2023年医疗大数据分析报告.docx

医疗大数据分析报告 1什么是大数据。云中大数据。融合技术 如今，大数据分析和云计算是全球企业最为关注的两大it话题，大数据分析提供独具价值的洞察，帮助企业打造竞争优势，启迪创新，推动收益增长。作为it效劳的交付模式，云计算可以增强业务灵活性，提高生产力，同时增加效率，降低本钱。 2大数据能给我们带来什么。 中国社会的急剧开展带来了数据的暴增，从街头的交通摄像头到商场的打折信息，再到网商的用户资料、信息，无不充满着大量的数据，而在这背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业时机。 大数据究竟能给我们带来什么。 信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程，呈现跨越式的特征。比方 里的信息不断地堆积，从最开始的通讯录到短信、彩信，再开展到现在的智能 时代，更多的来自于应用的数据如微博等正在积累起大量的数据信息。放大到社会而言，产生的数据更是异常庞杂。毫无疑问，大数据时代已经来了。 什么是大数据。 ，数据已从tb级别跃升至pb级别；对大数据，现在比拟流行的是用4个“v〞来总结其四个层面的含义：容量巨大（volume） 数据类型多（variety），从普通的文字、视频、图片到逐渐增多的地理位置信息等，类型纷繁，已无规律可循；价值密度低（value），以视频为例，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据也许只有一两秒；处理速度快（velocity），实时分析对某些应用才更有意义，而不是批量式分析，即时处理已经成为趋势之一。 大数据的开展趋势和带来的时机 在大数据概念出来之前，个人制造的数据往往被忽略，企业数据被谈及的更多。企业内部的数据多数都是结构性数据，并被企业在或多或少地利用着，无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。面对这些应用需求，企业依托自身的数据库系统就可以解决，例如应用少量x86效劳器、客户端，再加上sybase系统、oracle系统、unix系统等。 随着互联网的快速开展，在企业数据还没有井喷的时候，我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了，比方社交、交互式应用带来了大量的网络数据，这种非对称性数据充满在我们周围，包括网络日志、点击流、 记录、医疗记录、传感器和监控摄像头等等，各种来源的巨量数据种类丰富，让人无所适从。此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘，无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。很多时候，也许我们会认为这些数据里会有价值，但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。因此，对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。 比方说，在淘宝庞大的用户群中，淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求。一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求。越来越多的应用需求推动着大数据的开展。更主要的是，未来可能各种传感器会出现在社会的各个地方，数据会更多，比方交通、医疗等等，数据的采集已经不是问题，难点已经转换为处理和分析。如此巨量的数据，处理难度可想而知。 大数据给中国市场带来什么。 大数据应用需求在中国更加明显。中国人口众多，各行各业都呈现出极快的增长速度，电商、快递、微博、社交等都承载了大量的个人信息；大型超市、卖场、商场、银行等集聚了大量交易信息，日新月异的城市建设中，连接着更多数据采集传感器和嵌入式设备的物联网开始成型……大数据的时代正在到来，不仅有机遇，也存在挑战，且机遇大于挑战。 目前，网络搜索曾经在数据分析方面获得了一些时机，但远远不够，而且也是在相对偏窄的一个区域内利用信息，更多的数据散落在社会各个环节中，梳理分析出这些大数据带来的商业时机逐渐凸显价值。在中国市场，工信部发布的物联网“十二五〞规划上，把信 息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成局部。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息平安技术，也都与大数据密切相关。 大数据背后的商业时机 在实现大数据的过程中，硬件和软件供应商都可以找到适宜的位置和方法来实现自身的价值，因为大数据的实现需要硬件具备足够的性能、灵活性以及可靠性和软件层面的优化支持。从目前的企业计算领域来看，ia架构是承载和实现大数据的理想平台。对于数据分析来说，基于英特尔至强处理器的双路/多路平台具备开放式、普及性、易优化、灵活易扩展等特点，是实现大数据应用的出色载体。英特尔的双路至强处理器已经通过实践验证了自身在计算能力的领先性，而以其为根底的主流效劳器和存储系统具备无可比拟的扩展性。对于商业智能来说，基于英特尔至强处理器的多路平台那么具备高性能、高能效、灵活扩展以及高性价比等优势。 此外，英特尔还拥有类似于英特尔发行版hadoop这样的开源分布式架构以及相关的软件工具如编译器、函数库等，英特尔已经形成了完整的大数据解决方案。英特尔提供经过验证的方法和工具来优化hadoop部署，包括具有代表性的hadoop应用集合hibench，和基于数据流的hadoop性能分析工具hitune等等。hadoop对海量数据处理的支持，可以让用户不再依赖价格高昂的大型专有设备，而是通过大量x86效劳器集群就可解决——利用较高性价比的x86效劳器来搭配并行计算架构，从而可以以最符合经济效益的方式完成庞大的计算任务。 对于国内市场而言，对于大数据应用时机的重视和抓取已经越创造显，作为世界上人口最多的国家，中国产生数据的潜力可想而知，即便能掌握其中一局部大数据，对于企业开展也具有不可估量的价值。比方微博等社交网络平台上产生的大量碎片化信息，如果被合理应用，并精准分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，那么就能掌握下一个互联网开展时机抑或革命，这还仅仅是互联网层面，放眼到全行业，可以利用的时机那么更多。而英特尔与产业合作伙伴的强大产业生态链能够满足行业需求的同时在大数据时代用创新技术将大数据背后的价值一一呈现，并促进更多商业时机的出现。 3大数据：落地正当时我们正处于一个信息大爆炸的时代：宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，视频通讯、医疗影像、地理信息、监控录像等视频记录，传感器、导航设备等非传统it设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据正在充满整个网络。据权威市场调查机构idc预测，未来每隔18个月，整个世界的数据总量就会翻倍；到2023年，整个世界的数据总量将会增长44倍，到达35.2zb（1zb=2023亿tb）。“大数据〞时代正在来临。 “大数据〞的价值 所谓“大数据〞，一般具有几个特点。首先是数据量很大，已经从tb级跃升至pb级；其次是区别于传统的数据结构，“大数据〞时代的数据结构比拟复杂，超过80%都是非结构化数据，比方道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中rfid的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据等。这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三，数据更新快，比方视频监控每秒钟都在进行，微博随时都有人在更新；最后，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。这两点就要求新的it系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。比方在某一天，你需要从监控录像中找出某个人，那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据〞的这些特点，对数据搜索及管理提出了更高要求，因为在“大数据〞时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。 全球知名咨询机构麦肯锡在关于“大数据〞时代的研究报告中指出，数据已经渗透到了每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。在互联网时代，数据本身就是资产，而“大数据〞那么意味着这些资产正在变得庞大无比。虽然云计算可以为数据资产提供保管的场所和访问的渠道，但如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活效劳，那么是“大数据〞时代的核心问题。这就好比一座日益膨胀的矿山，虽然其中蕴含着大量的贵金属，但是要想获得这些价值，就必须解决筛选冶炼的问题。 “大数据〞对it解决方案提出更高要求 在“大数据〞时代，超过80%的数据都呈现非结构化状态，这些数据正在持续不断地增加，并且需要长时间存储，非热点数据也会被随机访问。这种情况与传统的、基于关系型数据库的核心数据存储方式有显著的差异。这种差异，使得传统的数据存储和管理解决方案无法胜任“大数据〞时代的分析、管理和挖掘工作。传统的关系型数据库以及数据分析软件处理的结构化数据通常是gb级别的，很难适应“大数据〞时代tb、pb级复杂数据类型的检索分析。同时，因为“大数据〞时代数据每时每刻都在快速增长，传统解决方案也无法适应这种近乎无限的扩张性。为了适应“大数据〞时代的到来，企业需要从技术、应用、硬件等各个层面做好准备，采用更新的it解决方案，才能满足“大数据〞收集、存储、管理和分析的要求。 “大数据〞时代的it解决方案，需要容纳数量庞大的用户和数据生产者，能够从企业及社区网络、移动智能终端、传感器及物联网、定位及地理信息设备中获得大量的视频、语音、图片、文字、产品信息、地理信息、时间信息等非结构化数据，并对这些海量复杂数据进行分析和挖掘，从而获得真正有价值的数据用于后续的经营。这种应用模式，要求“大数据〞时代的it解决方案具备可变的数据接口和高效的数据导入、管理、分析、统计技术；能够支持pb级别的数据、支持非结构化以及结构化数据、支持每秒万次级查询，拥有更高的系统可靠性以及更高的统计分析效率，这就对计算能力、内存数据处理能力和管理能力提出了非常高的要求。 对于企业而言，“大数据〞时代爆炸性增长的数据既是巨大的机遇，也将是巨大的挑战。在“大数据〞时代，it解决方案既要能够更高效、低本钱的存储和管理，也要能够更快速、灵活及稳定的检索和分析。而在这些方面，已经有不少厂商在努力围绕大数据整合解决方案，英特尔就是其中的佼佼者。首先，ia架构广泛的普及率可以为企业提供更高的一致性，是承载和应对“大数据〞的理想平台。英特尔(R)至强(R)处理器拥有更高的计算性能和内存数据处理能力，以其为核心的效劳器和存储系统具备开放式、普及性、易优化、灵活等特点，具备无可比拟的扩展性，非常适合应对“大数据〞的挑战。除此之外，英特尔还有包括hadoop这种开源架构等软件方案（如编译器、函数库等），也将对“大数据〞的处理提供了更高的效能。这些软件方案通过优化底层算法，可实现更高的应用效率和更均衡的计算存储分布；与英特尔硬件技术相结合，可以提供更高的平台性能。同时，还能提供跨数据中心的hbase数据库虚拟大表功能，并且实现了hbase数据库复制和备份功能，在功能方面也更适应“大数据〞时代管理分析的需要。这一切，都为收集数据、分析数据、优化数据、利用数据提供了坚实的根底。 中国的“大数据〞时代 “大数据〞时代的核心应用就是对的数据进行分析来为未来开展和企业经营提供参考。作为一个人口大国，中国在“大数据〞时代拥有巨大的时机和挑战。时机在于，我国拥有世界上最多的人，从而可以提供最多的数据以供分析挖掘。而挑战那么是，我们怎样才能从海量的数据中找出价值。凭借庞大的人口基数和市场，我国各行各业的规模都在不断扩大，从而制造出庞大的数据。电商、快递、企业的网站和it系统都承载了大量的数据；传统的大型超市、卖场、商场也集聚了大量的信息。特别是移动互联浪潮下各种手持智能终端的普及和定位设备的应用，也在不断产生大量的数据。如果能够对这些数据进行分析挖掘，找出有价值的信息，就能够大大促进中国企业的开展。比