工信部电信刘多--大数据技术与产业进展.pdf
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1、1大数据产业进展与发展策略思考刘多工业和信息化部电信研究院2014年5月2大数据产业进展与发展策略思考刘多工业和信息化部电信研究院2014年5月3提纲1. 大数据发展脉络与概念探讨3. 大数据发展政策及几点思考2. 大数据技术、产业和应用进展4大数据的起源与断代1950,计算机诞生,数据与应用捆绑,都存储在文件中数据耦合 1960,数据与应用分离,事务处理数据库技术发展数据库 1990,提出数据挖掘和商业智能数据分析1999-2000网页数量从5亿增长到40亿,每天新增700万!PB级非结构化数据互联网内容的暴增是第一推动力量 2000年前后,基于海量数据分析的搜索引擎逐步发展大数据起源 20
2、06后,电商、广告、SNS应用,2011大数据提出大数据时代突变 分布式文件系统分布式并行计算分布式数据库今天:随着应用领域扩展,技术也在不断演进,为更广泛应用提供条件5大数据不仅是“大”,三位一体认识大数据 各方对大数据给出不同定义:维基百科、Gartner、IDC、NIST、IBM、麦肯锡理念与应用 工具三维透视大数据从开环应用到闭环应用从抽样到全集从因果到相关 从单机到分布式存储处理从简单分析到智能深度分析资源数据大(3V) 大数据不能只强调“大”,用从资源、技术、应用和理念多个角度全面认识。大数据更重要的意义是启发全社会重新审视数据的价值。我们的认识:大数据是具有体量大、结构多样、时效
3、强等特征的数据。处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术。大数据的应用强调以新的理念应用于辅助决策、发现新的知识,更强调在线业务流程优化。6提纲1. 大数据发展脉络与概念探讨3. 大数据发展政策及几点思考2. 大数据技术、产业和应用进展7大数据技术前沿不断推进,创新非常活跃海量数据和直观理解 多维可视化和图可视化可视化计算的并行化 可视化中的人机交互非结构化数据分析数据量和分析深度分析自动化 数据挖掘并行化机器学习的应用 大规模深度学习数据挖掘的实时化数据密集计算的效率不同计算场景的特点 MapReduce/Hadoop流、图、迭代、查询 基于YARN的融合平台混合计算模式MR+XX分布
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