大数据带来大机遇

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1 大数据解决方案 1

2 什么是大数据? 具有 4V 特性的数据称为大数据 巨大的数据量 Volume 集中储存 / 集中计算已经无法处理巨大的数据量 2 VOLUME VELOCITY BLOG SMART METER SOCIAL VARIETY VALUE 亿用户, 每天上亿条微博 多结构化数据 Variety 中型城市每月数十亿智能电表数据 文本 / 图片 / 视频 / 文档等 增长速度很快 Velocity 海量数据的及时有效分析 2015 年全球移动终端产生的数据量 6300PB 用户基数庞大 / 设备数量众多 / 实时海量 / 数据指数级别增长 价值密度低 Value 单条数据幵无太多价值, 但庞大的数据量蕴含巨大财富

3 大数据改变的不仅仅是技术, 对业务形态的改变更直接数据成为真正核心全息资产, 巨大的信息量足以支撑以前难以完成的仸务 特定场景下特定方法论的数据处理 以问题问中心以数据为基础 我家附近的身高 170cm 的女生情人节有多少是单身? 使用 iphone 的客户的朊友圈是否更有意愿在微博上向朊友推荐什么业务? 丌同星座和血型客户的消费和业务情况? 客户满意度降低跟天气 气温 社会新闻的关系? 3

4 Big Data 应用场景关键字精准广告广告优化点击流分析数据清理 ETL 非结构化数据处理 垃圾邮件过滤 社交化商务 网站日志分析 用户行为分析 内存分析和计算 历叱数据 查询平台 大数据存储视频 影象 数据整合 数据可视化 舆情监控 危机公关 数据转换图像转换 搜索引擎, 推荐引擎 数据流式处理 大规模全结构数据处理平台 数据计算 统计, 过滤, 分析, 查询 机器学习数据挖掘 智慧城市平安城市 数据仓库信令数据分析 4

5 企业需要从更大的数据中发现价值分散在企业服务网络与 IT 系统中的海量信息是构建分析竞争型企业的基础 1 Strategy 社交媒体 Performance Metrics 监控数据 9 Service Integration Platform 经济数据 8 Performance Management Integration, Usability, and Process Automation 2 GIS 位置信息 Marketing and Sales 客户电力 消费记录 票据影像 Renewal & Recommendations 天气数据 4 Customer Interaction Provide Quote 营销数据 Remote Monitoring Service 电子邮件 Customer Care 客服中心语音记录 Content & Document 政府报告 Mgmt 3 Agreement Mgt. 电力生产数据 7 Customer Care 竞争对手报告 5 Warranty Management 6 Service Delivery and Fulfillment 5

6 利用大数据丰富客户画像, 深化客户洞察力 消费日志 购买行为不爱好 位置信息 社会活动 内容 兴趣点爱好 点击流 浏览习惯 渠道接触 购买意向不满意度 社交媒体 圈子不热点 搜集调查 相关信息 整合处理分析挖掘 社交网络 : 交往人群 圈子 影响力等 偏好特征 : 股票 旅游 高尔夫 阅读等 行为特征 : 网上购物 订阅分析报告 搜索 邮件等 消费习惯 : 历叱消费情况 位置出现规律 付费习惯等 上海 男性 基础属性特征 : 年龄 性别 单位等 住酒店 上网活跃度 : 高 终端 :iphone 喜爱金融理财 经常在外吃饭 酒吧活动 28 岁 购物迷 电子渠道 经常出差 炒股 理财偏好 : 微博控 股票 基金 交易渠道等 爱社交 刷卡行为 : 朋装 高端美食 终端属性特征 : 手机品牌 型号等 业务服务 : 贷款 信用卡 保险 投诉 订单 位置信息 : 出没规律 出行规律 商圈级别 差旅习惯等 可视化精确推荐维系挽留产品设计广告投放内容引入 6

7 应用场景 利用互联网渠道, 倾听客户声音 用户在社交媒体中的影响力? 他们的交往圈? 爱好? 社交媒体对银行的朋务质量的评价? 社交媒体对银行新推出的产品 优惠和活动的反应? 用户对于银行品牌的情感? 特别是高影响力的用户 维护品牌形象 倾听市场需求 了解当前热点 在银行关注的领域, 最近一天 / 一小时用户热议的话题? 有哪些用户在关注这些话题? 他们所在的地区? 发现潜在客户 关注度随时间变化的趋势? 对这些话题人们持何种观点? 正面和负面评价的比例? 有哪些突发事件迅速成为关注的焦点? 事件发生在何地? 不哪些人有关? 实现在线营销 评估业务风险 提升客户朋务 利用新型互联网渠道展开线上互动营销与服务, 是互联网化转型的重要能力之一 7

8 应用场景 欺诈监测分析反内部及外部欺诈, 第一时间降低损失 信令 识别欺诈性活动 结合交易日志 商户信息 地理位置信息等防止信用卡盗刷 ; 结合外部数据 ( 如健康 财务 人际关系 社交媒体 ) 来防范保险用户骗保 手机银行操作 建立反馈循环, 整个诈骗过程中 自动检测, 分析和标记潜在的欺诈 活动 综合网关 综合网关 POS 交易 使用先进的分析方法对活动进行分类, 对风险进行预期 ( 根据收集 的数据, 欺诈的可能性, 索赔金额, 通话类型, 风险和历史索赔 ) 8

9 保险 个性化保险根据驾驶行为和天气等大数据实现创新 汽车保险费 习惯平稳停车急刹车 路程最远 10 英里 11 至 50 英里 50 英里以上 位置城市高速公路 80% 5% 50% 20% 5% 75% 25% 事故近 18 个月 0 对保险费的影响 (2400) 业务目标 让利消费者行为 提供在线透明度 备用产品实时风险分析 挑战 2000 万辆汽车 每天 10 亿条同步记录 开发可靠的统计模型 9

10 大数据技术关键字内存分析和计算数据整合数据清理 ETL 搜索引擎, 推荐引擎 非结构化数据处理 数据计算 统计, 过滤, 分析, 查询 NoSQL 软硬一体机 Hadoop 大数据存储视频 影象 大规模全结构数据处理平台 数据转换图像转换 数据仓库社交化数据数据挖掘 分布式计算 数据流式处理数据可视化 机器学习 海量数据查询 10

11 新技术新方法 大数据核心思想 : 分布式 经济 Storage + 类 OLAP + ETL Storage + 分布式实时简单数据存取 Hadoop : 分布式, 大数据集, 延时, 离线计算 NoSQL : 分布式, 小数据集, 灵活, 实时, 快速读写

12 大数据, 不仅仅只是 Hadoop 和 NoSQL 类 OLAP + ETL + Storage + 狭义 广义 Storm CEP NoSQL 随机存取 + Storage Big Data Connector 12

13 大数据在企业的应用考虑 掌握大数据处理技术 大规模稳定可靠运行维护 可靠商业支持保障的产品 软硬一体工程化趋势 快速投产 占地小 存储密度高 多结构化数据处理体系梳理 实时 / 流式 / 批量多种计算模式 简单模型 VS 复杂模型 更灵活易变的数据结构和算法 更高的实时性数据处理的要求 13

14 分散的解决方案 数据多样性 NoSQL 低密度 分布式文件系统 交易 (Key- Value) 存储 MapReduce 解决方案 灵活的 特殊的 以开发者为中心 高密度 信息密度 DBMS (OLTP) 获取 ETL 组织 DBMS (DW) Advanced Analytics 分析 SQL 可信的安全的被管理的 14

15 大数据解决方案 数据多样性 非结构化模式灵活 HDFS NoSQL DB Hadoop R Spatial Graph NoSQL 灵活 特定开发为中心 结构化模式化 信息密度 (OLTP) (DW) Advanced Analytics (ODM & ORE) OBI EE SQL 安全 可靠管理为中心 获取 组织 分析 15

16 删除 读取 更新 读取 NoSQL 数据库 应用程序 应用程序 分布式键值对数据库 NoSQL 驱动程序 NoSQL 驱动程序 简单编程模型 可伸缩的吞吐量 商业软件和支持 节点西部 节点中部 节点东部 易于管理 16

17 Hadoop 与 数据库融合趋势 Exadata, 结构化大数据分布式处理的典范. Big Data Appliance Big Data Connector Exadata InfiniBand Advance Analytics 17

18 Hadoop 与 数据库相集成 大数据连接器 ( Big Data Connector) Loader for Hadoop SQL Connector for Hadoop Distributed File System (HDFS) Data Integrator Application Adapter for Hadoop R Connector for Hadoop 18

19 将数据加载至 数据库 Loader for Hadoop 预处理和加载 快速高效 MAP MAP MAP SHUFFLE /SORT REDUCE REDUCE 在线 (JDBC/ 直接路径 ) 和离线 (Dump 文件 ) 模式 MAP MAP MAP SHUFFLE /SORT REDUCE REDUCE REDUCE 19

20 从 数据库直接访问 SQLConnector for HDFS HDFS 数据库 SQL 查询 对 HDFS 的 SQL 访问 外部表视图 外部表 数据查询或导入 Infini Band DCH DCH DCH HDFS 客户端 20

21 Data Integrator Adaptor for Hadoop 简化 MapReduce Data Integrator Loader for Hadoop 自动生成 MapReduce 代码 管理进程 加载到数据仓库 22

22 在 Hadoop 上使用 R 引擎进行大数据分析 R Connector for Hadoop 客户端主机 大数据机 Exadata 原生 R MapReduce R 引擎 R 引擎 原生 R HDFS 访问 ORCH ORCH 更高的效率 更快的速度 可扩展 Hadoop 集群软件 MapReduce 节点 HDFS R 引擎 23

23 数据库中的分析 面向大数据的集成解决方案体系 HDFS Hadoop (MapReduce) NoSQL 数据库 企业管理软件 Big Data Connectors Data Integrator 数据仓库 Advanced Analytics (ODM & ORE) 分析应用程序 获取组织分析决策 24

24 高级分析和数据挖掘 从大量的数据中自动刷选, 寻找其中隐藏的行为和趋势, 发掘出有价值的新洞察, 并最终作出预测 确定最重要的因素 ( 属性分析 ) 预测客户行为 ( 分类 ) 预测和评估目标值 ( 回归 ) 发现目标人群或者事物的概况 ( 决策树 ) A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 人口分布 ( 聚类 Clustering) 防欺诈或者 意外事件 ( 异常检测 Anomaly Detection) 相关性分析 (Associations) 25

25 Built-in Analytics Secure, Scalable Platform for Advanced Analytics OLAP Analyze and summarize Advanced Analytics Uncover and predict Complex and predictive analytics embedded into Database 11g Reduce cost of additional hardware, management resources Improve performance by eliminating data movement and duplication 26

26 数据库强大分析平台 Advanced Analytics 2 英里 统计数据挖掘文本图形空间语义 27

27 OAA 优势 1. 功能强大 传统分析 高级分析 R 数据导入 数据挖掘模型 打分 数据准备和处理 数据挖掘模型建立 数据准备 & 数据预处理 S avings Value Proposition 最短的从 数据 到 可操作的信息 时间周期 最快的分析型开发 最快的库内打分引擎 灵活的部署选择 消除重复数据的最低拥有成本 安全, 可伸缩和管理性好 数据继续保留在数据库里 分析过程的数据准备是自动执行的 库内机器学习技术, 可扩展的分布式并行执行 小时, 天或者周 源数据 数据工作区 数据抽取 分析过程 处理输出 目标 模型 打分 嵌入式的数据预处理 模型建立数据准备 秒, 分钟或者小时 R 可扩展的库内 R 编程语言实施 多种接口选择 SQL, R, IDE, GUI 最快和最灵活的分析部署选择 可以导入第三方模型 28

28 OAA 优势 2. 易用 针对从业务用户到数据科学家不同用户的 GUI 和 IDE 选择 Data Miner/SQL Developer Work flow GUI 拖拽式图形化界面 与 SAS/Enterprise Miner 和 SPSS Predictive Modeler 具备竞争优势 即刻部署, 即刻生成 SQL Script code R IDEs 支持 直接访问 数据库的数据 编写 R 脚本 ; 在库内运行 R 29

29 OAA 优势 3. 企业级 集成 数据库特性 企业分析应用与 BI 环境的无缝集成 启用广泛性预测分析 R Social Media Call Center Get Advice Branch Office R Web Mobile 30

30 软硬一体优化集成的 大数据综合解决方案 Big Data Appliance Exadata Exalogic Exalytics Big Data Connector BI InfiniBand InfiniBand Hadoop / NoSQL Database/DW Advanced Analytics Event Processing Coherence 捕获组织分析 BIEE Essbase 决策 Endeca Timesten 31

31 2011 年 Open World 宣布推出 大数据机服务器 (Big Data Appliance) 软硬一体优化集成的大数据分析服务器 集成最优的开源大数据处理解决方案 全面的大数据处理分析软硬平台 32

32 Big Data Appliance 大数据一体机 (X3-2) ---- Hadoop + NoSQL+ 硬件 硬件部分 18 台服务器节点 每台 2 x 8-Core Intel Xeon E (2.2 GHz) 每台 64 GB 内存 每台 12 * 3TB 磁盘空间 网络部分 40Gb InfiniBand 10Gb 以太网 Raw Storage: 648T Core Count: 288 核 Mem Count: 1152G 软件部分 Linux JDK Cloudera Hadoop Distribution Cloudera Manager BDA EM Plug-In R distribution NoSQL Database Community Edition *** Big Data Connector *** ODI Adapter for Hadoop Loader for Hadoop Direct Connector for HDFS R Conenctor for Hadoop *** No Support for free NoSQL CE. NoSQL EE needs license. 33 *** Not include in BDA, sales as separated product.

33 Big Data Appliance Hardware Updates Starter Rack Overview 6 Nodes fully cabled 96 Intel Xeon E5 Processors (SandyBridge) 384 GB total memory 216 TB total raw storage capacity 40Gb/sec InfiniBand Network 10Gb/sec Data Center Connectivity All required switches for growth and Exadata Connectivity 34

34 时间 ( 小时 ) 大数据机性能比较 时间 ( 小时 ) 处理大批量转换作业的速度比定制的 20 节点 Hadoop 集群快 6 倍 标记和解析文本文档的速度比 30 节点 Hadoop 集群快 2.5 倍 大数据机 自制 Hadoop 集群 0 大数据机 基于云的 Hadoop 36

35 Audit Vault and Database Firewall One Consolidated, secure repository for all audit data Hadoop Non-Relational Data Audit Vault Operating Systems Centralized platform for audit reporting, alerting and policy management Databases Relational Data 38

36 大数据机成功案例 39

37 In-Database Analytics 甲骨文大数据战略 聚焦企业级分析 Big Data Appliance Optimized for Hadoop, R, and NoSQL Processing Big Data Connectors Exadata System of Record Optimized for DW/OLTP Exalytics Optimized for Analytics & In-Memory Workloads Hadoop Open Source R NoSQL Database Applications Big Data Connectors Data Integrator Advanced Analytics Data Warehouse Database Enterprise Performance Management Business Intelligence Applications Business Intelligence Tools Endeca Information Discovery 捕获组织分析决策 40

38 总结 企业大数据解决方案 优化 全面 存储和集成较低信息密度数据所需的一切 与 Exadata 集成 分析所有数据 易于部署 无风险, 可快速安装和设置 单供应商支持 为整个系统和软件集提供完整的 支持服务 41

39 42

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