項(xiàng)目4 大數(shù)據(jù)方法的驅(qū)動力

《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》大數(shù)據(jù)的跨界年度【導(dǎo)讀案例】大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影——谷歌GoogleGoogol?【導(dǎo)讀案例】大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影——谷歌1000000000000000000000000000000…【導(dǎo)讀案例】大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影——谷歌Google存儲網(wǎng)址——80億+搜索請求——122億次/月搜索行為【知識準(zhǔn)備】將數(shù)據(jù)變成競爭優(yōu)勢決策實(shí)施結(jié)果優(yōu)化【知識準(zhǔn)備】將數(shù)據(jù)變成競爭優(yōu)勢數(shù)據(jù)知識見解【知識準(zhǔn)備】將數(shù)據(jù)變成競爭優(yōu)勢市場動態(tài)對業(yè)務(wù)架構(gòu)的理解對業(yè)務(wù)架構(gòu)的形式表達(dá)對公司提供值的能力業(yè)務(wù)流程管理的認(rèn)知信息與通信技術(shù)的創(chuàng)新萬物互聯(lián)大數(shù)據(jù)跨界年度2012許多高端消費(fèi)公司加大了對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用臉書和領(lǐng)英上市商業(yè)用戶開始期待以一種同樣便捷的方式來獲得大數(shù)據(jù)的使用體驗(yàn)感謝聆聽！4.1.1大數(shù)據(jù)的跨界年度4.2.1信息與通信技術(shù)4.3.1OLTP與OLAP4.1.2各大公司的大數(shù)據(jù)行動4.2.2萬物互聯(lián)網(wǎng)4.2.3數(shù)據(jù)獲取與來源4.1理解采用大數(shù)據(jù)的商業(yè)動機(jī)4.2理解大數(shù)據(jù)規(guī)劃考慮4.3熟悉大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影-谷歌4.大數(shù)據(jù)方法的驅(qū)動力4.1.3將信息變成一種競爭優(yōu)勢4.1.4市場動態(tài)4.1.5業(yè)務(wù)架構(gòu)與流程管理4.2.4不同的性能挑戰(zhàn)與管理需求4.3.2抽取、轉(zhuǎn)換與加載技術(shù)4.3.3數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市4.3.4傳統(tǒng)商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)營銷大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影——谷歌GoogleGoogol?大數(shù)據(jù)的跨界年度信息與通信技術(shù)OLTP與OLAPIANHANSSON

市場營銷副總裁APRILHANSSON

生產(chǎn)副總裁JENSMARTENSSON

交通副總裁各大公司的大數(shù)據(jù)行動萬物互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲取與來源IANHANSSON

市場營銷副總裁APRILHANSSON

生產(chǎn)副總裁IANHANSSON

市場營銷副總裁4.1理解采用大數(shù)據(jù)的商業(yè)動機(jī)4.2理解大數(shù)據(jù)規(guī)劃考慮4.3熟悉大數(shù)據(jù)商務(wù)智能MIRAKARLSSON

項(xiàng)目經(jīng)理KALLEPERSSON

生產(chǎn)經(jīng)理VICTORIAPERSSON分派MIRANILSSON

執(zhí)行助理4.大數(shù)據(jù)方法的驅(qū)動力將信息變成一種競爭優(yōu)勢市場動態(tài)業(yè)務(wù)架構(gòu)與流程管理不同的性能挑戰(zhàn)與管理需求抽取、轉(zhuǎn)換與加載技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市傳統(tǒng)商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)營銷《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》大數(shù)據(jù)行動大數(shù)據(jù)行動——谷歌大數(shù)據(jù)行動——谷歌大數(shù)據(jù)行動——谷歌獲取數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)行動——谷歌獲取數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)行動——谷歌獲取數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)行動——谷歌大數(shù)據(jù)行動——亞馬遜NO.1Clever?大數(shù)據(jù)行動——亞馬遜大數(shù)據(jù)行動——亞馬遜布局？字體？顏色？大數(shù)據(jù)行動——亞馬遜PC端移動端大數(shù)據(jù)行動——亞馬遜感謝聆聽！4.1.1大數(shù)據(jù)的跨界年度4.2.1信息與通信技術(shù)4.3.1OLTP與OLAP4.1.2各大公司的大數(shù)據(jù)行動4.2.2萬物互聯(lián)網(wǎng)4.2.3數(shù)據(jù)獲取與來源4.1理解采用大數(shù)據(jù)的商業(yè)動機(jī)4.2理解大數(shù)據(jù)規(guī)劃考慮4.3熟悉大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影-谷歌4.大數(shù)據(jù)方法的驅(qū)動力4.1.3將信息變成一種競爭優(yōu)勢4.1.4市場動態(tài)4.1.5業(yè)務(wù)架構(gòu)與流程管理4.2.4不同的性能挑戰(zhàn)與管理需求4.3.2抽取、轉(zhuǎn)換與加載技術(shù)4.3.3數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市4.3.4傳統(tǒng)商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)營銷大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影——谷歌GoogleGoogol?大數(shù)據(jù)的跨界年度信息與通信技術(shù)OLTP與OLAPIANHANSSON

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市場營銷副總裁4.1理解采用大數(shù)據(jù)的商業(yè)動機(jī)4.2理解大數(shù)據(jù)規(guī)劃考慮4.3熟悉大數(shù)據(jù)商務(wù)智能MIRAKARLSSON

項(xiàng)目經(jīng)理KALLEPERSSON

生產(chǎn)經(jīng)理VICTORIAPERSSON分派MIRANILSSON

執(zhí)行助理4.大數(shù)據(jù)方法的驅(qū)動力將信息變成一種競爭優(yōu)勢市場動態(tài)業(yè)務(wù)架構(gòu)與流程管理不同的性能挑戰(zhàn)與管理需求抽取、轉(zhuǎn)換與加載技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市傳統(tǒng)商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)營銷《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》將信息變成一種競爭優(yōu)勢將信息變成一種競爭優(yōu)勢HOW？提高了企業(yè)的信息能力立足國內(nèi)市場創(chuàng)造商機(jī)把握市場動態(tài)將信息變成一種競爭優(yōu)勢數(shù)據(jù)價格數(shù)據(jù)需求將信息變成一種競爭優(yōu)勢方便安全數(shù)據(jù)共享無限可能將信息變成一種競爭優(yōu)勢大數(shù)據(jù)應(yīng)用將信息變成一種競爭優(yōu)勢大數(shù)據(jù)應(yīng)用將信息變成一種競爭優(yōu)勢實(shí)時響應(yīng)將信息變成一種競爭優(yōu)勢大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略感謝聆聽！4.1.1大數(shù)據(jù)的跨界年度4.2.1信息與通信技術(shù)4.3.1OLTP與OLAP4.1.2各大公司的大數(shù)據(jù)行動4.2.2萬物互聯(lián)網(wǎng)4.2.3數(shù)據(jù)獲取與來源4.1理解采用大數(shù)據(jù)的商業(yè)動機(jī)4.2理解大數(shù)據(jù)規(guī)劃考慮4.3熟悉大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影-谷歌4.大數(shù)據(jù)方法的驅(qū)動力4.1.3將信息變成一種競爭優(yōu)勢4.1.4市場動態(tài)4.1.5業(yè)務(wù)架構(gòu)與流程管理4.2.4不同的性能挑戰(zhàn)與管理需求4.3.2抽取、轉(zhuǎn)換與加載技術(shù)4.3.3數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市4.3.4傳統(tǒng)商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)營銷大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影——谷歌GoogleGoogol?大數(shù)據(jù)的跨界年度信息與通信技術(shù)OLTP與OLAPIANHANSSON

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執(zhí)行助理4.大數(shù)據(jù)方法的驅(qū)動力將信息變成一種競爭優(yōu)勢市場動態(tài)業(yè)務(wù)架構(gòu)與流程管理不同的性能挑戰(zhàn)與管理需求抽取、轉(zhuǎn)換與加載技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市傳統(tǒng)商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)營銷《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》市場動態(tài)市場動態(tài)

家人朋友同事

規(guī)模行業(yè)知識業(yè)務(wù)市場動態(tài)數(shù)據(jù)信息知識智慧處理加工有用的數(shù)據(jù)解決復(fù)雜的問題指導(dǎo)任務(wù)的執(zhí)行進(jìn)行決策和解決問題對事物發(fā)展的前瞻性看法DIKW業(yè)務(wù)架構(gòu)戰(zhàn)略層戰(zhàn)術(shù)層操作層數(shù)據(jù)信息知識智慧聚集處理使用洞察力歸納與演繹前瞻性業(yè)務(wù)架構(gòu)戰(zhàn)略層戰(zhàn)術(shù)層操作層數(shù)據(jù)信息知識智慧經(jīng)驗(yàn)行動判斷感謝聆聽！市場動態(tài)數(shù)據(jù)信息知識智慧4.1.1大數(shù)據(jù)的跨界年度4.2.1信息與通信技術(shù)4.3.1OLTP與OLAP4.1.2各大公司的大數(shù)據(jù)行動4.2.2萬物互聯(lián)網(wǎng)4.2.3數(shù)據(jù)獲取與來源4.1理解采用大數(shù)據(jù)的商業(yè)動機(jī)4.2理解大數(shù)據(jù)規(guī)劃考慮4.3熟悉大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影-谷歌4.大數(shù)據(jù)方法的驅(qū)動力4.1.3將信息變成一種競爭優(yōu)勢4.1.4市場動態(tài)4.1.5業(yè)務(wù)架構(gòu)與流程管理4.2.4不同的性能挑戰(zhàn)與管理需求4.3.2抽取、轉(zhuǎn)換與加載技術(shù)4.3.3數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市4.3.4傳統(tǒng)商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)營銷大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影——谷歌GoogleGoogol?大數(shù)據(jù)的跨界年度信息與通信技術(shù)OLTP與OLAPIANHANSSON

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項(xiàng)目經(jīng)理KALLEPERSSON

生產(chǎn)經(jīng)理VICTORIAPERSSON分派MIRANILSSON

執(zhí)行助理4.大數(shù)據(jù)方法的驅(qū)動力將信息變成一種競爭優(yōu)勢市場動態(tài)業(yè)務(wù)架構(gòu)與流程管理不同的性能挑戰(zhàn)與管理需求抽取、轉(zhuǎn)換與加載技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市傳統(tǒng)商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)商務(wù)智能大數(shù)據(jù)營銷《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》信息與通信技術(shù)【導(dǎo)讀案例】Google搜索算法告訴你，如何將一個人變成傻瓜【導(dǎo)讀案例】Google搜索算法告訴你，如何將一個人變成傻瓜【導(dǎo)讀案例】Google搜索算法告訴你，如何將一個人變成傻瓜這朵云看起來好像一個傻瓜？【導(dǎo)讀案例】Google搜索算法告訴你，如何將一個人變成傻瓜【知識準(zhǔn)備】大數(shù)據(jù)的規(guī)劃考慮業(yè)務(wù)場景大數(shù)據(jù)分析體系價值效益統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)建立大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)信息與通信技術(shù)信息與通信技術(shù)數(shù)據(jù)分析與數(shù)字化開源技術(shù)與商用硬件社交媒體超聯(lián)通社區(qū)與設(shè)備感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》萬物互聯(lián)網(wǎng)萬物互聯(lián)網(wǎng)萬物互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步成本降低萬物互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步成本降低萬物互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)協(xié)同取得突破萬物互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新帶來巨大商機(jī)感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源日志傳感器Web數(shù)據(jù)采集IP骨干傳輸數(shù)據(jù)中心傳輸數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)清洗冗余消除數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源傳感器數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源日志文件數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源Web爬蟲數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源采集方法模式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)模復(fù)雜性應(yīng)用程序傳感器pull結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化中復(fù)雜的視頻監(jiān)控，庫存管理日志文件push結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化小容易Web日志，點(diǎn)擊流Web爬蟲pull混合大中等搜索，社交網(wǎng)絡(luò)分析根據(jù)數(shù)據(jù)采集方式的不同,數(shù)據(jù)采集方法又可以大致分為以下兩類:?基于拉(pull-based)的方法,數(shù)據(jù)由集中式或分布式的代理主動收集。?基于推(push-based)的方法,數(shù)據(jù)由源或第三方推向數(shù)據(jù)匯聚點(diǎn)。數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源大數(shù)據(jù)傳輸過程數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源IP骨干傳輸數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)中心傳輸——中心體系架構(gòu)數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源TCP協(xié)議DCTCPVamananUDP協(xié)議擁塞控制機(jī)制數(shù)據(jù)中心傳輸——傳輸協(xié)議數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成技術(shù)在邏輯上和物理上把來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中,為用戶提供一個統(tǒng)一的視圖數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是指在數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)不準(zhǔn)確、不完整或不合理數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行修補(bǔ)或移除以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的過程冗余消除去重技術(shù)能夠顯著地減少存儲空間,對大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)具有非常重要的作用感謝聆聽！數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)來源《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》性能挑戰(zhàn)與管理需求不同的性能挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)流的傳輸性能數(shù)據(jù)查詢速度網(wǎng)絡(luò)傳輸速度不同的性能挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)流傳輸性能不同的性能挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)流傳輸性能不同的性能挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)流傳輸性能不同的性能挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)流傳輸性能不同的性能挑戰(zhàn)彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）有向無環(huán)圖（DAG）減少了I/O讀寫所耗費(fèi)的時間Spark特色不同的性能挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)查詢速度引擎區(qū)別優(yōu)缺點(diǎn)適用場景SQL索引分解關(guān)聯(lián)查詢優(yōu)化分頁查詢不同的性能挑戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)傳輸速度異步傳輸降低耦合性提高吞吐量不同的管理需求大數(shù)據(jù)管理框架數(shù)據(jù)加標(biāo)簽與適用元數(shù)據(jù)生成標(biāo)簽的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范可能獲得的外部數(shù)據(jù)類型關(guān)于管理數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)匿名化的策略數(shù)據(jù)源和分析結(jié)果歸檔的策略實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與過濾指導(dǎo)方針的策略不同的管理需求使用云環(huán)境常見理由內(nèi)部硬件資源不足系統(tǒng)采購的前期投資不可用業(yè)務(wù)隔離大數(shù)據(jù)計(jì)劃作為概念驗(yàn)證需要處理的數(shù)據(jù)集已經(jīng)在云端感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》OLTP與OLAP移動支付移動互聯(lián)網(wǎng)知識準(zhǔn)備戰(zhàn)略層戰(zhàn)術(shù)層操作層關(guān)鍵成功因素（CSF）績效指標(biāo)（PI）關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）分析處理系統(tǒng)OLAP與OLTP聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP（On-LineTransactionProcessing）用于存儲和管理日常運(yùn)營的數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）通常涉及到那些存儲和管理與分析和決策相關(guān)的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫OLAP與OLTPOLAP與OLTPOLTPOLAP與OLTPOLAPOLAP與OLTPOLTP和OLAP協(xié)同工作感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》抽取、轉(zhuǎn)換、加載技術(shù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉庫的過程抽?。‥xtract）轉(zhuǎn)換（Transform）加載（Load）抽取、轉(zhuǎn)換和加載操作型數(shù)據(jù)存儲

(OperationalDataStore，ODS)數(shù)據(jù)倉庫

(DataWarehousing，DW)數(shù)據(jù)庫操作系統(tǒng)

(DatabaseManagementSystem，DBMS)抽取、轉(zhuǎn)換和加載借助ETL工具實(shí)現(xiàn)SQL方式實(shí)現(xiàn)ETL與SQL結(jié)合實(shí)現(xiàn)ETL實(shí)現(xiàn)抽取、轉(zhuǎn)換和加載抽取數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)加載數(shù)據(jù)對于與存放數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相同的數(shù)據(jù)源處理方法DBMS都會提供數(shù)據(jù)庫鏈接功能，在DW數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和原業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間建立直接的鏈接關(guān)系對于與數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，不同的數(shù)據(jù)源的處理方法通過ODBC的方式建立數(shù)據(jù)