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MindMap Gallery Mapa mental de big data
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Mapa mental de big data
Este é um artigo sobre mapa mental de big data e introdução ao big data para ajudar os leitores a compreender sistematicamente o big data. Ele é apresentado em detalhes e descrito de forma abrangente. Espero que possa ajudar os amigos interessados a aprender.
Edited at 2023-12-03 18:04:17
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- Outline
Grandes dados
Visão geral de big data
Era do Big Data
Internet e big data
A Internet surgiu
A Internet dá origem ao big data
Tecnologia da Informação e Big Data
Tecnologia de coleta de informações
tecnologia de armazenamento de informações
tecnologia de processamento de informações
tecnologia de transmissão de informações
Computação em nuvem e big data
Internet das Coisas e Big Data
Conceito de big data
Big data em sentido estrito
Uma coleção de grandes quantidades de dados que é difícil de gerenciar com as técnicas gerais existentes
Big data em sentido amplo
Big data refere-se às enormes quantidades de dados ou dados massivos gerados na era da explosão da informação e à série resultante de mudanças na tecnologia e nos conceitos cognitivos.
Características do big data
Grande quantidade de volume de dados
Grande capacidade de armazenamento
Grande incremento
Variedade de tipos de dados
Muitas fontes
Muitos formatos
Velocidade rápida de dadosVelocidade
dados de altura
A densidade do valor dos dados é baixaValor
A importância do desenvolvimento de big data
Pensando nas mudanças na era do big data
Big data e sua natureza
Os dados, como forma de expressar informações, são o resultado da ação conjunta da matéria e da consciência.
Os dados têm realidade objetiva
Três grandes mudanças na era do big data
Modelo de dados completo na era do big data
Aceite a natureza mista dos seus dados
Permitir imprecisão
Quanto mais complexos os dados, melhor
Promiscuidade é a abordagem padrão
novo design de banco de dados
Destaque a correlação de dados em vez da causalidade
Correlação é a chave para a previsão
Explore o “o quê” em vez do “porquê”
Compreender o mundo através de causa e efeito
Big data se torna uma vantagem competitiva
Aumento da demanda por aplicativos de big data
A ascensão dos aplicativos de big data
A resposta em tempo real é um novo requisito para usuários de big data
As empresas criam estratégias de big data
Coleta e armazenamento de big data
Classificação de big data
dados estruturados
Dados de banco de dados relacional tradicional, dados de linha
dados semiestruturados
Possui uma certa estrutura em comparação com o texto simples comum, mas é mais flexível do que os dados em bancos de dados relacionais com modelos teóricos rígidos.
recurso
Dados estruturais autodescritivos
Não há necessidade de distinguir entre metadados e dados gerais
A complexidade das descrições da estrutura de dados
Natureza dinâmica da descrição da estrutura de dados
dados não estruturados
Não usará tabelas bidimensionais de banco de dados para expressar, como imagens, arquivos, hipermídia
O processamento de dados inclui principalmente
Extração de conteúdo informativo de páginas da web
Processamento estrutural (incluindo segmentação lexical de texto, análise de classe gramatical e processamento de ambiguidade)
Processamento semântico (extração de entidades, análise de correlação de vocabulário, análise de correlação de frases)
Construção de texto (incluindo modelo de espaço vetorial, modelo de tópico)
Fontes de dados em ambiente de big data
dados de negócios tradicionais
Dados principalmente estruturados
Sistema ERP empresarial, terminal POS e sistema de pagamento online
dados da internet
As grandes quantidades de dados gerados durante interações no ciberespaço, incluindo mídias sociais e registros de comunicação
Tem as características de grande escala, diversificada e rápida
Dados IoT
Com base na Internet dos computadores, a identificação por radiofrequência (RFID), sensores, sensores infravermelhos, comunicações de dados sem fio e outras tecnologias são usadas para construir a Internet das coisas que cobre tudo no mundo.
Existem maiores quantidades de dados, taxas de transmissão mais altas, dados mais diversificados e requisitos mais elevados de autenticidade de dados.
Métodos de coleta de dados comumente usados
Registro do sistema
Escriba
Sistema de coleta de log de código aberto do Facebook
composição
Agente Escriba
Escriba
Sistema de armazenamento de banco de dados
Tchukwa
composição
adaptador
atuando
colecionador
demultiplexador
Sistema de armazenamento
Exibição de dados
Calha
É um sistema massivo de coleta, agregação e transmissão de logs distribuído, confiável e altamente disponível fornecido pela Cloudera.
Dados da página da web
composição
Módulo de coleta
Módulo de processamento de dados
módulo de dados
Estratégia de rastreamento
primeira travessia em profundidade
travessia em largura
Estratégia de contagem de backlinks
Estratégia OPIC
Estratégia de prioridade de grande site
Outros dados
Sistema de gerenciamento de armazenamento na era do big data
Sistema de arquivo
Um sistema de arquivos é a parte de um sistema operacional que organiza e gerencia arquivos e diretórios em um computador.
Sistemas de arquivos tradicionais, como NTFS e EXT4, podem ser usados para armazenamento de dados em pequena escala, mas podem enfrentar gargalos de desempenho no processamento de big data.
Sistema de arquivos distribuído
Ele distribui dados por vários nós de armazenamento e conecta esses nós por meio da rede para obter alta confiabilidade, alto rendimento e escalabilidade.
Alguns sistemas de arquivos distribuídos comuns incluem Hadoop HDFS, GFS (Google File System) do Google e Ceph, etc.
Sistemas de banco de dados
Um sistema de banco de dados é um sistema de software usado para armazenar, gerenciar e recuperar dados estruturados
Como Apache HBase, Apache Cassandra e MongoDB, etc.
Esses sistemas de banco de dados normalmente adotam arquiteturas distribuídas e são altamente escaláveis e tolerantes a falhas.
armazenamento na núvem
O armazenamento em nuvem é uma solução para armazenar dados em um ambiente de computação em nuvem. Ele fornece serviços de armazenamento confiáveis e escaláveis que permitem aos usuários acessar e gerenciar seus dados pela Internet.
modelo estrutural
camada de armazenamento
gestão básica
camada de interface do aplicativo
camada de acesso
Visualização de dados
Visão geral da visualização de dados
O que é visualização de dados
A história do desenvolvimento da visualização
Classificação de visualização de dados
visualização científica
visualização de informações
análise visual
gráfico de visualização de dados
Gráfico de dispersão
gráfico de bolhas
gráfico de linha
gráfico de barras
mapa de calor
gráfico de radar
outro
gráfico de funil
diagrama de árvore
gráfico de relacionamento
palavra nuvem
Diagrama de Sankey
gráfico de calendário
Ferramentas de visualização de dados
nível iniciante
excel
Ferramentas infográficas
tela
visem
gráficos do Google
gráfico gráfico
Vingança
D3
Gráficos eletrônicos
Espelho mágico de big data
ferramentas de mapa
Meus mapas
lotegeo
tabelas de fusão
modelador de mapas
cartãoDB
caixa de mapas
Pilha de mapas
mapas modestos
Ferramenta de linha do tempo
timetoasyt
linha do tempo
fabricante de tumelina
Ferramentas de análise avançadas
R
Pithome
Weka
Gefi
Visualização em tempo real
Tecnologias que suportam big data
Suporte comercial para tecnologias de código aberto
Arquitetura técnica de big data
camada base
Gerenciamento
Camada de análise
Camada de aplicação
Plataforma de processamento de big data
Hadoop
característica
Alta fiabilidade
Use armazenamento de dados redundante
Eficiência
Adotando duas tecnologias principais de armazenamento distribuído e processamento distribuído para processar com eficiência dados em nível de PB
Alta escalabilidade
Alta tolerância a falhas
baixo custo
O que ele roda na plataforma Linux?
Desenvolvido baseado em JAVA
Suporta múltiplas linguagens de programação
Componentes do núcleo
Sistema de arquivos distribuídos Hadoop (HDFS)
HDFS é a camada de armazenamento do Hadoop usada para armazenar dados em ambientes distribuídos em grande escala
Vantagens e desvantagens do armazenamento de dados HDFS
1. vantagem
Alta confiabilidade: o HDFS oferece alta confiabilidade por meio de redundância de dados e mecanismos de tolerância a falhas. Ele divide os dados do arquivo em vários blocos de dados e replica várias cópias em vários nós do cluster. Se um nó falhar, cópias perdidas de dados poderão ser recuperadas de outros nós.
Alta escalabilidade: o HDFS pode armazenar e processar grandes quantidades de dados em clusters de grande escala. Ele oferece suporte à expansão horizontal adicionando nós adicionais para aumentar a capacidade de armazenamento e o poder de processamento para atender às crescentes necessidades de dados.
Adaptável ao armazenamento de arquivos grandes: o HDFS é adequado para armazenar arquivos grandes porque divide o arquivo em blocos de dados de tamanho fixo para armazenamento. Essa abordagem ajuda a melhorar a eficiência do processamento de dados e reduz a sobrecarga de metadados.
Alto rendimento: o HDFS otimiza a forma de acesso e transmissão de dados e alcança acesso de dados de alto rendimento por meio de leitura e gravação paralela e princípios de localidade de dados. Isso torna o HDFS excelente em tarefas de processamento e análise de big data.
2. deficiência:
Acesso de baixa latência: o HDFS foi projetado para lidar com tarefas de processamento em lote de grandes conjuntos de dados, e não com acesso a dados em tempo real. Portanto, para cenários de aplicação que exigem resposta de baixa latência (como processamento de transações on-line), a latência de acesso do HDFS é relativamente alta.
Não é adequado para armazenamento de arquivos pequenos: como o HDFS divide os arquivos em blocos de dados para armazenamento, para um grande número de arquivos pequenos, aumentará a sobrecarga de armazenamento e complicará o gerenciamento de metadados. Portanto, o HDFS não é adequado para armazenar grandes quantidades de arquivos pequenos.
Consistência e desempenho em tempo real: o HDFS adota um modelo de consistência eventual, o que significa que operações de gravação simultâneas no mesmo arquivo podem causar problemas de consistência de dados. Além disso, o HDFS não é adequado para cenários de aplicação que exigem acesso e atualizações de dados em tempo real.
Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) é a estrutura de gerenciamento de recursos e agendamento de tarefas do Hadoop
MapReduce é o modelo de computação do Hadoop, usado para processar computação paralela de conjuntos de dados em grande escala.
ecossistema
Hive é uma infraestrutura de data warehouse que fornece uma linguagem de consulta semelhante a SQL (HiveQL) para processar e analisar dados armazenados no Hadoop
Pig é uma plataforma para processamento de dados em larga escala e fornece uma linguagem de script chamada Pig Latin. A linguagem Pig Latin é uma linguagem de fluxo de dados que pode ser usada para descrever operações de transformação de dados e processos de análise.
HBase é um banco de dados NoSQL distribuído orientado a colunas construído no HDFS do Hadoop. Ele fornece acesso de leitura e gravação em tempo real a dados estruturados em grande escala com alta escalabilidade e confiabilidade
Spark é um mecanismo de processamento de big data rápido e de uso geral que pode realizar computação paralela de conjuntos de dados em grande escala na memória.
Sqoop é uma ferramenta para transferência de dados entre Hadoop e bancos de dados relacionais. Ele pode importar dados de bancos de dados relacionais para o Hadoop para análise e exportar dados de resultados do Hadoop para bancos de dados relacionais.
Flume é um sistema de coleta de big data confiável e escalável para coletar, agregar e mover dados de várias fontes de dados (como arquivos de log, dados de sensores, etc.) para o Hadoop.
Cenários de aplicação
Análise de log do sistema
Análise de hábitos do usuário
Tempestade
característica
integridade
mecanismo acker, os dados não serão perdidos
tolerância ao erro
Fácil de usar
Gratuito e de código aberto
Suporta vários idiomas
Componentes do núcleo
Topologia
bico (fonte de dados)
Parafuso (componente de processamento)
Fluxo
Nimbus (nó mestre)
Supervisor (nó de trabalho)
ZooKeeper (serviço de coordenação distribuído)
Cenários de aplicação
processamento de fluxo de informações
cálculo contínuo
Chamada de procedimento remoto distribuído
Fagulha
característica
Rapidez
Escalabilidade elástica
Vários modelos de computação
Suporte multilíngue
Compreensivo
Arquitetura
Driver é o principal componente da aplicação Spark. O programa driver é executado em um processo independente e é responsável pelo controle e coordenação de toda a aplicação Spark.
Cluster Manager é responsável por gerenciar o agendamento de recursos e a alocação de tarefas de aplicativos Spark no cluster.
Executor é um processo em execução nos nós de trabalho do cluster e é responsável por executar tarefas específicas.
RDD é a abstração de dados central do Spark. É uma coleção de dados imutável que pode ser particionada e operada em paralelo.
O agendador DAG é responsável por converter operações em aplicações Spark em gráficos acíclicos direcionados (DAGs), otimizando-os e escalonando-os.
O Agendador de Tarefas é responsável por alocar tarefas no Palco aos Executores disponíveis para execução.
Nas aplicações Spark, quando a operação de reembaralhamento de dados (Shuffle) é necessária, os dados serão transferidos pela rede e redistribuídos entre diferentes Executores.
extensões
Spark SQL é o módulo de consulta estruturada do Spark, que fornece uma API de alto nível e uma linguagem de consulta para processamento de dados estruturados.
Spark Streaming é o módulo de processamento de fluxo do Spark para processamento e análise de fluxos de dados em tempo real.
MLlib é a biblioteca de aprendizado de máquina do Spark, que fornece uma série de algoritmos e ferramentas de aprendizado de máquina para mineração de dados, análise preditiva e treinamento de modelo.
GraphX é a biblioteca de computação gráfica do Spark para processamento de dados gráficos e algoritmos gráficos em grande escala.
SparkR é a interface da linguagem R do Spark, permitindo que usuários da linguagem R usem o Spark para processamento e análise de dados em grande escala.
Cenários de aplicação
Cenários de aplicação para operar conjuntos de dados específicos diversas vezes
Aplicativo de status de atualização de baixa granularidade
A quantidade de dados não é particularmente grande, mas é adequada para aplicações que requerem análise estatística em tempo real.
Comparação dos três
modelo de processamento de dados
O Hadoop é adequado para tarefas off-line de processamento de dados em grande escala, usado principalmente para armazenamento e análise de dados em lote.
O Spark oferece suporte a vários modelos de processamento de dados, como processamento em lote, processamento de fluxo em tempo real, consulta interativa e aprendizado de máquina.
Storm é uma estrutura de processamento de fluxo em tempo real para processamento de fluxos de dados contínuos
Velocidade de execução
Como o Hadoop usa armazenamento em disco e modelo de processamento em lote MapReduce, ele é adequado para processar dados off-line em grande escala, mas pode ser mais lento para cenários com altos requisitos de tempo real.
O Spark usa computação em memória e abstração de dados baseada em RDD, que pode manter os dados na memória para cálculos iterativos e é adequado para tarefas de processamento de dados que exigem maior desempenho e interatividade.
Storm se concentra no processamento de fluxo em tempo real, tem características de baixa latência e alto rendimento e é adequado para processamento e análise rápidos de dados em tempo real.
Capacidades de processamento de dados
O Hadoop fornece um sistema de arquivos distribuído confiável (HDFS) e um modelo de computação MapReduce escalonável, adequado para armazenamento e processamento em lote de dados massivos. Possui boa tolerância a falhas e confiabilidade de dados
O Spark oferece recursos de processamento de dados mais avançados e oferece suporte a vários modelos, como processamento em lote, processamento de fluxo em tempo real, consulta interativa e aprendizado de máquina. Ele também fornece APIs e bibliotecas de alto nível (como Spark SQL, Spark Streaming e MLlib) para simplificar o desenvolvimento de processamento e análise de big data.
Storm se concentra no processamento de fluxo em tempo real e fornece passagem de mensagens confiável e modelos de processamento de topologia de fluxo. Ele pode processar fluxos de dados em grande escala em tempo real e suporta lógica complexa de processamento de fluxo
Ecossistema e suporte
O Hadoop possui um extenso ecossistema e um grande número de ferramentas e componentes, como Hive, Pig e HBase, para processamento e análise de dados de nível superior. Possui uma comunidade madura e amplo suporte
O Spark também possui uma comunidade ativa de código aberto e um ecossistema rico que oferece suporte a uma variedade de tarefas de processamento de dados e aprendizado de máquina. Está totalmente integrado ao ecossistema Hadoop e pode funcionar perfeitamente com HDFS, Hive e outros componentes Hadoop
O ecossistema do Storm é relativamente pequeno e concentra-se principalmente na área de processamento de fluxo em tempo real. Ele fornece alguns plugins para integração com outras ferramentas e sistemas como Kafka e Cassandra
computação em nuvem
O conceito e as características da computação em nuvem
conceito
A computação em nuvem é um modelo de computação expandido dinamicamente que fornece aos usuários recursos virtualizados de rede como serviços.
Características
Hiperescala
Virtualização
Alta fiabilidade
Versatilidade
Alta escalabilidade
serviços sob demanda
extremamente barato
Principais modelos de implantação de computação em nuvem
nuvem pública
Nuvem pública é uma infraestrutura de computação em nuvem construída e gerenciada por provedores de serviços terceirizados (como Amazon AWS, Microsoft Azure e Google Cloud Platform)
Nuvem privada
Uma nuvem privada é uma infraestrutura de computação em nuvem construída e gerenciada pela própria organização para dar suporte às suas necessidades internas de negócios.
nuvem híbrida
A nuvem híbrida é uma combinação de nuvem pública e nuvem privada, fornecendo soluções mais flexíveis e diversificadas ao conectar e integrar esses dois ambientes de nuvem. Numa nuvem híbrida, as organizações podem implementar cargas de trabalho e aplicações em nuvens públicas ou privadas, dependendo das suas necessidades.
Principais modelos de serviços de computação em nuvem
Infraestrutura como serviço (IaaS)
IaaS é o modelo de serviço mais básico em computação em nuvem, que fornece recursos de computação virtualizados, armazenamento, rede e outras infraestruturas
Provedores de IaaS comuns incluem EC2 da Amazon AWS, serviço de máquina virtual do Microsoft Azure e Compute Engine do Google Cloud Platform.
Plataforma como serviço (PaaS)
PaaS fornece uma plataforma para desenvolver, executar e gerenciar aplicativos em um ambiente de nuvem
Provedores de PaaS comuns incluem o App Service do Microsoft Azure, o App Engine e o Heroku do Google Cloud Platform, etc.
Software como serviço (SaaS)
SaaS é o modelo de serviço de mais alto nível em computação em nuvem. Ele fornece aplicativos totalmente gerenciados que os usuários podem acessar e usar diretamente pela Internet.
Os aplicativos SaaS comuns incluem serviços de e-mail (como Gmail), suítes de escritório online (como Microsoft 365 e Google Workspace) e sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) (como Salesforce)
Principais tecnologias de computação em nuvem
tecnologia de virtualização
A tecnologia de virtualização pode realizar virtualização de servidores, virtualização de armazenamento, virtualização de redes, etc., permitindo que plataformas de computação em nuvem obtenham alocação e gerenciamento elásticos de recursos.
tecnologia de middleware
A tecnologia de middleware desempenha um papel na conexão e coordenação de diferentes componentes e serviços na computação em nuvem. Fornece um conjunto de ferramentas de software e serviços para gerenciar e agendar a implantação, configuração e execução de aplicativos
A tecnologia de middleware também inclui balanceamento de carga, tecnologia de contêiner, filas de mensagens e orquestração de serviços, etc., usada para fornecer alta disponibilidade, escalabilidade e flexibilidade de ambientes de computação em nuvem.
Tecnologia de armazenamento em nuvem
A tecnologia de armazenamento em nuvem é uma tecnologia usada para armazenar e gerenciar dados em grande escala
A relação entre computação em nuvem e big data
A computação em nuvem oferece as vantagens de poderosos recursos de computação e armazenamento, elasticidade e economia, fornecendo infraestrutura e ferramentas ideais para processamento e análise de big data.
A computação em nuvem fornece soluções eficientes, flexíveis e escaláveis para o armazenamento, processamento e análise de big data e promove o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de big data.
aplicativo
Grandes dados de negócios
Marketing de precisão
Coleta e integração de dados
Construção de retrato do usuário
Segmentação do mercado-alvo
Análise preditiva e construção de modelos
Execução de campanha de marketing personalizada
Avaliação e otimização de resultados
apoio político
conceito
O apoio à decisão é um método que combina a tecnologia da informação e a ciência da gestão para fornecer aos decisores as informações, ferramentas e modelos necessários para a tomada de decisões.
Ajuda os tomadores de decisão a tomar decisões analisando e interpretando dados, fornecendo modelos e algoritmos de tomada de decisão e fornecendo visualização e interfaces interativas.
Classificação
tomada de decisão estruturada
tomada de decisão não estruturada
tomada de decisão semiestruturada
Etapas do processo
Identificar problemas e formular metas de tomada de decisão
Use a probabilidade para descrever quantitativamente a possibilidade de vários resultados produzidos por cada plano
Os tomadores de decisão avaliam quantitativamente vários resultados
Análise abrangente de todos os aspectos da informação
Funções do sistema de apoio à decisão
Gerenciamento e integração de dados: colete, integre e gerencie dados relevantes para a tomada de decisões.
Suporte a modelos e algoritmos: Fornece vários modelos e algoritmos de tomada de decisão para análise e previsão.
Visualização e interface interativa: ajude os tomadores de decisão a compreender e operar dados por meio de exibição visual e interface interativa.
Simulação e otimização de cenários: Suporta a simulação e otimização de diferentes opções de tomada de decisão e avalia seus potenciais efeitos.
Colaboração e partilha: Apoiar a colaboração e partilha de informação das equipas de tomada de decisão e promover o processo de tomada de decisão colectiva.
Modelo de inovação
conceito
Os modelos de inovação referem-se a métodos e estratégias utilizados para inovar e mudar os modelos de negócios existentes. Centra-se em como fornecer novas propostas de valor ao mercado e obter vantagem competitiva através do uso criativo de recursos, tecnologia, insights de mercado e lógica de negócios.
Condições constitutivas
Fornecer produtos e serviços totalmente novos e criar novos campos industriais
Seu modelo de negócios difere de outras empresas em pelo menos vários elementos
Tenha um bom desempenho
método
Alterar modelo de receita
Modelo de assinatura: ofereça um produto ou serviço como modelo de assinatura e obtenha um fluxo de receita estável por meio de taxas regulares.
Modelo de publicidade: Fornecer produtos ou serviços gratuitamente ou a preços baixos e obter lucros através de receitas publicitárias.
Modelo Freemium: Oferece uma versão gratuita com funções básicas e uma versão paga com funções avançadas para gerar receita com usuários pagantes.
Modelo de vendas de dados: Os dados coletados são analisados e processados e depois vendidos a outras organizações ou indivíduos.
Modelo de plataforma de negociação: Estabeleça uma plataforma online para conectar compradores e vendedores e obter receitas através de comissões de transação ou taxas de manuseio.
Mudar modelo de negócios
Modelo de inovação aberta: Colaborar com parceiros externos, comunidades e ecossistemas de inovação para desenvolver e promover conjuntamente novos produtos ou serviços.
Modelo de plataforma: Construa uma plataforma e um ecossistema, apresente várias partes para participar e promova a inovação e a cocriação de valor.
Modelo em rede: Através da Internet e da tecnologia digital, a colaboração e o compartilhamento de informações dentro e fora da organização são realizados para melhorar a eficiência e a flexibilidade.
Modelo de empresa social: integrar a responsabilidade social e ambiental no modelo de negócio e buscar o valor social e o desenvolvimento sustentável.
Modelo de mercado bilateral: Estabelecer um mercado bilateral, atrair fornecedores e consumidores ao mesmo tempo e alcançar a criação de valor equilibrando as necessidades de ambas as partes.
Mudar o modelo da indústria
Modelo de plataforma: Construindo uma plataforma e um ecossistema, integrando participantes a montante e a jusante na cadeia da indústria para alcançar inovação colaborativa e cocriação de valor.
Modelo de economia partilhada: melhorar a eficiência da utilização de recursos e satisfazer as necessidades dos utilizadores através da partilha de recursos e serviços.
Modelo de autoatendimento: Use automação e tecnologia digital para fornecer autoatendimento e interação de autoatendimento para reduzir custos e melhorar a eficiência.
Modelo de ecossistema: Construir um ecossistema industrial, integrar diferentes empresas e organizações e alcançar o compartilhamento de recursos e o desenvolvimento colaborativo.
Modelo inteligente: Aplicar inteligência artificial, Internet das Coisas e outras tecnologias para fornecer produtos e serviços inteligentes, mudando a lógica de negócios e os métodos de operação da indústria.
mudança de paradigma tecnológico
Modelo de tecnologia de plataforma: Construir uma plataforma de tecnologia aberta para atrair desenvolvedores e parceiros para alcançar compartilhamento de tecnologia e inovação.
Modelo de computação em nuvem: Fornece recursos de computação e armazenamento como serviços em nuvem para atender às necessidades do usuário de maneira elástica e sob demanda.
Modelo de computação de borda: leve a computação e o processamento de dados à borda da rede para melhorar a velocidade de resposta e a privacidade dos dados.
Modelo Blockchain: Use a tecnologia blockchain para obter registros de transações e execução de contratos descentralizados e confiáveis.
Modelo orientado por IA: aplique tecnologia de inteligência artificial a produtos ou serviços para fornecer funções inteligentes e experiências personalizadas.
Dimensões
inovação em posicionamento estratégico
Foco na posição e papel da empresa no mercado
método
Transferência de mercado-alvo: mudança do mercado-alvo dos mercados tradicionais para mercados emergentes ou diferentes segmentos de mercado.
Posicionamento diferenciado: Destacar-se dos concorrentes oferecendo um produto, serviço ou experiência única.
Inovação da Marca: Redefinir a imagem da marca e a proposta de valor para atrair novos públicos e mercados.
Inovação em capacidade de recursos
Concentre-se nos recursos e capacidades internas da empresa
método
Inovação Tecnológica: Desenvolver e aplicar novas tecnologias para melhorar produtos, serviços ou processos de negócios.
Desenvolvimento de Talentos: Cultivar e atrair talentos com novas habilidades e conhecimentos para apoiar a inovação e o crescimento dos negócios.
Parceria: Colaborar com parceiros externos para partilhar recursos e capacidades e obter vantagens complementares.
Inovação no ambiente ecológico empresarial
Foco no relacionamento e interação entre a empresa e o ambiente externo
método
Inovação Aberta: Colaborar com parceiros externos, startups e comunidades para desenvolver novos produtos ou serviços.
Construção de ecossistemas: Construir uma plataforma e um ecossistema para atrair múltiplos participantes e alcançar a cocriação e partilha de valor.
Responsabilidade Social: Integrar a responsabilidade social e ambiental no modelo de negócio e buscar o desenvolvimento sustentável e o valor compartilhado.
Inovação em modelo de negócios híbrido
Envolvendo a combinação e integração de diferentes modelos de negócios
método
Modelo de plataforma: Construa uma plataforma e um ecossistema, integre vários modelos de negócios e promova a cooperação e a inovação multipartidárias.
Integração vertical: integração de diferentes atividades de negócios ao longo da cadeia de valor para obter maior controle e eficiência.
Expansão da diversificação: Expandir produtos ou serviços existentes para novos mercados ou indústrias para alcançar crescimento e diversificação.
Big Data sobre meios de subsistência das pessoas
1. Cuidados médicos inteligentes:
A assistência médica inteligente utiliza tecnologia da informação e análise de big data para melhorar os serviços médicos e a gestão da saúde. Pode incluir registros eletrônicos de saúde, telemedicina, análise de dados médicos e muito mais. O objetivo do atendimento médico inteligente é melhorar a eficiência médica, fornecer serviços médicos personalizados e melhorar a qualidade médica e a experiência do paciente.
2. Transporte inteligente:
O transporte inteligente utiliza tecnologias de informação e comunicação para otimizar a operação e gestão dos sistemas de transporte. Pode incluir coleta de dados de tráfego, controle inteligente de semáforos, previsão de fluxo de tráfego, sistema inteligente de gerenciamento de tráfego, etc. O objetivo do transporte inteligente é melhorar a eficiência do tráfego, reduzir o congestionamento e os acidentes e fornecer métodos de viagem mais convenientes, seguros e ecológicos.
3. Turismo de Sabedoria:
O turismo inteligente utiliza tecnologia da informação e análise de big data para fornecer serviços turísticos mais inteligentes e personalizados. Pode incluir plataformas de informação de viagens, sistemas de navegação inteligentes, análise de dados de viagens, etc. O objetivo do turismo inteligente é proporcionar uma melhor experiência turística, melhorar a eficiência da utilização dos recursos turísticos e promover o desenvolvimento sustentável da indústria do turismo.
4. Logística inteligente:
A logística inteligente utiliza tecnologias como a Internet das Coisas, big data e inteligência artificial para otimizar a gestão e operação da cadeia de abastecimento logístico. Pode incluir armazenamento inteligente, transporte inteligente, distribuição inteligente, etc. O objetivo da logística inteligente é melhorar a eficiência logística, reduzir custos, melhorar a qualidade do serviço logístico e atender às demandas do mercado em rápida mudança.
5. segurança alimentar
A segurança alimentar concentra-se em questões de qualidade e segurança alimentar, envolvendo produção, processamento, transporte e vendas de alimentos. Utilizando a análise de big data e a tecnologia da Internet das Coisas, podemos monitorizar a origem, a qualidade e a segurança dos alimentos em tempo real, melhorar a rastreabilidade dos alimentos, prevenir a ocorrência de incidentes de segurança alimentar e proteger a saúde e os direitos dos consumidores.
6. Big data educacional
O big data educacional utiliza tecnologia de análise de big data para estudar e melhorar o ensino, a aprendizagem e a gestão na área da educação. Ao coletar e analisar dados de aprendizagem dos alunos, dados de ensino dos professores, etc., podemos compreender as situações e necessidades de aprendizagem dos alunos, otimizar métodos de ensino e alocação de recursos e fornecer suporte e orientação de aprendizagem personalizados.
Big data industrial
Equipamento inteligente
Equipamento inteligente refere-se à integração de sensores, sistemas de controle, análise de dados e outras tecnologias para permitir que equipamentos industriais tradicionais tenham capacidade de percepção, análise e tomada de decisão.
Equipamentos inteligentes podem monitorar o status do equipamento em tempo real, prever falhas, otimizar parâmetros operacionais e oferecer suporte a processos de produção automatizados e inteligentes.
fábrica inteligente
As fábricas inteligentes usam tecnologia de informação avançada e tecnologia de automação para realizar a inteligência e a automação do processo de produção.
As fábricas inteligentes alcançam otimização, flexibilidade e desenvolvimento sustentável do processo de produção, integrando vários equipamentos inteligentes, Internet das Coisas, análise de big data e outras tecnologias
Serviço inteligente
Serviço inteligente refere-se a fornecer aos clientes serviços personalizados e inteligentes através do uso de tecnologia avançada e análise de dados
No campo industrial, os serviços inteligentes podem incluir manutenção preditiva, monitoramento remoto, diagnóstico de falhas, etc.
Big data do governo
Análise da opinião pública
Refere-se ao processo de recolha, análise e avaliação sistemática de opiniões sociais e sentimentos públicos. O governo pode utilizar a análise da opinião pública para compreender as atitudes públicas e o feedback sobre as políticas, eventos e serviços governamentais.
Gerenciamento e serviço refinados
Refere-se ao uso de big data governamental e tecnologia avançada para fornecer gestão e serviços mais refinados e personalizados às cidades e à sociedade.
Descarte do plano de emergência
Refere-se a quando ocorrem emergências e desastres, o governo responde e trata de forma rápida e eficaz com base em planos de emergência pré-estabelecidos.
Big data de segurança
Segurança de informações de rede
Refere-se a medidas de segurança que protegem redes e sistemas de informação contra acesso não autorizado, destruição, vazamento e adulteração. A segurança da informação em rede envolve arquitetura de rede, criptografia de dados, controle de acesso, gerenciamento de vulnerabilidades, detecção de ameaças, etc.
Alerta de desastre natural
Refere-se à descoberta e previsão antecipada da ocorrência e tendências de desenvolvimento de desastres naturais, através da recolha, análise e interpretação de vários dados relevantes, de modo a tomar as correspondentes medidas de prevenção e resposta.
O futuro do big data
A ascensão dos mercados de dados
Infohimps
Fato
Mercado do Windows Azure
Conjuntos de dados públicos na AWS
Transforme dados originais em dados de valor agregado
Proteção da privacidade do consumidor