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大数据入门概论PPT

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大数据概论课件PPT下载(85张)完美版

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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。

(完整版)大数据介绍ppt

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•非结构化海量信息的智能化处理：自然语言 理解、多媒体内容理解、机器学习等.
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
2020/4/14
6
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
数据挖掘基本方法
➢预测建模：将已有数据和模型用于对未 知变量的语言。（1）分类，用于预测离 散的目标变量（2）回归，用于预测连续 的目标变量
➢关联分析：反映一个事物与其他事物之 间的相互依存性和关联性。用来发现描述 数据中强关联特征的模式。
➢聚类分析：发现紧密相关的观测值组群， 使得与属于不同簇的观测值相比，属于同 一簇的观测值相互之间尽可能类似
-分布式文件系统（HDFS） -分布式数据库存储系统（Hbase） -分布式计算构架（MapReduce） ➢使用Java编写 ➢运行平台：Linux
HDFS 分布式文件系统
HDFS： - 分布式文件存储系统，存储海量的数 据；
- 数据冗余，硬件容错； - 流式的数据访问； - 存储大文件;
- 适合数据批量读写，吞吐量高；适 一次写入，多次读取，顺序读写。 - 不适合交互式应用，低延迟很难 满足不支持多用户并发写相同文件。

大数据ppt课件

大数据ppt课件
• 医疗：大数据在医疗领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优 化等方面。通过对医疗数据的挖掘和分析，医疗机构可以更加准确地预测疾病 发展趋势、为患者提供个性化治疗方案、优化医疗资源配置等。
• 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。
数据存储与处理技术的发展趋势
如数据湖、数据仓库等技术的融合和发展，以及 AI技术在数据存储和处理领域的应用。
03
大数据采集与预处 理
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。
API接口调用
利用应用程序编程接口，获取 结构化数据。
数据流捕获
实时监听和捕获数据流中的数 据。
自然语言处理
利用深度学习技术处理文 本数据，如情感分析、机 器翻译等。
05
大数据可视化技术 与实践
数据可视化原理与方法
数据映射原理
将数据映射到视觉元素（如颜色 、形状、大小等），通过视觉感 知呈现数据的内在结构和规律。
数据驱动的图形渲
染
利用计算机图形学技术，根据数 据特征动态生成图形图像，实现 数据的直观展示。
交互与动态展示
提供丰富的交互手段（如拖拽、 缩放、筛选等），支持数据的动 态更新和实时展示，增强用户体 验。
常见数据可视化工具介绍
Tableau
功能强大的数据可视化工具，支持多种数据源连接，提供丰富的图 表类型和自定义选项。
Power BI
微软推出的商业智能工具，集成了数据查询、建模和可视化功能， 易于上手且具有丰富的可视化效果。

大数据基础介绍课件

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智能化发展
人工智能与大数据的结合：AI技术在大数据分析中 的应用，提高数据分析效率
自动化决策：利用大数据进行自动化决策，提高决 策效率和准确性
物联网与大数据的融合：物联网设备产生的大量数 据，为智能化发展提供数据支持
隐私保护与数据安全：智能化发展过程中，需要关 注数据安全和隐私保护问题，确保数据安全可靠。
5
度大：需要采用先
进的数据处理和分
析技术，如机器学
习、深度学习等。
大数据的应用领域
01
医疗保健：疾病预测、 诊断和治疗
02
金融：风险评估、投 资决策和客户服务
04
交通：交通流量预测、 路线规划和自动驾驶
05
教育：个性化教学、学 生成绩预测和资源优化
03
零售：商品推荐、库 存管理和供应链优化
06
政府：公共安全、城 市规划和政策制定
06
区块链技术：如Hyperledger、 Ethereum等，适用于数据安全 和去中心化存储
数包括互 联网、传感器、数据 库等
数据分析：利用各种数 据分析方法和工具，如 统计分析、数据挖掘、 机器学习等，对数据进 行深入分析和挖掘，以 发现数据背后的规律和 价值
02
非关系型数据库：如MongoDB、 Cassandra等，适用于半结构化 和非结构化数据存储
03
分布式文件系统：如HDFS、 GFS等，适用于大规模数据存储
04
数据仓库技术：如Hive、Spark 等，适用于数据分析和处理
05
云计算技术：如AWS、Azure等， 适用于数据存储和计算资源的弹 性扩展
数据清洗：对数据进行 清洗、去噪、缺失值处 理等，以保证数据的质 量和可用性

大数据培训课件(PPT2)精编版

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。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。

大数据的介绍PPT课件

大数据的介绍PPT课件

所谓大数据，是一个综合性概念，它包括： （1）因具备3V特征而难以进行管理的数据 （2）对这些数据进行存储、处理、分析的技术 （3）以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织
9
麻省理工与通货紧缩预测软件
美国劳工统计局的人员每个月都要公布消费物价指数（CPI），这是用来测试通货膨 胀率的。
30
VISA＆MasterCard与商户推荐
像VISA和MasterCard这样的信用卡发行商，它们能够从自己的服务网获取更多的 交易信息和顾客的消费信息
它们的商业模式从单纯的处理支付行为转变成了收集数据
一个称为MasterCard Advisors的部门收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡 用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分 析结果卖给其他公司
5
大数据的典型特征（3V）
Volume（容量） 现在基本上是指从几十TB到几PB这样的数量级，未来，可能只有几EB数量级的数
据量才能称得上是大数据了。(1T=1024G,1P=1024T) Variety（多样性）
结构化和非结构化数据 Velocity（速度）
数据产生和更新的频率
6
广义的大数据
如数据代理益百利旗下的网页流量测量公司Hitwise，让客户采集搜索流量来揭示消 费者的喜好。
14
物联网
物联网（Internet of Things，缩写IOT）是一个基于互联网、传统电信网等信息承载 体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可 以查找出它们的具体位置。
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。

《大数据介绍》课件

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大数据分析应用
• 常用方法 • 商业应用案例 • 发展趋势
大数据安全与隐私保护
• 安全威胁 •前景 • 机遇与挑战 • 创新方向
结论
• 总结大数据的概念和意义 • 强调大数据的发展前景 • 提出未来大数据的需求和发展方向
《大数据介绍》PPT课件
大数据介绍: 了解什么是大数据，它的意义与价值，处理技术，分析应用，安 全与隐私保护，未来发展。
什么是大数据
• 定义解释 • 数据量的大小 • 快速增长的趋势 • 特点和应用
大数据的意义和价值
• 商业价值 • 社会意义 • 行业应用案例
大数据的处理技术
• 分类 • 常用工具和平台 • 优缺点比较

大数据介绍(PPT 22页)

大数据介绍(PPT 22页)

挑战
环顾整个市场，我们在某些领域已经取得了突 破性进展，但是，仍然面临着大量挑战。
例如：研发分析各种多元结构化数据的高效技 术，提高大数据分析的易用性，让大数据分析技 术实现“开箱即用”，使得数据分析成为政府和 企业建立核心竞争力的关键途径。
另外，具备高端数据分析技能，能够从堆积如 山的大量数据中找到金矿，并能够将数据的价值 以易懂的方式传达给决策者，最终得以在业务上 实现的人才即数据科学家是千金难求的。
五、思考
面对大数据的挑战，我们该以何种态度来 对待大数据？是一如既往的坚持，还是有 所顾忌的考虑，更或是斩钉截铁的放弃？
对此，仁者见仁智者见智，无法统一而论。 但是，不论我们的态度如何，都需要我们 全面的权衡利弊，谨慎行动。
四、大数据面临的挑战和趋势
从大数据带来的影响可知，大数据浪潮既是一 种机遇也是一种挑战，必须权衡利弊。
趋势
随着大数据浪潮的加速到来，未来五年将成为 大数据的全面发展期，将出现产业链的整体繁荣。 如何在大数据浪潮的洗礼中确保技术架构、人才、 政府和企业战略以及商业模式能够“逐浪潮头”， 将更需要积极主动的选择合适的技术、方法论、 解决方案和发展策略等。
除了以上所举的具体软件之外，其实，大数 据无处不在。
案例一：你收到一封邮件，邮件中提供了一套个人电脑的报价，而你几
个小时前刚刚在这家零售商的网站上搜索过电脑的信息，似乎它们已 经读出了你的想法······当你驱车前往这家商店购买这套个人 电脑时，你路过了一家咖啡店，你看到了这家咖啡店的一条折扣信息， 你获知由于你刚来到这片区域，你可以在未来20分钟内享受10%的折 扣······在你享用咖啡的时候，你收到了一家制造商关于某商 品的道歉，而你昨天刚刚在你的Facebook主页和这家公司的网站上抱 怨了它们的产品······最后，当你回到家之后，你又收到了一 条关于购买你最喜欢的在线视频游戏升级装备的信息，有了这些装备， 你才能顺利通过某些曾经苦苦挣扎的关卡······

认识大数据课件pptx

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目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据平台与工具 • 大数据应用实践 • 大数据挑战与机遇 • 大数据未来展望
01
大数据概述
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。
构遵守复杂的监管要求，确保合规性。
02
客户洞察与个性化服务
通过分析客户的交易、行为和社交数据，金融机构可以更深入地了解客
户的需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务。这有助于提高客户满
意度和忠诚度，增加收入。
03
高频交易与算法交易
大数据技术和机器学习算法的结合，使得高频交易和算法交易成为可能
。这些交易策略可以在毫秒级别内做出决策，抓住市场机会，实现超额
THANKS
产业融合前景
跨行业应用拓展
大数据将渗透到更多行业领域， 如医疗、教育、金融等，推动行
业数字化转型和智能化升级。
产业链整合
大数据将与云计算、物联网、人工 智能等产业深度融合，形成完整的 数字化生态链，推动数字经济高速 发展。
新兴商业模式
基于大数据技术，将涌现出更多新 兴商业模式，如数据驱动的产品研 发、精准营销等，为企业创造新的 商业价值。
Tableau
一款可视化数据分析工具，支持多 种数据源和数据类型，提供了丰富 的图表类型和交互式分析功能。
Power BI
微软推出的商业智能工具，提供了 数据可视化、数据分析和数据挖掘 等功能，支持与Excel和Azure等 工具的集成。
FineBI
一款企业级的大数据分析工具，支 持多种数据源和数据类型，提供了 数据清洗、数据整合、可视化分析

(完整版)大数据介绍ppt

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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。

大数据基础知识培训PPT课件

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数据驱动决策
大数据将为企业和政府提供更加精准、科学 的决策支持。
数据治理法规完善
随着大数据应用的深入，数据治理法规将不 断完善，保障数据安全和隐私。
企业如何应对大数据挑战
制定大数据战略
构建大数据平台
明确企业大数据发展目标、路径和重点任 务。
建立统一的大数据平台，整合企业内部和 外部数据资源。
培养大数据人才
数据清洗与预处理
数据清洗定义
01
对数据进行检查、纠正和删除重复等处理，以提高数据质量的
过程。
数据预处理步骤
02
包括数据抽取、转换、加载（ETL）等，为后续分析提供干净、
整齐的数据。
数据清洗技术
03
如Python的Pandas库、SQL的数据清洗函数等，可高效地进行
数据清洗操作。
数据安全与隐私保护
金融行业应用案例
风险控制
利用大数据分析技术评估借款人信用等级、还款 能力等，降低信贷风险。
欺诈检测
通过分析交易数据、用户行为等，发现异常模式 和可疑行为，预防金融欺诈。
客户关系管理
整合客户多渠道交易和行为数据，提供个性化服 务和营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
制造业应用案例
智能制造
通过收集和分析生产线上的各种数据，实现自动化、智能 化生产，提高生产效率和产品质量。
Hadoop生态系统
详细阐述Hadoop的核心组件，如HDFS、YARN 等，及其在大数据处理中的应用。
3
Spark批处理框架
讲解Spark的核心概念、编程模型及优化技术， 以及其在批处理领域的应用案例。
流处理技术
流处理基本概念
介绍流处理的定义、应用场景及挑战。

大数据介绍PPT课件

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特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据发展历程
萌芽期
01
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，一些公司开始
尝试用数据来解决实际问题。
发展期
02
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，相关技术和应用开始
云计算平台
Google Cloud Platform (GCP)
Google提供的云计算服务，包括大数据处 理和分析工具。
Google Compute Engine
用于运行应用程序的虚拟机服务
Google Cloud Storage
用于数据存储的对象存储服务
BigQuery
用于数据仓库和数据分析的完全无服务器 数据仓库
数据去重
识别并删除重复的数据记录，确保 数据的唯一性。
03
02
数据融合
对多个数据源的数据进行融合，提 取出更全面、准确的信息。
数据校验
对数据进行校验，确保数据的准确 性和一致性。
04
04 大数据存储与管 理
分布式存储原理
数据分片
将大数据集分割成小块，分别存储在多个节点上，以实现数据的分 布式存储。
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。
数据驱动决策与优化
大数据将推动企业实现数据驱动决策，优化业务流程和运营策略，提 高效率和竞争力。
跨领域数据融合与应用
大数据将促进不同领域的数据融合和应用创新，推动社会进步和经济 发展。
数据挖掘可视化

大数据介绍pptppt课件2024新版

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据处理能力。
数据存储与管理技术
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。
03
零售行业
通过分析消费者购买 行为和趋势，实现精 准营销和库存管理。
04
能源行业
利用大数据分析优化 能源生产和消费，提 高能源利用效率和可 持续性。
05
大数据挑战与未来趋势
Chapter
大数据面临的技术挑战
数据存储
随着数据量不断增长，如何有效地存储和管理这些数 据成为一大挑战。
数据处理
大数据处理需要高性能计算资源，如何优化算法和提 高处理效率是关键。
数据安全
保障大数据的安全性和隐私保护是亟待解决的问题。
大数据面临的业务挑战
01
数据质量
大数据中存在大量噪声和无效数 据，如何保证数据质量是一大挑 战。
数据整合
02
03
数据驱动决策
如何将不同来源、格式的数据进 行整合，以便更好地分析和应用 。
如何利用大数据分析结果指导业 务决策，提高决策的科学性和准 确性。
据库表，并提供简单的SQL 实时读写访问大规模数据集
查询功能。
。
Kafka是一个分布式流处理平 台，用于构建实时数据管道 和流应用。它提供高吞吐量 、可扩展性、容错性等特性 ，适用于实时数据流处理场
景。
Sqoop是一个用于在 Hadoop和结构化数据存储（ 如关系型数据库）之间进行

(完整版)大数据介绍ppt

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详细描述
总结词
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市等。
详细描述
商业智能领域是大数据应用的重要领域之一，通过对大量消费者行为数据的分析，企业可以更好地了解市场需求和消费者偏好，制定更有效的营销策略。在金融风控领域，大数据可以帮助银行、保险公司等机构进行风险评估和预警，提高风险管理水平。在医疗健康领域，大数据可以用于疾病诊断和治疗方案的制定，提高医疗质量和效率。在智慧城市领域，大数据可以用于城市规划和管理，提高城市运行效率和服务水平。
负责从各种数据源采集数据。
数据采集层
采用分布式文件系统、NoSQL数据库等技术存储数据。
数据存储层
采用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）对数据进行处理和分析。
数据处理层
将处理后的数据应用于各种业务场景，实现业务价值。
数据应用层
大数据的处理与分析
1
2
3
通过统计和描述数据来了解数据的分布和特征。
对数据进行脱敏、去标识化处理，防止个人隐私泄露。
实施严格的访问控制策略，限制对敏感数据的访问权限，防止未经授权的访问。
03
02
01
各国政府纷纷出台隐私保护法规，规范大数据的收集、存储和使用，保障个人隐私权益。
隐私保护法规
国际组织制定了一系列数据安全标准，如ISO 27001等，为企业提供数据安全管理和保护的指导。
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为重要问题。需要采取有效的加密和安全措施，确保数据不被非法获取和使用。
数据处理和分析技术
大数据的快速增长对数据处理和分析技术提出了更高的要求。需要不断改进和优化数据处理和分析算法，提高数据处理效率。
数据质量和准确性
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

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。
“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
真实
来适应海量、高增长率和多
多样 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”。
04
发展趋势
Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.
❖ 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”。
大数据给信息安全带来新挑战
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。
数据的质量
大数据的结构
结构化
非结构化
半结构化
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。 据IDC的调查，报告显示： 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%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而 已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心， 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，通过各行各业的不 断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
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。
Cloud Computing / Big Data / PPT Templates
汇报人：
目录
01 大数据是什么
02 03 特征和构成
机遇和挑战
04 发展趋势
05 应用案例
01
大数据是什么
Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.
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。
BIG DATA
大数据（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。
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
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
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
03
机遇挑战
Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.
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
03
更杂
不是精确性 而是混杂性
02
02
结构特征
Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.
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
大数据的特征
❖ 容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数
E
据的价值和潜在的信息
❖ 种类（Variety）
数据类型的多样性
❖ 速度（Velocity）
A 40
32
指获得数据的速度
30
20
10 15
0
❖ 价值（value）
32 B
合理运用大数据，以低成本
创造高价值
12
28
D
Cபைடு நூலகம்
❖ 真实性（Veracity）