大数据语义分析PPT
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互联网大数据
BIG DATA PRESENTATION
汇报人： XX年XX月
H
U
L
I
A
N
W
A
N
G
D
A
S
H
U
J
U
CONTENTS
1. 大数据是什么？ What is the big data? 2. 大数据的特征和结构 4. 大数据的趋势
Features and structures of large data Opportunities and challenges
02
思考 推理
规划
03
04
PART-03
大数据时代的机遇和挑战
O P P O R T U N I T I E S A N D C H A L L E N G E S
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
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。
3. 大数据时代的机遇和挑战 5. 大数据的应用和案例
Trend of large data The application and case of large data
大数据是什么？
W H A T I S T H E B I G D A T A ?
PART-01
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。
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
息资产。
大数据就是“未来的新石 油”。
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”。
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。
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。
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
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。
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。
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
数据的大小决定所考虑的数 据的价值和潜在的信息 2 1
7ห้องสมุดไป่ตู้
价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值 6
复杂性（Complexity）
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
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
大数据的特征和结构
F E A T U R E S A N D S T R U C T U R E S O F L A R G E D A T A
PART-02
大数据的特征
容量（Volume）
BIG DATA PRESENTATION
汇报人： XX年XX月
H
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I
A
N
W
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N
G
D
A
S
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CONTENTS
1. 大数据是什么？ What is the big data? 2. 大数据的特征和结构 4. 大数据的趋势
Features and structures of large data Opportunities and challenges
02
思考 推理
规划
03
04
PART-03
大数据时代的机遇和挑战
O P P O R T U N I T I E S A N D C H A L L E N G E S
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
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。
3. 大数据时代的机遇和挑战 5. 大数据的应用和案例
Trend of large data The application and case of large data
大数据是什么？
W H A T I S T H E B I G D A T A ?
PART-01
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。
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
息资产。
大数据就是“未来的新石 油”。
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”。
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。
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。
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
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。
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。
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
数据的大小决定所考虑的数 据的价值和潜在的信息 2 1
7ห้องสมุดไป่ตู้
价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值 6
复杂性（Complexity）
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
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
大数据的特征和结构
F E A T U R E S A N D S T R U C T U R E S O F L A R G E D A T A
PART-02
大数据的特征
容量（Volume）