2023年大数据分析.docx

《2023年大数据分析.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2023年大数据分析.docx（16页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。

1、2023年大数据分析 1什么是大数据？ 云中大数据：融合技术 如今，大数据分析和云计算是全球企业最为关注的两大 IT 话题，大数据分析提供独具价值的洞察，帮助企业打造竞争优势，启迪创新，推动收益增长。作为 IT 服务的交付模式，云计算可以增强业务灵活性，提高生产力，同时增加效率，降低成本。 2大数据能给我们带来什么？ 中国社会的急剧发展带来了数据的暴增，从街头的交通摄像头到商场的打折信息，再到网商的用户资料、信息，无不充斥着大量的数据，而在这背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？ 大数据究竟能给我们带来什么？ 信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，而这种数据的变化没有一个

2、循序渐进的过程，呈现跨越式的特征。比如手机里的信息不断地堆积，从最开始的通讯录到短信、彩信，再发展到现在的智能手机时代，更多的来自于应用的数据如微博等正在积累起大量的数据信息。放大到社会而言，产生的数据更是异常庞杂。毫无疑问，大数据时代已经来了。 什么是大数据？ ，数据已从 TB 级别跃升至 PB 级别；对大数据，现在比较流行的是用 4 个“V”来总结其四个层面的含义：容量巨大（Volume） 数据类型多（Variety），从普通的文字、视频、图片到逐渐增多的地理位置信息等，类型纷繁，已无规律可循；价值密度低（Value），以视频为例，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据也许只有一两秒；处理

3、速度快（Velocity），实时分析对某些应用才更有意义，而不是批量式分析，即时处理已经成为趋势之一。 大数据的发展趋势和带来的机会 在大数据概念出来之前，个人制造的数据往往被忽略，企业数据被谈及的更多。企业内部的数据多数都是结构性数据，并被企业在或多或少地利用着，无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。面对这些应用需求，企业依托自身的数据库系统就可以解决，例如应用少量 x86 服务器、客户端，再加上 Sybase 系统、Oracle 系统、Unix 系统等。 随着互联网的快速发展，在企业数据还没有井喷的时候，我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了，比如社交、交互式应用

4、带来了大量的网络数据，这种非对称性数据充斥在我们周围，包括网络日志、点击流、电话记录、医疗记录、传感器和监控摄像头等等，各种来源的巨量数据种类丰富，让人无所适从。此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘，无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。很多时候，也许我们会认为这些数据里会有价值，但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。因此，对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。 比如说，在淘宝庞大的用户群中，淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求？一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求？越来越多的应用需求推动着大数据的发展。更主要的是，未来可能各种传感器会出现

5、在社会的各个地方，数据会更多，比如交通、医疗等等，数据的采集已经不是问题，难点已经转换为处理和分析。如此巨量的数据，处理难度可想而知。 大数据给中国市场带来什么？ 大数据应用需求在中国更加明显。中国人口众多，各行各业都呈现出极快的增长速度，电商、快递、微博、社交等都承载了大量的个人信息；大型超市、卖场、商场、银行等集聚了大量交易信息，日新月异的城市建设中，连接着更多数据采集传感器和嵌入式设备的物联网开始成型大数据的时代正在到来，不仅有机遇，也存在挑战，且机遇大于挑战。 目前，网络搜索曾经在数据分析方面获得了一些机会，但远远不够，而且也是在相对偏窄的一个区域内利用信息，更多的数据散落在社会各个环

6、节中，梳理分析出这些大数据带来的商业机会逐渐凸显价值。在中国市场，工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信 息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关。 大数据背后的商业机会 在实现大数据的过程中，硬件和软件供应商都可以找到合适的位置和方法来实现自身的价值，因为大数据的实现需要硬件具备足够的性能、灵活性以及可靠性和软件层面的优化支持。从目前的企业计算领域来看，IA架构是承载和实现大数据的理想平台。对于数据分析来说，

7、基于英特尔至强处理器的双路/多路平台具备开放式、普及性、易优化、灵活易扩展等特点，是实现大数据应用的出色载体。英特尔的双路至强处理器已经通过实践验证了自身在计算能力的领先性，而以其为基础的主流服务器和存储系统具备无可比拟的扩展性。对于商业智能来说，基于英特尔至强处理器的多路平台则具备高性能、高能效、灵活扩展以及高性价比等优势。 此外，英特尔还拥有类似于英特尔发行版 Hadoop 这样的开源分布式架构以及相关的软件工具如编译器、函数库等，英特尔已经形成了完整的大数据解决方案。英特尔提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于

8、数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。Hadoop 对海量数据处理的支持，可以让用户不再依赖价格高昂的大型专有设备，而是通过大量 x86 服务器集群就可解决利用较高性价比的 x86 服务器来搭配并行计算架构，从而可以以最符合经济效益的方式完成庞大的计算任务。 对于国内市场而言，对于大数据应用机会的重视和抓取已经越发明显，作为世界上人口最多的国家，中国产生数据的潜力可想而知，即便能掌握其中一部分大数据，对于企业发展也具有不可估量的价值。比如微博等社交网络平台上产生的大量碎片化信息，如果被合理应用，并精准分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，那么就能掌握下一个互联网发展机会抑或革

9、命，这还仅仅是互联网层面，放眼到全行业，可以利用的机会则更多。而英特尔与产业合作伙伴的强大产业生态链能够满足行业需求的同时在大数据时代用创新技术将大数据背后的价值一一呈现，并促进更多商业机会的出现。 3大数据：落地正当时我们正处于一个信息大爆炸的时代：宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，视频通讯、医疗影像、地理信息、监控录像等视频记录，传感器、导航设备等非传统 IT 设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据正在充斥整个网络。据权威市场调查机构IDC预测，未来每隔 18 个月，整个世界的数据总量就会翻倍；到 2023 年，

10、整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到 35.2ZB(1ZB=10亿TB)。“大数据”时代正在来临！ “大数据”的价值 所谓“大数据”，一般具有几个特点：首先是数据量很大，已经从 TB 级跃升至 PB 级；其次是区别于传统的数据结构，“大数据”时代的数据结构比较复杂，超过 80% 都是非结构化数据，比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中 RFID 的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据等。这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三，数据更新快，比如视频监控每秒钟都在进行，微博随时都有人在更新；最后，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确

11、定的。这两点就要求新的IT系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。比如在某一天，你需要从监控录像中找出某个人，那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据”的这些特点，对数据搜索及管理提出了更高要求，因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。 全球知名咨询机构麦肯锡在关于“大数据”时代的研究报告中指出，数据已经渗透到了每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。在互联网时代，数据本身就是资产，而“大数据”则意味着这些资产正在变得庞大无比。虽然云计算可以为数据资产提供保管

12、的场所和访问的渠道，但如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是“大数据”时代的核心问题。这就好比一座日益膨胀的矿山，虽然其中蕴含着大量的贵金属，但是要想获得这些价值，就必须解决筛选冶炼的问题。 “大数据”对IT解决方案提出更高要求 在“大数据”时代，超过 80% 的数据都呈现非结构化状态，这些数据正在持续不断地增加，并且需要长时间存储，非热点数据也会被随机访问。这种情况与传统的、基于关系型数据库的核心数据存储方式有显著的差异。这种差异，使得传统的数据存储和管理解决方案无法胜任“大数据”时代的分析、管理和挖掘工作。传统的关系型数据库以及数据分析软件处理的结构化数据通常是G

13、B级别的，很难适应“大数据”时代 TB、PB 级复杂数据类型的检索分析。同时，因为“大数据”时代数据每时每刻都在快速增长，传统解决方案也无法适应这种近乎无限的扩张性。为了适应“大数据”时代的到来，企业需要从技术、应用、硬件等各个层面做好准备，采用更新的IT解决方案，才能满足“大数据”收集、存储、管理和分析的要求。 “大数据”时代的IT解决方案，需要容纳数量庞大的用户和数据生产者，能够从企业及社区网络、移动智能终端、传感器及物联网、定位及地理信息设备中获得大量的视频、语音、图片、文字、产品信息、地理信息、时间信息等非结构化数据，并对这些海量复杂数据进行分析和挖掘，从而获得真正有价值的数据用于后续

14、的经营。这种应用模式，要求“大数据”时代的IT解决方案具备可变的数据接口和高效的数据导入、管理、分析、统计技术；能够支持PB级别的数据、支持非结构化以及结构化数据、支持每秒万次级查询，拥有更高的系统可靠性以及更高的统计分析效率，这就对计算能力、内存数据处理能力和管理能力提出了非常高的要求。 对于企业而言，“大数据”时代爆炸性增长的数据既是巨大的机遇，也将是巨大的挑战。在“大数据”时代，IT解决方案既要能够更高效、低成本的存储和管理，也要能够更快速、灵活及稳定的检索和分析。而在这些方面，已经有不少厂商在努力围绕大数据整合解决方案，英特尔就是其中的佼佼者。首先，IA 架构广泛的普及率可以为企业提供

15、更高的一致性，是承载和应对“大数据”的理想平台。英特尔 至强 处理器拥有更高的计算性能和内存数据处理能力，以其为核心的服务器和存储系统具备开放式、普及性、易优化、灵活等特点，具备无可比拟的扩展性，非常适合应对“大数据”的挑战。除此之外，英特尔还有包括 Hadoop 这种开源架构等软件方案（如编译器、函数库等），也将对“大数据”的处理提供了更高的效能。这些软件方案通过优化底层算法，可实现更高的应用效率和更均衡的计算存储分布；与英特尔硬件技术相结合，可以提供更高的平台性能。同时，还能提供跨数据中心的HBase数据库虚拟大表功能，并且实现了 HBase 数据库复制和备份功能，在功能方面也更适应“大数

16、据”时代管理分析的需要。这一切，都为收集数据、分析数据、优化数据、利用数据提供了坚实的基础。 中国的“大数据”时代 “大数据”时代的核心应用就是对已知的数据进行分析来为未来发展和企业经营提供参考。作为一个人口大国，中国在“大数据”时代拥有巨大的机会和挑战。机会在于，我国拥有世界上最多的人，从而可以提供最多的数据以供分析挖掘。而挑战则是，我们怎样才能从海量的数据中找出价值。凭借庞大的人口基数和市场，我国各行各业的规模都在不断扩大，从而制造出庞大的数据。电商、快递、企业的网站和IT系统都承载了大量的数据；传统的大型超市、卖场、商场也集聚了大量的信息。特别是移动互联浪潮下各种手持智能终端的普及和定位

17、设备的应用，也在不断产生大量的数据。如果能够对这些数据进行分析挖掘，找出有价值的信息，就能够大大促进中国企业的发展。比如，电信运营商可以对客服中心的数据进行分析来建立客服中心智能辅助平台，帮助运营商把客服中心从成本中心转变成营销中心；汽车厂商可以分析各大汽车论坛用户的海量评论来监控品牌口碑及舆情；电商企业可以分析用户的各种历史数据来挖掘用户的喜好，从而实现精准营销。面对“大数据”带来的机遇和挑战，我国政府在物联网“十二五”规划上把信息处理技术作为 4 项关键技术创新工程之一提出，其中就包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等“大数据”相关的重要技术。而另外 3 项关键技术创新工程，包括

18、信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。 “大数据”的未来 “大数据”的到来已经无可阻挡，这将考验我们的技术是否跟得上数据的爆炸。比如，智慧城市的建立将改变现在的城市生态，但是作为信息采集源头的数万个摄像头，如果通过实时高效的图像分析而实现有机结合，就是我们需要解决的问题。英特尔作为IT上游领导厂商，通过深入了解 OEM 厂商、ISV、SI 甚至用户的需求，将产业链上的每一环都紧紧扣在生态系统周围，使之发挥最大的能动性，来应对“大数据”时代的挑战。在电信、石油、交通、医疗以及制造等行业，英特尔以开发的架构支持新型的商业智能，将这一生态系统的力量发挥到极致。信息就是资

19、源，谁掌握了“数据”，谁就掌握了未来。掌握大数据，就在当下。英特尔将利用各种软硬件技术资源，帮助合作伙伴发掘数据价值，从而应对“大数据”时代的挑战。 4大数据背后隐含的“商业秘密” 信息的密集爆发，带来了大量的数据堆积，数据的变化几乎没有一个循序渐进的过程，砰然爆发的速度太快了，从居家到社交，从生活到工作都会形成大量的数据，无论是有用的还是无用的数据都围绕在我们周围。我们不会在意大量的数据，但是对自己有用的数据是很在意的，最简单的一个例子，我们手机里的信息就不断地堆积，通讯录在增加，还有邮箱，如果说以前仅仅是短信息，那么现在还有彩信，照片，包括微博等等都堆积起大量的数据信息。 数据多了就显得凌

20、乱，甚至乱序，而这仅仅是我们个人的一些信息就显得如此驳杂和繁多。那么对于社会公共信息来说，堆积起来的数据信息是超海量的，汇总进而分析这些数据的价值就变得非常关键，而且也潜在着非常巨大的商机。 大数据应用场景之一 每天开车上街，司机们很在意的是测速摄像头，对于公共资源维护者来说也在意这些数据，当然他们不仅仅是测速，更多的是道路信息采集。什么路段拥堵了，哪个路口出交通事故了，一些城市已经树立了交通指示屏，可以非常清晰明了地为司机提示哪条路段现在是什么情况，拥堵还是畅通，有没有交通事故等等，这都是对数据采集后的分析结果呈现。之前，我们在城市的路口常常可以看到很多交通地图，不过现在这种平面单一的指示正

21、在被数字标牌所取代。当然不仅仅是路口，在商场、电梯，地铁、候机楼、包括楼宇的户外广告等等，都已经不再是简单的一个平面美女，更多地已经开始呈现数字化了。 大数据应用场景之二 各种尺寸的屏幕动态化呈现更多信息，如果说以前我们还惊奇于滚动的数字屏幕，那么随着信息化的快速发展，单纯地动感已经无法满足我们的需求，更广泛的信息呈现才是更迫切的一种需求。而且这种需求是双向的，对大众和商家都很重要。于是智能化数字标牌出现了。这类产品具备了互动的功能，用户可以用触摸或者体感的方式和它们进行交互操作，同时，它们都是联网的设备，可以与数据中心或者其他的数字标牌进行数据的传递，还可以搜集并分析数据，为不同的人群进行定

22、制化的互动展示。这就是大数据的一种应用。英特尔还推出了一套智能系统，通过在数字标牌上的应用，实现丰富的功能。 大数据应用场景之三 在大量数据的背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？大数据，带来了一个全新的机会，这个机会需要软硬件的结合，需要大型数据的分析能力。在这方面，英特尔给予了硬件方面的强力支持，这里的硬件不仅仅是服务器端的，还有更多的终端产品，包括微小终端等等，都呈现数据分析后的结果以及快速分析的过程。 比如，英特尔的一款采用了酷睿 i5/i7 处理器的虚拟试衣镜 K-mirror。它能够通过红外线感应器，将试衣者的人体轮廓抓取出来，配合深度感应器测算人体与屏幕的距

23、离，最后将预先存储在魔镜里面的虚拟衣服自然地搭配到试衣者的身体上。借助 K-mirror，试衣者无需穿上婚纱，便可以轻松、快速地进行选择与搭配，使得以往复杂繁琐的婚纱挑选与试穿过程变得简单随意且妙趣横生。目前已有众多婚纱影楼、服装零售店铺安装了这款体感式虚拟试衣镜，吸引了大量顾客体验这种高科技的试衣感受。 大数据应用场景之四 在移动市场我们常常听到精准营销，包括广告的投放等等。但是广告投资商非常在意的是自己的投放究竟获得了多少的回报和收益，或者自己的投放带来的反馈又是什么，在哪里的投放获得最大的回报率？这都存在着大量数据的分析和归纳。有国外媒体报道，eBay 的数据库每天增加 50TB，每天最

24、少都有数百万次的商品查询，数据库每日增加 1.5 兆笔记录，数据库的总容量则已超过 9PB。每天新增的数据量庞大，数据库也极其庞大，从中分析顾客的浏览、消费行为就变成了一件很困难的事情。 大数据应用场景之五 再比如 Facebook，每天都有数亿用户留下庞大的数据，包括大量的图片、影片等传统数据库系统较不擅长的非结构化数据。针对网络社交平台，一些公司已经开始研究和布局大数据的关键技术Hadoop。基于 Hadoop 的海量数据分布式处理，可以不再依赖价格高昂的大型专属设备，而通过自建大量 x86 服务器群集来解决。它利用大量平价的服务器，搭配并行计算架构，以最符合经济效益的方式创造庞大的计算量

25、。而且，英特尔可以提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。 大数据应用之中国机遇 上述五个应用场景代表着现在市场和行业里对于大数据时代的典型描述，而对于国内市场而言，大数据分析和应用的机会也颇大，因为中国的用户量太庞大了，产生数据的潜力不可估量，如果能掌握其中一部分大数据就对企业发展具有意想不到的价值。我们正面临着大数据工业革命，不仅包含传统的结构化(或关联型)数据，而且也包含各类非结构化、非对称性数据。这些数据不仅尺寸庞大，而且增 长速度更快于摩尔定律。可以说

26、，谁能合理地分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，谁就有可能成为下一个行业巨头。 大数据之背后的故事 基于大数据的盛行，很多软硬件厂商都在寻求着适合自己的方向，而英特尔利用不同级别的处理器架构，不同的数据应用架构，以及相关的解决方案，帮助用户从端到端找到完整的解决办法。在大数据分析方面，灵活、强大和开放的解决方案更容易来实现现有需求以及未来的升级扩展。而英特尔正在利用开放的架构联合业界合作伙伴一同为大家打造不同的大数据方案，帮助用户解决实际难点。无论从应用、需求还是解决方案层面，大数据都已经到了“应时而生”的时代，而在这背后，从后端数据挖掘分析的厂商到应用的供应商都能从中找到黄金机会，在促进大数据时代的同时完成自己的商业目标。 大数据分析 利用大数据分析绩效 医疗大数据分析报告（定稿） 教育大数据分析领域竞品分析 褚健行业大数据分析 大数据分析：习近平用典300句 贪腐官员忏悔辞大数据分析 大数据分析平台的需求报告 旅游大数据分析及解决方案. 精准营销下的大数据分析利用