互联网大数据技术与传统行业的融合

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介:

本文讲的是互联网大数据技术与传统行业的融合,2013年11月22-23日,作为国内唯一专注于Hadoop技术与应用分享的大规模行业盛会,2013 Hadoop中国技术峰会(China Hadoop Summit 2013)于北京福朋喜来登集团酒店隆重举行。来自国内外各行业领域的近千名CIO、CTO、架构师、IT经理、咨询顾问、工程师、Hadoop技术爱好者,以及从事Hadoop研究与推广的IT厂商和技术专家将共襄盛举。

  Hadoop中国技术峰会由China Hadoop Summit专家委员会主办,由IT168、ITPUB、ChinaUnix协办,渠达传媒负责承办。本届大会将秉承“效能、应用、创新”为主题,旨在通过开放、广泛的分享和交流,着力于促进中国企业用户提高应用Hadoop的能力和水平,降低Hadoop技术应用门槛和投资预算门槛,推广大数据的应用价值。

互联网大数据技术与传统行业的融合
▲厦门恒隆兴首席科学家 段莹

  在第二天下午的企业大数据实践主题论坛中,厦门恒隆兴首席科学家段莹带来《互联网大数据技术与传统行业的融合》的演讲,分享了传统行业的大数据创新之路。

  段莹认为,大数据一般都是从互联网行业开始的,Hadoop技术真正被大家所熟知,有赖于传统IOE软件厂商的推波助澜。看到大数据对互联网行业带来的改变,传统行业开始规划、部署大数据项目,尤其在电信和金融领域正在发生转变。

  他将大数据服务分为三个层次,第一个层次是技术,即IT系统建设。以Hadoop为首的开源大数据技术有三个重要的特点,分别是低成本,高扩展性和高性能,吸引了大批传统行业的企业客户,慢慢开始改变IT架构的格局。第二个层次是数据,是大数据服务的核心,数据分为企业数据、个人数据和政府数据三类。第三层次是应用,即基于大数据技术的创新应用。

互联网大数据技术与传统行业的融合
▲互联网金融服务的类型

  谈到互联网金融的种类,段莹表示共有四种类型,分别是基于电商闭环数据的网络贷款模式、P2P网络借贷模式、商圈为王的互联网供应链金融模式,以及个人消费信贷金融模式。

  最后,段莹介绍了其所在的恒隆兴的四大业务,包括专注于金融的金融数据资产、数据提升、数据服务、行业大数据是其核心优势,包括大数据团队。

作者: 王玉圆

来源: IT168

原文标题:互联网大数据技术与传统行业的融合

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
9天前
|
存储 机器学习/深度学习 SQL
大数据处理与分析技术
大数据处理与分析技术
41 2
|
11天前
|
存储 分布式计算 NoSQL
【赵渝强老师】大数据技术的理论基础
本文介绍了大数据平台的核心思想,包括Google的三篇重要论文:Google文件系统(GFS)、MapReduce分布式计算模型和BigTable大表。这些论文奠定了大数据生态圈的技术基础,进而发展出了Hadoop、Spark和Flink等生态系统。文章详细解释了GFS的架构、MapReduce的计算过程以及BigTable的思想和HBase的实现。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索人工智能与大数据的融合之道####
— 本文旨在探讨人工智能(AI)与大数据如何协同工作,以推动技术创新和产业升级。通过分析二者的基本概念、核心技术及应用场景,揭示它们相互促进的内在机制,并展望未来发展趋势。文章指出,AI提供了智能化处理数据的能力,而大数据则为AI提供了海量的训练资源,两者结合将开启无限可能。 ####
|
11天前
|
SQL 存储 算法
比 SQL 快出数量级的大数据计算技术
SQL 是大数据计算中最常用的工具,但在实际应用中,SQL 经常跑得很慢,浪费大量硬件资源。例如,某银行的反洗钱计算在 11 节点的 Vertica 集群上跑了 1.5 小时,而用 SPL 重写后,单机只需 26 秒。类似地,电商漏斗运算和时空碰撞任务在使用 SPL 后,性能也大幅提升。这是因为 SQL 无法写出低复杂度的算法,而 SPL 提供了更强大的数据类型和基础运算,能够实现高效计算。
|
14天前
|
存储 大数据 定位技术
大数据 数据索引技术
【10月更文挑战第26天】
36 3
|
13天前
|
人工智能 算法 搜索推荐
探索人工智能与大数据的融合之道####
本文深入探讨了人工智能(AI)与大数据之间的紧密联系与相互促进的关系,揭示了二者如何共同推动科技进步与产业升级。在信息爆炸的时代背景下,大数据为AI提供了丰富的学习材料,而AI则赋予了大数据分析前所未有的深度与效率。通过具体案例分析,本文阐述了这一融合技术如何在医疗健康、智慧城市、金融科技等多个领域展现出巨大潜力,并对未来发展趋势进行了展望,强调了持续创新与伦理考量的重要性。 ####
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索人工智能与大数据的融合之美####
【10月更文挑战第29天】 身处信息技术飞速发展的时代,人工智能与大数据如同两颗璀璨的星辰,在科技的夜空中交相辉映,共同推动着社会进步与变革的浪潮。本文旨在揭开AI与大数据深度融合的神秘面纱,探讨这一融合如何引领技术前沿,激发创新活力,并展望其在未来世界中的无限可能。通过深入浅出的解析,展现技术背后的逻辑与魅力,邀请读者一同踏上这场科技与智慧的探索之旅。 ####
50 2
|
14天前
|
存储 大数据 OLAP
大数据数据分区技术
【10月更文挑战第26天】
49 2
|
17天前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
数据为王:大数据处理与分析技术在企业决策中的力量
【10月更文挑战第29天】在信息爆炸的时代,大数据处理与分析技术为企业提供了前所未有的洞察力和决策支持。本文探讨了大数据技术在企业决策中的重要性和实际应用,包括数据的力量、实时分析、数据驱动的决策以及数据安全与隐私保护。通过这些技术,企业能够从海量数据中提取有价值的信息,预测市场趋势,优化业务流程,从而在竞争中占据优势。
55 2
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能运维:大数据与AI的融合之道###
【10月更文挑战第20天】 运维领域正经历一场静悄悄的变革,大数据与人工智能的深度融合正重塑着传统的运维模式。本文探讨了智能运维如何借助大数据分析和机器学习算法,实现从被动响应到主动预防的转变,提升系统稳定性和效率的同时,降低了运维成本。通过实例解析,揭示智能运维在现代IT架构中的核心价值,为读者提供一份关于未来运维趋势的深刻洞察。 ###
77 10