1、 教学文件 第 1 页，共 6 页 学 案 课程名称： 信息技术 课 题： 数据处理 大数据 未来趋势 授课年级： 中职一年级 【 教学内容分析 】： 本节内容 旨在通过 学习 大数据面临的问题、大数据未来趋势、大数据应用趋势 ，了解大数据相关理论。 【 教学目标 】： 知识与能力： 掌握 大数据相关理论。 过程与方法： 通过总结 大数据面临的问题、大数据未来趋势、大数据应用趋势， 掌握大数据相关知识和信息，再调动学生 去调查更多知识，获取更多内容 。 【 教学重、难点 】： 教学重点： 大数据面临的问题、大数据未来趋势、大数据应用趋势， ； 教学难点： 大数据面临的问题、大数据未来趋势、大数
2、据应用趋势， 【 教学过程 】： 新 课 ： 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。 一、 大数据时代所面对的问题 （ 一 ） 、容量问题 教学文件 第 2 页，共 6 页 这里 所说的“大容量”通常可达到 PB 级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。 “ 大数据 ” 应用除了数
3、据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的 NAS 系统就存在 这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。 对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展
4、过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推（ 二 ） 、延迟问题 “ 大数据 ” 应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。举个例子来说，网络成衣销售行业的在线广告推广服务需要实时的对客户的浏览记录进行分析，并准确的进行广告投放。这就要求存储系统在必须能够支持上述特性同时保持较高的响应速度， 因为响应延迟的结果是系统会推送“过期”的广告内容给客户。 （ 三 ） 、成本问题 “ 大 ” ，也可
5、能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的 “ 效率 ” ，同时还要减少那些昂贵的部件。目前，像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且现在还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，都能够获得明显的投资回报。此外，自动精简配置 、快照和克隆技术的使用也可以提升存储的效率。 教学文件 第 3 页，共 6 页 出合作型产品。 最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针
6、对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。 （ 四 ） 、安全问题 某些特殊行业的应 用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于 IT 管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。 （ 五 ） 、数据的积累 许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要
7、保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存 7 年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是 历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。 （ 六 ） 、灵活性 大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点
8、。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应 各种不同的应用类型和数据场景。 （ 七 ） 、应用感知 二、 大数据的未来趋势 趋势一：数据的资源化 教学文件 第 4 页，共 6 页 何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。 趋势五：数据泄露泛滥 数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。 当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管趋势二
9、：与云计算的深度结合 大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自 2013 年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。 趋势三：科学理论的突破 随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。 趋势四：数据科学和数据联盟的成立 未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的
10、人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。 未来 几年数据泄露事件的增长率也许会达到 100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富 500 强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富 500 强企业中，超过 50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数
11、据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。 趋势六：数据管理成为核心竞争力 教学文件 第 5 页，共 6 页 理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关；此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为 36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。 趋势七：数据质量是 BI（商业智能）成功的关键 大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商
12、等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分；系统机制 的调整，也就是商业模式的创新；系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。 趋势八：数据生态系统复合化程度加强 采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据 。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过 BI 获得更佳决策。 三、 未来大数据应用趋势 趋势一：物联网 物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是
13、“信息化”时代的重要发展阶段，其实质是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。 即：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络 ; 其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。 趋势二：智慧城市 目前，我国正处于城镇化加速发展的时期，部分地区“城市病”问题日益严峻。为解决城市发展难题，实现城市可持续发展，建设智慧城市已成为当今世界城市发展不可逆转的历史潮流。 教学文件 第 6 页，共 6 页 这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作 ;此
14、外，发展中的 5G 网络是全世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能 等。 大数据时代，一切可量化，一切可分析。谁也不能断定大数据未来真正的发展趋势，但一定是以多种技术为依托且相互结合，才能释放大数据的“洪荒之力”。 趋势三：增强现实 (AR)与虚拟现实 (VR) 虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维 动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。 VR 应用一开始以电玩为主，
15、现在的应用却超越电玩，例如可以用来教学，靠着 VR 设备，把家里的插头电线完成配线，就像有水电技师在教学一样。 趋势四：区块链技术 区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。 区块链技术是指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本。 趋势五：语音识别技术 语音识别是通用的无屏幕接口，可以迅速地整合在各项工具上，在智能设备跟手机上很好用。 趋势六：人工智能 (AI) 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 趋势七：数字汇流 所有的装置会存取同一个远端资料库，让你的数位生活可以完全同步，随时、无缝的切换使用情境。
