大数据中心ppt课件
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大数据中心 ppt
我国数据中心机架规模持续稳步增长，大型以上数 据中心规模增长迅速。近年来，我国数据中心机架规模稳 步增长，按照标准机架 2.5kW 统计，截止到 2021 年年 底，我国在用数据中心机架规模达到 520 万架，近五年 年均复合增速超过 30%。其中，大型以上数据中心机架 规模增长更为迅速，按照标准机架 2.5kW 统计，机架规 模420 万架，占比达到 80%。
从我国数据中心下游应用分 布情况来看，互联网厂商是我国 数据中心主要的应用端，需求占 比达60%，其次为金融业和政府 机关，占比分别为20%和10%。
CONTENTS
目 录
01. 行业概述及发展背景
02. 行业发展现状及市场分析
03 项目总体规划及建设方案 .
04. 案例分析 05. 盈利模式心、中金数据昆山以号中心）
我国头部互联网企业及第三方服务商也在积极开展节能减排技术实践，建设运营HVDC、自研“零功耗”臵顶冷却单元及 AI 调优技术，年均 PUE 达到 1.08； 秦淮数据环首都数据中心利用模块化、绿电交易及资源回收等技术，年均 PUE 达到 1.15，可再生能源利用率达到了 100%。
行业发展现状-低碳环保：技术机制不断完善，节能实践快速推进
国际互联网巨头积极推动绿色能源使用，促进数据中心节能减排。谷歌、苹果和脸书积极公布可再生能源使用进展，并 分别于2017 年、2018 年及 2020 年实现运营体系 100%可再生能源使用。微软和亚马逊计划于 2025 年实现 100%可再生能 源使用目标。
◈《数据中心能效限 定值及能效等级》 GB40879-2021 ◈《关于完整准确全 面贯彻新发展理念做 好碳达峰碳中和工作 的意见》
◈关于组织开裹2021 年国家绿色数据中心 推荐工作的通知 ◈《“十四五”信息通 信行业发展规划》、 《关于加强产融合作 推动工业绿色发展的 指导意见》
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
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。
2024版大数据PPT免费
政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、 准确性和时效性，推动政府治理体系 和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价机器上，提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引 擎，提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API，支持批处理、流处理、 图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规，保障数据安全和个人隐私，促进大数据
产业健康发展。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入 应用，人们产生的数据量 呈指数级增长，形成了海 量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使 得各种设备产生的数据不 断汇聚，进一步推动了大 数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算 和存储能力，为大数据的 处理和分析提供了有力支 持。
建立因变量与自变量之间的线性关系，实现 预测和解释。
2024全新大数据ppt课件免费
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私 保护问题日益突出，需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程，我对大数据 有了更深入的了解，掌握了大数 据处理的基本技能和方法，对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅，不仅加深了对理论 知识的理解，还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构，包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通，以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术，对海量数据进行 自动化、智能化的分析， 挖掘数据中的潜在价值。
大数据ppt课件
改善社会治理和公共服务
2
• 大数据技术可以提升政府服务能力和效率 ，推动公共服务的个性化和精细化。
推动科技创新和进步
3
• 大数据技术为科学研究提供了更加高效和 准确的数据分析工具，推动了科技创新和进
步。
大数据的技术与发展
数据采集与存储技术
数据处理和分析技术
• 大数据的采集和存储需要使用分布式 文件系统、数据库等技术。
分析方法
结论与展望
• 采用自然语言处理、图像识别、情感 分析等方法，对社交媒体数据进行情感分 析，提取其中的情感词汇和情感表达。
• 通过基于社交媒体的情绪分析。我们 可以更好地了解公众对于某个事件或产品 的情感倾向
案例五：金融行业的风控大数据应用
背景与目标
• 金融行业是风险密集的行业，如何 有效地进行风险控制是金融行业的重要 任务之一
市场调研
02
• 通过大数据分析，了解市场趋势和竞争对手情况，制定
市场策略。
客户分析
03
• 通过分析客户数据，了解客户需求和行为，提供个性化
服务。
医疗健康
病患数据分析
• 通过分析病患数据，提高医疗质量和效率。
药物研发
• 通过大数据分析，加速药物研发过程。
健康管理
• 通过分析个人健康数据，提供个性化健康建议。
分析方法
• 采用数据挖掘、空间分析等方法， 对城市数据进行分类、预测、聚类等分 析。
结论与展望
• 通过基于公共数据的城市规划研究 。我们可以提高城市规划的科学性和有 效性
案例四：基于社交媒体的情绪分析
背景与目标
数据来源
• 社交媒体的普及使得人们可以在网络 上公开表达自己的情绪和意见
大数据介绍ppt课件
ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
➢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
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
实战项目2—— 数据分析及可视化应用
1.Python—2012年美国总统大选数据分析 2.动态气泡图的实现 3.热力感应图（heatmap.js）
管理大数据“易”,理解大数据“难”
•目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑， 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.
作用：
- 成本降低，能用PC机，不用大型机和高端存储 - 软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换
技术变革
云计算：把集中的运算分散开来
物联网：把分散的设备连在一起
Hadoop：把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop
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。
《大数据平台简介》课件
B
C
D
可扩展性强
大数据平台采用分布式架构，可以根据业 务需求进行横向和纵向的扩展，满足企业 不断增长的数据处理需求。
数据整合能力强
大数据平台能够整合不同来源、不同格式 的数据，实现数据的统一管理和分析。
挑战分析
数据安全风险高
随着数据量的增长，数据安 全问题也日益突出，如何保 障数据的安全和隐私成为大 数据平台面临的重要挑战。
定义
大数据平台是一个集数据存储、处理、分 析和管理于一体的综合性系统，旨在高效 处理大规模数据集，挖掘其潜在价值。
高效性
具备高性能的数据处理能力，能够快速处 理和分析大规模数据。
可靠性
提供数据备份、恢复和容错机制，确保数 据安全可靠。
扩展性
具备水平扩展和垂直扩展能力，可根据业 务需求灵活增加计算和存储资源。
大数据平台的应用场景
数据分析与挖掘
对海量数据进行深入分析和挖掘，发现 潜在规律和趋势，为企业决策提供支持
。
数据科学与机器学习
利用大数据平台进行数据建模、特征 工程、模型训练和评估等，支持机器
学习和人工智能应用。
数据仓库与报表
构建企业级数据仓库，提供标准化的 报表和查询服务，满足企业日常运营 和管理的需求。
05
CATALOGUE
大数据平台案例分析
案例一：某电商的大数据平台建设
总结词
该电商企业通过大数据平台建设，实现 了精准营销、个性化推荐和供应链优化 。
VS
详细描述
该电商企业利用大数据技术，收集并分析 用户行为、购买历史、浏览记录等数据， 实现了个性化推荐和精准营销。同时，通 过大数据分析，优化了供应链管理，降低 了库存成本，提高了运营效率。
(2024年)大数据介绍PPT课件
副本机制
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
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。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
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。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
大数据ppt模板课件
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100 %
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35%
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There are many variations of passages of lorem ipsum available, but the majority have suffered
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of passages of lorem
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of passages of lorem
of passages of lorem
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ipsum available
ipsum available
ipsum available
ipsum available
some form The humour randomized words
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There are many variations of the a passages lorem ipsum available, but the majority have suffered of the alteration in
2010
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Series 1 Series 2 Series 3 Series 4
添加标题内容
There are many variations of passages but the majority have suffered alteration in some form by injected.
(2024年)大数据ppt课件
• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
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。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
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。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
大数据中心建设思路PPT81页
光纤交换机
磁盘柜
存储
备份服务器
BI 应用服务器群
ETL/Monitor/Analysis
BI应用服务器可由多个服务器组成应用集群
数据中心建设的终极目标
企业统一数据模型
数据边界——顶层信息模型
实现最终目标的困难
网省电力数据应用所面临的挑战
数据中心的建设策略
短期见效、应用驱动展现全局指标数据，早出成果，短期见效，以应用促建设非源头数据直接导入，健全全局类指标数据转移部分业务系统查询功能切断统计途径
数据分析模型
………
主题1
主题2
主题n
………
基于主题域侧重于对企业范围内数据进行整合明细数据与聚合数据共享从技术而言是3NF模式
数据仓库模型
数据模型在数据仓库架构中所处的位置
企业级概念数据建模目的
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
产品主题描述国网公司提供的电能、热能与国网公司所提供服务的描述与价格信息以及与服务质量、服务效果相关的各类记录
设备
设备主数据用于描述企业发电、输电、配电、供电四大类在网运行设备资源、运行和调度信息、测试、破坏和环境等信息
电网
电网主题域包含了市场的电力价格、预测相关信息，网间、电厂电网的交易信息，以及电力调度中设备产生的相关数据
1
2
3
业务部门主导
过程中不断出成果
切断原有数据统计、汇报方式
数据中心的建设方式
1、自顶向下（追溯法\分析应用法）既先分析报表中指标数据，再根据指标的构成进行追溯分析，直至建设粒度到最小的、不可再分的业务细节数据；这种方式有利于梳理统计类指标，分析企业中各统计指标的口径。侧重纵向数据关联。2、自下而上（数据整合法）这种建设思路是先建立企业的概念模型，然后利用数 据仓库和企业建模标准等思想进行全面的数据模型设计、物理模型设计。侧重横向分析和标准建设。3、折中建设
磁盘柜
存储
备份服务器
BI 应用服务器群
ETL/Monitor/Analysis
BI应用服务器可由多个服务器组成应用集群
数据中心建设的终极目标
企业统一数据模型
数据边界——顶层信息模型
实现最终目标的困难
网省电力数据应用所面临的挑战
数据中心的建设策略
短期见效、应用驱动展现全局指标数据，早出成果，短期见效，以应用促建设非源头数据直接导入，健全全局类指标数据转移部分业务系统查询功能切断统计途径
数据分析模型
………
主题1
主题2
主题n
………
基于主题域侧重于对企业范围内数据进行整合明细数据与聚合数据共享从技术而言是3NF模式
数据仓库模型
数据模型在数据仓库架构中所处的位置
企业级概念数据建模目的
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
产品主题描述国网公司提供的电能、热能与国网公司所提供服务的描述与价格信息以及与服务质量、服务效果相关的各类记录
设备
设备主数据用于描述企业发电、输电、配电、供电四大类在网运行设备资源、运行和调度信息、测试、破坏和环境等信息
电网
电网主题域包含了市场的电力价格、预测相关信息，网间、电厂电网的交易信息，以及电力调度中设备产生的相关数据
1
2
3
业务部门主导
过程中不断出成果
切断原有数据统计、汇报方式
数据中心的建设方式
1、自顶向下（追溯法\分析应用法）既先分析报表中指标数据，再根据指标的构成进行追溯分析，直至建设粒度到最小的、不可再分的业务细节数据；这种方式有利于梳理统计类指标，分析企业中各统计指标的口径。侧重纵向数据关联。2、自下而上（数据整合法）这种建设思路是先建立企业的概念模型，然后利用数 据仓库和企业建模标准等思想进行全面的数据模型设计、物理模型设计。侧重横向分析和标准建设。3、折中建设
(2024年)大数据介绍pptppt课件
Flink
03
一个流处理和批处理的开源框架，提供了高吞吐、低延迟的数
据处理能力。
8
数据存储与管理技术
2024/3/26
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。
9
数据处理与分析技术
SQL与NoSQL数据库
用于数据的存储和查询，包括关系型数据库 （如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数 据库（如MongoDB、Redis）。
2024/3/26
数据挖掘与机器学习
通过统计学、计算机视觉、自然语言处理等技术， 从数据中提取有用信息和预测未来趋势。
金融科技
金融机构利用大数据分析进行 风险评估、信用评级、反欺诈 等。
商业智能
通过大数据分析，帮助企业了 解市场趋势、客户需求和行为 模式，为决策提供支持。
2024/3/26
医疗健康
大数据在医疗健康领域的应用 包括疾病预测、个性化医疗、 药物研发等。
物联网
物联网产生的海量数据需要大 数据技术进行处理和分析，以 实现智能化应用。
6
02
大数据技术基础
Chapter
2024/3/26
7
分布式计算技术
2024/3/26
MapReduce
01
一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，将问题拆分为
若干个可以在集群中并行处理的小任务。
Spark
02
大数据ppt课件
。
数据清洗的主要技术包括去重技 术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质 量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中 最为核心的部分，主要目的是 从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关 联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的 准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主 要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户 。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等 。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观 性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户 需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活 和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄 露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保 护个人隐私，是一个亟待解决的问 题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机 制等手段，确保数据安全和隐私权 益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解 决如何高效地存储和管理海量数据的问题。
数据清洗的主要技术包括去重技 术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质 量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中 最为核心的部分，主要目的是 从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关 联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的 准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主 要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户 。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等 。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观 性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户 需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活 和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄 露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保 护个人隐私，是一个亟待解决的问 题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机 制等手段，确保数据安全和隐私权 益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解 决如何高效地存储和管理海量数据的问题。
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4 建设条件——电力充足
风力发电 水力发电 火力发电 用电量少
4 建设条件——自然条件
非主要地震带 气温常年偏低
4 建设条件——政策支持
让更多大数据企业扎根贵州
感谢观看！
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REPORTER : 吕瑛
国家大数据中心
目录 CONTENTS
国家大数据中心简介 云上贵州 布局企业 建设条件
国家大数据中心简介
1 国家大数据中心
中心基地：北京 北方基地：乌兰察布
南方基地：贵州
competitors
1 国家大数据中心（三大中心）
plan
中心基地-北京
2015年1月16日，由蓝汛与北京市供销总社共 同投资的蓝讯首鸣国际数据中心项目启动仪式 在北京天竺综合保税区举行。据了解，该数据 中心是北京首个国家级、超大规模云数据中心 ，产业园占地面积8万平方米，包含9栋数据 中心机房和1栋感知体验中心。
1 国家大数据中心（八大节点）
西安 武汉
沈阳 南京
北京（国际） 上海（国际）
成都
广州（国际）
云上贵州
2 云上贵州（公司简况）
云上贵州大数据产业发展有限公司于2014年11月经贵州省人 民政府批准成立，注册资金23500万元，由云上贵州大数据（集 团）有限公司履行出资人职责。
公司至今拥有资产5亿多元，各类人才云集的先锋企业。公司 员工平均年龄28岁，专业技术人员占90%以上，具有硕士及以上 学历和海外留学经历的占40%，高层次管理人员5人。
南方基地-贵州
北方基地-乌兰察布
1 国家大数据中心（三大中心）
competitors
plan
中心基地-北京
南方基地-贵州
2015年7月9日，首个国家级数据中心——灾备中心落户贵州 ，该大数据库灾备中心在贵州揭牌，这标志着大数据专项行 动第一阶段任务顺利落。位于贵州贵安新区的国家旅游大数 据库灾备中心机房内，有着一根特殊的网络虚拟专线，这条 专线跨越了北京与贵州之间2200多公里的距离，实现了国家 旅游局北京机房与贵州灾备中心数据的同步传输和异地备份 。
2 云上贵州（发展历程）
2 云上贵州（发展历程）
2 云上贵州（发展历程）
布局企业
3 布局企业
3 布局企业
3 布局企业
3 布局企业
建设条件
4 建设条件
基础设施
电力充足
自然条件
政策支持
4 建设条件——基础设施
交通条件
基础ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ络能力强悍
三大运营商大数据中心的建立为贵阳奠定了产业 发展的基础。三大运营商数据中心在贵安新区相 继建成后，将使贵阳周边特定区域集聚20-30万 的机架、上百万台的服务器，数据存储规模可达 EB以上，成为国内乃至全球最大的数据聚集地之 一。国内运营商的支持，使得数据中心所必须的 网络基础能力得以具备。
北方基地-乌兰察布
1 国家大数据中心（三大中心）
competitors
plan
中心基地-北京
南方基地-贵州
北方基地-乌兰察布
乌兰察布国家大数据灾备中心启动大会于2016年07月08日早 上八点正式启动，致力于将乌兰察布市打造成面向华北、服 务京津的国家级云计算产业基地，为承接高科技产业、加快 产业转型升级提供强有力的支撑。 市委市政府将为该建设国 家大数据灾备中心项目提供充足的土地与极具竞争力的投资 政策吸引广大企业参与建设。