企业数据仓库管理
移动数据管理 主数据管理
信息管理和实时数据迁移
通 用 数 据 管 理 环 境
无 线 数 据 管 理
企业内外部协同（供应商+企业内部+客 户+银行+税务+政府+社区+…)
外部信息（社交+电商+移 动+视音频+…)
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大数据解决方案特点
高性能
泽佳大数据解决方案提供高 速、低速两种互联解决方案， 在节点间能够建立起40Gb 的互联通路，彻底消除系统 节点间通信的瓶颈。
高可扩展性
相比较传统的数据库集群，泽佳大数据 解决方案具有良好的可扩展性，随着数 据节点的增加，系统整体性能接近线性 增加。同时数据节点可以在系统运行中 动态添加，对系统不会造成任何影响。 因此企业可以根据自身业务需要，动态 添加数据节点，当业务量较小时，配置 较少的数据节点，随着业务量的逐渐增 多，添加相应的数据节点，从而满足自 身业务量增长的需求。
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大数据的特性
沙里淘金，海量业 务中寻找价值。 1秒定律，实时获取 所需要的数据，为 决策提供依据。
68% 31%
价值 Veracity
速度 Velocity
大数据包括结构化 数据和非结构化数 据，邮件，Word,图 片，音频信息，视 频信息。
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Mid
流通
交通
零售
Low
Mid
High
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互联网行业大数据需求分析
互联网行业拥抱大数据的关键因素
网络终端设备 • 网络技术的 升级和终端 设备的爆发， 使今天的用 户能够使用 多种设备、 从不同位置、 通过多种手 段来接入互 联网，并在 这一过程中 不断创造新 内容
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Hadoop体系架构

Pig
Hive
ChuKwa

MapReduce
HBase
ZooKeeper
HDFS


Pig是一个基于Hadoop的大规模数据 分析平台，Pig为复杂的海量数据并 行计算提供了一个简易的操作和编 程接口。 Chukwa是基于Hadoop的集群监控系 统，由yahoo贡献。 Hive是基于Hadoop的一个工具，提 供完整的sql查询功能，可以将sql 语句转换为MapReduce任务进行运行 。 ZooKeeper：高效的，可扩展的协调 系统,存储和协调关键共享状态。 HBase是一个开源的，基于列存储模 型的分布式数据库。 HDFS是一个分布式文件系统。有着 高容错性的特点，并且设计用来部 署在低廉的硬件上，适合那些有着 超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大 规模数据集（大于1TB）的并行运算
大数据隐私
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大数据和云计算的关系
商业模式驱动
应用需求驱动
云计算改变了IT,而大数据则改变了业务 云计算是大数据的IT基础，大数据须有云计算作为基础架构，才能高效运行 通过大数据的业务需求，为云计算的落地找到了实际应用
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IBM大数据解决方案体系
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SAP大数据解决方案体系
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Machine/Device Sensors/meters/RFID tags CDR/mobile
互联网
物联网
供应链
大数据处理
移动终端
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泽佳大数据解决方案基础架构
大屏幕
分析
实时 决策
获取
组织
决策
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泽佳大数据应用主要技术— Hadoop
据IDC的预测，全球大数据市场2015年
将达170亿美元规模，市场发展前景很大。而
Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利 于并行分布处理 “大数据”而备受重视。 Apache Hadoop 是一个用java语言
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企业大数据势不可挡
Web 3.0时代，社交媒体网站数据出现井喷式激增，截至2013年3月 底，新浪微博注册用户数增长到5.36亿，日均活跃用户数达到4980万， 每日新增微博约2亿。 企业在大数据时代，面临文化、战略、组织、流程、信息化、公共 公关系、人才培养方方面面的挑战，同时也迎来重大的转型机遇和 飞跃契机。
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大数据时代已经来到
每分钟都有大量数据产生
70TB处 理数据
486笔订 单 （2012 年11月）
14万张 照片上 传
1min
7.3万笔 交易数 （2012 年双11） 1.1GB文 件下载 9.5万条 微博发 送
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互联网 （电子 商务） 电信 金融
应用特点与大数据技 术有较高的契合度， 在主客观条件上也有 较高的应用可能性。 纵轴契合度： 表示该用户的IT应用 特点与大数据特性的 契合程度； 横轴应用可能性： 表示该用户出于主 客观因素在短期内 投资大数据的可能 性； 注： 该位置为分析师访谈 的综合印象，为定性 分析，图中位置不代 表具体数值 应用可能性
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大数据行业应用分析
大数据行业应用分析
契合度 值得关注行 业用户 应有特点与 大数据的契 合度及应用 可能性综合 较高 适当关注 行业用户 两个维度 暂时都不 具备优势， 可适当给 予关注
Low High
优先关注行业用户
政府（公共 事业） 医疗 制造
能源（电 力/石油 教育 ）
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大数据的解决方案体系
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Oracle 解决方案体系
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大数据时代，泽佳助力企业发展
数据无处不在
任何时间，任何地点，任何事情，任何人?
Anytime，anywhere，anything， anyone?
休息中，随意刷微博
爬山时，记录每一瞬 间
旅途中，处理公司事 件
工作时，实时掌握市 场动态
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泽佳大数据解决方案，以数据融合、综合处理为方向
大交易数据 大交互数据
SOCIAL MEDIA DATA OTHER INTERACTION DATA
企业
SNS
OLTP实时 交易处理
OLAP实 时分析处 理 大交易融合
消费者
SD，MM， PP，SD， FICO。。。
多样性 Variety
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体量 Volume
最新研究报告，到 2020年，全球数据 使用量预计暴增44 倍，达到35.2ZB。
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企业大数据的挑战பைடு நூலகம்
提取大数据价值
业务数据的映射
大数据分析
泽佳建议的企业级大数据战略
大数据基础架构要求
获取
组织
分析
决策
高吞吐量 就地准备 所有数据源和结构
实时 流数据 运营影响 深度分析 敏捷开发 高度可伸缩性
可预测的低延迟 高事务参数 灵活的数据结构
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在线应用和服务
互联网行业大数据分析面 临的主要问题
互联网行业对数据实时分析要求较高，例如 广告监测、B2C业务，往往要求在数秒内返回
与各垂直行业 的融合 • 互联网作为 一个高渗透 力的行业， 正在与各垂 直行业发生 深度的融合， 原本隐藏于 先下的孤岛 信息，源源 不断的输入 到线上。
• 越来越丰富 的在线应用 和服务，不 断激励用户 创造和分享 信息，尤其 是社会化媒 体业务，带 动图片、视 频等非结构 化数据飞速 增长
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