大数据中心PPT课件

•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。

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
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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

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。

阐述数据质量评估、监控及提升的方法论和 实践经验。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。

投资策略优化
基于大数据分析的市场趋势预测，可以帮助投资者制定更科学的投 资策略。
反欺诈检测
利用大数据技术，金融机构可以实时监测交易行为，有效识别并预防 金融欺诈行为。
医疗行业大数据应用案例分享
个性化医疗
通过分析患者的历史数据和基因信息，医生可以为患者提供个性 化的治疗方案。
流行病预测
基于大数据分析，医疗机构可以预测流行病的传播趋势，提前制定 防控措施。
数据处理技术
数据处理技术是对数据进行采集、存储、检索、加工、 变换和传输的技术。数据处理的基本目的是从大量的、 可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对 于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据 处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿 于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发 展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展 的进程。
数据可视化案例分析
商业智能应用
01
通过数据可视化展示企业的销售、库存、财务等数据，帮助企
业决策者更好地了解企业运营情况。
智慧城市应用
02
利用数据可视化技术展示城市的交通、环境、安全等数据，为
城市规划和管理提供有力支持。
医疗健康应用
03
通过数据可视化展示病人的病历、检查结果、用药情况等数据
，为医生和病人提供更好的医疗服务和健康管理。
大数据采集与预处
03
理
数据采集方法与技术
01 02
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为，自动抓取互联网上的数据。包括通用爬虫和聚焦 爬虫两种类型，前者用于大规模网页数据抓取，后者针对特定主题或网 站进行数据抓取。
API接口调用
通过调用网站或应用提供的API接口，获取结构化数据。这种方式需要 了解目标API的调用方式和数据格式。

航空行业解决方案
客票销售电子商务平台
航空代理人销售平台
机场旅客服务平台
机场信息管理系统
航空协会与管理机构信息系统
1
0
智慧医疗：可穿戴设备、电子病历、远程医疗、移动支付
政府公卫监控/决策平台
上门诊疗/随访
个人/家庭健康档案
社区熙康
全科医生随诊包
健康小屋
转诊/远程医疗
区域中心医院 HIS
全方位支持/协同
个人/家庭健康档案
社区服务中心 （HIS、公卫系统）
个人/家庭健康档案区域诊疗平台
区域医疗信息网平台
地区大型综合医疗医院 11
2019/12/19
12
智慧教育：整合各类教育资源，实现教育资源平衡
教育主管部门
学校
老师
家长
学生
智慧校园
智慧教室
智慧图书馆
电子书包
远程教育
校园一卡通
平安校园
教育管理公共服务平台
缺乏数据共享的技术支撑 能力和基础平台
2
政务大数据中心建设定位
依托城市大数据中心相关平台和应用支撑，汇聚城市管理各相关部门业务数据，进行集中展示和 分析，提升城市运行管理、政务服务、城市综合管理决策和产业转型升级等方面的综合能力。
惠民
推动公共服务便利化，让百 姓办事不求人，实现衣食住 行医疗教育等公共服务便捷 化，市民生活幸福指数明显 提升
预测模型
统计报表分析
政务数据分析
预测结果
宏观调控 交通规划 安全通告 Fra bibliotek动指……挥管理者可以实现 管理者可以实现
民生资源：
社会保险收支预测
价格波动预测
市场经济预测

THANK YOU
感谢观看
总结词
通过大数据分析，深入了解用户在电商平台上的行为模 式和偏好，优化产品推荐和营销策略。
详细描述
收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购买、评价等数 据，运用数据分析工具进行挖掘和分析。识别用户的购 买习惯、兴趣爱好和消费趋势，为产品开发和营销提供 有力支持。
社交媒体情绪分析
总结词
利用大数据分析社交媒体上的文本、图片和视频，了 解公众的情绪和态度，为企业决策提供依据。
预测性分析
预测模型建立
利用回归分析、时间序列分析、机器学习等技术，建 立数据预测模型，对未来数据进行预测。
模型评估与优化
通过交叉验证、调整参数等方法，评估模型的预测精 度和稳定性，并进行优化和改进。
预测结果解读
对预测结果进行解释和说明，帮助用户理解预测的意 义和价值。
规范性分析
01
数据关联分析
通过关联规则挖掘、相关性分析 等技术，发现数据之间的关联和 规律，为决策提供支持。
数据清洗
在数据存储之前，需要对数据进行清洗，去除重 复、错误或不完整的数据。
数据整合
将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行更 全面的分析。
数据分析
利用统计分析、机器学习等技术对大数据进行深 入分析，以揭示数据中的模式和趋势。
数据可视化
数据可视化是将大数据以图形、图表 等形式呈现出来，以便更好地理解和 解释数据。
数据泄露风险
大数据的收集和处理涉及到大量的个人隐私信息，需要采取有效 的安全措施，防止数据泄露和滥用。
访问控制和权限管理
建立完善的访问控制和权限管理制度，对数据进行分级管理，确 保只有经过授权的人员能够访问相关数据。
加密与脱敏技术

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2010
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Series 1 Series 2 Series 3 Series 4
添加标题内容
There are many variations of passages but the majority have suffered alteration in some form by injected.

全民参与
全民监督
全民服务
PPT课件
爱城市——我的城市我的家，全民城管全民管！
32
228
PPT课件
交流答疑、THANKS
谢谢
THE END 229
66
事件部件管理法
• 城市部件：即物化的城市管理对象。主要包括道路、桥梁、水、电、气、 热 等市政公用设施及公园、绿地、休闲健身娱乐设施等公共设施，也包括 门 牌、广告牌匾等部分非公共设施。为了便亍对城市部件的管理，将按照 城 市功能对城市部件进行分类。
• 事件：为非部件类的城市管理事件。主要有7大类：大件废弃物，私搭乱建， 垃圾碴土，宣传广告，街面秩序，工地管理，环境卫生。
………
智慧城管
运行环境
应用系统
机构体制建设
➢监督指挥中心机构编 制 ➢与职队伍（坐席人员 和监 督员） ➢数字城管运行规范 ➢评价考核体系
应用系统建设
➢ 标准9大应用系统 ➢ 系统扩展应用 ➢ 系统外延应用 ➢ 智慧公众服务平台 ➢ 综合指挥调度系统
PPT课件
114
智慧城管的平台架构
智慧城管系统
九个部分标准系统
PPT课件
224
云平台特点：灵活定制
业务短信
采集员 管理
数据 分析
车辆定位
第三方地图
领导督办
云平台
移动处置
部件 管理
公众服务 微平台
视频接入 ……
基亍住建部规范标准开发，根据丌同区(县)的需求个性化定制不拓展，随意组合。
PPT课件
225
云平台特点：大数据分析能力
决策推送 数据分析
大数据分析 子系统
构建维护 子系统
受理子系统
大屏幕监督 指挥子系统

智慧城市建设中的大数据应用
交通拥堵治理
通过大数据分析城市交通流量、路况 等信息，为交通拥堵治理提供科学依
据。
公共安全监控
运用大数据技术对城市安全监控数据 进行实时分析，提高公共安全保障能
力。
城市规划与管理
利用大数据技术对城市规划、建设、 管理等方面进行全面分析，提高城市
管理的科学性和精细化水平。
社会信用体系建设中的大数据应用
ABCD
物联网技术体系
感知层、网络层、应用层
物联网在大数据中的应用案例
智能交通、智能家居、智能医疗等
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
边缘计算概述
边缘计算的定义、特点、应用场景
雾计算概述
雾计算的定义、特点、与云计算的区别和联系
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
降低数据传输延迟、提高数据处理效率、增强数据安全性
政府信息公开与透明化建设
政府数据开放共享
通过大数据平台实现政府各部门间数据共享，提高政府决策效率和 透明度。
政策效果评估
利用大数据分析技术对政策实施效果进行实时监测和评估，为政策 调整提供依据。
舆情分析与应对
运用大数据技术对社会舆论进行实时监测和分析，帮助政府及时了 解民意，提高应对突发事件的反应速度。
信用信息征集与整合
通过大数据平台实现各类信用信息的征集、 整合和共享，为信用评价提供全面、准确
的数据支持。
信用评价与监管
运用大数据技术对各类主体进行信用评价， 并根据评价结果实施分类监管，提高监管 效率。
信用联合奖惩
利用大数据技术对失信行为进行实时监测 和联合惩戒，对守信行为给予激励和奖励，
营造诚信社会氛围。
数据挖掘算法

THANKS
感谢观看
隐私保护法规及实践
隐私保护法规概述
介绍国内外关于隐私保护的法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 、中国的《网络安全法》等。这些法规对数据处理者的责任和义务进行了规定。
隐私保护实践方法
探讨在实际应用中如何遵守隐私保护法规，包括建立合规的数据处理流程、采用 匿名化或伪匿名化技术处理数据、征得用户同意等实践方法。
数据挖掘算法及应用
数据挖掘基本概念
介绍数据挖掘的定义、目的、常用算法等。
经典数据挖掘算法
详细讲解经典的数据挖掘算法，如K-means、决策树、支持向 量机等。
数据挖掘应用案例
通过案例演示数据挖掘在实际问题中的应用，如推荐系统、信用 评分等。
04
大数据可视化与报表
数据可视化基本概念
数据可视化的定义
介绍HDFS的常用命令行工具及其使 用方法，如hadoop fs命令等。
HDFS API编程
介绍如何使用Java API进行HDFS文 件的读写操作，包括创建文件、写入 数据、读取数据等。
NoSQL数据库简介
01
NoSQL数据库概述
介绍NoSQL数据库的基本概念、 分类和特点，以及与传统关系型 数据库的比较。
金融领域大数据应用
信贷风险评估
通过收集和分析借款人的多维度数据（如征信记录、社交网络、消费行为等），评估其 信贷风险，为金融机构提供贷款决策支持。
金融市场分析
运用大数据技术对金融市场数据进行实时监测和分析，发现市场趋势和交易机会，为投 资者提供决策依据。
反欺诈与合规监管
利用大数据挖掘和机器学习技术，识别潜在的金融欺诈行为和违规交易，保障金融市场 的健康运行。

应
决策支持应用域
用
层
监督管理应用域
应急指挥救援应用域 物联网监测预警应用域
支
统一身份认证 GIS应用服务
报表服务
统一消息服务
撑
层 移动应用服务 模型分析服务 工作流服务
知识图谱
数
数据接入 数据处理 数据管控 数据服务 交换共享
据
层
原始库
资源库
主题库
专题库
设
政务一朵云（计算服务、存储服务、数据库服务、安全服务）
应急管理大数据 指挥中心解决方案
01 章 节
Part
建设背景
1.2 建设任务
02 章 节
Part
业务解析
2.1 业务体系
预防
常态
监管
生产安全监测预警 危化品安全监督
消防监督
自然灾害监测预警
矿山安全监督
执法检查
风险评估
烟花爆竹安全监督 行政处罚
灾害防治
工矿商贸安全监督 诚信监管
非常态
救援
应急值守
危险源/ 风险辨识
风险 评估
重大源 高风险
监测 监控
监管执法
监督 预警分析 区域
应急
管理
预警
救援 事
重大隐患上报
隐患
日常
预 警 升
企业 级
应急 升级
企业
故 分 析
管理 隐患整改闭环 预警
应急
危险源/ 风险
人 机 物环 管 风险程度
03 章 节
Part
总体框架
3.1 技术架构
门 户
PC端
层
移动端
大屏端
安全生产监督管理平台
隐 患 监 查

仪表盘设计
信息图表
讲解设计仪表盘的原则和技巧， 用于直观展示大数据分析结果。
掌握信息图表的制作方法，将 复杂的数据转化为简洁有力的 图形展示。
数据安全与保护
数据隐私
讨论大数据平台中数据隐 私的问题和挑战，以及隐 私保护的解决方案。
安全性
介绍保护大数据平台安全 的措施，包括身份验证、 访问控制和数据加密。
大数据平台开发课件PPT
本课件介绍大数据平台开发过程和关键内容。了解大数据平台的概述、构建 与架构、数据存储与管理、数据分析与处理等内容。
课程介绍
通过本课程，您将掌握大数据平台开发的核心理论和实践技能。了解大数据 平台的基本概念、应用场景和未来发展趋势。
大数据平台概述
概念与定义
学习大数据的定义、特点和重 要性，以及大数据对各行业的 影响。
灾备与恢复
讲解灾备和恢复的策略和 方法，确保数据的完整性 和持续可用性。
数据采集与清洗
了解数据采集的方法和技术，以及数据清洗的重要性和常用的清洗方法。
解释分布式计算的概念和原理，介绍常见的 分布式计算框架。
架构设计
深入研究大数据平台的架构设计原则和最佳 实践。
数据存储与管理
存储技术
介绍常见的大数据存储技术， 如HDFS、NoSQL数据库等。
数据管理
数据治理
讨论数据的收集、清洗性， 以及如何制定数据管理策略。
数据爆炸
了解大数据时代产生的原因和 背景，掌握大数据的规模和增 长速度。
三个V
介绍大数据的三个特征：数据 量大、数据速度快、数据种类 多。
平台构建与架构
基础设施
构建大数据平台所需的硬件、网络和软件基 础设施。
容错与可扩展性

可以帮助企业发现市场趋势和潜在商机，为商业模式创新提供有力支持。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
总结词
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。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。

总结词：辅助诊断、病患监测、药物研发
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。

• 实时分析而非批量式分析 • 数据输入、处理与丢弃 • 立竿见影而非事后见效
Part 2 大数据的4V特征—Volume
1Bity
1KB
1MB
1GB
1TB
1PB
1EB
1ZB
1YB
1PB相当于50%的全美学术研究图书馆藏书信息内容 5EB相当于至今全世界人类所讲过的话语 1ZB如同全世界海滩上的沙子数量总和 1YB相当于7000位人类体内的微细胞总和
• 4V特征
Part 1 什么是大数据
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”。
大数据的特征
Part 2 大数据的特征
Volume
数据量体
• 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
奥巴马 “将投入巨资拉动与大数据相关的产业”“数据为“未来的 石油“，是美国综合国力的一部分，是与陆权、海权、空权 同等重要的“国家核心资产”。
李 克 强 ：加快推进全国中小企业征信系统建设,通过大数据等技术优化 中小企业征信资质。
李克强 经济数据和目标的进一步调整，中小企业将面临更大的压力， 互联网金融除了解决便利性问题外，更重要的是如何围绕特 有的大数据资源展开对实体经济的服务
行 业
了解更多的生命奥秘。
体育娱乐
大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。
安全领域
政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御 网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。