大数据引领我们走向数据智能化时代BigData目录大数据的定义理解相关技术与应用机遇与挑战大数据的定义理解一什么是大数据
Dada大大数据的构成123大数据的定义理解大数据的“4V”特征大数据时代的背景大数据时代的背景
21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。
互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市
、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。“大数据”的诞生：半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活
，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和
基因学，创造出了“大数据”这个概念。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。20世纪90年代，数据仓库之父的Bi
llInmon就经常提及BigData2011年5月，在“云计算相遇大数据”为主题的EMCWorld2011会议
中，EMC抛出了BigData概念BigData名词由来全球每秒钟发送2.9百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一
个人昼夜不息的读5.5年…每天会有2.88万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3年…推特上
每天发布5千万条消息，假设10秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16年…每天亚马逊上将产生6.3百万
笔订单…每个月网民在Facebook上要花费7千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…Google上
每天需要处理24PB的数据…新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者大数据时代到来TBPBZBEB大量新数
据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长根据IDC监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个
速度在2020年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量数据量增加数据结构日趋复杂
这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴大数据时代正在来临..大数据时代到来大数据的4
V特征“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”的
显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。大数据的构成大数据=海量数据+复杂类型的数据海量交易数据：企
业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访问的静态、历史数据。通过这些数据，我
们能了解过去发生了什么。大数据包括：交易数据和交互数据集在内的所有数据集海量交互数据：源于Facebook、Twitter
、LinkedIn及其他来源的社交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文
件传输ManageFileTransfer协议传送的海量图像文件、Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告诉我们
未来会发生什么。海量数据处理：大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的Ap
acheHadoop。大数据要解决的问题Volume海量的数据规模Variety多样的数据类型ValueVelo
city快速的数据流转巨大的数据价值相关技术与应用二大数据怎么用大数据时代的背景相关技术云计算与大数据大数据领的
应用123相关技术相关技术大数据技术将被设计用于在成本可承受（economically）的条件下，通过非常快速（v
elocity）的采集、发现和分析，从大量化（volumes）、多类别（variety）的数据中提取价值（value），将是IT
领域新一代的技术与架构企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数据中获取新
的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合什么是BigData技术分析技术：数据处理：自然语言处理技术统计和分析：A
/Btest;topN排行榜；地域占比；文本情感分析数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类模型预测：预测模型；机器学习；建模
仿真大数据技术：数据采集：ETL工具数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等基础架构支持：云存储；分布式文件系统
等计算结果展现：云计算；标签云；关系图等一些相关技术存储结构化数据：海量数据的查询、统计、更新等操作效率低非结构化数
据图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储不利于检索、查询和存储半结构化数据转换为结构化存储按照非结构化存储解决
方案：Hadoop（MapReduce技术）流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）技术领域的挑战1、对
现有数据库管理技术的挑战传统的数据库部署不能处理数TB级别的数据，也不能很好的支持高级别的数据分析。急速膨胀的数据体量即将超越
传统数据库的管理能力。如何构建全球级的分布式数据库(Globally-DistributedDatabase)，可以扩展到数
百万的机器，数已百计的数据中心，上万亿的行数据。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）SQL（结构化数据
查询语言），在设计的一开始是没有考虑非结构化数据的。3、实时性的技术挑战：一般而言，像数据仓库系统、BI应用，对处理时间的要
求并不高。因此这类应用往往运行1、2天获得结果依然可行的。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别
之一。网络架构、数据中心、运维的挑战：技术架构的挑战：人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据保存来说，我们的技术改进不
大，而数据丢失的可能性却不断增加。如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
大数据与云计算云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术。数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。当前云计算更偏重
海量存储和计算，以及提供的云服务，运行云应用，但是缺乏盘活数据资产的能力，挖掘价值性信息和预测性分析，为国家、企业、个人提供决策和
服务，是大数据核心议题，也是云计算的最终方向。白云下面数据跑蓝蓝的天上白云飘如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是
挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀！大数据与云计算
2012云计算，2013大数据？美国：美国政府在2012年3月29日宣布投资两亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上
升为国家意志。中国：中国商业联合会：副会长刘建沪介绍说，随着互联网的快速发展，中国的电子商务企业纷纷组建了数据分析部门。
2011年10月，工信部确认京沪深杭等5城市为“云计算中心”试点城市。而真正的问题或许不在于怎样建设“云计算中心”。国家信息中心常
务副主任杜平直言不讳：“应对大数据的到来，需要不断建基础设施，但是建了干什么，有些数据需要存储，也有很多数据可能不需要储存。”
大数据的市场有多大？中央财经大学中国经济管理研究院博士张永力说，国外大数据行业约有1000亿美元的市场，而且每年都以10%的速度
在增长，增速是软件行业的两倍。行业拓展者，打造大数据行业基石：大数据的应用
——企业在投入IBM：IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）;业务事件处理；IBM
MashupCenter的计量，监测，和商业化服务（MMMS）IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere
bigInsights，基于ApacheHadoop。该产品组合包括：打包的ApacheHadoop的软件和服务，代号是b
igInsights核心，用于开始大数据分析软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相
关信息为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案微软：2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门
）合作目标是开发了一系列能够提升生产力和提高决策速度的设备。 EMC：EMC斩获了纽交所和Nasdaq；大数据解决方案
已包括40多个产品。Oracle：Oracle大数据机与OracleExalogic中间件云服务器、OracleExad
ata数据库云服务器以及OracleExalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。政府职能
变革重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程；在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析；政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。大数据的应用——政府 |
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