大数据医疗解决方案精选(九篇)

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第1篇：大数据医疗解决方案范文

数据的变化，从来不是一个循序渐进的过程。随着信息的砰然爆发，谁能合理地分析、管理、挖掘海量数据的内在价值，谁就有可能成为下一个行业巨头。无论从应用、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。

“可以说，这是一场数据的‘工业革命’，数据迎来了量与质的改变，非结构性数据激增，计量单位已从T级升至P级，甚至是E级。”英特尔亚太研发有限公司总经理何京翔在接受本刊记者采访时称，“目前这些数据大部分是‘冷数据’，即采集完成后并没有进行实时分析，没有挖掘其潜在价值。”

包装的艺术

大数据涉及数据采集（存储）、数据传输（网络）、数据处理（计算），而这些恰恰都是英特尔的专长。“Intel Distribution for Hadoop是对传统英特尔平台的优化，然而，对Hadoop（目前最受欢迎的对网络搜索关键词进行内容分类的工具）进行逐一模块式的优化仍然是零散的，需要形成整体的、打包式的解决方案，这就进一步涉及管理。”何京翔解释，“目前仅Hadoop涵盖的20个模块是开源的，仅将开源软件定为企业级应用，其稳定性、可靠性、可维护性都成问题。因此，如何把零散的模块包装起来，形成整体效益，才是英特尔的‘绝活’，换句话说，Hadoop管理才是让‘1+1>2’的核心。”

何京翔表示，英特尔正在利用不同级别的处理器架构、不同的数据应用架构，以及相关的解决方案，帮助用户从端到端找到完整的解决办法。综合解决方案，意味着从芯片到存储，再到网络，最后到软件应用，形成链型优化，其直接效果就是原先4小时的处理时间能够被压缩至7分钟。

英特尔的综合解决方案并非一站式服务，这符合英特尔一贯主推的横向商业模式（Horizontal Model）。何京翔称：“英特尔大数据解决方案的客户都是我们的合作伙伴，我们认为，为不同客户提供不同层次的、灵活、强大和开放式的解决方案，方能真正为企业预留出创造价值和发挥优势的空间，帮助企业解决实际难点。”

群狼与雄狮

目前，英特尔大数据技术主要应用于四大领域：电信、金融、智能交通和医疗。

以电信行业为例，中国用户群庞大，自动产生的数据量大，数据分析是个很现实的问题。“电信公司的客户通讯数据产生的时候是结构化数据，但是数量太庞大，传统的结构化数据分析方式做起来比较吃力，所以现在我们先把它转成非结构化的，输入Hadoop，通过分布式处理，生成并存任务，然后再将结果写回结构化数据，最后我们合作伙伴看到的还是结构化的分析数据。”何京翔比喻说，“这是一个典型的‘一头雄狮子斗不过一群狼’的例子。”

第2篇：大数据医疗解决方案范文

地点 九寨沟喜来登酒店尔玛厅

人物 HDS公司首席运营官（COO） Brian Householder

HDS副总裁兼中国大陆与台湾地区总经理 庄国光

6月27日，2013 HDS大中华区CIO峰会在旅游胜地九寨沟举行。会上，HDS公司首席运营官（COO）Brian Householder回顾了公司过去几年的发展，其别提到HDS在中国市场的快速发展：2012年HDS在中国新增大型企业客户超过200个，文件与内容服务业务收入增长超过50%，软件业务和高端存储收入也发展迅速。面临云计算、大数据带来的新挑战，HDS还能从容向前，并继续保持高速成长吗？

快速成长的秘密

张建设：在过去五年中，HDS在全球和中国市场的业绩都保持了非常高的增长率。除了业绩的增长之外，HDS在客户忠诚度、员工满意度以及企业社会责任等方面也取得了骄人的业绩。HDS能够取得快速增长的主要原因是什么呢？

Brian Householder：我们的成功主要得益于以下两点：第一是公司的愿景和战略，第二是我们的员工。

首先，我们始终坚定地沿着一个既定目标前进。在过去8～10年中，我们一直在执行同一个战略，从未改变。比如，在基础架构及其优化方面，我们很早就意识到非结构化数据的增长是客户必须解决的问题，因此推出了有针对性的解决方案。此外，我们很早就察觉到，客户未来必然在各种类型的数据之上进行数据分析和挖掘。我们紧紧围绕上述困扰用户的问题构建解决方案，不断提升自身的能力。我本人加入HDS已经有十多年时间，从我进入公司的第一天起就一直在与同事研究这些事情，并将其付诸实施。

其次，员工和团队是我们取得成功的关键要素，它和战略一样重要，甚至有过之而无不及。我们拥有杰出的领导和优秀的团队，从首席执行官Jack Domme到高管委员会，再到中层领导，每个员工，这是我多年职业生涯中遇到过的最优秀的团队。整个公司就像是一个大家庭，强调团队协作，共同努力去争取胜利。在这种公司文化的影响下，每个员工都深刻地体会到，在HDS工作是一件非常有意义的事情。

张建设：在过去这些年中，HDS一直在积极地实践企业转型。2002年HDS软件和服务的收入只占公司总收入的24%左右，而2012年这一比例已经提高到50%。从一家存储硬件厂商到一家信息服务解决方案提供商，HDS的成功转型有目共睹。未来，HDS还会继续深化产品组合和业务模式的转变吗？

Brian Householder：过去七八年中，HDS的业务模式确实经历了一次巨大的转型。从一开始为大型机提供存储解决方案，到后来公司业务模式逐步转型为提供高端的开放式硬件存储系统，如今我们的业务模式已发展成为用户提供一种更加广泛的由硬件系统、软件与服务构成的组合。未来，公司转型还会进一步深入，软件和服务的收入比重也会进一步上升。

张建设：2013年下半年以及未来3～5年时间里，HDS对业务的增长有什么样的预期？

Brian Householder：我们的主要目标是保持公司的业务增长率高于业界平均增长水平。同时，我们也希望在每一个关注的细分市场都能获得更多的市场份额，从而保持业界领军者的地位。当然，关于未来的发展还有许多不确定性因素。

张建设：大数据有三种来源，包括业务驱动的数据、人为驱动的数据和机器驱动的数据。目前，大多数企业更关注与信息化和IT基础设施相关的数据应用，涉及业务驱动和人为驱动的数据，数据分析是为企业的数据营销和经营管理服务的。您在演讲别强调，机器驱动的数据才是未来大数据发展的方向。您认为在机器驱动的大数据成为主流之后，将对企业的IT基础设施提出哪些新要求？

Brian Householder：过去几年中，HDS投入了很多的研发经费，并通过一系列并购深耕大数据领域。看看今天的IT基础架构，无论是事务性的系统和数据库，还是由业务驱动的数据构成的系统，抑或是由人为驱动的非结构化数据系统，这些系统即使叠加在一起也不能构成一个满足未来需求的IT基础架构。

未来，大数据达到的量级可能是现在的客户从来没有经历甚至无法想像的。目前，一个常见的数据仓库通常已经可以扩展到50TB或100TB的规模。即使是这样的规模，现有的事务性数据库和系统处理起来已经十分复杂。显然，现有的数据处理和分析方法无法应对未来越来越多的由机器驱动的数据带来的处理需求。

张建设：大数据有明显的行业属性。全球范围内，大数据已经在金融、电信、安全、交通和卫生等领域率先应用。此外，像互联网、政府、电力行业等也都在关注大数据。目前，HDS的大数据解决方案在全球范围内的应用情况如何？HDS计划重点突破的有哪些行业？

Brian Householder：刚才你提到的行业都是现在常见的采用大数据的行业。很多政府、医疗行业的客户都在大量使用HDS的大数据解决方案。如果想有效地解决大数据的问题，那么客户就必须采用正确的解决问题的工具，比如采用基于Hadoop的大数据解决方案，甚至是围绕Hadoop构建一个生态系统。我们已经帮助一些客户实施了基于Hadoop的大数据解决方案。必须强调的是，Hadoop只是解决大数据问题的众多工具之一，但不是唯一的工具。

张建设：无论是云计算还是大数据，目前国内的一个趋势是，将云与大数据系统和既有的IT基础设施进行整合。中国这种以整合既有基础资源为特色的大据据应用与机器驱动的大数据，是否有一个交集？在中国的大数据市场上，HDS准备在哪些行业实现突破？

庄国光：在中国，大数据市场还处于早期发展阶段，比美国市场晚一年到一年半的时间。在我们看来，中国的很多客户对大数据还抱着观望态度。不过，也有一些中国的先锋企业走在了大数据应用的前列，比如在生命科学领域就有一些客户率先应用了大数据解决方案。中国的许多行业客户都保留了大量结构化数据和历史数据，比如金融和电信行业的客户由于采用了大量信息技术，产生了很多结构化的数据。如果类似的行业客户能够好好利用大数据，那么他们就能更好地为其客户提供服务。中国政府对云计算和大数据非常重视，如果能够更好地借鉴外国的成功经验，那么中国的大数据市场将大有可为。大数据除了将在医疗、视频、广电这些行业得到广泛应用以外，智能电网也将是大数据一个十分有潜力的行业。

对于大数据应用，整合是非常必要的手段，而且也是一个正确的发展方向。在存储领域，HDS一直致力于技术创新，最具代表性的成果就是存储虚拟化。目前在全球，HDS的存储虚拟化设备已经售出2.5万套。虚拟化技术可以帮助客户在搭建云平台后，将企业的数据孤岛连接，让数据流动起来，更好地促进数据挖掘和商业洞察。

刚才谈到的率先采用大数据方案的行业客户，在IT上大量投资，如果能对现有的信息孤岛进行有效整合和利用，构成一个可以满足大数据应用需求的IT基础架构，而非构建一个全新的系统，企业也能以更少的投资获得更多的回报，增强核心竞争力。

张建设：如今在大数据市场上，一体机已经是一种比较流行的解决方案。将服务器、存储、网络甚至是软件整合在一起的一体化解决方案越来越受到行业用户的认可。有的厂商提供的是软硬件绑定的产品，还有的厂商提供的是一体化解决方案的参考架构。HDS在一体化解决方案市场上有何策略？

Brian Householder：2012年，在中国市场上，我们的融合基础架构解决方案的收入增长了一倍以上。我们正在全球范围内不断推动IT基础架构的融合。在基础架构层实现融合是可行的，它可以为大数据的落地提供更多便利，并提高大数据处理的效率。

HDS的融合解决方案分成两类。第一类是UCP Pro，它提供全集成的软硬件堆栈，也就是一体机的模式。这一产品模式是我们当前研发的重点。UCP Pro可以实现从虚拟机统一资源供应到编排调度的所有功能，所有工作负载既能利用HDS的虚拟化技术，也可以利用客户现有的IT资产。第二类是UCP Select，它提供的是一种参考架构，客户可以视自身情况自由地对相关部件进行组合。举例来说，如果客户已经部署了某个厂商的服务器，因为HDS与许多服务器厂商都是非常好的合作伙伴，UCP Select也与多个品牌的服务器产品兼容，所以用户如果选择了UCP Select，就可以方便地整合其他品牌的服务器。据调研，许多客户开始可能会选择UCP Select参考架构对系统进行整合，经过一段时间，他们会将应用平台迁移到UCP Pro上，采用全集成的一体化系统。

三步云战略

张建设：HDS的云战略可以概括为三部曲：基础架构云、内容云和信息云。您能否展开描述一下HDS的基础架构云，以及云计算与大数据的关系？

Brian Householder：现在的客户及IT部门，都希望少花钱多办事。云计算和大数据的紧密关联恰恰能够帮助客户实现这一目标。从云计算的角度看，无论是基础架构云、内容云还是信息云，它们都是一种水平的结构，云计算横向地跨越各种应用、各种垂直行业以及各种使用模式和业务问题。云计算也代表了一种业务模式的转变——从固定成本支出转向运营成本支出和可变成本支出，它就是要让客户“少花钱”。

大数据的最终目标就是让客户“多办事”。如果能够利用好大数据，企业的业务部门就能交付更多的价值。大数据提供了一种纵向解决问题的思路，比如纵向地针对一个特定的应用或业务问题，医疗卫生领域的大数据应用就是一个非常好的例子。当然，基础架构云就可以作为大数据分析的一个基础架构。

大数据和云计算之间的另外一个联系，是指大数据和云计算从何处获得数据，以及在数据来源这个环节中大数据与云计算之间的联系，最典型的例子还是来自于医疗行业。不久前，我刚刚拜访了欧洲的一些医疗行业的客户，他们目前遇到的最大问题是数据仍然处在一种彼此隔离的、孤岛式的IT环境中，比如患者的病历、核磁共振图片以及其他资料等处于分割的信息孤岛中。如果没有一个横向的云计算架构（无论是公有云、私有云还是混合云）把这些数据孤岛串联在一起，就不可能对所有的数据进行统一部署及分析。这就是一个典型的大数据与云计算交互的例子。我们和客户的目标是一致的：无论是通过公有云还是私有云的横向平台，都要使得大数据分析成为可能。

张建设：从基础架构云起步，然后逐步实现内容云，这个过程非常容易理解。但是我们更关心从内容云到信息云是不是一个递进的关系？HDS将如何推动用户实现从内容云到信息云的跨越？

Brian Householder：信息云把所有不同类型的数据都涵盖进来了，内容云主要针对的是人为驱动和机器驱动的非结构化数据，有时也要与结构化的业务驱动的数据联系起来。只有实现了信息云，用户才能针对整个企业的各种类型的数据进行统一分析。

基础架构云、内容云与信息云是一个统一体，它是HDS云计算的愿景和战略。如果我们不能帮助客户跨越所有的数据类型进行数据管理、监控和分析，大数据落地就将成为一句空话；如果在客户应用环境中，无论是基础架构还是数据，还处于一个孤岛的状态，客户就不可能真正实现全面的大数据分析。做好这件事。

张建设：在本次CIO峰会上，HCP Anywhere成了CIO最关注的新产品之一。HCP Anywhere是HDS在BYOD市场上的一块敲门砖吗？

Brian Householder：HCP Anywhere属于我们的内容云产品。我们新产品的是围绕“Your cloud，Your way”这一主题展开的，主要目的就是让用户能够随心所欲地使用云内容，进行云消费。HCP平台是进行非结构化数据管理的核心，也是用户消费和使用内容云的核心。HCP Anywhere的可以让用户在HCP的基础上方便地使用移动应用，并且安全地在任何地方对企业的数据进行访问、获取和使用。

我自己的平板电脑上就安装了HCP Anywhere。无论我在美国加州还是在中国的九寨沟，都可以通过平板电脑访问我们在美国的数据中心里的数据，而且是在一个安全的、受到企业严格管控的环境中实现的。需要强调的是，通过HCP Anywhere实现的移动数据访问，数据都是在企业的完全掌控之下的，其安全性是有充分保障的，而不像有些移动办公应用那样，其数据是处于企业监管之外的。

记者手记

业绩增长之外

在过去5年中，HDS公司业务收入保持了两位数的增长速度，软件/服务组合业务收入提高到了50%。此外，2012年，HDS荣膺大中华区“最佳职场”称号，其存储产品和解决方案在全美质量排名第一。HDS公司首席运营官Brian Householder将业绩的增长首先归功于正确的愿景。过去的8～10年中，HDS坚持“信息驱动创新”的愿景，较早地意识到非结构化数据的增长是客户必须解决的问题。在云和大数据热炒的今天，HDS围绕客户“少花钱多办事”的IT需求，提出了从基础架构云到内容云再到信息云的三步云战略，致力于帮助客户驾驭从业务驱动到人为驱动再到机器驱动的大数据。

第3篇：大数据医疗解决方案范文

在7月4日举行的2014 NEC创新解决方案展上，最吸引人的产品要数NEC最新推出的“健糖宝”。这是一款不需要针刺取血，仅通过红外线传感就可及时检测皮下糖类指数的设备。只要将手掌按在“健糖宝”上，静待几秒，血糖指标就可显现在屏幕上。使用者还可以通过智能的终端设备远程收集和监控“健糖宝”中保存的历史数据。

“健糖宝”只是NEC在健康管理领域一系列技术创新的一个代表。如今的NEC已经将目标锁定在社会基础设施领域。正如 NEC全球总裁远藤信博所言，NEC要通过在ICT领域的技术创新支持世界各国社会基础设施的高度信息化发展，将解决社会课题作为NEC新的成长机会。

以社会基础设施为重

在以半导体、PC和手机作为业务重点的时代，NEC曾经有过辉煌，但这已经是历史。远藤信博在出任NEC全球总裁后，根据市场发展的趋势，果断地剥离了上述业务，将业务重点放在了社会基础设施领域，并以此为依据对整个公司的体制进行了重建。目前，NEC公司整体业务保持平稳增长。

在全球人口持续增加的情况下，人类面临着粮食、水、能源等资源日益紧张的巨大压力，再加上城镇化的快速发展，使得原有的社会基础设施已经无法满足社会发展的需要。通过在ICT领域的不断创新，包括提供可覆盖从海底到宇宙的传感器技术、大容量的网络基础设施、大数据分析技术、生物识别技术等，NEC认为自己有能力帮助各国解决社会基础设施建设中面临的种种难题。这也是NEC从2013年开始坚定地转向社会基础设施领域的主要原因。

在本次创新解决方案展上，NEC以“平安、健康、高效、公平”为主题全面展示了ICT解决方案。远藤信博表示：“NEC拥有许多创新的ICT解决方案，比如指纹认证、SDN、云计算、大数据等，并且在金融、电信、政府等很多行业得到了广泛部署和应用。我们希望充分利用现有的这些资源打造更加高效的社会基础设施解决方案，营造一个安全、安心、智慧的社会环境。”具体到中国市场，NEC将以智慧城市的建设为契机，重点关注“安全・安心”、“养老・健康管理”、“环保・节能”三大领域。

创新重点是计算和网络

从去年底开始，NEC加强了在安防领域的投入，推出了许多新产品和新技术。比如，此次展会上展示的NEC新一代城市监控解决方案，通过应用传感数据解析、风险分析等先进技术，在城市各机构之间建立起信息联动平台，实现资源的最优化调配。另外，NEC还将指纹和人脸识别等生物识别技术与视频监控解决方案相结合，更好地保证社会安全。

远藤信博介绍说，在美国国立标准技术研究所组织的人脸识别技术基准测试中，NEC人脸识别技术获得了第一名。这是NEC继2009年和2010年后，第三次获得第一名。NEC的人脸识别技术已经用于40多个国家的500多个项目中，在公民身份识别、出入境管理、视频监控等领域发挥着积极的作用。NEC正不断强化其安全方面的业务，并视其为全球成长的战略支柱。

在云计算、大数据时代，计算能力的提升和网络带宽的改善是两个关键。远藤信博向记者重点介绍了NEC的大数据处理和分析技术。

“我们为核电站提供了大数据解决方案。”远藤信博举例说，“一个核电站部署3500～4000个传感器，一秒钟可以采集100多条数据。在没有使用NEC大数据解决方案的情况下，核电站只能在问题出现前的30分钟左右洞察系统的变化，而使用了NEC的关联性分析技术，核电站可以在问题出现前6～7个小时就了解系统的变化，从而为制定对策、解决问题赢得充足的时间。”

核电站所使用的NEC大数据分析引擎主要包括异构混合学习引擎、关联性分析技术等。通过这些技术，用户可以对文本信息、传感器数据等不同类别的信息进行关联性分析，从而预测未来的变化和趋势。

NEC的大数据分析技术除了可以用于核电站外，还能用于大多数的海量数据分析。在大数据处理技术出现之前，人们所采用的演绎性的方式只能对部分数据进行处理和分析。但在大数据处理技术出现后，计算机的处理能力得到大大增强，人们可以对所有数据进行收集、处理和分析，这样可以更准确地预测未来的变化。

如今，大数据技术已经被用于日常生活的方方面面。比如在日本，高段位的棋手输给计算机已经不是新鲜事。大数据还可以辅助医疗诊断，让刚刚毕业的医学院的大学生也能很快成为“名医”。

中国土地广袤，远程医疗的需求十分迫切。云计算、大数据的出现可以让患者享受到更好的远程医疗服务。

NEC在ICT解决方案方面已经为云计算、大数据时代的到来做好了准备。以网络为例，SDN是未来的发展方向，NEC在SDN方面的研究已经超过10年。“以前，我们预测，电信运营商可能会最先部署SDN，但实际上，SDN比我们想象得更快地进入了企业网络。比如，医院、交通部门等已经在使用SDN打造高效、低成本的网络。”远藤信博介绍说，“仅去年一年，我们已向100家企业提供了SDN技术。”

远藤信博归纳说，在社会基础设施解决方案领域，NEC有三项核心技术：一是计算技术，二是网络技术，三是以分析技术为基础的大数据解决方案。它们是NEC高效、优质的社会基础设施解决方案的三个重要支撑。

在中国本地进行研发

在中国，NEC将积极参与智慧城市、物联网的建设，从而为中国社会的基础设施建设贡献自己的一份力量。以社会养老为例，NEC早就把在日本经实践证明有效的解决方案和经验移植到中国，用于中国的养老院。NEC的iCare智慧养老信息化管理平台就是在中国本地从零开始研发的，它利用了传感、认证、监测、控制和云计算五大技术，并结合终端设备和网络，可以提供全面的信息收集、信息分析、信息可视化等服务。

iCare的本地化开发只是NEC强化在中国进行本地化发展的一个例子。2014年，NEC调整了针对中国的市场策略，其中最大的改变体现在以下几方面：第一，以前，NEC通常是把在日本开发的技术和产品带到中国来进行销售，而现在，NEC要加强在中国本地的研发力量，培养开发团队，开发更适合中国用户需求的产品；第二，NEC原来在中国市场上的主要客户群是在华日企，而现在NEC要更多地为中国客户提供完整的ICT解决方案和服务；第三，NEC将加强与中国本地合作伙伴的合作力度，共同开拓市场，并与中国的科研单位展开密切合作。

远藤信博表示：“在中国市场上，我们以‘安心、安全、公平、高效’为目标，可以帮助中国用户解决在社会基础设施建设方面面临的问题。比如，在安防、健康保健领域，我们已经做出了巨大贡献。不过，在为中国用户提供ICT解决方案时，我们必须尊重中国的文化和中国用户的使用习惯。”

在智慧城市建设方面，NEC希望为中国的客户提供更为便捷、高效和公平的解决方案。“在智慧城市领域，我们希望先从安防、健康保健领域入手，在取得成效并积累了足够的经验后，再将NEC的解决方案推广到水资源、能源等其他领域。”远藤信博表示。

第4篇：大数据医疗解决方案范文

很多用户接触和了解对象存储可能是从互联网厂商、云服务商开始的，比如亚马逊AWS、阿里云等都提供对象存储服务。近日，咨询公司IDC的《IDC MarketScape：全球对象存储2016年厂商评估》中，HDS Content Platform（HCP）再次入围，并跻身领导者类别。HCP就是HDS公司对象存储的代表。

谈到对象存储业务的快速发展，HDS战略解决方案市场营销副总裁许可表示：“我们感觉像是押对宝了。很早我们就开始布局对象存储，虽然HCP的技术也是收购得来，但是经过HDS不断投入、研发和完善，HCP如今已经是非常成熟的对象存储解决方案，全球最知名的大型银行、保险公司、电信运营商都是HCP的忠实用户。”

IDC这样评价HDS在对象存储方面的进展：HDS的HCP产品组合与其日益壮大的技术合作伙伴生态系统相结合，在对象存储市场上占有独特的地位。凭借超过1700个客户的庞大客户群，以及对物联网、Web 2.0和分析等新兴市场的关注，HDS HCP这一面向未来的技术，可以有效应对数据的增长，成为企业数字化转型的助推器。

对象存储正处在爆发期

如果没有非结构化数据的爆炸性增长，如果没有云计算、大数据的出现，也许对象存储不会受到如此强烈的关注。对象存储刚出现时，有些用户质疑：既然已经有了NAS，为什么还需要对象存储？对象存储的价值究竟体现在什么地方？

“大量涌现的云计算公司成了对象存储最好的广告代言人。”许可表示，“当前，IT应用正在向以云计算、大数据、移动互联、社交化为特征的第三平台转移。用户的数据量呈几何级数增长。如何整合和管理这些数据，如何更有效地备份和归档这些数据？对象存储应运而生。”

简单说，对象存储基于扁平化的架构，不受传统文件系统的访问限制，可以无限扩展；对象存储最核心的元数据，它就像是给数据打标签，精确且细致，为下一步的数据快速抓取和数据分析奠定了基础，让大数据应用有的放矢。

传统IT方式已经不能适应数字化的需求，所以Gartner提出了“双模IT”的概念：模式一指传统IT，模式二指数字化的IT。许可认为，对象存储是一种桥梁性的技术，它引导用户从传统的模式一向现代化的模式二过渡。对象存储是具有前瞻性的一种现代化分布式的架构，它可以与云进行互动。比如，HCP就提供与云的接口，可以与AWS S3对接，用户的数据在本地和云之间来回迁移都非常方便。

HDS中国区解决方案业务总监陶欣补充说：“在中国，对象存储正处于爆发期。HDS对象存储在中国获得了三位数的增长，并且还在持续加速增长之中。我们借鉴HDS在全球的成功经验，利用对象存储帮助中国客户踏踏实实解决实际问题。如今，对象存储已经在医疗、保险等诸多领域开花结果。”

HCP的这些变化你知道吗？

像亚马逊AWS、阿里云这样的大型云服务商都自己开发并对外提供对象存储服务。还有一些厂商基于开源技术开发自己的对象存储产品和服务。HDSc许多云服务商是合作伙伴，比如首都在线就采用了HDS的解决方案。

“通常以个人或中小企业客户为目标客户群的云服务商，它们的对象存储很难兼顾大型企业级用户所需的强大性能和功能、监管能力、合规性和易用性，而这正是服务大型企业级用户的HDS所擅长的。”许可进一步解释说，“从全球看，基于开源技术的对象存储产品目前还缺乏在企业中广泛应用的验证，而且在二次开发、运维方面需要投入大量资源，平台成熟所需的技术、技能、经验、时间、纠错等一系列成本很高，这是大多数企业所不能承受的。因此，更多用户倾向于采购成熟的企业级对象存储产品。”举例来说，HCP具有的版本管理功能，可以自动地调用任何一个适合客户具体应用需求的版本，这是其他同类产品所不具备的功能。

用户是选择对象存储公有云服务，还是自己部署对象存储系统，完全取决于用户的实际需求和应用习惯。现在，主流的云模式是混合云，用户在本地保留关键数据，部分应用和数据放到公有云上。HDS提供支持混合云模式的对象存储，实现数据的分层，需要长久保留的大量数据可以转到公有云上，而元数据始终保存在用户可以完全控制的本地或私有云中，即使公有云发生问题，因为元数据一直都在HCP中，所以数据的安全能够得到保障。

HDS最新推出的内容智能管理工具HCI（HDS Content Intelligence），将搜索和分析功能与对象存储进行整合。许可表示，在HCI出现以前，元数据的管理与大数据分析之间还是有距离的。现在，HDS为自己的对象存储增加了智能化工具，增强了元数据的数据分析、检索能力，分析结果可以与Pentaho平台结合，为用户提供完整的大数据分析体验。这样一种组合可以更好地满足物联网、分析和社会化创新解决方案等新的需求。许可透露说，在国外已经有用户在测试HDS的智能化对象存储+Pentaho的方案，形成一个完整的“数据湖”。

在销售方面，HDS既提供软硬件一体化的对象存储解决方案，也提供纯软件的对象存储，目前对象存储一半的收入来自软件。针对不同类型、规模的客户，HDS提供了不同的对象存储产品，有通用产品，也有针对虚拟化环境设计的产品，还有针对企业入门级客户的产品。许可特别谈到，物联网可能是对象存储的一个新的增长点。

概括来说，HCP不仅仅是一种简单的对象存储，而是一种包含对象、云文件网关和最终用户协作功能的集成产品组合，它使得企业能够全面控制数据，并从中获取业务价值。HCP可同时解决有关合规性和治理的问题，并用于创建私有云、公有云和混合云，还可支持物联网、Web 2.0和大数据分析项目。

对象存储应用有更多创新空间

对象存储最典型的应用场景之一是医疗行业。众所周知，医疗系统非常复杂，包含各类庞杂的数据，比如HIS数据、LIS数据、PACS数据等。医疗机构的数据不仅数量庞大，而且有迫切的共享需求，比如异地转诊，而传统的NAS产品已经不能满足新的应用需求。怎么办？无锡市医院管理中心在医疗大数据方面的成功经验值得借鉴。

随着国内医疗体制改革的逐步深入，越来越多的地区开始建立区域卫生信息平台，通过建立统一的区域医疗信息化平台实现区域医疗信息共享。无锡市t院管理中心于2013年完成了第一期的区域医疗系统建设，解决了结构化数据的存储问题，目前进行的二期工程主要针对非结构化医疗影像数据，规划的数据容量是1000TB，影像数据不仅要保存下来，而且要加以利用和分析。为此，无锡市医院管理中心要建设一套创新的区域医学影像服务平台。HDS提供了端到端的解决方案，从移动性、统一性、海量数据、分级存储四个方面满足了无锡市医学影像区域服务中心对存储，以及数据管理、保护和搜索的严苛要求，为下一步医疗大数据的应用打下坚实基础。

无锡市医管中心将历史数据保存在HCP 500中，以此来管理海量的影像文件。HCP 500归档控制器集群最大可管理80PB数据，不仅能提供保存服务，还能提供数据的自我修复、版本管理、压缩和重删、防篡改等功能，可以有效地管理和长久保存医学影像文件。

许可介绍说：“在美国，一些大型的医疗机构通常会建立社区私有云，相邻的几个医院通过社区私有云共享数据，而社区私有云的背后就是HCP在提供存储保障。”

区域医疗的盛行让对象存储有了更大的用武之地。对象存储能够承担起海量文件的存储和保护的重任，而且可以有效降低成本，实现便利的数据共享。“在我国，由于东、西部地区之间的经济发展不平衡，造成西部地区的医疗资源不充足，若采用云的方式，就可以更有效地实现医疗资源的协调甚至是全覆盖。配合医疗改革，特别是以云的方式提供医疗服务，我们提供了包含HCP对象存储在内的整体解决方案，从数据层打通HIS和PACS系统，为医疗云服务提供可靠的保障。”陶欣介绍说。

第5篇：大数据医疗解决方案范文

Gartner报告预计，2013年全球各大企业用于大数据业务的投资总额将增至340亿美元，同比增长8倍；2013年年初IDC预测，大数据技术与服务市场将从2010年的32亿美元攀升至2015年的169亿美元，实现高达40%的年增长率，并将是整个IT与通信产业增长率的7倍。大数据的发展趋势毋庸置疑。

数据越发庞大，积累的商业信息越多，价值也就越大。以海量、多样、快速为显著特征的大数据，不像传统数据库的数据那么易于管理和分析，在为整个IT及通信行业带来机会的同时，也提出了更高的要求。大数据时代的战略意义已超越如何掌握庞大的数据信息，而是实现对这些数据的深层挖掘，进而让其“增值”。

驱动大数据发展的重要因素主要来自两个方面：一是消费领域，如网购及社交媒体应用产生的大量数据；另一方面来自城市基础设施建设，安防便是其中之一。建设平安城市的过程伴随大量数据的产生，尤其是以视频监控为主要特征的数字安全监控（Digital Security Surveillance， DSS）。我们所居住的城市中有无数的高清摄像头，涉及治安监控、指挥通信、侦查破案、规范执法、社会服务等，视频接入规模从几千到几十万，随着安防监控对高清、智能、联网的要求越来越高，每天产生的数据规模正以惊人的速度不断增长。

安防大数据

从全省、市视频监控，交通卡口监控，到运营商机房和基站的环境量监控，原有的系统数据查询越来越慢，写入的数据越来越多，需要配置的存储也越来越大，原先使用的关系型数据库性能压力激增，IO陷入瓶颈，不得不承认安防领域的大数据时代已经来临。然而，一直以来，由于安防行业的自身业务特点以及国内厂商受研发方向所限，大数据技术在安防领域并不如在IT、互联网行业那样得以深入应用。随着科技巨头的入驻，这一市场格局正在发生巨变。

基于安防的大数据同样引起了计算机和服务巨头IBM的注意。2012年10月，IBM了专为大数据处理打造的专家集成系统PureData，并和南京有关部门达成建设“智慧南京”的战略合作，综合应用智慧交通、智慧医疗、智慧数据系统，提高南京市民的生活水平。

云计算解决方案供应商浪潮紧随其后，于同年年底宣布推出用于大规模部署的公共云数据中心——“模块化数据中心”。 “数字安全监控远非安装几个摄像头那么简单。除了捕获数据，还要从中充分挖掘新知，在此基础上开发更多应用。传统安防厂商和IT厂商合作是未来的发展趋势。安防厂商对业务的熟悉度与IT公司的大数据检索和分析能力是绝佳的互补。”英特尔公司全球数字安全监控市场总监Todd Matsler如此评价。

智能计算至关重要

随着政府部门大力推动“平安城市”、“和谐社会”建设，各行各业对安防产品的需求全面爆发。金融、交通、政府等传统领域的安防应用更加深入，新生领域如教育、卫生、体育、能源飞速发展，社区、居民相关应用也在不断升温。根据《安防产业“十二五”规划》所提到的目标，到“十二五”末期，安防产业规模将翻一倍，年均增长率达到20%左右，2015年总产值达到5000亿元。从高端市场如军队、政府、司法、金融、交通、核电站、机场与港口，到中端市场如工业设施、教育、医疗，再到居民小区、零售店铺、仓库管理、物流等民用市场，安防需求将全面爆发。

与此同时，安防行业在国内的发展表现出一个重要特点，即由政府主导的大型项目推动，如智能交通系统。以视频监控为主要特征的数字安全监控扮演着无可替代的重要角色，在城际间、城市中的各类设施及行业中不断部署、渗透。随着视频监控与IT、电信行业的联系日益紧密，数字化、高清化、网络化和智能化成为其发展方向。

如何从前端摄像头获得的数据中挖掘出有用的信息，最终服务于智慧城市、智能交通？我们需要构建一个复杂而精致的系统，并考虑互联性、安全性和可管理性。英特尔在构建这个系统时，利用主动管理技术实现了设备之间的互联，并提出了分布式智能计算的构想。后者包含三个重要概念，一是如何从瀚如烟海的数据中挖掘出对各行业有用的知识，二是保证基础架构及设备与设备间的数据流动，三是降低数据对来自于不同用户或者不同系统的访问障碍。”

这套系统化解决方案，从数据获取、存储到分析及应用各个层面均有覆盖，包括软件。这些基于IA架构的技术，不仅广泛应用于后端运算系统以及开发系统，也在前端和边缘设备中发挥着巨大作用，可以帮助设备开发商大幅缩短产品上市周期，降低开发成本，同时，其强大的计算能力以及基于互联网应用的开放平台也将进一步促进安防行业的多样化发展。

而博康智能副总裁田广表示，安防行业的数字化、高清化、网络化和智能化转变，也契合了国家的物联网政策。数字安防监控行业的现状是缺乏标准却要谋求大发展，这对企业产品兼容性、未来的可扩展性、产品性能、安全性以及稳定性是个很大的挑战，需要企业在软件、上层平台等方面都有很强的规划和实施能力。

安防的可期未来

全国政协委员、南京政协主席沈健就大数据时代政府的公共基础建设需求这一主题曾说过：在大数据时代，政府要做的事情，第一应该高度重视数据的采集和生成；第二做好数据的公开工作；第三，数据的整合；第四，建立我们的数据文化；第五，数据安全。这意味着在智慧城市的基础建设中，大数据将承担更多信息的挖掘和整合工作。

当数据全面实现联网、共享，得到有效存储，并予以充分分析和挖掘，安防领域的大数据时代将真正深化。那时警察可以轻松地搜索某一时段某一颜色或某一品牌汽车的所有视频并快速识别违章行为；在没有人为干扰的情况下，视频监控设备通过自动分析对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，在异常情况发生时做出反应，进行自动报警；现在每年社会走失的老人、小孩成千上万，开发“人员走失查询系统”，联网共享这些视频资源，将为更多的老百姓服务……

大数据究竟可以带给安防一个怎样的未来，我们拭目以待！

-李育新

LSI SAS力挺新型服务器

LSI 公司日前宣布，其12Gb/s SAS存储解决方案将用于100多款新型服务器，这些服务器均采用日前宣布的IntelXeon处理器E5-2600 v2产品系列。包括Asustek、Fujitsu、Gigabyte、Huawei、Intel、Supermicro等在内的领先服务器制造商，均已选用LSI12Gb/s SAS和MegaRAID解决方案，为其新一代服务器平台提供存储性能加速和企业数据保护功能。

LSI 12Gb/s SAS技术能将存储I/O性能提升50%。Intel Xeon 处理器E5-2600 v2产品系列采用22nm工艺技术，大幅降低了功耗，同时提升了性能。这样的组合解决方案将为新一代服务器提供强大的平台。

今年，针对服务器和外部存储OEM厂商，LSI宣布推出业界首批12Gb/s SAS 片上RAID（RAID-on-Chip）和I/O控制器。7月，LSI率先宣布向市场推出12Gb/s SAS主机总线适配器系列产品。

自SAS诞生以来，LSI推出了众多领先的产品。LSI SAS解决方案能提供同类最佳的SAS技术，确保互操作性和统一的厂商支持，现已应用于业界最广泛的服务器平台之上。

昆腾改变数据存储、共享和保护方式

昆腾公司近日宣布正在与CommVault一同扩展其对象存储产品，以便为数据中心融合备份与归档提供独一无二的解决方案。这个经过验证的解决方案基于昆腾Lattus对象存储技术以及CommVaultSimpana 10 软件，能够实现全面数据保护和归档战略，从而降低了主存储成本并优化了备份性能，同时在多 PT 级环境中最大程度降低了管理复杂性、管理成本和资本支出。

在一个高度可扩展、高成本效益，并且不需要“叉车式”升级的一种永久性磁盘归档的磁盘解决方案中，Quantum Lattus可近线访问全球各地的归档数据。Lattus提供比传统 RAID 产品更优异的耐用性，其中包括真正的自我修复和自我保护功能，并且无需复制就能自动进行多站点保护。最终实现一个无需备份的高弹性、容灾、可扩展的归档库。CommVaultSimpana将备份、归档、报告和灾难恢复（DR）统一到一个软件平台上，提供一个融合数据管理解决方案来控制成本和风险。通过昆腾Lattus-D 与CommVaultSimpana的整合，企业现在可以放心地在Lattus上存储单一归档数据实例。这种方式超出了传统冗余副本数据保护计划所提供的保护措施。客户还能得益于全球规模所实现的低延迟访问。

Emulex光纤通道助力HP StoreFabric

第6篇：大数据医疗解决方案范文

Teradata天睿公司是全球领先的大数据分析和数据仓库解决方案厂商，专注于整合数据仓库、大数据分析和业务应用，针对快速增长的传统数据，以及大数据时代的非结构化和多结构化数据，提供全面的领先解决方案。

大数据第一步怎么走？

《新理财》：大数据是不是只属于大型企业？如果是中小型公司或者初创的创业企业，他们怎么去利用大数据去开展自己的业务呢？有什么样的思路？

宝立明：当然了，规模肯定是最基本的一点，你要有一定的规模，而且也要有专业技术人员，比如拥有像数据科学家这样的人员，才有可能充分地利用大数据做相应的数据分析。

而规模比较小的公司，在人员、技能方面可能有所缺失，所以通常他们会选择做外包。而且，他们更多会选择“数据仓库即服务”这种模型，并不是说要建设自己的基础设施。

对于中等规模的企业，通常我们也不推荐用Hadoop，因为Hadoop有更高的复杂性，他们应该更多地使用自己的数据探索平台。

《新理财》：现在在很多企业中存在一个现象，虽然有很多数据，但是不知道怎么样迈出应用大数据的第一步。您有什么建议？

宝立明：其实，要谈到切入点应该在哪里，我觉得应该是看企业的商业策略或者商业战略。企业需要从商业角度制定使用决策，而并非从技术角度。比如，如果要用大数据来做营销，那么就要通过大数据来分析营销状况，以便帮助你针对客户实现追加销售或者交叉销售；用大数据获得企业风险状况，就可以通过大数据分析客户的行业或者情感，确定这些因素会为企业带来哪些风险。另外，要用大数据欺诈的侦测，这都需要首先确定策略，决定了从哪个地方切入。对于大多数企业来说，通常都是从客户做起，因为客户是重中之重，客户的行为是真正为企业创造价值的地方。

《新理财》：一些企业已经在大数据应用方面做了很多尝试，他们发现有些数据其实是没用的，甚至被称为“数据污水”在数据采集过程中，如何排除或发现这些“数据污水”？有没有比较好的工具或者解决方案？

宝立明：这个问题非常有意思。如果把“数据污水”加入到数据仓库中，就会污染整个数据仓库，就很难再从中发掘好的数据。这也是Teradata 提出统一数据架构（UDA）概念的原因之一。针对Hadoop来说，它永远是把所有的数据都存储起来，但是对于企业数据仓库来说，最好只存放经过清洗的好数据。

不过，在谈论“哪些数据有用或者没用”的时候，其实要分外小心，因为如果觉得这个数据是没用的，很有可能只是暂时还没有发现其价值所在，而最终一天可能发现其中的价值。其实，所有的数据都是有价值的，问题的关键是在什么时间能够发现这些价值。所以，这样就需要那些非常精明、聪明的数据科学家发现数据中蕴含的价值，由此我也建议说把那些数据称为“数据污水”。

我们可以把尚未发现价值的那些数据称为低价值密度的数据，而对于已经发现了价值的数据，建议对给它进行更多的投入挖掘其洞察力。但是对那些你所称作“污水数据”的数据，就可以存储在低成本的系统环境中，而且绝对不要随意丢弃，假以时日它们其中潜藏的价值将会被挖掘出来。

为整合数据仓库、数据探索以及Hadoop的优势， Teradata在业内独家创新架构Teradata统一数据架构（UDA），实现了Hadoop存储、Teradata Aster达数据探索以及Teradata数据仓库分析功能的整合，既能帮助企业满足当前的大数据分析，解决“数据污水”等问题，同时也为企业迎接更大规模的大数据规模奠定开放基础。

《新理财》：如您谈到，数据科学家是发现大数据价值的核心人才，在中国怎样寻找像数据科学家这样的数据分析人才？

宝立明：数据科学家是全新的岗位，对基于数据决策的企业非常重要，而其目前人才很稀缺。我们需要寻找在实验科学方面具备一定基础的人员，例如应用物理学、应用化学或社会科学专业的人员。总体来看，他们必须具备如下的特质：

好奇心。数据科学家应该天生和数据打交道，会从不同角度看数据。

经验和直觉。从什么地方开始着手了解数据，需要经验和直觉。

设计实验的场景。知道如何虚拟和假设场景，具备分析这些数据以及其中原因的能力。

掌握统计学知识。实际上，很多人统计知识非常弱，甚至不清楚关联关系、数据价值以及抽样等。

数据挖掘能力。具备预测未来的知识和能力。

强大的沟通能力。有能力不用数学语言，而是用商业语言同别人交流沟通。

所以，数据科学家将是技术和商业人才的综合体。在商业方面有很强的知识，对于技术有很深的感知，同时能够很快接受这些技术。数据科学家可以贡献出相应数据的分析结果，让决策者利用数据科学家的分析结果做出相应的管理决策。

政府数据大有作为

《新理财》：现在大数据在企业领域已经展开了比较广泛的应用，在有些政府部门实际上尚未足够重视大数据。如何让政府部门也积极参与进来？

宝立明：首先，在谈到大数据的时候要非常谨慎，只有非传统结构性的数据才能够被称为大数据。的确，有很多政府部门是拥有大数据的，比如像美国的国土安全部就接触到大量的大数据，因为国土安全部收集的数据，包括很多视频或者网络浏览点击的数据等。Teradata提供了很多相应的技术支持政府部门使用大数据。

第7篇：大数据医疗解决方案范文

为何SAS如此风靡

SAS是由美国NORTHCAROLINA州立大学在1966年开发的统计分析软件。1976年SAS软件研究所成立并开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作，虽然其间经历了许多版本并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛的应用。

“SAS大部分产品与解决方案应用于特定业务领域，还有一些则可用于满足更广泛的需求。我们的客户受益匪浅，可以说几乎所有客户在使用SAS高级分析后都能增加营收，改善业务流程，降低成本。”正如SAS分析全球市场总监Sascha Schubert所言。

近年来大数据已然成为商业变革的重要推动力量，并作为重要的生产力上升至国家战略。大数据的蓬勃发展为各个机构带来了前所未有的机遇，但如何将这些海量、多样的数据资源转化为真正的价值，SAS大数据分析则是唯一的答案。SAS作为数据管理、数据分析与商业分析的有力工具，目前已广泛运用于金融，保险，快消，医药、政府和教育等行业。在全球52个国家设有400多家分支机构及三大研发中心，每年的产品研发投入为当年营业额的24%，是业界平均水平的两倍以上。SAS公司早在1990年开始进入我国市场，在北京、上海、广州、香港和台北均设有分支机构，并在北京设立了用户服务支持中心，其中国家信息中心、国家统计局、卫生部以及中国科学院等都是SAS系统的用户。

具体来说，SAS是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。

对于企业的优势在于可将数据汇总、分析和报告功能集中在一个透明框架内，并最终提供一个完整的、E2E的解决方案。其中Base SAS模块是SAS系统的核心，负责数据管理，交互应用环境管理，进行用户语言处理，调用其它SAS模块。Base SAS 为SAS系统的数据库提供了丰富的数据管理功能，还支持标准的SQL语言对数据进行操作，能够制作从简单列表到比较复杂的统计报表，进行基本的描述性统计及基相关系数的计算等。

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体，功能强大，统计方法齐备全新。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进、可靠。分析方法的实现通过过程调用完成，许多过程同时提供了多种算法和选项，其强大的功能尤其受金融类与医药类行业的青睐。

例如欺诈和金融犯罪是目前金融领域面临的最大问题和挑战。为了解决这个棘手的问题，很多金融机构选择欺诈管理解决方案，面对众多供应商以及产品该如何选择？相关资料显示，Forrester Research对符合入选标准的供商的欺诈管理解决方案进行了详细的实操实验评估，根据15项要素对这些解决方案进行评估打分，结果SAS高居榜首，成为现有产品的领导者，还在其战略和市场表现分项中获得了所有厂商中的最高分。

Chartis采用RiskTechQuadrants排行榜进行评比。这种专门为风险控制技术市场开发的评估方法基于广泛的独立调查，通过明确的评分体系对调查结果进行打分。同样在企业级欺诈管理解决方案风险技术象限报告中，SAS位居第一，被评为行业领导者。SAS还以反洗钱（AML）与交易监测解决方案，尽职调查（KYC）以及客户端登录解决方案，还包括观察名单监控解决方案，被评为风险技术象限的领导者。

Tableau：

当互联网医疗遇见大数据分析

近年来，在全球化的市场竞争的大背景下，商业智能已经成为热门技术，企业对精细化管理、定量分析、风险控制等业务越来越重视。Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，不用强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上不仅能够监测信息，而且还可以提供完整的分析能力，灵活且具有高度的动态性。Tableau软件的研发最早源于美国国防部（DOD）在斯坦福大学的一个研究项目，目的就是为了提高实现数据和信息的分析能力。

随之诞生的Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越通透。

早在18世纪，南丁格尔便开始用可视化的数据来证明英国士兵之所以在克里米亚战争中的死亡率居高不下，并不是因为战争本身的伤亡较大，而是因为战地医院糟糕的治疗环境。当人们询问她为什么要用图来展示士兵的死亡率，她说她希望能够通过眼睛来传达没有能够通过耳朵传达到的信息。的确，在很多时候，眼睛看到的都能够比耳朵听到的更具有说服力和震撼力。我们列举一个Tableau在医疗方面的例子加以说明：

病人对于一个医院的印象往往都来自于急诊的接待情况，所以医院必须要确保服务能够满足病人的要求，所以利用医院已有的数据来分析，简化分流的步奏就会显得很重要。这样既能够保证在急症过程的每一分钟都能得到有效利用，也让病人与家属都能有一个良好的诊疗体验。

Tableau通过分析病人到达时间等数据，可以清晰看到病人每天、每小时的来院情况，这能够让医院适时保证足够的值班人员，并合理分配医疗资源。Tableau还能帮助建立急诊科患者的个人档案，通过分析出的医院急诊科的应诊能力，在病人数量达到极值时做出反应和措施。

据估计，超过50%的患者信息都被杂乱地保存，这使得开发利用这些重要的数据变得十分困难。而在Tableau的帮助下，医生可以很方便地查阅病人的医疗记录等相关信息。Tableau极大地增强了患者信息的可视化程度，方便对医疗记录和患者信息进行统一管理和访问。通过对患者的住址、治疗进展以及其他深入到病人的详细记录的分析，Tableau可以为各级医疗卫生服务人员提供相关建议，帮助分析和改进服务。

等待时间长最有可能引起患者的不满情绪，追踪一个病人从被接待到接受诊疗所花费的时间可以让医院采取有效的措施，减少病人的等待时间，提高服务的满意度。Tableau可以追踪病人诊疗期间的等待时间等数据，制定计划改进诊疗流程以减少患者在候诊室的等待时间。

此外，医疗保险支出的情况是一个国家的重大问题。Tableau可以提供可视化的图表，分析医疗保险支出的区域分布，每个患者的平均医疗保险支付差异，还可以看到不同的保险公司的价格差异以及地区差异，根据颜色不同理解不同地区医疗保险费用不同的原因。医院和保险公司都需要了解在一定的人群中有什么流行疾病、什么年龄段的人更容易受到感染、治疗的成本等情况。Tableau可以帮助医疗保险公司评估特定申请人的患病风险等级，分析申请人最可能患的疾病以及相对应的治疗费用，得到这些分析结果后，保险公司就可以x择制定相应的保险方案。

R语言：

一种环境，一种现状的描述

R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发（因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。R作为一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，其功能包括数据存储和处理系统、数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能、简便而强大的编程语言、可操纵数据的输入和输出并可实现分支、循环以及可自定义功能。

第8篇：大数据医疗解决方案范文

C： 这几年机器对机器（M2M）商业解决方案在全球的新趋势有哪些？

H： M2M解决方案首先是数据的收集，然后是数据的商业化。它改变的是企业与被连接资产之间的互动和增值方式，比如物流行业的远程车队管理，零售行业对自动售货机的远程监控等。近几年我们所看到的一个最大的趋势是“增长”。在物流、汽车、通信、医疗、零售、安保等行业都是如此。市场调研公司Gartner预测M2M IT服务市场在2011年到2016年将会从36亿美元增长到99亿美元，年均复合增长率为22.6%。另一家调研公司ABI的数据显示，从2012年到2018年，M2M市场在欧洲、北美和亚太区域的年均复合增长率约为25%，而在北美、中东和非洲市场的增长率达到28%。所以说我们已经进入了工业互联网时代。

C： M2M解决方案在哪个行业市场潜力最大？

H： 这很难说。现在大数据在各个行业都是个热门话题，我们的确也看到了M2M在不同行业都体现出了增长的态势。车队、自动售货机远程管理都是M2M应用的传统领域，也是相对比较成熟的，现在船运和航空运输对这方面的需求也在不断增长。医疗健康行业也是新的热门领域，比如对血动力检测设备的远程监控，可以看到机器的使用率和损耗，可以及时解决宕机问题，降低设备制造商和供应商上门服务的人力成本。

C： 是否可以举一些例子说明M2M解决方案在商业运用上的成效？

H： 其实，工业物联网促进的将是全球经济，你可以从这样一组数据中看到机对机解决方案在各个行业所能够带来的1%的价值：如果M2M解决方案每年帮助航空业降低1%的燃油，节约的价值是300亿美元；医疗健康领域的生产效率如果提高1%，产生的价值高达630亿美元；让铁路运输的效率提高1%的话，相对应的是270亿美元。你可以看到，每个行业都会从中获益。从微观来说，应用M2M解决方案之后可以帮助银行对不同地方的ATM机进行远程诊断，减少30%的上门维修次数。对企业来说，可以帮它们大大降低人力成本，这也是企业客户对M2M解决方案需求越来越多的原因。

第9篇：大数据医疗解决方案范文

触摸医疗 智慧健康

现如今，“看病难，看病贵”已经成为人们关注的重点民生问题。公共医疗水平还远未满足人们的期望。医疗行业需要迎接三大挑战：效率较低的医疗体系、质量欠佳的医疗服务、看病难看病贵的就医现状，而这些挑战背后的根本原因是医疗卫生资源分配不够均匀。

新医改政策出台后，从跨国IT巨头IBM、微软、英特尔、惠普、戴尔到本土方案商华为、曙光、东软、用友、金蝶、神州数码等，纷纷强势挺进医疗市场，与以天健科技、西安华海、浙江联众、广州怡捷、中域海量等为代表的专业医疗信息化方案商，纷纷争抢新医改带来的商机。GE通用、西门子、飞利浦等跨国医疗巨头也纷纷进驻中国基层医疗机构。

IBM推出了一系列智慧医疗解决方案，面向区域医疗卫生和大型综合性医院集团，包括区域医疗信息网络、CHAS临床科研信息整合平台、医疗协同平台、基于云计算网络环境的智慧医疗等，旨在以信息化推进医患资源的优化流动，助力新医改扎实启程，从而构建“人人享有基本医疗卫生服务”的智慧医疗体系。

华为智慧医疗通过打造居民电子健康档案、电子病历的区域医疗信息平台建设，利用先进的物联网技术，实现各级医疗卫生机构和相关职能部门业务系统之间的互联互通、数据共享和联动协同；同时有效的实现患者、医生、医院，以及医疗设备之间的沟通。在中国新医改的背景之下，华为智慧健康解决方案努力实现让智慧医疗走入寻常百姓家。

技术为基 完善医疗

智慧医疗的实现需要生命科学技术和信息技术的支撑，其关键技术分布于物联网体系中，涉及到感知层、网络层和应用层。在感知层，涉及到射频标识（RFID）技术、定位技术、体征感知技术、视频识别技术等。智慧医疗的数据主要从医院和用户处传出信息的传感器获得，并实现检测对象数据的准确采集、检测、识别、控制和定位。在网络层通过信息互通类技术实现检测数据的上传工作，实现用户和医疗机构、服务机构之间健康信息网络写作的数据沟通渠道，并及时给用户提供必要的响应。在应用层，通过基于大数据和云计算的信息处理技术对数据进行存储、分析，为监测数据的开放提供做好准备。

智慧医疗一直是大数据和云计算技术最重要的应用之一。医疗作为IBM沃森最早进入的应用领域，2011年8月开始，沃森就开始在美国的一些医疗机构“实习”了。沃森的自然语言处理能力可以直接阅读医学文献和各种医疗文档。除此之外，沃森还具备学习能力，它可以从医生看病的活动记录中学到相应的经验。由于具备了主动学习知识和获取经验的方式，沃森的准确性要远远高于过去的医学专家系统。

医疗行业的数据量大而且类型复杂，其中包含着丰富多样的信息价值，如果能够有效地对其存储、处理、查询和分析，就可以辅助医生做出更加科学、准确的诊断和用药决策，甚至帮助相关研究机构实现医疗方法和药物的革新。英特尔公司的开放架构大数据平台是英特尔针对医疗行业用户开发的。它由双路至强处理器和英特尔Apache Hadoop发行版软件组成。英特尔双路至强处理器能够实现对存储子系统的优化，可用于打造存储服务器，支持横向可扩展存储方案。英特尔Apache Hadoop发行版软件是专门为大数据存储、管理、处理和查询需求开发，且针对英特尔至强平台进行了充分优化。

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