大数据时代信息化发展趋势培训课件(ppt 62张)
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大数据时代培训资料(PPT 39张)
1
2011年-2016年中国大数据市场规模 计世资讯认为，2011年是中国大数据市场元年， 一些大数据产品已经推出，部分行业也有大数据 应用案例的产生。2012年-2016年，将迎来大 数据市场的飞速发展。
计世资讯预测，2012年中国大数据市场规模将 达到4.7亿元，2013年大数据市场将迎来增速为 138.3%的飞跃，到2016年，整个市场规模逼近 百亿。
•Google的BigTable BigTable提出了一种很有趣的数据模型，它将各列数据进行排序存 储。数据值按范围分布在多台机器，数据更新操作有严格的一致性保证。 •Amazon的Dynamo Dynamo使用的是另外一种分布式模型。Dynamo的模型更简单， 它将数据按key进行hash存储。其数据分片模型有比较强的容灾性，因 此它实现的是相对松散的弱一致性：最终一致性。
商业价值
结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
艾普云—Openstack云系统专家
用户行为分析
艾普云—Openstack云系统专家
大数据应用案例（中信银行信用卡中心）
大数据时代
Is coming……
艾普云—Openstack云系统专家
目录
1.
什么是Big Data
2.
大数据市场简析
3.
云与大数据
4.
大数据应用案例
5. 艾普云—Openstack云系统专家
艾普云在大数据时代的布局
2
Big Data名词由来
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
2011年-2016年中国大数据市场规模 计世资讯认为，2011年是中国大数据市场元年， 一些大数据产品已经推出，部分行业也有大数据 应用案例的产生。2012年-2016年，将迎来大 数据市场的飞速发展。
计世资讯预测，2012年中国大数据市场规模将 达到4.7亿元，2013年大数据市场将迎来增速为 138.3%的飞跃，到2016年，整个市场规模逼近 百亿。
•Google的BigTable BigTable提出了一种很有趣的数据模型，它将各列数据进行排序存 储。数据值按范围分布在多台机器，数据更新操作有严格的一致性保证。 •Amazon的Dynamo Dynamo使用的是另外一种分布式模型。Dynamo的模型更简单， 它将数据按key进行hash存储。其数据分片模型有比较强的容灾性，因 此它实现的是相对松散的弱一致性：最终一致性。
商业价值
结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
艾普云—Openstack云系统专家
用户行为分析
艾普云—Openstack云系统专家
大数据应用案例（中信银行信用卡中心）
大数据时代
Is coming……
艾普云—Openstack云系统专家
目录
1.
什么是Big Data
2.
大数据市场简析
3.
云与大数据
4.
大数据应用案例
5. 艾普云—Openstack云系统专家
艾普云在大数据时代的布局
2
Big Data名词由来
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
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
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。
(2024年)大数据应用培训课件
多源数据融合
将不同来源、不同格式的数据进行融合，挖掘出更多有价值的信息 。
25
企业如何抓住大数据机遇
2024/3/26
制定大数据战略
明确企业大数据发展目标、路径和重点任务，制定切实可行的大 数据战略。
培养大数据人才
加强大数据人才培养和引进，打造一支具备专业技能和创新精神的 大数据团队。
推动业务创新
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5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
应用场景
提供Spark Streaming编程示例，包括数据 流的创建、转换和输出等操作。
列举Spark Streaming在实时数据分析、实 时推荐系统等领域的应用场景。
2024/3/26
11
03
CATALOGUE
大数据存储与处理技术
2024/3/26
12
数据存储技术
01
02
03
分布式文件系统
可信度评估
建立数据可信度评估机制，对数据来源、处理过 程、分析结果等进行全面评估。
2024/3/26
24
大数据技术发展趋势预测
2024/3/26
实时数据处理
随着物联网、5G等技术的快速发展，实时数据处理将成为大数据 领域的重要趋势。
数据智能化
利用人工智能、机器学习等技术，实现数据的自动分类、聚类、预 测等功能。
合作成果展示
展示合作所取得的成果，包括数据分析报告、可 视化图表、业务改进建议等。
将不同来源、不同格式的数据进行融合，挖掘出更多有价值的信息 。
25
企业如何抓住大数据机遇
2024/3/26
制定大数据战略
明确企业大数据发展目标、路径和重点任务，制定切实可行的大 数据战略。
培养大数据人才
加强大数据人才培养和引进，打造一支具备专业技能和创新精神的 大数据团队。
推动业务创新
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5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
应用场景
提供Spark Streaming编程示例，包括数据 流的创建、转换和输出等操作。
列举Spark Streaming在实时数据分析、实 时推荐系统等领域的应用场景。
2024/3/26
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03
CATALOGUE
大数据存储与处理技术
2024/3/26
12
数据存储技术
01
02
03
分布式文件系统
可信度评估
建立数据可信度评估机制，对数据来源、处理过 程、分析结果等进行全面评估。
2024/3/26
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大数据技术发展趋势预测
2024/3/26
实时数据处理
随着物联网、5G等技术的快速发展，实时数据处理将成为大数据 领域的重要趋势。
数据智能化
利用人工智能、机器学习等技术，实现数据的自动分类、聚类、预 测等功能。
合作成果展示
展示合作所取得的成果，包括数据分析报告、可 视化图表、业务改进建议等。
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。
大数据的发展趋势通用课件
执行力的作文关于学生《做个有执行力的小学生》小朋友们，你们知道什么是执行力吗？其实呀，执行力就是说到做到，把想做的事情真正去做好。
比如说，老师布置了作业，我们当天就认真完成，这就是有执行力。
我们班的小明就做得很棒！每次老师一布置作业，他回家第一件事就是写作业，不写完不玩玩具、不看电视。
结果呢，他每次考试成绩都很好，还经常被老师表扬。
再比如，我们说好了每天早上起来读课文，那就要真的做到。
不能光嘴上说，却躺在床上睡懒觉。
有执行力的小朋友，能把自己的房间收拾得干干净净。
想画画的时候，马上拿出画笔就开始画。
想帮爸爸妈妈干活，就立刻动手去做。
所以呀，让我们都做有执行力的小学生，这样才能变得越来越棒！《拥有执行力，快乐成长》小朋友们，今天我想和大家说一说执行力。
咱们就拿每天早上起床上学这件事来说吧。
有的小朋友闹钟一响，马上就起床穿衣、刷牙洗脸，然后开开心心去学校，这就是有执行力。
可有的小朋友呢，闹钟响了好几遍，还在被窝里磨蹭，结果上学迟到了。
还有，老师让咱们回家帮爸爸妈妈做一件家务。
小红一回家就帮妈妈扫地、擦桌子，妈妈可高兴啦。
但是小刚却把这件事忘在了脑后，什么也没做。
我们要是有了执行力，想读书的时候马上拿起书来读，想锻炼身体的时候马上出去跑一跑，那我们就能学到好多知识，身体也会棒棒的！大家都要努力拥有执行力，这样才能快乐成长哟！《做个行动派的小学生》小朋友们，你们想不想成为超级厉害的人呀？那就要学会做个行动派！比如说，我们想学会骑自行车，不能只是光在心里想，得真的去骑才行。
我有个小伙伴叫强强，他特别想学骑自行车。
一开始他总是害怕摔倒，不敢上去骑。
后来他鼓起勇气，天天练，很快就学会啦！再比如，我们说要爱护环境，不能乱丢垃圾。
那在外面玩的时候，就要把垃圾扔到垃圾桶里。
当我们决定做一件事情的时候，就要马上行动起来。
不要拖拖拉拉，不然什么事情都做不好。
让我们一起做个行动派的小学生，好不好？《行动力让我们进步》小朋友们，你们知道吗？行动力可重要啦！就像我们参加学校的跳绳比赛，想要取得好成绩，就得每天练习跳绳。
大数据时代信息化发展趋势课件
近年来，随着云计算、物联网、移动互联 等技术的快速发展，数据量呈爆炸性增长 ，大数据技术应运而生。
信息化发展趋势预测
云计算成为信息技术发展的核心驱动力
01
云计算将进一步推动数据处理和存储方式的变革，提高数据处
理效率。
大数据技术成为行业应用的基础
02
大数据技术将与各行业应用深度融会，助力企业提高决策效率
技术更新与人才培养
大数据技术不断发展，需要不断更新技术，同时加能人才培养，提 高专业素养和技能水平。
信息化发展对大数据的未来展望与趋势分析
智能化数据分析与应用
未来大数据技术将更加重视智能化数据分析与应用，通过 机器学习、深度学习等技术对数据进行发掘和分析，为决 策提供更加准确、全面的支持。
数据安全与隐私保护加强
01
数据安全与隐私保护
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为重要挑战。需要加强
数据加密、访问控制等安全措施，确保数据不被泄露或滥用。
02 03
数据质量与可信度
大数据的来源多样，数据质量参差不齐，如何保证数据的准确性和可信 度是一个难题。需要建立数据质量评估和校验机制，提高数据的质量和 可靠性。
大数据时代信息化发展趋势课件
目录
• 大数据时代背景与概述 • 信息化发展趋势分析 • 大数据在信息化发展中的应用 • 信息化发展对大数据的影响与作用
目录
• 大数据时代信息化发展的挑战与计策 • 大数据时代信息化发展的前景展望与
未来趋势预测
01
大数据时代背景与概述
大数据时代的定义与特点
定义
大数据时代指的是在信息技术高速发 展的背景下，数据量急剧增长，需要 借助先进的数据处理技术对海量数据 进行发掘、分析和利用的时代。
2024版大数据培训课件pptx
大数据培训课件pptx $number{01}目录•大数据概述•大数据技术基础•大数据平台与工具•大数据挖掘与分析方法•大数据在各行各业应用实践•大数据挑战与未来发展趋势01大数据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。
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。
123大数据发展历程成熟期2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为推动社会进步和发展的重要力量。
萌芽期20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注于数据存储和计算能力的提升。
发展期2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，Hadoop 等开源技术不断涌现，数据处理和分析能力得到进一步提升。
金融大数据在金融领域的应用包括风险管理、客户分析、精准营销等方面。
医疗大数据在医疗领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。
教育大数据在教育领域的应用包括个性化教学、教育资源共享、教育评估等方面。
政府大数据在政府领域的应用包括智慧城市、公共安全、政策制定等方面。
大数据应用领域02大数据技术基础分布式计算架构Master/Slave 架构、MapReduce 架构等分布式计算概述定义、特点、优势等分布式计算编程模型MapReduce 编程模型、BSP 编程模型等分布式计算框架Hadoop 、Spark 等分布式计算原理存储技术02030104HBase 、Cassandra 等MySQL Cluster 、Oracle RAC 等HDFS 、GFS 等Amazon S3、Google Cloud Storage 等分布式文件系统NoSQL 数据库云存储技术分布式数据库大数据分析技术数据挖掘技术数据预处理数据处理与分析技术数据清洗、数据转换、数据规约等统计分析、机器学习、深度学习等分类、聚类、关联规则挖掘等03大数据平台与工具Hadoop生态系统介绍Hadoop概述Hadoop的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 生态系统介绍Spark 概述弹性分布式数据集，实现容错和高效计算RDD处理结构化数据的模块，提供SQL查询功能Spark SQL处理实时数据流的模块，支持实时分析和处理Spark Streaming机器学习库，提供常见的机器学习算法和工具MLlib图计算库，支持图形处理和并行计算GraphXFlinkKafkaStormCassandraRedis其他大数据平台与工具流处理框架，支持实时数据流处理和批处理分布式流处理平台，实现实时数据流传输和处理实时计算系统，支持分布式实时计算和处理分布式NoSQL 数据库，支持高可用性和可扩展性内存数据库，支持高速读写和持久化存储04大数据挖掘与分析方法数据挖掘基本概念及过程数据挖掘定义从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程。
2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]
![2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/ce91353800f69e3143323968011ca300a6c3f6b1.png)
利用大数据技术和人工智能算法，可以对海量医疗数据进行分析和挖掘，为医生提供临床决 策支持。例如，通过对病人的病史、检查结果、用药记录等数据进行综合分析，可以辅助医 生做出更准确的诊断和治疗方案。
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
大数据时代发展趋势PPT
80+
BUSINESS SERVICES Professional corporate human capital vis-a-vis performance channels.
容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数 据的价值和潜在的信息
种类（Variety）
数据类型的多样性
速度（Velocity）
互联网大数据 PPT通用模板
宣讲人：XXX 时间：XXX.X.X.
目录 CONTENTS
1 大数据是什么？ 2 大数据的特征和结构 3 大数据时代的机遇和挑战 4 大数据的趋势 5 大数据的应用和案例
字-满分作文网
每个人的吃相是各不相同的。今天我来介绍一下我同学徐子昱、颜恩佳的吃相。 徐子昱吃饭的特点是：快、饱。中午，饭盒里有我们最爱的红烧肉和鸡腿。他放眼望去，全是肉啊， 顿时垂涎三尺，用&;口水飞流直下三千尺&;来形容，一点儿也不夸张。他挑了一碗最好的盒饭，又 抢了一碗汤，迅速坐在位子上，眼中开始放出火热的光芒，便开始吃饭。他一提起筷，将肉往饭里 一夹，汤往饭里一倒，呼噜呼噜地往嘴里送，连饭菜掉在衣服上，都浑然不知。一会儿，盒饭都被 他&;消灭作文:..&;完毕。 颜恩佳吃饭的特点是：细嚼慢咽。中午，同样的时间，同样的地点，同样的饭菜。而徐子昱和颜恩 佳吃饭的模样却截然不同。只见她小心翼翼地挑
了一份饭，动作轻轻慢慢的，又打了一碗汤，然后迈着小碎步回到座位，就开始吃了。她弯着腰， 低下头，夹一块肉，舀一勺饭，慢慢地吃着，小口小口地咽下去，竟然一粒饭、一点汤汁也没溅在 桌上，实在有些淑女的风范。我计着时间，惊讶地发现，她吃饭用了十分钟，与徐子昱吃饭竟有天 壤之别。 这就是他们的吃相。吃相作文450字-满分作文网
大数据培训课件pptx
数据呈现
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
大数据培训课件ppt
Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引 擎，它可以快速地存储、检索和分析大量 数据。Elasticsearch提供了近实时的搜索 和分析功能，广泛应用于日志分析、安全 监控和业务智能等领域。
04
大数据应用场景
金融行业
风险评估与控制
金融监管
大数据可以帮助金融机构评估客户信 用风险、市场风险和操作风险，提高 风险预警和应对能力。
大数据培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
contents
目录
• 大数据概述 • 大数据处理流程 • 大数据技术 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的 数据集。
详细描述
大数据通常是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集 合，其规模和复杂度超出了传统数据处理软件的应对能力。 这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、企业数据库、 物联网设备等。
存储方案
关系型数据库、NoSQL数据 库、分布式文件系统等。
存储架构
集中式存储、分布式存储、云 存储等。
存储性能
数据压缩、数据去重、索引技 术等。
数据清洗
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值 ，保证数据质量。
缺失值处理
填充缺失值、删除缺失值、不 处理缺失值。
异常值处理
识别异常值、处理异常值。
重复值处理
02
大数据处理流程
数据采集
数据采集
数据源
采集工具
采集方法
定义数据源、选择采集 工具、确定采集方法、
实施采集。
包括数据库、API、社交 媒体、日志文件等。
04
大数据应用场景
金融行业
风险评估与控制
金融监管
大数据可以帮助金融机构评估客户信 用风险、市场风险和操作风险，提高 风险预警和应对能力。
大数据培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
contents
目录
• 大数据概述 • 大数据处理流程 • 大数据技术 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的 数据集。
详细描述
大数据通常是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集 合，其规模和复杂度超出了传统数据处理软件的应对能力。 这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、企业数据库、 物联网设备等。
存储方案
关系型数据库、NoSQL数据 库、分布式文件系统等。
存储架构
集中式存储、分布式存储、云 存储等。
存储性能
数据压缩、数据去重、索引技 术等。
数据清洗
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值 ，保证数据质量。
缺失值处理
填充缺失值、删除缺失值、不 处理缺失值。
异常值处理
识别异常值、处理异常值。
重复值处理
02
大数据处理流程
数据采集
数据采集
数据源
采集工具
采集方法
定义数据源、选择采集 工具、确定采集方法、
实施采集。
包括数据库、API、社交 媒体、日志文件等。
大数据模板培训课件(共 38张PPT)
改善 生活
穿戴的装备：根据睡眠模式、热量消耗、 时刻监控健康状况
提高医疗和研发：迅速解码DNA，结合海 迅速制定最优治疗方案
改善安全和执法：国家实时监控恐怖主义 防御网络攻击，警察利用社交、公共资源 配犯罪人员信息，捕捉罪犯
VS
用户行为
培亚马逊、S
用户消费
信用卡中心、
互联网大数据
用户地理位
简单罗列几个行业
挫折的名言 1、 我觉得坦途在前，人又何必因为一点小障碍而不走路呢？——鲁迅 2、 “不耻最后”。即使慢，弛而不息，纵会落后，纵会失败，但一定可以达到他所向的目标。——鲁迅 3、 故天将降大任于是人也，必先苦其心志，劳其筋骨，饿其体肤，空乏其身，行拂乱其所为，所以动心忍性，曾益其所不能。 战胜挫折的名言 1、卓越的人一大优点是：在不利与艰难的遭遇里百折不饶。——贝多芬 2、每一种挫折或不利的突变，是带着同样或较大的有利的种子。——爱默生 3、我以为挫折、磨难是锻炼意志、增强能力的好机会。——邹韬奋 4、斗争是掌握本领的学校，挫折是通向真理的桥梁。——歌德 激励自己的座右铭 1、 请记得，好朋友的定义是：你混的好，她打心眼里为你开心；你混的不好，她由衷的为你着急。 2、 要有梦想，即使遥远。 3、 努力爱一个人。付出，不一定会有收获；不付出，却一定不会有收获，不要奢望出现奇迹。 4、 承诺是一件美好的事情，但美好的东西往往不会变为现实。 工作座右铭 1、 不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。——《荀子劝学》 2、 反省不是去后悔，是为前进铺路。 3、 哭着流泪是怯懦的宣泄，笑着流泪是勇敢的宣言。 4、 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。——屈原《离骚》 5、 每一个成功者都有一个开始。勇于开始，才能找到成功的路。 国学经典名句 1、知我者，谓我心忧，不知我者，谓我何求。（诗经王风黍离） 2、人而无仪，不死何为。 （诗经风相鼠） 3、言者无罪，闻者足戒。 （诗经大序） 4、他山之石，可以攻玉。 （诗经小雅鹤鸣） 5、投我以桃，报之以李。 （诗经大雅抑） 6、天作孽，犹可违，自作孽，不可活。（尚书） 7、满招损，谦受益。 （尚书大禹谟） 青春座右铭 1、爱的力量大到可以使人忘记一切，却又小到连一粒嫉妒的沙石也不能容纳。 2、把手握紧，什么也没有；把手伸开，你就拥有了一切。 3、不在打击面前退缩，不在困难面前屈服，不在挫折面前低头，不在失败面前却步。勇敢前进！ 4、当你能飞的时候就不要放弃飞。 5、当你能梦的时候就不要放弃梦。 激励向上人生格言 1、实现自己既定的目标，必须能耐得住寂寞单干。 2、世界会向那些有目标和远见的人让路。 3、为了不让生活留下遗憾和后悔，我们应该尽可能抓住一切改变生活的机会。 4、无论你觉得自己多么的不幸，永远有人比你更加不幸。 5、无论你觉得自己多么的了不起，也永远有人比你更强。 6、打击与挫败是成功的踏脚石，而不是绊脚石。 激励自己的名言 1、忍别人所不能忍的痛，吃别人所别人所不能吃的苦，是为了收获得不到的收获。 2、销售是从被别人拒绝开始的。 3、好咖啡要和朋友一起品尝，好机会也要和朋友一起分享。 4、生命之灯因热情而点燃，生命之舟因拼搏而前行。 5、拥有梦想只是一种智力，实现梦想才是一种能力。 6、有识有胆，有胆有识，知识与胆量是互相促进的。 7、体育锻炼可以（有时可以迅速）使人乐观（科学实验证明）。 8、勤奋，机会，乐观是成功的三要素。（注意：传统观念认为勤奋和机会是成功的要素，但是经过统计学和成功人士的分析得出，乐观是成功的第三要素） 9、自信是人格的核心。 10、获得的成功越大，就越令人高兴。
大数据时代信息化发展趋势ppt课件
“大数据时代”信息化 发展趋势
杨学山
二o一三年五月十日
.
2021/7/13
主要内容
1. 大数据的由来和发展 2. 信息技术为大数据开辟了前进道路 3. 大数据是走向信息时代的奠基石 4. 大数据发展的关键环节 5. 电子政务发展中的大数据
.
一、大数据的由来和发展
.
大数据是一个自然形成的发展中、阶段性概念
应对消费者需求及供 应商变化的IT供应链
灵活供应链
连接产品开发与设计， 再到制造的工艺
建模与仿真
简化产品移 动的工厂与 配送中心的 实时信息流
智能工厂 分销配送
工厂工人用知 识为基础的技 术，优化生产、 降低成本
用中在 的，这 是起样 什引的 么领企 ？作业
全球先进制造 业发展新趋势
先进制造企业 概念
.
大数据是一个阶段性的概念
大数据是信息和信息资源 开发利用这个稳定概念在今天 这个特定时期的代表名词。关 于大数据所有作用和意义的期 待，都包含在1970年哈佛大学 关于资源三角形的论述中。这 个论述简而言之就是材料、能 源、信息是推动社会发展的三 种基本资源。美国人相信它40 多年了，并为之持续不断地做 了大量的工作，也是美国在IT领 域，包括信息资源领域，一家 独大的一个原因。
二是关于数据利用及适应应用需求的研究，包括用户 视图、联机数据分析、数据挖掘、检索等。
.
大数据技术，内容角度要重视三个方面的来源
三是关于语义上理解信息的研究，几乎可以将人工智能研究 的全部成果作为大数据研究的基础，因为从语义角度理解信息是 人工智能的基础。从图灵测试到专家系统，从五代机到cyc，从 模式识别到神经网络，从自然语言识别和理解到机器人，都是从 不同角度研究理解信息的技术、方法理论。
杨学山
二o一三年五月十日
.
2021/7/13
主要内容
1. 大数据的由来和发展 2. 信息技术为大数据开辟了前进道路 3. 大数据是走向信息时代的奠基石 4. 大数据发展的关键环节 5. 电子政务发展中的大数据
.
一、大数据的由来和发展
.
大数据是一个自然形成的发展中、阶段性概念
应对消费者需求及供 应商变化的IT供应链
灵活供应链
连接产品开发与设计， 再到制造的工艺
建模与仿真
简化产品移 动的工厂与 配送中心的 实时信息流
智能工厂 分销配送
工厂工人用知 识为基础的技 术，优化生产、 降低成本
用中在 的，这 是起样 什引的 么领企 ？作业
全球先进制造 业发展新趋势
先进制造企业 概念
.
大数据是一个阶段性的概念
大数据是信息和信息资源 开发利用这个稳定概念在今天 这个特定时期的代表名词。关 于大数据所有作用和意义的期 待，都包含在1970年哈佛大学 关于资源三角形的论述中。这 个论述简而言之就是材料、能 源、信息是推动社会发展的三 种基本资源。美国人相信它40 多年了，并为之持续不断地做 了大量的工作，也是美国在IT领 域，包括信息资源领域，一家 独大的一个原因。
二是关于数据利用及适应应用需求的研究，包括用户 视图、联机数据分析、数据挖掘、检索等。
.
大数据技术，内容角度要重视三个方面的来源
三是关于语义上理解信息的研究，几乎可以将人工智能研究 的全部成果作为大数据研究的基础，因为从语义角度理解信息是 人工智能的基础。从图灵测试到专家系统，从五代机到cyc，从 模式识别到神经网络，从自然语言识别和理解到机器人，都是从 不同角度研究理解信息的技术、方法理论。
大数据培训课件
总结词
数据可视化是将数据以图形或图表的形式呈现，以便更直观 地理解和分析。
详细描述
数据可视化是大数据分析的重要部分，它可以将数据以图形 或图表的形式呈现，帮助用户更直观地理解和分析数据。一 些流行的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI和D3.js等 。
04
大数据安全与隐私保护
大数据安全挑战
金融服务
金融机构可以利用大数据进行 风险评估、欺诈检测、投资决 策等，提高金融服务质量和效 率。
智慧城市
通过大数据技术，城市管理者 可以更好地监测城市运行状况 、预测交通拥堵、提高公共安 全等。
医疗健康
医疗机构可以利用大数据进行 疾病预测、个性化治疗、药物 研发等，提高医疗水平和治疗
效果。
02
大数据处理技术
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据集中变量之间的关联关系。
预测与时间序列分析
使用历史数据预测未来趋势或分析时间序列 数据。
分类与聚类分析
将数据分为不同的类别或聚类，以便更好地 理解数据。
可视化分析
将数据分析结果以图表、图像等形式展示， 以便更直观地理解数据。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
Spark平台
总结词
Spark是另一个流行的分布式计算系统，它的优势在于内存存储和快速的数据 处理。
详细描述
Spark是Apache的一个开源项目，它提供了在集群中快速处理大数据的解决方 案。Spark的特点是利用内存存储来提高数据处理速度，它提供了丰富的APIs用 于数据操作，包括Java、Scala、Python和R等语言。
大数据的产生与发展
产生
随着互联网、物联网、移动设备等技 术的快速发展，数据量呈爆炸性增长 ，大数据应运而生。
大数据培训课件ppt
总结词：辅助诊断、病患监测、药物研发
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
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在计算机处理 能力不断发展、 信息系统处理 的信息日益增 长，特别是互 联网（包括移 动互联网）的 发展、传感技 术的广泛应用， 大数据概念应 运而生 在这里，大数 据和信息、信 息资源是同义 词
同结构化程度、不均衡价值密度、不一致动
态特征、不同应用处理特征等特点信息集合。 本报告所称大数据系统是指一个围绕特 定目的而形成的数据及其处理系统。并不是 每一个大数据系统的信息集合都具有上述全
高性能，超级计算机、汇聚计算资源能力
感知获取技术： 一组需求驱动快速发展的技术
空间、地球、生物、生命、 社会等全方位、细粒度的感 知
热、压、声 遥感 构成、损伤、 关系 声纳 技术类型 RFID
2019/2/15
感知什么
感 知 获 取
机器阅读 及其他语 义信息的 获取 各类感知 远、细、 清的要求
•
我们每个人都在制造和使用信 过去3年数据量比以往数万息 • 每秒发出290万条短信
年还多 • 每天Twitter上发布5000万
• 2020年数据产出量将比 2009年的44倍还多 • 2006年全球生成、复制的 数字化信息量大约16.1万 PB，当年的信息产生量约
条微博
• 每天Google处理的数据24PB • 2012年11月11日第一秒，用 户向阿里网购提出1千万请 求
“大数据时代”信息化发展趋势
2019/2/15
主要内容
1. 大数据的由来和发展
2.
3. 4.
信息技术为大数据开辟了前进道路
大数据是走向信息时代的奠基石 大数据发展的关键环节
5.
电子政务发展中的大数据
一、大数据的由来和发展
大数据是一个自然形成的发展中、阶段性概念
大数据是指具有数量巨大、多类型、不
大数据是一个阶段性的概念
大数据是信息和信息资源 开发利用这个稳定概念在今天 这个特定时期的代表名词。关 于大数据所有作用和意义的期 待，都包含在1970年哈佛大学 关于资源三角形的论述中。这 个论述简而言之就是材料、能 源、信息是推动社会发展的三 种基本资源。美国人相信它40 多年了，并为之持续不断地做 了大量的工作，也是美国在IT领 域，包括信息资源领域，一家 独大的一个原因。
2019/2/15
处理存储技术：20年内提升3个数量级 处 理 存 储
高性能，一些重要 的应用，需要继续 沿摩尔定律提升3 个以上数量级 更加复杂和 智能化的应 用，需要寻 找新的技术 处理能力的 集成，更加 复杂的存储 与处理系统
2019/2/15
/
集成度，从当前的32/28nm，快步前进到14/16nm及以下 低功耗、嵌入式、可靠性、小型、可移动
是历史上图书信息总量的
3000倍
为什么叫大数据：二是类型多
• 二是类型多
结构特征：结 构化、半结构 化、非结构化 拥有特征：私有、 共有、公开 形态特征： 语音、文本、 数值、图像、 视频
三是更接近把握信息资源的本质
• 大数据真正开始把信息变成资源
• 有的文章将大数据看作石油，大数据研究与 自然资源利用发现、开采、提炼存在一定的 相似之处 • 研究大数据，首先要研究各种有用的信息在 何处，就是找矿 • 其次是把满足特定需求的信息收集过来，就 是开矿 • 第三是把收集的信息按应用需求进行结构化 处理，就是提炼，如同石油必须经过炼化才 能变成消费用的汽油、柴油或作为原料用的 聚乙烯、聚丙烯
材料
管理 信息 能源
二、信息技术为大数据开辟了前进道路
信息技术进展是大数据产生和发展的主要动力
• 传感技术：大数据的主要来源
• 存储技术：不仅数据量大，而且要有信息存储模式
• 传输技术：不仅提供传输能力，还是数据的创造者
• 处理技术：不仅是处理能力，更是处理方法（结构化语义
处理）
信息技术继续快速发展，技术体系更趋完善
部特征，一种或两种类型，数量巨大，也是
大数据。
为什么叫大数据：一是数量大
ZB:2的70次方， EB的1000倍
绝大部分 应用在这 两个数量 级
YB:2的80次方， ZB的1000倍
PB:2的50次方， TB的1000倍
EB:2的60次方， PB的1000倍
GB:2的30次方， MB的1000倍
TB:2的40次方， GB的1000倍
/
字声 转音 换文 /
磁生 转物 换光 /
显示反应技术：走向智能
字声 转音 换文 /
磁生 转物 换光
/
清晰
色彩 轻便 控制技术
节能
适应 可靠 机器人
显 示 反 应
3D及多维 表 语 文 情 言 字 虚拟现实 虚实结合 的现实
2019/2/15
/
打印机、 复印机、 传真机、 三维空间 扫描仪 精确行为
1、处理、传输、存储技术延续高速发展
2、感知、显示、获取技术驶入快车道 3、内容处理、智能系统技术不断成熟 4、技术体系不断完善
11
传输技术：走向宽带泛在普及
传 输
人与人
走向 G级
物与人
从个位数 到T级P级 甚至更高
超高速
泛在 新的体系 架构
人与物
物与物
端到端数百兆到吉比特，4个以上数量级的汇接带宽，3D 及虚拟现实等传输要求，许多场景下并发数量急剧增加 更加深入的融合：三网、固移，工作网、物联网、互联网 当前的关键技术：端到端G级、下一代互联网、新技术条 件下的城域网和骨干网体系架构，……
信息内容的技术：走向智能的核心
信 息 组 织 、 管 理 和 利 用
2019/2/15
应对数量变化， 2的50-100次方
应对音视频信 息类型的变化
应对应用需求 的变化
文字声音的转化、声音处理、图像处理 机器翻译为代表的自然语言处理
概念体系为基础、不同粒度、不同场景的
与感知、网络能力并行的 反应、行动能力，在不同 空间范围信息系统的物理 行为无需人来执行
软件和系统集成：承载信息社会运行控制
使设备和系统变 成可靠的工作系 统
软 件 和 系 统 集 成
2019/2/1构建智 能的系统
设备和技术的多样复杂、非结构化事务和信息的处理、 2的50-100次方级大数据的组织与利用、跨领域且物 理世界相对松散的事务处理、设备（系统）控制与事 务处理的融合，复杂系统、不同类型对象的建模 重用、测试、可靠性、安全性、生产率、适应新模式 建模技术、软件工程技术、自动编程技术、验证技术
同结构化程度、不均衡价值密度、不一致动
态特征、不同应用处理特征等特点信息集合。 本报告所称大数据系统是指一个围绕特 定目的而形成的数据及其处理系统。并不是 每一个大数据系统的信息集合都具有上述全
高性能，超级计算机、汇聚计算资源能力
感知获取技术： 一组需求驱动快速发展的技术
空间、地球、生物、生命、 社会等全方位、细粒度的感 知
热、压、声 遥感 构成、损伤、 关系 声纳 技术类型 RFID
2019/2/15
感知什么
感 知 获 取
机器阅读 及其他语 义信息的 获取 各类感知 远、细、 清的要求
•
我们每个人都在制造和使用信 过去3年数据量比以往数万息 • 每秒发出290万条短信
年还多 • 每天Twitter上发布5000万
• 2020年数据产出量将比 2009年的44倍还多 • 2006年全球生成、复制的 数字化信息量大约16.1万 PB，当年的信息产生量约
条微博
• 每天Google处理的数据24PB • 2012年11月11日第一秒，用 户向阿里网购提出1千万请 求
“大数据时代”信息化发展趋势
2019/2/15
主要内容
1. 大数据的由来和发展
2.
3. 4.
信息技术为大数据开辟了前进道路
大数据是走向信息时代的奠基石 大数据发展的关键环节
5.
电子政务发展中的大数据
一、大数据的由来和发展
大数据是一个自然形成的发展中、阶段性概念
大数据是指具有数量巨大、多类型、不
大数据是一个阶段性的概念
大数据是信息和信息资源 开发利用这个稳定概念在今天 这个特定时期的代表名词。关 于大数据所有作用和意义的期 待，都包含在1970年哈佛大学 关于资源三角形的论述中。这 个论述简而言之就是材料、能 源、信息是推动社会发展的三 种基本资源。美国人相信它40 多年了，并为之持续不断地做 了大量的工作，也是美国在IT领 域，包括信息资源领域，一家 独大的一个原因。
2019/2/15
处理存储技术：20年内提升3个数量级 处 理 存 储
高性能，一些重要 的应用，需要继续 沿摩尔定律提升3 个以上数量级 更加复杂和 智能化的应 用，需要寻 找新的技术 处理能力的 集成，更加 复杂的存储 与处理系统
2019/2/15
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集成度，从当前的32/28nm，快步前进到14/16nm及以下 低功耗、嵌入式、可靠性、小型、可移动
是历史上图书信息总量的
3000倍
为什么叫大数据：二是类型多
• 二是类型多
结构特征：结 构化、半结构 化、非结构化 拥有特征：私有、 共有、公开 形态特征： 语音、文本、 数值、图像、 视频
三是更接近把握信息资源的本质
• 大数据真正开始把信息变成资源
• 有的文章将大数据看作石油，大数据研究与 自然资源利用发现、开采、提炼存在一定的 相似之处 • 研究大数据，首先要研究各种有用的信息在 何处，就是找矿 • 其次是把满足特定需求的信息收集过来，就 是开矿 • 第三是把收集的信息按应用需求进行结构化 处理，就是提炼，如同石油必须经过炼化才 能变成消费用的汽油、柴油或作为原料用的 聚乙烯、聚丙烯
材料
管理 信息 能源
二、信息技术为大数据开辟了前进道路
信息技术进展是大数据产生和发展的主要动力
• 传感技术：大数据的主要来源
• 存储技术：不仅数据量大，而且要有信息存储模式
• 传输技术：不仅提供传输能力，还是数据的创造者
• 处理技术：不仅是处理能力，更是处理方法（结构化语义
处理）
信息技术继续快速发展，技术体系更趋完善
部特征，一种或两种类型，数量巨大，也是
大数据。
为什么叫大数据：一是数量大
ZB:2的70次方， EB的1000倍
绝大部分 应用在这 两个数量 级
YB:2的80次方， ZB的1000倍
PB:2的50次方， TB的1000倍
EB:2的60次方， PB的1000倍
GB:2的30次方， MB的1000倍
TB:2的40次方， GB的1000倍
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字声 转音 换文 /
磁生 转物 换光 /
显示反应技术：走向智能
字声 转音 换文 /
磁生 转物 换光
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清晰
色彩 轻便 控制技术
节能
适应 可靠 机器人
显 示 反 应
3D及多维 表 语 文 情 言 字 虚拟现实 虚实结合 的现实
2019/2/15
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打印机、 复印机、 传真机、 三维空间 扫描仪 精确行为
1、处理、传输、存储技术延续高速发展
2、感知、显示、获取技术驶入快车道 3、内容处理、智能系统技术不断成熟 4、技术体系不断完善
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传输技术：走向宽带泛在普及
传 输
人与人
走向 G级
物与人
从个位数 到T级P级 甚至更高
超高速
泛在 新的体系 架构
人与物
物与物
端到端数百兆到吉比特，4个以上数量级的汇接带宽，3D 及虚拟现实等传输要求，许多场景下并发数量急剧增加 更加深入的融合：三网、固移，工作网、物联网、互联网 当前的关键技术：端到端G级、下一代互联网、新技术条 件下的城域网和骨干网体系架构，……
信息内容的技术：走向智能的核心
信 息 组 织 、 管 理 和 利 用
2019/2/15
应对数量变化， 2的50-100次方
应对音视频信 息类型的变化
应对应用需求 的变化
文字声音的转化、声音处理、图像处理 机器翻译为代表的自然语言处理
概念体系为基础、不同粒度、不同场景的
与感知、网络能力并行的 反应、行动能力，在不同 空间范围信息系统的物理 行为无需人来执行
软件和系统集成：承载信息社会运行控制
使设备和系统变 成可靠的工作系 统
软 件 和 系 统 集 成
2019/2/1构建智 能的系统
设备和技术的多样复杂、非结构化事务和信息的处理、 2的50-100次方级大数据的组织与利用、跨领域且物 理世界相对松散的事务处理、设备（系统）控制与事 务处理的融合，复杂系统、不同类型对象的建模 重用、测试、可靠性、安全性、生产率、适应新模式 建模技术、软件工程技术、自动编程技术、验证技术