藏龙镇分享大数据时代的企业管理实践PPT文件格式下载.pptx

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认识大数据时代全球流量累计达到1EB（即10亿GB）的时间一年（2001）一个月（2004）一周（2007）一天（2013）一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘全球网民平均每月使用流量：

1M（1998）10M（2000）100M（2003）1G（2008）10G（2014）大数据何为大？

数据度量1Byte=8Bit1KB=1,024Bytes1MB=1,024KB=1,048,576Bytes1GB=1,024MB=1,048,576KB=1,073,741,824Bytes1TB=1,024GB=1,048,576MB=1,099,511,627,776Bytes1PB=1,024TB=1,048,576GB=1,125,899,906,842,624Bytes1EB=1,024PB=1,152,921,504,606,846,976Bytes1ZB=1,024EB=1,180,591,620,717,411,303,424Bytes1YB=1,024ZB=1,208,925,819,614,629,174,706,176Bytes大数据红楼梦含标点87万字（不含标点853509字）每个汉字占两个字节：

1汉字=16bit=2*8位=2bytes1GB约等于671部红楼梦1TB约等于631,903部1PB约等于647,068,911部美国国会图书馆藏书（151,785,778册）（2011年4月：

收录数据235TB）1EB=4000倍美国国会图书馆存储的信息量全球数据的爆炸增长新浪可以发送2万条微博苹果可以下载4.7万次应用淘宝可以卖出6万件商品人人网可以发生30万次访问百度可以产生90万次搜索查询Facebook可以发生70万次访问根据IDC（国际数据公司）的监测统计，2011年全球数据总量已经达到1.8ZB，这个数值以每两年翻一番的速度增长，预计到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量，增长近20倍。

1分钟做了什么？

数据来源：

中文互联网数据咨询中心广州电信研究院报告2012.10结构化数据，简单说就是数据库，如企业财务系统。

非结构化数据，包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式半结构化数据，包括邮件、HTML、报表、资源库等大数据facebook社交网络淘宝、ebuy电子商务微博、Apps移动互联21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。

互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。

大数据时代的背景蓝蓝的天上白云飘白云下面数据任性跑如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏利器。

大数据需要强大计算能力。

云计算和云存储大数据的4V特性体量大Volume多样性Variety价值密度低Value速度快Velocity非结构化数据的超大规模和增长/总数据量的8090%/比结构化数据增长快10倍到50倍是传统数据仓库的10倍到50倍大数据的异构和多样性/很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据）/无模式或者模式不明显/不连贯的语法或句义大量的不相关信息/对未来趋势与模式的可预测分析/深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能（咨询、报告等）实时分析而非批量式分析/数据输入、处理与丢弃/立竿见影而非事后见效2022/10/30大数据的本质：

生产资料、预测从拥有数据，到预判需求这就是大数据的威力（IBM）大数据的本质大数据与它的特点大数据就是很大的数据。

大数据作为一种数据集合，当我们使用这个概念的时候，实际包含有三层含义，一是数据很大；

二是变化很快；

三是构成复杂。

但是，大数据里面蕴藏着大知识、大智慧、大价值和大发展。

大数据与它的特点大数据重视事物的关联性大数据有一个重要特点，就是“不讲为什么，重视关联性”。

如果发现了某种关联性。

就可以加以利用。

凭借自有的卫星信息系统进行商品管理的沃尔玛公司，发现在他们的卖场里，凡是购买婴儿尿布的顾客，很多都要买上几罐啤酒。

大数据与它的特点大数据的价值重在挖掘对于大数据，不仅要搜集它，更重要的是挖掘它。

挖掘就是分析。

目的是从中寻找关系、重点、规律，洞察其发展趋势。

这就为管理者提供了莫大的帮助。

凭借大数据，管理者将可以大幅度提升各行各业管理水平、治理能力。

大数据与它的特点大数据将颠覆诸多传统以往，社会科学研究常用的“抽样调查”，曾经被认为是社会文明得以建立的牢固基石，应用很广。

其实，它只是在技术受到限制的特定时期，解决特定问题的一种无奈方法。

现在，已经可以收集到过去无法收集到的信息，所以“样本就等于全部”。

而且这样做，比使用抽样调查方法得出的结论要准确的多。

大数据与它的特点大数据的本质是洞察2008年，谷歌的一支研发团队利用网上搜集来个人搜索词汇的海量数据，赶在流行病专家之前两个星期，提前预测到甲型H1N1流感即将爆发。

因为他们掌握了大数据，所以，这样难办的事情谷歌就做到了，而且比专业机构还要提前，还要准确。

大数据与它的特点由于企业智商被分布存储于人才的大脑中，信息的分享与价值挖掘受到极大制约，很难完全发挥。

在大数据时代，人才固然重要，却并非企业智商最重要的载体数据才是企业智商真正的核心载体。

IBM2013.3.12发布分析：

大数据在现实世界中的应用-创新型企业如何从不确定的数据中获取价值,哈佛商业评论说，大数据本质上是“一场管理革命”。

大数据与它的特点技术改变了价值的评价（价廉物美+个性化主动参与），量化一切的计算型社会呼唤重新定义核心竞争力:

信息技术把信息经济与实物经济分离开来，打破了信息丰富性与信息受众量之间的权衡，从而产生了对供应链的解构；

如今，信息技术革命又从T转向I，未来领导的使命就是让自己的组织成为基于大数据理念的知识创新中心并以此形成自己的核心竞争力。

2022/10/30数据可视化：

“用数据讲故事”：

大数据与否取决于数据规模，结构复杂性和关联性。

任何行为本身都会产生数据，拥有数据是大数据的本质。

让数据融入到业务和产品的流程里去，数据和业务齿合在一起转时，企业对数据的挖掘和理解就会越来越强，最终数据不仅可以产生价值，还可以直接催生产品，此时的数据，就可被定义为生产资料。

大数据的本质：

数据是生产资料2022/10/30“所谓大数据，包括企业信息化的用户交易、社会化媒体中用户的行为、关系以及无线互联网中的地理位置数据。

”大数据捕捉到了社交网络中“人”的踪迹，而智能广告则是利用数据追踪、研究、理解“人”，从而选择“对的人”与“对的时机”。

全球畅销书社会消费网络营销作者拉里韦伯大数据的本质：

人的行为2022/10/30“数字的本质是人，数据挖掘就是在分析人类族群自身。

”英国数学家及人类学家托马斯克伦普数字人类学大数据的本质：

人与人的行为2022/10/30实体流水无痕，电商风过留香。

决策新思维：

让数据主动参与决策在海量数据面前，处理数据的效率就是企业的生命！

处理数据效率决定竞争力每天几百GB、几TB的资料，且持续成长中储存储存StoringStoring在收数据的同时做必要的前置处理（pre-processing），并区分数据处理的优先等级（prioritizing）计算计算ProcessingProcessing如何有效的避免因硬件毁坏所导致的资料损毁管理管理ManagingManaging如何从中挖掘出所关注事件的pattern或behavior分析分析AnalyzingAnalyzing超越企业现有IT的数据解决能量大数据的储存与处理/运算大数据储存大数据处理数据分享数据检索数据分析数据展现分布式软件架构并行计算框架分布式存储横向扩容（Scale-out）架构市场分析国际市场规模市场研究公司MarketsandMarkets最新发布的一份报告预计，从2013年到2018年，全球大数据市场将会出现年均26%的增长率，即从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。

中文互联网数据咨询中心，2013年Wikibon报告，2013年市场分析国内市场规模2012年市场规模达到4.5亿元，2013年还将持续发酵，未来三年内有望突破40亿元，2016年有望达到百亿规模。

天文学天文学生物医学生物医学电子政务电子政务气候学气候学企业管理企业管理教育学教育学金融学金融学市场营销市场营销公共服务公共服务商业智能商业智能传媒业传媒业生活娱乐生活娱乐天文学天文学生物医学生物医学电子政务电子政务气候学气候学企业管理企业管理教育学教育学金融学金融学市场营销市场营销公共服务公共服务商业智能商业智能传媒业传媒业生活娱乐生活娱乐总统选举总统选举总统选举总统选举情报学情报学情报学情报学图书馆学图书馆学图书馆学图书馆学市场分析大数据应用领域1医疗对美国医疗行业来说，大数据每年拥有3000亿美元的潜在价值。

2制造生产商可以利用大数据使产品研发、组装成本消减50%，人力成本消减7%。

3位置服务利用全球的个人位置信息，每年可以取得6000亿美元的消费者。

4零售零售商可以利用大数据使经济例如获得60%的增长。

5公共管理对欧洲的公共管理部门来说，大数据每年有2500亿元欧元的潜在价值。

广州电信研究院报告2012.10市场分析大数据应用领域大数据时代面临的挑战3大数据集成大数据集成数据存在广泛的异构性；

数据质量不高。

45612大数据的分析大数据的分析数据处理要求实时性；

与传统数据处理方法相比，先验知识缺乏。

大数据隐私问题大数据隐私问题隐性的数据暴露，一个人多点独立行为数据汇集，造成隐私暴露；

数据公开与隐私保护矛盾。

大数据能耗问题大数据能耗问题采用新型低功耗硬件；

引入可再生新能源。

大数据处理与硬件的协同大数据处理与硬件的协同硬件异构性带来大数据处理难题；

新硬件给大数据处理大量变革。

大数据管理易用问题大数据管理易用问题大数据处理得到的结果可能多样化；