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大数据时代信息化发展趋势(PPT 64张)

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大数据解析ppt课件(2024)

大数据解析ppt课件(2024)
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。
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）。
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，各种大数据处理技 术和工具层出不穷，大数据应用也渗透到各行各业。
6
大数据应用领域
01
金融
大数据在金融领域的应用主要 包括风险管理、客户分析、精 准营销等方面。通过对海量数 据的挖掘和分析，金融机构可 以更好地了解客户需求和市场 趋势，提高决策效率和准确性 。
智能评估
通过大数据分析技术，可以对学生的学习成果进行自动化评估和反馈，帮助教师和学生 及时了解学习情况和进步程度，为教学改进提供有力支持。
2024/1/30
31
其他行业：智慧城市、智能制造等
智慧城市
利用大数据技术，可以对城市运行数据进行 实时监测和分析，为城市规划、交通管理、 环境保护等领域提供智能化决策支持，提高 城市管理的效率和水平。
2024/1/30
客户画像
金融机构可以利用大数据技术对客户的消费习惯、投资偏好 、社交网络等信息进行收集和分析，形成全面的客户画像， 为个性化金融产品和服务的设计提供有力支持。
29
医疗领域：精准医疗和智慧健康
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对 患者的基因组、生活习惯、病史等信息 进行深入挖掘和分析，实现个性化诊断 和治疗方案的制定，提高治疗效果和患 者生活质量。
大数据解析ppt课件

2024大数据ppt课件完整版

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。

大数据PPT完整版-2024鲜版

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。

大数据发展现状和趋势[优质ppt]

大数据发展现状和趋势[优质ppt]
大数据对国家信息安全和用户隐私保护带来新挑战，发达国家将可以利用掌握 相关核心技术的优势大量获取敏感信息，大量用户个人信息的采集和集中处理 也会加大隐私泄露风险。
大数据也为信息安全乃至国家安全保障提供新的理念和技术手段，利用大数据 分析挖掘，可以提高安全态势感知、预测以及应急处置的能力，提高情报分析 、安全保障的现代化水平，提升国家安全攻防能力。
政府领域
大数据提供更为
广深的公共服务
美国孟菲斯市警察局启 用大数据预测型分析系统后 ，过去五年暴力犯罪率大幅 下降。洛杉矶警察局的警员 利用大数据信息，来决定当 天巡逻地点和布置警力，犯 罪率大大下降。
农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提升了大约30%，并使库 存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心的能耗降低了约80%。
1.2大数据的特征
数量大 聚合在一起供分析的数据规模非常庞大。目前，每18 个月新增数据量是人类有史以来全部数据量的总和。
多样性 从数据格式上分为文本、图片、音频、视频等；从数 据关系上分为结构化、非结构化、半结构化数据。
速度快 一般必须在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长 就失去了意义和价值。
价值
大数据背后潜藏的价值巨大，但是价值密度低，如同 浪里淘沙却又弥足珍贵。
3
1.3大数据的意义(1/2)
（1）大数据对人类思维模式、科学范式、组织方式、生产方式、生活方式的 影响具有深刻意义。 强调思维方式的转变，抛弃过去凭经验的做法，通过对数据进行深入分析，总 结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，让数据说明一切； 重视数据资源的积累和建设，把数据视为与能源、材料同等重要的战略资源； 善于利用适当的技术来对数据资源进行挖掘利用，释放数据潜在的价值，从而 提供更多解决问题的新思路、新方法和新工具； 提高政府决策、经济管理、企业运营、公共服务的科学化和智慧化水平。

(2024年)大数据介绍ppt

(2024年)大数据介绍ppt

无监督学习
从无标签的数据中学习数据的内在结构和特征， 如聚类、降维等任务。
强化学习
智能体在与环境的交互中通过最大化累积奖赏来 学习最优行为策略。
2024/3/26
22
深度学习在大数据分析中的应用
2024/3/26
神经网络
模拟人脑神经元结构，构建多层网络模型，用于处理复杂的非线 性问题。
卷积神经网络（CNN）
性和隐私性。
02
提高数据质量和管理水平
企业应建立完善的数据质量管理体系和数据治理机制，提高数据的准确
性和可信度。
2024/3/26
03
加强人才培养和技术创新
企业应积极培养大数据专业人才，同时加强技术创新和研发投入，提升
企业在大数据领域的核心竞争力。
27
THANKS
感谢观看
2024/3/26
28
• 电商：大数据在电商领域的应用主要体现在用户行为分析、精准营销等方面。 通过对用户购物数据的挖掘和分析，电商平台可以更加准确地了解用户需求、 优化商品推荐算法，提高用户购物体验和销售额。
2024/3/26
6
02 大数据技术架构
2024/3/26
7
分布式文件系统
Hadoop Distribut…
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断拓展，人工智能、机器 学习等技术与大数据深度融合，推动 大数据产业快速发展。
2024/3/26
5
大数据应用领域
• 金融：大数据在金融领域应用广泛，包括风险管理、客户分析、投资决策等方 面。通过对海量数据的挖掘和分析，金融机构可以更加准确地评估风险、了解 客户需求，提高业务效率和盈利能力。

大数据时代概述(PPT 107页)

大数据时代概述(PPT 107页)

Velocity 速度
• 1s 是临界点. • 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理结果就是过时和无
效的. • 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术,BI技术的关键差别
之一.
讨论一下： 传统的数据库与大数据的区别？
问题1：大数据与传统数据库的区别
大数据是在传统数据库学科的分支——数据仓库与数据挖掘的基 础上进一步发展起来的。但有两点比较主要的不同：
PB是大数据層次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB
Variety 多样性
•企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联 网世界中人与人交互信息,位置信息等是大数据的主要来源. •文本/图片/视频 等非结构化/半结构化数据 •能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的 核心技术之一.语义分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地 理信息技术等,都会在大数据分析时获得应用.
• 噪声（异常）数据的处理：传统数据库通常把异常数据先剔除，应用在需要 高精确度的领域，如银行对每个账户的管理；大数据则允许异常数据存在， 更多应用在预测方面，找出大量数据中隐藏的关联关系，少量异常数据不会 对总体结果产生影响。
相关领域的应用
大数据使移动电商进入个性化时代
各种网络平台的开封不 仅增加了数据的规模，而 且使数据具有较强的流动 性和有效性
半结构化数据爆发式的增长
PB
EB
ZB
1GB（Gigabyte）=1024MB 1TB（Terabyte）=1024GB 1PB（Petabyte）=1024TB 1EB（Exabyte） =1024PB 1ZB（Zettabyte）=1024EB

走进大数据时代ppt课件

走进大数据时代ppt课件

智能家居
通过分析家庭用电、用水和安全等 数据，提供智能家居解决方案，提 高家庭生活的舒适度和安全性。
环境保护
利用大数据监测和分析环境污染、 气候变化和生物多样性等数据，为 政府和企业提供环保决策支持，促 进可持续发展。
04
大数据挑战与机遇
数据安全与隐私问题
数据泄露风险
由于技术和管理漏洞，大数据存 储和处理过程中可能发生数据泄 露，威胁个人隐私和企业安全。
大数据在各领域的
应用
如金融、医疗、教育、物流等行 业的典型应用案例。
案例分析讨论
电商领域的大数据应用
通过用户行为分析、商品推荐算法等技术， 提高电商平台的销售额和用户满意度。
医疗领域的大数据应用
利用大数据分析技术，协助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定，提高医疗质量和效率。
物流领域的大数据应用
运用大数据优化物流网络布局和运输路线规 划，降低物流成本和提高配送效率。
推动大数据应用创新
企业应积极推动大数据的应用创新，探索大数据与业务融合的新模式 和新业态，提升企业核心竞争力。
05
大数据未来发展趋势
人工智能与机器学习融合
深度学习算法不断优化
通过改进神经网络结构、提高训练效率等方式，深度学习算法在 图像识别、语音识别等领域取得突破性进展。
强化学习拓展应用场景
强化学习在与环境交互中学习策略，将在自动驾驶、机器人控制等 领域发挥更大作用。
大数据在金融领域的应用将推动风险管理、投资决策等方 面的智能化发展。
06
总结回顾与拓展思考
关键知识点总结
大数据的定义与特
征
大数据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，具有数据量 大、处理速度快、数据种类多等 特征。

2024版大数据PPT完整版

2024版大数据PPT完整版

02
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密 存储和传输，确保数据在传输和存
储过程中的安全性。
04
访问控制
建立严格的访问控制机制，确保只 有授权用户能够访问敏感数据。
30
企业如何制定和执行安全策略
制定完善的安全管理制度
明确数据安全管理的目标、原则、流程和组织架构。
强化员工安全意识培训
定期开展数据安全培训，提高员工对数据安全的重视程度和操作技能。
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、回归分 析等。
应用案例
电商平台的用户行为分析、金融领域的风险评估、医疗行业的疾 病预测等。
21
机器学习算法原理及实践
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，得到模型后用于预测新数据。
无监督学习
对无标签数据进行学习，发现数据中的内在结构和规律。
2
01
大数据概述
2024/1/29
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
3
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。
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。
2024/1/29
25
常见数据可视化工具介绍
2024/1/29
Tableau

大数据时代ppt模板参考

大数据时代ppt模板参考

数据类型多
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数 据，如文本、图片、视频等。
价值密度低
大数据中包含了大量的无用信息，需要通过 算法进行筛选和挖掘。
大数据发展历程
01
02
03
萌芽期
20世纪90年代至2008年， 大数据概念开始萌芽，但 并未引起广泛关注。
高速发展期
2009年至2012年，随着 互联网和物联网的普及， 大数据开始受到重视，相 关技术得到快速发展。
学员心得体会分享
对大数据的认识更深刻
通过课程学习，学员们对大数据的概念、特点和应用有了更加深入 的认识和理解。
掌握了大数据处理技术
学员们表示通过课程学习，掌握了大数据处理的基本技术和方法， 为后续的学习和实践打下了坚实的基础。
开拓了视野和思路
通过课程中的案例分析和拓展思考，学员们开拓了视野和思路，对 大数据的应用前景和发展趋势有了更加清晰的认识。
区块链技术能够实现数据溯源和审计，记录数据的 来源和流转过程，提高数据的可信度和透明度。
区块链技术具有去中心化、不可篡改的特点 ，能够保障大数据的安全性和隐私性，防止 数据泄露和篡改。
跨域数据共享与交换
区块链技术能够打破数据壁垒，实现跨域数 据共享和交换，促进不同领域之间的数据融 合和应用创新。
06
数据挖掘方法
数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列 分析等，它们可以帮助企业发现数据中的模式、趋势和关 联关系。
数据分析流程
数据分析流程包括数据预处理、数据探索、模型构建和评 估等步骤，它们可以帮助企业系统地分析数据，发现其中 的规律和洞察。
03
大数据在各行业应用案例
金融行业应用案例
下一步学习计划和目标

大数据时代PPT课件

大数据时代PPT课件
亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说：“数据是新的石油。”
4
第4页/共33页
一.认识大数据时代
随着一系列标志性事件的发生和建立，人们越发感觉到大数据时代的力 量。因此2013年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”。
得三当 数分今 据技“ 者术大 得，社 天七会 下分” 。数，
据 ，
医院
一个病人的CT影像数据量达几十GB 全国每年需保存的数据达上百亿GB
9
第9页/共33页
二.大数据的应用领域
教育学 情报学 公共服务
天文学
电子政务
传媒业
生物医学
商业智能 图书馆学
气候学
企业管理
市场营销
金融学
生活娱乐
第10页/共33页
总统选举
10
二.大数据的应用领域——政治领域
大数据在我国电子政务领域的应用
14
第14页/共33页
二.大数据的应用领域——政治领域
行为方式——从独立向协同转变
内部协同：各地区政府、各层级政府和各部门之间
如济南电子政务数据交换平台实现了工商、国税、质检、 公安、社保等20多个部门涉税数据的共享，国税局与地税局通 过数据比对，发现了25000条数据差异，落实纳税企业5000多 户，补缴税款2700多万元。
5
4 升学率
课堂 7
5 识字的准确率
举手次数
6
第2作0页业/共的33正页确率
20
20
二.大数据的应用领域——生活娱乐方面
大数据首次播报春运迁徙实况
40天，36亿人次。这是2014年春运的总时间和总出行人数。在这场堪称 人类历史上最大规模的短期迁徙中，人群从哪儿去了哪儿？哪些线路最热门？ 在以往，这些问题可能难以精确回答。但随着技术进步，通过应用“大数据” 这一技术利器，人们已经接近“在迷宫中感受全局”地看见春运的全景。

2024版年度大数据PPT模板

2024版年度大数据PPT模板
感谢您的观看
2024/2/2
33
2024/2/2
28
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
遵守相关法律法规
01
遵守国家和地方关于大数据安全和隐私保护的法律法规，确保
企业合规经营。
建立完善的管理制度
02
建立完善的大数据安全和隐私保护管理制度，明确各部门和人
员的职责和权限。
加强员工培训
03
加强员工对大数据安全和隐私保护的意识和技能培训，提高员
工的安全意识和防范能力。
27
06 大数据发展趋势预测和挑 战
提升用户体验方法
支持多种交互方式，如点击、拖拽、 缩放等；提供实时反馈和动态效果以 增强用户感知；优化页面布局和导航 流程以方便用户使用。
17
04 大数据在业务场景中应用 案例
2024/2/2
18
电商平台个性化推荐系统实现
数据收集
收集用户行为数据，包括浏览、点击、购买 等。
推荐算法
基于用户画像和商品属性，实现个性化推荐。
15
图表类型选择及优化建议
图表类型选择
根据数据类型和展示需求选择合适的 图表类型，如柱状图、折线图、散点 图等。
优化建议
保持图表简洁明了，避免过度装饰；使 用颜色和标签突出重点数据；添加图例 和说明文字以方便理解。
2024/2/2
16

(2024年)大数据介绍pptppt课件

(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

互联网IT信息大数据分析PPT模板(2024)

互联网IT信息大数据分析PPT模板(2024)
投资决策支持
通过对市场数据、企业数据、宏观经济数据等的综合分析 ，为投资者提供科学的投资决策依据，降低投资风险。
客户画像与精准营销
基于客户的基本信息、交易行为、社交网络等数据，构建 客户画像，实现精准营销和个性化服务，提高客户满意度 和忠诚度。
30
智慧城市建设中应用案例
2024/1/26
交通拥堵治理
2024/1/26
01
使用散点图和气泡图揭示商品销量与价格、评价等 因素的关系
02
案例二：城市交通拥堵分析
03
通过地图可视化展示交通拥堵状况和变化趋势
26
数据可视化案例分析
2024/1/26
利用时间序列图分析拥堵指数与时间 段、天气等因素的关联
使用仪表盘和报警功能实时监测交通 拥堵状况并发出预警
27
目录
CONTENTS
2
01
互联网IT信息大数据概述
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/26
3
大数据定义及特点
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。
2024/1/26
处理速度快
大数据处理速度非常快，通常 在秒级时间内给出分析结果。
大数据可以用于疾病预测、个性化治 疗、医疗资源优化等方面，提高医疗 质量和效率。
2024/1/26
政府管理
大数据可以用于城市规划、交通管理 、公共安全等方面，提高政府决策的 科学性和有效性。
商业领域
大数据可以用于市场分析、用户画像 、精准营销等方面，提高企业竞争力 和盈利能力。
6
02
大数据采集与处理技术

大数据的发展趋势课件

大数据的发展趋势课件

应用层，其次分享了大数据的具体应用，主要包
括互联网行业、零售业和交通运输业三种应用场 景，最后展望了大数据的未来发展趋势。
课程总结
• 加快推进新型智慧城市建设的进程中，要加 强大数据的应用管理。国务院总理李克强曾表示， 中国超过80%的数据在政府手中，“数据就像是一
个钻石矿”。是否能够挖掘政府数据源、政府数据
我国大数据产业发展现状和特点——数据基础能力层
• 数据基础能力层，参与主体基本数据开放平台。 • 阿里云从基础的弹性资源供给逐渐扩展服务类型， 研发并提供了一系列数据支撑产品。 • 华为的分布式存储管理系统FusionStorage为异构 海量数据的存储管理提供了弹性可扩展的技术保 障。
大数据：大数据的发展趋势
目录
• • • • • 1、大数据的概述 2、大数据产业的核心要素 3、我国大数据产业发展现状和特点 4、大数据的具体应用 5、大数据的未来发展趋势
导言
• 对政府来说，大数据就像是“无价之 宝”。政府各部门和下属单位都有一套各 系统内的数据资源，涉及到经济、气象、 交通、金融等多个方面，约占国内数据总 量的80%。这些数据经过综合分析利用， 可以用来指导农业生产、金融行业风控、 智慧城市建设等，从而能改善和提高公共 服务水平。
大数据产业的核心要素
• 一、数据资源 • 1、负责原始数据的供给和交换，是数据资产作为 生产要素的直接表现。 • 2、细分为数据资源提供者和数据交易平台两种角 色。
大数据产业的核心要素
• 二、数据基础能力
• 1、负责与生产加工相关的基础设施和技术要素供 应，为数据加工和价值提升提供生产工具。 • 2、主要包括数据存储、数据处理和数据库等多个 角色。
大数据的具体应用——大数据在 当下的杰出表现
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2019/2/25
处理存储技术：20年内提升3个数量级 处 理 存 储
高性能，一些重要 的应用，需要继续 沿摩尔定律提升3 个以上数量级 更加复杂和 智能化的应 用，需要寻 找新的技术 处理能力的 集成，更加 复杂的存储 与处理系统
2019/2/25
/
集成度，从当前的32/28nm，快步前进到14/16nm及以下 低功耗、嵌入式、可靠性、小型、可移动
信息内容的技术：走向智能的核心
信 息 组 织 、 管 理 和 利 用
2019/2/25
应对数量变化， 2的50-100次方
应对音视频信 息类型的变化
应对应用需求 的变化
文字声音的转化、声音处理、图像处理 机器翻译为代表的自然语言处理
TB:2的40次方， GB的1000倍
•
我们每个人都在制造和使用信 过去3年数据量比以往数万息 • 每秒发出290万条短信
年还多 • 每天Twitter上发布5000万
• 2020年数据产出量将比 2009年的44倍还多 • 2006年全球生成、复制的 数字化信息量大约16.1万 PB，当年的信息产生量约
“大数据时代”信息化 发展趋势
杨学山
二o一三年五月十日
2019/2/25
主要内容
1. 大数据的由来和发展
2.
3. 4.
信息技术为大数据开辟了前进道路
大数据是走向信息时代的奠基石 大数据发展的关键环节
5.
电子政务发展中的大数据
一、大数据的由来和发展
大数据是一个自然形成的发展中、阶段性概念
本报告所称大数据是指具有数量巨大、
与感知、网络能力并行的 反应、行动能力，在不同 空间范围信息系统的物理 行为无需人来执行
软件和系统集成：承载信息社会运行控制
使设备和系统变 成可靠的工作系 统
软 件 和 系 统 集 成
2019/2/25
应对设备和系 统复杂化和多 样化的进程
Saas及新的 业态，构建智 能的系统
设备和技术的多样复杂、非结构化事务和信息的处理、 2的50-100次方级大数据的组织与利用、跨领域且物 理世界相对松散的事务处理、设备（系统）控制与事 务处理的融合，复杂系统、不同类型对象的建模 重用、测试、可靠性、安全性、生产率、适应新模式 建模技术、软件工程技术、自动编程技术、验证技术
材料
管理 信息 能源
二、信息技术为大数据开辟了前进道路
信息技术进展是大数据产生和发展的主要动力
• 传感技术：大数据的主要来源
• 存储技术：不仅数据量大，而且要有信息存储模式
• 传输技术：不仅提供传输能力，还是数据的创造者
• 处理技术：不仅是处理能力，更是处理方法（结构化语义
处理）
信息技术继续快速发展，技术 体系更趋完善
1、处理、传输、存储技术延续高速发展 2、感知、显示、获取技术驶入快车道 3、内容处理、智能系统技术不断成熟 4、技术体系不断完善
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传输技术：走向宽带泛在普及
传 输
人与人
走向 G级
物与人
从个位数 到T级P级 甚至更高
超高速
泛在 新的体系 架构
人与物
物与物
端到端数百兆到吉比特，4个以上数量级的汇接带宽，3D 及虚拟现实等传输要求，许多场景下并发数量急剧增加 更加深入的融合：三网、固移，工作网、物联网、互联网 当前的关键技术：端到端G级、下一代互联网、新技术条 件下的城域网和骨干网体系架构，……
条微博
• 每天Google处理的数据24PB • 2012年11月11日第一秒，用 户向阿里网购提出1千万请 求
是历史上图书信息总量的
3000倍
• 全球新增网页571个
为什么叫大数据：二是类型多
• 二是类型多
结构特征：结 构化、半结构 化、非结构化 拥有特征：私有、 共有、公开 形态特征： 语音、文本、 数值、图像、 视频
三是更接近把握信息资源的本质
• 大数据真正开始把信息变成资源
• 有的文章将大数据看作石油，大数据研究与 自然资源利用发现、开采、提炼存在一定的 相似之处 • 研究大数据，首先要研究各种有用的信息在 何处，就是找矿 • 其次是把满足特定需求的信息收集过来，就 是开矿 • 第三是把收集的信息按应用需求进行结构化 处理，就是提炼，如同石油必须经过炼化才 能变成消费用的汽油、柴油或作为原料用的 聚乙烯、聚丙烯
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字声 转音 换文 /
磁生 转物 换光 /
显示反应技术：走向智能
字声 转音 换文 /
磁生 转物 换光
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清晰
色彩 轻便 控制技术
节能
适应 可靠 机器人
显 示 反 应
3D及多维 表 语 文 情 言 字 虚拟现实 虚实结合 的现实
2019/2/25
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打印机、 复印机、 传真机、 三维空间 扫描仪 精确行为
每一个大数据系统的信息集合都具有上述全
部特征，一种或两种类型，数量巨大，也是 大数据。
为什么叫大数据：一是数量大
ZB:2的70次方， EB的1000倍
绝大部分 应用在这 两个数量 级
YB:2的80次方， ZB的1000倍
PB:2的50次方， TB的1000倍
EB:2的B的1000倍
大数据是一个阶段性的概念
大数据是信息和信息资源 开发利用这个稳定概念在今天 这个特定时期的代表名词。关 于大数据所有作用和意义的期 待，都包含在1970年哈佛大学 关于资源三角形的论述中。这 个论述简而言之就是材料、能 源、信息是推动社会发展的三 种基本资源。美国人相信它40 多年了，并为之持续不断地做 了大量的工作，也是美国在IT领 域，包括信息资源领域，一家 独大的一个原因。
高性能，超级计算机、汇聚计算资源能力
感知获取技术： 一组需求驱动快速发展的技术
空间、地球、生物、生命、 社会等全方位、细粒度的感 知
热、压、声 遥感 构成、损伤、 关系 声纳 技术类型 RFID
2019/2/25
感知什么
感 知 获 取
机器阅读 及其他语 义信息的 获取 各类感知 远、细、 清的要求
在计算机处理 能力不断发展、 信息系统处理 的信息日益增 长，特别是互 联网（包括移 动互联网）的 发展、传感技 术的广泛应用， 大数据概念应 运而生 在这里，大数 据和信息、信 息资源是同义 词
多类型、不同结构化程度、不均衡价值密度、
不一致动态特征、不同应用处理特征等特点 信息集合。 本报告所称大数据系统是指一个围绕特 定目的而形成的数据及其处理系统。并不是