2.2 数据专利法4.3 监管法4.3.1 数据监管机构4.3.2 数据合规管理第五章：大数据案例分析5.1 电商领域大数据应用5.1.1 个性化推荐5.1.2 营销策略优化5.2 社交媒体数据分析5.2.1 用户行为分析5.2.2 舆情监测与分析第六章：未来展望6.1 大数据发展趋势6.1.1 与大数据结合6.1.2 边缘计算与大数据6.2 大数据的影响与作用6.2.1 社会经济发展6.2.2 科学研究进展附录：附件1：数据清洗工具比较表附件2：机器学习算法分类汇总法律名词及注释：1.数据保护法：指保护个人信息及数据安全的法律法规。
2.个人信息保护法：针对个人信息的收集、处理、使用等行为进行规范和保护的法律法规。
3.数据隐私权法：保护个人数据隐私权益的法律法规。
4.数据安全法：规定数据管理者应当采取的数据安全保护措施的法律法规。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：大数据时代的到来，标志着信息技术的快速发展和数据爆炸式增长。
在这个信息爆炸的时代，我们面临着海量的数据，如何从这些数据中获取有价值的信息成为一个重要的问题。
本文将对大数据时代的概念、特点、应用以及相关技术进行综述，旨在全面了解大数据时代的背景和发展。
一、大数据时代的概念和特点1. 概念：大数据是指规模巨大、类型多样的数据集合，其数量超出了传统数据管理工具的处理能力。
大数据时代是指在这样的背景下，利用先进的技术和方法，从大数据中挖掘出实用的信息和知识。
2. 特点：（1）规模巨大：大数据的规模通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过传统数据的规模。
（2）多样性：大数据包含了结构化、半结构化和非结构化的数据，如文本、图象、音频等。
（3）高速度：大数据的产生速度非常快，需要实时或者近实时地进行处理和分析。
（4）价值密度低：大数据中包含大量的噪声和冗余信息，需要通过分析和挖掘提取有价值的信息。
二、大数据时代的应用领域1. 商业领域：（1）市场营销：通过对大数据的分析，可以了解消费者的需求和偏好，从而制定精准的营销策略。
（2）供应链管理：利用大数据分析，可以优化供应链的运作，提高效率和降低成本。
（3）金融风控：大数据分析可以匡助金融机构识别潜在的风险和欺诈行为，提高风险管理能力。
2. 社会领域：（1）医疗健康：大数据分析可以匡助医疗机构提高诊断准确率、优化治疗方案，推动个性化医疗的发展。
（2）城市管理：通过对大数据的分析，可以实现智慧城市的建设，提高城市的管理和服务水平。
（3）交通运输：利用大数据分析，可以优化交通流量，提高交通安全和效率。
三、大数据时代的相关技术1. 数据采集和存储技术：（1）传感器技术：通过传感器采集各种物理量的数据，如温度、湿度、压力等。
（2）云计算技术：利用云计算平台进行大规模数据的存储和处理。
2. 数据处理和分析技术：（1）机器学习：通过机器学习算法对大数据进行分析和挖掘，发现其中的模式和规律。
大数据专题讲义资料精要
引言概述随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的关键词之一。
大数据的应用已渗透到各个行业和领域，对于企业决策、市场推广、科学研究等方面起到了举足轻重的作用。
本文将进一步探讨大数据的相关概念、应用领域和技术工具，以及在大数据时代中面临的挑战和机遇。
正文内容一、大数据的概念与特征1.大数据的定义和范围：大数据是指规模巨大、类型繁多、增长迅速的数据集合，具有高速、多样和全球分布的特点。
2.大数据的四个特征：大容量、高速度、多样性和价值密度。
二、大数据的应用领域1.金融领域：大数据在银行、保险和证券等金融机构中的应用，如风险管理、反欺诈和个性化投资等。
2.零售与电商领域：大数据在零售业和电子商务中的应用，如市场分析、用户行为预测和定价策略优化等。
3.制造业与物流领域：大数据在制造业和物流领域中的应用，如供应链优化、生产过程监控和质量控制等。
4.医疗与健康领域：大数据在医疗健康领域中的应用，如临床决策支持、疾病预测和个性化医疗等。
5.城市管理与交通领域：大数据在城市管理和交通领域中的应用，如交通流预测、智能交通系统和城市规划优化等。
三、大数据的技术工具1.数据获取和存储技术：包括数据采集、传输和存储的技术，如传感器网络、云存储和分布式文件系统等。
2.数据处理与分析技术：包括数据清洗、数据挖掘和机器学习等技术，如Hadoop、Spark和DistributedTensorFlow等。
3.数据可视化与交互技术：包括数据可视化和交互分析的技术，如Tableau、D3.js和PowerBI等。
4.大数据安全和隐私保护技术：包括大数据安全和隐私保护的技术，如加密算法、数据脱敏和访问控制等。
5.与大数据融合：大数据与的融合，如深度学习、自然语言处理和图像识别等。
四、大数据时代面临的挑战和机遇1.挑战：数据质量不稳定、数据隐私保护、技术人才缺乏和数据安全等方面的挑战。
2.机遇：数据驱动的决策、个性化营销、智能化服务和创新发展等方面的机遇。
大数据时代
大数据时代一、阅读书目名称：《大数据时代》维克托·迈尔—舍恩伯格等著二、书中重要语句的节选：大数据的核心就是预测。
它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
（第016页）大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。
第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随即采样。
第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。
第三个改变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。
（017—018页）数据化——是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。
（104页）三、正文随着时代的发展，大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在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，大数据时代的来临势不可挡。
大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
首先我们来阐述大数据为什么如此重要？它能带来什么价值？如今，数据代表着对某件事物的描述，数据可以记录、分析和重组它。
这就出现了“数据化”这个概念，即指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。
计量和记录一起促成了数据的诞生，它们是数据化最早的根基。
一切数据均可量化，当文字变成数据，人就可以用之阅读，机器也可用之分析。
谷歌就是精明地利用这些数据化的文本来改进了它的机器翻译服务。
当方位变成数据，我们可以跟踪事物的地理位置信息。
有了GPS定位系统，我们不用再担心迷路，可以想去哪就去哪。
我们还可以利用大量的位置数据预测交通情况。
当沟通变成数据，Facebook、Twitter、LinkedIn可以通过用户的社交网络图来得知用户的喜好。
2016年中国大数据产业发展规模现状及趋势课件
2016年中国大数据产业发展规模现状及趋势“大数据”一词来自于未来学家阿尔文·托夫勒1980年所著的《第三次浪潮》，他将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
最早开始对大数据进行应用探索的是2005年雅虎公司的Hadoop项目，而Hadoop最初只是用来解决网页搜索问题的一个项目，后来被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。
2009年，谷歌公司研发的一款预测流感的产品——“谷歌流感趋势”，在甲型H1N1流感暴发的几周前，成功的预测了流感在美国境内的传播，其分析结果甚至具体到特定的地区和州，且花费时间很短，而美国疾病控制中心要在流感暴发一两周之后才知道。
“谷歌流感趋势”所带来的社会意义，瞬间把大数据推上了风口浪尖。
那么大数据到底是什么？研究机构Gartner将“大数据”定义为：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。
IBM指出，大数据V olume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和Veracity（真实性）。
对于上述5个特征，我们需要综合来看，对于量级没有达到PB级的数据，如果需要快速完成、数据真实且能够挖掘出一定的价值，我们也称之为大数据。
大数据的真正魅力并不在于数据的量多及丰富性，而在于通过数据的整合共享来挖掘其中的价值，帮助国家政府、企业及消费者做出更加明智的决策，降低各类成本。
中国大数据市场规模目前，中国大数据仍处于起步发展阶段，各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增量明显。
数据显示，2014年，中国大数据产业市场规模达到约767亿元。
预计到2020年，中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元。
对于大数据细分市场规模来讲，目前，我国的大数据产业基础建设市场所占比重最大，2014年大数据基础建设市场占比超过一半，达到64.53%。
大数据策(2016100601)
二O一六年十月
Hadoop应用领域
疾病防控
霍乱地图分析了霍乱患者 分布与水井分布之间的关 系，发现在有一口井的供 水范围内患者明显偏多， 据此找到了霍乱爆发的根 源是一个被污染的水泵
《大数据策》
反映霍乱患者分布与水井分布的地图
二O一六年十月
Hadoop应用领域
构建覆盖全生命周期、内涵丰富、结构合理的以人为本全面连续的综合健康服务体 系，利用大数据技术和智能设备技术，提供线上线下相结合的公众健康服务，实现 “未病先防、已病早治、既病防变、愈后防复”，满足社会公众多层次、多方位的 健康服务需求，提升人民群众的身心健康水平
二O一六年十月
Hadoop核心技术
Hadoop缺陷：计算模型延迟过高，适用于离线批处理的应用场景，难以胜任 实时、快速计算的需求，不适合执行迭代计算 SPARK优势：基于内存的分布式并行编程框架和DAG的任务调度执行机制， 支持迭代计算，具有较高的实时性，带来更高的迭代运算效率
《大数据策》
二O一六年十月
Ambari
Hadoop快速部署工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控
Kafka
Spark
《大数据策》
一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有 动作流数据
目前使用最广的内存型分布式计算框架，内嵌DAG（有向无环图）工作流引擎
二O一六年十月
Hadoop核心技术
大数据策
《大数据策》
二O一六年十月六日
二O一六年十月
提纲
• 第三次信息化浪潮 • Hadoop 核心技术 • Hadoop 应用领域 • 我们的 Hadoop
《大数据策》
二O一六年十月
2016年大数据行业分析报告(完美版)
2016年大数据行业分析报告(此文档为word格式，可任意修改编辑！）2016年3月目录一、大数据：DT时代的核心要素71、大数据是未来社会的核心资源72、被低估的影响：大数据将指引人类走向智能社会9（1）大数据“量”和“质”的双提升奠定机器智能的基础9（2）数据驱动颠覆传统计算机算法，导致人工智能出现突破性进展10（3）大数据与人工智能相互促进，实现发展的正循环11①人工智能是解决大数据的数量和效率之间矛盾的关键11②大数据利用人工智能实现大数据应用的正循环12二、政府：推动大数据应用的最关键力量131、政府掌握大量最具应用价值的核心数据，是推动大数据应用的最关键力量132、国内外政府开放数据的情况153、大数据对于政府治理具有极大的价值164、大数据上升至国家战略成为共识165、我国高度重视大数据未来发展186、各部委行动时间表已经确定，我国大数据发展面临历史性机遇19三、大数据时代到来，应用领域不断拓宽211、数据已经成为可交易的重要资产212、云计算是大数据产业发展的助推器223、大数据的应用领域在不断拓宽25四、大数据应用：从发现价值到创造价值301、大数据延伸BI内涵，提高企业效率302、大数据满足需求，市场空间巨大303、大数据创造需求，拓宽市场边界30五、大数据产业链分析301、大数据产业链的主要参与方302、数据资产开始成为核心资源313、大数据技术是重要生产力31六、大数据与产业的聚合效应311、生物大数据31（1）生物大数据的应用已经存在：IBM Watson31（2）生物大数据的来源31（3）生物大数据的价值无穷32（4）数据的积累和挖掘是大数据行业的壁垒32（5）重点公司322、互联网金融：大数据推动金融体系的大变革32（1）大数据构建征信体系32（2）金融产品设计更加合理，提高产品价值33（3）重点公司333、互联网医疗：医疗大数据逼近引爆点33（1）大数据应用是医改方向33（2）医保+大数据：让医保控费更有效34（3）医药+大数据：提升药品品质34（4）医疗+大数据：开启精准医疗时代34（5）重点公司344、工业互联网：大数据重塑工业价值链35（1）深度挖掘工业大数据潜在价值35（2）数据将在未来制造业发挥核心作用35（3）重点公司355、车联网：大数据技术的应用先锋36（1）车联网是大数据应用的最佳载体36（2）车联网大数据的应用趋势36①从被动安全到主动安全发展36②以大数据为基础向汽车后市场渗透37（3）车联网产业链各环节大数据布局37（4）重点公司376、信息安全：大数据拓展大安全边界37（1）大数据安全分析正在重塑网络安全38（2）数据安全已成信息安全重中之重38（3）重点公司387、传媒：大数据重构精准营销38（1）利欧股份38（2）蓝色光标39（3）省广股份39七、重点上市公司简况391、万达信息：全力打造“互联网第四极”392、恒生电子：阿里金融帝国的战略性布局393、卫士通：打造信息安全国家巨舰404、数字政通：智慧停车场新模式空间巨大405、常山股份：成功转型IT，发力个人征信406、华东电脑：剑指上海科创中心龙头407、北信源：“泛”终端安全管理龙头崛起418、佳讯飞鸿：工业40+军工信息化齐头并进419、机器人：智能装备平台公司进入加速发展期，价值有望重估4110、长荣股份：印刷行业工业40，云印刷打造互联网+模式41数据成为DT时代的核心要素。
《大数据时代》PPT课件
数据分析方法
数据分析方法包括描述性统计、推断性统计、数据挖 掘和机器学习等方法。
大数据处理工具
大数据处理工具包括Hadoop、Spark、Flink等工具， 它们提供了大数据处理和分析的编程接口和框架。
03
大数据在各领域应 用
金融行业应用
《大数据时代》PPT 课件
目录
CONTENTS
• 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
01
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。
加密与匿名化技术
采用先进的加密和匿名化 技术，确保数据存储和传 输过程中的安全性。
技术挑战与解决方案
数据处理速度
大数据处理需要高速的计算和存储能力，传 统技术可能无法满足需求。
分布式计算与存储技术
采用分布式计算和存储技术，提高数据处理 速度和效率。
数据质量问题
大数据中可能存在大量不准确、不完整或重 复的数据，影响分析结果的准确性。
人工智能与机器学习 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。
大数据应用价值
商业决策支持
优化运营流程
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。
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。
大数据时代完整版
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《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 的商业变革
01 数据化
一切皆可量化 数据交叉复用
变革的基础
一切事物都可量化，变为数据
变革的重点
由T（技术）转变到I（信息）上
数字化：模拟数据转换成用“0”和“1”表示的二进制码。例：书页的扫描，无法检索内容 数据化：把一种现象转换为可制表分析的量化形式的过程。例：书变成数据化文本，可检索
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《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 的思维变革
03更好
不是因果关系 而是相关关系
大数据时代
可能的3大变革
变革１：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任 变革２：个从动因ＶＳ预测分析，为行为而不是为倾向负责 变革３：设立内部与外部算法师去监测数据的合法使用
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 之拥抱
重要的是维克托教授提醒我们： 大数据时代已经来临
你准备好了吗
大数据时代 的商业变革
02 价值
取之不尽，用 之不竭的创新
真实价值
隐藏在冰山之下
数据价值