大數據PPTBIG DATA PRESENTATIONPRESENTS BY bantuwang

隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據BIG DATA

大數據是什么？大數據的特征和結構大數據時代的機遇和挑戰大數據的趨勢大數據的應用和案例CONTENTS

PART-01大數據是什么？1

大數據（BIG DATA）指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據定義對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。決策力洞察發現力流程優化能力

大數據是“未來的新石油”大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據就是“未來的新石油”。BIG DATA

何謂大？（數據度量）1Byte= 8 Bit1 KB= 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB= 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB= 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB= 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB= 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB= 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB= 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB= 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB= 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB= 1,024 NB = 1,048,576 BB

到底有多大？1PB相當于50%的全美學術研究圖書館藏書信息內容5EB相當于至今全世界人類所講過的話語1ZB如同全世界海灘上的沙子數量總和1YB相當于7000位人類體內的微細胞總和

大數據帶來的變革123

PART-02大數據的特征和結構2

大數據的特征2176543

大數據的結構大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。半結構化結構化非結構化

大數據的安全威脅大數據基礎設施安全威脅1大數據存儲安全威脅2隱私泄露問題3針對大數據的高級持續性攻擊4數據訪問安全威脅5其他安全威脅6

大數據的三個層面123

大數據改變生活優化各級政府、主管部門、上市公司、企業集團、外資公司都將基于大數據分析平臺優化其決策。革命大數據分析能力逐漸加強，傳統市場研究行業、證券研究所、產業鏈咨詢機構將逐漸消失。顛覆銀行都將基于企業大數據平臺開展銀行直銷業務，同時按照產業鏈金融服務事業部模式開展業務改變因大數據系統的出現，所有依賴信息不對稱盈利的業務都將消失。大數據對政府、金融機構、企業來說，象空氣一樣不可或缺！

PART-03大數據時代的機遇和挑戰3

機遇和挑戰機遇挑戰大數據技術促進國家和社會發展大數據藍海成為企業競爭的新焦點大數據時代呼喚創新型人才大數據技術的運用仍有困難大數據給信息安全帶來新挑戰

機遇1：大數據技術促進國家和社會發展大數據技術的運用前景是十分光明的。當前，我國正處在全面建成小康社會征程中，工業化、信息化、城鎮化、農業現代化任務很重，建設下一代信息基礎設施，發展現代信息技術產業體系，健全信息安全保障體系，推進信息網絡技術廣泛運用，是實現四化同步發展的保證。大數據分析對我們深刻領會世情和國情，把握規律，實現科學發展，做出科學決策具有重要意義，我們必須重新認識數據的重要價值。實現科學發展做出科學決策

機遇2：大數據藍海成為企業競爭的新焦點大數據所能帶來的巨大商業價值，被認為將引領一場足以與20世紀計算機革命匹敵的巨大變革。大數據正在對每個領域都造成影響，包括商業、經濟等領域。大數據正在促生新的藍海，催生新的經濟增長點，正在成為企業競爭的新焦點。

機遇3：大數據時代呼喚創新型人才

挑戰1：大數據技術的運用仍有困難目前，大數據技術的運用仍存在一些困難與挑戰，體現在大數據挖掘的四個環節中。1要對來自網絡包括物聯網和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。2要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，要用到冗余配置、分布化和云計算技術，存儲時對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，并加入便于檢索的標簽。3大數據的復雜性使得難以用傳統的方法描述與度量，需要將高維圖像等多媒體數據降維后度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態及可能模棱兩可的數據中綜合信息，并導出可理解的內容。4使結果更直觀以便于洞察。目前，盡管計算機智能化有了很大進步，但還只能針對小規模、有結構或類結構的數據進行分析，談不上深層次的數據挖掘，現有的數據挖掘算法在不同行業中難以通用。

挑戰2：大數據給信息安全帶來新挑戰123加大隱私泄露風險對現有存儲和安防措施提出挑戰被運用到攻擊手段中大量數據的集中存儲增加了其泄露的風險；一些敏感數據的所有權和使用權并沒有清晰界定。復雜的數據存儲在一起，可能造成企業安全管理不合規；安全防護手段更新升級慢，存在漏洞黑客可收集更多有用信息，大數據分析讓攻擊更精準；大數據為黑客發起攻擊提供了更多的機會

“棱鏡門”引爆大數據時代爭議事情的起因是美國中情局前職員斯諾登向媒體爆料，過去6年間，美國的情報部門通過一個代號為“棱鏡”的項目，從多家知名互聯網公司獲取電子郵件、在線聊天內容、照片、文檔、視頻等網絡私人數據，跟蹤用戶一舉一動。他說，自己只需要坐在辦公桌前，動動指頭，敲敲鍵盤，就能了解很多人的私密信息。斯諾登的爆料引起一片嘩然，根據他提供的資料，被卷入“棱鏡門”事件的公司包括微軟、雅虎、谷歌、蘋果、Facebook等9大IT業巨頭。在“棱鏡門”事件開始發酵之后，這些公司先是趕緊出面否認與美國政府的監視項目進行過合作，并相繼發表聲明，呼吁政府采取更透明態度，以證明他們的“清白”。

PART-04大數據的趨勢4

借助大數據尖端分析加速發展如果正確的數據出現在合適的時間，您的業務將有望獲得什么機會？如何更有效率地運營您的業務？通過數據分析獲得變革的潛力與直觀理解影響著醫療、銀行、交通運輸、制造等各行各業。對于許多早期的使用者，當他們從傳統商業智能 (BI) 的實踐發展到可靠直觀理解的更高級分析（預測性和規范性）時，數據改變了他們的業務，無論是通過新的發現、更尖端的產品和服務或總體更好的客戶體驗。

大數據的趨勢趨勢一數據的資源化：是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。趨勢二與云計算的深度結合：大數據離不開云處理，云處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。趨勢三科學理論的突破：隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界里的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。趨勢四數據科學和數據聯盟的成立：未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。

趨勢五數據泄露泛濫：未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防范。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。趨勢六數據管理成為核心競爭力：數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當“數據資產是企業核心資產”的概念深入人心之后，企業對于數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。趨勢七數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵：采用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據并通過BI獲得更佳決策。趨勢八數據生態系統復合化程度加強：大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。

PART-05大數據的應用和案例5

大數據的應用領域教育學情報學公共服務天文學電子政務傳媒業生物醫學商業智能圖書館學氣候學企業管理市場營銷金融學生活娛樂總統選舉

企業大數據建設方法大數據業務戰略大數據建設目標大數據架構設計大數據實施大數據運維大數據持續改進服務改進技術升級架構優化

擴展現有架構1324更深入地分析當前數據針對高數據速度設計針對數據多樣性和數據量進行設計發現新模式—— 提高業務價值 ——

商品零售大數據此事經被《紐約時報》報道后，塔吉特“大數據”的巨大威力轟動全美在美國，有一位父親怒氣沖沖地跑到塔吉特賣場，質問為何將帶有嬰兒用品優惠券的廣告郵件，寄送給他正在念高中的女兒?然而后來證實，他的女兒果真懷孕了。這名女孩搜尋商品的關鍵詞，以及在社交網站所顯露的行為軌跡，使沃爾瑪捕捉到了她的懷孕信息。模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜；在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最后塔吉特選出了25種典型商品的消費數據構建了“懷孕預測指數”，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，因此Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。擁抱大數據

消費大數據

證監會大數據回顧“老鼠倉”的查處過程，在馬樂一案中，“大數據”首次介入。深交所此前通過“大數據”查出的可疑賬戶高達300個

交通大數據UPS最新的大數據來源是安裝在公司4.6萬多輛卡車上的遠程通信傳感器，這些傳感器能夠傳回車速、方向、剎車和動力性能等方面的數據。收集到的數據流不僅能說明車輛的日常性能，還能幫助公司重新設計物流路線。大量的在線地圖數據和優化算法，最終能幫助UPS實時地調配駕駛員的收貨和配送路線。該系統為UPS減少了8500萬英里的物流里程，由此節約了840萬加侖的汽油。

金融大數據阿里“水文模型”是按小微企業類目、級別等分別統計一個阿里系商戶的相關“水文數據”庫。如過往每到某個時點，該店鋪銷售會進入旺季，銷售額就會增長，同時每在這個時段，該客戶對外投放的額度就會上升，結合這些水文數據，系統可以判斷出該店鋪的融資需求；結合該店鋪以往資金支用數據及同類店鋪資金支用數據，可以判斷出該店鋪的資金需求額度。$

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