大數(shù)據(jù)概念技術(shù)與應(yīng)用 課件

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)引領(lǐng)我們走向數(shù)據(jù)智能化時(shí)代BigData大數(shù)據(jù)BigData目錄大數(shù)據(jù)的定義理解相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用機(jī)遇與挑戰(zhàn)目錄大數(shù)據(jù)的定義理解相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用機(jī)遇與挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)的定義理解一大數(shù)據(jù)的定義理解一什么是大數(shù)據(jù)Dada大大數(shù)據(jù)的構(gòu)成123大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)的“4V”特征大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景什么是大數(shù)據(jù)Dada大大數(shù)據(jù)的構(gòu)成123大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景facebook社交網(wǎng)絡(luò)淘寶、ebuy電子商務(wù)微博、Apps移動(dòng)互聯(lián)21世紀(jì)是數(shù)據(jù)信息大發(fā)展的時(shí)代，移動(dòng)互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等極大拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍，各種數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大?；ヂ?lián)網(wǎng)（社交、搜索、電商）、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)（微博）、物聯(lián)網(wǎng)（傳感器，智慧地球）、車聯(lián)網(wǎng)、GPS、醫(yī)學(xué)影像、安全監(jiān)控、金融（銀行、股市、保險(xiǎn)）、電信（通話、短信）都在瘋狂產(chǎn)生著數(shù)據(jù)。“大數(shù)據(jù)”的誕生：半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會(huì)生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了一個(gè)開(kāi)始引發(fā)變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長(zhǎng)速度也在加快。信息爆炸的學(xué)科如天文學(xué)和基因?qū)W，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念*。如今，這個(gè)概念幾乎應(yīng)用到了所有人類智力與發(fā)展的領(lǐng)域中。大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景facebook社交網(wǎng)絡(luò)淘寶、ebuy電子商20世紀(jì)90年代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父的BillInmon就經(jīng)常提及BigData2011年5月，在“云計(jì)算相遇大數(shù)據(jù)”為主題的EMCWorld2011會(huì)議中，EMC拋出了BigData概念BigData名詞由來(lái)20世紀(jì)90年代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父的BillInmon就經(jīng)常提全球每秒鐘發(fā)送2.9百萬(wàn)封電子郵件，一分鐘讀一篇的話，足夠一個(gè)人晝夜不息的讀5.5年…每天會(huì)有

2.88萬(wàn)個(gè)小時(shí)的視頻上傳到Y(jié)outube，足夠一個(gè)人晝夜不息的觀看3.3年…推特上每天發(fā)布5千萬(wàn)條消息，假設(shè)10秒鐘瀏覽一條信息，這些消息足夠一個(gè)人晝夜不息的瀏覽16年…每天亞馬遜上將產(chǎn)生6.3百萬(wàn)筆訂單…每個(gè)月網(wǎng)民在Facebook上要花費(fèi)7千億分鐘，被移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)使用者發(fā)送和接收的數(shù)據(jù)高達(dá)1.3EB…Google上每天需要處理24PB的數(shù)據(jù)…新的時(shí)代，人們從信息的被動(dòng)接受者變成了主動(dòng)創(chuàng)造者大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)全球每秒鐘發(fā)送2.9百萬(wàn)封電子郵件，一分鐘讀一篇的話，足TBPBZBEB大量新數(shù)據(jù)源的出現(xiàn)則導(dǎo)致了非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長(zhǎng)根據(jù)IDC監(jiān)測(cè)，人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，大約每?jī)赡攴环?，這個(gè)速度在2020年之前會(huì)繼續(xù)保持下去。這意味著人類在最近兩年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量相當(dāng)于之前產(chǎn)生的全部數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)量增加數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜這些由我們創(chuàng)造的信息背后產(chǎn)生的這些數(shù)據(jù)早已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了目前人力所能處理的范疇大數(shù)據(jù)時(shí)代正在來(lái)臨..大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)TBPBZBEB大量新數(shù)據(jù)源的出現(xiàn)則導(dǎo)致了非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的4V特征“大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價(jià)值密度低（Value）”就是“大數(shù)據(jù)”的顯著特征，或者說(shuō)，只有具備這些特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，才是大數(shù)據(jù)。體量Volume多樣性Variety價(jià)值密度Value速度Velocity非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的超大規(guī)模和增長(zhǎng)總數(shù)據(jù)量的80~90%比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快10倍到50倍是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的10倍到50倍大數(shù)據(jù)的異構(gòu)和多樣性很多不同形式（文本、圖像、視頻、機(jī)器數(shù)據(jù)）無(wú)模式或者模式不明顯不連貫的語(yǔ)法或句義大量的不相關(guān)信息對(duì)未來(lái)趨勢(shì)與模式的可預(yù)測(cè)分析深度復(fù)雜分析（機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能Vs傳統(tǒng)商務(wù)智能(咨詢、報(bào)告等）實(shí)時(shí)分析而非批量式分析數(shù)據(jù)輸入、處理與丟棄立竿見(jiàn)影而非事后見(jiàn)效大數(shù)據(jù)的4V特征“大量化(Volume)、多樣化(Varie大數(shù)據(jù)的構(gòu)成大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)：企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營(yíng)交易信息主要包括聯(lián)機(jī)交易數(shù)據(jù)和聯(lián)機(jī)分析數(shù)據(jù)，是結(jié)構(gòu)化的、通過(guò)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理和訪問(wèn)的靜態(tài)、歷史數(shù)據(jù)。通過(guò)這些數(shù)據(jù)，我們能了解過(guò)去發(fā)生了什么。大數(shù)據(jù)包括：交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集海量交互數(shù)據(jù)：源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他來(lái)源的社交媒體數(shù)據(jù)構(gòu)成。它包括了呼叫詳細(xì)記錄CDR、設(shè)備和傳感器信息、GPS和地理定位映射數(shù)據(jù)、通過(guò)管理文件傳輸ManageFileTransfer協(xié)議傳送的海量圖像文件、Web文本和點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、科學(xué)信息、電子郵件等等?？梢愿嬖V我們未來(lái)會(huì)發(fā)生什么。海量數(shù)據(jù)處理：大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)已經(jīng)催生出了設(shè)計(jì)用于數(shù)據(jù)密集型處理的架構(gòu)。例如具有開(kāi)放源碼、在商品硬件群中運(yùn)行的ApacheHadoop。大數(shù)據(jù)的構(gòu)成大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易大數(shù)據(jù)要解決的問(wèn)題

Volume海量的數(shù)據(jù)規(guī)模Variety多樣的數(shù)據(jù)類型StreamsRealtimeNeartimeBatchTBPBEBStructuredUnstructuredSemi-structuredAlltheaboveValueVelocity快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)巨大的數(shù)據(jù)價(jià)值大數(shù)據(jù)要解決的問(wèn)題VolumeVarietyStreams相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用二相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用二大數(shù)據(jù)怎么用大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景相關(guān)技術(shù)云計(jì)算與大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)領(lǐng)的應(yīng)用123相關(guān)技術(shù)相關(guān)技術(shù)大數(shù)據(jù)怎么用大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景相關(guān)技術(shù)云計(jì)算與大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)領(lǐng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)將被設(shè)計(jì)用于在成本可承受（economically）的條件下，通過(guò)非?？焖伲╲elocity）的采集、發(fā)現(xiàn)和分析，從大量化（volumes）、多類別（variety）的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值（value），將是IT領(lǐng)域新一代的技術(shù)與架構(gòu)企業(yè)用以分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實(shí)。大數(shù)據(jù)分析意味著企業(yè)能夠從這些新的數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力，并將其與已知業(yè)務(wù)的各個(gè)細(xì)節(jié)相融合什么是BigData技術(shù)企業(yè)用以分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實(shí)。大數(shù)據(jù)分分析技術(shù)：數(shù)據(jù)處理：自然語(yǔ)言處理技術(shù)統(tǒng)計(jì)和分析：A/Btest;topN排行榜；地域占比；文本情感分析數(shù)據(jù)挖掘：關(guān)聯(lián)規(guī)則分析；分類；聚類模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型；機(jī)器學(xué)習(xí)；建模仿真大數(shù)據(jù)技術(shù)：數(shù)據(jù)采集：ETL工具數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)；NoSQL；SQL等基礎(chǔ)架構(gòu)支持：云存儲(chǔ)；分布式文件系統(tǒng)等計(jì)算結(jié)果展現(xiàn)：云計(jì)算；標(biāo)簽云；關(guān)系圖等一些相關(guān)技術(shù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：海量數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計(jì)、更新等操作效率低非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)圖片、視頻、word、pdf、ppt等文件存儲(chǔ)不利于檢索、查詢和存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)按照非結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)解決方案：Hadoop（MapReduce技術(shù)）流計(jì)算（twitter的storm和yahoo！的S4）數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析與挖掘分析技術(shù)：一些相關(guān)技術(shù)存儲(chǔ)解決方案：數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)1、對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)的挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)部署不能處理數(shù)TB級(jí)別的數(shù)據(jù)，也不能很好的支持高級(jí)別的數(shù)據(jù)分析。急速膨脹的數(shù)據(jù)體量即將超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的管理能力。如何構(gòu)建全球級(jí)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)(Globally-DistributedDatabase)，可以擴(kuò)展到數(shù)百萬(wàn)的機(jī)器，數(shù)已百計(jì)的數(shù)據(jù)中心，上萬(wàn)億的行數(shù)據(jù)。2、經(jīng)典數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)并沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)的多類別（variety）SQL（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)言），在設(shè)計(jì)的一開(kāi)始是沒(méi)有考慮非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的。3、實(shí)時(shí)性的技術(shù)挑戰(zhàn)：一般而言，像數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)、BI應(yīng)用，對(duì)處理時(shí)間的要求并不高。因此這類應(yīng)用往往運(yùn)行1、2天獲得結(jié)果依然可行的。但實(shí)時(shí)處理的要求，是區(qū)別大數(shù)據(jù)應(yīng)用和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、BI技術(shù)的關(guān)鍵差別之一。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、數(shù)據(jù)中心、運(yùn)維的挑戰(zhàn)：技術(shù)架構(gòu)的挑戰(zhàn)：人們每天創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量正呈爆炸式增長(zhǎng)，但就數(shù)據(jù)保存來(lái)說(shuō)，我們的技術(shù)改進(jìn)不大，而數(shù)據(jù)丟失的可能性卻不斷增加。如此龐大的數(shù)據(jù)量首先在存儲(chǔ)上就會(huì)是一個(gè)非常嚴(yán)重的問(wèn)題，硬件的更新速度將是大數(shù)據(jù)發(fā)展的基石。技術(shù)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)1、對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)的挑戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、數(shù)據(jù)中大數(shù)據(jù)與云計(jì)算云計(jì)算的模式是業(yè)務(wù)模式，本質(zhì)是數(shù)據(jù)處理技術(shù)。數(shù)據(jù)是資產(chǎn)，云為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供存儲(chǔ)、訪問(wèn)和計(jì)算。當(dāng)前云計(jì)算更偏重海量存儲(chǔ)和計(jì)算，以及提供的云服務(wù)，運(yùn)行云應(yīng)用，但是缺乏盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)的能力，挖掘價(jià)值性信息和預(yù)測(cè)性分析，為國(guó)家、企業(yè)、個(gè)人提供決策和服務(wù)，是大數(shù)據(jù)核心議題，也是云計(jì)算的最終方向。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算云計(jì)算的模式是業(yè)務(wù)模式，本質(zhì)是數(shù)據(jù)處理技術(shù)。白云下面數(shù)據(jù)跑藍(lán)藍(lán)的天上白云飄如果數(shù)據(jù)是財(cái)富，那么大數(shù)據(jù)就是寶藏，而云計(jì)算就是挖掘和利用寶藏的利器！沒(méi)有強(qiáng)大的計(jì)算能力，數(shù)據(jù)寶藏終究是鏡中花；沒(méi)有大數(shù)據(jù)的積淀，云計(jì)算也只能是殺雞用的宰牛刀！大數(shù)據(jù)與云計(jì)算白云下面數(shù)據(jù)跑藍(lán)藍(lán)的天上白云飄如果數(shù)據(jù)是財(cái)富，那么大數(shù)據(jù)就是2012云計(jì)算，2013大數(shù)據(jù)？美國(guó)：美國(guó)政府在2012年3月29日宣布投資兩億美元拉動(dòng)大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”上升為國(guó)家意志。中國(guó)：中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)：副會(huì)長(zhǎng)劉建滬介紹說(shuō)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，中國(guó)的電子商務(wù)企業(yè)紛紛組建了數(shù)據(jù)分析部門。2011年10月，工信部確認(rèn)京滬深杭等5城市為“云計(jì)算中心”試點(diǎn)城市。而真正的問(wèn)題或許不在于怎樣建設(shè)“云計(jì)算中心”。國(guó)家信息中心常務(wù)副主任杜平直言不諱：“應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的到來(lái)，需要不斷建基礎(chǔ)設(shè)施，但是建了干什么，有些數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)，也有很多數(shù)據(jù)可能不需要儲(chǔ)存?！贝髷?shù)據(jù)的市場(chǎng)有多大？中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)經(jīng)濟(jì)管理研究院博士張永力說(shuō)，國(guó)外大數(shù)據(jù)行業(yè)約有1000億美元的市場(chǎng)，而且每年都以10%的速度在增長(zhǎng)，增速是軟件行業(yè)的兩倍。2012云計(jì)算，2013大數(shù)據(jù)？美國(guó)：行業(yè)拓展者，打造大數(shù)據(jù)行業(yè)基石：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——企業(yè)在投入IBM：IBM大數(shù)據(jù)提供的服務(wù)包括數(shù)據(jù)分析，文本分析，藍(lán)色云杉（混搭供電合作的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)）;業(yè)務(wù)事件處理；IBMMashupCenter的計(jì)量，監(jiān)測(cè)，和商業(yè)化服務(wù)（MMMS）IBM的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品組合中的最新系列產(chǎn)品的InfoSpherebigInsights，基于ApacheHadoop。該產(chǎn)品組合包括：打包的ApacheHadoop的軟件和服務(wù)，代號(hào)是bigInsights核心，用于開(kāi)始大數(shù)據(jù)分析軟件被稱為bigsheet，軟件目的是幫助從大量數(shù)據(jù)中輕松、簡(jiǎn)單、直觀的提取、批注相關(guān)信息為金融，風(fēng)險(xiǎn)管理，媒體和娛樂(lè)等行業(yè)量身定做的行業(yè)解決方案微軟：2011年1月與惠普（具體而言是HP數(shù)據(jù)庫(kù)綜合應(yīng)用部門）合作目標(biāo)是開(kāi)發(fā)了一系列能夠提升生產(chǎn)力和提高決策速度的設(shè)備。

EMC：EMC斬獲了紐交所和Nasdaq；大數(shù)據(jù)解決方案已包括40多個(gè)產(chǎn)品。Oracle：Oracle大數(shù)據(jù)機(jī)與OracleExalogic中間件云服務(wù)器、OracleExadata數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)器以及OracleExalytics商務(wù)智能云服務(wù)器一起組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統(tǒng)產(chǎn)品組合。行業(yè)拓展者，打造大數(shù)據(jù)行業(yè)基石：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用IBM：政府職能變革重視應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，盤活各地云計(jì)算中心資產(chǎn)：把原來(lái)大規(guī)模投資產(chǎn)業(yè)園、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)園從政績(jī)工程，改造成智慧工程；在安防領(lǐng)域，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提高應(yīng)急處置能力和安全防范能力；在民生領(lǐng)域，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提升服務(wù)能力和運(yùn)作效率，以及個(gè)性化的服務(wù)，比如醫(yī)療、衛(wèi)生、教育等部門；解決在金融，電信領(lǐng)域等中數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題：一直得到得極大的重視，但受困于存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力的限制，只局限在交易數(shù)型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析；政府投入將形成示范效應(yīng)，大大推動(dòng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——政府政府職能變革大數(shù)據(jù)的應(yīng)用“智慧大腦”智能感知互聯(lián)互通智能運(yùn)營(yíng)協(xié)同共享大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——熱點(diǎn)：智慧城市美國(guó)奧巴馬政府在白宮網(wǎng)站發(fā)布《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，提出“通過(guò)收集、處理龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息，從中獲得知識(shí)和洞見(jiàn)，提升能力，加快科學(xué)、工程領(lǐng)域的創(chuàng)新步伐，強(qiáng)化美國(guó)國(guó)土安全，轉(zhuǎn)變教育和學(xué)習(xí)模式”；中國(guó)工程院院士鄔賀銓說(shuō)道，“智慧城市是使用智能計(jì)算技術(shù)使得城市的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的組成和服務(wù)更智能、互聯(lián)和有效，隨著智慧城市的建設(shè)，社會(huì)將步入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代?！彪y點(diǎn)：1、在最初就合理規(guī)劃智慧城市（深度思考哪些領(lǐng)域能夠運(yùn)用）；2、在城市發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施和“云產(chǎn)業(yè)”的同時(shí)，更多重視“數(shù)據(jù)”的價(jià)值；3、在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的核心技術(shù)不足，需要政府更大的投入?！爸腔鄞竽X”智能感知互聯(lián)互通智能運(yùn)營(yíng)協(xié)同共享大數(shù)據(jù)的應(yīng)用美國(guó)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——未來(lái)，改變一切數(shù)據(jù)的再利用：由于在信息價(jià)值鏈中的特殊位置，有些公司可能會(huì)收集到大量的數(shù)據(jù)，但他們并不急需使用也不擅長(zhǎng)再次利用這些數(shù)據(jù)。例如，移動(dòng)電話運(yùn)營(yíng)商手機(jī)用戶的位置信息來(lái)傳輸電話信號(hào)，這對(duì)以他們來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)只有狹窄的技術(shù)用途。但當(dāng)它被一些發(fā)布個(gè)性化位置廣告服務(wù)和促銷活動(dòng)的公司再次利用時(shí)，則變得更有價(jià)值。大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的3大構(gòu)成：數(shù)據(jù)本身、技能與思維其中三者兼具的又谷歌公司，谷歌在剛開(kāi)始收集數(shù)據(jù)的時(shí)候就已經(jīng)有多次使用數(shù)據(jù)的想法。比方說(shuō)，它的街景采集車手機(jī)全球定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)不光是為了創(chuàng)建谷歌地圖，也是為了制成全自動(dòng)汽車以及谷歌眼鏡等與實(shí)景交匯的產(chǎn)品。未來(lái)，企業(yè)會(huì)依靠洞悉數(shù)據(jù)中的信息更加了解自己，也更加了解客戶?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》傳統(tǒng)行業(yè)最終都會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)行業(yè)，無(wú)論是金融服務(wù)也、醫(yī)藥還是制造業(yè)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用數(shù)據(jù)的再利用：大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的3大構(gòu)成：數(shù)據(jù)本身、機(jī)遇與挑戰(zhàn)三機(jī)遇與挑戰(zhàn)三大數(shù)據(jù)賦予我們洞察未來(lái)的能力機(jī)遇馬云成功預(yù)測(cè)2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)“2008年初,阿里巴巴平臺(tái)上整個(gè)買家詢盤數(shù)急劇下滑，歐美對(duì)中國(guó)采購(gòu)在下滑。海關(guān)是賣了貨，出去以后再獲得數(shù)據(jù)；我們提前半年時(shí)間從詢盤上推斷出世界貿(mào)易發(fā)生變化了?！蓖ǔ６?，買家在采購(gòu)商品前，會(huì)比較多家供應(yīng)商的產(chǎn)品，反映到阿里巴巴網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，就是查詢點(diǎn)擊的數(shù)量和購(gòu)買點(diǎn)擊的數(shù)量會(huì)保持一個(gè)相對(duì)的數(shù)值，綜合各個(gè)維度的數(shù)據(jù)可建立用戶行為模型。因?yàn)閿?shù)據(jù)樣本巨大,保證用戶行為模型的準(zhǔn)確性。因此在這個(gè)案例中，詢盤數(shù)據(jù)的下降，自然導(dǎo)致買盤的下降。人類從依靠自身判斷做決定到依靠數(shù)據(jù)做決定的轉(zhuǎn)變，也是大數(shù)據(jù)作出的最大貢獻(xiàn)之一。——《大數(shù)據(jù)時(shí)代》大數(shù)據(jù)賦予我們洞察未來(lái)的能力機(jī)遇馬云成功預(yù)測(cè)2008年經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)諸多領(lǐng)域的問(wèn)題亟待解決，最重要的是每個(gè)人的信息都被互聯(lián)網(wǎng)所記錄和保留了下來(lái)，并且進(jìn)行加工和利用，為人所用，而這正是我們所擔(dān)憂的信息安全隱患！更多的隱私、安全性問(wèn)題：我們的隱私被二次利用了多少密碼和賬號(hào)是因?yàn)椤吧缃痪W(wǎng)絡(luò)”流出去的？2011年4月索尼的系統(tǒng)漏洞導(dǎo)致7700萬(wàn)用戶資料失竊2011年4月，iOS被發(fā)現(xiàn)會(huì)按照時(shí)間順序記錄用戶的位置坐標(biāo)信息2011年CSDN密碼泄露事件…眼下中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)熱門的話題之一就是互聯(lián)網(wǎng)實(shí)名制問(wèn)題，我愿意相信這是個(gè)好事。畢竟我們?nèi)绻髦脸鲎约旱纳矸?，互?lián)網(wǎng)才能對(duì)我們的隱私給予更好保護(hù)。挑戰(zhàn)諸多領(lǐng)域的問(wèn)題亟待解決，最重要的是每個(gè)人的信息都被互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)匯集傳統(tǒng)解決方案衛(wèi)生信息平臺(tái)定義接口聯(lián)調(diào)測(cè)試數(shù)據(jù)校驗(yàn)

衛(wèi)生信息平臺(tái)醫(yī)療機(jī)構(gòu)設(shè)備采購(gòu)業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)實(shí)施部署

醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)匯集傳統(tǒng)解決方案衛(wèi)生信息平臺(tái)衛(wèi)生信息平臺(tái)醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)療業(yè)務(wù)廠商開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)標(biāo)準(zhǔn)變更，頻繁調(diào)試無(wú)工具支撐，廠商能力有限，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證公共衛(wèi)生信息平臺(tái)數(shù)據(jù)上不來(lái)，建檔率低活檔率低，數(shù)據(jù)質(zhì)量不合格異常情況發(fā)現(xiàn)不及時(shí)衛(wèi)生局的困惑

醫(yī)療機(jī)構(gòu)的無(wú)奈???面臨現(xiàn)狀業(yè)務(wù)廠商開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)公共衛(wèi)生信息平臺(tái)數(shù)據(jù)上不來(lái)，建檔率低衛(wèi)生局銳易特?cái)?shù)據(jù)采集與交換解決方案銳易特?cái)?shù)據(jù)采集與交換解決方案服務(wù)共享數(shù)據(jù)交換集中監(jiān)管

數(shù)據(jù)同步雙向轉(zhuǎn)診

標(biāo)準(zhǔn)交互

服務(wù)部署服務(wù)管理

服務(wù)維護(hù)

核心服務(wù)協(xié)同服務(wù)

外部服務(wù)

……發(fā)布/訂閱

協(xié)同醫(yī)療……

服務(wù)監(jiān)控安全保障……企業(yè)服務(wù)總線（ESB）服務(wù)共享數(shù)據(jù)交換集中監(jiān)管數(shù)據(jù)同步服務(wù)部署核心服務(wù)外部衛(wèi)生數(shù)據(jù)采集與交換一體機(jī)(衛(wèi)生一體機(jī))軟硬件一體機(jī)ESB內(nèi)核安全監(jiān)管業(yè)務(wù)模板硬件、網(wǎng)絡(luò)（有/無(wú)線）操作系統(tǒng)、防火墻、中間件信息交換（多協(xié)議）數(shù)據(jù)集成（數(shù)據(jù)/服務(wù)）遠(yuǎn)程集中管理、多種認(rèn)證模式安全審計(jì)、實(shí)時(shí)監(jiān)控統(tǒng)計(jì)13大類、67小類3500項(xiàng)全集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)衛(wèi)生數(shù)據(jù)采集與交換一體機(jī)(衛(wèi)生一體機(jī))軟硬件一體機(jī)ESB內(nèi)核功能架構(gòu)A醫(yī)院（HIS/LIS/PACS）配置管理數(shù)據(jù)上報(bào)調(diào)度中心數(shù)據(jù)抽取安全認(rèn)證數(shù)據(jù)緩存數(shù)據(jù)集成/交換網(wǎng)關(guān)配置管理安全審計(jì)消息路由服務(wù)監(jiān)控企業(yè)服務(wù)總線（ESB）服務(wù)調(diào)度規(guī)則業(yè)務(wù)接口業(yè)務(wù)校驗(yàn)業(yè)務(wù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換消息分發(fā)發(fā)布訂閱流程調(diào)度流程監(jiān)控安全認(rèn)證遠(yuǎn)程升級(jí)業(yè)務(wù)擴(kuò)展共享庫(kù)數(shù)據(jù)集成/交換網(wǎng)關(guān)B醫(yī)院（HIS/LIS/PACS）WSWSFTPJDBC數(shù)據(jù)傳輸通道(JMS/MQ,

FTP，SOAP/HTTP)服務(wù)治理配置管理數(shù)據(jù)上報(bào)調(diào)度中心數(shù)據(jù)抽取安全認(rèn)證數(shù)據(jù)緩存數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換遠(yuǎn)程升級(jí)業(yè)務(wù)擴(kuò)展綜合統(tǒng)計(jì)分析庫(kù)日志采集WSFTPJDBC功能架構(gòu)A醫(yī)院（HIS/LIS/PACS）配置管理數(shù)據(jù)上報(bào)調(diào)采集與交換異構(gòu)數(shù)據(jù)源抓取多廠商應(yīng)用適配數(shù)據(jù)及語(yǔ)義轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)映射數(shù)據(jù)校驗(yàn)安全保障訪問(wèn)安全傳輸安全數(shù)據(jù)安全安全審計(jì)傳輸模式手動(dòng)/自動(dòng)實(shí)時(shí)/定時(shí)主動(dòng)/被動(dòng)統(tǒng)一監(jiān)管集中管理遠(yuǎn)程監(jiān)控流程跟蹤衛(wèi)生一體機(jī)核心功能采集與交換異構(gòu)數(shù)據(jù)源抓取安全保障訪問(wèn)安全傳輸模式手動(dòng)/自動(dòng)統(tǒng)數(shù)據(jù)采集過(guò)程數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)匯集數(shù)據(jù)匯合數(shù)據(jù)采集過(guò)程數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)匯集數(shù)據(jù)匯合傳統(tǒng)前置VS衛(wèi)生一體機(jī)傳統(tǒng)前置衛(wèi)生一體機(jī)軟硬一體，發(fā)揮最優(yōu)性能整體部署、統(tǒng)一維護(hù)設(shè)備+防火墻+業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)/部署+…兼容性差，異常定位難出問(wèn)題易出現(xiàn)扯皮情況

高度集成僅映射環(huán)節(jié)需要廠商配合轉(zhuǎn)換+校驗(yàn)+上報(bào)均為平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)模版約：分析/配置/部署/上線0.5人月由業(yè)務(wù)廠商主導(dǎo)，開(kāi)發(fā)程序映射+轉(zhuǎn)換+上報(bào)全開(kāi)發(fā)約：開(kāi)發(fā)1人月+測(cè)試1人月由業(yè)務(wù)廠商配合,模版式配置統(tǒng)一監(jiān)控管理/安全保障異常實(shí)時(shí)監(jiān)控?zé)o監(jiān)控、安全能力如需開(kāi)發(fā)需額外投入不同醫(yī)院無(wú)法實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一

內(nèi)置統(tǒng)一安全、監(jiān)控模塊減輕平臺(tái)壓力提高數(shù)據(jù)質(zhì)量無(wú)校驗(yàn)環(huán)節(jié)質(zhì)量無(wú)法保障

校驗(yàn)業(yè)務(wù)下沉傳統(tǒng)前置VS衛(wèi)生一體機(jī)傳統(tǒng)前置衛(wèi)生一體機(jī)軟硬一體，發(fā)揮工作內(nèi)容對(duì)比方式1：提供數(shù)據(jù)視圖方式2：提供數(shù)據(jù)接口方式3：映射數(shù)據(jù)至衛(wèi)生一體機(jī)中間庫(kù)方式4：調(diào)用衛(wèi)生一體機(jī)協(xié)議接口提供數(shù)據(jù)無(wú)縫銜接衛(wèi)生一體機(jī)主動(dòng)監(jiān)控各機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)采集情況衛(wèi)生一體機(jī)方案按平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)、協(xié)議提供合格的數(shù)據(jù)提供上報(bào)接口逐個(gè)醫(yī)院聯(lián)調(diào)進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)等待業(yè)務(wù)匯報(bào)傳統(tǒng)前置方案對(duì)比情況衛(wèi)生局平臺(tái)醫(yī)院注：衛(wèi)生一體機(jī)提供安全、監(jiān)控、管理工具，內(nèi)置映射、轉(zhuǎn)換、校驗(yàn)、上報(bào)模版。工作內(nèi)容對(duì)比方式1：提供數(shù)據(jù)視圖主動(dòng)監(jiān)控各機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)采集情況衛(wèi)應(yīng)用收益衛(wèi)生局的收益

建檔率、活檔率提高統(tǒng)一監(jiān)管、統(tǒng)一安全保障異常實(shí)時(shí)監(jiān)控，質(zhì)量實(shí)時(shí)報(bào)告平臺(tái)壓力減小醫(yī)療機(jī)構(gòu)的收益

僅需配合映射，壓力減小標(biāo)準(zhǔn)變更時(shí)，僅需調(diào)整映射內(nèi)置校驗(yàn)，數(shù)據(jù)問(wèn)題早發(fā)現(xiàn)早解決應(yīng)用收益衛(wèi)生局的收益建檔率、活檔率提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)的收益解決方案核心優(yōu)勢(shì)RES區(qū)域信息平臺(tái)智能前置解決方案全局監(jiān)管安全可靠業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)規(guī)范便捷數(shù)據(jù)采集“最后一公里”多業(yè)務(wù)（采集、交換、互認(rèn)）業(yè)務(wù)管理運(yùn)行監(jiān)控在線升級(jí)異常獲取軟硬一體機(jī)防火墻認(rèn)證授權(quán)壓縮加密出錯(cuò)重傳/續(xù)傳標(biāo)準(zhǔn)傳輸協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式基于模版開(kāi)發(fā)即插即用通過(guò)配置完成實(shí)施解決方案核心優(yōu)勢(shì)RES區(qū)域信息平臺(tái)智能前置解決方案全局安全業(yè)大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)引領(lǐng)我們走向數(shù)據(jù)智能化時(shí)代BigData大數(shù)據(jù)BigData目錄大數(shù)據(jù)的定義理解相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用機(jī)遇與挑戰(zhàn)目錄大數(shù)據(jù)的定義理解相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用機(jī)遇與挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)的定義理解一大數(shù)據(jù)的定義理解一什么是大數(shù)據(jù)Dada大大數(shù)據(jù)的構(gòu)成123大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)的“4V”特征大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景什么是大數(shù)據(jù)Dada大大數(shù)據(jù)的構(gòu)成123大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景facebook社交網(wǎng)絡(luò)淘寶、ebuy電子商務(wù)微博、Apps移動(dòng)互聯(lián)21世紀(jì)是數(shù)據(jù)信息大發(fā)展的時(shí)代，移動(dòng)互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等極大拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍，各種數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大?；ヂ?lián)網(wǎng)（社交、搜索、電商）、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)（微博）、物聯(lián)網(wǎng)（傳感器，智慧地球）、車聯(lián)網(wǎng)、GPS、醫(yī)學(xué)影像、安全監(jiān)控、金融（銀行、股市、保險(xiǎn)）、電信（通話、短信）都在瘋狂產(chǎn)生著數(shù)據(jù)?！按髷?shù)據(jù)”的誕生：半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會(huì)生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了一個(gè)開(kāi)始引發(fā)變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長(zhǎng)速度也在加快。信息爆炸的學(xué)科如天文學(xué)和基因?qū)W，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念*。如今，這個(gè)概念幾乎應(yīng)用到了所有人類智力與發(fā)展的領(lǐng)域中。大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景facebook社交網(wǎng)絡(luò)淘寶、ebuy電子商20世紀(jì)90年代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父的BillInmon就經(jīng)常提及BigData2011年5月，在“云計(jì)算相遇大數(shù)據(jù)”為主題的EMCWorld2011會(huì)議中，EMC拋出了BigData概念BigData名詞由來(lái)20世紀(jì)90年代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父的BillInmon就經(jīng)常提全球每秒鐘發(fā)送2.9百萬(wàn)封電子郵件，一分鐘讀一篇的話，足夠一個(gè)人晝夜不息的讀5.5年…每天會(huì)有

2.88萬(wàn)個(gè)小時(shí)的視頻上傳到Y(jié)outube，足夠一個(gè)人晝夜不息的觀看3.3年…推特上每天發(fā)布5千萬(wàn)條消息，假設(shè)10秒鐘瀏覽一條信息，這些消息足夠一個(gè)人晝夜不息的瀏覽16年…每天亞馬遜上將產(chǎn)生6.3百萬(wàn)筆訂單…每個(gè)月網(wǎng)民在Facebook上要花費(fèi)7千億分鐘，被移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)使用者發(fā)送和接收的數(shù)據(jù)高達(dá)1.3EB…Google上每天需要處理24PB的數(shù)據(jù)…新的時(shí)代，人們從信息的被動(dòng)接受者變成了主動(dòng)創(chuàng)造者大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)全球每秒鐘發(fā)送2.9百萬(wàn)封電子郵件，一分鐘讀一篇的話，足TBPBZBEB大量新數(shù)據(jù)源的出現(xiàn)則導(dǎo)致了非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長(zhǎng)根據(jù)IDC監(jiān)測(cè)，人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，大約每?jī)赡攴环@個(gè)速度在2020年之前會(huì)繼續(xù)保持下去。這意味著人類在最近兩年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量相當(dāng)于之前產(chǎn)生的全部數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)量增加數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜這些由我們創(chuàng)造的信息背后產(chǎn)生的這些數(shù)據(jù)早已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了目前人力所能處理的范疇大數(shù)據(jù)時(shí)代正在來(lái)臨..大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)TBPBZBEB大量新數(shù)據(jù)源的出現(xiàn)則導(dǎo)致了非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的4V特征“大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價(jià)值密度低（Value）”就是“大數(shù)據(jù)”的顯著特征，或者說(shuō)，只有具備這些特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，才是大數(shù)據(jù)。體量Volume多樣性Variety價(jià)值密度Value速度Velocity非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的超大規(guī)模和增長(zhǎng)總數(shù)據(jù)量的80~90%比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快10倍到50倍是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的10倍到50倍大數(shù)據(jù)的異構(gòu)和多樣性很多不同形式（文本、圖像、視頻、機(jī)器數(shù)據(jù)）無(wú)模式或者模式不明顯不連貫的語(yǔ)法或句義大量的不相關(guān)信息對(duì)未來(lái)趨勢(shì)與模式的可預(yù)測(cè)分析深度復(fù)雜分析（機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能Vs傳統(tǒng)商務(wù)智能(咨詢、報(bào)告等）實(shí)時(shí)分析而非批量式分析數(shù)據(jù)輸入、處理與丟棄立竿見(jiàn)影而非事后見(jiàn)效大數(shù)據(jù)的4V特征“大量化(Volume)、多樣化(Varie大數(shù)據(jù)的構(gòu)成大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)：企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營(yíng)交易信息主要包括聯(lián)機(jī)交易數(shù)據(jù)和聯(lián)機(jī)分析數(shù)據(jù)，是結(jié)構(gòu)化的、通過(guò)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理和訪問(wèn)的靜態(tài)、歷史數(shù)據(jù)。通過(guò)這些數(shù)據(jù)，我們能了解過(guò)去發(fā)生了什么。大數(shù)據(jù)包括：交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集海量交互數(shù)據(jù)：源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他來(lái)源的社交媒體數(shù)據(jù)構(gòu)成。它包括了呼叫詳細(xì)記錄CDR、設(shè)備和傳感器信息、GPS和地理定位映射數(shù)據(jù)、通過(guò)管理文件傳輸ManageFileTransfer協(xié)議傳送的海量圖像文件、Web文本和點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、科學(xué)信息、電子郵件等等?？梢愿嬖V我們未來(lái)會(huì)發(fā)生什么。海量數(shù)據(jù)處理：大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)已經(jīng)催生出了設(shè)計(jì)用于數(shù)據(jù)密集型處理的架構(gòu)。例如具有開(kāi)放源碼、在商品硬件群中運(yùn)行的ApacheHadoop。大數(shù)據(jù)的構(gòu)成大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易大數(shù)據(jù)要解決的問(wèn)題

Volume海量的數(shù)據(jù)規(guī)模Variety多樣的數(shù)據(jù)類型StreamsRealtimeNeartimeBatchTBPBEBStructuredUnstructuredSemi-structuredAlltheaboveValueVelocity快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)巨大的數(shù)據(jù)價(jià)值大數(shù)據(jù)要解決的問(wèn)題VolumeVarietyStreams相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用二相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用二大數(shù)據(jù)怎么用大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景相關(guān)技術(shù)云計(jì)算與大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)領(lǐng)的應(yīng)用123相關(guān)技術(shù)相關(guān)技術(shù)大數(shù)據(jù)怎么用大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景相關(guān)技術(shù)云計(jì)算與大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)領(lǐng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)將被設(shè)計(jì)用于在成本可承受（economically）的條件下，通過(guò)非?？焖伲╲elocity）的采集、發(fā)現(xiàn)和分析，從大量化（volumes）、多類別（variety）的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值（value），將是IT領(lǐng)域新一代的技術(shù)與架構(gòu)企業(yè)用以分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實(shí)。大數(shù)據(jù)分析意味著企業(yè)能夠從這些新的數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力，并將其與已知業(yè)務(wù)的各個(gè)細(xì)節(jié)相融合什么是BigData技術(shù)企業(yè)用以分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實(shí)。大數(shù)據(jù)分分析技術(shù)：數(shù)據(jù)處理：自然語(yǔ)言處理技術(shù)統(tǒng)計(jì)和分析：A/Btest;topN排行榜；地域占比；文本情感分析數(shù)據(jù)挖掘：關(guān)聯(lián)規(guī)則分析；分類；聚類模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型；機(jī)器學(xué)習(xí)；建模仿真大數(shù)據(jù)技術(shù)：數(shù)據(jù)采集：ETL工具數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)；NoSQL；SQL等基礎(chǔ)架構(gòu)支持：云存儲(chǔ)；分布式文件系統(tǒng)等計(jì)算結(jié)果展現(xiàn)：云計(jì)算；標(biāo)簽云；關(guān)系圖等一些相關(guān)技術(shù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：海量數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計(jì)、更新等操作效率低非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)圖片、視頻、word、pdf、ppt等文件存儲(chǔ)不利于檢索、查詢和存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)按照非結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)解決方案：Hadoop（MapReduce技術(shù)）流計(jì)算（twitter的storm和yahoo！的S4）數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析與挖掘分析技術(shù)：一些相關(guān)技術(shù)存儲(chǔ)解決方案：數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)1、對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)的挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)部署不能處理數(shù)TB級(jí)別的數(shù)據(jù)，也不能很好的支持高級(jí)別的數(shù)據(jù)分析。急速膨脹的數(shù)據(jù)體量即將超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的管理能力。如何構(gòu)建全球級(jí)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)(Globally-DistributedDatabase)，可以擴(kuò)展到數(shù)百萬(wàn)的機(jī)器，數(shù)已百計(jì)的數(shù)據(jù)中心，上萬(wàn)億的行數(shù)據(jù)。2、經(jīng)典數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)并沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)的多類別（variety）SQL（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)言），在設(shè)計(jì)的一開(kāi)始是沒(méi)有考慮非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的。3、實(shí)時(shí)性的技術(shù)挑戰(zhàn)：一般而言，像數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)、BI應(yīng)用，對(duì)處理時(shí)間的要求并不高。因此這類應(yīng)用往往運(yùn)行1、2天獲得結(jié)果依然可行的。但實(shí)時(shí)處理的要求，是區(qū)別大數(shù)據(jù)應(yīng)用和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、BI技術(shù)的關(guān)鍵差別之一。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、數(shù)據(jù)中心、運(yùn)維的挑戰(zhàn)：技術(shù)架構(gòu)的挑戰(zhàn)：人們每天創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量正呈爆炸式增長(zhǎng)，但就數(shù)據(jù)保存來(lái)說(shuō)，我們的技術(shù)改進(jìn)不大，而數(shù)據(jù)丟失的可能性卻不斷增加。如此龐大的數(shù)據(jù)量首先在存儲(chǔ)上就會(huì)是一個(gè)非常嚴(yán)重的問(wèn)題，硬件的更新速度將是大數(shù)據(jù)發(fā)展的基石。技術(shù)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)1、對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)的挑戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、數(shù)據(jù)中大數(shù)據(jù)與云計(jì)算云計(jì)算的模式是業(yè)務(wù)模式，本質(zhì)是數(shù)據(jù)處理技術(shù)。數(shù)據(jù)是資產(chǎn)，云為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供存儲(chǔ)、訪問(wèn)和計(jì)算。當(dāng)前云計(jì)算更偏重海量存儲(chǔ)和計(jì)算，以及提供的云服務(wù)，運(yùn)行云應(yīng)用，但是缺乏盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)的能力，挖掘價(jià)值性信息和預(yù)測(cè)性分析，為國(guó)家、企業(yè)、個(gè)人提供決策和服務(wù)，是大數(shù)據(jù)核心議題，也是云計(jì)算的最終方向。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算云計(jì)算的模式是業(yè)務(wù)模式，本質(zhì)是數(shù)據(jù)處理技術(shù)。白云下面數(shù)據(jù)跑藍(lán)藍(lán)的天上白云飄如果數(shù)據(jù)是財(cái)富，那么大數(shù)據(jù)就是寶藏，而云計(jì)算就是挖掘和利用寶藏的利器！沒(méi)有強(qiáng)大的計(jì)算能力，數(shù)據(jù)寶藏終究是鏡中花；沒(méi)有大數(shù)據(jù)的積淀，云計(jì)算也只能是殺雞用的宰牛刀！大數(shù)據(jù)與云計(jì)算白云下面數(shù)據(jù)跑藍(lán)藍(lán)的天上白云飄如果數(shù)據(jù)是財(cái)富，那么大數(shù)據(jù)就是2012云計(jì)算，2013大數(shù)據(jù)？美國(guó)：美國(guó)政府在2012年3月29日宣布投資兩億美元拉動(dòng)大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”上升為國(guó)家意志。中國(guó)：中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)：副會(huì)長(zhǎng)劉建滬介紹說(shuō)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，中國(guó)的電子商務(wù)企業(yè)紛紛組建了數(shù)據(jù)分析部門。2011年10月，工信部確認(rèn)京滬深杭等5城市為“云計(jì)算中心”試點(diǎn)城市。而真正的問(wèn)題或許不在于怎樣建設(shè)“云計(jì)算中心”。國(guó)家信息中心常務(wù)副主任杜平直言不諱：“應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的到來(lái)，需要不斷建基礎(chǔ)設(shè)施，但是建了干什么，有些數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)，也有很多數(shù)據(jù)可能不需要儲(chǔ)存?！贝髷?shù)據(jù)的市場(chǎng)有多大？中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)經(jīng)濟(jì)管理研究院博士張永力說(shuō)，國(guó)外大數(shù)據(jù)行業(yè)約有1000億美元的市場(chǎng)，而且每年都以10%的速度在增長(zhǎng)，增速是軟件行業(yè)的兩倍。2012云計(jì)算，2013大數(shù)據(jù)？美國(guó)：行業(yè)拓展者，打造大數(shù)據(jù)行業(yè)基石：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——企業(yè)在投入IBM：IBM大數(shù)據(jù)提供的服務(wù)包括數(shù)據(jù)分析，文本分析，藍(lán)色云杉（混搭供電合作的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)）;業(yè)務(wù)事件處理；IBMMashupCenter的計(jì)量，監(jiān)測(cè)，和商業(yè)化服務(wù)（MMMS）IBM的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品組合中的最新系列產(chǎn)品的InfoSpherebigInsights，基于ApacheHadoop。該產(chǎn)品組合包括：打包的ApacheHadoop的軟件和服務(wù)，代號(hào)是bigInsights核心，用于開(kāi)始大數(shù)據(jù)分析軟件被稱為bigsheet，軟件目的是幫助從大量數(shù)據(jù)中輕松、簡(jiǎn)單、直觀的提取、批注相關(guān)信息為金融，風(fēng)險(xiǎn)管理，媒體和娛樂(lè)等行業(yè)量身定做的行業(yè)解決方案微軟：2011年1月與惠普（具體而言是HP數(shù)據(jù)庫(kù)綜合應(yīng)用部門）合作目標(biāo)是開(kāi)發(fā)了一系列能夠提升生產(chǎn)力和提高決策速度的設(shè)備。

EMC：EMC斬獲了紐交所和Nasdaq；大數(shù)據(jù)解決方案已包括40多個(gè)產(chǎn)品。Oracle：Oracle大數(shù)據(jù)機(jī)與OracleExalogic中間件云服務(wù)器、OracleExadata數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)器以及OracleExalytics商務(wù)智能云服務(wù)器一起組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統(tǒng)產(chǎn)品組合。行業(yè)拓展者，打造大數(shù)據(jù)行業(yè)基石：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用IBM：政府職能變革重視應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，盤活各地云計(jì)算中心資產(chǎn)：把原來(lái)大規(guī)模投資產(chǎn)業(yè)園、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)園從政績(jī)工程，改造成智慧工程；在安防領(lǐng)域，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提高應(yīng)急處置能力和安全防范能力；在民生領(lǐng)域，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提升服務(wù)能力和運(yùn)作效率，以及個(gè)性化的服務(wù)，比如醫(yī)療、衛(wèi)生、教育等部門；解決在金融，電信領(lǐng)域等中數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題：一直得到得極大的重視，但受困于存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力的限制，只局限在交易數(shù)型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析；政府投入將形成示范效應(yīng)，大大推動(dòng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——政府政府職能變革大數(shù)據(jù)的應(yīng)用“智慧大腦”智能感知互聯(lián)互通智能運(yùn)營(yíng)協(xié)同共享大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——熱點(diǎn)：智慧城市美國(guó)奧巴馬政府在白宮網(wǎng)站發(fā)布《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，提出“通過(guò)收集、處理龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息，從中獲得知識(shí)和洞見(jiàn)，提升能力，加快科學(xué)、工程領(lǐng)域的創(chuàng)新步伐，強(qiáng)化美國(guó)國(guó)土安全，轉(zhuǎn)變教育和學(xué)習(xí)模式”；中國(guó)工程院院士鄔賀銓說(shuō)道，“智慧城市是使用智能計(jì)算技術(shù)使得城市的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的組成和服務(wù)更智能、互聯(lián)和有效，隨著智慧城市的建設(shè)，社會(huì)將步入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代?！彪y點(diǎn)：1、在最初就合理規(guī)劃智慧城市（深度思考哪些領(lǐng)域能夠運(yùn)用）；2、在城市發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施和“云產(chǎn)業(yè)”的同時(shí)，更多重視“數(shù)據(jù)”的價(jià)值；3、在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的核心技術(shù)不足，需要政府更大的投入。“智慧大腦”智能感知互聯(lián)互通智能運(yùn)營(yíng)協(xié)同共享大數(shù)據(jù)的應(yīng)用美國(guó)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

——未來(lái)，改變一切數(shù)據(jù)的再利用：由于在信息價(jià)值鏈中的特殊位置，有些公司可能會(huì)收集到大量的數(shù)據(jù)，但他們并不急需使用也不擅長(zhǎng)再次利用這些數(shù)據(jù)。例如，移動(dòng)電話運(yùn)營(yíng)商手機(jī)用戶的位置信息來(lái)傳輸電話信號(hào)，這對(duì)以他們來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)只有狹窄的技術(shù)用途。但當(dāng)它被一些發(fā)布個(gè)性化位置廣告服務(wù)和促銷活動(dòng)的公司再次利用時(shí)，則變得更有價(jià)值。大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的3大構(gòu)成：數(shù)據(jù)本身、技能與思維其中三者兼具的又谷歌公司，谷歌在剛開(kāi)始收集數(shù)據(jù)的時(shí)候就已經(jīng)有多次使用數(shù)據(jù)的想法。比方說(shuō)，它的街景采集車手機(jī)全球定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)不光是為了創(chuàng)建谷歌地圖，也是為了制成全自動(dòng)汽車以及谷歌眼鏡等與實(shí)景交匯的產(chǎn)品。未來(lái)，企業(yè)會(huì)依靠洞悉數(shù)據(jù)中的信息更加了解自己，也更加了解客戶?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》傳統(tǒng)行業(yè)最終都會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)行業(yè)，無(wú)論是金融服務(wù)也、醫(yī)藥還是制造業(yè)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用數(shù)據(jù)的再利用：大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的3大構(gòu)成：數(shù)據(jù)本身、機(jī)遇與挑戰(zhàn)三機(jī)遇與挑戰(zhàn)三大數(shù)據(jù)賦予我們洞察未來(lái)的能力機(jī)遇馬云成功預(yù)測(cè)2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)“2008年初,阿里巴巴平臺(tái)上整個(gè)買家詢盤數(shù)急劇下滑，歐美對(duì)中國(guó)采購(gòu)在下滑。海關(guān)是賣了貨，出去以后再獲得數(shù)據(jù)；我們提前半年時(shí)間從詢盤上推斷出世界貿(mào)易發(fā)生變化了?！蓖ǔ６?，買家在采購(gòu)商品前，會(huì)比較多家供應(yīng)商的產(chǎn)品，反映到阿里巴巴網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，就是查詢點(diǎn)擊的數(shù)量和購(gòu)買點(diǎn)擊的數(shù)量會(huì)保持一個(gè)相對(duì)的數(shù)值，綜合各個(gè)維度的數(shù)據(jù)可建立用戶行為模型。因?yàn)閿?shù)據(jù)樣本巨大,保證用戶行為模型的準(zhǔn)確性。因此在這個(gè)案例中，詢盤數(shù)據(jù)的下降，自然導(dǎo)致買盤的下降。人類從依靠自身判斷做決定到依靠數(shù)據(jù)做決定的轉(zhuǎn)變，也是大數(shù)據(jù)作出的最大貢獻(xiàn)之一?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》大數(shù)據(jù)賦予我們洞察未來(lái)的能力機(jī)遇馬云成功預(yù)測(cè)2008年經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)諸多領(lǐng)域的問(wèn)題亟待解決，最重要的是每個(gè)人的信息都被互聯(lián)網(wǎng)所記錄和保留了下來(lái)，并且進(jìn)行加工和利用，為人所用，而這正是我們所擔(dān)憂的信息安全隱患！更多的隱私、安全性問(wèn)題：我們的隱私被二次利用了多少密碼和賬號(hào)是因?yàn)椤吧缃痪W(wǎng)絡(luò)”流出去的？2011年4月索尼的系統(tǒng)漏洞導(dǎo)致7700萬(wàn)用戶資料失竊2011年4月，iOS被發(fā)現(xiàn)會(huì)按照時(shí)間順序記錄用戶的位置坐標(biāo)信息2011年CSDN密碼泄露事件…眼下中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)熱門的話題之一就是互聯(lián)網(wǎng)實(shí)名制問(wèn)題，我愿意相信這是個(gè)好事。畢竟我們?nèi)绻髦脸鲎约旱纳矸?，互?lián)網(wǎng)才能對(duì)我們的隱私給予更好保護(hù)。挑戰(zhàn)諸多領(lǐng)域的問(wèn)題亟待解決，最重要的是每個(gè)人的信息都被互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)匯集傳統(tǒng)解決方案衛(wèi)生信息平臺(tái)定義接口聯(lián)調(diào)測(cè)試數(shù)據(jù)校驗(yàn)

衛(wèi)生信息平臺(tái)醫(yī)療機(jī)構(gòu)設(shè)備采購(gòu)業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)實(shí)施部署

醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)匯集傳統(tǒng)解決方案衛(wèi)生信息平臺(tái)衛(wèi)生信息平臺(tái)醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)療業(yè)務(wù)廠商開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)標(biāo)準(zhǔn)變更，頻繁調(diào)試無(wú)工具支撐，廠商能力有限，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證公共衛(wèi)生信息平臺(tái)數(shù)據(jù)上不來(lái)，建檔率低活檔率低，數(shù)據(jù)質(zhì)量不合格異常情況發(fā)現(xiàn)不及時(shí)衛(wèi)生局的困惑

醫(yī)療機(jī)構(gòu)的無(wú)奈???面臨現(xiàn)狀業(yè)務(wù)廠商開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)公共衛(wèi)生信息平臺(tái)數(shù)據(jù)上不來(lái)，建檔率低衛(wèi)生局銳易特?cái)?shù)據(jù)采集與交換解決方案銳易特?cái)?shù)據(jù)采集與交換解決方案服務(wù)共享數(shù)據(jù)交換集中監(jiān)管

數(shù)據(jù)同步雙向轉(zhuǎn)診

標(biāo)準(zhǔn)交互

服務(wù)部署服務(wù)管理

服務(wù)維護(hù)

核心服務(wù)協(xié)同服務(wù)

外部服務(wù)

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