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  • 未来应该是移动互联网+大数据并存的时代,未来企业之间的竞争是数据的竞争。本文从互联网大数据发展现状、市场规模、需求分析、商业大数据价值、信息安全性、企业发展形态等方面简要分析在DT时代下互联网大数据应用...

    未来应该是移动互联网+大数据并存的时代,未来企业之间的竞争是数据的竞争。本文从互联网大数据发展现状、市场规模、需求分析、商业大数据价值、信息安全性、企业发展形态等方面简要分析在DT时代下互联网大数据应用。

    大数据已经渗透到当今每个行业和业务功能区域,成为一个重要的生产要素。未来的时代不是IT时代,而是DT时代。大数据的价值越来越显著,在各个领域的作用也越来越重要。未来企业之间的竞争不再是其他的竞争,而是数据的竞争。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

    未来是移动互联网+大数据并存时代

    互联网+战略经过四五年的发展已经从第三产业渗透到国计民生的所有行业里面了。互联网+战略,更多的是跨界联合,互联网+战略是现在的重要课题,特别是互联网+工业,车联网、物联网。

    未来是什么?

    第一,未来是移动互联网+大数据并存的时代

    如果说未来世界是万物互联的物联网,肯定是对的,但如果只是物和物的连接,没有人和人的连接,就会死气沉沉。未来应该是移动互联网+大数据并存的时代,人和人的连接,人和物的连接,物和物的连接以及人和服务的连接。

    第二,未来应该是IT到DT的时代

    从信息化变成大数据,因为信息化只是一个符号,变成大数据以后才能真正成为一个活的数据,为企业决策提供支持。过去讨论的互联网+大多是关于模式,更关键的是技术创新,技术创新要跟模式结合在一起。所以未来是互联网+加上大数据技术创新并存的时代。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    互联网、金融和电信三大领域的大数据应用在各行业总规模中所占比重超过70%;健康医疗领域和交通领域近年不断“上架”新应用,但行业规模占比相对较小。

    互联网大数据产业发展现状

    随着互联网用户激增,手机已经实现了数据化、宽带化。在浏览网站上、使用设备上、通信服务系统里,数据都以指数级的速度增长。而具有资源优势的运营商正好位于大流量、大数据信息“金矿”上。

    目前大数据应用相对其他产业比较成形的就是互联网企业,这些握有大量数据资产的互联网企业正急于如何将大数据信息化转化为商业价值。

    提升用户体验,进行精细化运营,提高网络营销效率

    互联网企业以及运营商拥有下面类数据:

    一是用户账号里基础数据;

    二是协议类型如套餐服务得到的用户消费能力;

    三是业务类型数据,如用户选择的游戏、阅读、音乐类,代表个人兴趣、爱好的数据;

    四是访问的URL,用户经常看的网站、搜索关键词等;

    五是终端信息,每个终端能力、特征不同,最终使用的业务也会不同。

    基于以上数据,通过大数据分析手段,找到最合适和满足用户需求的产品特点,从而指导产品设计开发,业务上线后持续跟踪分析用户的在线订购、使用问题等,为优化业务策略提供数据支持,提高业务质量和客户体验。最终达到精细化网络营销,提高客户满意度和销售效率。

    在互联网大数据助推下进行的商业模式创新及业务的延伸。大数据不仅帮助企业优化运营绩效,更重要的是,互联网大数据给企业带来了业务创新的机遇和能力。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    未来全球电子商务一定是社会化的,因为没有任何一家公司有能力建立一家快递公司运货到全世界各地,也没有任何一家公司能够采购到全世界的商品卖给全世界的消费者。而阿里巴巴通过打造商业的基础设施,吸引卖家、快递等各方公司参与,通过这种商业创新模式将各行业企业连接到生态圈里,进而打造全球电子商务的一体化。

    此外互联网大数据应用日益得到人们的认可,越来越多的行业开始关注、开发应用互联网大数据。医疗保健、零售商、制造业等传统行业已开始积极挖掘互联网数据带来的商业价值。

    2020年大数据产业将突破1万亿元

    根据国务院印发的《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》规划,截止至2015年,中国信息消费规模超过3.2万亿元,年均增长20%以上,带动相关行业新增产出超过1.2万亿元,其中基于互联网的新型信息消费规模达到2.4万亿元,年均增长30%以上。

    按此推算,信息消费的增量部分规模将占到GDP增量部分规模的12%左右,每年为GDP增长贡献大约1个百分点,并且可以带动全国相关产业的发展,这将极大地促进中国经济持续、平稳地发展。基于电子商务、云计算等信息平台的消费快速增长,自2014年中国互联网用户数据市场进入快速发展。

    《大数据产业发展规划(2016—2020)》提出,到2020年,大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右,大数据在创新创业、政府管理和民生服务等方面广泛深入应用。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    未来如何在搜集、储存大数据的基础上更好地整合、分析和应用,将成为优化“数据大脑”的重点课题。

    互联网大数据需求分析

    传统产业人士通常认为大数据是大型互联网公司的“专利”。当龙头企业通过互联网平台将大数据应用连接到传统企业,并带来巨大的商业价值后,通信行业、金融行业、服务零售业以及传统的装备制造业等,都纷纷开始进军大数据。

    根据调查显示,32.5%的公司正在搭建大数据平台,处于测试阶段;约29.5%的公司已经在生产环节实践大数据,并有成功的产品。总体看目前正在开发和已经使用的大数据应用平台占比超过6成,而准备开发的占24.52%,并且这个比例还会日渐上升,说明企业对大数据的需求明显加大。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    目前互联网大数据平台应用场景主要集中在社交网络、B2C业务、精准营销、在线音视频业务、广告监测五个大的方向。最终目的都是将互联网数据资源转化为商业资产进行变现。因此很多企业积极组建大数据研发团队。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    对大数据有需求的公司中,超三成的研发团队仅有1-10人,次居第二的10-50人的规模占到了25.65%,两种规模的研发团队就超过5成。可见,当下对大数据的需求已经不止大型公司,大数据的市场需求正不断增长。

    互联网大数据应用价值方向

    对顾客群体细分

    “大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行劢。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

    模拟实境

    运用“大数据”模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器,汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。

    云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。

    交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘,从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

    提高投入回报率

    提高大数据成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。

    大数据可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享,帮劣他们利用“大数据”创造商业价值。

    个性化精准推荐

    在企业运营商内部,根据用户喜好推荐各类业务及应用是常见的,比如应用商店软件推荐、IPTV 视频节目推荐等,而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后,可以将之延伸到商用化服务,利用数据挖掘技术帮劣客户进行精准营销,今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

    很多人讨厌广告的原因,在于它推送的是对你无用的信息。互联网的出现更是放大了这一特点,而如今人们发现自己搜索过的或者买过的商品都能被针对性的推荐,出现在浏览的网页广告中。

    这便是随着信息数量的持续增加,大数据的到来,在这些数据中,隐藏了消费者的消费习惯、市场的变化、产品的趋势以及大量的历史记录,这些关键数据对于企业和组织的后续运营和发展起到了至关重要的作用。

    更准确的营销手段已经成为了一种广告工具,这种个性化的广告推广,主要是为了缩小范围来针对某一类人群。

    数据存储空间出租

    企业和个人有着海量信息存储的需求,只有将数据妥善存储,才有可能进一步挖掘其潜在价值,具体而言,这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。

    主要是通过易于使用的API,用户可以方便地将各种数据对象放在云端,然后再像使用水、电一样按用量收费。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    管理客户关系

    客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性),从不同角度深层次分析客户、了解客户,以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失 率、提高客户消费等。对中小客户来说,与门的 CRM 显然大而贵。

    数据精准搜索

    数据搜索是一个并不新鲜的应用,随着“大数据”时代的到来,实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。

    其商业应用价值是将实时的数据处理不分析和广告联系起来,即实时广告业务和应用内移劢广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息,使得所获取的数据“具备更全面维度”,更具商业价值。

    隐私安全

    大数据已经与我们的生活息息相关。微博的社交关系,淘宝的购物记录,GPS导航的移动数据,快递的物流信息……这些形形色色的数据包括了人们的各种行为细节,同时也记录了人们大量的个人隐私。

    不难看出,大数据时代的到来,给传统的网络与信息安全带来了新的问题,传统防御威胁的手段已逐渐失效。大数据将安全带入了一个全新、复杂和综合的时代,不安全的那些蛛丝马迹在浩瀚数据的掩护下,正在精准地发起一次又一次的攻击。

    近年来,有关网络威胁导致服务器宕机、个人和企业信息泄露事件频繁发生,网络信息安全问题已成为全球关注的焦点。然而,任何事物都具有两面性,人们常常担心大数据带来的不安全性,但同时大数据技术也是一种保户信息安全的工具。

    对于互联网,利用传统安全设备从终端数据或本地网络中发现未知的威胁,就如在森林中找到指定的叶子,效率极低。从技术、人员、数据等几个方面拥抱大数据技术,基于数据为驱动来解决问题。

    在数据采集、测试、分析的过程中以威胁为中心,利用数据来驱动安全是一种检测APT类型威胁(高级持续性威胁)的有效手段。

    互联网大数据之信息安全性

    数据作为大数据产业中的核心资源,已成为各家企业、平台的争夺对象。为采集数据,众多网站平台、联网设备、应用软件“各出奇招”。连手电筒应用都要求读取手机通讯录、使用麦克风和摄像头,实在不合理。

    究其原因,是因为数据变得值钱了。大数据是海量数据的聚合,没有数据,大数据如同无源之水。合法企业通过用户数据提供精准、便捷的个性化服务,从而实现商业变现,让大数据产业有利可图。

    除了政府开放的数据和企业自身收集的数据,数据交易也是数据的重要来源,但也在某种程度上催生了黑色产业链。正规数据交易市场的交易额约为100亿元,正规交易的数据需要经过采集、清洗、脱敏、脱密、融合等流程,保障了数据的合法性、真实性和安全性,成本也相应提高。

    大数据技术不断创新演进,传统网络安全技术也面临严峻挑战。《中国大数据发展调查报告(2017年)》显示,企业在选购大数据软件产品时,产品安全性和稳定性成为最重要的考虑因素。大数据背景下的攻击者通过人工智能、机器学习等新技术对攻击工具进行升级,提高网络攻击的精确度和隐蔽性。安全保护技术手段亟待强化更新,构建更可靠、更有效的大数据安全保障技术体系。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    网站和手机应用越界收集用户数据,根本原因是为了追逐商业利益。企业收集用户数据时,要尊重用户的知情权、退出权和自由选择权。要明确大数据和个人信息之间的关系:个人信息属于隐私权范畴,而大数据一部分来源于个人信息,但本质是知识产权。

    现阶段《网络安全法》落实尚未到位,在制度上、人员上、技术防控上还有很大差距。立法不代表问题完全解决,还要加大力度、严格执行,大数据技术上也要配合跟进,一步一个脚印,切实提高网络安全水平。

    互联网大数据“路障”

    国内信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手中。在《关于推进公共信息资源开放的若干意见》《政务信息系统整合共享实施方案》等相关文件的推动下,政府数据加快共享开放的步伐,惠民成绩单亮点不断。

    然而,由于国内大数据发展还处在起步阶段,不少基础性、关键性数据仍被政府部门束之高阁,共享开放程度低,成为现代化治理进程中的“路障”。

    有效的数据收集是实现共享与开放的基础。部分政府部门在数据收集的过程中,由于缺乏统一的标准,收集到的数据虽然量大,但质量不高,可利用价值低。

    由于目前数据共享开放的法律、政策环境尚不成熟,一些地方政府职能部门评估信息是否要开放等问题时,往往有所推脱。如果数据毫无关联地沉淀在各部门的信息系统中,缺乏共享开放的意识,甚至把数据资源视为“私产”,就会造成条块分割、重复建设,形成壁垒森严的“信息孤岛”。

    供给与需求脱节也让数据共享和开放效果打上折扣。截至去年底,广东省全省87个省直部门有6988类数据资源、62332项信息项,居全国各省(区、市)首位。但各部门提出共享需求仅3649类,省级编目共享仅477类,数据难以真正发挥利民惠民、支撑政府决策的作用。

    此外,尽管部分数据已接入共享开放平台,但由于不能被机器读取,成为无法释放应有活力的“休眠数据”。《2017中国地方政府数据开放平台报告》显示,截至去年4月,全国19个地方政府数据开放平台的8398个开放数据中仍有约25%的机器可读性较差。

    去年12月6日召开的国务院常务会议提出,提供公共数据是政府公共服务的重要内容,要求对分散、独立的政务信息系统加快清理整合,统一接入国家数据共享交换平台,并依法依规向社会开放。如何继续加快数据共享开放的进程,让群众真正享受到数据共享开放带来的红利,是未来大数据工作的重点和难点。

    大数据企业形态发展展望

    随着大数据技术的发展和应用,其或许会从所有流程由一个企业完成,转化成每一环节都由单独企业来完成的一整条产业链。

    第一类企业为数据采集公司,它就对应于现在商业中的原材料生产商,专门负责原材料(数据)的采集与储存;

    第二类为数据挖掘公司,它相当于现在的加工企业,从数据采集公司里采购原材料(数据),然后加工出数据关系,再出售给最后的数据应用公司;

    第三类为数据应用公司,对应于现在最多的代理商,这些一二级代理商,会通过收购来的原材料(数据关系)的质量(放映规律的程度),以及商业应用程度(业务与规律结合得更好)来形成竞争关系。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    互联网与大数据的价值最好的体现在对已有行业潜力的再次挖掘,而不仅在于自身能生产多少新东西,用互联网思维和大数据思维去重新提升传统行业,使得信息透明化、对称化,对产生的大数据进行整合利用,也使得资源得到最大化利用。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    互联网是获取、传播和扩散相关信息的重要渠道。通过互联网大数据的实时分析,实现对社会思潮变化的准确判断,提高社会治理能力,实现“数字中国、智慧社会”。

    随着互联网的快速发展产生大数据,大数据反过来加速推动互联网各种各样应用的演进。微构科技相信在可预见的将来,通过对大数据的全面挖掘将产生更多新的应用,将促使产生更多的新业态,将给人类生活带来更多的便利和惊喜。

    展开全文
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  • 本文从互联网大数据发展现状、市场规模、需求分析、商业大数据价值、信息安全性、企业发展形态等方面简要分析在DT时代下互联网大数据应用。 大数据已经渗透到当今每个行业和业务功能区域,成为一个重要的生产要素。...

     

    未来应该是移动互联网+大数据并存的时代,未来企业之间的竞争是数据的竞争。本文从互联网大数据发展现状、市场规模、需求分析、商业大数据价值、信息安全性、企业发展形态等方面简要分析在DT时代下互联网大数据应用。

    大数据已经渗透到当今每个行业和业务功能区域,成为一个重要的生产要素。未来的时代不是IT时代,而是DT时代。大数据的价值越来越显著,在各个领域的作用也越来越重要。未来企业之间的竞争不再是其他的竞争,而是数据的竞争。

    大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

     

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    未来是移动互联网+大数据并存时代

    互联网+战略经过四五年的发展已经从第三产业渗透到国计民生的所有行业里面了。互联网+战略,更多的是跨界联合,互联网+战略是现在的重要课题,特别是互联网+工业,车联网、物联网。

    未来是什么?

    第一,未来是移动互联网+大数据并存的时代

    如果说未来世界是万物互联的物联网,肯定是对的,但如果只是物和物的连接,没有人和人的连接,就会死气沉沉。未来应该是移动互联网+大数据并存的时代,人和人的连接,人和物的连接,物和物的连接以及人和服务的连接。

    第二,未来应该是IT到DT的时代

    从信息化变成大数据,因为信息化只是一个符号,变成大数据以后才能真正成为一个活的数据,为企业决策提供支持。过去讨论的互联网+大多是关于模式,更关键的是技术创新,技术创新要跟模式结合在一起。所以未来是互联网+加上大数据技术创新并存的时代。

    互联网、金融和电信三大领域的大数据应用在各行业总规模中所占比重超过70%;健康医疗领域和交通领域近年不断“上架”新应用,但行业规模占比相对较小。

    互联网大数据产业发展现状

    随着互联网用户激增,手机已经实现了数据化、宽带化。在浏览网站上、使用设备上、通信服务系统里,数据都以指数级的速度增长。而具有资源优势的运营商正好位于大流量、大数据信息“金矿”上。

    目前大数据应用相对其他产业比较成形的就是互联网企业,这些握有大量数据资产的互联网企业正急于如何将大数据信息化转化为商业价值。

    提升用户体验,进行精细化运营,提高网络营销效率

    互联网企业以及运营商拥有下面类数据:

    一是用户账号里基础数据;

    二是协议类型如套餐服务得到的用户消费能力;

    三是业务类型数据,如用户选择的游戏、阅读、音乐类,代表个人兴趣、爱好的数据;

    四是访问的URL,用户经常看的网站、搜索关键词等;

    五是终端信息,每个终端能力、特征不同,最终使用的业务也会不同。

    基于以上数据,通过大数据分析手段,找到最合适和满足用户需求的产品特点,从而指导产品设计开发,业务上线后持续跟踪分析用户的在线订购、使用问题等,为优化业务策略提供数据支持,提高业务质量和客户体验。最终达到精细化网络营销,提高客户满意度和销售效率。

    在互联网大数据助推下进行的商业模式创新及业务的延伸。大数据不仅帮助企业优化运营绩效,更重要的是,互联网大数据给企业带来了业务创新的机遇和能力。

    未来全球电子商务一定是社会化的,因为没有任何一家公司有能力建立一家快递公司运货到全世界各地,也没有任何一家公司能够采购到全世界的商品卖给全世界的消费者。而阿里巴巴通过打造商业的基础设施,吸引卖家、快递等各方公司参与,通过这种商业创新模式将各行业企业连接到生态圈里,进而打造全球电子商务的一体化。

    此外互联网大数据应用日益得到人们的认可,越来越多的行业开始关注、开发应用互联网大数据。医疗保健、零售商、制造业等传统行业已开始积极挖掘互联网数据带来的商业价值。

    2020年大数据产业将突破1万亿元

    根据国务院印发的《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》规划,截止至2015年,中国信息消费规模超过3.2万亿元,年均增长20%以上,带动相关行业新增产出超过1.2万亿元,其中基于互联网的新型信息消费规模达到2.4万亿元,年均增长30%以上。

    按此推算,信息消费的增量部分规模将占到GDP增量部分规模的12%左右,每年为GDP增长贡献大约1个百分点,并且可以带动全国相关产业的发展,这将极大地促进中国经济持续、平稳地发展。基于电子商务、云计算等信息平台的消费快速增长,自2014年中国互联网用户数据市场进入快速发展。

    《大数据产业发展规划(2016—2020)》提出,到2020年,大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右,大数据在创新创业、政府管理和民生服务等方面广泛深入应用。

    未来如何在搜集、储存大数据的基础上更好地整合、分析和应用,将成为优化“数据大脑”的重点课题。

    互联网大数据需求分析

    传统产业人士通常认为大数据是大型互联网公司的“专利”。当龙头企业通过互联网平台将大数据应用连接到传统企业,并带来巨大的商业价值后,通信行业、金融行业、服务零售业以及传统的装备制造业等,都纷纷开始进军大数据。

    根据调查显示,32.5%的公司正在搭建大数据平台,处于测试阶段;约29.5%的公司已经在生产环节实践大数据,并有成功的产品。总体看目前正在开发和已经使用的大数据应用平台占比超过6成,而准备开发的占24.52%,并且这个比例还会日渐上升,说明企业对大数据的需求明显加大。

    目前互联网大数据平台应用场景主要集中在社交网络、B2C业务、精准营销、在线音视频业务、广告监测五个大的方向。最终目的都是将互联网数据资源转化为商业资产进行变现。因此很多企业积极组建大数据研发团队。

    对大数据有需求的公司中,超三成的研发团队仅有1-10人,次居第二的10-50人的规模占到了25.65%,两种规模的研发团队就超过5成。可见,当下对大数据的需求已经不止大型公司,大数据的市场需求正不断增长。

    互联网大数据应用价值方向

    对顾客群体细分

    “大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行劢。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

    模拟实境

    运用“大数据”模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器,汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。

    云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。

    交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘,从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

    提高投入回报率

    提高大数据成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。

    大数据可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享,帮劣他们利用“大数据”创造商业价值。

    个性化精准推荐

    在企业运营商内部,根据用户喜好推荐各类业务及应用是常见的,比如应用商店软件推荐、IPTV 视频节目推荐等,而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后,可以将之延伸到商用化服务,利用数据挖掘技术帮劣客户进行精准营销,今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

    很多人讨厌广告的原因,在于它推送的是对你无用的信息。互联网的出现更是放大了这一特点,而如今人们发现自己搜索过的或者买过的商品都能被针对性的推荐,出现在浏览的网页广告中。

    这便是随着信息数量的持续增加,大数据的到来,在这些数据中,隐藏了消费者的消费习惯、市场的变化、产品的趋势以及大量的历史记录,这些关键数据对于企业和组织的后续运营和发展起到了至关重要的作用。

    更准确的营销手段已经成为了一种广告工具,这种个性化的广告推广,主要是为了缩小范围来针对某一类人群。

    数据存储空间出租

    企业和个人有着海量信息存储的需求,只有将数据妥善存储,才有可能进一步挖掘其潜在价值,具体而言,这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。

    主要是通过易于使用的API,用户可以方便地将各种数据对象放在云端,然后再像使用水、电一样按用量收费。

    管理客户关系

    客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性),从不同角度深层次分析客户、了解客户,以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失 率、提高客户消费等。对中小客户来说,与门的 CRM 显然大而贵。

    数据精准搜索

    数据搜索是一个并不新鲜的应用,随着“大数据”时代的到来,实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。

    其商业应用价值是将实时的数据处理不分析和广告联系起来,即实时广告业务和应用内移劢广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息,使得所获取的数据“具备更全面维度”,更具商业价值。

    隐私安全

    大数据已经与我们的生活息息相关。微博的社交关系,淘宝的购物记录,GPS导航的移动数据,快递的物流信息……这些形形色色的数据包括了人们的各种行为细节,同时也记录了人们大量的个人隐私。

    不难看出,大数据时代的到来,给传统的网络与信息安全带来了新的问题,传统防御威胁的手段已逐渐失效。大数据将安全带入了一个全新、复杂和综合的时代,不安全的那些蛛丝马迹在浩瀚数据的掩护下,正在精准地发起一次又一次的攻击。

    近年来,有关网络威胁导致服务器宕机、个人和企业信息泄露事件频繁发生,网络信息安全问题已成为全球关注的焦点。然而,任何事物都具有两面性,人们常常担心大数据带来的不安全性,但同时大数据技术也是一种保户信息安全的工具。

    对于互联网,利用传统安全设备从终端数据或本地网络中发现未知的威胁,就如在森林中找到指定的叶子,效率极低。从技术、人员、数据等几个方面拥抱大数据技术,基于数据为驱动来解决问题。

    在数据采集、测试、分析的过程中以威胁为中心,利用数据来驱动安全是一种检测APT类型威胁(高级持续性威胁)的有效手段。

    互联网大数据之信息安全性

    数据作为大数据产业中的核心资源,已成为各家企业、平台的争夺对象。为采集数据,众多网站平台、联网设备、应用软件“各出奇招”。连手电筒应用都要求读取手机通讯录、使用麦克风和摄像头,实在不合理。

    究其原因,是因为数据变得值钱了。大数据是海量数据的聚合,没有数据,大数据如同无源之水。合法企业通过用户数据提供精准、便捷的个性化服务,从而实现商业变现,让大数据产业有利可图。

    除了政府开放的数据和企业自身收集的数据,数据交易也是数据的重要来源,但也在某种程度上催生了黑色产业链。正规数据交易市场的交易额约为100亿元,正规交易的数据需要经过采集、清洗、脱敏、脱密、融合等流程,保障了数据的合法性、真实性和安全性,成本也相应提高。

    大数据技术不断创新演进,传统网络安全技术也面临严峻挑战。《中国大数据发展调查报告(2017年)》显示,企业在选购大数据软件产品时,产品安全性和稳定性成为最重要的考虑因素。大数据背景下的攻击者通过人工智能、机器学习等新技术对攻击工具进行升级,提高网络攻击的精确度和隐蔽性。安全保护技术手段亟待强化更新,构建更可靠、更有效的大数据安全保障技术体系。

    网站和手机应用越界收集用户数据,根本原因是为了追逐商业利益。企业收集用户数据时,要尊重用户的知情权、退出权和自由选择权。要明确大数据和个人信息之间的关系:个人信息属于隐私权范畴,而大数据一部分来源于个人信息,但本质是知识产权。

    现阶段《网络安全法》落实尚未到位,在制度上、人员上、技术防控上还有很大差距。立法不代表问题完全解决,还要加大力度、严格执行,大数据技术上也要配合跟进,一步一个脚印,切实提高网络安全水平。

    互联网大数据“路障”

    国内信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手中。在《关于推进公共信息资源开放的若干意见》《政务信息系统整合共享实施方案》等相关文件的推动下,政府数据加快共享开放的步伐,惠民成绩单亮点不断。

    然而,由于国内大数据发展还处在起步阶段,不少基础性、关键性数据仍被政府部门束之高阁,共享开放程度低,成为现代化治理进程中的“路障”。

    有效的数据收集是实现共享与开放的基础。部分政府部门在数据收集的过程中,由于缺乏统一的标准,收集到的数据虽然量大,但质量不高,可利用价值低。

    由于目前数据共享开放的法律、政策环境尚不成熟,一些地方政府职能部门评估信息是否要开放等问题时,往往有所推脱。如果数据毫无关联地沉淀在各部门的信息系统中,缺乏共享开放的意识,甚至把数据资源视为“私产”,就会造成条块分割、重复建设,形成壁垒森严的“信息孤岛”。

    供给与需求脱节也让数据共享和开放效果打上折扣。截至去年底,广东省全省87个省直部门有6988类数据资源、62332项信息项,居全国各省(区、市)首位。但各部门提出共享需求仅3649类,省级编目共享仅477类,数据难以真正发挥利民惠民、支撑政府决策的作用。

    此外,尽管部分数据已接入共享开放平台,但由于不能被机器读取,成为无法释放应有活力的“休眠数据”。《2017中国地方政府数据开放平台报告》显示,截至去年4月,全国19个地方政府数据开放平台的8398个开放数据中仍有约25%的机器可读性较差。

    去年12月6日召开的国务院常务会议提出,提供公共数据是政府公共服务的重要内容,要求对分散、独立的政务信息系统加快清理整合,统一接入国家数据共享交换平台,并依法依规向社会开放。如何继续加快数据共享开放的进程,让群众真正享受到数据共享开放带来的红利,是未来大数据工作的重点和难点。

    大数据企业形态发展展望

    随着大数据技术的发展和应用,其或许会从所有流程由一个企业完成,转化成每一环节都由单独企业来完成的一整条产业链。

    第一类企业为数据采集公司,它就对应于现在商业中的原材料生产商,专门负责原材料(数据)的采集与储存;

    第二类为数据挖掘公司,它相当于现在的加工企业,从数据采集公司里采购原材料(数据),然后加工出数据关系,再出售给最后的数据应用公司;

    第三类为数据应用公司,对应于现在最多的代理商,这些一二级代理商,会通过收购来的原材料(数据关系)的质量(放映规律的程度),以及商业应用程度(业务与规律结合得更好)来形成竞争关系。

    互联网与大数据的价值最好的体现在对已有行业潜力的再次挖掘,而不仅在于自身能生产多少新东西,用互联网思维和大数据思维去重新提升传统行业,使得信息透明化、对称化,对产生的大数据进行整合利用,也使得资源得到最大化利用。

    互联网是获取、传播和扩散相关信息的重要渠道。通过互联网大数据的实时分析,实现对社会思潮变化的准确判断,提高社会治理能力,实现“数字中国、智慧社会”。

    随着互联网的快速发展产生大数据,大数据反过来加速推动互联网各种各样应用的演进。微构科技相信在可预见的将来,通过对大数据的全面挖掘将产生更多新的应用,将促使产生更多的新业态,将给人类生活带来更多的便利和惊喜。

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  • 现在是一个信息大爆炸的时代,不管是互联网+还是人工智能都是基于大数据,三者是有着紧密联系的,互相联系,互相依托。但互联网大数据,人工智能,对我们的生活有什么影响? 先说说互联网 ——办公智能化:以前的...

    现在是一个信息大爆炸的时代,不管是互联网+还是人工智能都是基于大数据,三者是有着紧密联系的,互相联系,互相依托。但互联网,大数据,人工智能,对我们的生活有什么影响?
    先说说互联网
    ——办公智能化:以前的很多资料都需要人为的进行抄写和呈递,现在只需要将数据输入文档中,然后直接打印出来即可。很多公文资料也只需要进行网络传递即可,即可以备份,也不占空间。
    ——购物习惯从线下转到线上:以前购物都是在线下进行购买,现在购物只需要打开电脑,登录电商网页,选择自己喜欢的商品,跟商家议价后即可点击购买,然后坐等货到验收。
    ——沟通更方便更实惠:以前我们找朋友聊天都是通过电话或短信的形式,现在只需要登录手机聊天软件,即可进行文字、声音和视频的直接互动,省去了很多麻烦,而且很实惠。
    ——改变交易方式优化交易结构:人们的使用货币从现实的纸币转移到虚拟货币大家都将自己的钱放在网上,可以随时用互联网支配,为购物提供了极大的便利。
    再来看看大数据
    社区网格化管理
    网格化管理
    近年来,大数据从一个概念变成了主流。我们可以通过运用大数据技术,能够解决生活当中一些看不见的细节问题,而这些问题又是真实存在的。
    ——智慧水务系统:以成都市为例,成都商业总表数量接近10000只,每一只商业总表后面都管理着长短不等的埋地管道。以成都市自来水公司的在2016年4月份公开信息分析,4月共处理250多处市政管网漏水点,假设平均每个漏水点每小时的漏水量为1.5-3吨,根据客户多年探漏的经验,每个漏点从发生到修复的周期平均要1个月以上,那么居民用水每个月的漏水损失达到120万以上。通过普及大数据智能水表系统,从漏水点检测预警到漏点定位、修复;把平均需要花费1个月以上的时间降低到5-7天。以此估算,可以将成都每年在商业用户端漏损率降低12个百分点,节省1000多万方自来水资源,对社会经济价值和环境价值都非常大。

    然后是人工智能
    ——增强客户互动性:人工智能被越来越多地用于创建聊天机器人。这些聊天机器人可以在更短的时间内处理更多的客户问题,并及时提供解决方案。客户也可以获得即时的解决方案,从而提升对服务方的满意度。
    ——优化决策,起到决策支撑作用:人工智能在商业决策中起着关键的作用。人工智能可通过使用大数据和其他分析工具来识别业务中存在的浪费情况和额外处理。
    节省人力成本:人工智能使得数字化能够代替人类的工作,节省了部分人力资源的使用成本。机器不需要像人一样休息,因此可以提供更好更多的生产力。
    ——智慧医疗:人工智能 用于在更短的时间内提供深入的诊断结果,这有助于医生迅速开始用药和治疗。机器人甚至可以帮助精神病患者摆脱抑郁症、进行关键的手术并监测神经紊乱的情况。
    ——智慧餐厅:在餐饮方面,如果每个餐厅里面拥有一个小白人餐桌智媒体,这大大缩短点餐时间。同时节省了餐厅的用工数量和人力成本,也为餐厅也提高翻台率。并且还能够吸引顾客前往体验,提升客流量和人气,小白人不仅可以取代传统纸质菜谱,还有效减少物耗,降低运营成本。
    这是一个美好的时代,也是一个创新的时代。我们要运用好互联网和大数据、AI智能,将他们融合贯彻起来,实现更好的价值。

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  • Google是大数据时代的奠基者 ,其大数据技术架构一直是互联网公司争相 学习和 研究的重点,也是行业大数据技术架构的标杆和示范。 1、谷歌的数据中心 谷歌已经建立了世界上最快、最强大、最高质量的数据中心,...

    Google大数据技术架构探秘

    一、Google

    Google是大数据时代的奠基者 ,其大数据技术架构一直是互联网公司争相 学习和 研究的重点,也是行业大数据技术架构的标杆和示范。

    1、谷歌的数据中心

    谷歌已经建立了世界上最快、最强大、最高质量的数据中心,它的8个主要 数据中心都远离其位于加州山景城的总部,分别位于美国南卡罗来纳州的伯克利 郡,爱荷华州的康瑟尔布拉夫斯,乔治亚州的道格拉斯郡,俄克拉荷马州的梅斯 郡,北卡罗来纳州的勒努瓦,俄勒冈州的达尔斯;另外2个在美国境外,分别是 芬兰的哈米纳和比利时的圣吉斯兰。此外,谷歌公司还在中国香港和中国台湾, 以及新加坡和智利建立了数据中心。

    2、谷歌新一代搜索引擎平台和大数据分析核心技术

    Google是GFS MapReduce BigTable的缔造者,但Google 新一代搜索引擎平 台正逐步用更强计算能力的系统来替换原有系统,新一代搜索引擎平台有几个核 心技术系统:

    一是用基于Percolator的增量处理索引系统来取代MapReduce批处理索引系 统,这个索引系统被称作Caffeine,它比MapReduce批处理索引系统搜索更快。

    Google大数据技术架构探秘

    二是专为BigTable设计的分布式存储Colossus,也被称为GFS2(二代 Google文件系统),它专为建立Caffeine搜索索引系统而用。

    三是列存储数据库BigTable,但为了更好地支持大数据集的互动分析, Google推出了Dremel和PowerDrill。Dremel被设计用来管理非常大量的大数据 集(指数据集的数量和每数据集的规模都大),而PowerDrill则设计用来分析少 量的大数据集(指数据集的规模大,但数据集的数量不多)时提供更强大的分析 性能。

    四是为Google Instant提供服务的实时搜索引擎存储和分析架构。

    五是Pregel,这是谷歌更快捷的网络和图算法。

    在谷歌新一代搜索引擎平台上,每月40亿小时的视频,4.25亿Gmail 用户,150,000,000 GB Web索引,却能实现0.25秒搜索出结果。

    3、谷歌基础云服务

    基于Colossus,谷歌为用户提供计算、存储和应用的云服务。计算服务包括 计算的引擎(ComputeEngine)和应用APP的引擎(AppEngine);存储服务包括云 存储(CloudStorge)、云SQL(CLoudSQL)、云数据存储(Cloud DataStore)、永 久磁盘等服务;云应用服务包括BigQuery、云终端(Cloud Endpoints)、缓冲、 队列等。

    4、谷歌的大数据智能应用服务

    Google提供的大数据分析智能应用包括客户情绪分析、交易风险(欺诈分析)、 产品推荐、消息路由、诊断、客户流失预测、法律文案分类、电子邮件内容过滤、 政治倾向预测、物种鉴定等多个方面。据称,大数据已经给Google每天带来2300 万美元的收入。

    例如,一些典型应用如下:

    (1)基于Map Reduce,Google的传统应用包括数据存储、数据分析、日志 分析、搜索质量以及其他数据分析应用。

    (2)基于Dremel系统, Google推出其强大的数据分析软件和服务 — BigQuery,它也是Google自己使用的互联网检索服务的一部分。Google已经开 始销售在线数据分析服务,试图与市场上类似亚马逊网络服务(Amazon Web Services)这样的企业云计算服务竞争。这个服务,能帮助企业用户在数秒内完成 万亿字节的扫描。

    (3)基于搜索统计算法,Google推出搜索引擎的输写纠错、统计型机器翻 译等服务。

    (4)Google的趋势图应用。通过用户对于搜索词的关注度,很快的理解社 会上的热点是什么。对广告主来说,它的商业价值就是很快的知道现在用户在关 心什么,他们应该在什么地方投入一个广告。据此, Google公司也开发了一些 大数据产品,如“Brand Lift in Adwords”、“Active GRP”等,以帮助广告客户分析和 评估其广告活动的效率。

    (5)Google Instant。输入关键词的过程,Google Instant 会边打边预测可 能的搜索结果。

    谷歌的大数据平台架构仍在演进中,追去的目标是更大数据集、更快、更准 确的分析和计算。这将进一步引领大数据技术发展的方向。

    http://s12.sinaimg.cn/bmiddle/4aa50b4dtx6DoIHk8Zl0b&690

    二、Yahoo

    Hadoop是当前最流行的大数据技术架构,很多大数据应用都是建立在 Hadoop平台基础之上。很多人都知道Hadoop是Apache基金会的顶级开源项目, 但并不是每个人都知道,在Hadoop的演进发展中,70%的贡献是来自Yahoo公 司。Yahoo公司是Hadoop平台最大的用户、最有力的应用支持者和Hadoop商 业化的重要推动者,Hadoop一直是Yahoo公司云计算平台的核心,Yahoo公司 最大的单个Hadoop集群由4000个节点组成,Yahoo公司的推荐系统、广告分析 等应用均建立在Hadoop分布式计算平台上,Yahoo公司通过开发者论坛等方式 每年培养了大量掌握Hadoop平台的专业技术人员,Yahoo公司分拆出来并投资 的Hadoop技术研发部门-Hortonworks目前是全球发展最快的Hadoop商业化公 司之一。Yahoo 公司并没有躺在这些成绩上沾沾自喜,相反他们在积极推进 Hadoop2.0——Yahoo新一代大数据技术架构。

    Yahoo的新一代大数据技术架构由以下几个部分组成:

    1、核心YARN

    YARN或称为MapReduce2.0是这个技术架构的核心,它可以看作Yahoo新一 代大数据平台的操作系统。为了解决Hadoop1.0的性能瓶颈问题,YARN将 MapReduce中一个JobTacker中所具有的两个主要功能(资源管理和作业调度/ 监控)实现了分离,主要方法是创建一个全局的资源管理器(ResourceManager, RM)和若干个针对应用程序的应用主服务器(ApplicationMaster,AM)。经过 这样的变化,YARN在扩展性方面有很大改进,可以支持10000+计算机集群,同 时改进了MapReduce的性能,并且支持Hadoop之外的其他计算框架,如低延时、 流计算等框架。

    计算处理框架。除了支持批处理的Hadoop之外,还有Spark和Storm等计 算框架的集成。其中,Hadoop用于离线数据分析,Spark用于多迭代批处理数据 分析, Storm则是用于流数据的实时分析和预测。借助YARN,Yahoo将大数据 离线、近线和实时数据实现了整合。

    2、Storm

    Storm原本是Twitter的流计算工具。Yahoo在新一代技术架构实践中,将 Storm与YARN整合成为Storm-YARN来支持的实时的流计算分析。Storm是专门 针对实时数据类型(即流数据)的计算分析框架,在流数据不断变化运动的过程 中实时地进行分析,捕捉到可能对用户有用的信息,并把结果迅速发送出去。例 如,为了支持个性化搜索广告,系统需要实时处理来自几百万唯一用户每秒成千

    http://s8.sinaimg.cn/bmiddle/4aa50b4dtx6DoJUe1Ztd7&690 上万次的查询,并即时分析用户的会话特征来提高广告相关性和预测模型的准确 度。

    3、Spark

    Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台,已正式 申请加入Apache孵化器,Yahoo新一代技术架构将其YARN进行整合。Spark立 足于内存计算,从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等 多种计算范式,具有轻量、快速计算等特点。Spark基于Scala语言,是一个比 Hadoop代码行少的轻量级系统,但它的计算速度非常快,对小数据集能达到亚 秒级的延迟,对大数据集典型的迭代机器学习、即席查询、图计算等应用,Spark 版本比基于MapReduce、Hive和Pregel的实现快上十倍到百倍。

    4、存储层

    底层存储则仍是基于Hadoop的文件系统HDFS和NOSQL数据库HBase。

    尽管,目前以YARN为核心的新一代技术架构还有很多方面需要完善,但 其在Yahoo中战略地位已经基本确立。其一贯的开源策略,也将给大数据业界带 来福音。

    三、Amazon

    大数据分析通常需要依靠大量分布式的计算基础设施、分布式框架和计算存 储系统。但不是每个用户都有条件建立这些大数据基础设施。巨大市场需求和用 户有限的计算资源之间的矛盾越来越突出,在这种背景下,大数据云服务应运而 生。Amazon、Google等互联网公司都看中了大数据云服务市场的蛋糕,纷纷推 出大数据分析的WEB服务来提供给用户有偿使用。

    1、Amazon Elastic MapReduce(EMR)

    Amazon Elastic MapReduce(EMR)是Amazon提供的大数据分析云服务。 这是一个商业化的Hadoop基础设施服务,基于它所提供的分布式计算能力,企 业、研究人员、数据分析师和开发人员能够方便地根据自身需求来处理和分析大 量数据。它通过在 Amazon 云上运行的虚拟服务器的Hadoop集群来分析客户提 交的海量数据分析作业。自 2009 年以来,全球数千客户使用 Amazon EMR 来 启动数百万的集群。在 Hadoop 架构上面运行的开源项目,例如 Hive、Pig、HBase、 DistCp、Ganglia、Mahout 和 R,都已与 Amazon EMR 集成。Amazon EMR能即 时灵活配置自身所需容量大小,执行数据密集型应用计算,完成 Web 索引、数 据挖掘、日志文件分析、机器学习、财务分析、科学模拟和生物信息研究等任务。

    云中共享的大数据分析服务

    2、Amazon EC2和S3

    Amazon EMR是基于 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 技术和 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 技术的 Web规模大数据分析基础设 施服务。Amazon EMR 服务与AWS的其他Web服务实现了高度集成。在 Amazon EMR 上运行的 Hadoop 集群使用 Amazon EC2 实例作为虚拟 Linux 服务器用 于主节点和从属节点、将 Amazon S3 用于输入和输出数据的批量存储,并将 Amazon CloudWatch 用于监控集群性能和发出警报,可以使用 Amazon EMR 和 Hive 将数据迁移到 Amazon DynamoDB 以及从中迁出。所有这些操作都由启动 和管理 Hadoop 集群的 Amazon EMR 控制软件协调安排。当然,这些Web服务 的集成,大多是需要单独的使用费用。从EMR目前的定价看,基本上是按照计 算的时间来计算费用,具体价格可以在官网查询到。

    3、新的大数据服务

    2012年,AWS推出了两项新的大数据服务,以补充之前推出的Elastic Map Reduce服务(EMR是一个在线Hadoop引擎,可以分析数据)。一项服务叫 DyamoDB,它是亚马逊的固态驱动器管理的NoSQL数据库,具有高度可扩展 性和容错性。自2007年以来,亚马逊就在内部部署,它可以优化亚马逊消费者 网站。还有一个服务就是RedShift,它是一个在线数据仓库。Redshift将结合亚 马逊的其他数据存储产品,其中最知名的就是其简单存储服务(S3)。亚马逊今年 早些时候还推出了Glacier作为长期的廉价存储选择。

    四、Facebook

    Facebook一直是大数据技术最积极的应用者,因为它拥有的数据量极其巨大, 一份资料显示2011年它拥有的压缩数据已经有25PB,未压缩数据150PB,每天产 生的未压缩的新数据有400TB。在Facebook,大数据技术被广泛应用在广告、新 闻源、消息/聊天、搜索、站点安全、特定分析、报告等各个领域。Facebook也 是Apache大数据开源项目的最大贡献者之一。Facebook是2007年前后正式转 向Hadoop计算框架,随之它向Apache基金会贡献了大名鼎鼎的Hive、ZooKeeper、 Scribe、Cassandra等开源工具,当前Facebook的开源进程仍在积极推进着。 Facebook大数据技术架构经历了三个演变阶段。

    1、Facebook早期的大数据技术架构

    Facebook早期的大数据技术架构是建立在Hadoop、HBase、Hive、Scribe等开 源工具基础上的。日志数据流从HTTP服务器产生,通过日志收集系统Scribe耗 费秒级时间传送到共享存储NFS文件系统,然后通过小时级的Copier/Loader(即

    http://s15.sinaimg.cn/mw690/001mKEk5ty6DD9hxEXI3e&690 MapReduce作业)将数据文件上传到Hadoop。数据摘要通过每天例行的流水作 业产生,它是基于Hive的类SQL语言开发,结果会定期会更新到前端的Mysql 服务器,以便通过OLTP工具产生报表。Hadoop集群节点有3000个,扩展性和 容错性方面的问题能够很好地解决,但是早期系统的主要问题是整体的处理延迟 较大,从日志产生起1~2天后才能得到最终的报表。

    2、Facebook当前的大数据技术架构

    Facebook当前的大数据技术架构是在早期架构基础上对数据传输通道和数 据处理系统进行了优化,如图所示,主要分为分布式日志系统Scribe、分布式存 储系统HDFS和HBase、分布式计算和分析系统(MapReduce、Puma和Hive)等。

    其中,Scribe日志系统用于聚合来自大量HTTP服务器的日志数据。Thrift是 Facebook提供的软件框架,用于跨语言的服务开发,能够在C++、Java、PHP 、 Python和Ruby等语言之间实现无缝的支持。采用Thrift RPC来调用Scribe日志 收集服务进行日志数据汇总。Scribe Policy是日志流量和模型管理节点,将元数 据传送给Scribe客户端和Scribe HDFS,采集的日志数据存储在Scribe HDFS。

    Facebook对早期系统优化后的数据通道称为Data Freeway,能够处理峰值9GB/s 的数据并且端到端的延迟在10s以内,支持超过2500种的日志种类。Data Freeway 主要包括4个组件,Scribe、Calligraphus、Continuous Copier和PTail。Scribe用 于客户端,负责通过Thrift RPC发送数据;Calligraphus在中间层梳理数据并写到 HDFS,它提供了日志种类的管理,利用Zookeeper进行辅助;Continuous Copier 将文件从一个HDFS拷贝到另一个HDFS;PTail并行地tail多个HDFS上的目录, 并写文件数据到标准输出。在当前架构中,一部分数据处理仍然以批处理的方式 通过MapReduce进行小时级的处理,存储在中央的HDFS,每天通过Hive进行分 析处理。另一部分接近实时的数据流则通过Puma来进行分钟级的处理。Facebook 对专门分析提供Peregrine(Hipal)工具、对周期性分析提供Nocron工具进行分 析。

    3、Facebook未来的大数据技术架构

    Facebook未来的大数据技术架构的雏形已经出来。首先开源的是可能替代 Hadoop系统中MapReduce的Corona,类似于Yahoo提出的YARN。Corona最大 的一个进步是其集群管理器做到了基于CPU、内存和其他作业处理的需求资源的 管理,这可以使得Corona既可以处理MapReduce 作业,也可以处理非 MapReduce 作业,使Hadoop集群的应用领域更加广泛。二是Facebook最新的 交互式大数据查询系统Presto,类似于Cloudera的Impala和Hortonworks的 Stinger,解决了Facebook迅速膨胀的海量数据仓库快速查询需求。据Facebook 称,使用Presto进行简单的查询只需要几百毫秒,即使是非常复杂的查询,也 只需数分钟便可完成,它在内存中运行,并且不会向磁盘写入。第三是Wormhole

    流计算系统,类似于Twiitter的Storm和Yahoo的Storm-YARN。第四个重要项目 是Prism,它能够运行一个超大的、能够将全球数据中心都连起来的Hadoop集 群,可能在一个数据中心宕掉的时候即时的将数据重新分布,这是一个与Google 的Spanner类似的项目。

    Facebook的大数据技术架构演进路径代表了大数据技术的发展路线,难能可 贵的是,开源是Facebook一贯的路线,它和Yahoo等公司一起为大数据技术的 发展作出了巨大贡献。

    五、Twitter

    Twitter要上市了,再一次让全球瞩目,正是它所创造的twitte让互联网进入 了微创新的时代。虽然它没有进入中国,但受其启发的新浪微博和腾讯微博在中 国互联网上也成为一道亮丽的风景。Twitter在全球拥有巨大的用户群,海量的 社交信息流,支撑其运转的大数据技术架构也颇受人关注。

    Twitter的大数据架构也是分为基于Hadoop的批处理和基于Storm的实时流 计算等主要类型,主要基于开源项目中进行开发和发展。

    1、批处理架构

    Twitter收集数据采用的是Facebook开源的日志工具Scribe,批处理地存储和 分析数据采用Hadoop+MapReduce,在大数据上的快速分析采用Pig。Pig是基于 Hadoop的并行计算高级编程语言,它提供一种类SQL的数据分析高级文本语言, 称为Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优 化处理的MapReduce运算。Pig支持的常用数据分析主要有分组、过滤、合并等。

    2、流计算架构

    Storm是Twitter的开源流计算平台,Storm通过简单的API使开发者可以可 靠地处理无界持续的流数据,进行实时计算,开发语言为Clojure和Java。Storm 的应用场景很多,如实时分析、在线机器学习、持续计算等。

    3、NOSQL数据库

    Twitter的存储有很多工具,体现了其在不同发展阶段的作用,也试用于不同 的应用场景。NOSQL数据库至少包含了HBase、Cassandra和FlockDB等。HBase 被用于批处理的分析和数据集生成,Cassandra被用于在线系统,支持动态读写, FlockDB则用于实时分布的社交图的存储。

    4、Mesos操作系统

    在大数据2.0的时代,Twitter的大数据技术架构也在不断吸收更多开源技术的 精华,兼容并蓄,不断进化。例如,Mesos被twitter引进用于分布式大数据技 术架构的操作系统,能够对Hadoop等计算存储资源进行合理调度。

    Twitter的大数据技术架构

    5、Summingbird

    再如,刚刚开源的Summingbird,实现了批处理和实时流计算在一个平台架构 下的整合,开发者可以使用非常接近原生的Scala或者Java 在Summingbird上执 行MapReduce作业,既可以使用Summingbird做“批处理”,也可以使用它做 “实时处理”,同时,还可以使用两种模式的混合。做到写一次逻辑,一次性解 决所有问题。Summingbird进一步的工作包括对Akka、Spark和Tez等平台的支 持,这有利于Twitter把更多平台和工具引入到自身的大数据技术架构体系中。

    基于Twitter强大的大数据技术架构,它正在实现向大数据分析和服务商的 转型,越来越多的基于Twitter的分析工具、应用APP和商业模式被挖掘出来, 数据分析产业生态链逐步建立起来,其带来的想象空间非常巨大。我想,人们所 期待的新浪微博的秘密的大数据技术架构项目也一定是朝着这个方向进行着努 力。

    转载地址:http://www.cnblogs.com/hd-zg/p/5925205.html

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