大数据引领我们走向数据智能化时代(PPT 27张)
大数据分析PPT(共 73张)
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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.
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• 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为 弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往 灾区上空来查找需要援助的人群。
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
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• 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪
海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所
处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此
举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港
之后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批
研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，
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1.3EB…
Google 上每天需要处理24PB 的数据…
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2024年度《大数据时代》PPT课件
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
大数据PPT完整版-2024鲜版
Hive支持对数据进行汇总和生成报表 ，这使得它成为数据分析和商业智能 领域的重要工具。
2024/3/28
11
03
大数据采集与预处理
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
12
数据采集方法与技术
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为，自动抓取网页数据， 并进行解析和提取。
大规模数据处理
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它通过 将任务分解为若干个可以在集群中并行执行的小任务来加快处理速 度。
容错性
MapReduce具有容错性，能够在计算节点出现故障时重新分配任 务，确保作业的顺利完成。
灵活性
MapReduce支持各种类型的数据输入和输出，使得它能够适应不同 的数据处理需求。
大数据可视化与报告呈现
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
24
数据可视化基本原理和方法
数据映射
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素（如颜 色、形状、大小等）。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码，以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段，如缩放、拖拽、筛选等， 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/3/28
9
分布式数据库HBase
01
列式存储
HBase采用列式存储方式，这使 得它在处理大量稀疏数据时具有 高效性能。
可扩展性
02
03
高可用性
HBase能够在水平方向上扩展， 通过添加更多的节点来增加存储 容量和处理能力。
2024大数据时代的ppt全新(2024)
数据量大
数据类型多样
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别 以上的数据。
大数据不仅包括结构化数据，如数据库中 的表格数据，还包括非结构化数据，如文 本、图像、音频和视频等。
处理速度快
价值密度低
大数据处理需要在秒级甚至毫秒级的时间 内完成分析结果，以满足实时性要求。
由于数据量巨大，其中有价值的信息可能 只占很小一部分，需要通过数据挖掘和分 析才能发现。
跨境数据流动管理
全球化背景下，跨境数据 流动的管理和监管成为重 要议题。
18
数据质量与可信度问题
数据质量问题
数据治理体系建设
海量数据中夹杂着大量低质量、不准 确甚至虚假信息，影响数据分析结果 。
建立完善的数据治理体系，提升数据 质量和可信度。
数据可信度挑战
如何确保数据来源的可靠性、数据处 理的透明性以及数据分析结果的可解 释性。
全性和可靠性。
9
对数据进行统一的管理 和维护，包括数据的增
删改查等操作。
大数据分析与挖掘
统计分析
对数据进行基本的统计和分析，如求和、平 均值、方差等。
文本分析
对文本数据进行分词、情感分析、主题提取 等操作。
2024/1/26
数据挖掘
利用机器学习、深度学习等技术，挖掘数据 中的潜在规律和模式。
社交网络分析
3
投资决策支持
大数据可以为投资决策提供实时、准确的市场信 息和趋势分析，帮助投资者做出更明智的决策。
2024/1/26
13
医疗行业应用案例
01
02
03
精准医疗
通过分析患者的基因组数 据、生活习惯等，医生可 以为患者制定个性化的治 疗方案，提高治疗效果。
2024年大数据时代的大数据思维ppt参考幻灯片
技能与知识更新
大数据从业者需不断学习 新知识、新技能，以适应 行业变革。
17
政策法规与标准规范问题
2024/2/29
政策法规滞后
大数据发展迅猛，政策法规制定跟不上发展速度，需加快 完善相关法规。
标准规范缺失
大数据领域缺乏统一的标准规范，不利于行业健康发展。
跨领域合作与协同治理
大数据涉及多个领域，需加强跨领域合作，实现协同治理 。
18
05 培养大数据思维 方式和能力
2024/2/29
19
增强数据敏感性，提高捕捉能力
关注数据来源
了解各种数据来源，如社交媒体 、企业数据库、政府公开数据等
。
发掘数据价值
培养从海量数据中提炼有价值信息 的能力，关注数据间的关联和趋势 。
实时数据监控
掌握实时数据监控技术，及时发现 和分析数据变化，把握时机。
基于大数据分析，为投资者提供市场趋势预测、 投资组合优化等决策支持，提高投资回报率。
2024/2/29
12
医疗健康领域应用
2024/2/29
远程医疗与健康管理
通过收集和分析患者的健康数据，实现远程诊断和治疗，提高医 疗服务的可及性和效率。
精准医疗与个性化治疗
基于患者的基因、生活习惯等大数据，制定个性化的治疗方案，提 高治疗效果和患者生活质量。
2024/2/29
通过大数据分析员工绩效和培 训需求，提升员工素质和工作 效率。
运用大数据进行风险管理和合 规监管，保障企业稳健运营。
26
THANKS
感谢观看
2024/2/29
27
大数据涉及大量个人隐私 信息，如何确保隐私不被 侵犯成为重要议题。
跨境数据流动管理
2024版走进大数据时代ppt文档全文预览
THANKS
感谢观看
2024/1/28
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2024/1/28
8
存储技术
分布式文件系统
分布式文件系统是指文件系统管理的 物理存储资源不一定直接连接在本地 节点上，而是通过计算机网络与节点 相连。分布式文件系统的设计思想和 网络结构决定了其系统架构、访问方 式、数据一致性、容错性、可扩展性 等方面的特点。目前比较流行的分布 式文件系统有Hadoop的HDFS、 GlusterFS、Ceph等。
学员2 大数据课程让我对数据科学有了更全面的认识，激发了我 对数据分析和挖掘的兴趣，希望未来能在这个领域有所建 树。
学员3 本次课程让我意识到大数据不仅是一门技术，更是一种思 维方式和解决问题的方法，对我的学习和工作都有很大的 帮助。
28
对未来大数据发展的期待和建议
期待1
希望未来大数据技术能够更加成 熟，提高数据处理和分析的效率，
17
技术更新与人才培养问题
技术更新迅速
大数据技术日新月异，企业需要不断更新技术栈 以适应市场需求。
人才短缺
大数据领域人才短缺，企业需要加强人才培养和 引进。
培训与教育体系
政府和高校等教育机构需要建立完善的大数据培 训和教育体系，培养更多优秀的大数据人才。
2024/1/28
18
企业经营策略调整问题
发展期
2009年至2012年，大数 据开始受到广泛关注，各 种大数据技术不断涌现。
成熟期
2013年至今，大数据技术 逐渐成熟，应用领域不断 拓展，成为推动社会发展 的重要力量。
5
大数据应用领域
医疗
大数据在医疗领域的应用主要 体现在疾病预测、个性化治疗、 医疗资源优化等方面。
2024智能大数据ppt全新
2024智能大数据ppt全新目录•智能大数据概述•数据采集与预处理技术•机器学习算法在智能大数据中应用•数据挖掘技术在智能大数据中应用•可视化技术在智能大数据中应用•智能大数据挑战与未来发展趋势智能大数据概述定义与发展历程定义智能大数据是指通过先进的数据处理技术和人工智能技术，对海量、多样化、快速变化的数据进行高效、准确、智能的分析和处理，以揭示数据背后的规律、趋势和洞察，为决策、创新和发展提供有力支持。
发展历程随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，传统数据处理方法已无法满足需求。
智能大数据技术的出现，为数据处理和分析提供了全新的解决方案，推动了大数据产业的蓬勃发展。
智能大数据的技术架构通常包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等层次。
其中，数据采集层负责从各种数据源中采集数据；数据存储层负责存储海量数据；数据处理层对数据进行清洗、整合和转换等处理；数据分析层运用统计分析、机器学习等技术对数据进行深入分析；数据可视化层将分析结果以图表、图像等形式展现出来。
技术架构智能大数据的核心组件包括分布式文件系统、分布式数据库、分布式计算框架、机器学习算法库等。
这些组件共同构成了智能大数据处理和分析的基础平台，为各类应用提供了强大的支持。
核心组件技术架构及核心组件应用领域与市场前景应用领域智能大数据已广泛应用于金融、零售、制造、医疗、教育、政府等各个领域。
在金融领域，智能大数据可用于风险评估、信用评级、投资决策等方面；在零售领域，智能大数据可用于精准营销、库存管理、客户关系管理等方面；在制造领域，智能大数据可用于生产优化、质量控制、供应链管理等方面。
市场前景随着数字化、智能化时代的加速到来，智能大数据市场将持续保持高速增长。
未来，智能大数据将在更多领域发挥重要作用，推动各行业实现数字化转型和智能化升级。
同时，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智能大数据市场将呈现出更加多元化和细分化的特点。
数据智能化 大数据引领智能时代
数据智能化大数据引领智能时代数据智能化：大数据引领智能时代随着科技的不断进步和发展，大数据已经成为推动社会发展的重要驱动力。
大数据的快速累积和处理能力为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
通过对海量数据的分析和应用，数据智能化正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
一、大数据与智能时代的连接智能时代指的是以人工智能和机器学习为核心的技术革命。
而大数据作为智能时代的基础支持系统，为其提供了数据基础和算法支持。
大数据技术的出现和发展，大大缩短了数据的采集和处理时间，使得海量的数据可以实时分析和应用。
通过对数据的深度挖掘和分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为科学决策提供了更加可靠的依据。
例如，在医疗领域，大数据的应用可以帮助医生在早期发现疾病迹象，提高治疗效果；在金融领域，大数据可以帮助银行更准确地评估风险，提高风控能力。
二、数据智能化的应用场景1.智能交通：通过大数据的实时监控和分析，可以实现交通流量的预测和调度，提高交通效率。
同时，结合人工智能技术，可以实现无人驾驶的智能交通系统，大大提升交通安全性和减少交通拥堵。
2.智慧城市：通过对城市内各个领域的数据进行采集和分析，可以实现城市的智能管理和优化。
例如，在环境保护方面，大数据可以实时监测空气质量、水质等数据，及时采取措施降低污染。
3.智能制造：在制造业领域，大数据的应用可以实现智能化的生产和供应链管理。
通过对生产过程中各个环节的数据分析，可以及时发现问题并加以解决，提高生产效率和降低成本。
三、数据隐私与安全然而，在数据智能化的背后，也存在着一些问题和挑战。
其中最为突出的问题就是数据隐私和安全。
随着大数据的应用范围越来越广泛，个人隐私的保护变得尤为重要。
为了解决这一问题，政府和相关部门需要建立健全的数据隐私保护制度和法规，加强对数据的监管和管理。
同时，企业和组织也应该加强对数据的安全防护，采取必要的措施保护数据的安全性和完整性。
同时，提高数据隐私保护的意识和能力也是非常重要的。
2024版年度大数据时代PPT模板
大数据时代PPT模板contents •引言•大数据技术基础•大数据在各领域的应用•大数据时代的挑战与对策•大数据时代的企业战略与实践•大数据时代的未来展望目录引言01大数据时代的背景和意义背景随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，数据呈现爆炸式增长，大数据时代应运而生。
意义大数据时代的到来，使得数据成为一种新的资源，对于促进经济发展、推动社会进步、提高人民生活水平等方面都具有重要意义。
1 2 3随着技术的进步和应用范围的拓展，大数据的规模将不断扩大，数据量将呈现指数级增长。
数据规模不断扩大随着计算机硬件和软件的不断发展，数据处理速度将不断提升，满足实时性、高效性的需求。
数据处理速度不断提升大数据将逐渐渗透到各个领域，包括金融、医疗、教育、交通等，为各行各业提供数据支持和决策依据。
数据应用领域不断拓展大数据时代的发展趋势大数据时代的影响和挑战影响大数据时代的到来，将深刻改变人们的生活方式、工作方式和社会形态，推动经济社会的数字化转型。
挑战大数据时代也面临着数据安全、隐私保护、技术瓶颈等方面的挑战，需要加强技术研发和法律法规建设，保障大数据的健康发展。
大数据技术基础02大数据的定义和特征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。
特征大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低四大特征。
大数据技术的架构和组成架构大数据技术架构通常包括数据源、数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等层次。
组成大数据技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等。
大数据处理和分析的方法处理方法大数据处理方法包括批处理、流处理、图处理和查询处理等。
分析方法大数据分析方法包括统计分析、预测分析、关联分析、聚类分析和异常检测等。
大数据人工智能介绍PPT
大数据的应用
革命
大数据分析能力逐渐加强，传 统市场研究行业、产业链咨询 机构将逐渐消失。
优化
各级政府、主管部门、上市公 司、企业集团、外资公司都将 基于大数据分析平台优化其决
策。
颠覆
银行都将基于企业大数据平台 开展银行直销业务，按照产业 链金融服务事业部模式开展业 务
备用
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大数据的发展趋势
语音识别
❖ 真实性（Veracity）
数据的质量
❖ 可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结 构化数据，非结构化数据越来越成为 数据的主要部分。
非结构化
在以云计算为代表的技术创新大幕的 衬托下，这些原本看起来很难收集和 使用的数据开始容易被利用起来了
半结构化
企业中80%的数据都是非结构化 数据，这些数据每年都按指数增 长60%。
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
多场景语音服务支持专家，让你的设备长上耳 朵，让你的设备开口说话
人脸识别
大数据时代PPT课件
4
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一.认识大数据时代
随着一系列标志性事件的发生和建立，人们越发感觉到大数据时代的力 量。因此2013年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”。
得三当 数分今 据技“ 者术大 得，社 天七会 下分” 。数，
据 ，
医院
一个病人的CT影像数据量达几十GB 全国每年需保存的数据达上百亿GB
9
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二.大数据的应用领域
教育学 情报学 公共服务
天文学
电子政务
传媒业
生物医学
商业智能 图书馆学
气候学
企业管理
市场营销
金融学
生活娱乐
第10页/共33页
总统选举
10
二.大数据的应用领域——政治领域
大数据在我国电子政务领域的应用
14
第14页/共33页
二.大数据的应用领域——政治领域
行为方式——从独立向协同转变
内部协同：各地区政府、各层级政府和各部门之间
如济南电子政务数据交换平台实现了工商、国税、质检、 公安、社保等20多个部门涉税数据的共享，国税局与地税局通 过数据比对，发现了25000条数据差异，落实纳税企业5000多 户，补缴税款2700多万元。
5
4 升学率
课堂 7
5 识字的准确率
举手次数
6
第2作0页业/共的33正页确率
20
20
二.大数据的应用领域——生活娱乐方面
大数据首次播报春运迁徙实况
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？ 在以往，这些问题可能难以精确回答。但随着技术进步，通过应用“大数据” 这一技术利器，人们已经接近“在迷宫中感受全局”地看见春运的全景。
2024版大数据时代PPT模板
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）。
2024/1/25
4
大数据发展历程
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，大数据概念逐渐受到关注，出现了一批大数据创业
供应链协同
基于大数据分析，实现供应链各环节的信息共享和协同作业，提高供 应链的响应速度和整体效益。
2024/1/25
14
其他行业应用案例
01
02
03
教育行业
运用大数据分析，对学生 的学习情况、兴趣爱好等 进行全面评估，提供个性 化教育方案。
2024/1/25
零售行业
通过大数据分析，了解消 费者需求和市场趋势，为 零售商提供精准的营销策 略和产品推荐。
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05
大数据未来发展趋势预测
2024/1/25
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人工智能与大数据融合
深度学习算法在大数据处理中的应用
01
通过深度学习算法对海量数据进行高效、准确的分析和
挖掘，提取有价值的信息。
智能推荐系统
02
结合大数据和人工智能技术，构建个性化推荐系统，为
用户提供更加精准的内容推荐。
自然语言处理技术在大数据分析中的应用
法规与合规性
各国数据安全和隐私法规不断完善，企业需确保合规性，避免法 律风险。
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数据处理效率问题
数据量爆炸式增长
大数据时代，数Leabharlann 量呈指数级增长，对处理效率提出 更高要求。
数据智能化时代：大数据引领智能化未来
# 数据智能化时代：大数据引领智能化未来## 引言在当今数字化时代，大数据已经成为企业和组织的重要资产。
大数据的快速增长和技术的不断发展，正引领着一个数据智能化的时代。
通过对大数据的分析和挖掘，结合人工智能和机器学习等技术，我们可以实现更智能、高效和个性化的应用。
本文将探讨大数据在智能化时代的重要性，以及它如何引领智能化的未来。
## 1. 大数据在智能化时代的重要性大数据在智能化时代起着关键作用。
以下是几个重要的方面：### a. 数据驱动决策大数据提供了丰富的信息和洞察，可以帮助企业做出基于数据的决策。
通过对大数据进行分析和挖掘，企业可以获取全面、准确的数据，并运用它们来指导战略决策和业务运营。
### b. 智能算法和模型大数据为智能算法和模型的训练提供了必要的样本和实例。
通过分析和挖掘大数据，我们可以优化和改进算法和模型，使其能够更好地适应不断变化的环境和需求。
### c. 个性化用户体验大数据可以帮助企业实现个性化的用户体验。
通过分析用户行为和偏好，企业可以提供定制化的产品和服务，满足用户的个性化需求。
这有助于提高用户满意度和忠诚度。
### d. 创新和增长大数据的智能应用可以帮助企业发现新的商业机会和创新点。
通过分析市场趋势、用户需求和竞争情报，企业可以发现潜在的商业增长点，并开展创新的产品和服务。
## 2. 大数据引领智能化未来的关键要素要实现智能化未来，以下几个关键要素是必不可少的：### a. 数据收集与整合企业需要建立完善的数据收集和整合系统，将来自不同渠道和来源的数据进行整合和统一。
这包括结构化数据和非结构化数据，如企业数据、社交媒体数据和传感器数据等。
### b. 数据分析与挖掘企业需要投资和发展数据分析和挖掘的能力。
这包括培养数据科学家和分析师的团队，并采用先进的技术和工具，如机器学习、自然语言处理和数据可视化等。
### c. 人工智能与机器学习在实现智能化的未来中，人工智能和机器学习起着重要的作用。
大数据介绍pptppt课件2024新版
据处理能力。
数据存储与管理技术
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。
03
零售行业
通过分析消费者购买 行为和趋势，实现精 准营销和库存管理。
04
能源行业
利用大数据分析优化 能源生产和消费，提 高能源利用效率和可 持续性。
05
大数据挑战与未来趋势
Chapter
大数据面临的技术挑战
数据存储
随着数据量不断增长，如何有效地存储和管理这些数 据成为一大挑战。
数据处理
大数据处理需要高性能计算资源，如何优化算法和提 高处理效率是关键。
数据安全
保障大数据的安全性和隐私保护是亟待解决的问题。
大数据面临的业务挑战
01
数据质量
大数据中存在大量噪声和无效数 据，如何保证数据质量是一大挑 战。
数据整合
02
03
数据驱动决策
如何将不同来源、格式的数据进 行整合，以便更好地分析和应用 。
如何利用大数据分析结果指导业 务决策，提高决策的科学性和准 确性。
据库表，并提供简单的SQL 实时读写访问大规模数据集
查询功能。
。
Kafka是一个分布式流处理平 台，用于构建实时数据管道 和流应用。它提供高吞吐量 、可扩展性、容错性等特性 ，适用于实时数据流处理场
景。
Sqoop是一个用于在 Hadoop和结构化数据存储（ 如关系型数据库）之间进行
大数据互联网时代PPT
大数据的作用和价值
根据国际数据公司（IDC）的预测，大数据相关行业 的市场规模将在2025年达到160亿美元。
据统计，到2022年，全球大数据分析人才需求将达 到180万人，其中80%的岗位在中国。
大数据的应用预计将为全球经济增长贡献2.7万亿美 元，并创造超过160万个就业机会。
根据谷歌的研究，使用大数据分析的企业相比于不使 用的企业，决策速度可以提高120倍。
如何普及大数据和互
03. 联网知识
互联网的发展和应用
1.大数据与互联网：时代的交汇点 大数据时代，互联网时代，你怎么看 2.互联网：大数据时代的全球信息交流平台 随着大数据时代的到来，互联网已经成为我们生活中不可或缺的一部分。据统计，截至2023年，全球互联网用户数量已经超过30亿，而中国互联网用户数量已经超过8亿。这表明，互联网已经成为全球范围内最重要的信息交流 平台之一。 首先，互联网的应用范围已经越来越广泛。在商业领域，互联网已经成为了企业与客户沟通的重要渠道，通过在线购物、在线支付、在线客服等方式，企业和客户可以更加方便地完成交易。在社交领域，互联网已经成为了人们 交流的重要平台，通过社交媒体、视频网站等方式，人们可以更加自由地表达自己的观点和想法。在教育领域，互联网已经成为了学生获取知识的重要途径，通过在线教育、在线课程等方式，学生可以更加灵活地学习知识。 其次，互联网的发展速度越来越快。随着5G、物联网等技术的不断发展，互联网的应用场景也在不断拓展。例如，5G技术可以让互联网更加快速、稳定地传输数据，物联网技术可以让各种设备之间实现互联互通，从而让人们的 生活更加智能化。这些技术的发展，不仅让互联网的应用范围更加广泛，也让互联网的发展速度更加快速。
2. 科技促进社会进步和共享经济：大数据和互联网的发展为共享经济 模式提供了有力支撑。通过共享平台和数字技术的创新，人们可以更 方便地共享资源、优化利用，实现资源的最大化价值。共享经济不仅 提高了资源利用效率，还促进了社会公平和经济可持续发展。同时， 科技的进步也为社会提供了更多的创业和就业机会，带动了经济增长 和就业率的提高。通过科技的力量，人们可以更好地实现个人的梦想 和价值，推动社会的进步和发展。
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存储
• • • 结构化数据： 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 非结构化数据 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 不利于检索、查询和存储 半结构化数据 转换为结构化存储 按照非结构化存储
大数据技术：
• • • • 数据采集：ETL工具 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等
体量Volume
多样性Variety
价值密度Value
实时分析而非批量式分析
数据输入、处理与丢弃 速度 Velocity “大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是
“大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
立竿见影而非事后见效
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 2 011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data
大数据时代到来
新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
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1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
大数据时代到来
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
大数据 BigData
大数据引领我们走向数据智能化时代
Hale Waihona Puke 录大数据的定义理解相关技术与应用
机遇与挑战
一
大数据的定义理解
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
Dada大
什么是大数据
2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
“大数据”的诞生：
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的 程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学 和基因学，创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域 中。
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 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。 海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。 海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴 大数据时代正在来临..
大数据的4V特征
非结构化数据的超大规模和增长
总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义 大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能 (咨询、报告等）
大数据技术将被设计用于 在成本可承受（economic ally）的条件下，通过非常 快速（velocity）的采集、 发现和分析，从大量化（v olumes）、多类别（vari ety）的数据中提取价值 （value），将是IT 领域新 一代的技术与架构
一些相关技术
分析技术：
• • • • 数据处理：自然语言处理技术 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 文本情感分析 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
大数据要解决的问题
Velocity 快速的数据流转
Value
Variety 多样的数据类型
Volume 海量的数据规模
巨大的数据价值
二
相关技术与应用
相关技术
相关技术
1
大数据时代的背景相关技术
大数据怎么用
2
云计算与大数据
3
大数据领的应用
什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合
21世纪是数据信息大发展的时 代，移动互联、社交网络、电子商务 等极大拓展了互联网的边界和应用范 围，各种数据正在迅速膨胀并变大。 互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器， 智慧地球）、车联网、GPS、医学影 像、安全监控、金融（银行、股市、 保险）、电信（通话、短信）都在疯 狂产生着数据。
解决方案：
• • Hadoop（MapReduce技术） 流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）
技术领域的挑战
技术架构的挑战： 1、对现有数据库管理技术的挑战
传统的数据库部署不能处理数TB 级别的数据，也 不能很好的支持高级别的数据分析。急速膨胀的数 据体量即将超越传统数据库的管理能力。 如何构建全球级的分布式数据库(GloballyDistributed Database) ，可以扩展到数百万的 机器，数已百计的数据中心，上万亿的行数据。