大數(shù)據(jù)入門普及資料課件

大數(shù)據(jù)入門普及資料大數(shù)據(jù)入門普及資料不知道BIGDATA?你out了!反對派認(rèn)為，我們現(xiàn)在處在一個盲目的大數(shù)據(jù)崇拜時代不知道BIGDATA?你out了!反對派認(rèn)為，我們現(xiàn)在處大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄facebook社交網(wǎng)絡(luò)淘寶、ebuy電子商務(wù)微博、Apps移動互聯(lián)21世紀(jì)是數(shù)據(jù)信息大發(fā)展的時代，移動互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等極大拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍，各種數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大?；ヂ?lián)網(wǎng)（社交、搜索、電商）、移動互聯(lián)網(wǎng)（微博）、物聯(lián)網(wǎng)（傳感器，智慧地球）、車聯(lián)網(wǎng)、GPS、醫(yī)學(xué)影像、安全監(jiān)控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、短信）都在瘋狂產(chǎn)生著數(shù)據(jù)。“大數(shù)據(jù)”的誕生：半個世紀(jì)以來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了一個開始引發(fā)變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。信息爆炸的學(xué)科如天文學(xué)和基因?qū)W，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個概念*。如今，這個概念幾乎應(yīng)用到了所有人類智力與發(fā)展的領(lǐng)域中。大數(shù)據(jù)時代的背景facebook社交網(wǎng)絡(luò)淘寶、ebuy電子商務(wù)微博、AppsGBTBPBEBZB想駕馭這龐大的數(shù)據(jù)，我們必須了解大數(shù)據(jù)的特征。地球上至今總共的數(shù)據(jù)量：在2006年，個人用戶才剛剛邁進(jìn)TB時代，全球一共新產(chǎn)生了約180EB的數(shù)據(jù)；在2011年，這個數(shù)字達(dá)到了1.8ZB。而有市場研究機(jī)構(gòu)預(yù)測：到2020年，整個世界的數(shù)據(jù)總量將會增長44倍，達(dá)到35.2ZB（1ZB=10億TB）！1PB

=2^50字節(jié)1EB

=2^60字節(jié)1ZB=2^70字節(jié)大數(shù)據(jù)時代的爆炸增長GBTBPBEBZB想駕馭這龐大的數(shù)據(jù)，我們必須了解大數(shù)據(jù)的“大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值密度低（Value）”就是“大數(shù)據(jù)”的顯著特征，或者說，只有具備這些特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，才是大數(shù)據(jù)。VolumeVelocityValueVariety大數(shù)據(jù)的4V特征“大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)：企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營交易信息主要包括聯(lián)機(jī)交易數(shù)據(jù)和聯(lián)機(jī)分析數(shù)據(jù)，是結(jié)構(gòu)化的、通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行管理和訪問的靜態(tài)、歷史數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)，我們能了解過去發(fā)生了什么。大數(shù)據(jù)包括：交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集海量交互數(shù)據(jù)：源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他來源的社交媒體數(shù)據(jù)構(gòu)成。它包括了呼叫詳細(xì)記錄CDR、設(shè)備和傳感器信息、GPS和地理定位映射數(shù)據(jù)、通過管理文件傳輸ManageFileTransfer協(xié)議傳送的海量圖像文件、Web文本和點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、科學(xué)信息、電子郵件等等。可以告訴我們未來會發(fā)生什么。海量數(shù)據(jù)處理：大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)已經(jīng)催生出了設(shè)計(jì)用于數(shù)據(jù)密集型處理的架構(gòu)。例如具有開放源碼、在商品硬件群中運(yùn)行的ApacheHadoop。大數(shù)據(jù)的構(gòu)成大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄1、密不可分的大數(shù)據(jù)與云計(jì)算商業(yè)模式驅(qū)動應(yīng)用需求驅(qū)動云計(jì)算本身也是大數(shù)據(jù)的一種業(yè)務(wù)模式大數(shù)據(jù)是落地的云云計(jì)算的模式是業(yè)務(wù)模式，本質(zhì)是數(shù)據(jù)處理技術(shù)。數(shù)據(jù)是資產(chǎn)，云為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供存儲、訪問和計(jì)算。當(dāng)前云計(jì)算更偏重海量存儲和計(jì)算，以及提供的云服務(wù)，運(yùn)行云應(yīng)用，但是缺乏盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)的能力，挖掘價值性信息和預(yù)測性分析，為國家、企業(yè)、個人提供決策和服務(wù)，是大數(shù)據(jù)核心議題，也是云計(jì)算的最終方向。1、密不可分的大數(shù)據(jù)與云計(jì)算商業(yè)模式驅(qū)動應(yīng)用需求驅(qū)動云計(jì)算本2、大數(shù)據(jù)不僅僅是“大”多大？至少PB級比大更重要的是數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，有時甚至大數(shù)據(jù)中的小數(shù)據(jù)如一條微博就具有顛覆性的價值2、大數(shù)據(jù)不僅僅是“大”多大？比大更重要的是數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，有3、軟件是大數(shù)據(jù)的引擎和數(shù)據(jù)中心（DataCenter）

一樣，軟件是大數(shù)據(jù)的驅(qū)動力，軟件改變世界3、軟件是大數(shù)據(jù)的引擎和數(shù)據(jù)中心（DataCenter）大數(shù)據(jù)生態(tài)：軟件是引擎大數(shù)據(jù)生態(tài)：軟件是引擎4、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅是精準(zhǔn)營銷通過用戶行為分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷是大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用，但是大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)特別是公共服務(wù)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景消費(fèi)行業(yè)金融服務(wù)食品安全醫(yī)療衛(wèi)生軍事交通環(huán)保電子商務(wù)氣象4、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅是精準(zhǔn)營銷通過用戶行為分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷5、管理大數(shù)據(jù)“易”理解大數(shù)據(jù)“難”雖然大數(shù)據(jù)是一個重大問題，真正的問題是讓大數(shù)據(jù)更有意義目前大數(shù)據(jù)管理多從架構(gòu)和并行等方面考慮，解決高并發(fā)數(shù)據(jù)存取的性能要求及數(shù)據(jù)存儲的橫向擴(kuò)展，但對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的內(nèi)容理解仍缺乏實(shí)質(zhì)性的突破和進(jìn)展，這是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)資源化、知識化、普適化的核心非結(jié)構(gòu)化海量信息的智能化處理：自然語言理解、多媒體內(nèi)容理解、機(jī)器學(xué)習(xí)等5、管理大數(shù)據(jù)“易”理解大數(shù)據(jù)“難”雖然大數(shù)據(jù)是一個重大問題大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄分析技術(shù)：數(shù)據(jù)處理：自然語言處理技術(shù)統(tǒng)計(jì)和分析：A/Btest;topN排行榜；地域占比；文本情感分析數(shù)據(jù)挖掘：關(guān)聯(lián)規(guī)則分析；分類；聚類模型預(yù)測：預(yù)測模型；機(jī)器學(xué)習(xí)；建模仿真大數(shù)據(jù)技術(shù)：數(shù)據(jù)采集：ETL工具數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫；NoSQL；SQL等基礎(chǔ)架構(gòu)支持：云存儲；分布式文件系統(tǒng)等計(jì)算結(jié)果展現(xiàn)：云計(jì)算；標(biāo)簽云；關(guān)系圖等存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：海量數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計(jì)、更新等操作效率低非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)圖片、視頻、word、pdf、ppt等文件存儲不利于檢索、查詢和存儲半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化存儲按照非結(jié)構(gòu)化存儲解決方案：Hadoop（MapReduce技術(shù)）流計(jì)算（twitter的storm和yahoo！的S4）數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)儲存數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析與挖掘一些相關(guān)技術(shù)分析技術(shù)：存儲解決方案：數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)儲存數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析與挖行業(yè)拓展者，打造大數(shù)據(jù)行業(yè)基石：IBM：IBM大數(shù)據(jù)提供的服務(wù)包括數(shù)據(jù)分析，文本分析，藍(lán)色云杉（混搭供電合作的網(wǎng)絡(luò)平臺）;業(yè)務(wù)事件處理；IBMMashupCenter的計(jì)量，監(jiān)測，和商業(yè)化服務(wù)（MMMS）IBM的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品組合中的最新系列產(chǎn)品的InfoSpherebigInsights，基于ApacheHadoop。該產(chǎn)品組合包括：打包的ApacheHadoop的軟件和服務(wù)，代號是bigInsights核心，用于開始大數(shù)據(jù)分析軟件被稱為bigsheet，軟件目的是幫助從大量數(shù)據(jù)中輕松、簡單、直觀的提取、批注相關(guān)信息為金融，風(fēng)險管理，媒體和娛樂等行業(yè)量身定做的行業(yè)解決方案微軟：2011年1月與惠普（具體而言是HP數(shù)據(jù)庫綜合應(yīng)用部門）合作目標(biāo)是開發(fā)了一系列能夠提升生產(chǎn)力和提高決策速度的設(shè)備。

EMC：EMC斬獲了紐交所和Nasdaq；大數(shù)據(jù)解決方案已包括40多個產(chǎn)品。Oracle：Oracle大數(shù)據(jù)機(jī)與OracleExalogic中間件云服務(wù)器、OracleExadata數(shù)據(jù)庫云服務(wù)器以及OracleExalytics商務(wù)智能云服務(wù)器一起組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統(tǒng)產(chǎn)品組合。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——企業(yè)在投入行業(yè)拓展者，打造大數(shù)據(jù)行業(yè)基石：IBM：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

政府職能變革重視應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，盤活各地云計(jì)算中心資產(chǎn)：把原來大規(guī)模投資產(chǎn)業(yè)園、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)園從政績工程，改造成智慧工程；在安防領(lǐng)域，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提高應(yīng)急處置能力和安全防范能力；在民生領(lǐng)域，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提升服務(wù)能力和運(yùn)作效率，以及個性化的服務(wù)，比如醫(yī)療、衛(wèi)生、教育等部門；解決在金融，電信領(lǐng)域等中數(shù)據(jù)分析的問題：一直得到得極大的重視，但受困于存儲能力和計(jì)算能力的限制，只局限在交易數(shù)型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析；政府投入將形成示范效應(yīng)，大大推動大數(shù)據(jù)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——政府政府職能變革大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

“智慧大腦”智能感知互聯(lián)互通智能運(yùn)營協(xié)同共享美國奧巴馬政府在白宮網(wǎng)站發(fā)布《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，提出“通過收集、處理龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息，從中獲得知識和洞見，提升能力，加快科學(xué)、工程領(lǐng)域的創(chuàng)新步伐，強(qiáng)化美國國土安全，轉(zhuǎn)變教育和學(xué)習(xí)模式”；中國工程院院士鄔賀銓說道，“智慧城市是使用智能計(jì)算技術(shù)使得城市的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的組成和服務(wù)更智能、互聯(lián)和有效，隨著智慧城市的建設(shè)，社會將步入“大數(shù)據(jù)”時代?！彪y點(diǎn)：1、在最初就合理規(guī)劃智慧城市（深度思考哪些領(lǐng)域能夠運(yùn)用）；2、在城市發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施和“云產(chǎn)業(yè)”的同時，更多重視“數(shù)據(jù)”的價值；3、在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的核心技術(shù)不足，需要政府更大的投入。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——熱點(diǎn)：智慧城市“智慧大腦”智能感知互聯(lián)互通智能運(yùn)營協(xié)同共享美國奧巴馬政府在政府、金融、電信等行業(yè)投資建立大數(shù)據(jù)的處理分析手段，實(shí)現(xiàn)綜合治理、業(yè)務(wù)開拓等目標(biāo)；應(yīng)用到制造等更多行業(yè)。更多行業(yè)的應(yīng)用政府、金融、電信等行業(yè)投資建立大數(shù)據(jù)的處理分析手段，實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)的再利用：由于在信息價值鏈中的特殊位置，有些公司可能會收集到大量的數(shù)據(jù)，但他們并不急需使用也不擅長再次利用這些數(shù)據(jù)。例如，移動電話運(yùn)營商手機(jī)用戶的位置信息來傳輸電話信號，這對以他們來說，數(shù)據(jù)只有狹窄的技術(shù)用途。但當(dāng)它被一些發(fā)布個性化位置廣告服務(wù)和促銷活動的公司再次利用時，則變得更有價值。大數(shù)據(jù)價值鏈的3大構(gòu)成：數(shù)據(jù)本身、技能與思維其中三者兼具的又谷歌公司，谷歌在剛開始收集數(shù)據(jù)的時候就已經(jīng)有多次使用數(shù)據(jù)的想法。比方說，它的街景采集車手機(jī)全球定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)不光是為了創(chuàng)建谷歌地圖，也是為了制成全自動汽車以及谷歌眼鏡等與實(shí)景交匯的產(chǎn)品。未來，企業(yè)會依靠洞悉數(shù)據(jù)中的信息更加了解自己，也更加了解客戶。《大數(shù)據(jù)時代》傳統(tǒng)行業(yè)最終都會轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)行業(yè)，無論是金融服務(wù)也、醫(yī)藥還是制造業(yè)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——未來，改變一切數(shù)據(jù)的再利用：大數(shù)據(jù)價值鏈的3大構(gòu)成：數(shù)據(jù)本身、技能與思維未大數(shù)據(jù)賦予我們洞察未來的能力馬云成功預(yù)測2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)“2008年初,阿里巴巴平臺上整個買家詢盤數(shù)急劇下滑，歐美對中國采購在下滑。海關(guān)是賣了貨，出去以后再獲得數(shù)據(jù)；我們提前半年時間從詢盤上推斷出世界貿(mào)易發(fā)生變化了?！蓖ǔ６?，買家在采購商品前，會比較多家供應(yīng)商的產(chǎn)品，反映到阿里巴巴網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，就是查詢點(diǎn)擊的數(shù)量和購買點(diǎn)擊的數(shù)量會保持一個相對的數(shù)值，綜合各個維度的數(shù)據(jù)可建立用戶行為模型。因?yàn)閿?shù)據(jù)樣本巨大,保證用戶行為模型的準(zhǔn)確性。因此在這個案例中，詢盤數(shù)據(jù)的下降，自然導(dǎo)致買盤的下降。人類從依靠自身判斷做決定到依靠數(shù)據(jù)做決定的轉(zhuǎn)變，也是大數(shù)據(jù)作出的最大貢獻(xiàn)之一?！洞髷?shù)據(jù)時代》大數(shù)據(jù)帶來的機(jī)遇大數(shù)據(jù)賦予我們洞察未來的能力馬云成功預(yù)測2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)演進(jìn)，使得未來IT投資重點(diǎn)不再是建系統(tǒng)為核心，而是圍繞大數(shù)據(jù)為核心；海量數(shù)據(jù)可以在各個部門創(chuàng)造重大的財(cái)物價值，未來投資傾斜。未來IT投資重心轉(zhuǎn)移結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)演進(jìn)，使得未來IT投資重點(diǎn)不再是建系大數(shù)據(jù)入門普及資料大數(shù)據(jù)入門普及資料不知道BIGDATA?你out了!反對派認(rèn)為，我們現(xiàn)在處在一個盲目的大數(shù)據(jù)崇拜時代不知道BIGDATA?你out了!反對派認(rèn)為，我們現(xiàn)在處大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄facebook社交網(wǎng)絡(luò)淘寶、ebuy電子商務(wù)微博、Apps移動互聯(lián)21世紀(jì)是數(shù)據(jù)信息大發(fā)展的時代，移動互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等極大拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍，各種數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大。互聯(lián)網(wǎng)（社交、搜索、電商）、移動互聯(lián)網(wǎng)（微博）、物聯(lián)網(wǎng)（傳感器，智慧地球）、車聯(lián)網(wǎng)、GPS、醫(yī)學(xué)影像、安全監(jiān)控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、短信）都在瘋狂產(chǎn)生著數(shù)據(jù)。“大數(shù)據(jù)”的誕生：半個世紀(jì)以來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了一個開始引發(fā)變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。信息爆炸的學(xué)科如天文學(xué)和基因?qū)W，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個概念*。如今，這個概念幾乎應(yīng)用到了所有人類智力與發(fā)展的領(lǐng)域中。大數(shù)據(jù)時代的背景facebook社交網(wǎng)絡(luò)淘寶、ebuy電子商務(wù)微博、AppsGBTBPBEBZB想駕馭這龐大的數(shù)據(jù)，我們必須了解大數(shù)據(jù)的特征。地球上至今總共的數(shù)據(jù)量：在2006年，個人用戶才剛剛邁進(jìn)TB時代，全球一共新產(chǎn)生了約180EB的數(shù)據(jù)；在2011年，這個數(shù)字達(dá)到了1.8ZB。而有市場研究機(jī)構(gòu)預(yù)測：到2020年，整個世界的數(shù)據(jù)總量將會增長44倍，達(dá)到35.2ZB（1ZB=10億TB）！1PB

=2^50字節(jié)1EB

=2^60字節(jié)1ZB=2^70字節(jié)大數(shù)據(jù)時代的爆炸增長GBTBPBEBZB想駕馭這龐大的數(shù)據(jù)，我們必須了解大數(shù)據(jù)的“大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值密度低（Value）”就是“大數(shù)據(jù)”的顯著特征，或者說，只有具備這些特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，才是大數(shù)據(jù)。VolumeVelocityValueVariety大數(shù)據(jù)的4V特征“大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)：企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營交易信息主要包括聯(lián)機(jī)交易數(shù)據(jù)和聯(lián)機(jī)分析數(shù)據(jù)，是結(jié)構(gòu)化的、通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行管理和訪問的靜態(tài)、歷史數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)，我們能了解過去發(fā)生了什么。大數(shù)據(jù)包括：交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集海量交互數(shù)據(jù)：源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他來源的社交媒體數(shù)據(jù)構(gòu)成。它包括了呼叫詳細(xì)記錄CDR、設(shè)備和傳感器信息、GPS和地理定位映射數(shù)據(jù)、通過管理文件傳輸ManageFileTransfer協(xié)議傳送的海量圖像文件、Web文本和點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、科學(xué)信息、電子郵件等等。可以告訴我們未來會發(fā)生什么。海量數(shù)據(jù)處理：大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)已經(jīng)催生出了設(shè)計(jì)用于數(shù)據(jù)密集型處理的架構(gòu)。例如具有開放源碼、在商品硬件群中運(yùn)行的ApacheHadoop。大數(shù)據(jù)的構(gòu)成大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄1、密不可分的大數(shù)據(jù)與云計(jì)算商業(yè)模式驅(qū)動應(yīng)用需求驅(qū)動云計(jì)算本身也是大數(shù)據(jù)的一種業(yè)務(wù)模式大數(shù)據(jù)是落地的云云計(jì)算的模式是業(yè)務(wù)模式，本質(zhì)是數(shù)據(jù)處理技術(shù)。數(shù)據(jù)是資產(chǎn)，云為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供存儲、訪問和計(jì)算。當(dāng)前云計(jì)算更偏重海量存儲和計(jì)算，以及提供的云服務(wù)，運(yùn)行云應(yīng)用，但是缺乏盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)的能力，挖掘價值性信息和預(yù)測性分析，為國家、企業(yè)、個人提供決策和服務(wù)，是大數(shù)據(jù)核心議題，也是云計(jì)算的最終方向。1、密不可分的大數(shù)據(jù)與云計(jì)算商業(yè)模式驅(qū)動應(yīng)用需求驅(qū)動云計(jì)算本2、大數(shù)據(jù)不僅僅是“大”多大？至少PB級比大更重要的是數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，有時甚至大數(shù)據(jù)中的小數(shù)據(jù)如一條微博就具有顛覆性的價值2、大數(shù)據(jù)不僅僅是“大”多大？比大更重要的是數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，有3、軟件是大數(shù)據(jù)的引擎和數(shù)據(jù)中心（DataCenter）

一樣，軟件是大數(shù)據(jù)的驅(qū)動力，軟件改變世界3、軟件是大數(shù)據(jù)的引擎和數(shù)據(jù)中心（DataCenter）大數(shù)據(jù)生態(tài)：軟件是引擎大數(shù)據(jù)生態(tài)：軟件是引擎4、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅是精準(zhǔn)營銷通過用戶行為分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷是大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用，但是大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)特別是公共服務(wù)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景消費(fèi)行業(yè)金融服務(wù)食品安全醫(yī)療衛(wèi)生軍事交通環(huán)保電子商務(wù)氣象4、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅是精準(zhǔn)營銷通過用戶行為分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷5、管理大數(shù)據(jù)“易”理解大數(shù)據(jù)“難”雖然大數(shù)據(jù)是一個重大問題，真正的問題是讓大數(shù)據(jù)更有意義目前大數(shù)據(jù)管理多從架構(gòu)和并行等方面考慮，解決高并發(fā)數(shù)據(jù)存取的性能要求及數(shù)據(jù)存儲的橫向擴(kuò)展，但對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的內(nèi)容理解仍缺乏實(shí)質(zhì)性的突破和進(jìn)展，這是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)資源化、知識化、普適化的核心非結(jié)構(gòu)化海量信息的智能化處理：自然語言理解、多媒體內(nèi)容理解、機(jī)器學(xué)習(xí)等5、管理大數(shù)據(jù)“易”理解大數(shù)據(jù)“難”雖然大數(shù)據(jù)是一個重大問題大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用目錄分析技術(shù)：數(shù)據(jù)處理：自然語言處理技術(shù)統(tǒng)計(jì)和分析：A/Btest;topN排行榜；地域占比；文本情感分析數(shù)據(jù)挖掘：關(guān)聯(lián)規(guī)則分析；分類；聚類模型預(yù)測：預(yù)測模型；機(jī)器學(xué)習(xí)；建模仿真大數(shù)據(jù)技術(shù)：數(shù)據(jù)采集：ETL工具數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫；NoSQL；SQL等基礎(chǔ)架構(gòu)支持：云存儲；分布式文件系統(tǒng)等計(jì)算結(jié)果展現(xiàn)：云計(jì)算；標(biāo)簽云；關(guān)系圖等存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：海量數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計(jì)、更新等操作效率低非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)圖片、視頻、word、pdf、ppt等文件存儲不利于檢索、查詢和存儲半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化存儲按照非結(jié)構(gòu)化存儲解決方案：Hadoop（MapReduce技術(shù)）流計(jì)算（twitter的storm和yahoo！的S4）數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)儲存數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析與挖掘一些相關(guān)技術(shù)分析技術(shù)：存儲解決方案：數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)儲存數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析與挖行業(yè)拓展者，打造大數(shù)據(jù)行業(yè)基石：IBM：IBM大數(shù)據(jù)提供的服務(wù)包括數(shù)據(jù)分析，文本分析，藍(lán)色云杉（混搭供電合作的網(wǎng)絡(luò)平臺）;業(yè)務(wù)事件處理；IBMMashupCenter的計(jì)量，監(jiān)測，和商業(yè)化服務(wù)（MMMS）IBM的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品組合中的最新系列產(chǎn)品的InfoSpherebigInsights，基于ApacheHadoop。該產(chǎn)品組合包括：打包的ApacheHadoop的軟件和服務(wù)，代號是bigInsights核心，用于開始大數(shù)據(jù)分析軟件被稱為bigsheet，軟件目的是幫助從大量數(shù)據(jù)中輕松、簡單、直觀的提取、批注相關(guān)信息為金融，風(fēng)險管理，媒體和娛樂等行業(yè)量身定做的行業(yè)解決方案微軟：2011年1月與惠普（具體而言是HP數(shù)據(jù)庫綜合應(yīng)用部門）合作目標(biāo)是開發(fā)了一系列能夠提升生產(chǎn)力和提高決策速度的設(shè)備。

EMC：EMC斬獲了紐交所和Nasdaq；大數(shù)據(jù)解決方案已包括40多個產(chǎn)品。Oracle：Oracle大數(shù)據(jù)機(jī)與OracleExalogic中間件云服務(wù)器、OracleExadata數(shù)據(jù)庫云服務(wù)器以及OracleExalytics商務(wù)智能云服務(wù)器一起組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統(tǒng)產(chǎn)品組合。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——企業(yè)在投入行業(yè)拓展者，打造大數(shù)據(jù)行業(yè)基石：IBM：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

政府職能變革重視應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，盤活各地云計(jì)算中心資產(chǎn)：把原來大規(guī)模投資產(chǎn)業(yè)園、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)園從政績工程，改造成智慧工程；在安防領(lǐng)域，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提高應(yīng)急處置能力和安全防范能力；在民生領(lǐng)域，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提升服務(wù)能力和運(yùn)作效率，以及個性化的服務(wù)，比如醫(yī)療、衛(wèi)生、教育等部門；解決在金融，電信領(lǐng)域等中數(shù)據(jù)分析的問題：一直得到得極大的重視，但受困于存儲能力和計(jì)算能力的限制，只局限在交易數(shù)型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析；政府投入將形成示范效應(yīng)，大大推動大數(shù)據(jù)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——政府政府職能變革大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

“智慧大腦”智能感知互聯(lián)互通智能運(yùn)營協(xié)同共享美國奧巴馬政府在白宮網(wǎng)站發(fā)布《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，提出“通過收集、處理龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息，從中獲得知識和洞見，提升能力，加快科學(xué)、工程領(lǐng)域的創(chuàng)新步伐，強(qiáng)化美國國土安全，轉(zhuǎn)變教育和學(xué)習(xí)模式”；中國工程院院士鄔賀銓說道，“智慧城市是使用智能計(jì)算技術(shù)使得城市的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的組成和服務(wù)更智能、互聯(lián)和有效，隨著智慧城市的建設(shè)，社會將步入“大數(shù)據(jù)”時代。”難點(diǎn)：1、在最初就合理規(guī)劃智慧城市（深度思考哪些領(lǐng)域能夠運(yùn)用）；2、在城市發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施和“云產(chǎn)業(yè)”的同時，更多重視“數(shù)據(jù)”的價值；3、在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的核心技術(shù)不足，需要政府更大的投入。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——熱點(diǎn)：智慧城市“智慧大腦”智能感知互聯(lián)互通智能運(yùn)營協(xié)同共享美國奧巴馬政府在