大数据中心建设思路 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年度《大数据时代》PPT课件
生物信息学与大数据
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
25
06
总结回顾与拓展思 考
2024/3/23
26
课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
20
05
大数据未来发展趋 势
2024/3/23
21
人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
14
其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
6
02
大数据技术基础
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
25
06
总结回顾与拓展思 考
2024/3/23
26
课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
20
05
大数据未来发展趋 势
2024/3/23
21
人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
14
其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
6
02
大数据技术基础
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。
《校园数据中心》课件
《校园数据中心 》ppt课件
目录
• 数据中心概述 • 校园数据中心建设 • 数据中心架构与技术 • 数据中心运维与管理 • 数据中心应用与发展趋势
01
数据中心概述
数据中心定义
数据中心定义
数据中心是一个集中存储、处理 和管理数据的设施，它由硬件和 软件组成，提供数据存储、处理 、备份、恢复等服务。
建设内容
包括服务器、存储设备、网络设备、安全设备等硬件设施的 采购、安装和集成，以及操作系统、数据库、应用软件等软 件环境的配置和部署。
建设规模
根据校园内各部门和师生的需求以及未来业务的发展预测， 确定数据中心的规模，包括服务器的数量、存储设备的容量 、网络设备的带宽等。
建设步骤与时间安排
建设步骤
02
校园数据中心建设
建设目标与原则
建设目标
建立一个安全、可靠、高效的数据中心，满足校园内各个部门和师生的需求， 提供稳定、快速的网络服务。
建设原则
采用先进的技术和设备，确保数据的安全和保密性；合理规划、科学布局，提 高数据中心的效率和可用性；注重可扩展性和可维护性，适应未来业务的发展 和变化。
建设内容与规模
数据中心组成部分
数据中心由服务器、存储设备、 网络设备、安全设备等硬件设施 和操作系统、数据库、中间件等 软件设施组成。
数据中心作用
01
02
03
数据存储
数据中心提供数据存储服 务，可以集中存储和管理 大量数据，保证数据的可 靠性和安全性。
数据处理
数据中心提供数据处理服 务，可以对大量数据进行 高效的处理和分析，满足 各种业务需求。
数据备份与恢复
数据中心提供数据备份和 恢复服务，可以保证数据 的完整性和可用性，避免 数据丢失。
目录
• 数据中心概述 • 校园数据中心建设 • 数据中心架构与技术 • 数据中心运维与管理 • 数据中心应用与发展趋势
01
数据中心概述
数据中心定义
数据中心定义
数据中心是一个集中存储、处理 和管理数据的设施，它由硬件和 软件组成，提供数据存储、处理 、备份、恢复等服务。
建设内容
包括服务器、存储设备、网络设备、安全设备等硬件设施的 采购、安装和集成，以及操作系统、数据库、应用软件等软 件环境的配置和部署。
建设规模
根据校园内各部门和师生的需求以及未来业务的发展预测， 确定数据中心的规模，包括服务器的数量、存储设备的容量 、网络设备的带宽等。
建设步骤与时间安排
建设步骤
02
校园数据中心建设
建设目标与原则
建设目标
建立一个安全、可靠、高效的数据中心，满足校园内各个部门和师生的需求， 提供稳定、快速的网络服务。
建设原则
采用先进的技术和设备，确保数据的安全和保密性；合理规划、科学布局，提 高数据中心的效率和可用性；注重可扩展性和可维护性，适应未来业务的发展 和变化。
建设内容与规模
数据中心组成部分
数据中心由服务器、存储设备、 网络设备、安全设备等硬件设施 和操作系统、数据库、中间件等 软件设施组成。
数据中心作用
01
02
03
数据存储
数据中心提供数据存储服 务，可以集中存储和管理 大量数据，保证数据的可 靠性和安全性。
数据处理
数据中心提供数据处理服 务，可以对大量数据进行 高效的处理和分析，满足 各种业务需求。
数据备份与恢复
数据中心提供数据备份和 恢复服务，可以保证数据 的完整性和可用性，避免 数据丢失。
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。
政务大数据PPT课件
服务民生 产业聚集
政府运用大数据推动民生服务，实现基于大数据的智慧交通、智慧环保、智慧医疗、智慧教育、智慧养老、 智慧旅游等。
把大数据产业与大众创业、万众创新结合起来。建立大数据创业公司、大数据产业园、大数据重点实验室
等大数据生态环境。
4
1 政务大数据建设定位 2 政务大数据建设方案 3 政务大数据运营模式
数
数
据
据
产
政
业
府
升
决
级
策
大
大
数
数
据
据
6
大数据平台总体架构
7
城市运行大数据的资源采集监控
汇聚委办局 数据
打造城市资 源基础平台
实时可视化 展示和预警
…
基础设施：地下管网、城市部件 交通出行：交通路况、车辆监控、 客流量监控 生态环境：气象、空气、水质、污 染源、水位、雨量监测数据
整合城市管理相关部门数据，建设 专题数据库 接入天地图地图资源，全面展示城 市综合运行视图
1 政务大数据建设定位 2 政务大数据建设方案 3 政务大数据运营模式
1
政务大数据利用面临的困惑和挑战
01
缺乏政府数据共享的统一标准和规 范，缺乏治理机制设计
02
缺乏 标准
03
缺乏政府数据共享机制的责任主体，怕犯 泄密错误，宁可不作为
04
缺乏 机制
缺乏理念
缺乏工具
缺乏政府数据共享的理念 对治 理现代化认识不足
缺乏数据共享的技术支撑 能力和基础平台
2
政务大数据中心建设定位
依托城市大数据中心相关平台和应用支撑，汇聚城市管理各相关部门业务数据，进行集中展示和 分析，提升城市运行管理、政务服务、城市综合管理决策和产业转型升级等方面的综合能力。
政务大数据PPT课件
航空行业解决方案
客票销售电子商务平台
航空代理人销售平台
机场旅客服务平台
机场信息管理系统
航空协会与管理机构信息系统
1
0
智慧医疗：可穿戴设备、电子病历、远程医疗、移动支付
政府公卫监控/决策平台
上门诊疗/随访
个人/家庭健康档案
社区熙康
全科医生随诊包
健康小屋
转诊/远程医疗
区域中心医院 HIS
全方位支持/协同
个人/家庭健康档案
社区服务中心 （HIS、公卫系统）
个人/家庭健康档案区域诊疗平台
区域医疗信息网平台
地区大型综合医疗医院 11
2019/12/19
12
智慧教育：整合各类教育资源，实现教育资源平衡
教育主管部门
学校
老师
家长
学生
智慧校园
智慧教室
智慧图书馆
电子书包
远程教育
校园一卡通
平安校园
教育管理公共服务平台
缺乏数据共享的技术支撑 能力和基础平台
2
政务大数据中心建设定位
依托城市大数据中心相关平台和应用支撑，汇聚城市管理各相关部门业务数据，进行集中展示和 分析，提升城市运行管理、政务服务、城市综合管理决策和产业转型升级等方面的综合能力。
惠民
推动公共服务便利化，让百 姓办事不求人，实现衣食住 行医疗教育等公共服务便捷 化，市民生活幸福指数明显 提升
预测模型
统计报表分析
政务数据分析
预测结果
宏观调控 交通规划 安全通告 Fra bibliotek动指……挥管理者可以实现 管理者可以实现
民生资源：
社会保险收支预测
价格波动预测
市场经济预测
数据中心建设ppt课件
模块化数据中心的建设
1、采用自然冷源制冷
低运行成本设计
利用江河湖海的天然冷源 利用人工水池+蒸发冷却塔 选址高寒地区，采用大型干冷器 在干燥且有水源地区，利用水喷雾降温
冷却塔系统避免在空气污染严重地区使用，否则设备投 入成本和运行维护成本将大大高于节能成本。
模块化数据中心的建设
2、提升运行温度
低运行成本设计
房备数程据能
环监设告库上
境控置警
层
监
平
控
台
控
制
智 负 故网 能 载 障络 联 转 通系 控 移 讯统
告 警
子系统模块自动控制 系统联控 远程智能控制
监、控分级管理 数据分析智能控制 大数据开发、数据挖掘
模块化数据中心的建设 网络监控平台结构
监控客户端1
监控客户端2 以太网
监控客户端n
ADSL/GSM 数据中心1
4、计算PUE 根据PUE计算公式及全年小时数据进行计算全年PUE
模块化数据中心的建设 架构设计
网络架构
网络层级、连接结构、组网结构、负载均衡、 网络安全、容灾备份
成本：CAPX、OPX、 TCO
共
性 要
等级、可靠性
求
模块化、扩展性
基础设施
选址、供电、制冷、监控、运维管理
模块化数据中心的建设 低建设成本设计
1、避免使用投资成本高、利用率低的设备
避免使用发电机（油机）备电 （1）选址已有双市电的地址 （2）单市电数据中心，采用网络负载转移设计，核心设备配备备电时间 足够长的蓄电池
数据中心
数据中心 数据中心
模块化数据中心的建设
2、消防系统改进
现有消防系统的缺点 （1）成本高、安全性差 （2）发生事故需要断电
关于大数据的ppt课件
分析才能发现。
大数据的发展历程
01
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。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
大数据的发展历程
01
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。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
大数据导论PPT全套完整教学课件
智慧城市建设中的大数据应用
交通拥堵治理
通过大数据分析城市交通流量、路况 等信息，为交通拥堵治理提供科学依
据。
公共安全监控
运用大数据技术对城市安全监控数据 进行实时分析，提高公共安全保障能
力。
城市规划与管理
利用大数据技术对城市规划、建设、 管理等方面进行全面分析，提高城市
管理的科学性和精细化水平。
社会信用体系建设中的大数据应用
ABCD
物联网技术体系
感知层、网络层、应用层
物联网在大数据中的应用案例
智能交通、智能家居、智能医疗等
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
边缘计算概述
边缘计算的定义、特点、应用场景
雾计算概述
雾计算的定义、特点、与云计算的区别和联系
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
降低数据传输延迟、提高数据处理效率、增强数据安全性
政府信息公开与透明化建设
政府数据开放共享
通过大数据平台实现政府各部门间数据共享，提高政府决策效率和 透明度。
政策效果评估
利用大数据分析技术对政策实施效果进行实时监测和评估，为政策 调整提供依据。
舆情分析与应对
运用大数据技术对社会舆论进行实时监测和分析，帮助政府及时了 解民意，提高应对突发事件的反应速度。
信用信息征集与整合
通过大数据平台实现各类信用信息的征集、 整合和共享，为信用评价提供全面、准确
的数据支持。
信用评价与监管
运用大数据技术对各类主体进行信用评价， 并根据评价结果实施分类监管，提高监管 效率。
信用联合奖惩
利用大数据技术对失信行为进行实时监测 和联合惩戒，对守信行为给予激励和奖励，
营造诚信社会氛围。
数据挖掘算法
(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
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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
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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
数据湖大数据总体建设目标和功能图_PPT模板
数据湖大数据总体建设目标和功能图
总体建设目标
提示：下载后内容可以直接编辑
以“守护生命与健康”为使命，推动企业数字化转型， 建立集团数据湖及应用平台，全面提升集团智慧化经营决策管理能力。
借助5G、云计算、大数据、物联网和人工智能等技术，重点解决战略闭环、业务运营、管理支撑等业务系统间数据不通和数据孤岛等问题，破解数据“汇”、“存”、 “管”、“用”、“营”等难题。通过建立集团统一的数据湖及应用平台，提供数据汇聚、存储、治理、分析、服务、共享、应用和运营能力，夯实企业大数据智能化、经营 管理智能化、业务作业智能化、医疗健康行业运营智能化的“4智”应用基础支撑能力，构建跨业务、跨部门和跨层级的融合应用场景，形成企业“数智化”运行的智能中枢， 实现经营状态的实时监测，经营数据的辅助决策、指标的智能预警预测，关键问题的智慧决策，打造集团运行管理闭环与智慧化决策能力 。
• 数据架构管理 • 数据标准管理 • 数据建模管理 • 数据开发管理 • 数据调度管理 • 数据质量管理 • 元数据管理 • 数据安全管理 • 数据生命周期管理 •…
• 统计分析 • 灵活查询 • 多维分析 • 数据挖掘 • 人工智能 • 标签管理 • 指标管理 • 知识图谱 • 数据可视化 •…
1
2
数据汇聚能力
数据存储能力
3
数据治理能力
4
数据分析能力
5
数据服务能力
6
数据应用能力
7
数据运营能力
• 离线数据采集 • 实时数据采集 • 结构化数据采集 • 非结构化数据采集 • 视频数据采集 • 物联网数据采集 • 互联网数据采集 • 手工数据补录采集 •…
• 数据库数据存储 • 文件数据存储 • 图片数据存储 • 声音数据存储 • 视频数据存储 • 关系图谱数据存储 • 时序数据存储 •…
总体建设目标
提示：下载后内容可以直接编辑
以“守护生命与健康”为使命，推动企业数字化转型， 建立集团数据湖及应用平台，全面提升集团智慧化经营决策管理能力。
借助5G、云计算、大数据、物联网和人工智能等技术，重点解决战略闭环、业务运营、管理支撑等业务系统间数据不通和数据孤岛等问题，破解数据“汇”、“存”、 “管”、“用”、“营”等难题。通过建立集团统一的数据湖及应用平台，提供数据汇聚、存储、治理、分析、服务、共享、应用和运营能力，夯实企业大数据智能化、经营 管理智能化、业务作业智能化、医疗健康行业运营智能化的“4智”应用基础支撑能力，构建跨业务、跨部门和跨层级的融合应用场景，形成企业“数智化”运行的智能中枢， 实现经营状态的实时监测，经营数据的辅助决策、指标的智能预警预测，关键问题的智慧决策，打造集团运行管理闭环与智慧化决策能力 。
• 数据架构管理 • 数据标准管理 • 数据建模管理 • 数据开发管理 • 数据调度管理 • 数据质量管理 • 元数据管理 • 数据安全管理 • 数据生命周期管理 •…
• 统计分析 • 灵活查询 • 多维分析 • 数据挖掘 • 人工智能 • 标签管理 • 指标管理 • 知识图谱 • 数据可视化 •…
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数据汇聚能力
数据存储能力
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数据治理能力
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数据分析能力
5
数据服务能力
6
数据应用能力
7
数据运营能力
• 离线数据采集 • 实时数据采集 • 结构化数据采集 • 非结构化数据采集 • 视频数据采集 • 物联网数据采集 • 互联网数据采集 • 手工数据补录采集 •…
• 数据库数据存储 • 文件数据存储 • 图片数据存储 • 声音数据存储 • 视频数据存储 • 关系图谱数据存储 • 时序数据存储 •…
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实用性的肯定
切断原有数据统计、汇报方式
解决企业数据“进口”与“出口”数据统一 切断网省业务人员获取统计数据的其他来源， 统一定义从数据中心获取
切断业务应用向总部交换数据的其他途径
PPT课件
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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。
门户系 统
抽取 转换 关联
更新 加载
技术元数据
数据集市
DSO
元数据管理服务 元数据知识库
知识发现 业务元数据
数据全域服务
被拒绝数据 管理
批处理服务 任务重启与
恢复
任务调度
文档管理服务 数据注解
应用连接服务
中间件连接 器
性能与可用性服务 监控
日志与审核 跟踪
通用服务
错误处理
数据归档
文件传输帮 助
参数化
统一且完善 统一数据源、 一致的数据 管控中心
的企业信息 统一数据口 出入口（数 （各种专业
模型
径
据服务总线） 分析）
PPT课件
7
企业统一数据模型
PPT课件
8
数据边界——顶层信息模型
物资
产品
使用产品信息
客户
资产信息
物资相关部门
资产
资产设备
设备管理人员 招投标信息
设备
电网所属的组织
物资项目信息 项目信息
合
分析应用快速见效
• 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
PPT课件
14
建设方法对比
方法1. 先数据整合 、再构建分析应用
优势
可实行有效的数据质量 管理
可快速进行分析应用的 扩展
挑战
要具备成熟的数据标准和数 据模型
数据整合投入较大，短期内 与分析应用收益不能相符
适用于
数据基础较好 有成熟建模经验
方法2. 先构建分析 应用、再进行数据整 合（或者不进行全局
整合）
分析应用快速见效
数据质量无法保障 只能满足部门级使用
业务较为简单或业务需 求明确
方法3. 边构建分析 应用、边进行数据整
数据 集市层
人力分析 财务分析 物资分析
计划分析 项目分析 设备分析
InfoCube
数据 存储层
DSO PSA
数据源层
ERP紧耦合业务应用数据
数据中心目标架构
企业门户
展现方式
营销分析
生产分析
跨专业综合分析
电力市场分析 综合统计分析
数据分析 应用方式
跨专业 综合集市
综合
营销
生产
电力市场
企业数据仓库(EDW) ODS
人员与组织
客户所属的组织信息
项目所属 组织信息
员工薪水
客户设备信息 组织相关指标 电网提供产品
核算对象
交易产品
综合
参与市场交易 的组织信合息同信息
项目 财务
设备安全信息
组织的安全信息
安全
电网安全信息
电网
PPT算对象 9
实现最终目标的困难
数据源不健全、数据质量差
模型统一设计工作量大
PPT课件
业务因素 • 数据分析类型划分不够明确 • 缺少统一的报表与指标体系规范 • 缺乏明确的数据认责 技术因素 • 缺乏规范的数据架构 • 缺乏明确的数据定义 • 数据分布不合理 • 数据模型不一致 • 数据管理不规范 • 缺乏企业级整合的数据 • 缺乏有力的系统实施和使用管控机制
11
数据中心的建设策略
营销、生产、综合等业务应用和其它外部数据
PPT课件
数据整理 数据转换 数据汇总 集中存储
数据抽取 源系统
4
数据中心执行架构
数据源
系 统 、 非 系 统
套 装 软 件 业 务
抽取 排序过滤
清洗
数据仓库架构
数据抽取
数据存储
转换
数据缓存 ODS
加载
数据仓库
数据访问
数据访问架构
最终用户访问
数据访问
报表 查询 在线分析
• 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
PPT课件
12
推动数据中心应用
数据中心建设最终是为解决业务部门专业分析能力而服务，在这个逐步推进、 不断完善成熟的过程中，应着重解决影响应用实用性不强的如下几点：
数据中心建设思路
西安美林 杨晓辉
PPT课件
1
国网数据中心概念
数据建 梳理采 模设计 集（ETL）
数据 存储
数据服 务总线
PPT课件
2
数据中心建设任务
数据整合——3统一（模型、数据源、口径）
综合分析——横向分析
专业应用——纵向关联分析
数据共享——数据服务、企业总线
PPT课件
3
展示层
数据分析 应用层
异常
线程管理
PPT课件
5
数据中心物理架构
BI应用服务器 可由多个服 务器组成应 用集群
BI 应用服务器群
ETL/Monitor/Analysis
ETL
Analysis
心跳线
业务系统数据库服务器
DSO/DM
HP
ODS
DW/DM
WEB
存 储
光纤交换机
磁盘柜
光纤交换机 磁带库
备份服务器
PPT课件
6
数据中心建设的终极目标
底层建设成效缓慢
PPT课件
10
网省电力数据应用所面临的挑战
业务挑战 • 现有分析系统仅提供简单的报表能力，功
能单薄 • 领导层无法从企业全局角度出发对企业各
个业务条线进行跨业务、多角度、多层次 的综合分析 • 业务分析系统多集中于各自专业领域，而 跨业务专题的分析应用能力尚不具备 • 存在相同数据多头上报并且上报数据不一 致的问题 • 缺乏对现有数据的高级分析应用，没有合 理地发挥和利用网省电力业务数据资产的 价值 技术挑战 • 各个业务系统相互独立，业务人员难以进 行跨系统业务分析 • 现有分析型系统与相应生产型系统耦合性 较强，受到生产型系统影响较大，缺乏对 全业务分析的支持 • 数据不一致问题较严重，对于相同业务数 据存在多个不同版本 • 各业务系统自行管理数据，业务数据的含 义在企业的各个部门内存在不一致的解释 • 各类业务系统内数据质量较低
1
2
3
业务部门主导
好的经验、方法和操作流程是关键，促进信任 关系的建立，解决互不信任的局面。 在一套有效的方法的指导下，同时遵照一个好 的流程，就容易得到领导支持，得到业务人员的 有效参与和技术人员的有力配合
过程中不断出成果
解决长周期项目中期没有任何产出的现状 消除领导及业务人员对数据中心建设疑虑 建设期间、获取业务人员对实施过程中的认可 和支持，从而不断增强他们对项目的信心及应用
切断原有数据统计、汇报方式
解决企业数据“进口”与“出口”数据统一 切断网省业务人员获取统计数据的其他来源， 统一定义从数据中心获取
切断业务应用向总部交换数据的其他途径
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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。
门户系 统
抽取 转换 关联
更新 加载
技术元数据
数据集市
DSO
元数据管理服务 元数据知识库
知识发现 业务元数据
数据全域服务
被拒绝数据 管理
批处理服务 任务重启与
恢复
任务调度
文档管理服务 数据注解
应用连接服务
中间件连接 器
性能与可用性服务 监控
日志与审核 跟踪
通用服务
错误处理
数据归档
文件传输帮 助
参数化
统一且完善 统一数据源、 一致的数据 管控中心
的企业信息 统一数据口 出入口（数 （各种专业
模型
径
据服务总线） 分析）
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企业统一数据模型
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数据边界——顶层信息模型
物资
产品
使用产品信息
客户
资产信息
物资相关部门
资产
资产设备
设备管理人员 招投标信息
设备
电网所属的组织
物资项目信息 项目信息
合
分析应用快速见效
• 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
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建设方法对比
方法1. 先数据整合 、再构建分析应用
优势
可实行有效的数据质量 管理
可快速进行分析应用的 扩展
挑战
要具备成熟的数据标准和数 据模型
数据整合投入较大，短期内 与分析应用收益不能相符
适用于
数据基础较好 有成熟建模经验
方法2. 先构建分析 应用、再进行数据整 合（或者不进行全局
整合）
分析应用快速见效
数据质量无法保障 只能满足部门级使用
业务较为简单或业务需 求明确
方法3. 边构建分析 应用、边进行数据整
数据 集市层
人力分析 财务分析 物资分析
计划分析 项目分析 设备分析
InfoCube
数据 存储层
DSO PSA
数据源层
ERP紧耦合业务应用数据
数据中心目标架构
企业门户
展现方式
营销分析
生产分析
跨专业综合分析
电力市场分析 综合统计分析
数据分析 应用方式
跨专业 综合集市
综合
营销
生产
电力市场
企业数据仓库(EDW) ODS
人员与组织
客户所属的组织信息
项目所属 组织信息
员工薪水
客户设备信息 组织相关指标 电网提供产品
核算对象
交易产品
综合
参与市场交易 的组织信合息同信息
项目 财务
设备安全信息
组织的安全信息
安全
电网安全信息
电网
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实现最终目标的困难
数据源不健全、数据质量差
模型统一设计工作量大
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业务因素 • 数据分析类型划分不够明确 • 缺少统一的报表与指标体系规范 • 缺乏明确的数据认责 技术因素 • 缺乏规范的数据架构 • 缺乏明确的数据定义 • 数据分布不合理 • 数据模型不一致 • 数据管理不规范 • 缺乏企业级整合的数据 • 缺乏有力的系统实施和使用管控机制
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数据中心的建设策略
营销、生产、综合等业务应用和其它外部数据
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数据整理 数据转换 数据汇总 集中存储
数据抽取 源系统
4
数据中心执行架构
数据源
系 统 、 非 系 统
套 装 软 件 业 务
抽取 排序过滤
清洗
数据仓库架构
数据抽取
数据存储
转换
数据缓存 ODS
加载
数据仓库
数据访问
数据访问架构
最终用户访问
数据访问
报表 查询 在线分析
• 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
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12
推动数据中心应用
数据中心建设最终是为解决业务部门专业分析能力而服务，在这个逐步推进、 不断完善成熟的过程中，应着重解决影响应用实用性不强的如下几点：
数据中心建设思路
西安美林 杨晓辉
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1
国网数据中心概念
数据建 梳理采 模设计 集（ETL）
数据 存储
数据服 务总线
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2
数据中心建设任务
数据整合——3统一（模型、数据源、口径）
综合分析——横向分析
专业应用——纵向关联分析
数据共享——数据服务、企业总线
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3
展示层
数据分析 应用层
异常
线程管理
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数据中心物理架构
BI应用服务器 可由多个服 务器组成应 用集群
BI 应用服务器群
ETL/Monitor/Analysis
ETL
Analysis
心跳线
业务系统数据库服务器
DSO/DM
HP
ODS
DW/DM
WEB
存 储
光纤交换机
磁盘柜
光纤交换机 磁带库
备份服务器
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6
数据中心建设的终极目标
底层建设成效缓慢
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10
网省电力数据应用所面临的挑战
业务挑战 • 现有分析系统仅提供简单的报表能力，功
能单薄 • 领导层无法从企业全局角度出发对企业各
个业务条线进行跨业务、多角度、多层次 的综合分析 • 业务分析系统多集中于各自专业领域，而 跨业务专题的分析应用能力尚不具备 • 存在相同数据多头上报并且上报数据不一 致的问题 • 缺乏对现有数据的高级分析应用，没有合 理地发挥和利用网省电力业务数据资产的 价值 技术挑战 • 各个业务系统相互独立，业务人员难以进 行跨系统业务分析 • 现有分析型系统与相应生产型系统耦合性 较强，受到生产型系统影响较大，缺乏对 全业务分析的支持 • 数据不一致问题较严重，对于相同业务数 据存在多个不同版本 • 各业务系统自行管理数据，业务数据的含 义在企业的各个部门内存在不一致的解释 • 各类业务系统内数据质量较低
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业务部门主导
好的经验、方法和操作流程是关键，促进信任 关系的建立，解决互不信任的局面。 在一套有效的方法的指导下，同时遵照一个好 的流程，就容易得到领导支持，得到业务人员的 有效参与和技术人员的有力配合
过程中不断出成果
解决长周期项目中期没有任何产出的现状 消除领导及业务人员对数据中心建设疑虑 建设期间、获取业务人员对实施过程中的认可 和支持，从而不断增强他们对项目的信心及应用