大數據技術核心體系與行業(yè)應用演講人：日期:CONTENTS目錄01技術概述與發(fā)展脈絡02底層支撐技術體系03數據處理技術架構04數據分析全流程管理05行業(yè)解決方案實踐06前沿發(fā)展與挑戰(zhàn)01技術概述與發(fā)展脈絡大數據定義與技術邊界大數據定義數據來源與類型技術邊界數據處理與分析大數據是指規(guī)模龐大、類型多樣、高速產生的數據集合，需要新型技術手段進行高效處理和分析。大數據技術涵蓋了數據采集、存儲、處理、分析和可視化等多個環(huán)節(jié)，并涉及多種技術手段和工具。大數據來源于各種傳感器、設備、社交媒體等，包括結構化、半結構化和非結構化數據。大數據技術通過分布式計算、數據挖掘等手段，實現數據的快速處理和分析。技術演進與三次發(fā)展浪潮第一次浪潮第二次浪潮第三次浪潮技術趨勢數據倉庫與數據挖掘，側重于數據存儲和初步分析。云計算與大數據，實現了數據的分布式存儲和計算，提高了數據處理效率。人工智能與大數據，將機器學習、深度學習等技術應用于大數據分析，提高了數據分析的準確性和智能化水平。大數據技術不斷向實時處理、智能分析、數據可視化等方向發(fā)展，為各行各業(yè)提供更高效的數據服務。5V特性與價值維度5V特性大數據具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）和Veracity（真實性）五個特性。01價值維度大數據的價值主要體現在商業(yè)價值、社會價值、科研價值等多個方面。02數據分析與決策支持大數據技術通過對數據的深度分析和挖掘，為決策提供科學依據和智能化建議，提高企業(yè)決策效率和準確性。03數據安全與隱私保護大數據的采集、存儲、處理和應用過程中，面臨著數據泄露、隱私保護等風險，需要加強數據安全管理。0402底層支撐技術體系分布式存儲框架(HDFS/Ceph)01HDFSHadoopDistributedFileSystem，高容錯性的分布式文件存儲系統(tǒng)，可以部署在廉價硬件上，通過多副本機制保障數據安全。02Ceph一種高性能、可擴展的分布式存儲系統(tǒng)，支持塊、文件和對象三種存儲接口，適用于云計算和大數據場景。并行計算引擎(MapReduce/Spark)MapReduce一種分布式計算框架，通過Map和Reduce兩個函數實現大規(guī)模數據的并行處理和分布式計算，具有高可靠性和高容錯性。01Spark基于內存的分布式計算系統(tǒng)，相較于MapReduce速度更快，適用于需要高效處理、分析大規(guī)模數據集的應用場景，支持SQL查詢、流處理和機器學習等。02流式計算平臺(Flink/Storm)一種開源流處理框架，能夠處理有界和無界數據流，提供高吞吐量和低延遲的處理能力，支持事件時間處理和復雜的事件處理。Flink實時計算系統(tǒng)，專注于低延遲、高吞吐量的流數據處理，適用于實時分析、在線機器學習等場景，支持多種數據源和數據格式的處理。Storm03數據處理技術架構數據湖與數據倉庫分層數據湖存儲海量、多種格式的數據，包括結構化數據、非結構化數據等，為大數據分析提供底層數據支持。數據倉庫分層數據倉庫與數據湖融合通常包括數據源層、數據倉庫層、數據應用層等，實現數據的抽取、清洗、轉換和加載，滿足不同層次的數據需求。實現數據倉庫的實時性和數據湖的靈活性，提供統(tǒng)一的數據存儲和訪問接口。123批流融合處理范式批處理流處理批流融合Lambda架構對歷史數據進行大規(guī)模處理和分析，挖掘數據價值，為決策提供支持。對實時數據進行處理和分析，滿足實時性要求較高的應用場景。將批處理和流處理相結合，實現實時與離線數據的統(tǒng)一處理和分析。一種典型的批流融合處理架構，將批處理與流處理相結合，實現數據的高效處理和分析?；旌显萍軜嫴渴鸱桨腹性苹旌显扑接性苹旌显乒芾硖峁╈`活的計算和存儲資源，支持按需使用和按使用量付費，適用于短期和突發(fā)負載。提供專屬的計算和存儲資源，具有較高的安全性和隱私保護，適用于敏感數據和關鍵業(yè)務的部署。將公有云和私有云相結合，實現資源的靈活調度和成本優(yōu)化，同時滿足安全和隱私要求。通過統(tǒng)一的管理平臺，實現混合云資源的統(tǒng)一管理和監(jiān)控，簡化運維流程。04數據分析全流程管理多源異構數據采集清洗包括結構化數據、非結構化數據、半結構化數據等，涵蓋企業(yè)內外部數據。數據來源通過數據預處理、數據轉換、數據清洗等步驟，消除數據中的重復、缺失、異常等問題，提高數據質量。數據清洗將清洗后的數據按照業(yè)務需求進行整合，形成可用的數據集，為后續(xù)的數據分析提供有力支持。數據整合根據業(yè)務需求和數據特點，選擇合適的機器學習算法，如分類、聚類、回歸等。利用清洗后的數據集，對選定的算法進行訓練，得到初始的機器學習模型。通過對模型的參數、特征、算法等進行調整和優(yōu)化，提高模型的準確性和泛化能力。利用測試數據集對優(yōu)化后的模型進行評估，確定模型的性能是否滿足業(yè)務需求。機器學習模型訓練優(yōu)化算法選擇模型訓練模型優(yōu)化模型評估可視化決策支持構建數據可視化決策支持交互設計安全性保障將分析結果以圖表、報表等形式展現出來，方便業(yè)務人員快速理解和使用。通過數據分析和機器學習模型，為業(yè)務人員提供決策支持和建議，提高決策效率和準確性。根據業(yè)務需求和用戶習慣，設計靈活的數據交互方式，方便用戶進行數據探索和可視化分析。加強數據安全和隱私保護，防止數據泄露和濫用，確保數據分析和決策支持的合法性和合規(guī)性。05行業(yè)解決方案實踐金融風控評分建模案例6px6px6px數據清洗、缺失值處理、異常值處理、數據變換等。數據預處理選擇合適的評分模型，如邏輯回歸、決策樹、隨機森林等，進行訓練。模型選擇與訓練特征選擇、特征提取、特征轉換、特征構造等。特征工程010302將模型轉化為評分卡，包括信用評分卡、風險評分卡等。評分卡開發(fā)04數據采集通過傳感器、工業(yè)控制系統(tǒng)等收集設備運行狀態(tài)數據。數據處理數據清洗、特征提取、數據轉換等，為模型訓練提供有效數據。模型構建與優(yōu)化建立預測性維護模型，如基于深度學習的預測模型，進行模型訓練與優(yōu)化。預測與決策應用模型預測設備壽命、故障模式等，并制定相應的維護策略。工業(yè)物聯網預測性維護整合來自不同部門、不同系統(tǒng)的數據，實現數據共享與交換。數據整合與共享建立數據安全防護體系，保障政務數據的安全與隱私。數據安全與隱私保護01020304制定政務數據元數據標準、數據質量標準、數據交換標準等。數據標準制定將數據以可視化形式展現，為政府決策提供數據支持。數據可視化與決策支持政務數據治理平臺建設06前沿發(fā)展與挑戰(zhàn)隱私計算與聯邦學習隱私計算技術借助密碼學、統(tǒng)計學、AI等多領域技術，實現數據在不出私域情況下的價值挖掘與利用。聯邦學習機制通過多參與方聯合訓練模型，實現數據共享與模型優(yōu)化，有效保護數據隱私。數據安全與合規(guī)性確保數據在傳輸、存儲、處理等環(huán)節(jié)的安全性和合規(guī)性，降低數據泄露風險。隱私保護技術落地在實際應用中，需平衡數據隱私與業(yè)務效果，解決技術落地難題。存算分離架構創(chuàng)新將數據存儲與計算分離，提高資源利用率，降低存儲成本。存算分離概念實現數據的高效處理與計算，提升大數據處理性能。數據處理與計算引擎采用分布式存儲系統(tǒng)，提高數據存取效率，保障數據安全性。分布式存儲技術010302如何解決數據訪問延遲、數據一致性問題，是存算分離架構需要面對的挑戰(zhàn)。存算分離架構的挑戰(zhàn)04復合型人才能力矩陣數據分析能力具備大數據采集、處理、分