大數據分析培訓講義(PPT 73頁)

大數據分析
——大數據引領我們走向數據智能化時代
Value價值
2010年海地地震，海地人散落在全國各地，
援助人員為弄清該去哪裏援助手忙腳亂。傳統上，他
們隻能通過飛往災區上空來查找需要援助的人群。
一些研究人員采取了一種不同的做法：
他們開始跟蹤海地人所持手機內部的SIM卡，
由此判斷出手機持有人所處的位置和行動方向。
正如一份聯合國(UN)報告所述，此舉幫助他們“
準確地分析出了逾60萬名海地人逃離太子港之後的目的地。”
後來，當海地爆發霍亂疫情時，
同一批研究人員再次通過追蹤SIM卡把藥品投放到正確的地點，阻止了疫情的蔓延。
Variety多樣性
企業內部的經營交易信息;物聯網世界中商品,物流信息;
互聯網世界中人與人交互信息,位置信息等是大數據的主要來源.
文本/圖片/視頻等非結構化/半結構化數據
能夠在不同的數據類型中,進行交叉分析的技術,是大數據的核心技術之一.
語義分析技術,圖文轉換技術,模式識別技術,地理信息技術等,都會在大數據分析時獲得應用.
非結構化數據
相對於結構化數據而言,不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據即稱為非結構化數據,
/視頻信息等等。
Velocity速度
1s是臨界點.
對於大數據應用而言,必須要在1秒鍾內形成答案,否則處理結果就是過時和無效的.
實時處理的要求,是區別大數據引用和傳統數據倉庫技術,BI技術的關鍵差別之一.
Volume數據量
PB是大數據層次的臨界點.KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB
大數據不僅僅是“大”
指數型增長的海量數據
軟件是大數據的引擎
和數據中心（DataCenter）一樣，軟件是大數據的驅動力.
軟件改變世界!
大數據生態:軟件是引擎
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