大数据解决方案ppt课件
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大数据的处理和分析课件
金融服务
大数据可以用于风险评估、投 资决策和讹诈检测等方面，提 高金融服务的效率和安全性。
政府管理
大数据可以帮助政府机构更好 地了解社会问题和政策效果， 提高管理和决策的效率和准确
性。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
使用爬虫技术、API接口、传感器等 手段获取数据。
数据清洗
大数据挑战与未来发展
数据隐私与安全挑战
数据泄露风险
大数据的集中存储和传输增加了 数据泄露的风险，对个人隐私和
企业机密构成威胁。
信息安全问题
大数据的共享和交换过程中，信 息安全问题成为关键挑战，需要
加强数据加密和访问控制。
法律法规限制
各国对数据隐私和安全的法律法 规限制不同，企业在跨国经营时
需要遵守相关法律法规。
大数据技术发展趋势
实时处理与流计算
随着物联网、社交媒体等应用的普及，实时处理和流计算成为大 数据技术的重要发展趋势。
人工智能与机器学习
人工智能和机器学习技术在大数据处理和分析中的应用日益广泛， 能够提高数据处理和分析的效率和准确性。
云为大数据提供了更加高效、灵活和可靠的 处理和分析能力。
供应链优化
通过分析供应链数据，优 化库存管理、物流运输等 环节，降低成本，提高效 率。
医疗健康应用案例
个性化治疗方案
基于患者的基因组、生活 习惯等数据，为患者提供 个性化的治疗方案。
疾病预测与预防
通过分析历史病例和流行 病学数据，预测疾病的产 生和传播趋势，为预防措 施提供根据。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用 情况，优化医疗资源的配 置和管理，提高医疗效率 和质量。
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。
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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。
2024版智慧农业大数据解决方案课件pptx
•智慧农业概述•大数据技术基础•智慧农业大数据解决方案设计•智慧农业大数据应用实践目录•智慧农业大数据挑战与对策•总结与展望定义发展趋势国内外智慧农业现状分析国内现状国外现状大数据在智慧农业中应用前景生产环节应用经营环节应用管理环节应用服务环节应用大数据概念及特点大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别以上的数据。
大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据处理要求实时或准实时响应，以满足业务需求。
大数据中蕴含的价值信息往往稀疏，需要通过数据挖掘和分析才能发现。
数据量大数据类型多样处理速度快价值密度低大数据处理流程与关键技术01020304数据采集与预处理数据存储与管理数据处理与分析数据可视化与应用农业环境监测精准农业农业科研农业市场预测大数据在农业领域应用案例解决方案目标与原则01020304数据采集数据传输数据存储030201数据采集、传输和存储方案设计数据处理、分析和挖掘方法选择数据预处理数据分析数据挖掘基于大数据的土壤、气象等条件分析，为农作物提供精准的种植建议。
利用遥感技术、无人机等获取实时数据，对农作物生长状况进行监测和预警。
结合智能灌溉、精准施肥等技术，实现农作物生长的精准管理，提高产量和品质。
利用大数据技术对养殖环境、饲料配方等进行分析，提供个性化的养殖管理方案。
通过实时监测养殖环境的变化，及时调整养殖策略，确保养殖过程的顺利进行。
结合智能饲喂、疾病预警等技术，提高养殖效率，降低养殖成本。
利用大数据技术对农业资源环境进行监测和分析，为农业生产提供科学依据。
结合遥感技术、GIS等技术手段，对农业资源环境进行动态监测和评估。
通过数据挖掘和分析，发现农业资源环境的变化趋势和潜在问题，提出相应的应对措施。
农业资源环境监测应用实践结合物联网、二维码等技术手段，实现农产品信息的快速采集和共享。
通过数据挖掘和分析，发现农产品质量安全隐患和潜在问题，保障消费者的权益和安全。
利用大数据技术对农产品生产、加工、流通等环节进行全程追溯。
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。
2024版旅游大数据解决方案课件
推荐效果评估
通过A/B测试、点击率、转化率等指标，评估推荐系统的效果，不断优化推荐算法和模 型。
多渠道推荐
将推荐系统集成到旅游网站、APP、社交媒体等多个渠道，提高旅游产品的曝光度和销 售量。
景区流量预测与调度优化
流量预测模型
基于历史数据、天气、节假日 等因素，建立景区流量预测模 型，提前预测未来一段时间的
谢谢
THANKS
旅游市场监测分析系统建设
01
数据采集与整合
通过爬虫、API接口、第三方数据源等 方式，收集旅游相关的各类数据，并进 行清洗、整合和存储。
02
数据分析与挖掘
运用统计分析、机器学习等方法，对旅 游市场进行趋势预测、游客行为分析、 旅游产品热度评估等。
03
数据可视化与报告生 成
通过数据可视化技术，将分析结果以图 表、地图等形式展示，并定期生成监测 分析报告，为政府决策提供数据支持。
01
基于AR/VR技术的沉浸式导览
利用AR/VR技术，为用户提供身临其境的景点导览体验，提升旅游体验。
02
智能语音导览
通过智能语音技术，为用户提供个性化的语音导览服务，满足不同用户
的需求。
03
多语种导览服务
支持多种语言的导览服务，为不同国家和地区的游客提供便利。
便捷支付与消费体验提升
一站式旅游服务平台
旅游大数据包括游客的基本信息、行为数据、 消费数据、位置数据等，数据类型多样。
数据实时性
价值密度低
旅游大数据具有实时性，能够反映游客的即 时需求和市场的最新动态。
旅游大数据中包含了大量无用的信息，需要 通过数据挖掘和分析技术提取有价值的信息。
国内外发展现状与趋势
发展现状
通过A/B测试、点击率、转化率等指标，评估推荐系统的效果，不断优化推荐算法和模 型。
多渠道推荐
将推荐系统集成到旅游网站、APP、社交媒体等多个渠道，提高旅游产品的曝光度和销 售量。
景区流量预测与调度优化
流量预测模型
基于历史数据、天气、节假日 等因素，建立景区流量预测模 型，提前预测未来一段时间的
谢谢
THANKS
旅游市场监测分析系统建设
01
数据采集与整合
通过爬虫、API接口、第三方数据源等 方式，收集旅游相关的各类数据，并进 行清洗、整合和存储。
02
数据分析与挖掘
运用统计分析、机器学习等方法，对旅 游市场进行趋势预测、游客行为分析、 旅游产品热度评估等。
03
数据可视化与报告生 成
通过数据可视化技术，将分析结果以图 表、地图等形式展示，并定期生成监测 分析报告，为政府决策提供数据支持。
01
基于AR/VR技术的沉浸式导览
利用AR/VR技术，为用户提供身临其境的景点导览体验，提升旅游体验。
02
智能语音导览
通过智能语音技术，为用户提供个性化的语音导览服务，满足不同用户
的需求。
03
多语种导览服务
支持多种语言的导览服务，为不同国家和地区的游客提供便利。
便捷支付与消费体验提升
一站式旅游服务平台
旅游大数据包括游客的基本信息、行为数据、 消费数据、位置数据等，数据类型多样。
数据实时性
价值密度低
旅游大数据具有实时性，能够反映游客的即 时需求和市场的最新动态。
旅游大数据中包含了大量无用的信息，需要 通过数据挖掘和分析技术提取有价值的信息。
国内外发展现状与趋势
发展现状
智慧食安大数据解决方案介绍课件
智慧食安大数据解 决方案介绍课件
演讲人
目录
01. 智慧食安大数据解决方案概 述
02. 智慧食安大数据解决方案的 核心技术
03. 智慧食安大数据解决方案的 应用场景
04. 智慧食安大数据解决方案的 价值与优势
智慧食安大数据 解决方案概述
方案背景
01
食品安全问题日益严重，影响人民健康
02
传统监管方式难以满足食品安全监管需求
01
实时监控食品 生产过程中的
安全隐患
02
及时发现并处 理食品安全问
题
03
提前预警食品 安全事故，降
低企业损失
04
提高食品企业 的风险管理能
力
05
保障消费者食 品安全，提升 企业品牌形象
智慧食安大数据 解决方案的价值 与优势
提高食品安全监管效率
1.
实时监控：对食品生产、流通、销售等环 节进行实时监控，及时发现问题
2.
预警机制：建立食品安全风险预警机制， 提前发现潜在风险
3.
数据分析：利用大数据技术对食品安全数 据进行深入分析，为监管决策提供依据
4.
协同监管：实现多部门、多地区之间的协 同监管，提高监管效率
5.
社会共治：鼓励社会力量参与食品安全监 管，形成社会共治格局
降低食品安全风险
STEP1
STEP2
STEP3
品安全问题
04
食品消费环节：提 供食品安全信息， 帮助消费者做出明
智的食品选择
食品溯源与追踪
食品生产环节：实时监控生产 过程，确保食品安全
食品流通环节：追踪食品流通 路径，确保食品来源可追溯
食品销售环节：实时监控销售 情况，确保食品销售安全
演讲人
目录
01. 智慧食安大数据解决方案概 述
02. 智慧食安大数据解决方案的 核心技术
03. 智慧食安大数据解决方案的 应用场景
04. 智慧食安大数据解决方案的 价值与优势
智慧食安大数据 解决方案概述
方案背景
01
食品安全问题日益严重，影响人民健康
02
传统监管方式难以满足食品安全监管需求
01
实时监控食品 生产过程中的
安全隐患
02
及时发现并处 理食品安全问
题
03
提前预警食品 安全事故，降
低企业损失
04
提高食品企业 的风险管理能
力
05
保障消费者食 品安全，提升 企业品牌形象
智慧食安大数据 解决方案的价值 与优势
提高食品安全监管效率
1.
实时监控：对食品生产、流通、销售等环 节进行实时监控，及时发现问题
2.
预警机制：建立食品安全风险预警机制， 提前发现潜在风险
3.
数据分析：利用大数据技术对食品安全数 据进行深入分析，为监管决策提供依据
4.
协同监管：实现多部门、多地区之间的协 同监管，提高监管效率
5.
社会共治：鼓励社会力量参与食品安全监 管，形成社会共治格局
降低食品安全风险
STEP1
STEP2
STEP3
品安全问题
04
食品消费环节：提 供食品安全信息， 帮助消费者做出明
智的食品选择
食品溯源与追踪
食品生产环节：实时监控生产 过程，确保食品安全
食品流通环节：追踪食品流通 路径，确保食品来源可追溯
食品销售环节：实时监控销售 情况，确保食品销售安全
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
大数据的处理和分析ppt课件
• 大数据的分析
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
环保大数据暨智慧环保解决方案ppt课件
生态保护与修复
通过利用智慧环保平台，实现政府、企业、社会等多方力 量的协同合作，共同推进生态保护和修复工作，提高生态 环境的可持续性和稳定性。
03 环保大数据与智 慧环保的融合
环保大数据与智慧环保的关联性
环保大数据是智慧环保的基础
环保大数据提供了海量的环境数据，为智慧环保提供了数据支持和决策依据。
02
03
生态保护与修复
利用环保大数据，可以评估生态系统 的健康状况，为生态保护和修复提供 决策支持。
环保大数据与智慧环保的未来发展
智能化决策支持
随着人工智能技术的发展，未来将更加依赖环保大数据进行智能化 决策支持，提高环境管理的科学性和精准性。
数据共享与开放
未来将加强环保大数据的共享与开放，促进数据资源的充分利用， 推动环境保护事业的发展。
度。
05 案例分析：某城 市智慧环保解决 方案的应用实践
项目背景与目标
01
城市环境问题
随着城市化进程的加速，环境污 染、生态破坏等问题日益严重， 需要采取有效措施解决。
政策推动
02
03
项目目标
政府加强环境保护工作，推动智 慧环保建设，提高环境治理水平 。
通过智慧环保解决方案，实现对 环境数据的实时监测、分析和预 警，为环境治理提供科学依据。
技术创新与应用拓展
未来将不断推动技术创新和应用拓展，将环保大数据与智慧环保技术 应用于更多领域，为环境保护事业提供更加全面、高效的支持。
04 环保大数据暨智 慧环保解决方案 的优势与挑战
环保大数据暨智慧环保解决方案的优势
提高决策效率
通过大数据技术，能够实时、全面地监测 环境状况，帮助决策者准确、快速地做出
辅助政策制定
通过利用智慧环保平台，实现政府、企业、社会等多方力 量的协同合作，共同推进生态保护和修复工作，提高生态 环境的可持续性和稳定性。
03 环保大数据与智 慧环保的融合
环保大数据与智慧环保的关联性
环保大数据是智慧环保的基础
环保大数据提供了海量的环境数据，为智慧环保提供了数据支持和决策依据。
02
03
生态保护与修复
利用环保大数据，可以评估生态系统 的健康状况，为生态保护和修复提供 决策支持。
环保大数据与智慧环保的未来发展
智能化决策支持
随着人工智能技术的发展，未来将更加依赖环保大数据进行智能化 决策支持，提高环境管理的科学性和精准性。
数据共享与开放
未来将加强环保大数据的共享与开放，促进数据资源的充分利用， 推动环境保护事业的发展。
度。
05 案例分析：某城 市智慧环保解决 方案的应用实践
项目背景与目标
01
城市环境问题
随着城市化进程的加速，环境污 染、生态破坏等问题日益严重， 需要采取有效措施解决。
政策推动
02
03
项目目标
政府加强环境保护工作，推动智 慧环保建设，提高环境治理水平 。
通过智慧环保解决方案，实现对 环境数据的实时监测、分析和预 警，为环境治理提供科学依据。
技术创新与应用拓展
未来将不断推动技术创新和应用拓展，将环保大数据与智慧环保技术 应用于更多领域，为环境保护事业提供更加全面、高效的支持。
04 环保大数据暨智 慧环保解决方案 的优势与挑战
环保大数据暨智慧环保解决方案的优势
提高决策效率
通过大数据技术，能够实时、全面地监测 环境状况，帮助决策者准确、快速地做出
辅助政策制定
2024版大数据时代的数据治理ppt课件
2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略，旨在确保数据质量、安全性和有效利用，以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主，关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理，关注数据的全生命周期管理，包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题，与业务战略紧密结合，实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制，推动数据在组织内部的充分利用，提高数据价值。
制定和执行数据安全策略，防止数据泄露、篡改和损坏，确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求，降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度呈指数级增长，给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间，导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂，需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别，需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外，非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多，给数据处理和分析带来挑战。
金融大数据解决方案ppt课件
4 可视化结果意义分析
总结：本案例主要针对私募排排网的金融财报数据做可视化分析，首 先采用大数据采集工具--八爪鱼采集器，通过简单的流程配置并且配合云采 集功能，从私募排排网上抓取各金融产品的年报数据；然后将采集到的金 融产品数据导入tableau可视化软件，做可视化分析，最终形成数据可视化 图表。
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1.1 金融大数据应用投资介绍
从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保 险分列第二和第三位。
1.1 金融大数据应用投资介绍
Part1 银行大数据应用
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用 卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库， 招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大 方面：
2.1 国泰安八爪鱼采集器
1）范围广：全网通用，数据由用户自定义
网页
八爪鱼采集 系统
完整的数据
2.1 国泰安八爪鱼采集器
2）性能高：云采集架构，可支持每天千万以上网页采集
云采集集群 (自动负载均衡，可动态伸缩，热插拔)
中央控制
终端用户
2.1 国泰安八爪鱼采集器
3）功能强：能轻松应对IP封锁，验证码等各种防采集措施
2.1 金融数据采集
随着互联网技术的增长和网络海量信息的增长，对信息进行针对性、行 业性、精准性的获取成为一种越来越大的需求，这种获取数据的方式就是网 络数据采集。
网络数据采集的基本思想是：利用数据抓取软件对网页上的数据实现有 针对性、行业性、精准性的抓取。
2.1 国泰安八爪鱼采集器
大数据治理解决方案ppt课件
8
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
12
从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
10
从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
12
从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
10
从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
(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。
(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
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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。
信息技术大数据ppt课件
可以帮助企业发现市场趋势和潜在商机，为商业模式创新提供有力支持。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
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。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
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。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
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-互联网舆情
类结构化数据
非结构化数据源 （新闻，博客，
BBS，微博）
数据流（图像、 视频）
大数据存储(15)
Hdfs,Hbase, MapReduce
hive
存储
分析
oracle
数据仓库
数
据
服
应用
务
其他
服务
使用
实际案例三 大型国企
背景：
客户是一个省级运营商，需要对历史的客户话单，LBS，流量信息进行分析。 数据维度非常多，需要综合考虑的数据量比较大。
盈 收 报 表
统
决策人员
应
技术人才可以复用。 支撑总数据量100TB,且100GB以下数据 实时多维度数据的分析。 开发效率比较高。 开发成本比较低。 产品稳定,后期维护简单。
计 报
用 管理人员
表
服
行
业 报
务 分析人员
劣势： 技术储备要求高
表
投 资
器 高昂的硬件投资
业务人员
并行扩展非常困难。 对海量的实时多维度分析,基本不能
企业采购数据 企业运营数据 企业收入数据 企业支出数据
ETL处理 ETL处理 ETL处理 ETL处理
相关行业数据
ETL处理
大数据解决方案-大型数据库(ORACLE)
材料数据 产品数据 合同数据 盈收数据
汇总数据 结构数据 计算数据 预测数据
ORACLE ORACLE
ORACLE ORACLE
优势：
大数据解决方案 -业内通用解决方案(HADOOP/SPARK)
优势：
技术人才储备多
zookeeper集
硬件投资成本可以控制
企业 内部 系统
群
作业调
决策分
并行扩展比较方便
度
析
后期结合业务开发，实现稳定
数据
HB Hiv ase e
并行管 理
多维查 询
互联 网
E HADOOP
T
数据分 析
图表展 示
L
Stor m
Ma hou
t
数据挖 掘
报表统 计
劣势：
......
动态报 表
......
HDFS
需要专业的方向性人才处理 HDFS STORM MAHOUT
来
OA
大数据存储
数据仓库
分析
CRM
ERP 视频、语音、图
片......
数据流
存储
数
据
数据集市
服
应用
务
多维度存储 服务
其他 使用
HADOOP优势
-丰富的组件
Ambari/Cloudera Manager
Hue
BigTop
Shark
Flume
Hcatalog
HttpFs
Sqoo p
Map Reduc
e
Storm
Spark
Mesos
Tez
Chukw a
Pig
HBase
Cassandr a
Accumul o
Hive
Impal a
报
支持。
表
大数据解决方案-分布式数据库(MYSQL)
盈
企业采购数据
收
报
表
材料数据
汇总数据
企业运营数据
ETL处理
统
产品数据
结构数据
计
报
企业收入数据
ETL处理
合同数据
计算数据
表
企业支出数据
盈收数据
预测数据
行
业
存储引擎接口
报 表
MYSQL MYSQL
存储引擎
MYSQL MYSQL
MYSQL MYSQL
优势： 技术人才储备可以部分复用。 硬件投资成本可以控制。 并行扩展比较方便。 劣势： 需要更高端的架构师。 海量数据的处理架构需要重新开 发。 后期技术实现,维护成本高。
大数据&自助式分析解决方案
议程
• 大数据解决方案 • hadoop的优势 • 实际过往案例 • 自助式分析方案
大数据企业品牌腾飞的“肾上腺素”
Petabyte s
网页点击 流
Wikis/博 客
传感器
/RFID/ 设备
Terabyt
广
es
告
移 动
协协作作 电电子子商商 务务
Gigaby tes
Megab ytes
ERP/CRM
付
联系人
款 订单跟
薪
踪
资 销售管
货
道
存
数据复杂度：多元性和速度
社交网 络
音频/视 频 WWeebb 22..00
WWeebb 日日志志 数数字字市市 场场 搜搜索索市市 场场 网网上上推推 荐荐
Big Data
日志文件 空间 & GPS 坐标数 据 数据集市 电子政务 气候 文本/图像
现在：
客户平台构成：Hadoop(40)+oracle(4)+mpi(6) 每天分析数据维度100个，1T数据，要求2小时完成复杂数据挖掘分析。
企业数据及商业智能平台的进化
-某国企统计分析
话单数据源 LBS数据源 网络数据源 其他数据源
大数据存储 （40）
Ambari （平台管理）
Zookeeper （平台配置与调度）
Hcatalog （元数据管理）
Sqoop （数据集成）
HBase （数据存储）
HDFS （文件存储）
应用数据
数据库
日志
其他数据源
HADOOP优势
-
实际案例一 智慧能源
背景：
客户原来是从事硬件研发，每年营业额在5000万左右，随着企业规模的扩展，领导觉得对硬件设备 的故障告警不够及时。对现有的历史数据没法进行数据整合与挖掘。导致决策迟缓，故障不能够预设 告警。
Mahou t
RHadoo p
YARN：分布式操作系统
Phoenix Drill
Girap h
Hama
Search Whirr
Avro
WebHdfs
HDFS：分布式存储
Zookeep er
HADOOP优势
-完善的处理流程
平台管理层
Hive （数据分析）
上层应用
Pig （数据分析）
Map Reduce （编程模型）
实际案例一 智慧能源
背景简介
大数据存储 (10)
交换机数据源 监控设备数据源
数据流
数据接入程 序
异常存储(2) redis
mysql(4) 数据仓库
分析
多维度存储
数
据
服
应用
务
其他
存储
服务
使用
实际案例二 互联网舆情
背景：
客户需要对互联网金融服务的服务企业和相关行业做到实时监控，并有效的挖掘互联网上的客户资源。 数据已非结构化数据为主
现在：
我公司提供相关互联网数据的爬取，并对数据初步ETL后，传入到客户。 客户平台构成：Hadoop(15)+oracle(2) 可以30分钟左右监控指定贷款客户的互联网 舆情。 可以对地区与行业进行综合评估与预测 每天发送到客户数据100G，每天分析数据维度40个，综合处理1T数据。
企业数据及商业智能平台的进化
数据已结构化数据为主
现在：
新平台改造：Hadoop(10)+redis(2)+mysql(4)
硬件故障从原来的半小时监控，提升到现在，故障预先告警，发生故障的2分钟告警到用户，分析决策 效率大大提高
支撑现在数据有50+(采集点)*500+(采集源)，每秒处理并发数实时数据2000条
每天处理数据量实时数据200G，历史综合数据1T。
类结构化数据
非结构化数据源 （新闻，博客，
BBS，微博）
数据流（图像、 视频）
大数据存储(15)
Hdfs,Hbase, MapReduce
hive
存储
分析
oracle
数据仓库
数
据
服
应用
务
其他
服务
使用
实际案例三 大型国企
背景：
客户是一个省级运营商，需要对历史的客户话单，LBS，流量信息进行分析。 数据维度非常多，需要综合考虑的数据量比较大。
盈 收 报 表
统
决策人员
应
技术人才可以复用。 支撑总数据量100TB,且100GB以下数据 实时多维度数据的分析。 开发效率比较高。 开发成本比较低。 产品稳定,后期维护简单。
计 报
用 管理人员
表
服
行
业 报
务 分析人员
劣势： 技术储备要求高
表
投 资
器 高昂的硬件投资
业务人员
并行扩展非常困难。 对海量的实时多维度分析,基本不能
企业采购数据 企业运营数据 企业收入数据 企业支出数据
ETL处理 ETL处理 ETL处理 ETL处理
相关行业数据
ETL处理
大数据解决方案-大型数据库(ORACLE)
材料数据 产品数据 合同数据 盈收数据
汇总数据 结构数据 计算数据 预测数据
ORACLE ORACLE
ORACLE ORACLE
优势：
大数据解决方案 -业内通用解决方案(HADOOP/SPARK)
优势：
技术人才储备多
zookeeper集
硬件投资成本可以控制
企业 内部 系统
群
作业调
决策分
并行扩展比较方便
度
析
后期结合业务开发，实现稳定
数据
HB Hiv ase e
并行管 理
多维查 询
互联 网
E HADOOP
T
数据分 析
图表展 示
L
Stor m
Ma hou
t
数据挖 掘
报表统 计
劣势：
......
动态报 表
......
HDFS
需要专业的方向性人才处理 HDFS STORM MAHOUT
来
OA
大数据存储
数据仓库
分析
CRM
ERP 视频、语音、图
片......
数据流
存储
数
据
数据集市
服
应用
务
多维度存储 服务
其他 使用
HADOOP优势
-丰富的组件
Ambari/Cloudera Manager
Hue
BigTop
Shark
Flume
Hcatalog
HttpFs
Sqoo p
Map Reduc
e
Storm
Spark
Mesos
Tez
Chukw a
Pig
HBase
Cassandr a
Accumul o
Hive
Impal a
报
支持。
表
大数据解决方案-分布式数据库(MYSQL)
盈
企业采购数据
收
报
表
材料数据
汇总数据
企业运营数据
ETL处理
统
产品数据
结构数据
计
报
企业收入数据
ETL处理
合同数据
计算数据
表
企业支出数据
盈收数据
预测数据
行
业
存储引擎接口
报 表
MYSQL MYSQL
存储引擎
MYSQL MYSQL
MYSQL MYSQL
优势： 技术人才储备可以部分复用。 硬件投资成本可以控制。 并行扩展比较方便。 劣势： 需要更高端的架构师。 海量数据的处理架构需要重新开 发。 后期技术实现,维护成本高。
大数据&自助式分析解决方案
议程
• 大数据解决方案 • hadoop的优势 • 实际过往案例 • 自助式分析方案
大数据企业品牌腾飞的“肾上腺素”
Petabyte s
网页点击 流
Wikis/博 客
传感器
/RFID/ 设备
Terabyt
广
es
告
移 动
协协作作 电电子子商商 务务
Gigaby tes
Megab ytes
ERP/CRM
付
联系人
款 订单跟
薪
踪
资 销售管
货
道
存
数据复杂度：多元性和速度
社交网 络
音频/视 频 WWeebb 22..00
WWeebb 日日志志 数数字字市市 场场 搜搜索索市市 场场 网网上上推推 荐荐
Big Data
日志文件 空间 & GPS 坐标数 据 数据集市 电子政务 气候 文本/图像
现在：
客户平台构成：Hadoop(40)+oracle(4)+mpi(6) 每天分析数据维度100个，1T数据，要求2小时完成复杂数据挖掘分析。
企业数据及商业智能平台的进化
-某国企统计分析
话单数据源 LBS数据源 网络数据源 其他数据源
大数据存储 （40）
Ambari （平台管理）
Zookeeper （平台配置与调度）
Hcatalog （元数据管理）
Sqoop （数据集成）
HBase （数据存储）
HDFS （文件存储）
应用数据
数据库
日志
其他数据源
HADOOP优势
-
实际案例一 智慧能源
背景：
客户原来是从事硬件研发，每年营业额在5000万左右，随着企业规模的扩展，领导觉得对硬件设备 的故障告警不够及时。对现有的历史数据没法进行数据整合与挖掘。导致决策迟缓，故障不能够预设 告警。
Mahou t
RHadoo p
YARN：分布式操作系统
Phoenix Drill
Girap h
Hama
Search Whirr
Avro
WebHdfs
HDFS：分布式存储
Zookeep er
HADOOP优势
-完善的处理流程
平台管理层
Hive （数据分析）
上层应用
Pig （数据分析）
Map Reduce （编程模型）
实际案例一 智慧能源
背景简介
大数据存储 (10)
交换机数据源 监控设备数据源
数据流
数据接入程 序
异常存储(2) redis
mysql(4) 数据仓库
分析
多维度存储
数
据
服
应用
务
其他
存储
服务
使用
实际案例二 互联网舆情
背景：
客户需要对互联网金融服务的服务企业和相关行业做到实时监控，并有效的挖掘互联网上的客户资源。 数据已非结构化数据为主
现在：
我公司提供相关互联网数据的爬取，并对数据初步ETL后，传入到客户。 客户平台构成：Hadoop(15)+oracle(2) 可以30分钟左右监控指定贷款客户的互联网 舆情。 可以对地区与行业进行综合评估与预测 每天发送到客户数据100G，每天分析数据维度40个，综合处理1T数据。
企业数据及商业智能平台的进化
数据已结构化数据为主
现在：
新平台改造：Hadoop(10)+redis(2)+mysql(4)
硬件故障从原来的半小时监控，提升到现在，故障预先告警，发生故障的2分钟告警到用户，分析决策 效率大大提高
支撑现在数据有50+(采集点)*500+(采集源)，每秒处理并发数实时数据2000条
每天处理数据量实时数据200G，历史综合数据1T。