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《系统规划与管理师教程》第2版
第1章 信息系统与信息技术发展 · 1.3.4 大数据
大数据
不是多就有用
「我数据很多，所以我很先进」——不一定。
大数据的关键不是「多」，而是能在海量里把有用的东西快速分析出来。
大数据的关键不是「多」，而是能在海量里把有用的东西快速分析出来。
01
记4V
量·类·值·速
›
02
抓技术
获取→处理→管理→应用
›
03
辨系统
Hadoop·Spark·Storm
一句话先记住：大数据 4V 里 Value 是价值密度低不是高；速度快是它区别于传统数据挖掘的最显著特征。
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第1章 信息系统与信息技术发展 · 1.3.4 大数据
大数据是什么
教材定义：新处理模式的信息资产
一句话
常规软件工具在一定时间内无法捕捉、管理、处理的数据集合。
靠什么
要靠新处理模式才能有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。
本质
海量、高增长率、多样化的信息资产。
五大特征
容量大、类型多、速度快、精度准、价值高（产业层面）。
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第1章 信息系统与信息技术发展 · 1.3.4 大数据
大数据 4V 特点
四个特征，盯紧价值密度
V1
规模性 Volume
非结构化占 80%~90%，单位从 GB→TB→PB→EB→ZB。
V2
多样性 Variety
结构化 + 非结构化（日志/音视频/图片/位置）。
V3
价值密度 Value
整体价值高但单位价值密度低——最常被考反。
V4
速度 Velocity
要实时分析非批量；区别传统挖掘的最显著特征。
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第1章 信息系统与信息技术发展 · 1.3.4 大数据
四大关键技术
大数据技术架构四部分
1
获取技术
数据采集、整合、清洗三方面，提升数据质量。
2
分布式处理
任务分解并行处理；主流 Hadoop·Spark·Storm。
3
管理技术
大数据存储、多数据中心协同、安全隐私。
4
应用与服务
面向业务的分析应用技术 + 可视化技术。
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第1章 信息系统与信息技术发展 · 1.3.4 大数据
三大分布式计算系统
Hadoop·Spark·Storm 怎么分
H
Hadoop
常用于离线的、复杂的大数据处理。
S
Spark
常用于离线的、快速的大数据处理。
St
Storm
常用于在线的、实时的大数据处理。
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第1章 信息系统与信息技术发展 · 1.3.4 大数据
大数据用在哪
应用五大领域
互联网
挖掘用户行为反哺业务；数据资产化、大数据交易成新方向。
政府
公共数据剖析共享，提升社会治理与监管水平。
金融
大数据征信——信任管理、风控、借贷服务。
工业
海量数据指导生产，如航运预测与调度优化。
民生
更好服务民生，如疾病预测（流感发病趋势）。
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第1章 信息系统与信息技术发展 · 1.3.4 大数据
盯紧 Value
考试这样抓 + 易混点
✓「价值密度高」错；应是「价值密度低」
✓速度快=区别传统数据挖掘的最显著特征
✓Hadoop 离线复杂 / Spark 离线快速 / Storm 在线实时
✓数据多≠有价值，要靠清洗·关联·分析
选择题真题锚点
一堆数据不清洗不分析≠价值；价值密度低，要靠分析挖掘
真题 xg_2017x_022 / xg_2018s_012
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第1章 信息系统与信息技术发展 · 1.3.4 大数据
本节三句话带走
本节只记 3 句话
1大数据 4V：规模性·多样性·价值密度(低)·速度，速度快是区别传统挖掘的最显著特征。
2四大关键技术：获取→分布式处理→管理→应用服务。
3三大系统：Hadoop(离线复杂)·Spark(离线快速)·Storm(在线实时)。
教材锚点：《系统规划与管理师教程》第2版 1.3.4 大数据
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