第一篇：大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的需求報(bào)告

大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的需求報(bào)告

提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具，數(shù)據(jù)可視化工具、數(shù)據(jù)校驗(yàn)工具、數(shù)據(jù)導(dǎo)出工具和公共的數(shù)據(jù)查詢接口服務(wù)管理工具是建立大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的方向。

一、項(xiàng)目范圍的界定

沒有明確項(xiàng)目邊界的項(xiàng)目是一個(gè)不可控的項(xiàng)目?；诖髷?shù)據(jù)分析平臺(tái)的需求，需要考慮的問題主要包括下面幾個(gè)方面：

（1）業(yè)務(wù)邊界：有哪些業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)需要接入到大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。（2）數(shù)據(jù)邊界：有哪些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需要接入大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，具體的包括哪些表，表結(jié)構(gòu)如何，表間關(guān)系如何（區(qū)別于傳統(tǒng)模式）。（3）功能邊界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必須明確界定，該部分詳見需求分析；

二、關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程分析

業(yè)務(wù)流程主要考慮包括系統(tǒng)間數(shù)據(jù)交互的流程、傳輸模式和針對大數(shù)據(jù)平臺(tái)本身涉及相關(guān)數(shù)據(jù)處理的流程兩大部分。系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交互流程和模式，決定了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)和設(shè)計(jì)，因此必須進(jìn)行專項(xiàng)分析。大數(shù)據(jù)平臺(tái)本身需要考慮的問題包括以下幾個(gè)方面： 2.1 歷史數(shù)據(jù)導(dǎo)入流程 2.2 增量數(shù)據(jù)導(dǎo)入流程 2.3 數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)流程 2.4 數(shù)據(jù)批量導(dǎo)出流程 2.5 數(shù)據(jù)批量查詢流程

三、功能性需求分析 3.1.歷史數(shù)據(jù)導(dǎo)入 3.1.1 XX系統(tǒng)數(shù)據(jù) 3.1.1.1 數(shù)據(jù)清單… 3 3.1.1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則… 3 3.1.1.3 界面… 3 3.1.1.4 輸入輸出… 3 3.1.1.5 處理邏輯… 3 3.1.1.6 異常處理… 3 3.2 增量數(shù)據(jù)導(dǎo)入 3.3 數(shù)據(jù)校驗(yàn) 3.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)出 3.5 數(shù)據(jù)查詢

四、非功能性需求 4.1 性能 4.2 安全性 4.3 可用性 …

五、接口需求 5.1 數(shù)據(jù)查詢接口 5.2 批量任務(wù)管理接口 5.3 數(shù)據(jù)導(dǎo)出接口

六、集群需求

大數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)特點(diǎn)，決定項(xiàng)目的實(shí)施必須考慮單獨(dú)的開發(fā)環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境，否則在后續(xù)的項(xiàng)目實(shí)施過程中，必將面臨測試不充分和性能無法測試的窘境，因此前期需求分析階段，必須根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模和性能需求，構(gòu)建單獨(dú)的開發(fā)環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境。6.1開發(fā)環(huán)境 6.1.1 查詢服務(wù)器 6.1.2 命名服務(wù)器 6.1.3 數(shù)據(jù)服務(wù)器 6.2 生產(chǎn)環(huán)境 6.2.1 查詢服務(wù)器 6.2.2 命名服務(wù)器 6.2.3 數(shù)據(jù)服務(wù)器

七、其他 …

第二篇：2015中國餐飲消費(fèi)需求大數(shù)據(jù)分析報(bào)告

2015中國餐飲消費(fèi)需求大數(shù)據(jù)分析報(bào)告

“口味”仍舊是餐飲消費(fèi)者最關(guān)注的因素，也是差評最高的因素。如何提升“口味”是餐飲發(fā)展重中之重。

該報(bào)告從互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)洞察消費(fèi)者需求為出發(fā)點(diǎn)，以包括爬蟲技術(shù)-信息歸類算法-情感判斷算法在內(nèi)的智能語義分析處理方法為研究方法，對線上點(diǎn)評大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在餐飲業(yè)消費(fèi)者研究領(lǐng)域，此種多維度調(diào)研方法尚屬首例，為大數(shù)據(jù)在餐飲行業(yè)應(yīng)用的典范。

在社交媒體發(fā)達(dá)的今天，餐飲消費(fèi)者已經(jīng)逐漸形成了實(shí)時(shí)點(diǎn)評的習(xí)慣。從餐飲點(diǎn)評網(wǎng)站――大眾點(diǎn)評的評論數(shù)量來看，近兩三年來，用戶的評論數(shù)量有較大的增加：從2013年評論3000萬條，到2015年年初，點(diǎn)評數(shù)量就已經(jīng)達(dá)到了6000萬條。

與傳統(tǒng)的調(diào)研不同，線上點(diǎn)評的數(shù)據(jù)量非常龐大，可覆蓋到各品類、各地區(qū)的消費(fèi)者意見，從大數(shù)據(jù)角度更完整地把握消費(fèi)者需求。成熟的語義分析技術(shù)可大大提升大數(shù)據(jù)的梳理、解讀效率，可實(shí)現(xiàn)對非結(jié)構(gòu)化的中文語句進(jìn)行系統(tǒng)化地梳理：完整抓取、準(zhǔn)確的斷句、精準(zhǔn)的情感判斷及歸類，對大數(shù)據(jù)的評論解讀可以更加快速和到位，優(yōu)化分析效率。

此報(bào)告抓取了北京、上海、廣州、沈陽、南京、杭州、武漢和成都八個(gè)城市的點(diǎn)評數(shù)據(jù)，對中式正餐、中式快餐、西式簡餐以及新興餐飲品類典型案例-烤魚進(jìn)行了消費(fèi)者需求畫像，共抓取了57萬條在線點(diǎn)評，通過口味、服務(wù)、環(huán)境、地理位置、優(yōu)惠/團(tuán)購、上菜速度、等位、性價(jià)比等八個(gè)維度進(jìn)行分析，是當(dāng)前國內(nèi)餐飲消費(fèi)者喜好和差評的真實(shí)寫照。

中國飯店協(xié)會(huì)韓明會(huì)長表示，今天的中國餐飲業(yè)進(jìn)入動(dòng)力轉(zhuǎn)換、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的新時(shí)期，在互聯(lián)網(wǎng)+和大眾消費(fèi)主導(dǎo)的雙重推動(dòng)下，餐飲企業(yè)的適應(yīng)環(huán)境面臨全新的顛覆性挑戰(zhàn)。

面對新的挑戰(zhàn)，餐飲企業(yè)不僅需要產(chǎn)品的轉(zhuǎn)型、服務(wù)的轉(zhuǎn)型、營銷方式的轉(zhuǎn)型，最關(guān)鍵的是根本上的理念轉(zhuǎn)型，在科學(xué)分析、精準(zhǔn)提煉基礎(chǔ)上真實(shí)判斷新一代的消費(fèi)群體的差異化和特色化需求。

此報(bào)告不僅僅可以對當(dāng)前餐飲業(yè)的經(jīng)營、管理、質(zhì)量、出品、營銷提供指導(dǎo)，更主要的幫助餐飲業(yè)投資者和經(jīng)營者重新梳理他們對消費(fèi)市場的理解和思考，從而對今后的投資和經(jīng)營戰(zhàn)略提供科學(xué)的參考。

報(bào)告研究發(fā)現(xiàn)，“口味”仍舊是餐飲消費(fèi)者最關(guān)注的因素，也是差評最高的因素。如何提升“口味”是餐飲發(fā)展重中之重?！胺?wù)”也屬于差評率高的因素。對于逐漸成為餐飲消費(fèi)的主力人群的80后90后新生代而言，餐飲消費(fèi)更趨向?yàn)椤绑w驗(yàn)消費(fèi)”?！皟?yōu)惠/團(tuán)購”的關(guān)注度反而低于預(yù)期，餐飲企業(yè)大力開展團(tuán)購促銷的經(jīng)營方式值得反思。

《2015中國餐飲消費(fèi)需求大數(shù)據(jù)分析報(bào)告》研究重點(diǎn)及研究結(jié)果：由于85.2%的消費(fèi)者在外就餐選擇多為中式正餐和快餐，此份報(bào)告以此為研究重點(diǎn)，并以烤魚為新興餐飲代表做研究分析。八大指標(biāo)中，等位、上菜速度、地理位置是“便捷性”三大指標(biāo)，除等位外，另外兩個(gè)指標(biāo)評論相對較少，并且消費(fèi)者一旦具備品牌意識(shí)，品牌意識(shí)會(huì)弱化用戶對地理位置的選擇。

基于消費(fèi)者對八大維度關(guān)注程度不同，報(bào)告對差評來源進(jìn)行分析，得到中式正餐、中式快餐、西式簡餐的改進(jìn)方向?yàn)椋阂罁?jù)不同城市差異針對八大維度差異化對待。

以下附關(guān)注因素、餐品在各程度現(xiàn)狀及差評程度圖表，源自報(bào)告。

從上表可以看出，消費(fèi)者最關(guān)注中式正餐口味，但中式正餐等位差評最多的是等位，可見中式正餐在等位方面有很大提升空間，對這個(gè)維度的提升，能夠降低差評率提高用戶黏性?，F(xiàn)今出現(xiàn)在等位方面做出改進(jìn)并取得一定成績的有海底撈等。

報(bào)告將烤魚列為新興餐飲，其實(shí)是用烤魚代表現(xiàn)今出現(xiàn)的垂直單品餐飲如夾克的蝦、叫個(gè)鴨子、黃太吉等。這類細(xì)分餐飲品牌把控口味、降低選擇品類、提高服務(wù)質(zhì)量，因此在當(dāng)下很受歡迎。

從上表數(shù)據(jù)來看，盡管不同城市不同類型餐廳，用戶需求不同，但口味是餐廳首要考量因素，這也符合餐飲口味具有地域性特點(diǎn)。以烤魚這一單品為例分析現(xiàn)今新興餐飲，口味是絕大多數(shù)餐廳最受關(guān)注的因素，其次是服務(wù)和等位，因此，餐飲回歸餐品本質(zhì)本身十分重要。而團(tuán)購等優(yōu)惠措施帶來的用戶流量，一旦對餐廳餐品有所不滿，會(huì)直接反饋到對口味的差評上去。此外，盡管餐品品質(zhì)是基礎(chǔ)，其他維度因素并非不受用戶關(guān)注，餐廳據(jù)自身情況提升某一維度，將其變成自己的增量，有助于提高效益和發(fā)展想象空間。

第三篇：大數(shù)據(jù)分析

1什么是大數(shù)據(jù)？ 云中大數(shù)據(jù)：融合技術(shù)

如今，大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算是全球企業(yè)最為關(guān)注的兩大 IT 話題，大數(shù)據(jù)分析提供獨(dú)具價(jià)值的洞察，幫助企業(yè)打造競爭優(yōu)勢，啟迪創(chuàng)新，推動(dòng)收益增長。作為 IT 服務(wù)的交付模式，云計(jì)算可以增強(qiáng)業(yè)務(wù)靈活性，提高生產(chǎn)力，同時(shí)增加效率，降低成本。

2大數(shù)據(jù)能給我們帶來什么？

中國社會(huì)的急劇發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)的暴增，從街頭的交通攝像頭到商場的打折信息，再到網(wǎng)商的用戶資料、信息，無不充斥著大量的數(shù)據(jù)，而在這背后，如何找出有用數(shù)據(jù)，如何發(fā)現(xiàn)規(guī)律，如何找到新的商業(yè)機(jī)會(huì)？

大數(shù)據(jù)究竟能給我們帶來什么？

信息時(shí)代的特征之一就是數(shù)據(jù)的密集爆發(fā)，而這種數(shù)據(jù)的變化沒有一個(gè)循序漸進(jìn)的過程，呈現(xiàn)跨越式的特征。比如手機(jī)里的信息不斷地堆積，從最開始的通訊錄到短信、彩信，再發(fā)展到現(xiàn)在的智能手機(jī)時(shí)代，更多的來自于應(yīng)用的數(shù)據(jù)如微博等正在積累起大量的數(shù)據(jù)信息。放大到社會(huì)而言，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)更是異常龐雜。毫無疑問，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來了。

什么是大數(shù)據(jù)？，數(shù)據(jù)已從 TB 級(jí)別躍升至 PB 級(jí)別；對大數(shù)據(jù)，現(xiàn)在比較流行的是用 4 個(gè)“V”來總結(jié)其四個(gè)層面的含義：容量巨大（Volume）

數(shù)據(jù)類型多（Variety），從普通的文字、視頻、圖片到逐漸增多的地理位置信息等，類型紛繁，已無規(guī)律可循；價(jià)值密度低（Value），以視頻為例，在連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)也許只有一兩秒；處理速度快（Velocity），實(shí)時(shí)分析對某些應(yīng)用才更有意義，而不是批量式分析，即時(shí)處理已經(jīng)成為趨勢之一。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢和帶來的機(jī)會(huì)

在大數(shù)據(jù)概念出來之前，個(gè)人制造的數(shù)據(jù)往往被忽略，企業(yè)數(shù)據(jù)被談及的更多。企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)多數(shù)都是結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，并被企業(yè)在或多或少地利用著，無論是數(shù)據(jù)挖掘還是商業(yè)智能化應(yīng)用都已經(jīng)初露端倪。面對這些應(yīng)用需求，企業(yè)依托自身的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)就可以解決，例如應(yīng)用少量 x86 服務(wù)器、客戶端，再加上 Sybase 系統(tǒng)、Oracle 系統(tǒng)、Unix 系統(tǒng)等。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，在企業(yè)數(shù)據(jù)還沒有井噴的時(shí)候，我們就發(fā)現(xiàn)個(gè)人用戶以及社會(huì)應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)已經(jīng)開始爆發(fā)了，比如社交、交互式應(yīng)用帶來了大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，這種非對稱性數(shù)據(jù)充斥在我們周圍，包括網(wǎng)絡(luò)日志、點(diǎn)擊流、電話記錄、醫(yī)療記錄、傳感器和監(jiān)控?cái)z像頭等等，各種來源的巨量數(shù)據(jù)種類豐富，讓人無所適從。此時(shí)傳統(tǒng)的硬件設(shè)備開始顯得捉襟見肘，無法滿足這種龐雜數(shù)據(jù)帶來的應(yīng)用需求。很多時(shí)候，也許我們會(huì)認(rèn)為這些數(shù)據(jù)里會(huì)有價(jià)值，但是卻不知道如何挖掘這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值，數(shù)據(jù)成為了堆砌。因此，對于數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析的需求正在呼喚做數(shù)據(jù)分析的廠商們拿出下一步的舉動(dòng)。

比如說，在淘寶龐大的用戶群中，淘寶賣家如何精準(zhǔn)掌握一個(gè)新用戶的需求？一家飯館如何利用細(xì)節(jié)滿足每一個(gè)食客對于美味的需求？越來越多的應(yīng)用需求推動(dòng)著大數(shù)據(jù)的發(fā)展。更主要的是，未來可能各種傳感器會(huì)出現(xiàn)在社會(huì)的各個(gè)地方，數(shù)據(jù)會(huì)更多，比如交通、醫(yī)療等等，數(shù)據(jù)的采集已經(jīng)不是問題，難點(diǎn)已經(jīng)轉(zhuǎn)換為處理和分析。如此巨量的數(shù)據(jù)，處理難度可想而知。

大數(shù)據(jù)給中國市場帶來什么？

大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求在中國更加明顯。中國人口眾多，各行各業(yè)都呈現(xiàn)出極快的增長速度，電商、快遞、微博、社交等都承載了大量的個(gè)人信息；大型超市、賣場、商場、銀行等集聚了大量交易信息，日新月異的城市建設(shè)中，連接著更多數(shù)據(jù)采集傳感器和嵌入式設(shè)備的物聯(lián)網(wǎng)開始成型……大數(shù)據(jù)的時(shí)代正在到來，不僅有機(jī)遇，也存在挑戰(zhàn)，且機(jī)遇大于挑戰(zhàn)。

目前，網(wǎng)絡(luò)搜索曾經(jīng)在數(shù)據(jù)分析方面獲得了一些機(jī)會(huì)，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，而且也是在相對偏窄的一個(gè)區(qū)域內(nèi)利用信息，更多的數(shù)據(jù)散落在社會(huì)各個(gè)環(huán)節(jié)中，梳理分析出這些大數(shù)據(jù)帶來的商業(yè)機(jī)會(huì)逐漸凸顯價(jià)值。在中國市場，工信部發(fā)布的物聯(lián)網(wǎng)“十二五”規(guī)劃上，把信

息處理技術(shù)作為4項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新工程之一提出來，其中包括了海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數(shù)據(jù)的重要組成部分。而另外 3 項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新工程，包括信息感知技術(shù)、信息傳輸技術(shù)、信息安全技術(shù)，也都與大數(shù)據(jù)密切相關(guān)。

大數(shù)據(jù)背后的商業(yè)機(jī)會(huì)

在實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的過程中，硬件和軟件供應(yīng)商都可以找到合適的位置和方法來實(shí)現(xiàn)自身的價(jià)值，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)需要硬件具備足夠的性能、靈活性以及可靠性和軟件層面的優(yōu)化支持。從目前的企業(yè)計(jì)算領(lǐng)域來看，IA架構(gòu)是承載和實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的理想平臺(tái)。對于數(shù)據(jù)分析來說，基于英特爾至強(qiáng)處理器的雙路/多路平臺(tái)具備開放式、普及性、易優(yōu)化、靈活易擴(kuò)展等特點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的出色載體。英特爾的雙路至強(qiáng)處理器已經(jīng)通過實(shí)踐驗(yàn)證了自身在計(jì)算能力的領(lǐng)先性，而以其為基礎(chǔ)的主流服務(wù)器和存儲(chǔ)系統(tǒng)具備無可比擬的擴(kuò)展性。對于商業(yè)智能來說，基于英特爾至強(qiáng)處理器的多路平臺(tái)則具備高性能、高能效、靈活擴(kuò)展以及高性價(jià)比等優(yōu)勢。

此外，英特爾還擁有類似于英特爾發(fā)行版 Hadoop 這樣的開源分布式架構(gòu)以及相關(guān)的軟件工具如編譯器、函數(shù)庫等，英特爾已經(jīng)形成了完整的大數(shù)據(jù)解決方案。英特爾提供經(jīng)過驗(yàn)證的方法和工具來優(yōu)化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 應(yīng)用集合 HiBench，和基于數(shù)據(jù)流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。Hadoop 對海量數(shù)據(jù)處理的支持，可以讓用戶不再依賴價(jià)格高昂的大型專有設(shè)備，而是通過大量 x86 服務(wù)器集群就可解決——利用較高性價(jià)比的 x86 服務(wù)器來搭配并行計(jì)算架構(gòu)，從而可以以最符合經(jīng)濟(jì)效益的方式完成龐大的計(jì)算任務(wù)。

對于國內(nèi)市場而言，對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用機(jī)會(huì)的重視和抓取已經(jīng)越發(fā)明顯，作為世界上人口最多的國家，中國產(chǎn)生數(shù)據(jù)的潛力可想而知，即便能掌握其中一部分大數(shù)據(jù)，對于企業(yè)發(fā)展也具有不可估量的價(jià)值。比如微博等社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上產(chǎn)生的大量碎片化信息，如果被合理應(yīng)用，并精準(zhǔn)分析、管理、挖掘這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值，那么就能掌握下一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展機(jī)會(huì)抑或革命，這還僅僅是互聯(lián)網(wǎng)層面，放眼到全行業(yè)，可以利用的機(jī)會(huì)則更多。而英特爾與產(chǎn)業(yè)合作伙伴的強(qiáng)大產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈能夠滿足行業(yè)需求的同時(shí)在大數(shù)據(jù)時(shí)代用創(chuàng)新技術(shù)將大數(shù)據(jù)背后的價(jià)值一一呈現(xiàn)，并促進(jìn)更多商業(yè)機(jī)會(huì)的出現(xiàn)。

3大數(shù)據(jù)：落地正當(dāng)時(shí)我們正處于一個(gè)信息大爆炸的時(shí)代：寬帶普及帶來的巨量日志和通訊記錄，社交網(wǎng)絡(luò)每天不斷更新的個(gè)人信息，視頻通訊、醫(yī)療影像、地理信息、監(jiān)控錄像等視頻記錄，傳感器、導(dǎo)航設(shè)備等非傳統(tǒng) IT 設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息，以及持續(xù)增加的各種智能終端產(chǎn)生的圖片及信息，這些爆炸性增長的數(shù)據(jù)正在充斥整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。據(jù)權(quán)威市場調(diào)查機(jī)構(gòu)IDC預(yù)測，未來每隔 18 個(gè)月，整個(gè)世界的數(shù)據(jù)總量就會(huì)翻倍；到 2020 年，整個(gè)世界的數(shù)據(jù)總量將會(huì)增長 44 倍，達(dá)到 35.2ZB(1ZB=10億TB)。“大數(shù)據(jù)”時(shí)代正在來臨！

“大數(shù)據(jù)”的價(jià)值

所謂“大數(shù)據(jù)”，一般具有幾個(gè)特點(diǎn)：首先是數(shù)據(jù)量很大，已經(jīng)從 TB 級(jí)躍升至 PB 級(jí)；其次是區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，超過 80% 都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如道路上的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、網(wǎng)上的流媒體數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)中 RFID 的感應(yīng)數(shù)據(jù)，以及社交網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)等。這兩個(gè)特點(diǎn)，給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理和挖掘帶來了困難。第三，數(shù)據(jù)更新快，比如視頻監(jiān)控每秒鐘都在進(jìn)行，微博隨時(shí)都有人在更新；最后，是對數(shù)據(jù)的隨機(jī)訪問，這些更個(gè)人化的數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)后被再次訪問的時(shí)間是不確定的。這兩點(diǎn)就要求新的IT系統(tǒng)更夠更快地處理數(shù)據(jù)，并且能夠更智能地保存和管理數(shù)據(jù)。比如在某一天，你需要從監(jiān)控錄像中找出某個(gè)人，那么就需要能夠迅速地查找、調(diào)用、分析之前保存的海量數(shù)據(jù)。“大數(shù)據(jù)”的這些特點(diǎn)，對數(shù)據(jù)搜索及管理提出了更高要求，因?yàn)樵凇按髷?shù)據(jù)”時(shí)代只有經(jīng)過分析提煉的關(guān)鍵數(shù)據(jù)才有價(jià)值。

全球知名咨詢機(jī)構(gòu)麥肯錫在關(guān)于“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的研究報(bào)告中指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到了每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；人們對于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用將預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)本身就是資產(chǎn)，而“大數(shù)據(jù)”則意味著這些資產(chǎn)正在變得龐大無比。雖然云計(jì)算可以為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供保管的場所和訪問的渠道，但如何盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使其為國家治理、企業(yè)決策乃至個(gè)人生活服務(wù)，則是“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的核心問題。這就好比一座日益膨脹的礦山，雖然其中蘊(yùn)含著大量的貴金屬，但是要想獲得這些價(jià)值，就必須解決篩選冶煉的問題。

“大數(shù)據(jù)”對IT解決方案提出更高要求

在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，超過 80% 的數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化狀態(tài)，這些數(shù)據(jù)正在持續(xù)不斷地增加，并且需要長時(shí)間存儲(chǔ)，非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)也會(huì)被隨機(jī)訪問。這種情況與傳統(tǒng)的、基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的核心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式有顯著的差異。這種差異，使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理解決方案無法勝任“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的分析、管理和挖掘工作。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)分析軟件處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常是GB級(jí)別的，很難適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”時(shí)代 TB、PB 級(jí)復(fù)雜數(shù)據(jù)類型的檢索分析。同時(shí)，因?yàn)椤按髷?shù)據(jù)”時(shí)代數(shù)據(jù)每時(shí)每刻都在快速增長，傳統(tǒng)解決方案也無法適應(yīng)這種近乎無限的擴(kuò)張性。為了適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來，企業(yè)需要從技術(shù)、應(yīng)用、硬件等各個(gè)層面做好準(zhǔn)備，采用更新的IT解決方案，才能滿足“大數(shù)據(jù)”收集、存儲(chǔ)、管理和分析的要求。

“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的IT解決方案，需要容納數(shù)量龐大的用戶和數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，能夠從企業(yè)及社區(qū)網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)智能終端、傳感器及物聯(lián)網(wǎng)、定位及地理信息設(shè)備中獲得大量的視頻、語音、圖片、文字、產(chǎn)品信息、地理信息、時(shí)間信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并對這些海量復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，從而獲得真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)用于后續(xù)的經(jīng)營。這種應(yīng)用模式，要求“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的IT解決方案具備可變的數(shù)據(jù)接口和高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入、管理、分析、統(tǒng)計(jì)技術(shù)；能夠支持PB級(jí)別的數(shù)據(jù)、支持非結(jié)構(gòu)化以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、支持每秒萬次級(jí)查詢，擁有更高的系統(tǒng)可靠性以及更高的統(tǒng)計(jì)分析效率，這就對計(jì)算能力、內(nèi)存數(shù)據(jù)處理能力和管理能力提出了非常高的要求。

對于企業(yè)而言，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代爆炸性增長的數(shù)據(jù)既是巨大的機(jī)遇，也將是巨大的挑戰(zhàn)。在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，IT解決方案既要能夠更高效、低成本的存儲(chǔ)和管理，也要能夠更快速、靈活及穩(wěn)定的檢索和分析。而在這些方面，已經(jīng)有不少廠商在努力圍繞大數(shù)據(jù)整合解決方案，英特爾就是其中的佼佼者。首先，IA 架構(gòu)廣泛的普及率可以為企業(yè)提供更高的一致性，是承載和應(yīng)對“大數(shù)據(jù)”的理想平臺(tái)。英特爾? 至強(qiáng)? 處理器擁有更高的計(jì)算性能和內(nèi)存數(shù)據(jù)處理能力，以其為核心的服務(wù)器和存儲(chǔ)系統(tǒng)具備開放式、普及性、易優(yōu)化、靈活等特點(diǎn)，具備無可比擬的擴(kuò)展性，非常適合應(yīng)對“大數(shù)據(jù)”的挑戰(zhàn)。除此之外，英特爾還有包括 Hadoop 這種開源架構(gòu)等軟件方案（如編譯器、函數(shù)庫等），也將對“大數(shù)據(jù)”的處理提供了更高的效能。這些軟件方案通過優(yōu)化底層算法，可實(shí)現(xiàn)更高的應(yīng)用效率和更均衡的計(jì)算存儲(chǔ)分布；與英特爾硬件技術(shù)相結(jié)合，可以提供更高的平臺(tái)性能。同時(shí)，還能提供跨數(shù)據(jù)中心的HBase數(shù)據(jù)庫虛擬大表功能，并且實(shí)現(xiàn)了 HBase 數(shù)據(jù)庫復(fù)制和備份功能，在功能方面也更適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”時(shí)代管理分析的需要。這一切，都為收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)、利用數(shù)據(jù)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

中國的“大數(shù)據(jù)”時(shí)代

“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的核心應(yīng)用就是對已知的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來為未來發(fā)展和企業(yè)經(jīng)營提供參考。作為一個(gè)人口大國，中國在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代擁有巨大的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。機(jī)會(huì)在于，我國擁有世界上最多的人，從而可以提供最多的數(shù)據(jù)以供分析挖掘。而挑戰(zhàn)則是，我們怎樣才能從海量的數(shù)據(jù)中找出價(jià)值。憑借龐大的人口基數(shù)和市場，我國各行各業(yè)的規(guī)模都在不斷擴(kuò)大，從而制造出龐大的數(shù)據(jù)。電商、快遞、企業(yè)的網(wǎng)站和IT系統(tǒng)都承載了大量的數(shù)據(jù)；傳統(tǒng)的大型超市、賣場、商場也集聚了大量的信息。特別是移動(dòng)互聯(lián)浪潮下各種手持智能終端的普及和定位設(shè)備的應(yīng)用，也在不斷產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。如果能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，找出有價(jià)值的信息，就能夠大大促進(jìn)中國企業(yè)的發(fā)展。比如，電信運(yùn)營商可以對客服中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來建立客服中心智能輔助平臺(tái)，幫助運(yùn)營商把客服中心從成本中心轉(zhuǎn)變成營銷中心；汽車廠商可以分析各大汽車論壇用戶的海量評論來監(jiān)控品牌口碑及輿情；電商企業(yè)可以分析用戶的各種歷史數(shù)據(jù)來挖掘用戶的喜好，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。面對“大數(shù)據(jù)”帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，我國政府在物聯(lián)網(wǎng)“十二五”規(guī)劃上把信息處理技術(shù)作為 4 項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新工程之一提出，其中就包括了海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘、圖像視頻智能分析等“大數(shù)據(jù)”相關(guān)的重要技術(shù)。而另外 3 項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新工程，包括信息感知技術(shù)、信息傳輸技術(shù)、信息安全技術(shù)，也都與“大數(shù)據(jù)”密切相關(guān)。

“大數(shù)據(jù)”的未來

“大數(shù)據(jù)”的到來已經(jīng)無可阻擋，這將考驗(yàn)我們的技術(shù)是否跟得上數(shù)據(jù)的爆炸。比如，智慧城市的建立將改變現(xiàn)在的城市生態(tài)，但是作為信息采集源頭的數(shù)萬個(gè)攝像頭，如果通過實(shí)時(shí)高效的圖像分析而實(shí)現(xiàn)有機(jī)結(jié)合，就是我們需要解決的問題。英特爾作為IT上游領(lǐng)導(dǎo)廠商，通過深入了解 OEM 廠商、ISV、SI 甚至用戶的需求，將產(chǎn)業(yè)鏈上的每一環(huán)都緊緊扣在生態(tài)系統(tǒng)周圍，使之發(fā)揮最大的能動(dòng)性，來應(yīng)對“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的挑戰(zhàn)。在電信、石油、交通、醫(yī)療以及制造等行業(yè)，英特爾以開發(fā)的架構(gòu)支持新型的商業(yè)智能，將這一生態(tài)系統(tǒng)的力量發(fā)揮到極致。信息就是資源，誰掌握了“數(shù)據(jù)”，誰就掌握了未來。掌握大數(shù)據(jù)，就在當(dāng)下。英特爾將利用各種軟硬件技術(shù)資源，幫助合作伙伴發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值，從而應(yīng)對“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的挑戰(zhàn)。

4大數(shù)據(jù)背后隱含的“商業(yè)秘密”

信息的密集爆發(fā)，帶來了大量的數(shù)據(jù)堆積，數(shù)據(jù)的變化幾乎沒有一個(gè)循序漸進(jìn)的過程，砰然爆發(fā)的速度太快了，從居家到社交，從生活到工作都會(huì)形成大量的數(shù)據(jù)，無論是有用的還是無用的數(shù)據(jù)都圍繞在我們周圍。我們不會(huì)在意大量的數(shù)據(jù)，但是對自己有用的數(shù)據(jù)是很在意的，最簡單的一個(gè)例子，我們手機(jī)里的信息就不斷地堆積，通訊錄在增加，還有郵箱，如果說以前僅僅是短信息，那么現(xiàn)在還有彩信，照片，包括微博等等都堆積起大量的數(shù)據(jù)信息。

數(shù)據(jù)多了就顯得凌亂，甚至亂序，而這僅僅是我們個(gè)人的一些信息就顯得如此駁雜和繁多。那么對于社會(huì)公共信息來說，堆積起來的數(shù)據(jù)信息是超海量的，匯總進(jìn)而分析這些數(shù)據(jù)的價(jià)值就變得非常關(guān)鍵，而且也潛在著非常巨大的商機(jī)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景之一

每天開車上街，司機(jī)們很在意的是測速攝像頭，對于公共資源維護(hù)者來說也在意這些數(shù)據(jù)，當(dāng)然他們不僅僅是測速，更多的是道路信息采集。什么路段擁堵了，哪個(gè)路口出交通事故了，一些城市已經(jīng)樹立了交通指示屏，可以非常清晰明了地為司機(jī)提示哪條路段現(xiàn)在是什么情況，擁堵還是暢通，有沒有交通事故等等，這都是對數(shù)據(jù)采集后的分析結(jié)果呈現(xiàn)。之前，我們在城市的路口常常可以看到很多交通地圖，不過現(xiàn)在這種平面單一的指示正在被數(shù)字標(biāo)牌所取代。當(dāng)然不僅僅是路口，在商場、電梯，地鐵、候機(jī)樓、包括樓宇的戶外廣告等等，都已經(jīng)不再是簡單的一個(gè)平面美女，更多地已經(jīng)開始呈現(xiàn)數(shù)字化了。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景之二

各種尺寸的屏幕動(dòng)態(tài)化呈現(xiàn)更多信息，如果說以前我們還驚奇于滾動(dòng)的數(shù)字屏幕，那么隨著信息化的快速發(fā)展，單純地動(dòng)感已經(jīng)無法滿足我們的需求，更廣泛的信息呈現(xiàn)才是更迫切的一種需求。而且這種需求是雙向的，對大眾和商家都很重要。于是智能化數(shù)字標(biāo)牌出現(xiàn)了。這類產(chǎn)品具備了互動(dòng)的功能，用戶可以用觸摸或者體感的方式和它們進(jìn)行交互操作，同時(shí)，它們都是聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備，可以與數(shù)據(jù)中心或者其他的數(shù)字標(biāo)牌進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞，還可以搜集并分析數(shù)據(jù)，為不同的人群進(jìn)行定制化的互動(dòng)展示。這就是大數(shù)據(jù)的一種應(yīng)用。英特爾還推出了一套智能系統(tǒng)，通過在數(shù)字標(biāo)牌上的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)豐富的功能。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景之三

在大量數(shù)據(jù)的背后，如何找出有用數(shù)據(jù)，如何發(fā)現(xiàn)規(guī)律，如何找到新的商業(yè)機(jī)會(huì)？大數(shù)據(jù)，帶來了一個(gè)全新的機(jī)會(huì)，這個(gè)機(jī)會(huì)需要軟硬件的結(jié)合，需要大型數(shù)據(jù)的分析能力。在這方面，英特爾給予了硬件方面的強(qiáng)力支持，這里的硬件不僅僅是服務(wù)器端的，還有更多的終端產(chǎn)品，包括微小終端等等，都呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析后的結(jié)果以及快速分析的過程。

比如，英特爾的一款采用了酷睿 i5/i7 處理器的虛擬試衣鏡 K-mirror。它能夠通過紅外線感應(yīng)器，將試衣者的人體輪廓抓取出來，配合深度感應(yīng)器測算人體與屏幕的距離，最后將預(yù)先存儲(chǔ)在魔鏡里面的虛擬衣服自然地搭配到試衣者的身體上。借助 K-mirror，試衣者無需穿上婚紗，便可以輕松、快速地進(jìn)行選擇與搭配，使得以往復(fù)雜繁瑣的婚紗挑選與試穿過程變得簡單隨意且妙趣橫生。目前已有眾多婚紗影樓、服裝零售店鋪安裝了這款體感式虛擬試衣鏡，吸引了大量顧客體驗(yàn)這種高科技的試衣感受。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景之四

在移動(dòng)市場我們常常聽到精準(zhǔn)營銷，包括廣告的投放等等。但是廣告投資商非常在意的是自己的投放究竟獲得了多少的回報(bào)和收益，或者自己的投放帶來的反饋又是什么，在哪里的投放獲得最大的回報(bào)率？這都存在著大量數(shù)據(jù)的分析和歸納。有國外媒體報(bào)道，eBay 的數(shù)據(jù)庫每天增加 50TB，每天最少都有數(shù)百萬次的商品查詢，數(shù)據(jù)庫每日增加 1.5 兆筆記錄，數(shù)據(jù)庫的總?cè)萘縿t已超過 9PB。每天新增的數(shù)據(jù)量龐大，數(shù)據(jù)庫也極其龐大，從中分析顧客的瀏覽、消費(fèi)行為就變成了一件很困難的事情。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景之五

再比如 Facebook，每天都有數(shù)億用戶留下龐大的數(shù)據(jù)，包括大量的圖片、影片等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)較不擅長的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。針對網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)，一些公司已經(jīng)開始研究和布局大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)──Hadoop。基于 Hadoop 的海量數(shù)據(jù)分布式處理，可以不再依賴價(jià)格高昂的大型專屬設(shè)備，而通過自建大量 x86 服務(wù)器群集來解決。它利用大量平價(jià)的服務(wù)器，搭配并行計(jì)算架構(gòu)，以最符合經(jīng)濟(jì)效益的方式創(chuàng)造龐大的計(jì)算量。而且，英特爾可以提供經(jīng)過驗(yàn)證的方法和工具來優(yōu)化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 應(yīng)用集合 HiBench，和基于數(shù)據(jù)流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用之中國機(jī)遇

上述五個(gè)應(yīng)用場景代表著現(xiàn)在市場和行業(yè)里對于大數(shù)據(jù)時(shí)代的典型描述，而對于國內(nèi)市場而言，大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的機(jī)會(huì)也頗大，因?yàn)橹袊挠脩袅刻嫶罅?，產(chǎn)生數(shù)據(jù)的潛力不可估量，如果能掌握其中一部分大數(shù)據(jù)就對企業(yè)發(fā)展具有意想不到的價(jià)值。我們正面臨著大數(shù)據(jù)工業(yè)革命，不僅包含傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化(或關(guān)聯(lián)型)數(shù)據(jù)，而且也包含各類非結(jié)構(gòu)化、非對稱性數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅尺寸龐大，而且增

長速度更快于摩爾定律?？梢哉f，誰能合理地分析、管理、挖掘這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值，誰就有可能成為下一個(gè)行業(yè)巨頭。

大數(shù)據(jù)之背后的故事

基于大數(shù)據(jù)的盛行，很多軟硬件廠商都在尋求著適合自己的方向，而英特爾利用不同級(jí)別的處理器架構(gòu)，不同的數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)，以及相關(guān)的解決方案，幫助用戶從端到端找到完整的解決辦法。在大數(shù)據(jù)分析方面，靈活、強(qiáng)大和開放的解決方案更容易來實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有需求以及未來的升級(jí)擴(kuò)展。而英特爾正在利用開放的架構(gòu)聯(lián)合業(yè)界合作伙伴一同為大家打造不同的大數(shù)據(jù)方案，幫助用戶解決實(shí)際難點(diǎn)。無論從應(yīng)用、需求還是解決方案層面，大數(shù)據(jù)都已經(jīng)到了“應(yīng)時(shí)而生”的時(shí)代，而在這背后，從后端數(shù)據(jù)挖掘分析的廠商到應(yīng)用的供應(yīng)商都能從中找到黃金機(jī)會(huì)，在促進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的同時(shí)完成自己的商業(yè)目標(biāo)。

第四篇：醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析報(bào)告（定稿）

大數(shù)據(jù)的意義在于提供“大見解”：從不同來源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法發(fā)現(xiàn)不了的趨勢。在利用大數(shù)據(jù)發(fā)掘價(jià)值的所有行業(yè)中，醫(yī)療行業(yè)有可能實(shí)現(xiàn)最大的回報(bào)。憑借大數(shù)據(jù)，醫(yī)療服務(wù)提供商不僅可以知道如何提高盈利水平和經(jīng)營效率，還能找到直接增進(jìn)人類福祉的趨勢。

以下是大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的一些常見用途，包括商業(yè)運(yùn)作和健康管理：

1.分析電子病歷：醫(yī)生共享電子病歷可以收集和分析數(shù)據(jù)，尋找能夠降低醫(yī)療成本的方法。醫(yī)生和醫(yī)療服務(wù)提供商之間共享患者數(shù)據(jù)，能夠減少重復(fù)檢查，改善患者體驗(yàn)。但目前，大部分的電子病歷都無法共享，這在很大程度上是出于安全和合規(guī)的考慮，但找到一個(gè)安全的方法來挖掘患者數(shù)據(jù)，這能改善醫(yī)護(hù)質(zhì)量并降低醫(yī)療成本。

關(guān)鍵詞：患者數(shù)據(jù)共享、信息安全、提高醫(yī)療質(zhì)量、降低醫(yī)療成本

2.分析醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)：不妨想想我們在分析入院治療的趨勢時(shí)獲得的好處。例如，對兒科病房醫(yī)療設(shè)備的統(tǒng)合分析可以更早地識(shí)別潛在的嬰兒感染趨勢?；蛘?，再想想減少術(shù)后葡萄球菌感染的好處。通過利用大數(shù)據(jù)，醫(yī)院可以知道，醫(yī)生在術(shù)后開的抗生素能否有效地防止感染。

關(guān)鍵詞：入院治療趨勢分析

3.管理數(shù)據(jù)用于公共健康研究：醫(yī)務(wù)人員會(huì)被鋪天蓋地的數(shù)據(jù)所淹沒。診所和醫(yī)院會(huì)提交關(guān)于健康狀況和免疫接種的數(shù)據(jù)，但沒有大數(shù)據(jù)的話，這些數(shù)據(jù)毫無意義。大數(shù)據(jù)分析能夠?qū)颊叩脑紨?shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化整合，用以充實(shí)公共健康記錄，而豐富多樣的公共健康記錄能催生更合理的法規(guī)，并提供更好的醫(yī)療。

關(guān)鍵詞: 公共健康記錄、患者數(shù)據(jù)

4.循證醫(yī)學(xué)：大多數(shù)醫(yī)院和急診室都實(shí)行“食譜化醫(yī)學(xué)”，也就是說，醫(yī)生對收治的病人采用同一套檢查項(xiàng)目來確定病因。而利用循證醫(yī)學(xué)，醫(yī)生可以將病人的癥狀與龐大的患者數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，從而更快地做出準(zhǔn)確診斷。在這里，大數(shù)據(jù)扮演的角色是從不同來源采集信息，并對數(shù)據(jù)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化。在這種情況下，帶有“高血壓”的記錄就可以映射到另一條帶有“血壓升高”的記錄。

關(guān)鍵詞：循證、患者數(shù)據(jù)庫

5.降低再入院率：看病費(fèi)用之所以上漲，原因之一是因?yàn)榛颊唠x開醫(yī)院30天內(nèi)，再入院率居高不下。利用大數(shù)據(jù)分析，按照過往記錄、圖表信息和患者特點(diǎn)，醫(yī)院能識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)病人，并提供必要的護(hù)理，從而降低再入院率。

關(guān)鍵詞：記錄、分析患者特點(diǎn)、識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)病人、特殊護(hù)理

6.保護(hù)患者的身份信息：UnitedHealthcare等保險(xiǎn)商利用大數(shù)據(jù)分析，使醫(yī)療詐騙犯和盜用身份者無所遁形。該公司對語音轉(zhuǎn)文本的記錄（比如打給呼叫中心的電話）進(jìn)行分析，從而找出詐騙者。這家保險(xiǎn)公司還利用大數(shù)據(jù)來預(yù)測哪類治療方案更有可能成功。

關(guān)鍵詞：患者信息保護(hù)、醫(yī)療詐騙

7.更高效的診所：隨著診所的發(fā)展，協(xié)調(diào)醫(yī)生和更多患者變得更具挑戰(zhàn)性。以紐約州韋斯特切斯特縣的Westmed Medical Group為例，該診所的醫(yī)生從1996年的16人增加到現(xiàn)在的250人，就醫(yī)人數(shù)達(dá)到25萬，年收入為2.85億美元。隨著規(guī)模的擴(kuò)大，它必須提高效率才能保持優(yōu)勢。利用大數(shù)據(jù)，該診所能分析2200余種醫(yī)療過程。因此，它能簡化工作流程，把某些臨床任務(wù)從醫(yī)生轉(zhuǎn)移到護(hù)士手上，減少不必要的檢查，提高患者滿意度。和其他行業(yè)一樣，大數(shù)據(jù)指明了從哪里入手可以改善醫(yī)療過程。

關(guān)鍵詞：簡化醫(yī)療工作流程、提高醫(yī)生工作效率

我國“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”現(xiàn)階段的發(fā)展：

當(dāng)前，以阿里巴巴和騰訊為代表的互聯(lián)網(wǎng)廠商不斷與線下醫(yī)院對接試水創(chuàng)新應(yīng)用；移動(dòng)醫(yī)療應(yīng)用也頗受資本市場青睞，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，數(shù)百家醫(yī)療健康互聯(lián)網(wǎng)公司都走在融資的道路上。2014年到2015年，我國“互聯(lián)網(wǎng)＋醫(yī)療”市場規(guī)模分別為29.5億元、42.7億元，增長率為44.7%。預(yù)計(jì)到2017年，這一數(shù)字將超過125.3億元。

1.以掛號(hào)和支付起步

從8月9日開始，北京大學(xué)第一醫(yī)院在支付寶中的服務(wù)窗向用戶開放，它不但能實(shí)現(xiàn)在線預(yù)約掛號(hào)，還是全國首個(gè)應(yīng)用“防黃牛模型”的醫(yī)院線上服務(wù)。螞蟻金服醫(yī)療行業(yè)總經(jīng)理王博介紹：“利用實(shí)名信息，支付寶能精準(zhǔn)匹配掛號(hào)人和就診人。通過對用戶的身份信息、行為特征、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)建立多維度的層次化體征體系，通過數(shù)據(jù)挖掘和建模，有效識(shí)別出黃牛身份，為醫(yī)院建立‘黑名單’庫?！?/p>

在線掛號(hào)正是“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”的絕佳“破冰”入口。以北京為例，北京市衛(wèi)計(jì)委此前出臺(tái)了多項(xiàng)措施：2016年底前，北京市屬22家醫(yī)院將全部取消現(xiàn)場放號(hào)，改為實(shí)施“非急診全面預(yù)約”等，而預(yù)約的最主要途徑就是互聯(lián)網(wǎng)。在支付寶服務(wù)窗之外，騰訊同樣在微信城市服務(wù)中，與包括“微醫(yī)（掛號(hào)網(wǎng)）”在內(nèi)的合作伙伴，共同推出統(tǒng)一掛號(hào)開放平臺(tái)。據(jù)介紹，迄今為止，微信的掛號(hào)平臺(tái)已經(jīng)在60多個(gè)城市落地。

而在實(shí)現(xiàn)掛號(hào)預(yù)約后的下一步，則是支付。深圳市人社局局長王衛(wèi)介紹說，從今年6月起，深圳成為全國首個(gè)通過互聯(lián)網(wǎng)渠道完成醫(yī)保移動(dòng)支付的城市，參保人通過支付平臺(tái)綁定加載金融功能的社會(huì)保障卡后，就可以在全市17家試點(diǎn)醫(yī)院一鍵完成醫(yī)保與自費(fèi)的移動(dòng)支付?！敖酉聛砩钲谶€將逐步探索擴(kuò)大移動(dòng)支付的使用場景，包括生育保險(xiǎn)、大病門診、住院、社康門診、藥店取藥等，更加方便群眾就醫(yī)。”

2.硬件連接的慢病管理

9月20日，騰訊發(fā)布糖大夫二代智能血糖儀，新一代血糖儀不但支持WiFi無線連接，甚至支持聯(lián)通3G網(wǎng)絡(luò)。

9月20日，騰訊發(fā)布糖大夫二代智能血糖儀，新一代血糖儀不但支持WiFi無線連接，甚至支持聯(lián)通3G網(wǎng)絡(luò)。

糖尿病的數(shù)據(jù)化也成為互聯(lián)網(wǎng)慢病管理的試水之舉。丁香園創(chuàng)始人李天天表示：“互聯(lián)網(wǎng)慢病管理有3個(gè)要素：一是要能收集數(shù)據(jù)。二是要能互動(dòng)。比如患者可以收到微信提醒最近血糖控制得好不好，或者中秋節(jié)前提醒患者不能吃月餅。三是并非所有慢病都適合互聯(lián)網(wǎng)管理，要挑選那些能管好的、容易的采集數(shù)據(jù)，能拉動(dòng)互動(dòng)的慢病先作探索?！?/p>

3.互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院未來之路

2015年12月10日，浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院院長、心血管專家王建安教授，通過烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的網(wǎng)上平臺(tái)，為杭州患者黃女士開出全國首張?jiān)诰€電子處方。隨著這張電子處方的開出，“互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院”真正走進(jìn)公眾視野。截至今年7月，烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院在線接診量每天已超過2.1萬人次；預(yù)計(jì)到今年年底，烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的日接診量將超過8萬人次。烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的開業(yè)，也讓國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院如雨后春筍般出現(xiàn)。4月，微醫(yī)、好大夫在甘肅、寧夏上線互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院；隨后，七樂康與廣州市荔灣區(qū)中心醫(yī)院達(dá)成合作；6月，阿里健康網(wǎng)絡(luò)醫(yī)院落戶甘肅金昌??來自第三方的數(shù)據(jù)顯示，截至今年9月，全國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院試點(diǎn)已達(dá)35家。

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院能干啥？所謂互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，是指通過視頻請醫(yī)生診療，開具電子處方，藥品快遞到家的新型遠(yuǎn)程線上診療模式。其意義在于打破地域界限，既可以讓偏遠(yuǎn)地區(qū)患者享受高水平的醫(yī)療服務(wù)，又可以提高大城市的醫(yī)療服務(wù)水平，還可以更合理地配置醫(yī)療資源。

我國“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”現(xiàn)階段存在的問題：

我國目前醫(yī)療信息化的水平還比較低，患者的電子病歷還沒有充分建立起來，各醫(yī)院的基本醫(yī)療數(shù)據(jù)沒有實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，成了一座座“信息孤島”，而且醫(yī)院與患者之間也難以進(jìn)行互動(dòng)。這些都使得遠(yuǎn)程會(huì)診、醫(yī)療大數(shù)據(jù)等發(fā)展得步履維艱。

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療要落地，必須建立在醫(yī)療信息化的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)之上。醫(yī)院要搭上互聯(lián)網(wǎng)快車，就必須加強(qiáng)自身信息系統(tǒng)的建設(shè)。其中關(guān)鍵的一點(diǎn)就是要樹立互聯(lián)網(wǎng)思維，以需求為導(dǎo)向重塑醫(yī)療服務(wù)流程。信息化是工具，目的是滿足人的需求，要以人為本。具體而言，信息化要理解患者的需求，減少他們在掛號(hào)、候診、繳費(fèi)等環(huán)節(jié)的負(fù)擔(dān)；信息化更要助力醫(yī)護(hù)人員的工作，有助于醫(yī)療服務(wù)水平和效率的提高。

第五篇：大數(shù)據(jù)分析政府工作報(bào)告

大數(shù)據(jù)分析政府工作報(bào)告： 那注定牽動(dòng)生活的十大新詞

有權(quán)不可任性 【出處】

在今年的政府工作報(bào)告中，國家總理李克強(qiáng)在談及簡政放權(quán)時(shí)強(qiáng)調(diào)：“大道至簡，有權(quán)不可任性?！?/p>

大數(shù)據(jù)分析：

2014年，政府交出了一張漂亮的簡政放權(quán)成績單：10多次國務(wù)院常務(wù)會(huì)議進(jìn)行專題研究，2次電話會(huì)議全國動(dòng)員，246項(xiàng)行政審批事項(xiàng)被取消和下放、149項(xiàng)職業(yè)認(rèn)證被取消。獲得感 【出處】

兩會(huì)前夕，習(xí)近平再次強(qiáng)調(diào)，要把改革方案的含金量充分展示出來，讓人民群眾有更多獲得感。政府工作報(bào)告提出基本實(shí)現(xiàn)高速公路電子不停車收費(fèi)聯(lián)網(wǎng)、綜合治理農(nóng)藥獸藥殘留問題、大幅提升寬帶網(wǎng)絡(luò)速率等細(xì)節(jié)，力圖讓群眾獲得實(shí)實(shí)在在的獲得感。健康中國 【出處】

“健康是群眾的基本需求，我們要不斷提高醫(yī)療衛(wèi)生水平，打造健康中國?！崩羁藦?qiáng)總理在作政府工作報(bào)告時(shí)，這句承諾得到了熱烈的掌聲。大數(shù)據(jù)分析：

“健康中國”最核心的是加快健全基本醫(yī)療衛(wèi)生制度，讓民眾看得上病、看得起病、看得好病。《報(bào)告》提出要全面推開縣級(jí)公立醫(yī)院綜合改革，在100個(gè)地級(jí)以上城市進(jìn)行公立醫(yī)院改革試點(diǎn)，破除以藥補(bǔ)醫(yī)，降低虛高藥價(jià)，合理調(diào)整醫(yī)療服務(wù)價(jià)格，通過醫(yī)保支付等方式減輕群眾負(fù)擔(dān)?；ヂ?lián)網(wǎng)+ 【出處】

李克強(qiáng)總理提出“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，可以預(yù)見這將成為新興產(chǎn)業(yè)和新興業(yè)態(tài)的競爭高地。大數(shù)據(jù)分析：

互聯(lián)網(wǎng)+新媒體=網(wǎng)絡(luò)媒體 互聯(lián)網(wǎng)+娛樂=網(wǎng)絡(luò)游戲 互聯(lián)網(wǎng)+零售=電子商務(wù) 互聯(lián)網(wǎng)+金融=互聯(lián)網(wǎng)金融 目前，“互聯(lián)網(wǎng)+金融”已走入正軌，“互聯(lián)網(wǎng)+交通”各方仍在博弈磨合。今年春節(jié)的全民“搶紅包”就是互聯(lián)網(wǎng)金融移動(dòng)支付暗戰(zhàn)傳統(tǒng)金融的典型案例。僅除夕當(dāng)天，微信紅包的收發(fā)總量就達(dá)10.1億個(gè)，1541萬微博網(wǎng)友分享了由央視春晚及39位明星與商家送出的1.01億個(gè)紅包。書香社會(huì) 【出處】

書香社會(huì)今年第一次出現(xiàn)在《政府工作報(bào)告》中，李克強(qiáng)指出，要提供更多優(yōu)秀文藝作品，倡導(dǎo)全民閱讀，建設(shè)書香社會(huì)。大數(shù)據(jù)分析：

一個(gè)民族的文化自信離不開崇尚閱讀、尊重文化的氛圍，讓閱讀成為一座城市高貴的堅(jiān)持。3月2日，國家新聞出版廣電總局發(fā)布通知，將加快全民閱讀立法進(jìn)程，其中，“深圳讀書月”作為“書香中國”的活動(dòng)品牌，截至2014年已堅(jiān)守了15年，15年參與總?cè)舜芜_(dá)1.06億。創(chuàng)客 【出處】

今年“創(chuàng)客”一詞第一次被寫入《政府工作報(bào)告》?！秷?bào)告》指出，互聯(lián)網(wǎng)金融異軍突起,電子商務(wù)、物流快遞等新業(yè)態(tài)快速成長。李克強(qiáng)鼓勵(lì)眾多“創(chuàng)客”脫穎而出，文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。大數(shù)據(jù)分析：

“創(chuàng)客”一詞來源于英文單詞"Maker”，指把各種創(chuàng)意轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的人。創(chuàng)客與眾創(chuàng)、眾包、眾籌緊密結(jié)合，正在發(fā)揮經(jīng)濟(jì)新引擎的作用。

李克強(qiáng)總理今年1月初參觀了深圳的柴火創(chuàng)客空間。《報(bào)告》中提到，2015年高校畢業(yè)生將達(dá)749萬人，為歷史最高。因此今年《報(bào)告》特別鼓勵(lì)大學(xué)生大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新，有創(chuàng)新式解決就業(yè)問題的考量。中國已形成以北京、上海、深圳為三大中心的創(chuàng)客生態(tài)圈。深港通 【出處】

2015年政府工作報(bào)告首次提到深港通，并表示2015年將適時(shí)啟動(dòng)深港通的試點(diǎn)工作。大數(shù)據(jù)分析：

有評論認(rèn)為，深港通核心不在于“通”，而在于“融”，不僅是深圳、香港兩地股市的互聯(lián)互通，更是金融、會(huì)計(jì)、法律等眾多高端產(chǎn)業(yè)全面融合。“通”是領(lǐng)導(dǎo)一句話，“融”得市場十年功。南上資金依然會(huì)顯得火熱，北下資金則要看政策的安排。領(lǐng)跑者 追趕者 準(zhǔn)備者

沈陽、株洲、伊犁、江陽 智慧城市6大關(guān)鍵詞

城鎮(zhèn)化、工業(yè)化、信息化、低碳、綠色、可持續(xù)。

北京、上海、廣州、深圳、天津、武漢、寧波、南京、佛山、揚(yáng)州、浦東新區(qū) 重慶、無錫、大連、福州、杭州、青島、昆明、成都、嘉定、莆田、江門、東莞 智慧城市 【出處】

李克強(qiáng)在政府工作報(bào)告中提出，發(fā)展智慧城市，保護(hù)和傳承歷史、地域文化。大數(shù)據(jù)分析：

物聯(lián)網(wǎng)、電子支付、云計(jì)算、4G網(wǎng)絡(luò)??2015年“兩會(huì)”上，構(gòu)建智慧城市成為代表委員關(guān)注的熱點(diǎn)。事實(shí)上，“智慧城市”已成為全國新型城鎮(zhèn)化的一種戰(zhàn)略選擇。據(jù)《中國智慧城市發(fā)展水平評估報(bào)告》，當(dāng)前國內(nèi)“智慧城市”發(fā)展水平可大致分為3種類型。為官不為 【出處】

政府工作報(bào)告指出：“目前少數(shù)政府機(jī)關(guān)工作人員亂作為，一些腐敗問題觸目驚心，有的為官不為，在其位不謀其政，該辦的事不辦?！边@是政府工作報(bào)告中首次納入治理庸官懶政內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)分析：

“為官不為”20年來首次寫入政府工作報(bào)告，與反腐高壓下少數(shù)官員群體“懶政”有關(guān)系。《報(bào)告》提出，要完善政績考核評價(jià)機(jī)制，分3類對待：對實(shí)績突出的，要大力褒獎(jiǎng)；對工作不力的，要約談?wù)]勉；對為官不為、懶政怠政的，要公開曝光、堅(jiān)決追究責(zé)任。7% 【出處】

政府工作報(bào)告中表示，2015年GDP增長目標(biāo)在7%左右，居民消費(fèi)價(jià)格漲幅3%左右，城鎮(zhèn)新增就業(yè)1000萬人以上。GDP“7%左右”不再是硬指標(biāo)。大數(shù)據(jù)分析：

過去十年《政府工作報(bào)告》中GDP增長目標(biāo)從8%緩慢降至2015年的7%，體現(xiàn)了自2013年以來中央強(qiáng)調(diào)的不簡單以GDP論英雄。據(jù)報(bào)道，全國已有29個(gè)省主動(dòng)降低了GDP的增長目標(biāo)，上海甚至取消了GDP的增長目標(biāo)。

回望

2014年政府工作報(bào)告 已改變生活的“新詞” ● 互聯(lián)網(wǎng)金融

“互聯(lián)網(wǎng)金融”或許是最快被寫入政府工作報(bào)告的經(jīng)濟(jì)新詞匯之一。雖然在2014年的政府工作報(bào)告中只有一句“促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展”，但其火爆態(tài)勢“一發(fā)而不可收拾”。最盛行領(lǐng)域：

1、打車服務(wù)；

2、網(wǎng)上購物；

3、網(wǎng)上銀行；

4、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)。

優(yōu)點(diǎn)：起步門檻低；手續(xù)簡單，無時(shí)間地域限制；收益高。風(fēng)險(xiǎn)：法律法規(guī)不健全；能否達(dá)到承諾的收益；監(jiān)管和立法?！?舌尖上的安全

2014年“兩會(huì)”政府工作報(bào)告提出了“一個(gè)嚴(yán)守、三個(gè)最嚴(yán)”，堅(jiān)決治理餐桌上的污染，切實(shí)保障“舌尖上的安全”。

億贊普（IZP）大數(shù)據(jù)顯示，2013年人們對食品安全的平均關(guān)注指數(shù)是40，2014年這一數(shù)據(jù)降為34，遠(yuǎn)低于2014年人們對汽車（98）、住房（85）、教育（80）、養(yǎng)老（73）和空氣污染（61）問題的關(guān)注度。

2014年，排在食品安全搜索首位的始終是“食品安全法”。過去人們關(guān)心的是地溝油、三聚氰胺、地溝油等重大食品安全事件本身，現(xiàn)在則把目標(biāo)從治標(biāo)轉(zhuǎn)向治本——監(jiān)管和立法?！?企業(yè)黑名單

哪些企業(yè)會(huì)上黑名單？2014年“兩會(huì)”政府工作報(bào)告中給出了答案：違背市場競爭規(guī)則，侵害消費(fèi)者權(quán)益的企業(yè)。

最常出誠信問題黑名單的行業(yè)：

1、食品行業(yè)；

2、餐飲行業(yè)；

3、藥品行業(yè)。

調(diào)查顯示，近70%的人不了解什么是黑名單制度。大家最關(guān)心的問題包括：企業(yè)黑名單制度怎么建立？企業(yè)上黑名單的標(biāo)準(zhǔn)是什么？上了黑名單的企業(yè)要承擔(dān)什么后果？