大数据分析Big data analysis PPT download汇报人：JAKY汇报部门：WOTUWANG

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

目录CONTENTS大数据是什么？大数据的特征和结构1234大数据时代的机遇和挑战大数据的趋势

01What is the big data?

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

海量高增长率多样化决策力洞察力优化力 对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据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。大数据就是“未来的新石油”。

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何谓大？

1PB相当于50%的全美学术研究图书馆藏书信息内容5EB相当于至今全世界人类所讲过的话语1ZB如同全世界海滩上的沙子数量总和1YB相当于7000位人类体内的微细胞总和

不是随机样本而是全部数据不是因果关系而是相关关系不是精确性而是混杂性更多更好更杂

02The characteristics and structure of big data

结构化半结构化大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

02Opportunities and challenges in the era of big data

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机遇挑战大数据技术促进国家和社会发展大数据蓝海成为企业竞争的新焦点大数据时代呼唤创新型人才大数据技术的运用仍有困难大数据给信息安全带来新挑战

大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。大数据正在对每个领域都造成影响，包括商业、经济等领域。大数据正在促生新的蓝海，催生新的经济增长点，正在成为企业竞争的新焦点。大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。

大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。实现科学发展 做出科学决策

数据收集要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，还可与历史数据对照数据处理大数据的复杂性使得难以用传统的方法描述与度量，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，要用到冗余配置、分布化和云计算技术，存储时对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量.结果的可视化呈现要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，要用到冗余配置、分布化和云计算技术，存储时对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，并加入便于检索的标签。数据收集要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，还可与历史数据对照数据收集要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，还可与历史数据对照

加大隐私泄露风险大量数据的集中存储增加了其泄露的风险；一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。复杂的数据存储在一起，可能造成企业安全管理不合规；安全防护手段更新升级慢，存在漏洞。黑客可收集更多有用信息，大数据分析让攻击更精准；大数据为黑客发起攻击提供了更多的机会存储和安防挑战运用攻击手段加大隐私泄露风险大量数据的集中存储增加了其泄露的风险；一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。

“棱镜门”引爆大数据时代争议事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6年间，美国的情报部门通过一个代号为“棱镜”的项目，从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照片、文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自己只需要坐在办公桌前，动动指头，敲敲键盘，就能了解很多人的私密信息。斯诺登的爆料引起一片哗然，根据他提供的资料，被卷入“棱镜门”事件的公司包括微软、雅虎、谷歌、苹果、Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之后，这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行过合作，并相继发表声明，呼吁政府采取更透明态度，以证明他们的“清白”。

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