皮肤护理及美容基本知识.doc

皮肤护理及美容基本知识.doc大数据与云计算:--信息技术发展的新纪元
黄哲学博士
深圳大学特聘教授
大数据技术与应用研究所所长
大纲
大数据与云计算
云计算大数据平台与技术创新
大数据平台产业化与应用案例
什么是大数据
对数据的使用者来讲,如果数据集超出了使用者所拥有的信息处理和分析的能力,就给使用者带来了大数据问题
大数据V特征
Volume
数据规模大
Velocity
数据变化数据快
Variety
数据属性复杂
Value
价值
大数据的特点并不只是数据规模大
数据的量呈现指数增长
2009年至2020年将增加44倍
zettabytes增加到35ZB
生成和采集的数据将按指数增长
根据麦肯锡预计美均每个公司存有200TB的数据,很多行业的公司,如银行、电讯、互联网、政府部门等,平均存储的数据超过1个PB。
大数据的多样性Variety
不同的数据格式,数据类型和数据结构
文本、数字、图像、音频、视频、时间序列、社会媒体数据、高维矩阵数据等
静态数据 vs. 流数据
同一个应用可以生成和采集不同类型的数据
为了提取知识尽可能多地综合不同类型的相关数据
大数据的速度Velocity
数据的采集速度的加快导致处理时间都需要有相应的提高
在线数据分析(Online Data Analytics)
决策的延误商机的消失
实例
网上营销(E-Promotions): 基于用户当前的位置和过往的交易数据预测用户的喜好在合适的时间和地点发送用户感兴趣的产品和店铺
健康监控(Healthcare monitoring): 利用穿戴式的传感器监控用户的生理和活动数据及时提供需要的医疗服务
大数据的价值(Value)
未来大数据的产业规模将会至少以万亿美元来进行衡量,
大数据将会给信息技术领域带来一个新的增长点。
美国医疗保健
每年产值达3000亿美金
%
制造业
最多可节省50%的产品研发、组装成本
最多可节约7%的营运资金
美国零售业
净利率增长可能高达60%+
-%
欧洲公共部门管理
每年2500亿欧元
%
全球个人定位数据
1000亿+的服务供应商收入
为终端用户带来高达7000亿美的价值
大数据的产生
数据的发展和创新将不再是如何生成和采集数据
具备对采集的数据进行管理、分析、总结、可视化展示和知识发现的能力已经成为新的挑战
社会媒体网络
(每个人都在产生数据)
科学仪器
(采集不同类型的数据)
移动终端
(个人地理信息数据)
传感器网络
(测量不同类型的数据)
大数据的技术挑战
存储–分布式、低成本
传输–能力、成本
处理–集成、融合、处理
分析–能力、效率
挖掘–方法、能力、技术、平台
应用
能耗