下载文档原格式
“数字化”背景下经济社会发展的新特征、新趋势数字综合体“数字化”的“五全基因”及其颠覆性作用数字化”对人类社会的五个方面影响云计算大数据人工智能区块链数据—信息， 信息—知识，知识—智慧本质上是一个去中心化的分布式存储数据库一个系统硬件，一个具有巨大的计算能力、网络通信能力和存储能力的数据处理中心一靠大数据，二靠算法，三还要靠高速度应用场景金融：国际汇兑、信用证、股权登记和证券交易所等供应链和物流：监控和追溯物品的生产、仓储、运送、到达等全过程公共服务：确定民众反映的需要解决的问题是个性问题还是共性问题认证和公证：腾讯推出了“区块链电 子发票”公益和慈善：捐赠项目、募集明细、资金流向、受助人反馈等信息数字版权开发：对作品进行鉴权，证明文字、视频、音频等作品的存在，保证权属的真实性和唯一性保险：“智能合约”，自动赔付信息和数据共享：打通监管部门间的“数据壁垒”，破除“数据孤 岛”互联网、移动互联网以及物联网——人类的神经系统大数据——人体内的五脏六腑、皮肤以及器官云计算——人体的脊梁人工智能——人的大脑和神经末梢系统区块链技术——人体基因（去中心、分布式特性）颠覆全球个人支付方式：移动支付重塑贸易清结算体系：高度依赖SWIFT系统和CHIPS存在一定的风险：金融战争、效率低下、安全性难以保证改革全球货币发行机制：由政府和中央银行发行主权数字货币推动智慧城市发展：万物互联、智慧城市建设四阶段（数字化、网络化、智能化、智慧化）医疗保健的根本性变化“数字化”对产业发展的影响工业4.0：“数字化”背景下的工业制造业产业链集群：“数字化”背景下的加工贸易集群化转型供应链金融：“数字化”背景下的供应链发展转型一是车间里几乎没有人，全是机器人二是整个车间、整个工厂可以算成一个人三是跟整个市场密切联系上游、中游、下游 的产业链集群促使同类产品、同类企业扎堆集群围绕制造业形成生产性服务业和制造业集群一是科研驱动、创新驱动。
万字长文解读最新最全的大数据技术体系图谱！正文开始大数据技术发展20年，已经形成覆盖面非常庞大的技术体系，最近信通院发布了《大数据白皮书2020》（关注本公众号后，后台回复“big2020”获得PDF），提供了一张非常全面的大数据技术体系图谱，如下图所示：从这张图谱可以看到，大数据技术体系可以归纳总结为数据分析应用技术、数据管理技术、基础技术、数据安全流通技术四大方向，每个方向大数据技术的产生都有其独特的背景。
1、基础技术：主要为应对大数据时代的多种数据特征而产生大数据时代数据量大，数据源异构、数据时效性高等特征催生了高效完成海量异构数据存储与计算的技术需求。
面对迅速而庞大的数据量，传统集中式计算架构出现难以逾越的瓶颈，传统关系型数据库单机的存储及计算性能有限，出现了规模并行化处理（MPP）的分布式计算架构，如分析型数据库GreenGreenplum。
面对分布式架构带来的海量分布式系统间信息协同的问题，出现了以Zoomkeeper为代表的分布式协调系统；为了将分布式集群中的硬件资源以一定的策略分配给不同的计算引擎和计算任务，出现了Yarn等集群管理及调度引擎；面对海量计算任务带来的管理复杂度大幅提升问题，出现了面向数据任务的灵活调度工作流平台。
面向海量网页内容及日志等非结构化数据，出现了基于Apache Hadoop和Spark生态体系的分布式批处理计算框架；面向对于时效性数据进行实时计算反馈的需求，出现了Apache Storm、Flink等分布式流处理计算框架。
面对大型社交网络、知识图谱的应用要求出现了以对象+关系存储和处理为核心的分布式图计算引擎和图数据库，如GraphX、neo4j等；面对海量网页、视频等非结构化的文件存储需求，出现了mongoDB 等分布式文档数据库；面向海量设备、系统和数据运行产生的海量日志进行高效分析的需求，出现了influxdb等时序数据库；面对海量的大数据高效开放查询的要求，出现了以Redis为代表的K-V数据库。
思维导图在大数据分析中的应用在当前信息爆炸的时代，大数据分析已经成为企业决策和业务发展的重要工具。
而为了更好地管理和分析大量复杂的数据，思维导图作为一种有效的信息可视化工具被广泛应用于大数据分析领域。
本文将探讨思维导图在大数据分析中的应用，并分析其优势和局限性。
一、思维导图概述思维导图是一种以图形方式表现关键概念和关系的工具。
通过将主题、子主题、关键字等要素以图形的方式进行展示，思维导图可以帮助人们更好地理解和记忆信息。
在大数据分析中，思维导图可以帮助分析师更好地组织和展示海量数据，揭示数据之间的关联和趋势。
二、思维导图在大数据分析中的优势1. 可视化表达：思维导图能够以图形方式展示复杂的数据关系，使得数据分析结果更加直观、清晰。
通过思维导图，分析师可以快速抓住数据的重点和要点，更好地进行数据挖掘和洞察。
2. 逻辑关系展示：大数据分析涉及到众多因素和维度，而思维导图可以帮助分析师清晰地展示不同因素之间的逻辑关系。
分析师可以通过思维导图的层级结构和分支关系，将复杂的数据展现出来，并快速找到数据之间的关联与规律。
3. 信息整合和分类：大数据分析通常需要整合和分析多个来源、多个维度的数据，而思维导图可以将不同数据源和数据维度进行分类和整合。
分析师可以将相关的数据节点进行聚类，形成更清晰的数据分析框架和结构。
4. 可追溯性和可交互性：思维导图具有很好的追溯性，分析师可以通过思维导图的节点和连接线，追踪到数据的来源和变化过程。
同时，思维导图还可以提供交互式操作，让分析师可以根据需要进行数据的展开和折叠，深入挖掘潜在的关联和规律。
三、思维导图在大数据分析中的应用案例1. 市场分析：利用思维导图，可以将市场上的各种因素和变量进行分类和关联，形成市场分析的框架。
通过思维导图的层级结构，可以将市场行业、竞争对手、消费者需求等要素进行整理和分析，帮助企业发现市场机会和竞争优势。
2. 产品研发：思维导图可以将产品研发过程中涉及到的众多要素进行梳理和整合，形成产品的创新和研发框架。
