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健康大数据全民大健康

健康大数据全民大健康2014年12月22日，由中国通信学会主办，中国卫生信息学会、工信部电信研究院、北京公共卫生信息中心、北京健康管理协会协办的2014年中国移动医疗产业年会在京召开。此次会议以“健康大数据全民大健康”为主题，邀请了政府领导、行业专家、优秀企业、医疗机构数据与信息主管等行业精英到会参与。大会总结了移动医疗年度发展情况，展望行业发展前景与趋势。深入探讨了移动医疗产业的健康大数据服务、技术、标准、应用、创新、商业前景等热点、焦点话题。此次大会为持续服务移动医疗、智慧医疗产业，促进行业合作与交流，推动产业健康快速发展发挥了重要作用。

移动互联网的迅猛发展昭示着一个全新时代的到来，越来越多的数据走上云端，大数据技术为全行业带来了巨大的影响。有业内专家认为，在当下“无处不数据”的时代，大数据将首先为健康和医疗领域带来深刻变革，因为该领域已经走过了思想革命的概念阶段，逐步迈入商业模式创新时期。这其中的重要表现就在于互联网巨头的强势涉足。

进入2014年后，互联网公司扎堆儿投身于健康大数据应用，服务新模式呼之欲出，无形当中成了医疗信息化变革的背后推手，移动医疗的软硬件产品在此基础上不断推陈出新，使整个产业走向更加集约化、可持续的良性创新发展阶段。移动医疗的市场规模究竟有多大？有行业专家预测，2017年中国的移动医疗市场将达到125.3亿，2020年将达到1986.9亿，大概将增长15.8倍，可以预见移动医疗将是医疗信息化建设的主导趋势，健康大数据风头势不可挡。

移动医疗发展，大数据先行

随着国家“信息消费”、“健康服务业”、“人口健康信息化”等系列相关政策的制定与实施，云计算、物联网、大数据、移动互联等技术的深入应用，移动智能终端与可穿戴设

备应用也逐步成熟，致力于医疗健康服务的移动医疗产业定将大放异彩。

在12月22日下午的会议中，中国通信学会副秘书长、工信部原领导秘建虎为大会致辞：在医疗健康领域，大数据的发展更加具有广阔的前景。随着全社会对健康的重视，人们享受优质医疗健康服务的需求更加迫切。在全民健康发展的目标当中，大数据将成为重要的支撑与决定性的因素。如今移动通信发展非常迅猛，移动互联网与智能终端已经非常成熟，这些都为医疗健康大数据、移动健康、移动医疗服务提供了很好的支持与保障。

国家卫计委统计信息中心副主任王才有在大会上发表了关于“如何进行数据采集、分享，以及如何保证数据安全”的讲话。他指出，2014年是中国移动医疗年，健康大数据场景下的移动互联，有三方面的内容需要深刻剖析：第一方面，数据驱动医学――医学的发展离不开数据的支持。第二方面，数据如何支持医疗业务，让数据有效地支持医疗服务，支持公共卫生，以及现在经常被提到的公众健康。第三方面，医疗大数据、大健康的发展，对移动医疗技术与服务提出了新的发展机遇和挑战。

而在健康大数据的实际应用方面，北京市公共卫生信息中心副主任谢学勤做出了更好的讲解。她以儿童医院每天门诊量已经超过一万多为例引出大数据在健康服务方面的应用。“我们有很多数据的支持，如果能够提前预测疾病的爆发，将消息推送给很多家长，比如这轮感冒主要以咳嗽为主，应该怎么去预防，可能一些简单的防治在家中就可以做到。”谢学勤说。大数据可以把很多不同行业的数据关联起来，将各个领域内的数据综合起来，这样才能发挥更大的作用。

中国移动和中国电信两大巨头是移动医疗服务产业的先行者。中国移动通信有限公司政企分公司副总经理刘金鑫、中国电信医疗信息化兰州基地总经理吴隽分别从中国移动和中国电信两家通信巨头的角度阐述了其在医疗产业方面的思考，以及作为运营商所看到的移动医疗发展前景。

东软集团高级副总裁卢朝霞以“云医院的思考与实践”为主题与大家分享了东软在“云医院”、“云医疗”方面的建设成果和思考，阐述了“云医院”这种兼商业创新与技术创新为一体的模式给移动医疗带来的变革。IBM中国医疗及生命科学事业部总经理刘洪阐述了IBM在移动医疗行业的进展以及创新；好医生集团董事长高瞻讲解了好医生集团基于“数据管理”的协同合作模式，强调无论是大数据还是移动医疗，促进互联互通变为互利互用才能使数据活起来，只有将技术、业务分析、解决方案结合在一起，成本才能转变成为盈利。

健康大数据在各行业的应用

在“应用与服务论坛”板块中，中科院健康信息学重点实验室主任张元亭和与会嘉宾一起分享了“可穿戴式‘超级智能’技术与产品创新”主题演讲。介绍了其团队的超级智能化可穿戴设备等成果。张元亭表示，医疗设备尤其是可穿戴设备的发展，与移动健康的发展应该是并驾齐驱的。

中华医学会健康管理分会心理学组织秘书长、北京健康管理协会心理健康促进专家委员会委员张妮的题目是“心理健康大数据的建设与现代模式的发展”，得益于在临床医学经验和心理学方面的建树，张妮指出，心理学方面的大数据研究会推动整个医学模式的转变。

“掌上医院”是移动互联网医疗深入人心以来，用户接触最多的产品。苏州智康信息科技有限公司CEO田源从看病难的问题着眼，从“掌上医院”能够帮助患者、医生的同时，让患者获得更好的就医体验，同时让医院也建立线上线下的互动联系方面深入探讨了“掌上医院”的巨大发展空间。容联云通讯常务副总经理韩冬作了题为“通讯云‘连接’移动医疗”的主题演讲；慈铭健康管理集团副总李妍就“大数据模式下的健康服务业发展”为题与大家分享了慈铭健康管理理念；山东优加利信息科技有限公司创始人首席设计师张锦景做了《基于物联网构架的心脏远程实时监护系统》报告。演讲嘉宾分别从不同角度阐述

了大数据在各个医疗健康行业的应用，以及移动医疗的价值和衍生行业的发展，可谓精彩纷呈。

预测移动医疗产业2017年超整体医疗50%

可穿戴设备的研发一直与移动医疗的发展同步，而大会的最后一个主题“可穿戴设备与健康大数据”也恰好迎合了当前移动医疗的热点与亮点。美国德睿医疗咨询（上海）有限公司总经理刘晓同全体与会人员讨论了医疗大数据的范围和潜在价值。他指出，纵观医疗大数据的价值实现，以及整个大数据在不同行业的不同应用案例，说明只有把计算机科学和医疗行业的经验结合在一起，才能实现大数据的移动医疗服务价值。那么如何将大数据的价值呈现出来，则要从两个维度来努力：一是数据质量的提升，二是数据能力在不同场景、不同医疗行业上的提升。最后，刘晓还分享了操控大数据在医疗行业的一些实际案例，以及大数据在医疗和电子病例上的挖掘和分析。

东软熙康科技有限公司的副总裁蔡鸿宇在医疗信息化领域当中有相当独到的见解。从医疗对信息化的根本诉求，到安全高效公平和全流程管理的云医院，以及熙康腕表、熙康一体机等可穿戴设备的展示，蔡鸿宇都一一呈现给在座观众，他说：“熙康已经开始做的健康管理中心，从前端的服务整合到后面的资源整合，都在稳步推进。”

百年养生集团的董事长马宏达、招商信诺的副总裁周烨、健康微能量CEO钟宏分别发表了主题演讲，易观智库的林文斌发表了《中国移动医疗市场专题报告》，整体分析了传统企业互联网化的过程，并得出整个移动互联网的发展趋势。2014年，整个移动用户的规模已经突破七个亿，可以看出整个移动互联网整体规模处于一个比较快速发展的阶段。目前，移动医疗产业市场占整个医疗1/4，预计2017年超过50%。

到2014年12月，中国移动医疗产业大会伴随着移动医疗产业的发展已经连续成功举办了四届，受到业内专家普遍关注与认可，现已成为移动医疗、智慧健康行业年度盛会。

此次年会正式成立“智慧医疗专家委员会”，为中国智慧医疗产业发展提供前瞻的思想与观点，为产业合作与健康发展献计献策，共推移动医疗产业发展。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合，分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现（广州城市职业学院广东广州510405）摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。一、研究的意义目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析大数据分析处理架构图数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性；计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

医疗健康大数据分析平台与智能服务可行性研究报告

医疗健康大数据分析平台与智能服务项目可行性研究报告

目录第一章项目概述....................................................................................................... I 1.1. 项目名称.. (9) 1.2. 项目建设单位及负责人、项目责任人 (9) 1.3. 可行性研究报告编制单位 (9) 1.4. 可行性研究报告编制依据 (9) 1.4.1. 国家和省、市政府相关规划和文件 (9) 1.4.2. 国家、省及行业法律法规和政策性文件 (10) 1.4.3. 现行的行业技术质量标准规范 (10) 1.5. 建设目标、规模、内容和建设期 (12) 1.5.1. 建设目标、规模 (12) 1.5.2. 主要建设内容 (13) 1.5.3. 项目建设期 (13) 1.6. 项目总投资及资金来源 (13) 1.7. 经济与社会效益 (13)

1.8. 主要结论与建议 (14) 1.8.1. 主要结论 (14) 1.8.2. 建议 (14) 第二章项目建设单位概况 (16) 2.1. 项目建设单位与职能 (16) 2.1.1. xx省卫生和计划生育委员会基本情况 (16) 2.1.2. 华中科技大学基本情况 ................................................... 错误!未定义书签。 2.2. 项目实施机构与职责 (16) 第三章项目建设的必要性 (17) 3.1. 项目提出的背景和依据 (17) 3.2. 现有信息系统装备和信息化应用状况 (17) 3.2.1. xx省卫和计划生育委员会项目完成情况 (17) 3.2.2. 华中科技大学项目完成情况 (18) 3.2.3. 数据中心基本建设 .......................................................... 错误!未定义书签。 3.2.4. 网络基本架构 (18) 3.2.5. 标准与规范 (19) 3.2.6. 平台信息采集的内容....................................................... 错误!未定义书签。 3.3. 目前存在的主要问题和差距 (21) 3.4. 项目建设的意义 (22) 3.5. 项目建设的必要性 (22) 3.5.1. 促进健康中国发展所需 (22)

大数据分析平台

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/4311492713.html, 大数据分析平台作者：郑纬民陈文光来源：《中兴通讯技术》2016年第02期摘要：认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性，忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性，而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡，是未来的重要发展方向。关键词：大数据；分布与并行处理；并行编程；容错；可扩展性 Abstract：Existing big data analytic platforms， such as MapReduce and Spark， focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words：big data； distributed and parallel processing； parallel programming； fault tolerance； scalability 随着信息化技术的发展，人类可以产生、收集、存储越来越多的数据，并利用这些数据进行决策，从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多，比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性，即数据量大（Volume），到达速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。大数据分析利用数据驱动的方法，在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。由于大数据的3V属性，需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求，因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术，虽然具有很强的数据访问和计算能力，但其使用的MPI编程模型编程较为困难，对容错和自动负载平衡的支持也有缺陷，主要运行在高成本的高性能计算机系统上，对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难，负载不平衡和容错困难的问题，业界发展出了一系列技术，包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台，是目前较为流行的大数据处理生态环境，得到了产业界的广泛使用。但是在文章中，我们通过分析认为：MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则，而在系统的处理性能上做了过多的让步，使得所需的处理资源过多，处理时间很长，这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系，我们提出了一种

健康大数据分析报告

2015年12月出版

正文目录 1、医疗行业市场空间广阔，互联网医疗方兴未艾 (4) 1.1、医疗行业发展空间广阔 (4) 1.2、互联网医疗方兴未艾 (7) 2、对接医院与患者的互联网医疗平台有望闭环 (11) 2.1、互联网医疗具有7 大类别，其闭环需构建三大要素 (11) 2.1.1、互联网医疗具有7 大类别 (11) 2.1.2、互联网商业模式的闭环需要从三大要素的构建着手 (12) 2.2、我国医疗服务的特点决定医院成为最好的流量入口 (13) 2.2.1、医生资源成为互联网医疗流量导入的关键 (13) 2.2.2、对接公立医院是卡位医生资源的关键 (15) 2.3、对接医院与患者的互联网医疗平台具有强用户粘性 (16) 2.3.1、医疗资源配置不合理是看病难与看病贵的核心原因 (16) 2.3.2、对接医院与患者的模式将成为优化医疗资源配置重要手段 (18) 2.3.3、第三方平台有望形成对医疗资源的广泛覆盖 (20) 2.4、分级诊疗将推动互联网医疗平台模式落地 (21) 2.4.1、分级诊疗势在必行 (21) 2.4.2、政策与技术双重推动，第三方互联网平台运营分级诊疗将成趋势 (23) 2.5、健康大数据运营打开互联网医疗长期价值空间 (25) 2.5.1、健康大数据价值巨大，亟待挖掘 (25) 2.5.2、我国健康大数据融合开始启动 (28) 2.5.3、平台模式成为转型数据运营的最优路径 (29) 3、由提供产品到数据运营，医疗信息化厂商涅槃 (31) 3.1、医疗信息化厂商具有与医院连接形成平台的优势 (31) 3.2、把握具有综合产品能力与跨区域优势的医疗信息化龙头 (34) 4.3、美国价值医疗促进健康大数据应用 (36) 4.3.1、Athenahealth 打通健康大数据运营获得高估值 (39) 4.3.2、Practice fusion：数据运营的典型 (41) 5、主要公司分析 (42) 5.1、创业软件：向健康大数据运营平台转型 (42) 5.2、万达信息：建立健康大数据运营平台 (43) 5.3、卫宁软件：医院信息化高速扩张，B2B2C 战略转型互联网医疗 (44) 5.4、银江股份：通过社区医疗和健康管理O2O 变现 (45) 5.5、海虹控股：医保资源优势显著，PBM 模式的最佳标的 (45) 5.6、延华智能：以城市级医疗数据平台打造健康管理闭环 (46) 5.7、万方发展：覆盖医院数量有望快速提升 (47) 5.8、东华软件：互联网医疗生态体系蓄势 (48) 6、健康大数据行业投资结论 (49) 6.1、边界扩张和衍生产业的发展推动健康服务产业10 万亿空间 (49) 6.2、医改不断推进，大数据发展行动纲要出台打消数据运营的政策疑虑 (49) 6.3、健康大数据运营具有生态化特征，是互联网医疗最具前景的方向 (50) 6.4、第三方平台有望成为健康大数据运营的主流模式 (50) 6.5、医疗信息化厂商占据关键入口，转型健康大数据运营平台具有天然优势 (51)

医疗健康大数据应用实例与系统资料

医疗健康大数据：应用实例与系统分析 1 、概述随着信息技术和物联网技术的发展、个人电脑和智能手机的普及以及社交网络的兴起，人类活动产生的数据正以惊人的速度增长。根据国际数据公司（International DataCorporation，IDC）的报告，仅2011年，全世界产生的数据就有1.8 ZB（1 ZB≈1 021 byte），并且平均每5年增长9倍[1]。大数据一词由此而生。大数据是指难以被传统数据管理系统有效且经济地存储、管理、处理的复杂数据集。大数据一般以PB为单位计量，并包含结构化、半结构化、无结构化的数据，大数据给数据的采集、运输、加密、存储、分析和可视化带来了严峻的挑战[2]。与传统数据相比，大数据包含5个V特性：Volume（数据规模巨大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（数据产生的数据非常快）、Veracity（分析结果取决于数据准确性）、Value（大数据一般包含非常重要的价值）[3]。大数据带来了存储、管理、处理数据的挑战，也带来了发掘数据中新的价值的机遇。多个行业已经利用大数据改善业务，例如金融业、零售业、生命科学、环境研究。大数据市场估计每年会增长50亿美元的价值，到2020年将达到600亿美元的价值[4]。医疗健康行业目前面临着巨大的挑战，其中，最主要的挑战包括：急剧升高的医疗支出、人口老龄化带来的慢性疾病问题、医疗人员短缺、医疗欺诈[5]等。国家统计局的数据显示，我国2013年医疗卫生总支出为31 668亿元，较2012年上升12.6%，并且已经连续8年每年增长超过10%。医疗支出已经占据了社会总支出很大的比例，在可以预见的将来，医疗支出将会持续增长。然而，根据美国医学研究院（Institute of Medicine，IOM）的一篇报告，如今医疗健康支出的1/3被浪费而没有用于改善医疗。这些浪费包括不必要的服务、行政浪费、昂贵的医疗费用、医疗欺诈和错失预防的机会[6]。为了保持竞争力，医疗机构必须把数据作为一种战略资产，分析数据以达到提高诊断准确度、提高疗效、降低费用、减少浪费的目的。医疗健康机构采用大数据可以有效地帮助医生进行更准确的临床诊断；更精确地预测治疗方案的成本与疗效；整合病人基因信息进行个性化治疗；分析人口健康数据预测疾病爆发等。利用大数据技术还能有效减少医疗成本，麦肯锡全球研究院预计使用大数据分析技术将每年为美国节省3 000亿美元开支。其中，最有节省开支潜力的两个方面包括临床操作和研发[7]。利用大数据技术帮助医疗企业实现其业务的例子正在快速增多。比如，ActiveHealthManagement收集用户健康方面的数据以帮助用户实现健康管理；CancerIQ整合临床数据和基因数据帮助实现癌症的风险评估、预防和治疗；CliniCast利用大数据预测治疗效果以及降低花费。本文首先介绍医疗健康行业的大数据特点以及大数据技术背景，然后举例说明目前大数据在医疗健康行业的应用，最后分析目前的医疗健康大数据系统及其相关技术。 2、背景知识 2.1 大数据处理方法根据麦肯锡全球研究院2011年的报告，适合大数据的处理技术包括：关联规则学习、分类、聚类分析、数据融合、机器学习、自然语言处理、回归、信号处理、仿真、可视化[8]等。其中，关联规则学习是挖掘各个变量间有趣的关系，比如在零售中发现经常被一起买的商品，便于促销；分类是通过训练已有的数据集来有效识别新的数据，比如预测用户的购买行为；聚类分析是按数据相似程度将整个数据集分为多个小规模的数据集；数据融合是将多个数据源的信息整合分析以产生新的更加精确、连续、有价值的信息；机器学习是一类算法的总称，关注设计算法自动识别数据中的复杂模式；自然语言处理关注计算机与自然语言的联系，帮助计算机识别人类语言；回归是一组统计算法，用来判断因变量与自变量的关系，以帮助预

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的

大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案

在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。一、平台架构大数据分析平台的拓扑架构如下图所示：其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。大数据分析平台的系统架构如下图所示：

系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括： (1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。二、关键技术建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术，主要包括： 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。

医疗健康大数据服务平台技术架构

医疗健康大数据服务平台技术架构医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。作者：佚名来源：河流大数据|2017-01-07 11:45 收藏分享医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。医疗健康大数据服务平台总体架构如下图所示。图医疗健康大数据服务平台总体架构如上图所示，医疗健康大数据服务平台分为资源层、服务层和展现层。其中层功能如下： 1、展现层负责对用户提供医疗健康信息、以及分析与挖掘信息服务，支持4大类用户，包括：社会公众、医务工作者、卫生主管部门和第三方机构。通过本平台，既可以获得医疗健康数据服务结果展示，也可以获得医疗健康数据分析与挖掘服务结果展示。本平台对外提供Web页面接入方式或移动通讯终端(android、iOS)接入方式。 2、服务层

服务层主要是平台建设过程中能够提供的所有应用相关服务。应用服务大致可分为业务应用类服务、数据资源类服务、工具软件类服务和其他类服务。业务应用类服务主要面向不同的用户提供解决具体业务功能需要，主要包括公众服务、医院诊疗服务、综合卫生服务、大数据分析服务等;数据类服务按业务所划分的各类数据服务。工具软件类服务主要提供给数据的维护和采集、清洗、整合、分析、统计等。 3、资源层资源层负责医疗健康大数据和数据分析与挖掘相关应用资源的一体化存储和管理。资源层又可分为三层：虚拟化业务管理平台、虚拟化数据管理平台和物理资源层。其中：物理资源层提供各种数据资源、应用资源的实际存储，包括：医疗健康相关的所有数据，建设的数据资源中心和应用服务资源中的所有资源。本层将提供关系数据库系统、非关系数据库、数据仓库等多种类型的数据管理系统。虚拟化数据管理平台采用虚拟化技术对所有物理资源进行封装，对上层提供各种虚拟化资源。对内部，虚拟化数据管理平台通过异构式数据集成与管理、虚拟化资源调度、数据划分、负载均衡、实时备份监控、故障恢复等多种手段保证整个平台的高性能、高可用性、高可扩展性。虚拟化业务管理平台负责对所有的应用服务相关资源进行管理和调度。根据功能，它又可以划分为：虚拟化数据资源中心和虚拟化应用服务组件资源中心。其中：数据资源中心针对不同的需求，对不同业务部门不同结构数据进行分析、抽取、加工，形成面向主题的综合数据，为组织内各个层面的人员提供高效的、用于宏观决策的各种信息。应用服务资源中心应用服务组件资源中心通过提供数据挖掘等服务，使卫生行业管理者们能够利用各种历史数据和现在的数据进行各种复杂分析、预测和辅助决策。【编辑推荐】 1.大数据应用发展方兴未艾数据革命蓄势待发 2.一个大数据应用是如何炼成的？ 3.公安大数据应用研究 4.腾讯周东祥：腾讯游戏大数据应用技术架构 5.大数据应用于教育行业的十大案例（国内篇+国外篇）

大数据分析处理与平台架构技术研究

2019.03 1概述当前，大数据已成为一种新的国家战略资源，引起了学术界、产业界、政府及行业用户的高度关注。国外方面，美国、日本以及欧盟等都相继制定了促进大数据产业发展的政策，积极构建大数据生态，实施大数据国家战略。国内方面，国务院已于2015年8月印发了国发〔2015〕50号《促进大数据发展行动纲要》，系统的部署了关于大数据的发展工作。中国工业和信息化部于 2017年1月发布了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，对于国家实施大数据战略和推动大数据健康发展起到了很好的作用。2018年中国国际大数据产业博览会在贵州省贵阳市召开，汇集了全球的大数据领域专家和业界的精英，具体探讨了关于大数据行业发展现状和趋势。大数据已成为当前D T 时代研究热点，随之而来的大数据采集、大数据存储与管理、大数据分析和数据处理、大数据可视化、大数据安全与隐私保护技术等体现大数据价值的研究不断涌现。大数据分析可直观洞悉大数据背后隐藏的数据特征，经过处理后可获得有用的价值信息。随着数据科学与大数据技术的发展，通过大数据技术分析与处理的手段和解决各类实际问题越来越受到人们所重视。大数据处理平台是集数据分析、数据采集、数据存储与管理、数据计算与数据可视化以及数据安全与隐私保护等功能于一体，为人们通过大数据分析处理手段和解决问题提供技术和平台支撑。 2大数据分析与处理数据分析是从海量数据中提取信息的过程，以机器学习算法为基础，通过模拟人的类的学习行为，获取新的知识或技能，不断改善分析的过程[1]。大数据分析是实现大数据价值的重要途径，通过分析可以总结大数据中出现的规律，从而更好地理解现实，预测未来，实现基于数据的决策[2]。大数据分析主要是指对海量的数据进行分析。在大数据时代，数据在社会中扮演者越来越为重要的角色，然而数据通常并不能直接被人们利用，要想从大量的看似杂乱无章的数据中揭示其中隐含的内在规律，挖掘出有用信息以指导进行科学的精准推断与决策，需要对海量的数据进行分析。在大数据分析中，对于获取到的数据首先想到的是从一个相对宏观的角度来观察一下该数据有什么特点，即是分析一下该数据的特征。对于有限的数据，可以通过频率分布直方图来观察数据的分布，将数据取值范围划分成若干个区间，统计数据落入每一个区间的频率[3]。当数据量足够多的时候，如果把数组不断加大，让组距小到趋近于 0，把纵坐标的频率除以组距，可以得到概率密度函数基金项目：黔东南州科技计划项目资助：基于大数据的电商数据信息智能推荐服务及应用研究（项目编号：黔东南科合J 字[2017]001）；贵州省教育厅普通本科高校自然科学研究项目：基于拟态计算的高效能大数据应用平台构建研究（项目号：黔教合K Y 字 [2018]356）。作者简介：龙虎（1979-），男，副教授，研究方向：大数据分析与可视化、智慧教育、数字媒体技术。收稿日期：2018-12-20 大数据分析处理与平台架构技术研究龙虎，李娜（凯里学院，贵州凯里556011）摘要：大数据分析可直观洞悉大数据背后隐藏的数据特征，经过处理后可获得有用的价值信息。大数据处理平台是集数据分析和数据采集、数据存储与管理、数据计算与数据可视化，以及数据安全与隐私保护等功能于一体，具有精准的数据统计分析与数据挖掘等功能，为人们通过大数据分析处理的手段和解决问题提供了技术和平台支撑，满足大数据分析与处理的需求。通过运用文献研究法和系统法，对大数据分析与处理的相关概念进行了梳理，提出了大数据处理平台架构，希望该研究能为大数据分析处理以及大数据处理平台的研究者提供参考和借鉴。关键词：大数据分析处理；平台；架构 88 DOI:10.16184/https://www.wendangku.net/doc/4311492713.html,prg.2019.03.027

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全国十大大数据分析平台靠谱的大数据分析平台有哪些什么是大数据？大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。借助大数据工具及相关技术，可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。那么，在人人都讲大数据的互联网时代，国内到底有哪些靠谱的大数据分析平台呢？鹿豹座平台小编对比了数十家，最终选出以下十家权威的大数据分析平台。阿里巴巴数据，是阿里巴巴集团的核心资产，阿里生态中的各项业务，都是宝贵的用户数据来源地。阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。数据已融入阿里的生态，正以最新的形式，最具创意的应用，迸发出强劲的生命力。百度百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。腾讯腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。

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