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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，大数据分析与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服务的交付模式，云计算能 够增强业务灵活性，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。中国社会的急剧进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, 如何找到新的商业机会。大数据毕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。比方手机里的 信息不断地堆积，从最开始的通讯录到短信、彩信，再进展到现 在的智能手机时代，更多的来自于应用的数据如微博等正在积存 起大量的数据信息。放大到社会而言，产生的数据更是特殊庞杂。 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，现在比较流 行的是用4个“v”来总结其四个层面的含义：容量巨大（volume） 喜好，从而实现精准营销。面对“大数据”带来的机遇与挑战， 我国政府在物联网“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，其中就包含了海量数据存储、数据 挖掘、图像视频智能分析等“大数据”有关的重要技术。而另外 3项关键技术创新工程，包含信息感知技术、信息传输技术、信 息安全技术，也都与“大数据”密切有关。“大数据”的未来“大数据”的到来已经无可阻挡，这将考验我们的技术是否 跟得上数据的爆炸。比方，智慧城市的建立将改变现在的城市生 态，但是作为信息采集源头的数万个摄像头，假如通过实时高效 的图像分析而实现有机结合，就是我们需要解决的问题。英特尔 作为it上游领导厂商，通过深入熟悉oem厂商、isv、si甚至 用户的需求，将产业链上的每一环都紧紧扣在生态系统周围，使 之发挥最大的能动性，来应对“大数据”时代的挑战。在电信、 石油、交通、医疗与制造等行业，英特尔以开发的架构支持新型 的商业智能，将这一生态系统的力量发挥到极致。信息就是资源， 谁掌握了 “数据”，谁就掌握了未来。掌握大数据，就在当下。 英特尔将利用各类软硬件技术资源，帮助合作伙伴开掘数据价值, 从而应对“大数据”时代的挑战。4大数据背后隐含的“商业秘密”信息的密集爆发，带来了大量的数据堆积，数据的变化几乎 没有一个循序渐进的过程，砰然爆发的速度太快了，从居家到社 交，从生活到工作都会形成大量的数据，不管是有用的还是无用 的数据都围绕在我们周围。我们不可能在意大量的数据，但是对 自己有用的数据是很在意的，最简单的一个例子，我们手机里的 信息就不断地堆积，通讯录在增加，还有邮箱，假如说往常仅仅 是短信息，那么现在还有彩信，照片，包含微博等等都堆积起大 量的数据信息。数据多了就显得凌乱，甚至乱序，而这仅仅是我们个人的一 些信息就显得如此驳杂与繁多。那么关于社会公共信息来说，堆 积起来的数据信息是超海量的，汇总继而分析这些数据的价值就 变得非常关键，而且也潜在着非常巨大的商机。大数据应用场景之一每天开车上街，司机们很在意的是测速摄像头，关于公共资 源保护者来说也在意这些数据，当然他们不仅仅是测速，更多的 是道路信息采集。什么路段拥堵了，哪个路口出交通事故了，一 些城市已经树立了交通指示屏，能够非常清晰明了地为司机提示 哪条路段现在是什么情况，拥堵还是畅通，是否具有交通事故等 等，这都是对数据采集后的分析结果呈现。之前，我们在城市的 路口常常能够看到很多交通地图，只是现在这种平面单一的指示 正在被数字标牌所取代。当然不仅仅是路口，在商场、电梯，地 铁、候机楼、包含楼宇的户外广告等等，都已经不再是简单的一 个平面美女，更多地已经开始呈现数字化了。大数据应用场景之二各类尺寸的屏幕动态化呈现更多信息，假如说往常我们还惊 奇于滚动的数字屏幕，那么随着信息化的快速进展，单纯地动感 已经无法满足我们的需求，更广泛的信息呈现才是更迫切的一种 需求。而且这种需求是双向的，对群众与商家都很重要。因此智 能化数字标牌出现了。这类产品具备了互动的功能，用户能够用 触摸或者者体感的方式与它们进行交互操作，同时，它们都是联 网的设备，能够与数据中心或者者其他的数字标牌进行数据的传 递，还能够并分析数据，为不一致的人群进行定制化的互动 展示。这就是大数据的一种应用。英特尔还推出了一套智能系统, 通过在数字标牌上的应用，实现丰富的功能。大数据应用场景之三在大量数据的背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如 何找到新的商业机会。大数据，带来了一个全新的机会，这个机 会需要软硬件的结合，需要大型数据的分析能力。在这方面，英 特尔给予了硬件方面的强力支持，这里的硬件不仅仅是服务器端 的，还有更多的终端产品，包含微小终端等等，都呈现数据分析 后的结果与快速分析的过程。比方，英特尔的一款使用了酷睿i5/i7处理器的虚拟试衣镜 k-mirroro它能够通过红外线感应器，将试衣者的人体轮廓抓取 出来，配合深度感应器测算人体与屏幕的距离，最后将预先存储 在魔镜里面的虚拟衣服自然地搭配到试衣者的身体上。借助k- mirror,试衣者无需穿上婚纱，便能够轻松、快速地进行选择与 搭配，使得以往复杂繁琐的婚纱选择与试穿过程变得简单随意且 妙趣横生。目前已有众多婚纱影楼、服装零售店铺安装了这款体 感式虚拟试衣镜，吸引了大量顾客体验这种高科技的试衣感受。大数据应用场景之四在移动市场我们常常听到精准营销，包含广告的投放等等。 但是广告投资商非常在意的是自己的投放毕竟获得了多少的回 报与收益，或者者自己的投放带来的反应又是什么，在哪里的投 放获得最大的回报率。这都存在着大量数据的分析与归纳。有国 外媒体报道，ebay的数据库每天增加50tb,每天最少都有数百 万次的商品查询，数据库每日增加1.5兆笔记录，数据库的总容 量那么已超过9pbo每天新增的数据量庞大，数据库也极其庞大, 从中分析顾客的浏览、消费行为就变成了一件很困难的情况。大数据应用场景之五再比方facebook,每天都有数亿用户留下庞大的数据，包含 大量的图片、影片等传统数据库系统较不擅长的非结构化数据。 针对网络社交平台，一些公司已经开始研究与布局大数据的关键 技术hadoopo基于hadoop的海量数据分布式处理，能够不 再依靠价格高昂的大型专属设备，而通过自建大量x86服务器群 集来解决。它利用大量平价的服务器，搭配并行计算架构，以最 符合经济效益的方式制造庞大的计算量。而且，英特尔能够提供 通过验证的方法与工具来优化hadoop部署，包含具有代表性的 hadoop应用集合hibench,与基于数据流的hadoop性能分析工 具hitune等等。大数据应用之中国机遇上述五个应用场景代表着现在市场与行业里关于大数据时 代的典型描述，而关于国内市场而言，大数据分析与应用的机会 也颇大，由于中国的用户量太庞大了，产生数据的潜力不可估量, 假如能掌握其中一局部大数据就对企业进展具有意想不到的价 值。我们正面临着大数据工业革命，不仅包含传统的结构化（或 者关联型）数据，而且也包含各类非结构化、非对称性数据。这 些数据不仅尺寸庞大，而且增长速度更快于摩尔定律。能够说，谁能合理地分析、管理、 挖掘这些数据的内在价值，谁就有可能成为下一个行业巨头。大数据之背后的故事基于大数据的盛行，很多软硬件厂商都在寻求着适合自己的 方向，而英特尔利用不一致级别的处理器架构，不一致的数据应 用架构，与有关的解决方案，帮助用户从端到端找到完整的解决 方法。在大数据分析方面，灵活、强大与开放的解决方案更容易 来实现现有需求与未来的升级扩展。而英特尔正在利用开放的架 构联合业界合作伙伴一同为大家打造不一致的大数据方案，帮助 用户解决实际难点。不管从应用、需求还是解决方案层面，大数 据都已经到了 “应时而生”的时代，而在这背后，从后端数据挖 掘分析的厂商到应用的供应商都能从中找到黄金机会，在促进大 数据时代的同时完成自己的商业目标。数据类型多(variety),从普通的文字、视频、图片到逐步 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。大数据的进展趋势与带来的机会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 企业在或者多或者少地利用着，不管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 库系统就能够解决，比方应用少量x86服务器、客户端，再加上 Sybase系统、oracle系统、unix系统等。随着互联网的快速进展，在企业数据还没有井喷的时候，我 们就发现个人用户与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 斥在我们周围，包含网络日志、点击流、 记录、医疗记录、 传感器与监控摄像头等等，各类来源的巨量数据种类丰富，让人 无所适从。如今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，但是却不明白如何挖掘这些数据的内在价值，数 据成为了堆砌。因此，关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关于美 味的需求。越来越多的应用需求推动着大数据的进展。更要紧的 是，未来可能各类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 为处理与分析。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与 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机会，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机 会逐步凸显价值。在中国市场，工信部公布的物联网“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 含了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数 据的重要构成局部。而另外3项关键技术创新工程，包含信息感 知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切有关。大数据背后的商业机会在实现大数据的过程中，硬件与软件供应商都能够找到合适 的位置与方法来实现自身的价值，由于大数据的实现需要硬件具 备足够的性能、灵活性与可靠性与软件层面的优化支持。从目前 的企业计算领域来看，ia架构是承载与实现大数据的理想平台。 关于数据分析来说，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，而以其为基础的主流服务器与存储系 统具备无可比较的扩展性。关于商业智能来说，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、灵活扩展与高性价比 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 源分布式架构与有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。英特尔提供通过验证的方法与 工具来优化hadoop部署，包含具有代表性的hadoop应用集合 hibench,与基于数据流的hadoop性能分析工具hitune等等。 hadoop对海量数据处理的支持，能够让用户不再依靠价格高昂 的大型专有设备，而是通过大量x86服务器集群就可解决一一利 用较高性价比的x86服务器来搭配并行计算架构，从而能够以最 符合经济效益的方式完成庞大的计算任务。关于国内市场而言，关于大数据应用机会的重视与抓取已经 更加明显，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，关于企业进展也具有不 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，假如被合理应用，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进展机会抑或者革命，这还仅 仅是互联网层面，放眼到全行业，能够利用的机会那么更多。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 进更多商业机会的出现。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与通讯记录，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，与持 续增加的各类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ide预测，未来每隔 18个月，整个世界的数据总量就会翻倍；到2020年，整个世界 的数据总量将会增长44倍，到达35. 2zb (lzb=10亿tb)o “大数据”时代正在来临。“大数据”的价值所谓“大数据”，通常具有几个特点。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”时代的数据结构比较复杂，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，与社交网络上产生的各类数据等。这两个特点，给 数据存储、管理与挖掘带来了困难。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， 同时能够更智能地储存与管理数据。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 之前储存的海量数据。“大数据”的这些特点，对数据搜索及管 理提出了更高要求，由于在“大数据”时代只有通过分析提炼的 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与业务职能领域，逐步 成为重要的生产因素；人们关于海量数据的运用将预示着新一波 生产率增长与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。尽管云计算能够为数据资产提供保管的场所与访问的渠道，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服务， 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, 尽管其中蕴含着大量的贵金属，但是要想获得这些价值，就务必 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，同时需要长时间存储，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 与管懂得决方案无法胜任“大数据”时代的分析、管理与挖掘工 作。传统的关系型数据库与数据分析软件处理的结构化数据通常 是gb级别的，很难习惯“大数据”时代tb、pb级复杂数据类型 的检索分析。同时，由于“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习惯这种近乎无限的扩张性。为了习 惯“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，使用更新的it解决方案，才能满足“大数据” 收集、存储、管理与分析的要求。“大数据”时代的it解决方案，需要容纳数量庞大的用户 与数据生产者，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与挖掘，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与高效的数据导入、管理、分析、统计 技术；能够支持pb级别的数据、支持非结构化与结构化数据、 支持每秒万次级查询，拥有更高的系统可靠性与更高的统计分析 效率，这就对计算能力、内存数据处理能力与管理能力提出了非 常高的要求。关于企业而言，“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、低本钱的存储与管理，也要能够更快速、灵活及 稳固的检索与分析。而在这些方面，已经有很多厂商在努力围绕 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 广泛的普及率能够为企业提供更高的一致性，是承载与应对“大 数据”的理想平台。英特尔至强(R)处理器拥有更高的计算性 能与内存数据处理能力，以其为核心的服务器与存储系统具备开 放式、普及性、易优化、灵活等特点，具备无可比较的扩展性, 非常适合应对“大数据”的挑战。除此之外，英特尔还有包含 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与更均衡的计算存储分布；与 英特尔硬件技术相结合，能够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，同时实现了 hbase数据库复制与备份功能，在功能方面也更习惯“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基础。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 为未来进展与企业经营提供参考。作为一个人口大国，中国在 “大数据”时代拥有巨大的机会与挑战。机会在于，我国拥有世 界上最多的人，从而能够提供最多的数据以供分析挖掘。而挑战 那么是，我们如何才能从海量的数据中找出价值。凭借庞大的人口 基数与市场，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、企业的网站与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类手持智能终端的普及与定位设备的应用, 也在不断产生大量的数据。假如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进展。比方，电 信运营商能够对客服中心的数据进行分析来建立客服中心智能 辅助平台，帮助运营商把客服中心从本钱中心转变成营销中心; 汽车厂商能够分析各大汽车论坛用户的海量评论来监控品牌口 碑及舆情；电商企业能够分析用户的各类历史数据来挖掘用户的