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大數(shù)據(jù)時(shí)代講座大數(shù)據(jù)發(fā)展史大數(shù)據(jù)時(shí)代講座大數(shù)據(jù)時(shí)代講座前瞻來看,隨著互聯(lián)網(wǎng)對(duì)網(wǎng)民的理解,網(wǎng)民對(duì)網(wǎng)絡(luò)的反作用,互聯(lián)網(wǎng)將變得越來越智能。它在滿足你需求的同時(shí),也在創(chuàng)造新的需求。前者的代表是Google,后者的典型則是Facebook。谷歌的盈利在于所有的軟件應(yīng)用都是在線的。用戶在免費(fèi)使用這些產(chǎn)品的同時(shí),把個(gè)人的行為、喜好等信息也免費(fèi)的送給了Google。因此Google的產(chǎn)品線越豐富,他對(duì)用戶的理解就越深入,他的廣告就越精準(zhǔn)。廣告的價(jià)值就越高。這是正向的循環(huán),谷歌好用的、免費(fèi)得軟件產(chǎn)品,換取對(duì)用戶的理解;通過精準(zhǔn)的廣告,找到生財(cái)之道。顛覆了微軟賣軟件拷貝賺錢的模式。成為互聯(lián)網(wǎng)的巨擘。互聯(lián)網(wǎng)越來越智能Google精確掌握用戶行為、獲取需求大數(shù)據(jù)時(shí)代講座微博為新浪帶來巨大價(jià)值馬云的判斷來自于數(shù)據(jù)分析“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)中國采購在下滑。海關(guān)是賣了貨,出去以后再獲得數(shù)據(jù);而我們提前半年時(shí)間從詢盤上推斷出世界貿(mào)易發(fā)生變化了?!瘪R云對(duì)未來的預(yù)測,是建立在對(duì)用戶行文分析的基礎(chǔ)上。通常而言,買家在采購商品前,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。騰訊在天津投資建立亞洲最大的數(shù)據(jù)中心;百度也在投資建立大數(shù)據(jù)處理中心;新浪推出企業(yè)微博產(chǎn)品,提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代講座Gartner2011年技術(shù)成熟度曲線,大數(shù)據(jù)處于高速發(fā)展期大數(shù)據(jù)時(shí)代講座技術(shù)進(jìn)化史揭示未來是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧型經(jīng)濟(jì)模式大數(shù)據(jù)時(shí)代講座什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)時(shí)代講座指數(shù)型增長的海量數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)嗎?
大數(shù)據(jù)時(shí)代講座大數(shù)據(jù)就是云計(jì)算嗎?
大數(shù)據(jù)時(shí)代講座大數(shù)據(jù)的4V特性體量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)模和增長總數(shù)據(jù)量的80~90%比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長快10倍到50倍是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的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))無模式或者模式不明顯不連貫的語法或句義大量的不相關(guān)信息對(duì)未來趨勢與模式的可預(yù)測分析深度復(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、處理與丟棄立竿見影而非事后見效大數(shù)據(jù)時(shí)代講座Value價(jià)值挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值類似沙里淘金,從海量數(shù)據(jù)中挖掘稀疏但珍貴的信息.價(jià)值密度低,是大數(shù)據(jù)的一個(gè)典型特征.大數(shù)據(jù)時(shí)代講座Variety多樣性企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營交易信息;物聯(lián)網(wǎng)世界中商品,物流信息;互聯(lián)網(wǎng)世界中人與人交互信息,位置信息等是大數(shù)據(jù)的主要來源.
能夠在不同的數(shù)據(jù)類型中,進(jìn)行交叉分析的技術(shù),是大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)之一.語義分析技術(shù),圖文轉(zhuǎn)換技術(shù),模式識(shí)別技術(shù),地理信息技術(shù)等,都會(huì)在大數(shù)據(jù)分析時(shí)獲得應(yīng)用.大數(shù)據(jù)時(shí)代講座Velocity速度1s是臨界點(diǎn).對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用而言,必須要在1秒鐘內(nèi)形成答案,否則處理結(jié)果就是過時(shí)和無效的.實(shí)時(shí)處理的要求,是區(qū)別大數(shù)據(jù)引用和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù),BI技術(shù)的關(guān)鍵差別之一.大數(shù)據(jù)時(shí)代講座Volume數(shù)據(jù)量PB是大數(shù)據(jù)層次的臨界點(diǎn).KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB大數(shù)據(jù)時(shí)代講座對(duì)大數(shù)據(jù)的進(jìn)一步理解大數(shù)據(jù)時(shí)代講座大數(shù)據(jù)比云計(jì)算更為落地商業(yè)模式驅(qū)動(dòng)應(yīng)用需求驅(qū)動(dòng)云計(jì)算本身也是大數(shù)據(jù)的一種業(yè)務(wù)模式大數(shù)據(jù)時(shí)代講座大數(shù)據(jù)不僅僅是“大”多大?PB級(jí)比大更重要的是數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,有時(shí)甚至大數(shù)據(jù)中的小數(shù)據(jù)如一條微博就具有顛覆性的價(jià)值大數(shù)據(jù)時(shí)代講座軟件是大數(shù)據(jù)的引擎和數(shù)據(jù)中心(DataCenter)
一樣,軟件是大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)力.軟件改變世界!大數(shù)據(jù)時(shí)代講座大數(shù)據(jù)生態(tài):軟件是引擎大數(shù)據(jù)時(shí)代講座大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅是精準(zhǔn)營銷通過用戶行為分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷是大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用,但是大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)特別是公共服務(wù)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景消費(fèi)行業(yè)金融服務(wù)食品安全醫(yī)療衛(wèi)生軍事交通環(huán)保電子商務(wù)氣象大數(shù)據(jù)時(shí)代講座管理大數(shù)據(jù)“易”,理解大數(shù)據(jù)“難”目前大數(shù)據(jù)管理多從架構(gòu)和并行等方面考慮,解決高并發(fā)數(shù)據(jù)存取的性能要求及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的橫向擴(kuò)展,但對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的內(nèi)容理解仍缺乏實(shí)質(zhì)性的突破和進(jìn)展,這是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)資源化、知識(shí)化、普適化的核心.非結(jié)構(gòu)化海量信息的智能化處理:自然語言理解、多媒體內(nèi)容理解、機(jī)器學(xué)習(xí)等.大數(shù)據(jù)時(shí)代講座大數(shù)據(jù)為什么重要大數(shù)據(jù)時(shí)代講座更高一層數(shù)據(jù)層面整合企業(yè)內(nèi)外部更高數(shù)據(jù)層面整合大數(shù)據(jù)時(shí)代講座利用用戶”行為指紋”創(chuàng)造新商機(jī)用戶在線的每一次點(diǎn)擊,每一次評(píng)論,每一個(gè)視頻點(diǎn)播,就是大數(shù)據(jù)的典型來源?;ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)之所以取得令人矚目的成績,其核心的本質(zhì)就是包括用戶網(wǎng)絡(luò)操作的大數(shù)據(jù),進(jìn)行記錄和分析,形成用戶“行為指紋”,從而洞悉用戶的潛在的、真實(shí)的需求,形成預(yù)判。這是傳統(tǒng)企業(yè)花費(fèi)重金都難以企及的夢想。所有傳統(tǒng)的產(chǎn)品公司都只能淪為這種新型用戶平臺(tái)級(jí)公司的附庸。大數(shù)據(jù)時(shí)代講座大數(shù)據(jù)組成和展現(xiàn)方式大數(shù)據(jù)時(shí)代講座基于oracle語言:
面對(duì)OLAP的傳統(tǒng)行和列不基于SQL或map-reduce的:
由谷歌率先發(fā)起數(shù)據(jù)流:
基于運(yùn)行商數(shù)據(jù)直接生成任意圖形新平臺(tái)技術(shù)數(shù)據(jù)入口/匯聚數(shù)據(jù)平臺(tái)分析不同范圍的服務(wù)傳統(tǒng)交付模式
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單片或基于設(shè)備的解決方案云:
能夠充分利用物理設(shè)施的彈性,以實(shí)現(xiàn)處理快速增長數(shù)據(jù)的能力“數(shù)據(jù)庫將演變成一個(gè)虛擬的,基于云計(jì)算,超級(jí)可擴(kuò)展的分布式平臺(tái)?!?Forresteranalyst
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