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大数据技术及应用
培训
c
o
•大数据技术概述
•大数据技术架构与组件
n
•大数据处理流程与方法
t•大数据技术在各行业应用
e目录•大数据技术挑战与未来趋势
•企业如何应用大数据技术
n
t
s
01
大数据技术概述
大数据定义与特点
大数据定义
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。
大数据特点
大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低四大特点。其中，数据量大指数据量
已达到TB、PB级别；数据类型繁多包括结构化、半结构化和非结构化数据；处理速度快要求对数据进
行实时或准实时处理；价值密度低则指大数据中真正有价值的信息相对较少。
大数据技术发展历程
初始阶段发展阶段成熟阶段
大数据技术的初始阶段主要是对随着大数据技术的不断发展，人目前，大数据技术已经逐渐成熟，
大量数据进行存储和管理，如分们开始关注如何从海量数据中提形成了包括数据采集、存储、处
布式文件系统HDFS和NoSQL数取有价值的信息，数据挖掘、机理、分析和可视化等在内的一整
据库等技术的出现。器学习等技术逐渐得到广泛应用。套技术体系，为各行各业提供了
强大的数据支持。
大数据技术应用领域
金融行业零售行业
大数据技术在金融行业的应用非常广泛，如风险控制、客零售行业通过大数据技术可以更加精准地了解消费者需求
户画像、智能投顾、征信等方面都需要借助大数据技术进和行为习惯，从而进行商品推荐、库存管理、市场营销等
行数据分析和挖掘。方面的优化。
医疗行业政府治理
医疗行业可以利用大数据技术对海量医疗数据进行分析和政府可以利用大数据技术提高公共服务水平和效率，如智
挖掘，提高疾病诊断的准确性和效率，同时还可以进行医能交通、智慧城市、公共安全等方面的应用都需要借助大
疗资源管理和科研等方面的应用。数据技术的支持。
02
大数据技术架构与组
件
大数据技术架构概述
大数据技术架构的定义和组成
包括数据源、数据存储、数据处理、数据分析和
1数据应用等部分。
大数据技术架构的特点
具备可扩展性、高可用性、高容错性
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