《大数据1》-公开·课件设计.ppt

* * * * 大数据时代 大数据发展史 前瞻来看，随着互联网对网民的理解，网民对网络的反作用，互联网将变得越来越智能。它在满足你需求的同时，也在创造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型则是Facebook。 谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的行为、喜好等信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理解就越深入，他的广告就越精准。广告的价值就越高。 这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换取对用户的理解；通过精准的广告，找到生财之道。颠覆了微软卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网的巨擘。 互联网越来越智能 Google精确掌握用户行为、获取需求 微博为新浪带来巨大价值 马云的判断来自于数据分析 “2008年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货,出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。” 马云对未来的预测，是建立在对用户行文分析的基础上。通常而言，买家在采购商品前，会比较多家供应商的产品，反映到阿里巴巴网站统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值，综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大，保证用户行为模型的准确性。因此在这个案例中，询盘数据的下降，自然导致买盘的下降。 腾讯在天津投资建立亚洲最大的数据中心；百度也在投资建立大数据处理中心；新浪推出企业微博产品，提供精准的数据分析服务。 Gartner 2011年技术成熟度曲线,大数据处于高速发展期 技术进化史揭示未来是大数据驱动的智慧型经济模式 什么是大数据 指数型增长的海量数据 海量数据就是大数据吗? 大数据就是云计算嗎? 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 大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等） 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 Value 价值 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. 价值密度低,是大数据的一个典型特征. 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. 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. 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. Volume 数据量 PB是大数据层次的临界点. KB-MB-GB-TB-PB-EB-ZB-YB-NB-DB 对大数据的進一步理解 大数据比云计算更为落地 商业模式驱动 应用需求驱动 云计算本身也是大数据的一种业务模式 大数据不仅仅是“大” 多大？ PB 级 比大更重要的是数据的复杂性，有时甚至大数据中的小数据如一条微博就具有颠覆性的价值 软件是大数据的引擎 和数据中心（Data Center） 一样，软件是大数据的驱动力. 软件改变世界! 大数据生态:软件是引擎 大数据的应用不仅仅是精准营销 通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典型应用，但是大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景 消费行业 金融服务 食品安全 医疗卫生 军事 交通环保 电子商务 气象 管理大数据“易”,理解大数据“难” 目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑，解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心. 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. 大数据为什么重要 更高一层数据层面整合企业内外部 更高数据层面整合 利用用户”行为指纹”创造新商机 用户在线的每一次点击，每一次评论，每一个视频点播，就是大数据的典型来源。互联网企业之所以取得令人瞩目的成绩，其核心的本质就是包括用户网络操作的大数据，进行记录和分析，形成用户“行为指纹”，从而洞悉用户的潜在的、真实的需求，形成预判。 这是传统企业花费重金都难