大数据信息化智能时代-领跑大数据应用

移动互联化 数据智能化 大数据
政府 互联网企业
2000
手工化向自动化转型： 成熟度低 成长阶段 中国建筑信息化投入 占总收入0.03%
从IT系统走向大数据决策分析 未来着眼点在于服务
金融 电信 制造业
建筑 流通
自动化走向初步信息化 快速发展 整体解决方案需求 年600亿投资规模
信息化走向移动互联化 基本架构已经建立 相对成熟 500亿以上投资规模
目录
3、大数据引领颠覆性时代
云计算、物联网从政绩工程变成实用工程
国内各地制定云计算“十二五”规划 云计算、物联网园区
中国各地制定或公布了云计算、物联网等产业规划；这些工程的初始着眼点在房地产，政 绩工程居多，大数据作为核心内容端，使得政绩工程变为使用工程。 云计算、物联网、社交化媒体、GIS为大数据提供了丰富的数据来源。因此大数据中包括 的每个用户的身份、地点、时间、喜好、厌恶、社会关系等等大量的信息。伴随数据挖掘 和分析的技术发展，我们即将步入基于大数据的智能化时代。
Volume
Variety
Velocity
Value
“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。
大数据组成方式
大数据技术：图像、音频、视频、非结构化、社交关系数据处理技术商； 现有IT系统改造商：大数据咨询公司、集成商、ERP、商务智能、客户关系管理系统； 终端提供商向数据提供商演进：对现有客户数据的深度把握、建立客户之间的社交和 联系；
云计算与大数据
• 云计算为大数据资源、大数据挖掘提供技术设施（软硬科学技术) • 大数据挖掘为云计算建设和运作提供决策
云计算与大数据
云计算应用价值
应用价值和潜力
提高生产效率，降低成本、节省能源、可持续发展的有效手段 改变IT现状的应用模式 带动传统产业的升级改造转型，调整产业经济结构 促进商业、产业、事业模式发生变化
展现方式：大型控制中心、移动终端
在多样性、体量、速度三大特征的指引下，大数据将有新型的展现方式：大型控 制中心和移动终端，实现数据的实时处理和快速决策。
目录
2、云计算技术
云计算概念
什么云计算？
概念性定义： 云计算本身不是计算，也不是单纯的技术，是基于资源隐藏理念的虚拟化方法论 广义的定义: IT基础设施、资源、需求性服务的交付使用模式（服务器、存储器、处理器） 狭义的定义： 云计算是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式。
IT和其他行业
咨询公司
经济界
2000年以来，搜索、 广告和电商利用大数 据获得丰厚回报
2012年，美国、英国、 日本等政府积极开放数据， 并资助大数据研发
互联网
共识
大数据=战略资源
政府
目录
1、大数据概念
什么叫大数据
定义：
无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的大量而复杂 的数据集合 —— 维基百科 数量大、获取速度快或形态多样的数据，难以用传统关系型数据分析方法进行有 效分析，或者需要大规模的水平扩展才能高效处理 —— 美国NIST
引言—大数据时代背景
在互联网无孔不入的时代，我们
的一举一动都产生了大量的数据。
这些原始数据的应用标志成
“大数据爆发时代”的到
来
随着计算机和互联网技术的迅速 崛起与普及，我们已经离不开手 机、电脑、智能电视等智能终端 设备，日常生活基本上都可以数
字化地呈现、记录、分析。
引言—大数据成为发达国家发展策略
引言—国外大数据“风生水起”
美国国务院采用大数据技术开发新的美 国护照系统。
IBM宣布投资1亿美元用于大数据研究；
美国IT公司开始意识到大数据技术能够 为公司创造价值；
大数据公司引入汽车行业高管人员扩展 营销业务；
引言—大数据引领新全球视野
IBM 、沃尔玛等传统企 业大规模并购大数据公 司，进军大数据领域 2011年麦肯锡总结大 数据现象并发布报告， 点燃大数据热潮 2012年初世界经济论 坛讨论大数据一题引 起政商界高度关注
“大数据”已成为发达的国家政府发展策略
国外
奥巴马政府以“ Big Data is a Big
Deal”为题发布新闻。
宣布
投资2亿美元启动“大数据研
究和发展计划”以图增强收集海量数据、
分析萃取信息的能力。
国内
中国召开第1个以大数据为主题的
香山科学会议，成立专家委员会，中关村
启动3只大数据产品投资基金
促进IT系统投资新热点模式
不同行业中，企业信息化成熟度差异明显；政 府 等行业 的信息 化成熟 度明显领先，总 体处 于扩展和 整合优 化阶段 ；除金融和电信之外 的服务行业的信息化建设成熟度相对较低,仍处 在成长阶段。 对大数据的处理需求将启发对于IT系统投资新 热点，证实IT推动业务发展，增加对IT投资。
带来商业模式的转变
卖license
•易复制、利润率高
•边际成本为零 •卖人头 •盗版
卖服务
因泛在计算而导致 行业需求变化
•客户粘度高
•软硬一体化 •利润率较卖license低， 需要解决复用问题
从对license的需求到对整体解决方案、服务的需求 利用好海量的大数据，解决中国软件公司卖人头、卖授权、无粘度的商业模式， 转变为以数据服务为核心的新商业模式。
互联网企业领跑大数据应用
互联网和移动 互联网快速产 生的各类数据
大数据信息化智能时代
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大数据概念 云计算技术 大数据引领颠覆性时代
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国内大数据现状
应用案例
如何理解：
人类每天产生的数据
大数据结构
想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个 层面来展开
第一层面是理论，理论是认知的
必经途径
第二层面是技术，技术是大数
据价值通过从云计算、分布式处
理技术、存储技术和感知技术的 整个过程。
第三层面是实践，实践是大数
据的最终价值应用体现。
大数据4V特点