百分点大数据理念和实践_20160305讲述.pptx

百分点大数据理念和实践 2016.02 一些大数据定义 大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过传统方式，在合理时间内达到 截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。 《维基百科》 大数据指人们在大规模的数据基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据 的基础上是无法完成的。 《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》，2012 大数据集是“庞大的、多样化的、复杂的、纵深的和/或分布式的,它由各类仪器 设备、传感器、网上交易、电子邮件、视频、点击流，以及现在与未来所有可以 利用的其他数字化信号源产生”。 白宫《大数据白皮书》，2014 “Big Data” 之 “BIG” Big Brother 《1984》：The Big Brother is watching Big Govern ment 政府对社会生活有 深入干涉 Big Oil、 Big Steel 1960年代，指代行 业中的超级企业 现实业务 业务IT系统 自动化 数据化 沉淀 智能化 IT 时代 DT 时代 “Big Data”之“BIG” 业务数据 业务IT系统 大 数 据 现实世界 大数据是信息化技术的自然延伸，意思是无处不在的数据 大数据时代大事记 数据仓库 概念提出 WWW诞生 关系数据库发明 信息化概念 提出 互联网诞生 计算机面世 1960 1951 Haoop 诞生 2010 1990 1970 1946 Google发表数据 处理“三驾马车” 数据库发明 2000 大数据概念 提出 MATRIX ? 终结者？ 未来 大数据风起云涌 《第三次浪潮》 发表 大数据是一个强技术的概念，与Hadoop技术密不可分 什么是大数据：我的答案 ? 对事物发展全面细致的数据化的结果 – 量化一切，记录一切 – 多侧面，有深度 – 不为特定目标而记录 ? 海量数据的管理应用的技术和方法 – 采集、存储、追溯、查询、分析、挖掘 大数据的特点 ? 事无巨细的数据记录 ? 过程数据远多于结果数据（传统数据） Volume 体量 ? 数据稍纵即逝，必须实时采集 ? 商机时不再来，必须实时应用 Velocity 速度 ? 多种数据来源，内容五花八门 ? 多种数据结构，标准无法统一 Variety 多样 ? 分析造成“结果”的“原因” ? 发现潜在的“结果” Value 价值 “云大物移社” ? 云计算 是 骨骼 ? 物联网 是 感官 ? 大数据 是 大脑 ? 移动化 是 策略 ? 社会化 是 灵魂 基础 分析 应用 数据 Hadoop: Cloudera MapR NoSQL: Cloudant Couchbase 数据管理： Oceansync Datadog 数据安全与存储： Stormpath Nimblestorage 平台： databricks dataspora 非结构化： Palantir Quid 可视化： visual.ly actuate 日志： splunk loggly 广告： eXelate DataXu 营销： Lattice Gainsight 金融： Zestfinance Lendup 教育： Panorama Knewton 数据市场： bluekai DataMarket factual Azure Marketplace 数据源： quandl premise xignite plaid 开源框架 开源数据库 开源计算 开源其他 Hadoop, Yarn Storm, Spark HBase, MongoDB CouchBase, Neo4J Mahout, Wabbit GraphLab, R Zookeeper, Pentaho Talend 全球大数据生态格局 以产品为中心， 追逐产品毛利 直面顾客，加强内功 以顾客为中心， 追逐ARPU值 多种多样的消费者 地域 年龄 职业 家庭 爱好 … 割裂的渠道 经销 直销 电商 门店 售后 … 标准的产品和服务 功能 质量 配件 包装 维保 … 多种多样的消费者 地域 年龄 职业 家庭 爱好 … 统一的渠道 经销 直销 电商 门店 售后 … 个性化的产品和服务 功能 质量 配件 包装 维保 … 百分点的核心：将消费者数据化，驱动智能经营 深刻把握顾客需求 与顾客沟通 使顾客参与 帮顾客选择 让顾客知晓 快速满足顾客需求 智能的生产流程 质量和安全保障 合理的物流配送 主动的服务 大数据解决方案 电商 互联网 媒体 线下 零售 家电 制造 汽车 政府 旅游 金融 电信 大数据应用 大数据管理 大数据技术 用户基本属性 用户关联关系 用户兴趣偏好 用户价值信息 用户风险信息 用户营销信息