1、BigData,大数据平台概要介绍,不知道BIG DATA? 你out了!,前瞻来看，随着互联网对网民的理解，网民对网络的反作用，互联网将变得越来越智能。它在满足你需求的同时，也在创造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型则是Facebook。谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的行为、喜好等信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理解就越深入，他的广告就越精准。广告的价值就越高。这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换取对用户的理解；通过精准的广告，找到生财之道。颠覆了微软卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网
2、的巨擘。,互联网越来越智能,Google精确掌握用户行为、获取需求,微博为新浪带来巨大价值,马云的判断来自于数据分析,“2008年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货,出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。”,马云对未来的预测，是建立在对用户行文分析的基础上。通常而言，买家在采购商品前，会比较多家供应商的产品，反映到阿里巴巴网站统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值，综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大，保证用户行为模型的准确性。因此在这个案例中，询盘数据的下降，自然导致买盘
3、的下降。腾讯在天津投资建立亚洲最大的数据中心；百度也在投资建立大数据处理中心；新浪推出企业微博产品，提供精准的数据分析服务。,Gartner 2011年技術成熟度曲線,大數據處於高速發展期,技術演進歷史揭示未來是大数据驅動的智慧型經濟模式,什麼才是大數據?,指数型增长的海量数据,海量數據就是大數據嗎?,大數據就是雲計算嗎?,大数据的4V特性,体量Volume,多样性Variety,价值密度Value,速度Velocity,非结构化数据的超大规模和增长总数据量的8090%比结构化数据增长快10倍到50倍是传统数据仓库的10倍到50倍,大数据的异构和多样性很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据）
4、无模式或者模式不明显不连贯的语法或句义,大量的不相关信息对未来趋势与模式的可预测分析深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等）,实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃立竿见影而非事后见效,Value 價值,挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息.价值密度低,是大数据的一个典型特征.,Variety 多樣性,企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世界中人与人交互信息,位置信息等是大数据的主要来源. 能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之一.语义分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地理信息技术等,都会
5、在大数据分析时获得应用.,Velocity 速度,1s 是临界点.对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理结果就是过时和无效的.实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术,BI技术的关键差别之一.,Volume 数据量,PB是大数据層次的临界点. KB-MB-GB-TB-PB-EB-ZB-YB-NB-DB,对大数据的進一步理解,大数据比云计算更为落地,商业模式驱动,应用需求驱动,云计算本身也是大数据的一种业务模式,大数据不仅仅是“大”,多大？PB 级,比大更重要的是数据的复杂性，有时甚至大数据中的小数据如一条微博就具有颠覆性的价值,软件是大数据的引擎,和数据中心（Data
6、 Center） 一样，软件是大数据的驱动力.软件改变世界!,大数据生态:软件是引擎,大数据的应用不仅仅是精准营销,通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典型应用，但是大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景,消费行业,金融服务,食品安全,医疗卫生,军事,交通环保,电子商务,气象,管理大数据“易”,理解大数据“难”,目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑，解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心.非结构化海量信息的智能化处理：自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等.,大数据为什
7、么重要？,更高一层数据层面整合企业内外部,更高数据层面整合,利用用户”行为指纹”创造新商机,用户在线的每一次点击，每一次评论，每一个视频点播，就是大数据的典型来源。互联网企业之所以取得令人瞩目的成绩，其核心的本质就是包括用户网络操作的大数据，进行记录和分析，形成用户“行为指纹”，从而洞悉用户的潜在的、真实的需求，形成预判。这是传统企业花费重金都难以企及的梦想。所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户平台级公司的附庸。,大数据组成和展現方式？,基于SQL语言: 面对OLAP的传统行和列,不基于SQL或map-reduce的: 由谷歌率先发起,数据流: 基于运行商数据直接生成任意图形,数据入口/汇聚,数据平台,分析,传统交付模式-单片或基于设备的解决方案,云: 能够充分利用物理设施的弹性，以实现处理快速增长数据的能力,“数据库将演变成一个虚拟的，基于云计算，超级可扩展的分布式平台。”- Forrester analyst Jim Kobielus,新模式和新技术,展现方式：大型控制中心、移动终端,在多样性、体量、速度三大主要特征的指引下，大数据将有新型的展现方式：大型控制中心和移动终端，实现数据的实时处理和快速决策。,
