1大数据培训教程-大数据的来源和动机(PPT 77页)

大数据，盛名难负
1.大数据的时代背景
大数据浪潮兴起的主要脉络
美国政府的大数据计划具有很强烈的宣传符号色彩
Obama Election TOP Contributor
MKXZ的咨询报告比较系统的确立了大数据的概念
主要内容
更为深远的可能是“数据科学”的最终兴起
BigData 是什么 – 用于承载所有的概念
市场曲线
2.大数据时代的典型技术
以GOOGLE为代表的互联网公司是大数据发展的始作俑者
BigData的代表技术
SQL On Hadoop
分布式计算之MPP Shared-Nothing架构演进
3.互联网和大数据环境下的金融实践
这表明了什么?
整体趋势
互联网法则
互联网为金融带来了什么
互联网金融环境下中国金融业面临的挑战
互联网金融的主要表现形式
以余额宝来分析
基于海量消费数据的动态定价能力是互联网金融的核心之一 风险的快速准确定价仰赖多源与维度的信息分析
Taobao基于大数据平台的数据运算与挖掘
业务模型?
4.成功/失败 案例介绍
典型场景与案例
历史数据管理的现状与需求
历史数据HDS能力需求
应用场景描述
应用场景 1 – 历史交易明细查询
应用场景 2 – 司法与审计查询
应用场景 3 – 应用日志分析
应用场景 4 – 数据导入导出
应用场景 5 – 数据模型与挖掘
面向互联网背景的业务探索已经展开：服务营销
技术性探索也已未雨绸缪：某商业银行案例（续）
国外典型案例：摩根大通
Banking Solutions Tree
发展方向建议-样例
5.超越大数据，发展与展望
金融服务业“大数据”发展的10大趋势（Sungard）
金融业发展互联网金融和大数据的一些思考
金融机构的比较优势
当前金融业从事互联网金融和大数据的几大缺陷
为什么大数据现在在国内叫好不叫座
互联网企业的比较优势
如何将推进大数据技术在传统企业落地
大数据的愿景
大数据技术未来的热点方向
目前传统IT架构-非互联网化架构日益受到的挑战
超越大数据-云时代的新平台建议
新一代金融的IT服务层次以云服务为基础，以数据为核心，以分析为手段
新一代金融的IT服务细化数据的核心价值
重新定义企业级 PaaS
自由选择的世界-互联网的基因
互联网架构开箱即用的理念和架构模式
互联网化金融IT的逻辑架构
思考与建议
展望
BACKUP
大数据平台数据内容及实现技术

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