大数据时代信息化发展趋势概述(PPT 62张)
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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。
大数据时代概述(PPT 107页)_7566
II. 传播指导
目标人群界定 媒介战略指导 传播内容指导
目标人群界定
Who- 准确了解用户构成，掌握用户行为特征
围绕哪类人群展开传播？ 受众分布是否与设想吻合？
•年龄 •性别
男
•收入
•所在区域
女
•职业
•教育程度
•……..
•消费心理
•喜好 •关注内容
•活跃时间 ••关……注. 群体
博客文章 新博客
5万条 微博 465名 新用户
1.37亿人
同时QQ在线
97个
视频上传到优酷， 内容总计14个小时
5.6万人
淘宝在线
230万元
交易额
80篇
新帖子发布
1200篇
新回复
是的， 我们已经进入了
大数据时代
大数据时代
变化
在web 2.0的时代， 人们从信息的被动 接受者变成了主动 创造者
数据
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表 现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息
等等。
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.
未视：半/非结构化数据 85%
主管们看的 战情数位仪表板 ，其实是残缺的
…
10
大数据不仅仅是“大”
多大？ PB 级
比大更重要的是 数据的复杂性， 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠
覆性的价值
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
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版数据时代PPT模板
升顾客体验。
医疗行业
大数据在疾病预测、个 性化治疗、健康管理等
方面发挥重要作用。
其他行业
政府、教育、交通等领 域也在积极探索大数据 应用，推动行业变革。
02
大数据分析方法与技术
数据采集与预处理技术
01
02
03
04
数据采集方法
包括网络爬虫、日志收集、传 感器数据等
数据清洗与去重
去除重复、无效和错误数据， 提高数据质量
项目亮点展示
重点介绍项目中的创新点、突破点及取得的显著成果，通过数据和 案例加以佐证。
团队协作与个人贡献
概述团队成员在项目过程中的协作情况，以及每个成员的具体职责和 贡献。
经验教训分享交流活动安排
经验教训总结
梳理项目过程中遇到的 问题和挑战，分析原因 并总结经验教训，为今 后的工作提供借鉴。
分享交流形式
将下一阶段的工作任务细化并分配到具体的团队成员，明确每个人的职
责和完成时间。03 Nhomakorabea风险评估与应对措施
分析下一阶段工作可能面临的风险和挑战，制定相应的应对措施，确保
项目按计划进行。
持续关注行业动态，把握发展机遇
行业政策与法规关注
及时关注国家和地方政府发布的相关政策、法规和标准，确保项目合规运营。
市场动态与技术趋势
建立数据质量管理机制
制定数据质量标准和清洗规则，提高数据的准确性和可用性。
加强数据安全保护
采用加密、访问控制等技术手段保护数据不被泄露或滥用，确保企 业核心资产安全。
培育企业文化和创新能力
倡导数据驱动的文化
通过培训、宣传等方式普及数据思维，鼓励员工积极运用数据分 析工具解决问题。
建立创新激励机制
医疗行业
大数据在疾病预测、个 性化治疗、健康管理等
方面发挥重要作用。
其他行业
政府、教育、交通等领 域也在积极探索大数据 应用，推动行业变革。
02
大数据分析方法与技术
数据采集与预处理技术
01
02
03
04
数据采集方法
包括网络爬虫、日志收集、传 感器数据等
数据清洗与去重
去除重复、无效和错误数据， 提高数据质量
项目亮点展示
重点介绍项目中的创新点、突破点及取得的显著成果，通过数据和 案例加以佐证。
团队协作与个人贡献
概述团队成员在项目过程中的协作情况，以及每个成员的具体职责和 贡献。
经验教训分享交流活动安排
经验教训总结
梳理项目过程中遇到的 问题和挑战，分析原因 并总结经验教训，为今 后的工作提供借鉴。
分享交流形式
将下一阶段的工作任务细化并分配到具体的团队成员，明确每个人的职
责和完成时间。03 Nhomakorabea风险评估与应对措施
分析下一阶段工作可能面临的风险和挑战，制定相应的应对措施，确保
项目按计划进行。
持续关注行业动态，把握发展机遇
行业政策与法规关注
及时关注国家和地方政府发布的相关政策、法规和标准，确保项目合规运营。
市场动态与技术趋势
建立数据质量管理机制
制定数据质量标准和清洗规则，提高数据的准确性和可用性。
加强数据安全保护
采用加密、访问控制等技术手段保护数据不被泄露或滥用，确保企 业核心资产安全。
培育企业文化和创新能力
倡导数据驱动的文化
通过培训、宣传等方式普及数据思维，鼓励员工积极运用数据分 析工具解决问题。
建立创新激励机制
大数据发展介绍ppt
消费 行业
交通 环保
电子 商务 气象
*
5、管理大数据“易”理解大数据“难”
• 虽然大数据是一个重大问题，真正的问题 是让大数据更有意义 • 目前大数据管理多从架构和并行等方面考
虑，解决高并发数据存取的性能要求及数
据存储的横向扩展，但对非结构化数据的 内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这
是实现大数据资源化、知识化、普适化的
解决方案：
• • Hadoop（MapReduce技术） 流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）
*
大数据的应用
——企业在投入
行业拓展者，打造大数据行业基石：
IBM： • IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）;业务事件处 理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS） • IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。 • 该产品组合包括： • 打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析 软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息 为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案 微软： • 2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和 提高决策速度的设备。 EMC： • EMC 斩获了纽交所和Nasdaq； • 大数据解决方案已包括40多个产品。 Oracle： • Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。
(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
(2024年)大数据介绍pptppt课件
Flink
03
一个流处理和批处理的开源框架，提供了高吞吐、低延迟的数
据处理能力。
8
数据存储与管理技术
2024/3/26
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。
9
数据处理与分析技术
SQL与NoSQL数据库
用于数据的存储和查询，包括关系型数据库 （如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数 据库（如MongoDB、Redis）。
2024/3/26
数据挖掘与机器学习
通过统计学、计算机视觉、自然语言处理等技术， 从数据中提取有用信息和预测未来趋势。
金融科技
金融机构利用大数据分析进行 风险评估、信用评级、反欺诈 等。
商业智能
通过大数据分析，帮助企业了 解市场趋势、客户需求和行为 模式，为决策提供支持。
2024/3/26
医疗健康
大数据在医疗健康领域的应用 包括疾病预测、个性化医疗、 药物研发等。
物联网
物联网产生的海量数据需要大 数据技术进行处理和分析，以 实现智能化应用。
6
02
大数据技术基础
Chapter
2024/3/26
7
分布式计算技术
2024/3/26
MapReduce
01
一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，将问题拆分为
若干个可以在集群中并行处理的小任务。
Spark
02
信息技术及发展趋势-PPT
❖ 按业务种类：电话网、电报网、数据通信网、 传真通信网、图像通信网等
❖ 按服务区域范围：本地电信网、农村电信网、 长途电信网、移动通信网、国际电信网等
❖ 按信息信号形式：模拟通信网、数字通信网、 数字模拟混合网等
2.2 微电子技术
Micro-electronic Information Technology
五、课堂练习
宝剑锋从磨砺出 梅花香自苦寒为
1、填空题
①信息就是用语言、文字、符号、图像、 数字、声音、情景等表示的内容。
②信息技术包括信息的获取、存储、传 递、处理等技术。
2、单选题
①世界上第一台电子计算机诞 生于（ B ） A． 1921年 B． 1946年 C． 1980年 D． 2000年
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
9
微电子技术与集成电路
Micro-electronic Technology and Integrated Circuit
微电子技术： 以集成电路为核心的电子技术Leabharlann 电子线路使用的基础元件的演变
The devolopment of electronic base-ware
真空电子管 晶体管 中小规模集成电路 大规模超大规模集成电路
3、计算机技术
计算机是二十 世纪的重大科技发 明。
第一台计算机的诞生
世界上第一台计算机叫埃尼阿克(ENIAC) 1946年诞生在宾夕法尼亚大学
共使用了18000个电子管、 6万个电阻器、1万个电容器、 6千个开关等元件组成 。
耗电量为140千瓦总体积约 90立方米，重达30吨，占地 170平方米，需要用一间30多 米长的大房间才能存放。
性能：运算速度为每秒5000次加法，或者400次乘法
❖ 按服务区域范围：本地电信网、农村电信网、 长途电信网、移动通信网、国际电信网等
❖ 按信息信号形式：模拟通信网、数字通信网、 数字模拟混合网等
2.2 微电子技术
Micro-electronic Information Technology
五、课堂练习
宝剑锋从磨砺出 梅花香自苦寒为
1、填空题
①信息就是用语言、文字、符号、图像、 数字、声音、情景等表示的内容。
②信息技术包括信息的获取、存储、传 递、处理等技术。
2、单选题
①世界上第一台电子计算机诞 生于（ B ） A． 1921年 B． 1946年 C． 1980年 D． 2000年
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
9
微电子技术与集成电路
Micro-electronic Technology and Integrated Circuit
微电子技术： 以集成电路为核心的电子技术Leabharlann 电子线路使用的基础元件的演变
The devolopment of electronic base-ware
真空电子管 晶体管 中小规模集成电路 大规模超大规模集成电路
3、计算机技术
计算机是二十 世纪的重大科技发 明。
第一台计算机的诞生
世界上第一台计算机叫埃尼阿克(ENIAC) 1946年诞生在宾夕法尼亚大学
共使用了18000个电子管、 6万个电阻器、1万个电容器、 6千个开关等元件组成 。
耗电量为140千瓦总体积约 90立方米，重达30吨，占地 170平方米，需要用一间30多 米长的大房间才能存放。
性能：运算速度为每秒5000次加法，或者400次乘法
大数据的发展趋势课件
应用层，其次分享了大数据的具体应用，主要包
括互联网行业、零售业和交通运输业三种应用场 景，最后展望了大数据的未来发展趋势。
课程总结
• 加快推进新型智慧城市建设的进程中，要加 强大数据的应用管理。国务院总理李克强曾表示， 中国超过80%的数据在政府手中，“数据就像是一
个钻石矿”。是否能够挖掘政府数据源、政府数据
我国大数据产业发展现状和特点——数据基础能力层
• 数据基础能力层，参与主体基本数据开放平台。 • 阿里云从基础的弹性资源供给逐渐扩展服务类型， 研发并提供了一系列数据支撑产品。 • 华为的分布式存储管理系统FusionStorage为异构 海量数据的存储管理提供了弹性可扩展的技术保 障。
大数据：大数据的发展趋势
目录
• • • • • 1、大数据的概述 2、大数据产业的核心要素 3、我国大数据产业发展现状和特点 4、大数据的具体应用 5、大数据的未来发展趋势
导言
• 对政府来说，大数据就像是“无价之 宝”。政府各部门和下属单位都有一套各 系统内的数据资源，涉及到经济、气象、 交通、金融等多个方面，约占国内数据总 量的80%。这些数据经过综合分析利用， 可以用来指导农业生产、金融行业风控、 智慧城市建设等，从而能改善和提高公共 服务水平。
大数据产业的核心要素
• 一、数据资源 • 1、负责原始数据的供给和交换，是数据资产作为 生产要素的直接表现。 • 2、细分为数据资源提供者和数据交易平台两种角 色。
大数据产业的核心要素
• 二、数据基础能力
• 1、负责与生产加工相关的基础设施和技术要素供 应，为数据加工和价值提升提供生产工具。 • 2、主要包括数据存储、数据处理和数据库等多个 角色。
大数据的具体应用——大数据在 当下的杰出表现
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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 构成、损伤 、关系 技术类型 RFID
2019/2/17
感知什么
感 知 获 取
遥感
声纳
磁生 转物 换光 /
机器阅读 及其他语 义信息的 获取 各类感知 远、细、 清的要求
多类型、不同结构化程度、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
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
信息内容的技术：走向智能的核心
信 息 组 织 、 管 理 和 利 用
2019/2/17
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
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
是历史上图书信息总量的
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，……
3000倍
• 全球新增网页571个
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
2019/2/17
主要内容
1. 大数据的由来和发展
2.
3. 4.Biblioteka 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
本报告所称大数据是指具有数量巨大、
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
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。
/
字声 转音 换文 /
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
2019/2/17
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打印机、 复印机、 传真机、 三维空间 扫描仪 精确行为
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
2019/2/17
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
2019/2/17
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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
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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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
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
2019/2/17
应对设备和系 统复杂化和多 样化的进程
Saas及新的 业态，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
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