大数据概述
大数据概述
- 大数据时代
-
- 第三次信息化浪潮
- 信息科技为大数据时代提供技术支撑
- 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
- 大数据的发展历程
- 大数据概念
-
- 数据量大
- 数据类型繁多
- 处理速度快
- 价值密度低
- 大数据的影响
- 大数据的应用
- 大数据关键技术
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- 大数据的采集
- 导入/预处理
- 统计与分析
- 大数据挖掘
- 两大核心技术
- 大数据计算模式
- 大数据产业
- 大数据与云计算、物联网的关系
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- 云计算
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- 云计算概念
- 云计算关键技术
- 云计算数据中心
- 云计算应用
- 云计算产业
- 物联网
-
- 物联网概念
- 物联网关键技术
- 物联网应用
- 物联网产业
- 大数据与云计算、物联网的关系
大数据时代
第三次信息化浪潮
信息科技为大数据时代提供技术支撑
- 存储设备容量不断增加
- CPU处理能力大幅提升
- 网络带宽不断增加
数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
大数据的发展历程
大数据发展的三个阶段
大数据概念
数据量大
根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律）
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
预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍
数据类型繁多
大数据是由结构化和非结构化数据组成的：
- 10%的结构化数据，存储在数据库中
- 90%的非结构化数据，它们与人类信息密切相关
处理速度快
从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少
1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同
价值密度低
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的商业价值
大数据的影响
图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来，在科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式
- 在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式：
全样而非抽样
效率而非精确
相关而非因果 - 在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决策方式，大数据应用有力促进了信息技术与各行业的深度融合，大数据开发大大推动了新技术和新应用的不断涌现
- 在就业市场方面，大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业
- 在人才培养方面，大数据的兴起，将在很大程度上改变中国高校信息技术相关专业的现有教学和科研体制
大数据的应用
零售行业
零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户的消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一个层面是依据客户购买的产品，为客户提供可能购买的其他产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。
金融行业
（1）银行数据应用场景
利用数据挖掘来分析出一些交易数据背后的商业价值。
（2）保险数据应用场景
用数据来提升保险产品的精算水平，提高利润水平和投资收益。
（3）证券数据应用场景
对客户交易习惯和行为分析可以帮助证券公司获得更多的收益。
医疗行业
医疗行业拥有大量的病例、病理报告、治愈方案、药物报告等，通过对这些数据进行整理和分析将会极大地辅助医生提出治疗方案，帮助病人早日康复。可以构建大数据平台来收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，建立针对疾病特点的数据库，帮助医生进行疾病诊断。
教育行业
通过大数据的分析来优化教育机制，也可以作出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命，在不久的将来，个性化学习终端将会更多地融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向。
农业行业
借助于大数据提供的消费能力和趋势报告，政府可为农业生产进行合理引导，依据需求进行生产，避免产能过剩造成不必要的资源和社会财富浪费。
环境行业
借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。
智慧城市
大数据技术可以了解经济发展情况、各产业发展情况、消费支出和产品销售情况等，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。
大数据关键技术
注：important
大数据技术的不同层面及其功能：
大数据的采集
大数据的采集通常采用多个数据库来接收终端数据，包括智能硬件端、多种传感器端、网页端、移动APP应用端等，并且可以使用数据库进行简单的处理工作。
常用的数据采集的方式主要包括以下几种：
导入/预处理
- 虽然采集端本身有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些数据导入到一个集中的大型分布式数据库或者分布式存储集群当中，同时，在导入的基础上完成数据清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
- 现实世界中数据大体上都是不完整、不一致的“脏”数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意，为了提高数据挖掘的质量，产生了数据预处理技术。
统计与分析
通常来说，如今大数据方面有四种语言可以选择：
- R语言
- Python语言
- Scala
- Java语言
统计与分析主要是利用分布式数据库，或分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总，以满足大多数常见的分析需求，在这些方面可以使用R语言。
虽然R很适合分析数据，但是就一般用途而言不太擅长。可以用R构建模型，但是需要考虑将模型转换成Scala或Python，才能用于生产环境，不太可能使用这种语言编写一种集群控制系统。
大数据挖掘
数据挖掘是创建数据挖掘模型的一组试探法和计算方法，通过对提供的数据进行分析，查找特定类型的模式和趋势，最终形成创建模型。
两大核心技术
大数据计算模式
大数据产业
大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合
大数据与云计算、物联网的关系
云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者相辅相成，既有联系又有区别。
云计算
云计算概念
云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。
云计算关键技术
云计算关键技术包括：虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等。
云计算数据中心
- 云计算数据中心是一整套复杂的设施，包括刀片服务器、宽带网络连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置等
- 数据中心是云计算的重要载体，为云计算提供计算、存储、带宽等各种硬件资源，为各种平台和应用提供运行支撑环境
云计算应用
- 政务云上可以部署公共安全管理、容灾备份、城市管理、应急管理、智能交通、社会保障等应用，通过集约化建设、管理和运行，可以实现信息资源整合和政务资源共享，推动政务管理创新，加快向服务型政府转型
- 教育云可以有效整合幼儿教育、中小学教育、高等教育以及继续教育等优质教育资源，逐步实现教育信息共享、教育资源共享及教育资源深度挖掘等目标
- 中小企业云能够让企业以低廉的成本建立财务、供应链、客户关系等管理应用系统，大大降低企业信息化门槛，迅速提升企业信息化水平，增强企业市场竞争力
- 医疗云可以推动医院与医院、医院与社区、医院与急救中心、医院与家庭之间的服务共享，并形成一套全新的医疗健康服务系统，从而有效地提高医疗保健的质量
云计算产业
云计算产业作为战略性新兴产业，近些年得到了迅速发展，形成了成熟的产业链结构，产业涵盖硬件与设备制造、基础设施运营、软件与解决方案供应商、基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、终端设备、云安全、云计算交付/咨询/认证等环节。
物联网
物联网概念
- 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和远程管理控制。
- 物联网体系架构：
物联网关键技术
物联网中的关键技术包括识别和感知技术（二维码、RFID、传感器等）、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等。
物联网应用
物联网已经广泛应用于智能交通、智慧医疗、智能家居、环保监测、智能安防、智能物流、智能电网、智慧农业、智能工业等领域，对国民经济与社会发展起到了重要的推动作用
物联网产业
完整的物联网产业链主要包括核心感应器件提供商、感知层末端设备提供商、网络提供商、软件与行业解决方案提供商、系统集成商、运营及服务提供商等六大环节。
大数据与云计算、物联网的关系
云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系：
大数据、云计算和物联网之间的关系：
