基于经营分析系统的大数据中心建设及大数据技术应用经验交流(PPT 26页)_9603

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大数据金融课件pptx

趋势二
算法监管将逐渐加强，金融机构需要确保算法公平、透明和可解释。
趋势三
跨境数据流动将受到更多关注，金融机构需要加强跨境数据合规管理。
建议
金融机构应密切关注国内外法规和政策动态，及时调整业务策略，加强内部合规管理，确保业务合规性和稳健发展。
06 大数据金融行业实践案例分享
银行业
客户画像与精准营销
02
金融行业数据量的爆炸式增长
金融交易、客户行为等产生的数据量巨大，需要大数据技术进行处理和分析。
03
传统金融行业的转型升级
大数据技术为金融行业提供了更精准的风险控制、营销和决策支持。
大数据金融定义及特点
A
定义
大数据金融是指利用大数据技术对海量数据进行处理和分析，为金融行业提供决策支持、风险控制和营销等服务。
罗模拟等，对识别出的风险进行量化和排序。
风险监控方法
03
建立实时监控系统，运用大数据分析和可视化技术，对关键风
险指标进行持续跟踪和预警。
典型案例分析：信贷风险、市场风险等
信贷风险案例分析
通过大数据挖掘和分析技术，对借款人的信用历史、财务状况、社交网络等信息进行深入分析，提高信贷风险评估的准确性。
证券业：投资策略优化、市场情绪分析等
投资策略优化
通过分析历史数据和市场趋势，证券公司可以为投资者提供更准确的投资建议和策略，帮助投资者降低风险、提高收益。
市场情绪分析
利用大数据和社交媒体分析技术，证券公司可以实时监测市场情绪和投资者情绪，从而更准确地预测市场走势和价格波动。
交易执行与监管
通过大数据分析，银行可以更准确地了解客户的需求、偏好和行为模式，从而制定个性化的营销策略，提高营销效果和客户满意度。

大数据分析平台的搭建与运维指南

大数据分析平台的搭建与运维指南随着互联网技术的迅猛发展和数据量呈指数级增长，大数据分析成为了许多企业解决业务问题和提升经营效益的关键技术。

搭建一个高效可靠的大数据分析平台对于企业的持续发展至关重要。

本文将为您提供大数据分析平台的搭建与运维指南。

一、硬件设备与基础网络搭建一个稳定可靠的大数据分析平台，首先需要考虑硬件设备和基础网络的搭建。

硬件包括服务器、存储设备、网络设备等。

服务器的选择要考虑性能和稳定性，建议选择企业级服务器。

存储设备要具备高容量和高性能的特点，以满足大数据存储和读写需求。

网络设备要能够支持大流量的数据传输，并且要有多重安全防护措施。

二、数据采集与传输大数据分析平台的核心在于数据的采集和传输。

数据的采集可以通过不同的方式进行，如批量导入、实时采集和定时采集等。

根据实际需求选择合适的采集方式。

数据传输要确保数据的完整性和安全性，可以使用SSL加密等手段，同时要进行数据的备份，以防止数据丢失。

三、数据存储与管理大数据分析平台的数据存储与管理是保证平台正常运行的关键。

数据存储可以选择传统的关系型数据库或者分布式数据库，根据实际需求选择适当的数据库技术。

此外，还可以考虑使用其他数据存储技术，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和NoSQL数据库等。

数据管理方面，需要建立清晰的数据分类及管理机制，确保数据的可靠性和一致性。

四、数据处理与分析数据处理与分析是大数据分析平台的核心功能。

数据处理可以通过编写MapReduce程序来实现，也可以使用开源的分布式计算框架，如Apache Spark等。

数据分析方面，可以使用机器学习算法和统计分析方法，对海量数据进行挖掘和分析。

同时，还需要建立数据可视化平台，以便用户能够直观地理解和利用分析结果。

五、安全与权限控制安全是大数据分析平台建设中需要高度关注的一个方面。

在搭建过程中，需要采取各种措施，如设置防火墙、加密数据传输、实施访问控制等，以确保平台的安全性。

中国移动大数据应用与服务模式研究(PPT 27页)

• 产业链各个参与者都在重新审视产业融合的战略意义，目前部分互联网巨头公司负责整合产业链，并依托原有的资源和能力优势向运营领域拓展；
基础网络数据采集
设计开发运营
业务管理分销计费客服
交易结算
数据生产
数据中心
数据分析
数据能力
数据应用
渠道
支付
客户售后
汇聚支撑运营
整合封装运营
对欧洲的公共管理部门来说，大数据每
公共管理
年有2500 亿欧元的潜在价值--比希腊的GDP 还高
零售商可以利用大数据使经营利润取得
60%的增长
零售
大数据应用市场
医疗
对美国医疗行业来说，大数据每年拥有 3000 亿美元的潜在价值
利用全球的个人位置信息，每年可以取得6000 亿
位置服务
美元的消费者价值
体验分发
主价值链
从价值链
客服维护
运营商在大数据产业链中的角色
聚焦大数据产业的价值链，运营商拥有海量的数据与庞大的客户群、以及完善的渠道、支付、售后服务，具备先天的优势。
数据生产
数据中心
数据分析
数据能力
数据应用
渠道
支付
客户售后
关注产业链上最主要的三类公司选择性合作，是运营商主导大数据产业链的关键
……
实时监控视频价值密度由高到低
传统数据大数据
大数据将成为运营商发展的核心驱动引擎
大数据为运营商带来新的机遇
电信业务同质化竞争严重
面临来自互联网公司的竞争：遭遇流量增加，但附加值没有增加的困境
运营商具有丰富的数据资源：掌握用户资源及用户访问互联网的入口

大数据在企业生产经营中的应用

大数据在企业生产经营中的应用随着科技的不断发展，大数据技术日益成为企业生产经营中的重要工具。

通过收集、分析和利用海量数据，企业能够优化生产过程、提升营销效果、辅助决策，从而更好地应对市场挑战。

本文将详细探讨大数据在企业生产经营中的应用。

在生产经营方面，大数据的应用主要涉及生产效率和客户体验两个方面。

大数据可以帮助企业优化生产流程。

通过收集生产过程中的各种数据，例如设备运行状况、物料消耗、产品质量等，企业可以分析出生产过程中的瓶颈和潜力，从而有针对性地改进生产工艺、提高生产效率。

例如，某汽车制造企业通过大数据分析发现，某一零部件的加工效率影响了整体生产进度。

通过优化机床参数和刀具材质，该企业成功地提高了零部件的加工效率，进而提升了整体生产效率。

大数据在改善客户体验方面也具有显著作用。

通过分析客户行为、喜好、需求等数据，企业能够更好地了解客户需求，提供个性化产品和服务，提升客户满意度。

例如，某电商企业通过大数据分析用户的购物习惯和偏好，为用户推荐合适的商品和促销活动，提高了用户购物的满意度。

同时，对于客户反馈的数据，企业也能够及时分析处理，不断改进服务质量。

在经营决策方面，大数据能够帮助企业做出更加科学、合理的决策。

传统的管理决策往往基于经验和个人判断，而大数据则能够提供更加全面、准确的数据支持。

例如，通过分析市场销售数据，企业可以预测未来市场趋势，从而制定更加合理的生产计划和库存管理策略。

大数据还可以用于制定营销策略、优化供应链、评估企业风险等方面，帮助企业提高决策效率和准确性。

在企业安全防护方面，大数据也发挥着重要作用。

通过对企业内外数据的全面监控和分析，大数据技术可以帮助企业及时发现异常行为和潜在风险，预防各类安全事件的发生。

例如，通过对网络流量和异常登录行为的数据分析，企业可以及时发现并处置网络攻击事件，确保企业信息系统的安全。

同时，大数据技术还能够对企业的风险进行定量评估，帮助企业及时调整风险控制策略。

《大数据时代》PPT课件

《大数据时代》PPT 课件•大数据时代概述•大数据技术基础•大数据在各领域应用•大数据挑战与机遇•大数据未来发展趋势•总结回顾与拓展思考目录CONTENTS01大数据时代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（数据体量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型多）、Value（价值密度低）的4V特点。

1 2 3随着互联网、物联网等技术的快速发展，人类社会进入数字化时代，数据成为重要的生产要素。

数字化时代云计算技术的出现为大数据的存储和处理提供了强大的技术支持，使得大数据的应用更加广泛和深入。

云计算技术人工智能和机器学习技术的发展为大数据分析提供了更高级的工具和方法，使得大数据的应用更加智能化和自动化。

人工智能与机器学习大数据时代背景通过对大数据的分析和挖掘，企业可以更加准确地了解市场需求和消费者行为，为商业决策提供有力支持。

商业决策支持大数据可以帮助企业优化生产、销售、物流等运营流程，提高效率和降低成本。

优化运营流程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。

创新业务模式大数据在医疗、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。

提高生活质量大数据应用价值02大数据技术基础分布式计算原理分布式计算概述分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。

随着计算技术的发展，经历了从集中式计算到分布式计算的变革。

分布式计算原理分布式计算将一个大型的计算任务拆分成若干个可以并行处理的小任务，并将这些小任务分配到多个计算节点上进行处理，最后将处理结果进行合并得到最终结果。

分布式计算框架目前比较流行的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。

存储技术分布式存储概述分布式存储是一种数据存储技术，它将数据分散存储在多个独立的设备上。

大数据技术的营销应用(PPT 22张)

越来越多的应用涉及到大数据，不幸的是所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是描述了数据库不断增长的复杂性。那么大数据给我们带来了什么好处呢？大数据最大的好处在于能够让我们从这些数据中分析出很多智能的，深入的，有价值的信息。下面我总结了分析大数据的5个方面。
1. Analytic Visualizations （可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑

大数据价值
§谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生。
从市场角度来看，大数据还面临其他其次，巧妇难为无米之因素的挑战。架势炊，大数据的关键还是无线CEO叶忻直言，在于谁先拥有数据。多大数据很有前景，盟联合创始人兼COO 但是市场中数据噪张鹤表示，智能手机是音太多，会导致数根据用户营销而不是根据价值大大降低。据媒体营销。移动互联以无线营销为例，网提供了新的数据来源，大量的刷量以及水数据分析能够针对每一军好评差评等数据位用户的手机信息做精已经严重干扰了数准匹配，但目前大数据据的准确性，这实时代还没有真正来临。际上大大降低了数多盟虽然每天可覆盖据的价值。 1800万用户，但对用户行为的描述，还需要更大的数据量。

大数据分析讲稿ppt教案

一致性
不同来源的数据是否能够相互匹配和验证。
03 大数据分析技术
CHAPTER
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、异常、缺失数据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以便于分析。
数据集成
将多个数据源的数据整合到一个统一的数据仓库中。
数据分析方法
特点
大数据分析具有数据量大、处理速度快、数据类型多样等特点，能够为企业提供更精准、全面的数据分析结果，帮助企业做出更好的决策。
大数据分析的重要性
提高决策效率
大数据分析能够快速处理大量数据，为企业提供及时、准确的分析结果，从而提高决策效率和准
确性。
发现潜在机会
通过对数据的深入挖掘和分析，企业可以发现隐藏在数据中的机会和趋势，从而制定更具针对性的市场策略。
大数据伦理、法律与社会责任
总结词
大数据的伦理、法律和社会责任是大数据发展中不可忽视的重要问题。
VS
详细描述
随着大数据技术的广泛应用，数据隐私、信息安全、算法公正等问题也日益凸显。因此，在大数据的发展过程中，需要关注和解决这些伦理、法律和社会责任问题。例如，加强数据隐私保护、建立数据安全标准、推动算法公正等，以确保大数据技术的健康发展。
以更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，降低营销成本。
03
精准营销工具
精准营销工具包括用户画像、推荐系统、A/B测试等，可以帮助企业实
现个性化推荐、优化广告投放等。
风险管理与控制
风险管理概述
风险管理工具
风险管理是指对企业面临的各种风险进行识别、评估、控制和监控的过程。

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。

大数据技术在企业运营中的应用

大数据技术在企业运营中的应用随着互联网技术的迅猛发展，大数据技术已经成为了企业运营中必不可少的一部分。

大数据技术的应用可以为企业带来许多好处，例如提升企业的效率、提高企业的生产质量、为企业决策提供更加准确的依据等等。

在本文中，将介绍大数据技术在企业运营中的应用。

一、数据收集数据收集是大数据技术的第一步。

企业需要收集各种各样的数据，例如生产数据、销售数据、客户数据等等。

这些数据可以来自各个部门，例如生产部门、财务部门、销售部门等等。

同时，这些数据可以来自各种不同的渠道，例如企业自身的数据库、社交媒体、物联网等等。

二、数据处理数据处理是大数据技术的核心。

企业需要将从各个渠道收集到的数据进行整合、分析、处理、清洗等等操作。

这些数据处理的结果可以为企业提供更加准确、详细、全面的信息。

例如，企业可以通过对客户数据的分析，了解客户的需求和喜好，从而进行精准营销；企业可以通过对生产数据的分析，了解每个生产环节的效率和质量，从而进行优化和改进。

三、数据建模数据建模是大数据技术的关键环节。

企业需要将从数据处理中获得的信息进行建模，建立相应的模型。

例如，企业可以通过对销售数据的分析，建立销售模型，预测未来的销售趋势和销售额；企业可以通过对客户数据的分析，建立客户模型，了解客户的需求和行为，从而提供更好的产品和服务。

四、数据应用数据应用是大数据技术的最终目的。

企业需要将数据应用于实际生产和经营中。

例如，企业可以通过建立销售模型，优化销售策略，提升销售业绩；企业可以通过建立客户模型，优化客户服务，提升客户满意度。

总之，大数据技术的应用能为企业带来许多好处。

通过数据收集、数据处理、数据建模和数据应用，企业可以更加全面、详细地了解自身经营情况和市场变化，并根据这些信息进行精准决策和有效运营。

大数据在金融领域的应用实践PPT课件

03 大数据在金融领域应用实践
信贷风险评估与预测
基于大数据的信用评分模型
利用历史信贷数据、社交网络、电商交易等多维度信息，构建更准确的信用评分模型，提高信贷审批效率。
信贷风险实时监控
通过大数据分析，实时监控借款人的还款能力、负债情况等关键指标，及时发现潜在风险。
风险预警与预测
运用机器学习、深度学习等技术，对信贷风险进行预警和预测，为金融机构提供风险决策支持。
培养和引进具备大数据技术和金融知识的复合型人才，打造专业的大数据团队，推动大数据技术在金融领域的深入应用。
在大数据应用过程中，要重视数据安全和隐私保护，建立完善的安全保障机制，确保用户数据的安全和隐私不受侵犯。
鼓励金融机构与科技公司、学术机构等跨界合作，共同研究和探索大数据技术在金融领域的新应用和新模式。
金融产品创新与服务升级
基于大数据的产品
创新
通过分析客户需求、市场趋势等数据，推出更符合市场需求的金融产品和服务。
客户服务优化
运用大数据和人工智能技术，提升客户服务的智能化水平，提供更加便捷、个性化的服务体验。
营销策略升级
利用大数据分析技术，精准定位目标客户群体，制定更加有效的营销策略和技术中选择适合自身业务需求的技术，并进行有效整合。
人才培养与引进
加强大数据领域人才的培养和引进，打造具备专业技能和创新能力的大数据团队。
05
大数据在金融领域应用前景展望
拓展应用场景，提升金融服务水平
信贷风险评估
利用大数据分析技术，对借款人的信用历史、财务状况、社交网络等信息进行深入挖掘，提高信贷风险评估的准确性和效率。
04
大数据在金融领域应用挑战与问题

大数据的介绍PPT课件

东海岸的沃尔玛营业两小时后之后，中海岸才开始营业，沃尔玛就会把东海岸当天这两小时的营业情况、相关数据传给中海岸。
中海岸就会根据这个数据知道了这天人们的购物喜好，决定货品怎么摆放，哪些货物摆放在一起会比较好。
这种方式给沃尔玛带来了很大的利润。
12
美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测
塔吉特公司能在不被清楚告知的情况下预测出一个女性的怀孕情况
19
日本先进工业技术研究院的坐姿研究与汽车
防盗系统
该研究所教授把每个驾车者的坐姿量化为精确的数据，使其对司机识别的正确率高达98%。
这项技术作为汽车防盗系统，一旦识别驾车者不是车主，就会自动熄火。
这一技术还可汇集事故发生前驾车者的姿势变化数据，分析坐姿与行驶安全的关系，在司机疲劳驾驶时发出警示或自动刹车。
疾控中心得到流感方面的信息往往会有一两周的滞后，这种滞后导致公共卫生机构在疫情爆发的关键时期反而无所适从。
谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来预测流感的传播，得到的信息是非常准确和及时的。
23
“量化自我”
通过一种非干预的手段，把一些所谓的医疗传感器放到我们的身边，比如我们戴一个腕表、一枚戒指、一个耳塞、一副眼镜等，通过这些设备我们可以了解自己的心跳、血压情况，甚至包括我们体表的健康状况，从而对一些大病（如癫痫等）进行早期预测。
20
UPS快递——大数据技术下的最佳行车路径
UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS。同时，这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。
UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的。2011年，UPS 的驾驶员少跑了近4828万公里的路程，节省了300万加仑的燃料并且减少了3万公吨的二氧化碳排放量。

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高价值（Value） • 浪里淘沙却又弥足珍贵，虽然数据的价值密度较低，但是产生的价值
总量却十分惊人。
——摘自IDC定义
Gartner： “大数据”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。
维基百科：巨量资料(big data)，或称大数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
基于经营分析系统的大数据中心建设及大数据技术应用经验交流(PPT 26页)
Contents
1 行业趋势及业界背景传统经分系统无法解决大数据的问题！
总结回顾与最佳实践建议
4
议程
2
大数据中心建设方案革命从技术平台开始
3 大数据中心业务应用经验交流不容错过的机遇与挑战
1 行业趋势及业界背景
传统经分系统无法解决大数据的问题！
数据
高速度（Velocity） • 增长速度快：数据正在加速增长，IDC预测未来十年将增长50倍 • 处理速度快：对时间敏感，必须快速识别和快速响应才能适应业
务需求
大容量（Volume） • 存储量大：充斥着各种数据，经常是PB（1000T）级的信息量 • 计算量大：需要实时应对海量数据的抽取和分析
- Gartner 2009
网络升级的投资压力
将来的4年内，网络升级的预算将超过1200 亿美元
终端设备的增长
物联网的通信已经成为一个快速增长的市场，并且在将来的5年里继续增长4倍
企业和消费者的需求 • 未来的无线企业应用需要能够发挥网络优势
的智能Apps (Latency, QoS) • 更加智能的城市，更加智能的医疗保健 • 更加智能的公共设施
业务挑战
从海量数据中得出洞察－客户的、服务的、品牌的、合作伙伴的、竞争对手的…
捕捉和分析消费者针对有关服务、品牌和知名度的情感
提高市场洞察力，以便更好地进行预测，提高需求规划准确性
优化的渠道和服务网络能带来较低的成本、优质的服务及合理的布局
提高服务的质量、水平和在基站设施及营销成本上获得良好的的投资回报率
数据类型多
数据管理复杂
1. 结构化、非结构化 2. 静态、动态 3. ……
1. 在线、近线、离线
2. 高性能、低成本、高质量、可追溯
3. ……
现有的经营分析系统无法解决这些大数据带来的问题！
市场竞争中的核心利器之一
电信业务面临着前所未有的数据膨胀和数据多样化，能否有效地利用和分析这些数据成为激烈市场竞争中的核心利器之一
改பைடு நூலகம்风险管理和欺诈监测
13
大数据来临，企业分析体系整体能力再升级
1. 话单数据 2. 网元等设备数据 3. Wlan数据 4. 外部互联网数据 5. ……
数据范围广
1. 企业内部（管理层、执行层、一线营销群体等）
2. 企业外部（客户，合作伙伴，供应链、政府部门等）
3. 内部生产系统
4. …… 数据服务对象全面
大数据方案之功能架构图
访统一问门户层
GIS展现
大屏监控
智能终端
共享服务
内部共享
合作伙伴共享
客户洞察
业用务户能群力偏目好标分析1：
应用
建特立征用流户
电信运营商面临的挑战
数据量的增长
智能手机和移动终端娱乐应用程序会在将来的6年时间带来超过 10倍到30倍的移动流量
移动网络的管道化
移动网络将成为应用的平台，包括Android, HTML 5, iPhone.
“到2015年，移动WEB网络技术会变得足够先进，现在一半以上的传统应用都将迁移为Web应用.”
手机信令。数量级是CDR数据几十倍。如何及时分析海量手机信令？如何从信令数据挖掘出用户习惯行为轨迹？
B域与O域M域的协同分析。如何实现网络运维数据及业务运营数据的双向共享？满足日益苛刻的客户体验要求
海量手机用户上网。如何从用户上网行为中发现兴趣点，评估网络业务价值和实现准确产品推荐？
2 大数据中心建设方案
革命从技术平台开始
历程回顾
项目一期紧急扩容项目二期
历时五个月，初具流量监控分析能力离线方式7月上线，准实时年底上线目前处于立项规划阶段
14.05上线
12.09立项 12.12集成
13.04上线
13.09扩容
14.03试用
13.01试用
Now
13.12升级
13.11立项
数据规模大 PB级+指数级快速增长
数据成为公司核心资产和核心竞争力，将被设计用于在成本可承受（
economically）的条件下，通过快速（ velocity）采集、发现和分析，从大量化（volumes）、多类别（variety）数据
中提取高价值（value）
数据加工深入
1. 信息转换 2. 知识沉淀 3. 价值创造 4. ……
数据业务盈利性压力
从语音到数据转变会对盈利造成挑战， OTT服务会蚕食运营商的盈利
拓展数据源已成定局
为了应对挑战，抓住新机会，不能再局限于传统的数据源
交易型 & 应用型数据机器数据
社交数据
企业内容
• 大量 • 结构化 • 吞吐量
• 快速 • 半结构化 • 可采集
• 多样性 • 高度非结构化 • 不确定性
网络交易规模巨大。如何有效侦测不合法商品图片？如何侦测不真实商品信息？如何捕获潜在欺诈行为？
除了DBMS, 我们还需要
实时分析
海量数据处理
• 实时分析 Realtime analysis • 海量及快速增长的数据 • 半结构、非结构化的数据
流量经营是以智能管道（物理网络）与综
合平台（商业网络），用大数据的技术手段为依托。以扩大流量规模、提升流量层次、丰富流量内涵、以客户需求为导向，以释放流量价值为目的的一系列理念、策略和行动的集合
• 多样性 • 高度非结构化 • 大量
大数据的特点
麦肯锡： “大数据”的数据量大小远远超过了现有传统的数据库软件和工具的处理能力。与此同时，及时捕捉、存储、聚合、管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力，正在快速增长，就像预测计算芯片增长速度的摩尔定律一样。
多样性（Variety） • 来源多：企业内部、互联网、物联网等 • 格式多：不局限于结构化数据，也包括音频、图片、视频等非结构化