文档介绍：大数据整体解决方案
目录
大数据基本介绍
企业大数据建设
数据库技术基础
大数据解决方案
互联网工厂:生产型企业向服务型企业转型
:精准广告投放、热力图、产品定制
:生产过程可视化
:运行数据分析,高效服务
大数据时代
Volume-巨量
全球在2010年正式进入ZB时代,IDC预计到2020年全球将总共拥有40ZB的数据量。
Variety-多样性
如今的数据类型早已不是单一的文本形式,订单、日志、音频、能力提出了更高的要求。
Value-价值密度
一部数小时的视频,可能有用的数据仅仅只有一两秒。如何迅速“提纯”是大数据亟待解决的难题。
Velocity-速度
大数据区分于传统数据最显著的特征。如今已是ZB时代,在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。
专业咨询公司IDC对大数据特征的定义-4V
大数据的基本特征
产业机遇
应用新焦点
增长新引擎
竞争新动力
技术变革
Gartner将“大数据”技术列入对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一
企业影响
数据资产化
决策智能化
商业价值
辅助决策
发掘信息
优化流程
大数据的价值
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04
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数据来源错综复杂
数据挖掘模型建立
数据开放与隐私权衡
大数据管理与决策
大数据人才缺口
现如今几乎任何规模企业,每时每刻也都在产生大量的数据,但这些数据如何归集、提炼始终是一个困扰。
关于大数据分析,人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高,却鲜见其实际运用得法的模式和方法。造成这种窘境的原因主要有以下两点:一是对于大数据分析的价值逻辑尚缺乏足够深刻的洞察;其次便是大数据分析中的某些重大要件或技术还不成熟。
我国一些部门拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享,导致信息不完整或重复投资.
在今时今日的商业世界中,高管的决策依然更多地依赖个人经验和直觉,而不是基于数据。
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂智慧、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍
大数据的挑战
大数据产业链
数据仓库
全文库
关联库
专题库
……
基础数据
应用数据
配置数据
数据质量检测
数据资源监控
数据资源目录
数据价值评价
企业数据交易
咨询报告交易
数据分析服务
数据变现
结构化库
全文库
音视频库
……
元数据库
数据字典
……
……
数据安全管理
Hadoop/Spark
MPP分布式数据库
数据标准管理
企业级数据运营
大数据平台
大数据人才建设
企业大数据架构
数据管理
企业大数据建设目的:(1)大规模历史数据可靠存储、安全访问、高效查询平台;(2)大数据价值挖掘应用。
企业大数据建设三步:(1)技术升级;(2)数据整合;(3)数据变现。
大数据建设步骤建议
数据变现
数据整合
技术升级
第一阶段
第二阶段
第三阶段