[详细完整版]2大数据.ppt

【大数据概念解析】 大数据，作为一个现代信息技术的关键概念，是由研究机构Gartner定义的，它指的是海量、高速增长、多样化并且需要新型处理模式的信息资产，这些模式能增强决策力、洞察力和业务流程优化。大数据的特征可以概括为4V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。Volume表示数据的海量性，数据规模巨大；Velocity指的是数据产生的速度极快，需要快速处理；Variety意味着数据类型繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据；Value则强调大数据的价值，尽管数据庞大，但只有通过有效的分析才能提炼出价值。 【大数据发展历程】 大数据的发展历程可以追溯到19世纪末，当时赫尔曼·霍尔瑞斯的电动读卡机加速了人口普查数据的处理。20世纪中叶，IBM在社会保障项目中的应用展示了大数据在政府项目中的潜力。到了1997年，"大数据"这一术语正式出现，用于描述处理超级计算机生成的海量信息的挑战。自那时起，大数据的概念逐渐成形并不断发展。 【大数据技术盘点】 1. Hadoop与MapReduce：Hadoop是开源社区中的主流大数据处理框架，尤其适合处理非结构化数据，如文本、社交媒体和视频。 2. NoSQL数据库：NoSQL数据库提供了灵活的数据模型，适用于处理不同类型和结构的数据。 3. 内存分析：通过内存中的数据分析，可以实现更快的洞察提取。 4. 集成设备：这类设备整合了硬件和软件，提升了大数据查询性能，提供了与传统数据仓库相似的优势。 【大数据现状】 当前，大数据和分析在企业中扮演着越来越重要的角色，对企业级的可靠性、稳定性和安全性需求日益增长。企业需要解决不同来源和类型的数据集成问题，尤其是与传统数据仓库的无缝集成。此外，各地政府根据自身特点制定大数据发展战略，如上海的公共服务平台、北京的产业升级以及重庆等地的大数据产业基地。 【大数据未来展望】 1. 数据资源化：大数据将被视为战略性资源，竞争焦点将转向数据的获取和利用。 2. 与云计算的融合：大数据和云计算的结合将提供更强大的基础设施支持。 3. 科学理论突破：大数据的发展可能带来数据挖掘、机器学习等领域的技术革新。 4. 数据科学与联盟：数据科学将成为独立学科，数据共享将跨越企业边界，成为产业链的核心部分。 大数据的广泛应用不仅影响企业运营，还将深刻改变经济社会管理，推动信息产业创新，解决大数据存储管理挑战，并对国民经济产生深远影响。