《多源异构大数据》课件

多源异构大数据探讨如何有效处理多种非结构化、半结构化和结构化数据来源的大数据问题，并挖掘其中的商业价值什么是多源异构大数据数据来源多样化数据类型不一致接口异构不兼容来自不同渠道、不同业务和不同文本、图像、音频、视频，结构采用不同的数据管理平台，不同场景的数据化和非结构化数据等大量混合数的接口和协议，不同的数据标准据类型和规范为什么需要处理多源异构大数据启迪创新通过集成多个源的散乱数据，揭示深层的数据真相，发现潜在的业务机遇提高效率整合多个系统和业务，减少数据冗余和重复，提高数据质量和信息安全业务优化通过对大数据的挖掘和分析，为企业提供定制化的分析报告、业务管理和决策支持常见的多源异构大数据案例金融行业金融交易、客户服务、信用评估、风险控制、欺诈识别等医疗保健电子病历、医学影像、基因组学信息、健康监测等物流运输路径规划、配送服务、货源跟踪、设备维护和预测多源异构数据的采集和处理数据采集数据清洗和预处理数据存储和管理抓取、爬虫、传感器、、日数据清理、去重、融合、标准化、使用分布式数据库、、API NoSQL志等方式采集数据，建立数据仓验证、格式转换等处理方法，提等技术，提高数据处理Hadoop库高数据质量效率和存储安全如何分析和挖掘多源异构数据数据挖掘1利用数据挖掘、机器学习和人工智能方法，抽取业务规律和模式数据可视化2通过图表、报告、仪表板等方式，展现数据发现和分析结果，提高业务应用的社交网络分析3可视化通过社交网络理论、实体关系和互动分析的方法，挖掘隐含的社交网络结构和特征应用案例人脸识别技术客户细分分析制造业生产优化123通过人脸识别技术，实现通过对多源异构数据的整通过对生产过程中的质量、金融交易、公共安全等领合，对客户进行细分分析，设备、能耗等大数据的采域中的身份认证和作业量实现精准营销集和分析，提高生产效率化和质量多源异构数据的存储和管理存储策略和技术数据安全和隐私管理数据共享和开放的挑战采用分布式存储、云存储和混通过数据脱敏、加密、监管和在保证数据源保密性和知识产合存储等技术，提高可扩展性审计等手段，保障数据的安全权的基础上，实现数据开放的和容错能力和隐私共享和利用总结未来发展热点和趋势个人建议和思考新技术和新业务场景将进一步推人工智能、网络、边缘计算将每一个细节都考虑在内，从业5G动多源异构数据的应用和商业模等技术的与大数据的结合将带来务需求出发，结合多源异构数据式的创新和变革新的趋势和机遇的特点，创新开发解决方案，推动业务的发展。