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•大数据（big data），又称巨量数据集合，是指无法 在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管 企业内部数据的采集是对企业内部各种文档、视频、音频、邮件、图片等数据格式之间互不兼容的数据采集。
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
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、We b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。
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
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、We b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。
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。
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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版大数据PPT免费
政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、 准确性和时效性，推动政府治理体系 和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价机器上，提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引 擎，提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API，支持批处理、流处理、 图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规，保障数据安全和个人隐私，促进大数据
产业健康发展。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入 应用，人们产生的数据量 呈指数级增长，形成了海 量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使 得各种设备产生的数据不 断汇聚，进一步推动了大 数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算 和存储能力，为大数据的 处理和分析提供了有力支 持。
建立因变量与自变量之间的线性关系，实现 预测和解释。
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。
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。
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
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。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
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。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
2024版大数据PPT模板
定期安全漏洞扫描
对网络系统进行定期的安 全漏洞扫描，及时发现并 修复潜在的安全隐患。
隐私泄露风险评估方法论述
评估隐私泄露风险
通过对数据类型、存储方 式、传输方式等方面的分 析，评估隐私泄露的潜在 风险。
制定隐私保护策略
根据风险评估结果，制定 相应的隐私保护策略，包 括数据加密、访问控制等。
监控和审计
06 大数据发展趋势预测和挑 战
技术创新推动产业变革
新技术不断涌现
随着人工智能、云计算、区块链 等技术的不断发展，大数据技术
也在不断创新和进步。
数据处理效率提升
新技术的应用使得大数据处理效 率更高，能够更好地满足实时性、
准确性等需求。
产业应用不断拓展
大数据技术在金融、医疗、教育、 物流等领域的应用不断拓展，推
大数据PPT模板
目 录
• 大数据概念与特点 • 大数据采集与处理技术 • 大数据可视化展示技巧 • 大数据在业务场景中应用案例 • 大数据安全与隐私保护问题探讨 • 大数据发展趋势预测和挑战
01 大数据概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，是和多样化的信息资产。
行业应用现状及前景展望
行业应用现状
大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。人们对 于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
前景展望
未来，大数据将成为各类机构，尤其是企业的重要资产，数据资产的管理和有效利 用成为企业核心竞争力的重要体现。同时，大数据技术的不断发展和深入应用，将 推动各行业的信息化、智能化进程，为社会经济发展注入新的活力。
2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]
![2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/ce91353800f69e3143323968011ca300a6c3f6b1.png)
利用大数据技术和人工智能算法，可以对海量医疗数据进行分析和挖掘，为医生提供临床决 策支持。例如，通过对病人的病史、检查结果、用药记录等数据进行综合分析，可以辅助医 生做出更准确的诊断和治疗方案。
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
(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
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
(完整版)大数据介绍ppt
大数据的定义与特性
定义
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。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
定义
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。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
2024版大数据分析PPT模板
02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎，提供了Java、Scala、 Python等多种编程语言的API。
一个流处理和批处理的开源框架， 支持实时数据流分析和处理。
8
数据存储技术
03
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，用于存储大规模数 据集，提供高吞吐量访问和容错能力。
临床试验数据分析
对临床试验数据进行深入挖掘和分析，发现新的治疗方法和药物作用 机制，推动医学研究的进步。
2024/1/26
29
其他领域的大数据分析应用
2024/1/26
智慧城市
利用大数据分析技术，对城市交通、环境、能源等领域的 数据进行全面分析，提高城市管理的智能化水平。
教育领域 通过分析学生的学习数据、教师的教学数据等，发现教育 过程中的问题和不足，优化教学方法和策略，提高教育质 量。
大数据分析PPT模板
2024/1/26
1
目录
2024/1/26
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法 • 大数据分析流程 • 大数据分析工具与平台 • 大数据分析实践案例
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
3
大数据的定义与特点
数据量大
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级 别以上的数据。
金融
信用评分、风险管 理、投资策略等。
2024/1/26
政府
城市规划、交通管 理、公共安全等。
制造业
生产优化、故障预 测、供应链管理等。
6
02
大数据技术基础
2024/1/26
7
分布式计算技术
(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
大数据培训课件pptx
存储方案
关系型数据库、NoSQL数据 库、分布式文件系统等。
存储架构
集中式存储、分布式存储、云 存储等。
存储性能
数据压缩、数据去重、索引技 术等。
数据清洗
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值 ，保证数据质量。
缺失值处理
填充缺失值、删除缺失值、不 处理缺失值。
异常值处理
识别异常值、处理异常值。
重复值处理
大数据的来源
要点一
总结词
大数据的来源主要包括社交媒体、企业数据库、物联网设 备等
要点二
详细描述
大数据的来源非常广泛，主要包括社交媒体、企业数据库 、物联网设备等。社交媒体是大数据的重要来源之一，包 括微博、微信、抖音等平台上的用户生成内容。企业数据 库则是商业智能的基础，包含了大量的消费者行为、市场 趋势等信息。此外，物联网设备也正在成为大数据的来源 之一，包括智能家居、智能交通等领域的数据。
去除重复值、合并重复值。
数据转换
01
02
03
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 ，满足分析需求。
数据格式转换
CSV转Excel、JSON转 SQL等。
数据结构转换
宽格式数据转长格式数据 、长格式数据转宽格式数 据等。
数据分析
数据分析
运用统计分析、机器学习 等方法，挖掘数据价值。
流行病监测与防控
通过对大量病例数据的分析和挖掘，医疗机构可以及时发现疫情趋 势和传播路径，为防控工作提供支持。
药物研发与临床试验
基于大数据的药物研发可以提高成功率、降低成本和缩短研发周期 ，临床试验也可以通过大数据进行更准确的分析和评估。
政府机构
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。
2024版年度大数据基础知识培训PPT课件
•大数据概述•大数据技术体系•大数据存储与管理•大数据处理技术目录•大数据应用实践•大数据挑战与未来发展01大数据概述大数据定义及特点定义特点萌芽期成熟期爆发期030201大数据发展历程大数据在金融领域应用广泛，如信用金融企业可以利用大数据进行市场分析、用户研究、产品优化等，提高企业竞企业大数据可以帮助医疗机构实现精准医疗、个性化治疗等，提高医疗质量和效率。
医疗教育政府可以利用大数据进行社会治理、城市规划、交通管理等，提高政府决政府0201030405大数据应用领域02大数据技术体系分布式文件系统Hadoop HDFS GlusterFS Ceph分布式数据库CassandraHBase高度可扩展的分布式库，适合处理大量写入操作和数据分片。
Redis分布式计算框架Hadoop MapReduce基于Hadoop的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
Spark快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、流处理和图处理等应用场景。
Flink高性能、高吞吐量的流处理框架，支持事件时间和状态管理。
Mahout MLlib TableauPower BI数据挖掘与分析工具03大数据存储与管理数据存储方式包括块存储、文件存储和对象存储等，分别适用于不同场景和需求。
分布式存储原理利用集群中多个节点的存储和计算能力，实现数据的分布式存储和访问。
数据存储技术如Hadoop 的HDFS 、Ceph 等，提供高可用、高可扩展的数据存储服务。
数据存储原理及方式数据清洗与预处理数据清洗定义01数据预处理步骤02数据清洗技术03数据安全与隐私保护数据安全概念确保数据在存储、传输和处理过程中的保密性、完整性和可用性。
隐私保护技术如数据脱敏、加密、匿名化等，保护个人隐私和数据安全。
数据安全法规与标准如GDPR、CCPA等，规定数据收集、处理和使用等方面的要求和规范。
04大数据处理技术1 2 3MapReduce编程模型Hadoop生态系统Spark批处理框架流处理基本概念Kafka流处理平台Flink流处理框架图计算基本概念Pregel图计算模型Giraph图计算框架机器学习技术机器学习基本概念TensorFlow机器学习框架Scikit-learn机器学习库05大数据应用实践互联网行业应用案例用户行为分析个性化推荐系统网络安全监测金融行业应用案例风险控制欺诈检测客户关系管理制造业应用案例智能制造供应链管理产品创新医疗健康智慧城市农业现代化利用大数据分析技术实现疾病预测、诊断辅助、药物研发等，提高医疗水平和患者满意度。
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速度
高增长
随着计算机技术的发展及印刷技 术进步，平面设计在视觉感观领 域问题。
真实
“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。
海量 多样
来适应海量、高增长率和多 样化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
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
大数据带来的变革
更多
不是随机样本而是全部数据
01
更好
不是因果关系 而是相关关系
更杂
03 02
不是精确性 而是混杂性
大数据的特征
容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数 据的价值和潜在的信息 2 1
7
价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值 6
复杂性（Complexity）
息资产。
大数据就是“未来的新石 油”。
人工
“人工”比较好理解，争议性也不大。 有时我们会要考虑什么是人力所能及 制造的，或者人自身的智能程度有没 有高到可以创造人工智能的地步，等 等。但总的来说，“人工系统”就是 通常意义下的人工系统。
人工 智能
智能
关于什么是“智能”，就问题多多了。 这涉及到其它诸如意识 （CONSCIOUSNESS）、自我 （SELF）、思维（MIND）（包括无 意识的思维 （UNCONSCIOUS_MIND））等等问 题。人唯一了解的智能是人本身的智 能，这是普遍认同的观点。
数据量巨大，来源多渠道 5
种类（Variety）
数据类型的多样性
3
真实性（Veracity）
数据的质量
速度（Velocity）
指获得数据的速度
4
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。
2
存储技术
TECHNOLOGY
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
UTILIZATION
01
学习
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超 出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理 论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一 个应用分支。 从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、 灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多 种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科 也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发 挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
“棱镜门”引爆大数据时代争议
事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6 年间，美国的情报部门通过一个代号为“棱镜”的项目，从 多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照片、 文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自 己只需要坐在办公桌前，动动指头，敲敲键盘，就能了解很 多人的私密信息。 斯诺登的爆料引起一片哗然，根据他提供的资料，被卷入 “棱镜门”事件的公司包括微软、雅虎、谷歌、苹果、 Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之后， 这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行过合 作，并相继发表声明，呼吁政府采取更透明态度，以证明他 们的“清白”。
大数据的发展趋势
语音识别
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
文字识别
依托业界领先的深度学习技术，提供了自然场 景下整图文字检测、定位、识别等功能
人脸识别
基于智能人脸分析算法，提供人脸检测、人脸 识别、关键点定位、属性识别和活体检测等一 整套技术方案
深度学习
针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学 习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打 造智能应用和服务
02
思考 推理
规划
03
04
机遇和挑战
机遇
大数据技术促进国家和社会发展大数据蓝海成为
企业竞争的新焦点大数据时代呼唤创新型人才
挑战
大数据技术的运用仍有困难大数据给信息安全带
来新挑战
机遇1：大数据技术促进国家和社会发展
实现科学发展 做出科学决策
当前，我国正处在全面建成小康社会征程 中，工业化、信息化、城镇化、农业现代 化任务很重，建设下一代信息基础设施， 发展现代信息技术产业体系，健全信息安 全保障体系，推进信息网络技术广泛运用， 是实现四化同步发展的保证。大数据分析 对我们深刻领会世情和国情，把握规律， 实现科学发展，做出科学决策具有重要意 义，我们必须重新认识数据的重要价值。
机器学习
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实 用的行业大数据解决方案
自然语言
基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行 分析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对 话交互
大数据的趋势
趋势一
数据的资源化：是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争
01
02
பைடு நூலகம்03
04
大数据（BIG DATA）
BIG DATA
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。
大数据定义
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样 的定义。
大数据给信息安全带来新挑战
加大隐私泄露风险
大量数据的集中存储增加了其泄露 的风险； 一些敏感数据的所有权和使用权并 没有清晰界定。
对存储和安防挑战
复杂的数据存储在一起，可能造成 企业安全管理不合规； 安全防护手段更新升级慢，存在漏 洞
被运用到攻击手段中
黑客可收集更多有用信息，大数据 分析让攻击更精准； 大数据为黑客发起攻击提供了更多 的机会
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%。
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
大数据的三个层面
1
特征 定义 价值 探讨 现在 大数据 和未来 隐私
理论 技术 实践
THEORY
分布式处理平台 云计算 感知技术