大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)的商機報告人：舒翼討論組成員：陳秋軍、代小春、朱鳳蘭、丁穎琪、閆文波

朱雪菲、王建華、周璇、賈玉萌、張海兵

大綱大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景及其概念大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)的商業(yè)模式大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)能為您做什么大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)的技術(shù)準備就位大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)的供應(yīng)商就位總結(jié)GBTBPBEBZB大數(shù)據(jù)到底有多大??地球上至今總共的數(shù)據(jù)量：在2006年，個人用戶才剛剛邁進TB時代，全球一共新產(chǎn)生了約180EB的數(shù)據(jù)；在2011年，這個數(shù)字達到了1.8ZB。而有市場研究機構(gòu)預(yù)測：到2020年，整個世界的數(shù)據(jù)總量將會增長44倍，達到35.2ZB（1ZB=10億TB）！1PB

（拍字節(jié)）

=2^50字節(jié)1EB

（艾字節(jié)）

=2^60字節(jié)1ZB（澤字節(jié)）=2^70字節(jié)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景:信息大爆炸大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景:信息大爆炸facebook社交網(wǎng)絡(luò)微博淘寶、ebay電子商務(wù)…手機、Apps移動互聯(lián)…

移動互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等信息化發(fā)展極大拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍。互聯(lián)網(wǎng)（社交、搜索、電商）、移動互聯(lián)網(wǎng)（微博）、物聯(lián)網(wǎng)（傳感器，智慧地球）、車聯(lián)網(wǎng)、GPS、醫(yī)學(xué)影像、安全監(jiān)控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、短信）都在瘋狂產(chǎn)生著數(shù)據(jù)。傳感器RFID從2005年的1.3億增加到2010年的30億互聯(lián)網(wǎng)Google每天處理大約24PB的數(shù)據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)Facebook每天處理25TB的數(shù)據(jù)Twitter每天處理7TB的數(shù)據(jù)電信中國移動每天產(chǎn)生10TB+話單、30TB+上網(wǎng)日志和100TB+信令數(shù)據(jù)金融每交易周期，紐約證券交易所捕獲1TB的交易信息零售沃爾瑪每小時要處理100萬筆電子交易記錄科研歐洲核子研究中心的強子對撞機每秒產(chǎn)生40TB數(shù)據(jù)政府美國政府擁有848PB數(shù)據(jù)，居于美國第二位網(wǎng)上一分鐘，人間一萬年什么是大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)？？大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)=海量數(shù)據(jù)導(dǎo)入+分析軟件+挖掘過程什么是大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)？？企業(yè)用以分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實。大數(shù)據(jù)分析意味著企業(yè)能夠從這些新的數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力，并將其與已知業(yè)務(wù)的各個細節(jié)相融合大數(shù)據(jù)技術(shù)將被設(shè)計用于在成本可承受（economically）的條件下，通過非?？焖伲╲elocity）的采集、發(fā)現(xiàn)和分析，從大量化（volumes）、多類別（variety）的數(shù)據(jù)中提取價值（value），將是IT領(lǐng)域新一代的技術(shù)與架構(gòu)以服務(wù)為核心的商業(yè)模式賣license賣服務(wù)從對license的需求到對整體解決方案、服務(wù)的需求易復(fù)制、利潤率高邊際成本為零賣人頭盜版客戶粘度高軟硬一體化利潤率較賣license低，需要解決復(fù)用問題因泛在計算而導(dǎo)致行業(yè)需求變化利用好海量的大數(shù)據(jù)，解決中國軟件公司賣人頭、賣授權(quán)、無粘度的商業(yè)模式，轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)服務(wù)為核心的新商業(yè)模式。數(shù)據(jù)的價值鏈數(shù)據(jù)的價值鏈大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)的盈利模式模式1：數(shù)據(jù)存儲空間出租模式2：客戶關(guān)系管理模式3：企業(yè)經(jīng)營決策指導(dǎo)模式4：個性化精準推薦模式5：建設(shè)本地化數(shù)據(jù)集市模式6：數(shù)據(jù)搜索模式7：創(chuàng)新社會管理大數(shù)據(jù)的價值數(shù)據(jù)已經(jīng)成為可以與物質(zhì)資產(chǎn)和人力資本相提并論的重要的生產(chǎn)要素

行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用契合度矩陣應(yīng)用可能性電信政府（公共事業(yè)）交通金融醫(yī)療教育能源（電力/石油）縱軸契合度：

表示該用戶的IT應(yīng)用特點與大數(shù)據(jù)特性的契合程度；橫軸應(yīng)用可能性：表示該用戶出于主客觀因素在短期內(nèi)投資大數(shù)據(jù)的可能性；注：

該位置為分析師訪談的綜合印象，為定性分析，圖中位置不代表具體數(shù)值HighMidLowLowMidHigh優(yōu)先關(guān)注行業(yè)用戶應(yīng)用特點與大數(shù)據(jù)技術(shù)有較高的契合度，在主客觀條件上也有較高的應(yīng)用可能性。值得關(guān)注行業(yè)用戶應(yīng)有特點與大數(shù)據(jù)的契合度及應(yīng)用可能性綜合較高適當關(guān)注行業(yè)用戶兩個維度暫時都不具備優(yōu)勢，可適當給予關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)（電子商務(wù)）契合度流通零售制造各行業(yè)對大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)的需求零售商減少80%的分析查詢的時間

優(yōu)化倉儲股票交易所原本在2PB數(shù)據(jù)上26

小時的查詢減少到

2分鐘政府機構(gòu)分析聲學(xué)數(shù)據(jù)從幾小時減少到

70毫秒電力公司通過在若干分鐘分析10PB

數(shù)據(jù)避斷電電信分析流式網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)減少硬件成本

90%Hospital醫(yī)院通過分析生命特征流提前24hours檢測疾病

大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)能為您做什么？行業(yè)分析篇大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)能為您做什么？智慧地球篇2011年3月11日日本大地震發(fā)生后僅9分鐘，美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)就發(fā)布了詳細的海嘯預(yù)警。NOAA通過對海洋傳感器獲得的實時數(shù)據(jù)進行計算機模擬，制作的海嘯影響模型出現(xiàn)在各大網(wǎng)站。1962年，經(jīng)過“圣灰星期三”風(fēng)暴后，美國陸軍工程部和美國國家海洋與大氣管理局共同建設(shè)了一個傳感器監(jiān)測系統(tǒng)，對興風(fēng)作浪的海洋進行監(jiān)測。2005年，浮標上安裝了更高端的傳感器，用來監(jiān)測海浪方向。2009年，系統(tǒng)再次升級，開始著手建立一個覆蓋全美海岸線的精確海浪監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。這些傳感器以分秒為單位，將數(shù)據(jù)源源不斷實時傳回大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)能為您做什么？語言文字分析奧巴馬和羅姆尼辯論情況分析。大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)能為您做什么？社交網(wǎng)絡(luò)分析電信行業(yè)、傳媒業(yè)借助社交網(wǎng)絡(luò)分析，對客戶的通話數(shù)據(jù)、微博連接進行分析，能夠識別出這部分“影響者”。社交分析并不是分析單一用戶的通話記錄和微博信息，而是分析各用戶所處的社交網(wǎng)絡(luò)。圈子識別關(guān)鍵成員識別傳播影響分析重入網(wǎng)用戶識別雙機雙卡用戶識別六度空間理論關(guān)系強度分析大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)能為您做什么？算法交易、欺詐檢驗欺詐檢測：監(jiān)控信用卡使用,當檢測的信用卡在很短的時間內(nèi)并且相距甚遠的位置已連續(xù)被使用，檢測到欺詐行為,拒絕卡的使用算法交易：及時發(fā)現(xiàn)存在的交易機會，每次一小筆，毫秒級交易，每天進行數(shù)量眾多的交易。已經(jīng)成為趨勢金融交易是最能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)的Velocity特性的，機會稍縱即逝，甚至券商對連接到交易主機的網(wǎng)線長度都有至關(guān)重要的訴求。算法交易成為趨勢，但也導(dǎo)致了一次小型的股災(zāi)。大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)能為您做什么？客戶特征交叉銷售今年年初，美國一名男子闖入了他家附近的Target店鋪（Target是一家美國零售連鎖超市）?！澳銈冊趺茨苓@樣！”男人向店鋪經(jīng)理大吼到，“你們竟然給我17歲的女兒發(fā)嬰兒尿片和童車的優(yōu)惠券，她才17歲??！”店鋪經(jīng)理不知道發(fā)生了什么，立刻向來者道歉，表明那肯定是個誤會。然而，經(jīng)理沒有意識到，公司正在運行一套大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。一個月后，這個憤怒的父親打來電話道歉，因為Target發(fā)來的嬰兒用品促銷廣告并不是誤發(fā)，他的女兒的確懷孕了。——《紐約時報》報道更多：反恐（萬維信息觸角計劃與建言計劃），庫存管理（沃爾瑪?shù)腞etailLink）、賣數(shù)據(jù)！大數(shù)據(jù)驅(qū)動市場營銷、驅(qū)動成本控制、驅(qū)動產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新、驅(qū)動管理和決策的創(chuàng)新、驅(qū)動商業(yè)模式的創(chuàng)新。技術(shù)解決方案準備就緒Gartner新興技術(shù)成熟度曲線(2012年)Gartner新興技術(shù)成熟度曲線(2011年)僅一年時間，大數(shù)據(jù)技術(shù)就取得快速成長。仍處于上升通道，處于期望膨脹期（PeakofInflatedExpectation）需2-5年才能達到成熟期，成為主要應(yīng)用技術(shù)。技術(shù)解決方案準備就緒海量存儲GFSHDFSAmazonS3TFSCEPHHadoop離線計算MapReduceTenzingHive/PigDremelDrillImpalaElasticMapReduce在線計算SpannerBigTableHBaseSimpleDBDynamoDBRedisMongDB流式計算S4Puma2StormStreamBase相關(guān)領(lǐng)域ChubbyZookeeperPregelHAMAMahoutSparkCaffineProtocolBufferAvro/Thrift供應(yīng)商準備就位基于SQL語言:

面對OLAP的傳統(tǒng)行和列不基于SQL或map-reduce的:

由谷歌率先發(fā)起數(shù)據(jù)流:

基于運行商數(shù)據(jù)直接生成任意圖形新平臺技術(shù)數(shù)據(jù)入口/匯聚數(shù)據(jù)平臺分析不同范圍的服務(wù)前提：傳統(tǒng)交付模式

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單片或基于設(shè)備的解決方案云:

能夠充分利用物理設(shè)施的彈性，以實現(xiàn)處理快速增長數(shù)據(jù)的能力“數(shù)據(jù)庫將演變成一個虛擬的，基于云計算，超級可擴展的分布式平臺?！?ForresteranalystJimKobielus新的傳輸方案總結(jié)：大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)的意義“Dataisthenewoil.”CliveHumby結(jié)論：能夠提供數(shù)據(jù)分析和挖掘的大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)供應(yīng)商是真正的數(shù)據(jù)淘金者除了上帝，任何人都要用數(shù)據(jù)說話 ----愛德華·戴明Google的判斷:為了淘到一點金子，需要保存全部沙子！以一種特定方式，對海量數(shù)據(jù)進行分析，獲得有巨大價值的產(chǎn)品和服務(wù)或深刻的洞見。人類從依靠自身判斷做決定到依靠數(shù)據(jù)做決定的轉(zhuǎn)變，也是大數(shù)據(jù)作出的最大貢獻之一?！洞髷?shù)據(jù)時代》大數(shù)據(jù)的誤區(qū)大數(shù)據(jù)僅僅是工具和手段，不是目的其更大的意義在于便捷人們的生活，優(yōu)化商業(yè)模式和組織形態(tài)，降低社會運行成本推薦讀物:大數(shù)據(jù)發(fā)展:《大數(shù)據(jù):正在到來的數(shù)據(jù)革命》 涂子沛著《大數(shù)據(jù)時代:生活、工作與思維的大變革》維克托?邁爾?舍恩伯格著技術(shù)類:《hadoop權(quán)威指南》 《大數(shù)據(jù)?互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理》王斌譯......Thanks!9、春去春又回，新桃換舊符。在那桃花盛開的地方，在這醉人芬芳的季節(jié)，愿你生活像春天一樣陽光，心情像桃花一樣美麗，日子像桃子一樣甜蜜。4月-254月-25Thursday,April17,202510、人的志向通常和他們的能力成正比例。18:03:1518:03:1518:034/17/20256:03:15PM11、夫?qū)W須志也，才須學(xué)也，非學(xué)無以廣才，非志無以成學(xué)。4月-2518:03:1518:03Apr-2517-Apr-2512、越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯兒。18:03:1518:03:1518:03Thursday,April17,202513、志不立，天下無可成之事。4月-254月-2518:03:1518:03:15April17,202514、ThankyouverymuchfortakingmewithyouonthatsplendidoutingtoLondon.ItwasthefirsttimethatIhadseentheToweroranyoftheotherfamoussights.IfI'dgonealone,Icouldn'thaveseennearlyasmuch,becauseIwouldn'thaveknownmywayabout.