医院如何开展大数据应用---好文
大数据在高校的应用与思考
摘要：随着大数据时代的到来，高校教育将发生深层次的变革。介绍了大数据的定义和高校信息系统中存在的大数据，分析了大数据在高校教育中的应用，并对可能存在的问题做了初步探讨。 关键词：大数据；高校教育；数据挖掘 中图分类号：TP392文献标志码：A 文章编号：1671-6191（2013）02-0084-04 0引言 2009年出现了一种新的甲型H1N1流感病毒，这种流感病毒结合了导致禽流感和猪流感的病毒的特点，在短短几周之内迅速传播开来。在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文，它准确预测了H1N1流感的爆发，这令公共卫生官员们和计算机科学家们都感到震惊。这篇论文介绍了谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来实现这个预测的方法，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的用户搜索记录，而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。谷歌公司的预测与官方数据的相关性高达97％，和疾控中心一样，他们也能判断出流感是从哪里传播出来的，而且他们的判断非常及时，不会像疾控中心一样要在流感爆发一两周之后才可以做到[1]。惊人的是，谷歌公司的方法根本不需要分发口腔试纸和联系医生———它是建立在大数据的基础之上的。2012年3月29日，美国政府宣布了“大数据研究和发展倡议（Big Data Research and Development Initiative ）”，以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力，并承诺政府将为此投资超2亿美元，许多重要国家机构都将参与其中。2012年7月10日，联合国发布大数据政务白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》，指出各国政府应当使用极大丰富的数据资源，更好地响应社会和经济指标。日本总务省于2012年7月新发布“活跃ICT 日本”新综合战略，提出正针对大数据推广的现状、发展动向、面临问题等进行探讨，以期对解决社会公共问题做出贡献。随着互联网上数据的不断增多，海洋一般浩瀚的网络数据已成为一种战略资源。大数据技术的目标就是从这些数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益。“大数据”是继物联网、云计算之后IT 产业又一次颠覆性的技术变革。 1什么是大数据 大数据也称巨量资料，是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。人类可以通过大数据的交换、整合和分析，发现新知识，增长新智慧，创造新价值。大数据具有4V 特点，即数量（Volume ）、多样性（Variety ）、速度（Velocity ）和价值（Value ）。 1)数量。数量也许是与大数据最相关的特征，是指数据规模“巨大”。当前数据已经从TB （1024GB ＝1TB ）级别跃升到PB （1024TB ＝1PB ）、EB （1024PB ＝1EB ）乃至ZB （1024EB ＝1ZB ）级别。以脑科学为例，用电子显微镜重建大脑中的突触网络，1mm 3大脑的图像数据就超过了1PB 。社交网络Facebook 每天大数据在高校的应用与思考 桑庆兵 （江南大学物联网工程学院，无锡214122） 收稿日期：2013-04-18 作者简介：桑庆兵（1973－），男，安徽明光人，江南大学物联网工程学院副教授，硕士生导师，研究方向为图像视频质量评价、神经网络、模式识别。 南通纺织职业技术学院学报（综合版）Journal of Nantong Textile Vocational Technology College Vol.13，No.2Jun.2013 第13卷第2期 2013年6月
Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例
Hadoop大数据平台测试报告及成功案例
目录 1技术规范书应答书 ................................. 错误！未定义书签。2技术方案建议 ......................................... 错误！未定义书签。3测试及验收 ............................................. 错误！未定义书签。4项目实施与管理 ..................................... 错误！未定义书签。5人员资质与管理 ..................................... 错误！未定义书签。6技术支持及保修 ..................................... 错误！未定义书签。7附录 ......................................................... 错误！未定义书签。
1.1 大数据平台测试报告 1.1.1某银行Cloudera CDH 性能测试测试 某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop 的历史数据平台(新HODS)，以提升平台运行效率及数据覆盖面，支撑未来大数据应用，满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH) 是否可以满足某银行HODS应用特点，主要考察点包括： ?验证产品本身的易用性、可扩展性，主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等； ?验证产品对安全性的支持，包括认证、授权、审计三大方面； ?验证产品对资源分配的控制与调度； ?验证Hadoop基本功能，包括可靠性、稳定性、故障恢复等； ?验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。 1.1.1.1基础设施描述 1.1.1.1.1硬件配置 硬件配置分为两类：管理节点(master node) 与计算节点(worker node)。 管理节点配置(2) CPU Intel? Xeon? E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz (40 vcore) 内存16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width (128GB) 网络Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics
数据中心容灾备份方案完整版
数据中心容灾备份方案 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
数据保护系统 医院备份、容灾及归档数据容灾 解决方案 1、前言 在医院信息化建设中，HIS、PACS、RIS、LIS 等临床信息系统得到广泛应用。医院信息化 HIS、LIS 和 PACS 等系统是目前各个医院的核心业务系统，承担了病人诊疗信息、行政管理信息、检验信息的录入、查询及监控等工作，任何的系统停机或数据丢失轻则降低患者的满意度、医院的信誉丢失，重则引起医患纠纷、法律问题或社会问题。为了保证各业务系统的高可用性，必须针对核心系统建立数据安全保护，做到“不停、不丢、可追查”，以确保核心业务系统得到全面保护。 随着电子病历新规在 4 月 1 日的正式施行，《电子病历应用管理规范（试行）》要求电子病历的书写、存储、使用和封存等均需按相关规定进行，根据规范，门(急)诊电子病历由医疗机构保管的，保存时间自患者最后一次就诊之日起不少于15 年；住院电子病历保存时间自患者最后一次出院之日起不少于 30 年。
2、医院备份、容灾及归档解决方案 针对医疗卫生行业的特点和医院信息化建设中的主要应用，包括：HIS、PACS、RIS、LIS 等，本公司推出基于数据保护系统的多种解决方案，以达到对医院信息化系统提供全面的保护以及核心应用系统的异地备份容灾 数据备份解决方案 针对于医院的 HIS、PACS、LIS 等服务器进行数据备份时，数据保护系统的备份架构采用三层构架。 备份软件主控层（内置一体机）：负责管理制定全域内的备份策略和跟踪客户端的备份，能够管理磁盘空间和磁带库库及光盘库，实现多个客户端的数据备份。备份软件主服务器是备份域内集中管理的核心。 客户端层（数据库和操作系统客户端）：其他应用服务器和数据库服务器安装备份软件标准客户端,通过这个客户端完成每台服务器的 LAN 或 LAN-FREE 备份工作。另外，为包含数据库的客户端安装数据库代理程序，从而保证数据库的在线热备份。 备份介质层（内置虚拟带库）：主流备份介质有备份存储或虚拟带库等磁盘介质、物理磁带库等，一般建议将备份存储或虚拟带库等磁盘介质作为一级备份介质，用于近期的备份数据存放，将物理磁带库或者光盘库作为二级备份介质，用于长期的备份数据存放。
《大数据在高校教育信息化的应用》
《大数据在高校教育信息化的应用》 摘要。随着信息技术革命不断发展，云计算、物联网、互联网等多项信息技术的出现，已经渗透到社会各个角落，因此各项数据呈现爆炸式增长状态，这些数据的价值和所承载的信息量是难以估计的，在大数据时代下，教育成为社会生活一个重要阵地。文章主要简单分析数据特点和数据源，探讨在大数据时代下大数据在高校教育信息化中的相关应用。 关键词：大数据；高校教育；得天独厚；数据时代 自从人类进入到信息时代以后，数据成为信息时代重要传递媒介，且渗透到我们生活的方方面面。无论是物联网还是互联网，似乎人们一切行为都被数据所记录。人类已经逐渐迈入一个挖掘数据内在价值的时代，在这场数据浪潮中，高校扮演着不可替代的角色，同时也是大数据时代发展重要的推动者和参与者。高校需要利用自身掌握的信息资源和数据，发挥自身在教育和与研究当中所具备的作用，同时也能适应大数据时代发展趋势。 1高校中的大数据 1.1大数据概念及相关目标。全球知名的网络巨头公司麦肯锡最早提出了大数据这个概念。麦肯锡公司表示“数据已经渗透到我们的生活或者工作各个领域，成为拉动生产的必要因素”。人们需要对大数据进行运用和挖掘，这也预示着新一波消费者和生产量增长的到来。大数据通过多变、高速、大量的信息资产，成为处理信息最有效的方案。维基百科也对大数据进行简单明了的定义，称大数据就是利
用常用的软件管理处理数据，并且缩短处理数据所需要的时间，无论是采用哪种定义，都能够强调大数据所包含的目标。首先是获取知识与推测未来发展趋势；其次基于其个性化的特征，通过分析、辨别等多种方式寻找真相，所以我们可以理解大数据技术所体现出真正意义并不是其能够处理庞大信息数据，而是大数据可以实现数据的集合，从而在集合中分析出这些数据包含的关系和内在价值，成为人们优化自身行为和决策的有效途径。 1.2在高校中的大数据。 1.2.1高校数据源。高校通常会即时性的产生数据，但我国信息技术发展过程中，信息数据的价值越来越受到重视，所以重要信息数据都会被完整保存。其中包括财务、教学、人事等基本业务数据，同时也包括网络、课件、网视频、远程教育资源等，教师与学生通过微信、微博、论坛等多种社交软件产生行为数据。随着我国各高校信息化发展的不断深入，大量的资源被更好的保存与积累，这对于各高校来说是一笔不可多得的财富。这些被保存且积累下的数据，并不是数据的简单保存和记录，而是要有效利用其潜在价值，从而帮助高校自身进行建设产生。比如，对就业、成绩、课堂等数据进行分析。分析与统筹能够在一定程度上加快传统教学模式的改革，并且通过学生选课信息、图书借阅历史等判断学生在学习中的兴趣爱好，在这个信息时代下，时间就是金钱，大数据应用会提高处理信息的速度。 1.2.2高校大数据特点。在高校教学过程中，主要是围绕学生或者教师管理服务所产生的数据，而这些数据也存在碎片化特点。王左
大数据Hadoop和Spark开发案例
大数据Hadoop和Spark开发案例 千锋大数据培训机构，如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。 如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。 项目一：数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源（实时或批处理）并且把它们存储在hadoop中。有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步；有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。“企业级数据中心”通常由HDFS 文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。 未来，HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚，打开一个新的局面，创建出全新的数据美丽新世界。销售人员喜欢说“读模式”，但事实上，要取得成功，你必须清楚的了解自己的用例将是什么（Hive模式不会看起来与你
在企业数据仓库中所做的不一样）。真实的原因是一个数据湖比Teradata和Netezza公司有更强的水平扩展性和低得多的成本。许多人在做前端分析时使用Tabelu和Excel。许多复杂的公司以“数据科学家”用Zeppelin或IPython 笔记本作为前端。 项目二：专业分析 许多数据整合项目实际上是从你特殊的需求和某一数据集系统的分析开始的。这些往往是令人难以置信的特定领域，如在银行领域的流动性风险/蒙特卡罗模拟分析。在过去，这种专业的分析依赖于过时的，专有的软件包，无法扩大数据的规模经常遭受一个有限的功能集（大部分是因为软件厂商不可能像专业机构那样了解的那么多）。在Hadoop和Spark的世界，看看这些系统大致相同的数据整合系统，但往往有更多的HBase，定制非SQL代码，和更少的数据来源（如果不是唯一的）。他们越来越多地以Spark为基础。 项目三：Hadoop作为一种服务 在“专业分析”项目的任何大型组织（讽刺的是，一个或两个“数据整理”项目）他们会不可避免地开始感觉“快乐”（即，疼痛）管理几个不同配置的
医院医疗影像云解决方案
医院医疗影像云解决方案 关键字: 医院、医疗、影像云、云计算、云存储 一、业务场景 为改变目前医院医疗影像为院内建设模式，把影像数据托管至云平台上，从而实现医疗影像的跨院、跨区域、跨个人以及更方便的电子化数据的互通与共享。 二、客户需求分析 1、医院影像数据需要安全保存，实现异地冗余灾备。 2、跨院区影像需要集中存储，影像共享。 三、解决方案 1、整体架构 医疗影像云平台由上海基地负责影像云平台开发、PACS系统集成开发、影像应用产品迭代开发。影像云的业务采用集中式的部署及管理，同时系统平台采用分布式架构，以实现负载均衡。 下图是整体业务逻辑架构：
其中，院内的影像数据可以通过MPLS-VPN方式，通过前置机传输至影像云中心；同样，云中心亦可以通过MPLS-VPN方式把归档好的影像数据回传至院内PACS；当客户使用影像云诊断及应用工具时，则可以采用更为便捷的互联网方式进行随时随地的快速调阅和应用。可以采用专线以及互联网的方式替代MPLS-VPN方式。 2、医院侧前端部署架构 医院前置机部署于医院侧，是连接医院系统/设备和云存储中心系统的桥梁，只要遵循DICOM3.0协议标准的影像设备如DR，CT等以及院内PACS系统都可以接入云归档系统。 该前置主要实现功能如下： ?根据Dicom标准协议从医院PACS系统或放射设备上获取影像 信息； ?根据Dicom标准协议从云端将归档影像信息传送到医院PACS
系统或设备； ?影像数据处理，包括入库、归档、加密、压缩等； ?根据自定义协议发送影像信息到云影像中心应用集群；与云影 像系统中心应用的协同业务处理； ?路由网关安全控制，隔离医院内外部系统。 ?统一标准PACS系统，支持C-MOVE,C-GET,C-FIND等指令。 影像传输流程，如下图所示： 1）院内PACS可以通过Dicom的C-STORE协议主动发送影像数据到院内前置机影像交互模块或者在PACS上增加节点，院内前置机影像交互模块通过Dicom的C-MOVE协议的方式来获取影像； 2）索引处理：通过读取原始的DICOM影像数据，得出患者姓名、性别、检查编号等信息并进行记录管理； 3）加密处理：支持DICOM TLS加密方式，将DICOM影像文件在传输过程的相关信息进行加密。 4）加压处理：采用DICOM J2k压缩算法，使压缩比更高，压缩率能够达到35%－40%； 5）影像交互：传输的DICOM索引信息及加密加压后的DICOM文件通过内部通道传送到云端存储。 6）影像回传：院内系统通过DICOM query（C-Get,C-Find）协议向前置机发起回传请求，院内前置机从云端应用集群获取影像数据后
大数据分析在智慧教育中的应用研究
大数据分析在智慧教育中的应用研究 摘要：传统面向高校智慧教育的数据分析平台难以从海量智慧资源中准确分析学生学习行为，导致在面向试题的难度预测中，存在准确率低的问题。针对上述问题，开展面向高校智慧教育的大数据分析研究工作，给出智慧教育体系架构的构成以及数据分析平台，利用 Hadoop 技术对智慧教育资源进行分析与处理，采用数据挖掘算法并结合云计算技术深入分析和解释学生学习行为数据的采集、汇聚，获取学生学习行为的隐性和显性行为，评估教育质量，预测学生日后学习表现，建立学生认知模型与可视化图表，把得到的数据智能融入智慧教育体系架构。将该体系架构应用于在线教育系统提供的答题数据，预测英语阅读试题难度。测试结果表明，试题难度评估预测性能较好。 关键词：大数据分析；高校智慧教育；数据挖掘算法；Hadoop 技术；云计算；学生认知模型
目录 1、引言 (3) 2、高校智慧教育大数据分析 (4) 2.1、高校智慧教育体系架构 (4) 2.2、面向学生学习行为的大数据分析技术 (5) 3、实验结果与分析 (8) 4、结论 (9)
1、引言 大数据、人工智能技术的发展和广泛应用，使得“互联网?教育”成为高等院校教育改革与发展的重要研究方向[1]。“智慧教育”的提出更是将高校教育信息化提升到前所未有的新高度[2]。面向高校智慧教育的大数据分析逐渐成为研究广泛关注的重要研究方向之一[3]。目前，相关学者已研究 出多项针对智能辅助系统的数据分析平台。例如：李爽等人通过学生学习行为投入测量指标构建数 据分析平台[4]。这些测量指标更有利于分析和测量教学智能辅助系统的学习行为。周效章以云计算、大数据分析技术为依托，按照“线上?线下?线上”为教育实施路径，构建了“在线教育平台+学习中心”融合教学模式的数据分析平台[5]。上述数据分析平台缺乏对学生学习行为数据合理的整合管理 模式，易造成信息孤岛，无法准确分析学生学习行为数据，导致在面向试题时的难度预测精度较低。在分析国内智能辅助系统的数据分析平台现存问题的基础上，构建“面向高校智慧教育的大数据分 析平台”，以推动我国高校智慧教育发展。
Hadoop大数据平台-建设要求及应答方案
Hadoop大数据平台建设要求及应答方案
目录 2技术规范书应答书 (2) 2.1业务功能需求 (4) 2.1.1系统管理架构 (4) 2.1.2数据管理 (12) 2.1.3数据管控 (26) 2.1.4数据分析与挖掘 (27) 2.2技术要求 (30) 2.2.1总体要求 (30) 2.2.2总体架构 (31) 2.2.3运行环境要求 (32) 2.2.4客户端要求 (35) 2.2.5数据要求 (36) 2.2.6集成要求 (36) 2.2.7运维要求 (37) 2.2.8性能要求 (49) 2.2.9扩展性要求 (50) 2.2.10可靠性和可用性要求 (52) 2.2.11开放性和兼容性要求 (57) 2.2.12安全性要求 (59)
1大数据平台技术规范要求 高度集成的Hadoop平台：一个整体的数据存储和计算平台，无缝集成了基于Hadoop 的大量生态工具，不同业务可以集中在一个平台内完成，而不需要在处理系统间移动数据；用廉价的PC服务器架构统一的存储平台，能存储PB级海量数据。并且数据种类可以是结构化，半结构化及非结构化数据。存储的技术有SQL及NoSQL，并且NoSQL能提供企业级的安全方案。CDH提供统一的资源调度平台，能够利用最新的资源调度平台YARN分配集群中CPU,内存等资源的调度，充分利用集群资源； 多样的数据分析平台–能够针对不用的业务类型提供不同的计算框架，比如针对批处理的MapReduce计算框架；针对交互式查询的Impala MPP查询引擎；针对内存及流计算的Spark框架；针对机器学习，数据挖掘等业务的训练测试模型；针对全文检索的Solr搜索引擎 项目中所涉及的软件包括： ?Hadoop软件（包括而不限于Hadoop核心） ?数据采集层：Apache Flume, Apache Sqoop ?平台管理：Zookeeper, YARN ?安全管理：Apache Sentry ?数据存储：HDFS, HBase, Parquet ?数据处理：MapReduce, Impala, Spark ?开发套件：Apache Hue, Kite SDK ?关系型数据库系统：SAP HANA企业版 ?ETL工具：SAP Data Services 数据管控系统的二次开发量如下： ?主数据管理功能 通过二次开发的方式实现主数据管理功能，并集成甲方已有的主数据管理系统。
医院数据中心方案
第二 XX管理信息系统——硬件部分
四、其他要求 1.供货要求： 、完成项目中的多台应用服务器的安装调试工作，内容包括硬件设备上机架安装，软件系统的安装调试，系统补丁安装等。 、除了对所采购的硬件设备进行安装调试到最佳状态以外，还须配合软件厂商进行数据库的安装调试以及相关软硬件集成。 2.报价要求：投标人的投标报价须以人民币为单位。本项目为交钥匙项目，平台和数据迁移等工作涉及的相关费用均由中标人承担，采购人不在承担任何实施费用。 3.完工期：合同签订之日起六个月内完成交货、安装和调试。 4.质保期：如无特别说明，所有的硬件设备必须提供3年原厂免费保修服务（易耗易损设备除外）。若生产制造商提供更优质的服务，则按生产制造商的标准执行。如生产制造商标准质保期限不足招标文件质保期要求的，投标人须承诺保修期限不少于招标文件质保期要求。质保期自双方代表在验收报告上签字之日起计算； 5.验收要求：采购人将在自中标人履行完合同义务之日起10个工作日内组织验收。除招标文件另有要求外，均按国家、地方或行业（排列在前者优先）现行相关验收规范和评定标准执行。 6.售后服务 、质保期内，所有设备保修服务方式均为投标人上门质保，由此产生的一切费用均由投标人承担。但人为因素、自然因素（如火灾、雷击等）造成的故障除外； 、质保期内，出现不能明确的故障时，投标人应尽力配合进行检查，必须在30分钟内响应，1小时内有明确的解决方案。若故障不能通过电话解决的，在4小时内安排专人上门处理； 、质保期后，中标人提供相同的售后服务，但可收取相应费用，具体收取标准由采购人和中标人运输量确定； 、培训要求： 提供现场培训（存储设备、负载均衡设备、交换机、桌面管理设备、UPS、备份软件），
大数据在高校中的应用研究
大数据在高校中的应用研究 高校大数据及其处理架构 高校中汇聚着大量的信息，从学生角度来看，包括联系方式等基本信息，食堂消费、住宿晚归等生活信息，选课、课后作业、借阅图书、成绩等学习信息，参与的社团、竞赛、讲座等第二课堂信息;从教师角度来看，包含教学任务、课件等教学信息，论文著作、科学研究数据等科研信息;从管理者的角度来看，包含学校的资产信息、师资信息、招生就业信息等。同时随着移动互联网以及物联网等新技术的兴起，学校师生主动产生和由设备自动收集的信息越来越多，如微博、微信等社交信息，各类搜索点击记录信息等。上述信息存在着数据量大、结构复杂、产生频率快的特点。这导致利用常用软件工具捕获、管理和处理此类数据所耗费时问超过了可容忍的时问。 大数据的处理流程与一般数据的处理过程类似，可以定义为在合适工具的辅助下对广泛异构的数据源进行抽取和集成，将结果按照一定的标准统一存储，利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析从中提取有益的知识，并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。具体来说可以分为数据抽取与集成、数据分析和数据展示。 数据抽取与集成 大数据的数据来源非常广泛，既包括传统的关系型数据库，也包括半结构化数据，以及以视频、音频、文本和其他形式存在的非结构化数据。数据抽取和集成要解决的主要问题就是收集各种碎片化的数据，
对数据进行清洗，保证数据质量，同时根据时问演进小断更新数据模式，确定数据实体及其之问的关系，最终将数据按照统一的格式进行存储，以便提供给上层用来进行数据分析。 目前高校已经基本建立了完备的管理信息系统、学习管理系统等，在统一数据中心中积累了大量的结构化数据;同时各类系统中还散布着大量的半结构化和非结构化数据。半结构化和非结构化的数据经过一定处理后，可以转化为更容易分析使用的结构化数据。 数据分析 经过抽取和集成得到的数据，需要经过分析挖掘其潜在的价值。传统的数据挖掘、机器学习、统计分析等方法仍然可以用来对数据进行分析，只是需要根据大数据的特征进行调整。首先，为了实现对海量数据的分析，需要依据模型，将数据拆分处理，然后再将结果汇总，一个完整的分析可能会经过多层类似的处理过程;其次，大数据的应用通常具有实时性的特点，数据的价值会随着时问的流逝而递减，因此分析方法需要平衡处理的效率和准确率;最后，大数据一般构建在云计算平台之上，分析方法需要考虑与云计算平台的集成或做为一种云服务。 数据展示 数据分析得到的分析结果，需要以直观可理解的方式呈献给最终用户，在大数据时代，数据分析产生的结果有可能也是非常大量的，且结果之问的关联关系复杂、数据维度更多，数据可视化技术通过更加适合人类思维的图形化的方式展示数据分析结果，已经被证明是展示
医院双活数据中心建设方案-V3
医院双活数据中心 建设方案 2013年7月
1.需求和目标 数字化医院是我国现代医疗发展的趋势。“数字化医院”是指将先进的网络及数字技术应用于医院及相关医疗工作, 实现医院内部医疗和管理信息的数字化采集、存储、传输及后处理，以及各项业务流程数字化运作的医院信息体系。“数字化医院”是由数字化医疗设备、计算机网络平台和医院业务软件所组成的三位一体的综合信息系统。数字化医院工程体现了现代信息技术在医疗卫生领域的充分应用，有助于医院实现资源整合、流程优化，降低运行成本，提高服务质量、工作效率和管理水平。 信息系统建设作为医疗行业信息化的核心内容，在近几年的发展中经历了不同的阶段。随着国家新医改方案的实施，对国内传统医院信息系统发展带来前所未有的机遇与挑战，现有的信息系统已难以全面适应医院的需求。因此，一个全新的数字化医院解决方案是当前国内医院信息化行业的迫切需求。 1.1项目需求分析 医疗行业信息系统中最重要的是信息，包括病人临床信息和医院管理信息等。医疗行业IT部门面临的最明显挑战是由信息数字化造成的信息量持续增长带来的，这些增长来源于： ●每个医疗过程涉及大量图像加上每年要执行大量扫描，使得存储的医 疗记录以超过 70% 的年增长率在增长； ●更多类型的数据：财务、临床、图像管理，结构化数据（如数据库） 及非结构化数据（如数字影像、报告、视频、演示文稿等）； ●更多用途的数据：HIS、EMR/EHR、PACS、知识管理以及数据挖掘 ●更多设备产生的数据：药征、患者监视、仪器 ●更多管理法规：国家医疗记录保留要求 医疗行业中不同业务应用系统的需求不尽相同。我们以医院的两个最有代表性的应用为例，分析其来自医院业务的需求： ●HIS/EMR系统 –随着就诊人数的增长，需要保证系统的性能满足业务发展的需
医院管理信息系统项目解决方案概述
医院管理信息系统解决方案 一、系统建设的必要性 随着信息时代的到来，计算机在各行各业得到越来越广泛的应用。而计算机网络技术、数据库技术及Intranet技术使我们的生活与工作都跨越了一个方式。长期以来，国营企业全额承担职工医疗费用，致使企业负担承重。经济改革的不断深入和发展，医疗改革也势在必行。计算机管理显然是医院提高医疗水平和改进服务质量的重要手段。 因此，通过医院管理信息系统（以下简称HMIS）的建设及应用，可以强化医院的管理，提高医疗质量和工作效率，改进医疗服务。 二、H MIS的设计原则、实现的功能和设计目标 1．HMIS设计原则 网络系统方案设计是整个网络建设的重点，虽然在设计网络方案时所选择的具体网络设备、服务器类型和系统软件等不一一相同，但遵循最基本的原则，既考虑全局、坚持长远发展规划，加强基础设施建设，将计算机网络建成一个起点高，易于扩充、升级、管理和实用的网络系统，是一项必然的要求。 因此，网络方案的设计原则必须满足以下几项： ?实用性与先进性 首先，易于掌握和学习使用，易于管理和维护。同时采用成熟、先进的网络技术和设备及通信技术，并且兼顾已有设备和资源的充分利用，保护原来的投资。 ?开放性与标准化 总体设计中，采用开放式的体系结构，这可使相对独立的分系统易于进行组合调移。 同时，保证网络选用的通讯协议和设备符合国际标准或工业标准，使网络的硬件环境、
通信环境、软件环境、操作平台的相互之间依赖减至最小，发挥各自优势，并且保证网络的互连，为信息的互通和应用的互操作性创造有利的条件。 ?可靠性与安全性 系统安全可靠运行是整个系统建设的基础。鉴于网中信息的重要性，网络系统必须有较高的可靠性，适当的考虑关键设备和线路的沉余，能够进行在线修复、更换和扩充。 ?经济性与可扩充性 网络方案设计，必须从经济性着眼，以实现系统目标为基础，力争花较少的钱办更多的事。建成的网络必须具有良好的可扩充性和升级能力，并且扩充和升级必须要以最低成本费用为前提。 ?重视应用与服务 系统建设的成败，不仅取决于网络平台和硬件平台的建设，更关键的是网络应用和服务。因为只有应用和服务才是建设系统的根本目的。 2．HMIS的设计目标 ?建立全院计算机网络，实现资源共享和同信交流。 ?建立数据库、集中存储医院管理和病人医疗数据信息。 ?支持医疗和管理的窗口业务，完成医院各部门之间的信息传递。 ?支持医疗科研和教学，提供临床诊断和医院管理的辅助决策支持系统。 ?建立计算机网络和数据库维护管理机制。 ?综合信息查询系统，为院领导和各科室提供科学准确的管理依据。 3．HMIS实现的功能 ?实现看病、检察、取药、划价、收费一条龙服务，苏短前台业务处理时间，减少病人重 复排队现象，改善服务质量。 ?防泄堵漏，减少病人欠费现象，以保证医院的经济收入。 ?数据高度共享，无纸化信息传递，降低管理成本，大幅度提高管理数据的准确性和实时 性。 ?实现人、财、物的规范化管理。 ?自动进行医院数据采集、统计、分析和处理，提高辅助决策系统，以缩短决策周期。 ?辅助医疗质量监测及控制。由于病人的信息已存储于计算机中，可以自动统计出各科室、 病区的各种医疗指标（如诊断情况、疗效、住院天数、费用等），供科室及医院管理人
大数据技术在高校教育教学中的应用研究
大数据技术在高校教育教学中的应用研究作者：喻琨 来源：《发明与创新（职业教育）》 2018年第5期 摘要：大数据是人类进步的重要标志，是引领社会发展的利器。文章分析了大数据技术的 含义，并提出了大数据技术在高校教育教学中具有教学决策科学化、管理精细化、教学信息化 等作用。 关键词：大数据技术；教育教学；信息化 在高等教育教学信息化发展过程中引入大数据技术，拓展了学生的在线学习空间，记录了 学生学习与成长轨迹，对高等教育教学改革具有重要的现实意义。 一、大数据技术概述 大数据技术种类纷繁复杂，其中数据库技术是核心，在信息数据整合与利用过程中发挥着 重要作用。随着经济社会的发展，大数据技术在社会各个行业中的地位日趋上升[1]。在此背景下，各个国家之间的竞争开始转变为信息资源之间的较量，掌握运用大数据的能力对国家发展 具有重要意义。因此，大数据技术在高等教育教学中的应用研究显得尤为重要。 二、大数据技术在高校教育教学中的应用 （一）教学决策科学化 在高校教育教学工作中，大数据技术的应用改变了旧的教学方式，突破了传统视野的局限。在大数据时代，教师通过在线学习平台能获取最新的教育行为数据，比如学生的资源浏览记录、学生的作业完成状况、学生的考试成绩以及学生的论坛发帖行为等，它们都以日志记录的方式 得以保存[2]。通过挖掘与分析这些实时数据，教师能及时调整教学方案，选择更优的教学策略。 （二）管理精细化 大数据技术为高等教育精细化管理提供了有效途径，能大范围提升高校管理服务水平，实 现教育服务智能化。目前，国内部分高校通过大数据技术创新来改善教育管理服务模式，并取 得了一定的成效。比如，华东师范大学通过预警技术对学生的餐饮消费数据进行记录和追踪， 一旦发现数据异常就以短信的方式询问学生是否存在经济困难。此外，大数据技术能实现教育 设备与在线学习平台的连接，通过智能化的定位和识别，追踪学习者的学习数据如学习者的心跳、呼吸频率等，分析学习者复杂的学习行为模式，并以此为依据制订精细化的人才培养机制。 （三）教学信息化 大数据技术的发展提升了教学的信息化程度，不仅突出了教学活动的个性化、灵活性与开 放性，还改善了教学环境，实现教育资源共享。同时，这也对教师的知识与技能提出了更高的 要求。 在大数据时代背景下，人与人的联系更加密切。为此，高校要成立教师教学团队或科研团队，建立跨时空的专业共同体，让教师专业分工更精细，这是大数据时代高校教师专业化分工 的必然趋势，也是精细化服务管理的必由之路。高校教师要处理好同事关系，在高校教学和科 研中分担任务，与他人分享经验，用客观、理性的眼光审视自己，学习他人的经验，取人之长，补己之短。
大数据离线分析项目(Hadoop)
大数据离线分析项目(Hadoop)
一、项目总体需求、具体设计 1、总体需求：捕获用户每天的行为数据，生成 业务日志文件，根据日志文件清洗、分析、提取出需要的价值信息（pv：页面浏览量uv：独立访客数独立IP 会话时长等），对网站的良好运营提供有价值的指标。 2、具体设计 2.1捕获（JsSDK）用户行为数据（launch 事件、pageView事件、event事件、 chargerequet事件） 2.2将捕获的数据发送给web服务器，生 成日志文件（Nginx） 2.3将日志文件上传至文件存储系统中 （Shell脚本、Flume） 2.4在文件存储系统中对日志文件进行清
洗，过滤掉脏数据和不需要的字段 （MapReuce job任务） 2.5将过滤后的日志文件导入到数据库中 （HBase） 2.6通过MapReduce程序或Hive进行统 计分析（Hive） 2.7将统计分析后的结果导入到本地数据 库中进行永久储存（Mysql） 2.8在前端进行展示 （SpringMVC+Highcharts） 二、项目架构（画图）
具体分为三个部分（如下图所示）： 数据收集层 hadoop、hive、flume、kafka、shell 数据分析层 hive、MapReduce、spark
数据展示层 springmvc + highcharts 三、技术选型、特点、为什么 1.JsSDK捕获前端页面数据。Javascript 编写 页面日志生成与发送工具（原则：保持对业务代码最小影响） 特点：采用原生的JavaScript编写，以 js文件嵌入到前端，页面触发业务所关注 的事件（按照收集数据的不同分为不同的 事件）时调用相关方法。
某医院HIS与EMR数据中心集成方案
HIS与EMf数据中心集成平台建设方案 一、概述 随着XX医院南扩工程即将完成，医院新增业务规模将不断扩大，现有的信息系统基础设施已经不能完全满足医院业务增长点要求，需要对信息系统基础设施进行升级改造。此次项目需要对医院的HIS 系统的门诊、住院2 个平台以及电子病历系统的服务器、存储平台进行升级改造主要包括：HIS 门诊数据库服务器双机系统、HIS 住院数据库服务器双机系统、电子病历数据库服务器双机系统、存储网络交换机SAN系统、多业务公用存储磁盘阵列系统、HIS中间层服务器系统、电子病历中间层服务器系统、磁带备份系统、F5 综合业务负载均衡系统、备份管理软件等。 A 4 、口、［ 二、方案设计 随着医院业务规模的增长，医院对信息系统的依赖程度越来越高，因此对信息系统的业务连续性要求提出来很高的要求。总的来说，对于数据库服务器系统，要求做到全系统高可用，对于服务器和存储设备的故障，在不需要人工干预的情况下，5 分钟内实现故障设备切换，保证医院正常运营，综合业务负载均衡系统和现有的综合业务负载均衡系统共同组成冗余集群提供负载均衡。 1）H IS门诊和住院数据库服务器系统，各配置一套双机热备解决方案，使用公用磁盘阵列系统，采用小型机服务器，配置32核心处理器，64GB内存，安装Windows 2003 企业版操作系统，SQL2005 数据库企业版，运行基于MSCS 的双机集群的数据库故障转移集群；通过双机热备的机制，在服务器硬件出现故障时实现业务切换。 2）电子病历数据库服务器系统，配置一套双机热备解决方案，使用公用磁盘阵列系统，采用小型机服务器，配置16核心处理器，32GB内存，安装Unix 操作系统，Oracle 数据库企业版，通过双机热备的机制，在服务器硬件出现故障时实现业务切换。 3）存储网络交换机用于构建整个信息系统的服务器到存储设备的核心网络连接。由于主机较多，存储设备也越来越多，对存储交换机的要求也多。此次需要配置4台24端口Fc光纤交换机，满配8GB短波模块，另外由于业务需要，处理基本软件功能外，还必须高级分区、链路聚合、全光纤级联等功能，将多个光纤交换机整合成同一的SAN 网络，作为数据存储交换的核心。 4）多业务公用存储磁盘阵列系统，计划配置2台高性能磁盘阵列，配置存储虚拟化功能，提供2个磁盘阵列之间的卷镜像能力，将存储设备故障与主机隔离开，实现任意磁盘阵列故障的情况下，不需要人工干预，前端业务能正常不间断的运行。每台磁盘阵列配置双控制
大数据在高校中的应用研究
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/006418865.html, 大数据在高校中的应用研究 作者：王红许春秀廖明海 来源：《中国集体经济》2014年第12期 摘要：随着国内大数据时代的到来，高校正常运行中产生大量数据。高校内的数据来自于不同的层次和分类，这些数据主要围绕着面对教师或学生的服务与管理而产生。文章介绍了大数据的产生的背景，大数据在高校教学和管理中的应用，以及预测大数据在高校未来的应用前景。总结了在当今决定能否“多算”的重要因素是掌握数据的多少以及对数据处理能力的高低。 关键字：大数据；高校；应用 从2012 年开始，包括复旦大学、华东师范大学、上海财经大学等在内的一批大学不约而同开展了对大数据的探索。 一、大数据产生的背景 大数据是继物联网云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。大数据主要在互联网上、物联网、社交网络、智能终端普等中产生大数据，同样大数据在企业、教学单位正常运行中产生大数据（big data）。一提到大数据，很多人都会想到4V：Volume、Variety、Velocity、Value。这4V代表了量大，从TB升级到PB甚至ZB，麦肯锡全球研究中心的最新数据显示仅2009年美国国家教育部的某信息系统的数据库就膨胀至269PB，国际数据公司（IDC）的研究结果表明2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据，而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍；多样，数据记录、网页、视频等，在校园中，学校管理、教学、科研每时每刻都在产生各种结构化以及非结构化数据；实时，处理速度快，能够反馈，并能预测社会行为；价值密度低，应用价值高。 二、大数据在高校教学中的应用 （一）为教师服务 在教师科研上，教师可以以大数据存储与智能处理方向研究课题，涉及大数据的存储、处理、检索、挖掘，如和国家电网、互联网企业建立了长期合作，从而不但可以使专业知识进行长期积累，而且还可以创收；大数据往往被用于统计、分析气候信息并用于天气预测，教师还可以进行以气象科学研究。 在教师教学上，大数据应用于课堂教学，大数据有能力去关注每一个学生的微观表现。传统教学方式下教师获得的数据有两个显著的特点：一是宏观整体性的，即通过检测分析、问卷调查、学生面谈或同学他人侧面了解等方式获得学生整体的学业水平，关心问题等。第二是经验感知性的，即教师根据多年的教学经验和日常的观察给出对学生的大概评价。运用大数据技术，不仅可以获得一个学生在一节40分钟的课堂中所产生的全息数据约5-6GB，而且可以对
医院数据抽取解决方案PDF版
医院数据抽取解决方案
文档修改记录
1数据集成及访问架构 详细的数据抽取及建设方案以临床数据中心（CDR）的数据集成建设为例，数据集成如下图所示： 图3-1 数据集成架构图 数据集成架构：下面从ETL功能架构中的抽取、清洗、转换、加载等方面对数据ETL功能框架中的关键服务进行阐述。 1）抽取：此步骤负责将数据中心所需的数据从医院各个业务系统复制数据源中提取出来。由于各个数据源内的数据及其质量各不相同，因此针对每个数据源都可能需要建立各自独立的抽取流程。抽取流程的目的在于将数据从数据源抽出并通过一组通用接口传送给数据抽取架构完成清洗及转换步骤。 2）清洗：此流程负责对数据进行清洗与确认，使之与数据仓库所要求的数据标准与质量相符合。数据清洗流程的设计可以划分为两类：一类是针对特定业务源系统编写的专用清洗程序，而另一类则是适用于各类业务源系统及数据仓库内清洗需求的通用程序。由于从源系统抽取的数据都存在不同程序的不一致性，因此可以通过使用相关规则来检查和改善数据质量。 此外，由于很多业务原系统的清洗规则和处理流程基本相同，因此应该将关键的清洗功能设计为通用函数，通过变化参数来满足不同业务源系统的清洗需求，以提高其可重用性。
3）转换：此步骤负责对源系统所抽取数据进行操作或放大。转换流程是数据在进入数据仓库前最后一次进行修改的环节。 4）加载：作为ETL流程的最后一步，加载流程负责将数据加载到最终数据结构中，这些结构可能是维度表，也可能是事实表或者事务表等。加载步骤中的关键组件是代理键管道（surrogate key pipeline），代理键管道主要用于将加载完成的数据表内自然键替换成代理键。在代理键管道内，维度表的主键与外键仍然得到保留，但是为了提升系统性能，在完成加载结束以后，一些约束条件将被去除而仅保留自然键进行。 目前，数据采集有两种方案，一种方案是通过HSB数据交换的方式进行数据的集成采集，其优点是数据的实时性高，其最大的弊端是数据的采集要依赖于业务系统的接口改造；另一种方案是通过ETL方式抽取数据，其优点是不依赖于业务系统，缺点是实时性没有HSB采集方式高，但也可通过CDC等方式实时同步数据方式进行弥补。所以建议采用CDC+ETL或transactional replication +ETL 的方式进行数据采集。 1.1ETL关键环节 ETL原本是作为构建数据仓库的一个环节，负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。现在越来越多地将ETL应用于一般信息系统数据中数据的迁移、交换和同步。 （1）数据抽取：从源数据源系统获取的数据源系统需要的数据； （2）数据转换：将从源数据源获取的数据按照业务要求，转换成目标数据源要求的形式，并对错误、不一致的数据进行清洗和加工； （3）数据加载：将转换后的数据装载到目的的数据源。 1.2数据不准解决办法 （1）分库分主题：根据业务数据抽取范围，不同主题数据分库分主题设计存储；