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指导教师:
孙杨
2015年12月22日
目录
1绪论………………………………………………………………………………………………………3
2大数据概述………………………………………………………………………………………………3
2.1什么是大数据………………………………………………………………………………………3
2.2大数据的三个层次…………………………………………………………………………………4
2.3云存储对大数据的促进作用………………………………………………………………………5
2.4大数据未来的行业应用……………………………………………………………………………6
3大数据时代的机遇与挑战………………………………………………………………………………7
3.1机遇与挑战并存……………………………………………………………………………………7
3.2大数据时代如何抓住机遇并应对挑战……………………………………………………………7
4国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状……………………………………………………9
4.1境外的大数据发展…………………………………………………………………………………9
4.2国内外有关"
政府数据信息共享"
研究与比较……………………………………………………10
5参考文献…………………………………………………………………………………………………11
1绪论
说起大数据,估计大家都觉得只听过概念,但是具体是什么东西,怎么定义,没有一个标准的东西,因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司,业务形态则有几百种,感觉不是很好理解,所以我建议还是从字面上来理解大数据,在维克托•迈尔•舍恩伯格及肯尼斯•库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征,一个是数量大,一个是价值大,一个是速度快,一个是多样性。
关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了,但是到了现在才开始有所发展,这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的,移动互联网的高速发展,为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提,比如说智能手机,智能硬件,车联网,Pad等数据的产生终端。
这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起,在人流、车流的背后产生了信息流,也就产生了大量的数据。
其次就是移动通信技术的快速发展,在2G时代,无线网速慢,数据产生也非常慢,数据体量也不够,所以还是无法形成大数据,而到了4G时代,终端数据的增加,使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据,这个也是大数据到来的一个条件之一。
第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展,如云计算,云存储技术,他们的快速发展,是大数据诞生的温床,如果没有这些技术,即使有大量的数据也只能望洋兴叹。
传统的存储技术相对落后,根据不同数据实行单一存储,这个显然满足不了大数据的需求,而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升,对于性能的要求同样迫切,与以往只面向有限的用户不同,在云时代,存储系统将面向更为广阔的用户群体,用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升,只有这样才能对请求作出快速的反应,云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。
2大数据概述
2.1什么是大数据?
说起大数据,估计大家都觉得只听过概念,但是具体是什么东西,怎么定义,没有一个标准的东西,因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司,业务形态则有几百种,感觉不是很好理解,所以我建议还是从字面上来理解大数据,在《大数据时代》提到了大数据的4个特征,一个是数量大,一个是价值大,一个是速度快,一个是多样性。
一个是数量比较大,大致有多大,就是大到PB级别,甚至ZB级别,1PB等于1024TB,1TB等于1024G,那么1PB等于100多G,当然了具体的计算方法可以相关资料数据进行查询,总之,和传统的单个网站数据库存储的数据相比,已经是它的上百倍还多,而只有数据体量达到了PB级别以上,才能被称为大数据。
第二个是价值大,价值是大体量数据的更深一步的演变,就是说,你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候,那么它自然就有了商业价值,比如通过分析这些数据,我们就知道这些人的爱好,进而指导产品的发展方向等等。
如果有了全国几百万病人的数据,根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生。
这些都是大数据的价值。
第三个就是多样性,如果只有单一的数据,那么这些数据就没有了价值,比如只有单一的个人数据,或者单一的用户提交数据,这些数据还不能称为大数据,所以说大数据还需要是多样性的,比如当前的上网用户中,年龄,学历,爱好,性格等等每个人的特征都不一样,这个也就是大数据的多样性,当然了如果扩展到全国,那么数据的多样性会更强,每个地区,每个时间段,都会存在各种各样的数据多样性。
第四个是速度快,就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
总之,这些就是大数据的四个特征,只有具备了这些特征的数据才能称为大数据,那么实际中的大数据是怎么样呢?
业内著名的和大数据相关的公司,七牛云存储将要在8月29日、30日举办一次大数据的会议,对于位于大数据技术产业链上的公司来说,我们应该可以获得更多的干货爆料。
2.2大数据的三个层次
大数据有三个层次,第一个是数据采集层,以App、saas为代表的服务。
第二个技术服务层,以七牛云存储为代表的大数据技术服务层,这些包括数据的存储,数据的分析,数据的挖掘等等,第三个是数据应用层,以数据为基础,为将来的移动社交、交通、教育,金融进行服务。
本模块主要讲第一个层次,后面两个层次在下面的模块再细讲。
数据采集层——App、saas服务
在移动互联网时代,大数据的来源层有两个方面,一个方面是面向个人的数据来源前端如各种各样的App,一方面是面向企业服务的saas服务的产品。
面向个人的App:
饮食领域的App,如饿了么,用户通过App进行选餐,下单,通过App交互就会形成饮食领域的大数据;
在o2o领域,如嗒嗒巴士,用户通过使用App进行乘坐交通,上班下班,就会形成交通领域的大数据,如穿衣助手,用户通过App进行选择衣服颜色,样式,进行搭配,就会形式服务类的大数据,当然了还有秒拍、快看等娱乐类的消费数据。
面向个人用户的App,以满足用户的需求为主要出发点,产生用户的数据,这些数据包括以个人基础的数据,也包括随群体数据,随着App用户量的增长,这些App数据就成了大数据。
面向个人的数据来源:
直接通过用户的需求产生数据,而面向企业服务的——saas服务则不一样,他们通过为企业提供一套完整的解决方案,而产生数据,比如图灵机器人,人脸识别技术,气象plus、海康威视等,他们通过完美的解决方案服务企业,最终服务用户,从而产生大数据,数据采集层,是大数据的来源,也是大数据的基础。
2.3云存储对大数据的促进作用
有了数据采集层,那么下一步就是数据的存储层了,使用云存储技术将数据存储在云主机上,保证数据的安全、稳定、高效都需要云存储技术来完成。
云存储主要负责数据的存储以及计算,比如七牛的云存储技术,云存储技术是大数据发展跨不过去的一道坎,如果没有云存储技术,大数据就不能得到发展。
(1)云存储中面向企业存储的数据最大
当前的云存储分为公共云存储和私有云存储,公共云存储主要是面向个人,比如百度网盘等,而私有云存储主要是面向企业,其实面向企业的云存储的存储的大数据最终来源还是来自个人,比如目前的很多saas服务,IM、统计等企业服务,服务主要是面向个人的App,而类似七牛云存储这样的云存储则是出于更底层,基于云主机之上,而位于所有个人服务、企业服务之下,所以说,七牛云存储应该积累了更多的大数据,而通过即将月底举办的这次《数据重构未来》的大会,我想可以获得更多的关于大数据的干货。
(2)云存储满足了海量数据的存储需求
随着移动互联网的快速发展,传统的存储方式已经在容量、性能、智能化等方面无法满足需求。
云存储的出现,比如类似和七牛一样的云存储技术,从功能上弥补了传统存储的不足,通过虚拟化大容量存储、分布式存储和自动化运维等功能,实现了存储空间无限增加和扩容,自动化和智能化功能提高了存储效率。
另外,规模效应和弹性扩展,降低运营成本,避免资源浪费。
(3)云存储技术节省了开发者的成本
特别是当下移动互联网的火爆,使得App行业出现了爆发式的增长,App的数量已经达到了300百万以上,同时图片App、视频App、音频App如camera360、优酷视频、荔枝FM等App都会在发展过程中产生大量的数据,对于这些数据来说,如果让企业自身去开发一款分布式的存储系统,这可能需要构建一个几十人的开发团队,成本也会大大增加,而通过使用类似七牛一样的云存储,可以节约企业成本,让企业发展更加迅速。
(4)云存储技术为大数据分析提供了基础依据
作为大数据的存储服务商,云存储有着非常大的数据挖掘潜力,云存储平台为大数据的分析提供了“水”的来源,有了这些数据,同时配置上一些数据分析工具,完全可以产生一些非常有价值的分析数据报告。
比如基于云存储服务这个基础,可以在企业的需求下,为企业提供企数据分析,例如这款应用在哪些地区受访问次数多、怎样的用户更喜欢这款应用等,但不会涉及分析用户隐私相关的数据。
当然了,还可以针对整个图片行业、视频行业、以及音频行业提供受众的用户行为、以及特征这一系列的群体特征。
这些都是云存储在存储的数据体量达到大数据的特征后,能做的一系列的分析依据。
所以说云存储是大数据发展中的最重要的一个环节。
2.4大数据未来的行业应用
说了大数据的采集层,数据存储层,那么最后讲下大数据的应用层,既然有了大数据,那么以大数据为基础,就会产生以移动金融,移动社交,O2O,在线教育等多方面的应用。
(1)移动金融
随着移动互联网金融的发展,金融交易与支付已经从桌面电脑延伸到移动智能终端,企业自身只能从内部洞察经营情况,或从市场中获得不全面的统计信息,作为决策参考。
比如银联智惠可以帮助企业能够从外部了解市场,洞察对手的位置,了解市场趋势和自身的地位,通过利用自身优势通过全行业的交易记录得到高质量的基础数据,并替企业完成了大量繁琐的数据采集、清理工作,整合到企业的基础经营分析数据库中,让企业事半功倍。
当基础数据进入企业数据库后,通过银联智惠的用户画像模拟器进行目标客户消费行为建模,将历史交易行为分得出目标客户的交易共性特征,从而完整的从消费性别、消费年龄、消费习惯、消费频率、消费区域、消费偏好等多重维度完整描述客户群的轮廓,并得出客户的上下游关联交易行为特征,让企业真正认知客户群体的全貌,从而进行有效的商业决策。
(2)移动社交
随着脉脉,恋爱记等社交应用的用户越来越多,用户的社交行为将会成为大数据的分析基础,通过分析用户的社交时间、对象、地点以及行为,可以分析出用户的爱好、年龄、需求,同时基
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