1、汇报人：汇报人：XX XXXX XX年年XXXX月月HULIANWANGDASHUJU随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。WHAT IS THE BIG DATA?WHAT IS THE BIG DATA?指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需
2、要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据就是“未来的新石油”。1Byte=8 Bit1 KB=1,024 Bytes=8192 bit1 MB=1,024 KB=1,048,576 Bytes1 GB=1,024 MB=1,048,576 KB1
3、TB=1,024 GB=1,048,576 MB1 PB=1,024 TB=1,048,576 GB1 EB=1,024 PB=1,048,576 TB1 ZB=1,024 EB=1,048,576 PB1 YB=1,024 ZB=1,048,576 EB1 BB=1,024 YB=1,048,576 ZB1 NB=1,024 BB=1,048,576 YB1 DB=1,024 NB=1,048,576 BB关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND）等等问题。人唯
4、一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。1不是随机样本而是全部数据2不是因果关系而是相关关系3不是精确性而是混杂性F E A T U R E S A N D S T R U C T U R E S O F L A R G E D A T AF E A T U R E S A N D S T R U C T U R E S O F L A R G E D A T A数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信
5、息数据类型的多样性2176543指获得数据的速度妨碍了处理和有效地管理数据的过程数据的质量数据量巨大，来源多渠道合理运用大数据，以低成本创造高价值结构化 非结构化半结构化大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查，报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。04030201
6、学习思考推理规划人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。123特征定义价值探讨现在和未来大数据隐私云计算分布式处理平台存储
7、技术感知技术互联网的大数据政府的大数据企业的大数据个人的大数据各级政府、主管部门、上市公司、企业集团、外资公司都将基于大数据分析平台优化其决策。大数据分析能力逐渐加强，传统市场研究行业、产业链咨询机构将逐渐消失。银行都将基于企业大数据平台开展银行直销业务，按照产业链金融服务事业部模式开展业务因大数据系统的出现，所有依赖信息不对称盈利的业务都将消失。1234优化革命颠覆改变OPPORTUNITIES AND CHALLENGESOPPORTUNITIES AND CHALLENGES机遇挑战大数据技术促进国家和社会发展大数据蓝海成为企业竞争的新焦点大数据时代呼唤创新型人才大数据技术的运用仍有困难
8、大数据给信息安全带来新挑战当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。实现科学发展做出科学决策大数据正在促生新的蓝海，催生新的经济增长点，正在成为企业竞争的新焦点。大数据技术的运用前景是十分光明的。大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。大数据正在对每个领域都造成影响，包
9、括商业、经济等领域。TREND OF LARGE DATATREND OF LARGE DATA语音识别语音识别多场景语音服务支持专家，让你的设备长上耳朵，让你的设备开口说话文字识别文字识别依托业界领先的深度学习技术，提供了自然场景下整图文字检测、定位、识别等功能人脸识别人脸识别基于智能人脸分析算法，提供人脸检测、人脸识别、关键点定位、属性识别和活体检测等一整套技术方案深度学习深度学习针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打造智能应用和服务机器学习机器学习基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实用的行业大数据解决方案自然语言自然语言基于自然语言处理技术，
10、对人类自然语言进行分析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对话交互123大量数据的集中存储增加了其泄露的风险；一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。复杂的数据存储在一起，可能造成企业安全管理不合规；安全防护手段更新升级慢，存在漏洞黑客可收集更多有用信息，大数据分析让攻击更精准；大数据为黑客发起攻击提供了更多的机会v 事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6年间，美国的情报部门通过一个代号为“棱镜”的项目，从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照片、文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自己只需要坐在办公桌前，动动指头，敲敲键盘，就能了解很多人的私密信息。v
11、 斯诺登的爆料引起一片哗然，根据他提供的资料，被卷入“棱镜门”事件的公司包括微软、雅虎、谷歌、苹果、Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之后，这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行过合作，并相继发表声明，呼吁政府采取更透明态度，以证明他们的“清白”。T H E A P P L I C A T I O N A N D C A S E O F L A R G E D A T AT H E A P P L I C A T I O N A N D C A S E O F L A R G E D A T A如果正确的数据出现在合适的时间，您的业务将有望获得什么机会？如何更
12、有效率地运营您的业务？通过数据分析获得变革的潜力与直观理解影响着医疗、银行、交通运输、制造等各行各业。对于许多早期的使用者，当他们从传统商业智能(BI)的实践发展到可靠直观理解的更高级分析（预测性和规范性）时，数据改变了他们的业务，无论是通过新的发现、更尖端的产品和服务或总体更好的客户体验。趋势一数据的资源化：是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。趋势二与云计算的深度结合：大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技
13、术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。趋势三科学理论的突破：随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。趋势四数据科学和数据联盟的成立：未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。趋势五数据泄露泛滥：未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全
14、防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。趋势六数据管理成为核心竞争力：数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。趋势七数据质量是BI(商业智能)成功的关键：采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。趋势八数据生态系统复合化程度加强：大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。教育学情报学公共服务天文学电子政务传媒业生物医学商业智能图书馆学气候学企业管理市场营销金融学生活娱乐总统选举汇报人：汇报人：XX XXXX XX年年XXXX月月HULIANWANGDASHUJU
