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Galería de mapas mentales Mapa mental de big data
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Mapa mental de big data
Este es un artículo sobre el mapa mental de big data y la introducción a big data para ayudar a los lectores a comprender sistemáticamente big data. Se presenta en detalle y se describe de manera integral, espero que pueda ayudar a los amigos interesados a aprender.
Editado a las 2023-12-03 18:04:17,
- Recomendados
- Resumen
Grandes datos
Descripción general de grandes datos
Era de los grandes datos
Internet y grandes datos
Surgió Internet
Internet da origen al big data
Tecnologías de la información y big data
Tecnología de recopilación de información.
tecnología de almacenamiento de información
tecnología de procesamiento de información
tecnología de transmisión de información
Computación en la nube y big data
Internet de las cosas y big data
Concepto de grandes datos
Big data en sentido estricto
Una colección de grandes cantidades de datos que es difícil de gestionar con las técnicas generales existentes.
Big data en un sentido amplio
Big data se refiere a las enormes cantidades de datos o datos masivos generados en la era de la explosión de la información y la serie resultante de cambios en la tecnología y los conceptos cognitivos.
Características de los grandes datos
Gran cantidad de datos Volumen
Gran capacidad de almacenamiento
Gran incremento
Variedad de tipos de datos
Muchas fuentes
Muchos formatos
Velocidad de datos rápidaVelocidad
datos de altura
La densidad del valor de los datos es baja. Valor
La importancia del desarrollo de big data
Cambios de pensamiento en la era del big data
Big data y su naturaleza
Los datos, como forma de expresar información, son el resultado de la acción conjunta de la materia y la conciencia.
Los datos tienen realidad objetiva.
Tres cambios importantes en la era del big data
Modelo de datos completo en la era del big data
Aceptar el carácter mixto de tus datos
permitir la imprecisión
Cuanto más complejos sean los datos, mejor
La promiscuidad es el enfoque estándar
nuevo diseño de base de datos
Resalte la correlación de datos en lugar de la causalidad
La correlación es la clave de la predicción.
Explora el "qué" en lugar del "por qué"
Comprender el mundo a través de causa y efecto.
Big data se convierte en una ventaja competitiva
Mayor demanda de aplicaciones de big data
El auge de las aplicaciones de big data
La respuesta en tiempo real es un nuevo requisito para los usuarios de big data
Las empresas construyen estrategias de big data
Recopilación y almacenamiento de big data
Clasificación de big data
datos estructurados
Datos de bases de datos relacionales tradicionales, datos de filas
datos semiestructurados
Tiene cierta estructura en comparación con el texto plano ordinario, pero es más flexible que los datos en bases de datos relacionales con modelos teóricos estrictos.
característica
Datos estructurales autodescriptivos.
No es necesario distinguir entre metadatos y datos generales.
La complejidad de las descripciones de estructuras de datos.
Naturaleza dinámica de la descripción de la estructura de datos.
datos no estructurados
No utilizará tablas bidimensionales de bases de datos para expresar, como imágenes, archivos, hipermedia.
El procesamiento de datos incluye principalmente
Extracción de contenido informativo de páginas web.
Procesamiento estructural (incluida la segmentación léxica del texto, el análisis de partes del discurso y el procesamiento de ambigüedades)
Procesamiento semántico (extracción de entidades, análisis de correlación de vocabulario, análisis de correlación de oraciones)
Construcción de texto (incluido el modelo de espacio vectorial, el modelo de tema)
Fuentes de datos en un entorno de big data
datos comerciales tradicionales
Datos principalmente estructurados
Sistema ERP empresarial, terminal POS y sistema de pago online
datos de internet
Las grandes cantidades de datos generados durante las interacciones en el ciberespacio, incluidas las redes sociales y los registros de comunicación.
Tiene las características de gran escala, diversificada y rápida.
datos de IO
Sobre la base de la Internet informática, se utilizan identificación por radiofrecuencia (RFID), sensores, sensores infrarrojos, comunicaciones inalámbricas de datos y otras tecnologías para construir la Internet de las cosas que cubre todo en el mundo.
Hay mayores cantidades de datos, velocidades de transmisión más altas, datos más diversos y mayores requisitos de autenticidad de los datos.
Métodos de recopilación de datos comúnmente utilizados.
Registro del sistema
Escriba
El sistema de recopilación de registros de código abierto de Facebook
composición
Agente escribano
Escriba
sistema de almacenamiento de base de datos
Chukwa
composición
adaptador
interino
coleccionista
demultiplexor
Sistema de almacenamiento
Visualización de datos
Canal artificial
Es un sistema de transmisión, agregación y recopilación masiva de registros distribuido, confiable y de alta disponibilidad proporcionado por Cloudera.
datos de la página web
composición
Módulo de colección
Módulo de procesamiento de datos
módulo de datos
estrategia de rastreo
primer recorrido en profundidad
recorrido de amplitud primero
Estrategia de recuento de vínculos de retroceso
estrategia de la OPIC
Estrategia de prioridad de sitio grande
Otros datos
Sistema de gestión de almacenamiento en la era del big data
Sistema de archivos
Un sistema de archivos es la parte de un sistema operativo que organiza y administra archivos y directorios en una computadora.
Los sistemas de archivos tradicionales como NTFS y EXT4 se pueden utilizar para el almacenamiento de datos a pequeña escala, pero pueden enfrentar cuellos de botella en el rendimiento en el procesamiento de big data.
Sistema de archivos distribuido
Distribuye datos a través de múltiples nodos de almacenamiento y conecta estos nodos a través de la red para lograr alta confiabilidad, alto rendimiento y escalabilidad.
Algunos sistemas de archivos distribuidos comunes incluyen Hadoop HDFS, GFS (Google File System) de Google y Ceph, etc.
Sistemas de bases de datos
Un sistema de base de datos es un sistema de software utilizado para almacenar, gestionar y recuperar datos estructurados.
Como Apache HBase, Apache Cassandra y MongoDB, etc.
Estos sistemas de bases de datos suelen adoptar arquitecturas distribuidas y son altamente escalables y tolerantes a fallas.
almacenamiento en la nube
El almacenamiento en la nube es una solución para almacenar datos en un entorno de computación en la nube. Proporciona servicios de almacenamiento confiables y escalables que permiten a los usuarios acceder y administrar sus datos a través de Internet.
modelo estructural
capa de almacenamiento
manejo basico
capa de interfaz de aplicación
capa de acceso
Visualización de datos
Descripción general de la visualización de datos
¿Qué es la visualización de datos?
La historia del desarrollo de la visualización.
Clasificación de visualización de datos.
visualización científica
visualización de información
análisis visual
tabla de visualización de datos
Gráfico de dispersión
gráfico de burbujas
Gráfico de linea
gráfico de barras
mapa de calor
carta de radar
otro
gráfico de embudo
diagrama de árbol
tabla de relaciones
nube de palabras
diagrama de sankey
tabla de calendario
Herramientas de visualización de datos
nivel principiante
sobresalir
Herramientas de infografía
lienzo
Visem
gráficos de google
pictograma
venganza
D3
Cartas electrónicas
Espejo mágico de big data
herramientas de mapa
Mis mapas
lotegeo
mesas de fusión
creador de mapas
cartoDB
cuadro de mapa
Pila de mapas
mapas modestos
Herramienta de línea de tiempo
tiempotoasyt
línea de tiempo
fabricante de tumelina
Herramientas de análisis avanzadas
R
pithome
Weka
Gefi
Visualización en tiempo real
Tecnologías que soportan big data
Soporte comercial para tecnologías de código abierto.
Arquitectura técnica de big data
capa base
Gestión
Capa de análisis
Capa de aplicación
Plataforma de procesamiento de big data
Hadoop
característica
Alta fiabilidad
Utilice almacenamiento de datos redundante
Eficiencia
Adoptar dos tecnologías centrales de almacenamiento distribuido y procesamiento distribuido para procesar de manera eficiente datos a nivel de PB
Alta escalabilidad
Alta tolerancia a fallos
bajo costo
¿Qué se ejecuta en la plataforma Linux?
Desarrollado en base a JAVA
Admite múltiples lenguajes de programación
componentes centrales
Sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS)
HDFS es la capa de almacenamiento de Hadoop que se utiliza para almacenar datos en entornos distribuidos a gran escala.
Ventajas y desventajas del almacenamiento de datos HDFS
1. ventaja
Alta confiabilidad: HDFS proporciona alta confiabilidad a través de mecanismos de redundancia de datos y tolerancia a fallas. Divide los datos del archivo en múltiples bloques de datos y replica múltiples copias en múltiples nodos del clúster. Si un nodo falla, se pueden recuperar copias perdidas de los datos de otros nodos.
Alta escalabilidad: HDFS puede almacenar y procesar cantidades masivas de datos en clústeres de gran escala. Admite la expansión horizontal agregando nodos adicionales para aumentar la capacidad de almacenamiento y la potencia de procesamiento para satisfacer las crecientes necesidades de datos.
Adaptable al almacenamiento de archivos grandes: HDFS es adecuado para almacenar archivos grandes porque divide el archivo en bloques de datos de tamaño fijo para su almacenamiento. Este enfoque ayuda a mejorar la eficiencia del procesamiento de datos y reduce la sobrecarga de metadatos.
Alto rendimiento: HDFS optimiza la forma de acceso y transmisión de datos y logra un acceso a datos de alto rendimiento a través de principios de localidad de datos y lectura y escritura paralelas. Esto hace que HDFS sea excelente en tareas de análisis y procesamiento de big data.
2. defecto:
Acceso de baja latencia: HDFS está diseñado para manejar tareas de procesamiento por lotes de grandes conjuntos de datos, no acceso a datos en tiempo real. Por lo tanto, para escenarios de aplicaciones que requieren una respuesta de baja latencia (como el procesamiento de transacciones en línea), la latencia de acceso de HDFS es relativamente alta.
No es adecuado para el almacenamiento de archivos pequeños: dado que HDFS divide los archivos en bloques de datos para su almacenamiento, para una gran cantidad de archivos pequeños, aumentará la sobrecarga de almacenamiento y complicará la administración de metadatos. Por lo tanto, HDFS no es adecuado para almacenar grandes cantidades de archivos pequeños.
Coherencia y rendimiento en tiempo real: HDFS adopta un modelo de coherencia eventual, lo que significa que las operaciones de escritura simultáneas en el mismo archivo pueden causar problemas de coherencia de los datos. Además, HDFS no es adecuado para escenarios de aplicaciones que requieren acceso y actualizaciones de datos en tiempo real.
Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) es el marco de gestión de recursos y programación de trabajos de Hadoop.
MapReduce es el modelo informático de Hadoop y se utiliza para procesar la computación paralela de conjuntos de datos a gran escala.
ecosistema
Hive es una infraestructura de almacenamiento de datos que proporciona un lenguaje de consulta similar a SQL (HiveQL) para procesar y analizar datos almacenados en Hadoop.
Pig es una plataforma para el procesamiento de datos a gran escala y proporciona un lenguaje de programación llamado Pig Latin. El lenguaje Pig Latin es un lenguaje de flujo de datos que se puede utilizar para describir operaciones de transformación de datos y procesos de análisis.
HBase es una base de datos NoSQL distribuida orientada a columnas construida sobre HDFS de Hadoop. Proporciona acceso de lectura y escritura en tiempo real a datos estructurados a gran escala con alta escalabilidad y confiabilidad.
Spark es un motor de procesamiento de big data rápido y de uso general que puede realizar cálculos paralelos de conjuntos de datos a gran escala en la memoria.
Sqoop es una herramienta para la transferencia de datos entre Hadoop y bases de datos relacionales. Puede importar datos de bases de datos relacionales a Hadoop para su análisis y exportar datos de resultados de Hadoop a bases de datos relacionales.
Flume es un sistema de recopilación de big data confiable y escalable para recopilar, agregar y mover datos de diversas fuentes de datos (como archivos de registro, datos de sensores, etc.) a Hadoop.
Escenarios de aplicación
Análisis de registros del sistema
Análisis de hábitos del usuario.
Tormenta
característica
integridad
Mecanismo de acker, los datos no se perderán.
Tolerancia a fallos
Facilidad de uso
Gratis y de código abierto
Soporta múltiples idiomas
componentes centrales
Topología
pico (fuente de datos)
Perno (componente de procesamiento)
Arroyo
Nimbus (nodo maestro)
Supervisor (nodo trabajador)
ZooKeeper (servicio de coordinación distribuida)
Escenarios de aplicación
procesamiento de flujo de información
cálculo continuo
Llamada a procedimiento remoto distribuido
Chispa - chispear
característica
Rapidez
Escalabilidad elástica
Varios modelos de computación.
Soporte multilingüe
Integral
Arquitectura
El controlador es el componente principal de la aplicación Spark. El programa del controlador se ejecuta en un proceso independiente y es responsable del control y la coordinación de toda la aplicación Spark.
Cluster Manager es responsable de gestionar la programación de recursos y la asignación de tareas de las aplicaciones Spark en el clúster.
El ejecutor es un proceso que se ejecuta en los nodos trabajadores del clúster y es responsable de realizar tareas específicas.
RDD es la abstracción de datos central de Spark. Es una colección de datos inmutable que se puede dividir y operar en paralelo.
El programador DAG es responsable de convertir las operaciones en aplicaciones Spark en gráficos acíclicos dirigidos (DAG), optimizándolos y programándolos.
El Programador de tareas es responsable de asignar tareas en la etapa a los ejecutores disponibles para su ejecución.
En una aplicación Spark, cuando se requiere la operación de reorganización de datos (Shuffle), los datos se transferirán por la red y se redistribuirán entre diferentes Ejecutores.
extensiones
Spark SQL es el módulo de consulta estructurada de Spark, que proporciona una API de alto nivel y un lenguaje de consulta para procesar datos estructurados.
Spark Streaming es el módulo de procesamiento de flujo de Spark para el procesamiento y análisis de flujos de datos en tiempo real.
MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático de Spark, que proporciona una serie de algoritmos y herramientas de aprendizaje automático para minería de datos, análisis predictivo y entrenamiento de modelos.
GraphX es la biblioteca de computación gráfica de Spark para procesar datos gráficos y algoritmos gráficos a gran escala.
SparkR es la interfaz de lenguaje R de Spark, que permite a los usuarios de lenguaje R utilizar Spark para el procesamiento y análisis de datos a gran escala.
Escenarios de aplicación
Escenarios de aplicación para operar conjuntos de datos específicos varias veces
Aplicación de estado de actualización detallada
La cantidad de datos no es particularmente grande, pero es adecuada para aplicaciones que requieren análisis estadístico en tiempo real.
Comparación de los tres
modelo de procesamiento de datos
Hadoop es adecuado para tareas de procesamiento de datos a gran escala fuera de línea y se utiliza principalmente para el almacenamiento y análisis de datos por lotes.
Spark admite múltiples modelos de procesamiento de datos, como procesamiento por lotes, procesamiento de flujo en tiempo real, consultas interactivas y aprendizaje automático.
Storm es un marco de procesamiento de flujo en tiempo real para procesar flujos de datos continuos
Velocidad de ejecución
Dado que Hadoop utiliza almacenamiento en disco y el modelo de procesamiento por lotes MapReduce, es adecuado para procesar datos fuera de línea a gran escala, pero puede ser más lento para escenarios con altos requisitos en tiempo real.
Spark utiliza computación en memoria y abstracción de datos basada en RDD, que puede mantener datos en la memoria para cálculos iterativos y es adecuado para tareas de procesamiento de datos que requieren mayor rendimiento e interactividad.
Storm se centra en el procesamiento de transmisiones en tiempo real, tiene las características de baja latencia y alto rendimiento y es adecuado para el procesamiento y análisis rápidos de datos en tiempo real.
Capacidades de procesamiento de datos
Hadoop proporciona un sistema de archivos distribuido confiable (HDFS) y un modelo informático MapReduce escalable, adecuado para el almacenamiento y procesamiento por lotes de datos masivos. Tiene buena tolerancia a fallas y confiabilidad de datos.
Spark proporciona capacidades de procesamiento de datos más completas y admite múltiples modelos, como procesamiento por lotes, procesamiento de flujo en tiempo real, consultas interactivas y aprendizaje automático. También proporciona API y bibliotecas de alto nivel (como Spark SQL, Spark Streaming y MLlib) para simplificar el desarrollo del procesamiento y análisis de big data.
Storm se centra en el procesamiento de flujos en tiempo real y proporciona modelos confiables de procesamiento de topología de flujos y paso de mensajes. Puede procesar flujos de datos a gran escala en tiempo real y admite una lógica de procesamiento de flujo compleja
Ecosistema y soporte
Hadoop tiene un ecosistema extenso y una gran cantidad de herramientas y componentes, como Hive, Pig y HBase, para el procesamiento y análisis de datos de alto nivel. Tiene una comunidad madura y un amplio apoyo.
Spark también tiene una comunidad activa de código abierto y un rico ecosistema que admite una variedad de tareas de procesamiento de datos y aprendizaje automático. Está estrechamente integrado con el ecosistema de Hadoop y puede funcionar sin problemas con HDFS, Hive y otros componentes de Hadoop.
El ecosistema de Storm es relativamente pequeño y se centra principalmente en el campo del procesamiento de transmisiones en tiempo real. Proporciona algunos complementos para integrarse con otras herramientas y sistemas como Kafka y Cassandra.
computación en la nube
El concepto y las características de la computación en la nube.
concepto
La computación en la nube es un modelo informático expandido dinámicamente que proporciona a los usuarios recursos virtualizados de red como servicios.
Características
hiperescala
Virtualización
Alta fiabilidad
Versatilidad
Alta escalabilidad
servicios bajo demanda
extremadamente barato
Principales modelos de implementación de la computación en la nube
nube pública
La nube pública es una infraestructura de computación en la nube construida y administrada por proveedores de servicios externos (como Amazon AWS, Microsoft Azure y Google Cloud Platform).
Nube privada
Una nube privada es una infraestructura de computación en la nube construida y administrada por una propia organización para respaldar sus necesidades comerciales internas.
nube híbrida
La nube híbrida es una combinación de nube pública y nube privada, que proporciona soluciones más flexibles y diversas al conectar e integrar estos dos entornos de nube. En una nube híbrida, las organizaciones pueden implementar cargas de trabajo y aplicaciones en nubes públicas o privadas según sus necesidades.
Principales modelos de servicios de computación en la nube
Infraestructura como servicio (IaaS)
IaaS es el modelo de servicio más básico en computación en la nube, que proporciona recursos informáticos virtualizados, almacenamiento, redes y otra infraestructura.
Los proveedores comunes de IaaS incluyen EC2 de Amazon AWS, el servicio de máquina virtual de Microsoft Azure y Compute Engine de Google Cloud Platform.
Plataforma como servicio (PaaS)
PaaS proporciona una plataforma para desarrollar, ejecutar y gestionar aplicaciones en un entorno de nube
Los proveedores de PaaS comunes incluyen App Service de Microsoft Azure, App Engine de Google Cloud Platform y Heroku, etc.
Software como servicio (SaaS)
SaaS es el modelo de servicio de más alto nivel en computación en la nube. Proporciona aplicaciones totalmente administradas a las que los usuarios pueden acceder y utilizar directamente a través de Internet.
Las aplicaciones SaaS comunes incluyen servicios de correo electrónico (como Gmail), suites ofimáticas en línea (como Microsoft 365 y Google Workspace) y sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) (como Salesforce).
Principales tecnologías de la computación en la nube.
tecnología de virtualización
La tecnología de virtualización puede realizar virtualización de servidores, virtualización de almacenamiento, virtualización de redes, etc., permitiendo que las plataformas de computación en la nube logren una asignación y gestión elástica de recursos.
tecnología de middleware
La tecnología middleware desempeña un papel en la conexión y coordinación de diferentes componentes y servicios en la computación en la nube. Proporciona un conjunto de herramientas y servicios de software para gestionar y programar la implementación, configuración y ejecución de aplicaciones.
La tecnología middleware también incluye equilibrio de carga, tecnología de contenedores, colas de mensajes y orquestación de servicios, etc., que se utilizan para proporcionar alta disponibilidad, escalabilidad y flexibilidad en entornos de computación en la nube.
Tecnología de almacenamiento en la nube
La tecnología de almacenamiento en la nube es una tecnología utilizada para almacenar y gestionar datos a gran escala.
La relación entre la computación en la nube y el big data
La computación en la nube proporciona las ventajas de potentes recursos informáticos y de almacenamiento, elasticidad y rentabilidad, proporcionando infraestructura y herramientas ideales para el procesamiento y análisis de big data.
La computación en la nube proporciona soluciones eficientes, flexibles y escalables para el almacenamiento, procesamiento y análisis de big data, y promueve el desarrollo y la aplicación de tecnología de big data.
solicitud
Grandes datos empresariales
Marketing de precisión
Recopilación e integración de datos.
Construcción de retratos de usuario
Segmentación del mercado objetivo
Análisis predictivo y construcción de modelos.
Ejecución personalizada de campañas de marketing.
Evaluación y optimización de resultados.
apoyo político
concepto
El apoyo a las decisiones es un método que combina la tecnología de la información y la ciencia de la gestión para proporcionar a los responsables de la toma de decisiones la información, las herramientas y los modelos necesarios para la toma de decisiones.
Ayuda a los responsables de la toma de decisiones a tomar decisiones analizando e interpretando datos, proporcionando modelos y algoritmos de toma de decisiones y proporcionando visualización e interfaces interactivas.
Clasificación
toma de decisiones estructurada
toma de decisiones no estructurada
toma de decisiones semiestructurada
Los pasos del proceso
Identificar problemas y formular objetivos para la toma de decisiones.
Utilice la probabilidad para describir cuantitativamente la posibilidad de que cada plan produzca varios resultados.
Los tomadores de decisiones evalúan cuantitativamente varios resultados
Análisis exhaustivo de todos los aspectos de la información.
Funciones del sistema de apoyo a la decisión
Gestión e integración de datos: recopile, integre y gestione datos relevantes para la toma de decisiones.
Soporte de modelos y algoritmos: proporciona varios modelos y algoritmos de toma de decisiones para análisis y predicción.
Visualización e interfaz interactiva: ayude a los tomadores de decisiones a comprender y operar datos a través de una pantalla visual y una interfaz interactiva.
Simulación y optimización de escenarios: Soporta la simulación y optimización de diferentes opciones de toma de decisiones y evalúa sus efectos potenciales.
Colaboración e intercambio: apoyar la colaboración y el intercambio de información de los equipos de toma de decisiones y promover el proceso de toma de decisiones colectiva.
Modelo de innovación
concepto
Los modelos de innovación se refieren a métodos y estrategias utilizados para innovar y cambiar los modelos de negocio existentes. Se centra en cómo ofrecer nuevas propuestas de valor al mercado y obtener una ventaja competitiva mediante el uso creativo de recursos, tecnología, conocimientos del mercado y lógica empresarial.
Condiciones constitutivas
Proporcionar productos y servicios completamente nuevos y crear nuevos campos industriales.
Su modelo de negocio se diferencia del de otras empresas en al menos varios elementos.
tener buen desempeño
método
Cambiar modelo de ingresos
Modelo de suscripción: Ofrezca un producto o servicio como modelo de suscripción y obtenga un flujo de ingresos estable a través de tarifas regulares.
Modelo publicitario: ofrecer productos o servicios de forma gratuita o a precios bajos y obtener beneficios a través de los ingresos publicitarios.
Modelo Freemium: proporciona una versión gratuita con funciones básicas y una versión paga con funciones avanzadas para generar ingresos de los usuarios que pagan.
Modelo de venta de datos: los datos recopilados se analizan y procesan y luego se venden a otras organizaciones o individuos.
Modelo de plataforma comercial: establezca una plataforma en línea para conectar a compradores y vendedores y obtener ingresos a través de comisiones de transacción o tarifas de gestión.
Cambiar modelo de negocio
Modelo de innovación abierta: colaborar con socios externos, comunidades y ecosistemas de innovación para desarrollar y promover conjuntamente nuevos productos o servicios.
Modelo de plataforma: cree una plataforma y un ecosistema, presente múltiples partes para participar y promueva la innovación y la cocreación de valor.
Modelo en red: a través de Internet y la tecnología digital, se logra la colaboración y el intercambio de información dentro y fuera de la organización para mejorar la eficiencia y la flexibilidad.
Modelo de empresa social: integrar la responsabilidad social y ambiental en el modelo de negocio y perseguir el valor social y el desarrollo sostenible.
Modelo de mercado bilateral: establecer un mercado bilateral, atraer proveedores y consumidores al mismo tiempo y lograr la creación de valor equilibrando las necesidades de ambas partes.
Cambiar el modelo de industria
Modelo de plataforma: mediante la construcción de una plataforma y un ecosistema, integrando a los participantes ascendentes y descendentes en la cadena industrial para lograr innovación colaborativa y cocreación de valor.
Modelo de economía colaborativa: mejorar la eficiencia en la utilización de recursos y satisfacer las necesidades de los usuarios compartiendo recursos y servicios.
Modelo de autoservicio: utilice la automatización y la tecnología digital para proporcionar autoservicio e interacción de autoservicio para reducir costos y mejorar la eficiencia.
Modelo de ecosistema: construir un ecosistema industrial, integrar diferentes empresas y organizaciones y lograr el intercambio de recursos y el desarrollo colaborativo.
Modelo inteligente: Aplicar inteligencia artificial, Internet de las cosas y otras tecnologías para proporcionar productos y servicios inteligentes, cambiando la lógica de negocios y los métodos de operación de la industria.
cambio de paradigma tecnológico
Modelo de tecnología de plataforma: construir una plataforma de tecnología abierta para atraer desarrolladores y socios para lograr el intercambio de tecnología y la innovación.
Modelo de computación en la nube: proporcione recursos informáticos y de almacenamiento como servicios en la nube para satisfacer las necesidades de los usuarios de manera elástica y bajo demanda.
Modelo de computación perimetral: lleve la computación y el procesamiento de datos al borde de la red para mejorar la velocidad de respuesta y la privacidad de los datos.
Modelo blockchain: utilice la tecnología blockchain para lograr registros de transacciones y ejecución de contratos descentralizados y creíbles.
Modelo impulsado por IA: aplicar tecnología de inteligencia artificial a productos o servicios para proporcionar funciones inteligentes y experiencias personalizadas.
Dimensiones
innovación posicionamiento estratégico
Centrarse en la posición y el papel de la empresa en el mercado.
método
Transferencia del mercado objetivo: Desplazar el mercado objetivo de los mercados tradicionales a los mercados emergentes o a diferentes segmentos del mercado.
Posicionamiento diferenciado: Destacarse de la competencia ofreciendo un producto, servicio o experiencia única.
Innovación de marca: redefinir la imagen de marca y la propuesta de valor para atraer nuevas audiencias y mercados.
Innovación en capacidad de recursos
Centrarse en los recursos y capacidades internos de la empresa.
método
Innovación Tecnológica: Desarrollar y aplicar nuevas tecnologías para mejorar productos, servicios o procesos de negocio.
Desarrollo de talento: Desarrollar y atraer talento con nuevas habilidades y conocimientos para apoyar la innovación y el crecimiento empresarial.
Asociación: Colaborar con socios externos para compartir recursos y capacidades y lograr ventajas complementarias.
Innovación en el entorno ecológico empresarial.
Centrarse en la relación e interacción entre la empresa y el entorno externo.
método
Innovación abierta: colaborar con socios externos, startups y comunidades para desarrollar nuevos productos o servicios.
Construcción de ecosistemas: construir una plataforma y un ecosistema para atraer múltiples participantes y lograr la cocreación e intercambio de valor.
Responsabilidad Social: Integrar la responsabilidad social y ambiental en el modelo de negocio y perseguir el desarrollo sostenible y el valor compartido.
Innovación en modelos de negocio híbridos
Implicando la combinación e integración de diferentes modelos de negocio.
método
Modelo de plataforma: cree una plataforma y un ecosistema, integre múltiples modelos de negocio y promueva la cooperación y la innovación entre múltiples partes.
Integración vertical: integrar diferentes actividades comerciales a lo largo de la cadena de valor para lograr un mayor control y eficiencia.
Expansión de la diversificación: expandir productos o servicios existentes a nuevos mercados o industrias para lograr crecimiento y diversificación.
Big Data sobre los medios de vida de las personas
1. Atención médica inteligente:
La atención sanitaria inteligente utiliza tecnología de la información y análisis de big data para mejorar los servicios médicos y la gestión de la salud. Puede incluir registros médicos electrónicos, telemedicina, análisis de datos médicos y más. El objetivo de la atención médica inteligente es mejorar la eficiencia médica, brindar servicios médicos personalizados y mejorar la calidad médica y la experiencia del paciente.
2. Transporte inteligente:
El transporte inteligente utiliza tecnologías de la información y la comunicación para optimizar la operación y gestión de los sistemas de transporte. Puede incluir recopilación de datos de tráfico, control inteligente de señales de tráfico, predicción del flujo de tráfico, sistema inteligente de gestión del tráfico, etc. El objetivo del transporte inteligente es mejorar la eficiencia del tráfico, reducir la congestión del tráfico y los accidentes y proporcionar métodos de viaje más convenientes, seguros y respetuosos con el medio ambiente.
3. Turismo de Sabiduría:
El turismo inteligente utiliza la tecnología de la información y el análisis de big data para proporcionar servicios turísticos más inteligentes y personalizados. Puede incluir plataformas de información de viajes, sistemas de navegación inteligentes, análisis de datos de viajes, etc. El objetivo del turismo inteligente es proporcionar una mejor experiencia turística, mejorar la eficiencia de utilización de los recursos turísticos y promover el desarrollo sostenible de la industria turística.
4. Logística inteligente:
La logística inteligente utiliza tecnologías como el Internet de las cosas, el big data y la inteligencia artificial para optimizar la gestión y el funcionamiento de la cadena de suministro logístico. Puede incluir almacenamiento inteligente, transporte inteligente, distribución inteligente, etc. El objetivo de la logística inteligente es mejorar la eficiencia logística, reducir costos, mejorar la calidad del servicio logístico y satisfacer las demandas del mercado que cambian rápidamente.
5. Seguridad alimenticia
La inocuidad de los alimentos se centra en cuestiones de calidad e inocuidad de los alimentos, que involucran la producción, el procesamiento, el transporte y las ventas de los alimentos. Utilizando el análisis de big data y la tecnología de Internet de las cosas, podemos monitorear el origen, la calidad y la seguridad de los alimentos en tiempo real, mejorar la trazabilidad de los alimentos, evitar que ocurran incidentes de seguridad alimentaria y proteger la salud y los derechos de los consumidores.
6. Grandes datos educativos
El big data educativo utiliza tecnología de análisis de big data para estudiar y mejorar la enseñanza, el aprendizaje y la gestión en el campo de la educación. Al recopilar y analizar los datos de aprendizaje de los estudiantes, los datos de enseñanza de los profesores, etc., podemos comprender las situaciones y necesidades de aprendizaje de los estudiantes, optimizar los métodos de enseñanza y la asignación de recursos y brindar apoyo y orientación de aprendizaje personalizados.
Grandes datos industriales
Equipo inteligente
Los equipos inteligentes se refieren a la integración de sensores, sistemas de control, análisis de datos y otras tecnologías para permitir que los equipos industriales tradicionales tengan capacidades de percepción, análisis y toma de decisiones.
Los equipos inteligentes pueden monitorear el estado del equipo en tiempo real, predecir fallas, optimizar los parámetros operativos y respaldar procesos de producción automatizados e inteligentes.
fábrica inteligente
Las fábricas inteligentes utilizan tecnología de la información avanzada y tecnología de automatización para realizar la inteligencia y la automatización del proceso de producción.
Las fábricas inteligentes logran la optimización, la flexibilidad y el desarrollo sostenible del proceso de producción mediante la integración de diversos equipos inteligentes, Internet de las cosas, análisis de big data y otras tecnologías.
Servicio inteligente
El servicio inteligente se refiere a brindar a los clientes servicios personalizados e inteligentes mediante el uso de tecnología avanzada y análisis de datos.
En el ámbito industrial, los servicios inteligentes pueden incluir mantenimiento predictivo, monitorización remota, diagnóstico de fallos, etc.
Grandes datos gubernamentales
Análisis de la opinión pública
Se refiere al proceso de recopilar, analizar y evaluar sistemáticamente opiniones sociales y sentimientos públicos. El gobierno puede utilizar el análisis de la opinión pública para comprender las actitudes del público y la retroalimentación sobre las políticas, eventos y servicios gubernamentales.
Gestión y servicio refinados
Se refiere al uso de big data gubernamental y tecnología avanzada para proporcionar una gestión y servicios más refinados y personalizados a las ciudades y la sociedad.
Eliminación del plan de emergencia
Se refiere a cuando ocurren emergencias y desastres, el gobierno responde y maneja rápida y efectivamente con base en planes de emergencia preestablecidos.
Grandes datos de seguridad
Seguridad de la información de la red
Se refiere a medidas de seguridad que protegen las redes y los sistemas de información del acceso no autorizado, la destrucción, las fugas y la manipulación. La seguridad de la información de la red implica arquitectura de red, cifrado de datos, control de acceso, gestión de vulnerabilidades, detección de amenazas, etc.
Advertencia de desastre natural
Se refiere a descubrir y predecir de antemano la ocurrencia y las tendencias de desarrollo de los desastres naturales mediante la recopilación, el análisis y la interpretación de diversos datos relevantes, a fin de tomar las medidas de prevención y respuesta correspondientes.
El futuro de los grandes datos
El auge de los mercados de datos
Infohimps
Factual
Mercado de Windows Azure
Conjuntos de datos públicos en AWS
Convierta los datos originales en datos de valor agregado
Protección de la privacidad del consumidor