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第1篇：大數據醫療解決方案范文

數據的變化，從來不是一個循序漸進的過程。隨著信息的砰然爆發，誰能合理地分析、管理、挖掘海量數據的內在價值，誰就有可能成為下一個行業巨頭。無論從應用、需求還是解決方案層面，大數據都已經到了“應時而生”的時代。

“可以說，這是一場數據的‘工業革命’，數據迎來了量與質的改變，非結構性數據激增，計量單位已從T級升至P級，甚至是E級。”英特爾亞太研發有限公司總經理何京翔在接受本刊記者采訪時稱，“目前這些數據大部分是‘冷數據’，即采集完成后并沒有進行實時分析，沒有挖掘其潛在價值。”

包裝的藝術

大數據涉及數據采集（存儲）、數據傳輸（網絡）、數據處理（計算），而這些恰恰都是英特爾的專長。“Intel Distribution for Hadoop是對傳統英特爾平臺的優化，然而，對Hadoop（目前最受歡迎的對網絡搜索關鍵詞進行內容分類的工具）進行逐一模塊式的優化仍然是零散的，需要形成整體的、打包式的解決方案，這就進一步涉及管理。”何京翔解釋，“目前僅Hadoop涵蓋的20個模塊是開源的，僅將開源軟件定為企業級應用，其穩定性、可靠性、可維護性都成問題。因此，如何把零散的模塊包裝起來，形成整體效益，才是英特爾的‘絕活’，換句話說，Hadoop管理才是讓‘1+1>2’的核心。”

何京翔表示，英特爾正在利用不同級別的處理器架構、不同的數據應用架構，以及相關的解決方案，幫助用戶從端到端找到完整的解決辦法。綜合解決方案，意味著從芯片到存儲，再到網絡，最后到軟件應用，形成鏈型優化，其直接效果就是原先4小時的處理時間能夠被壓縮至7分鐘。

英特爾的綜合解決方案并非一站式服務，這符合英特爾一貫主推的橫向商業模式（Horizontal Model）。何京翔稱：“英特爾大數據解決方案的客戶都是我們的合作伙伴，我們認為，為不同客戶提供不同層次的、靈活、強大和開放式的解決方案，方能真正為企業預留出創造價值和發揮優勢的空間，幫助企業解決實際難點。”

群狼與雄獅

目前，英特爾大數據技術主要應用于四大領域：電信、金融、智能交通和醫療。

以電信行業為例，中國用戶群龐大，自動產生的數據量大，數據分析是個很現實的問題。“電信公司的客戶通訊數據產生的時候是結構化數據，但是數量太龐大，傳統的結構化數據分析方式做起來比較吃力，所以現在我們先把它轉成非結構化的，輸入Hadoop，通過分布式處理，生成并存任務，然后再將結果寫回結構化數據，最后我們合作伙伴看到的還是結構化的分析數據。”何京翔比喻說，“這是一個典型的‘一頭雄獅子斗不過一群狼’的例子。”

第2篇：大數據醫療解決方案范文

地點 九寨溝喜來登酒店爾瑪廳

人物 HDS公司首席運營官（COO） Brian Householder

HDS副總裁兼中國大陸與臺灣地區總經理 莊國光

6月27日，2013 HDS大中華區CIO峰會在旅游勝地九寨溝舉行。會上，HDS公司首席運營官（COO）Brian Householder回顧了公司過去幾年的發展，其別提到HDS在中國市場的快速發展：2012年HDS在中國新增大型企業客戶超過200個，文件與內容服務業務收入增長超過50%，軟件業務和高端存儲收入也發展迅速。面臨云計算、大數據帶來的新挑戰，HDS還能從容向前，并繼續保持高速成長嗎？

快速成長的秘密

張建設：在過去五年中，HDS在全球和中國市場的業績都保持了非常高的增長率。除了業績的增長之外，HDS在客戶忠誠度、員工滿意度以及企業社會責任等方面也取得了驕人的業績。HDS能夠取得快速增長的主要原因是什么呢？

Brian Householder：我們的成功主要得益于以下兩點：第一是公司的愿景和戰略，第二是我們的員工。

首先，我們始終堅定地沿著一個既定目標前進。在過去8～10年中，我們一直在執行同一個戰略，從未改變。比如，在基礎架構及其優化方面，我們很早就意識到非結構化數據的增長是客戶必須解決的問題，因此推出了有針對性的解決方案。此外，我們很早就察覺到，客戶未來必然在各種類型的數據之上進行數據分析和挖掘。我們緊緊圍繞上述困擾用戶的問題構建解決方案，不斷提升自身的能力。我本人加入HDS已經有十多年時間，從我進入公司的第一天起就一直在與同事研究這些事情，并將其付諸實施。

其次，員工和團隊是我們取得成功的關鍵要素，它和戰略一樣重要，甚至有過之而無不及。我們擁有杰出的領導和優秀的團隊，從首席執行官Jack Domme到高管委員會，再到中層領導，每個員工，這是我多年職業生涯中遇到過的最優秀的團隊。整個公司就像是一個大家庭，強調團隊協作，共同努力去爭取勝利。在這種公司文化的影響下，每個員工都深刻地體會到，在HDS工作是一件非常有意義的事情。

張建設：在過去這些年中，HDS一直在積極地實踐企業轉型。2002年HDS軟件和服務的收入只占公司總收入的24%左右，而2012年這一比例已經提高到50%。從一家存儲硬件廠商到一家信息服務解決方案提供商，HDS的成功轉型有目共睹。未來，HDS還會繼續深化產品組合和業務模式的轉變嗎？

Brian Householder：過去七八年中，HDS的業務模式確實經歷了一次巨大的轉型。從一開始為大型機提供存儲解決方案，到后來公司業務模式逐步轉型為提供高端的開放式硬件存儲系統，如今我們的業務模式已發展成為用戶提供一種更加廣泛的由硬件系統、軟件與服務構成的組合。未來，公司轉型還會進一步深入，軟件和服務的收入比重也會進一步上升。

張建設：2013年下半年以及未來3～5年時間里，HDS對業務的增長有什么樣的預期？

Brian Householder：我們的主要目標是保持公司的業務增長率高于業界平均增長水平。同時，我們也希望在每一個關注的細分市場都能獲得更多的市場份額，從而保持業界領軍者的地位。當然，關于未來的發展還有許多不確定性因素。

張建設：大數據有三種來源，包括業務驅動的數據、人為驅動的數據和機器驅動的數據。目前，大多數企業更關注與信息化和IT基礎設施相關的數據應用，涉及業務驅動和人為驅動的數據，數據分析是為企業的數據營銷和經營管理服務的。您在演講別強調，機器驅動的數據才是未來大數據發展的方向。您認為在機器驅動的大數據成為主流之后，將對企業的IT基礎設施提出哪些新要求？

Brian Householder：過去幾年中，HDS投入了很多的研發經費，并通過一系列并購深耕大數據領域。看看今天的IT基礎架構，無論是事務性的系統和數據庫，還是由業務驅動的數據構成的系統，抑或是由人為驅動的非結構化數據系統，這些系統即使疊加在一起也不能構成一個滿足未來需求的IT基礎架構。

未來，大數據達到的量級可能是現在的客戶從來沒有經歷甚至無法想像的。目前，一個常見的數據倉庫通常已經可以擴展到50TB或100TB的規模。即使是這樣的規模，現有的事務性數據庫和系統處理起來已經十分復雜。顯然，現有的數據處理和分析方法無法應對未來越來越多的由機器驅動的數據帶來的處理需求。

張建設：大數據有明顯的行業屬性。全球范圍內，大數據已經在金融、電信、安全、交通和衛生等領域率先應用。此外，像互聯網、政府、電力行業等也都在關注大數據。目前，HDS的大數據解決方案在全球范圍內的應用情況如何？HDS計劃重點突破的有哪些行業？

Brian Householder：剛才你提到的行業都是現在常見的采用大數據的行業。很多政府、醫療行業的客戶都在大量使用HDS的大數據解決方案。如果想有效地解決大數據的問題，那么客戶就必須采用正確的解決問題的工具，比如采用基于Hadoop的大數據解決方案，甚至是圍繞Hadoop構建一個生態系統。我們已經幫助一些客戶實施了基于Hadoop的大數據解決方案。必須強調的是，Hadoop只是解決大數據問題的眾多工具之一，但不是唯一的工具。

張建設：無論是云計算還是大數據，目前國內的一個趨勢是，將云與大數據系統和既有的IT基礎設施進行整合。中國這種以整合既有基礎資源為特色的大據據應用與機器驅動的大數據，是否有一個交集？在中國的大數據市場上，HDS準備在哪些行業實現突破？

莊國光：在中國，大數據市場還處于早期發展階段，比美國市場晚一年到一年半的時間。在我們看來，中國的很多客戶對大數據還抱著觀望態度。不過，也有一些中國的先鋒企業走在了大數據應用的前列，比如在生命科學領域就有一些客戶率先應用了大數據解決方案。中國的許多行業客戶都保留了大量結構化數據和歷史數據，比如金融和電信行業的客戶由于采用了大量信息技術，產生了很多結構化的數據。如果類似的行業客戶能夠好好利用大數據，那么他們就能更好地為其客戶提供服務。中國政府對云計算和大數據非常重視，如果能夠更好地借鑒外國的成功經驗，那么中國的大數據市場將大有可為。大數據除了將在醫療、視頻、廣電這些行業得到廣泛應用以外，智能電網也將是大數據一個十分有潛力的行業。

對于大數據應用，整合是非常必要的手段，而且也是一個正確的發展方向。在存儲領域，HDS一直致力于技術創新，最具代表性的成果就是存儲虛擬化。目前在全球，HDS的存儲虛擬化設備已經售出2.5萬套。虛擬化技術可以幫助客戶在搭建云平臺后，將企業的數據孤島連接，讓數據流動起來，更好地促進數據挖掘和商業洞察。

剛才談到的率先采用大數據方案的行業客戶，在IT上大量投資，如果能對現有的信息孤島進行有效整合和利用，構成一個可以滿足大數據應用需求的IT基礎架構，而非構建一個全新的系統，企業也能以更少的投資獲得更多的回報，增強核心競爭力。

張建設：如今在大數據市場上，一體機已經是一種比較流行的解決方案。將服務器、存儲、網絡甚至是軟件整合在一起的一體化解決方案越來越受到行業用戶的認可。有的廠商提供的是軟硬件綁定的產品，還有的廠商提供的是一體化解決方案的參考架構。HDS在一體化解決方案市場上有何策略？

Brian Householder：2012年，在中國市場上，我們的融合基礎架構解決方案的收入增長了一倍以上。我們正在全球范圍內不斷推動IT基礎架構的融合。在基礎架構層實現融合是可行的，它可以為大數據的落地提供更多便利，并提高大數據處理的效率。

HDS的融合解決方案分成兩類。第一類是UCP Pro，它提供全集成的軟硬件堆棧，也就是一體機的模式。這一產品模式是我們當前研發的重點。UCP Pro可以實現從虛擬機統一資源供應到編排調度的所有功能，所有工作負載既能利用HDS的虛擬化技術，也可以利用客戶現有的IT資產。第二類是UCP Select，它提供的是一種參考架構，客戶可以視自身情況自由地對相關部件進行組合。舉例來說，如果客戶已經部署了某個廠商的服務器，因為HDS與許多服務器廠商都是非常好的合作伙伴，UCP Select也與多個品牌的服務器產品兼容，所以用戶如果選擇了UCP Select，就可以方便地整合其他品牌的服務器。據調研，許多客戶開始可能會選擇UCP Select參考架構對系統進行整合，經過一段時間，他們會將應用平臺遷移到UCP Pro上，采用全集成的一體化系統。

三步云戰略

張建設：HDS的云戰略可以概括為三部曲：基礎架構云、內容云和信息云。您能否展開描述一下HDS的基礎架構云，以及云計算與大數據的關系？

Brian Householder：現在的客戶及IT部門，都希望少花錢多辦事。云計算和大數據的緊密關聯恰恰能夠幫助客戶實現這一目標。從云計算的角度看，無論是基礎架構云、內容云還是信息云，它們都是一種水平的結構，云計算橫向地跨越各種應用、各種垂直行業以及各種使用模式和業務問題。云計算也代表了一種業務模式的轉變——從固定成本支出轉向運營成本支出和可變成本支出，它就是要讓客戶“少花錢”。

大數據的最終目標就是讓客戶“多辦事”。如果能夠利用好大數據，企業的業務部門就能交付更多的價值。大數據提供了一種縱向解決問題的思路，比如縱向地針對一個特定的應用或業務問題，醫療衛生領域的大數據應用就是一個非常好的例子。當然，基礎架構云就可以作為大數據分析的一個基礎架構。

大數據和云計算之間的另外一個聯系，是指大數據和云計算從何處獲得數據，以及在數據來源這個環節中大數據與云計算之間的聯系，最典型的例子還是來自于醫療行業。不久前，我剛剛拜訪了歐洲的一些醫療行業的客戶，他們目前遇到的最大問題是數據仍然處在一種彼此隔離的、孤島式的IT環境中，比如患者的病歷、核磁共振圖片以及其他資料等處于分割的信息孤島中。如果沒有一個橫向的云計算架構（無論是公有云、私有云還是混合云）把這些數據孤島串聯在一起，就不可能對所有的數據進行統一部署及分析。這就是一個典型的大數據與云計算交互的例子。我們和客戶的目標是一致的：無論是通過公有云還是私有云的橫向平臺，都要使得大數據分析成為可能。

張建設：從基礎架構云起步，然后逐步實現內容云，這個過程非常容易理解。但是我們更關心從內容云到信息云是不是一個遞進的關系？HDS將如何推動用戶實現從內容云到信息云的跨越？

Brian Householder：信息云把所有不同類型的數據都涵蓋進來了，內容云主要針對的是人為驅動和機器驅動的非結構化數據，有時也要與結構化的業務驅動的數據聯系起來。只有實現了信息云，用戶才能針對整個企業的各種類型的數據進行統一分析。

基礎架構云、內容云與信息云是一個統一體，它是HDS云計算的愿景和戰略。如果我們不能幫助客戶跨越所有的數據類型進行數據管理、監控和分析，大數據落地就將成為一句空話；如果在客戶應用環境中，無論是基礎架構還是數據，還處于一個孤島的狀態，客戶就不可能真正實現全面的大數據分析。做好這件事。

張建設：在本次CIO峰會上，HCP Anywhere成了CIO最關注的新產品之一。HCP Anywhere是HDS在BYOD市場上的一塊敲門磚嗎？

Brian Householder：HCP Anywhere屬于我們的內容云產品。我們新產品的是圍繞“Your cloud，Your way”這一主題展開的，主要目的就是讓用戶能夠隨心所欲地使用云內容，進行云消費。HCP平臺是進行非結構化數據管理的核心，也是用戶消費和使用內容云的核心。HCP Anywhere的可以讓用戶在HCP的基礎上方便地使用移動應用，并且安全地在任何地方對企業的數據進行訪問、獲取和使用。

我自己的平板電腦上就安裝了HCP Anywhere。無論我在美國加州還是在中國的九寨溝，都可以通過平板電腦訪問我們在美國的數據中心里的數據，而且是在一個安全的、受到企業嚴格管控的環境中實現的。需要強調的是，通過HCP Anywhere實現的移動數據訪問，數據都是在企業的完全掌控之下的，其安全性是有充分保障的，而不像有些移動辦公應用那樣，其數據是處于企業監管之外的。

記者手記

業績增長之外

在過去5年中，HDS公司業務收入保持了兩位數的增長速度，軟件/服務組合業務收入提高到了50%。此外，2012年，HDS榮膺大中華區“最佳職場”稱號，其存儲產品和解決方案在全美質量排名第一。HDS公司首席運營官Brian Householder將業績的增長首先歸功于正確的愿景。過去的8～10年中，HDS堅持“信息驅動創新”的愿景，較早地意識到非結構化數據的增長是客戶必須解決的問題。在云和大數據熱炒的今天，HDS圍繞客戶“少花錢多辦事”的IT需求，提出了從基礎架構云到內容云再到信息云的三步云戰略，致力于幫助客戶駕馭從業務驅動到人為驅動再到機器驅動的大數據。

第3篇：大數據醫療解決方案范文

在7月4日舉行的2014 NEC創新解決方案展上，最吸引人的產品要數NEC最新推出的“健糖寶”。這是一款不需要針刺取血，僅通過紅外線傳感就可及時檢測皮下糖類指數的設備。只要將手掌按在“健糖寶”上，靜待幾秒，血糖指標就可顯現在屏幕上。使用者還可以通過智能的終端設備遠程收集和監控“健糖寶”中保存的歷史數據。

“健糖寶”只是NEC在健康管理領域一系列技術創新的一個代表。如今的NEC已經將目標鎖定在社會基礎設施領域。正如 NEC全球總裁遠藤信博所言，NEC要通過在ICT領域的技術創新支持世界各國社會基礎設施的高度信息化發展，將解決社會課題作為NEC新的成長機會。

以社會基礎設施為重

在以半導體、PC和手機作為業務重點的時代，NEC曾經有過輝煌，但這已經是歷史。遠藤信博在出任NEC全球總裁后，根據市場發展的趨勢，果斷地剝離了上述業務，將業務重點放在了社會基礎設施領域，并以此為依據對整個公司的體制進行了重建。目前，NEC公司整體業務保持平穩增長。

在全球人口持續增加的情況下，人類面臨著糧食、水、能源等資源日益緊張的巨大壓力，再加上城鎮化的快速發展，使得原有的社會基礎設施已經無法滿足社會發展的需要。通過在ICT領域的不斷創新，包括提供可覆蓋從海底到宇宙的傳感器技術、大容量的網絡基礎設施、大數據分析技術、生物識別技術等，NEC認為自己有能力幫助各國解決社會基礎設施建設中面臨的種種難題。這也是NEC從2013年開始堅定地轉向社會基礎設施領域的主要原因。

在本次創新解決方案展上，NEC以“平安、健康、高效、公平”為主題全面展示了ICT解決方案。遠藤信博表示：“NEC擁有許多創新的ICT解決方案，比如指紋認證、SDN、云計算、大數據等，并且在金融、電信、政府等很多行業得到了廣泛部署和應用。我們希望充分利用現有的這些資源打造更加高效的社會基礎設施解決方案，營造一個安全、安心、智慧的社會環境。”具體到中國市場，NEC將以智慧城市的建設為契機，重點關注“安全?安心”、“養老?健康管理”、“環保?節能”三大領域。

創新重點是計算和網絡

從去年底開始，NEC加強了在安防領域的投入，推出了許多新產品和新技術。比如，此次展會上展示的NEC新一代城市監控解決方案，通過應用傳感數據解析、風險分析等先進技術，在城市各機構之間建立起信息聯動平臺，實現資源的最優化調配。另外，NEC還將指紋和人臉識別等生物識別技術與視頻監控解決方案相結合，更好地保證社會安全。

遠藤信博介紹說，在美國國立標準技術研究所組織的人臉識別技術基準測試中，NEC人臉識別技術獲得了第一名。這是NEC繼2009年和2010年后，第三次獲得第一名。NEC的人臉識別技術已經用于40多個國家的500多個項目中，在公民身份識別、出入境管理、視頻監控等領域發揮著積極的作用。NEC正不斷強化其安全方面的業務，并視其為全球成長的戰略支柱。

在云計算、大數據時代，計算能力的提升和網絡帶寬的改善是兩個關鍵。遠藤信博向記者重點介紹了NEC的大數據處理和分析技術。

“我們為核電站提供了大數據解決方案。”遠藤信博舉例說，“一個核電站部署3500～4000個傳感器，一秒鐘可以采集100多條數據。在沒有使用NEC大數據解決方案的情況下，核電站只能在問題出現前的30分鐘左右洞察系統的變化，而使用了NEC的關聯性分析技術，核電站可以在問題出現前6～7個小時就了解系統的變化，從而為制定對策、解決問題贏得充足的時間。”

核電站所使用的NEC大數據分析引擎主要包括異構混合學習引擎、關聯性分析技術等。通過這些技術，用戶可以對文本信息、傳感器數據等不同類別的信息進行關聯性分析，從而預測未來的變化和趨勢。

NEC的大數據分析技術除了可以用于核電站外，還能用于大多數的海量數據分析。在大數據處理技術出現之前，人們所采用的演繹性的方式只能對部分數據進行處理和分析。但在大數據處理技術出現后，計算機的處理能力得到大大增強，人們可以對所有數據進行收集、處理和分析，這樣可以更準確地預測未來的變化。

如今，大數據技術已經被用于日常生活的方方面面。比如在日本，高段位的棋手輸給計算機已經不是新鮮事。大數據還可以輔助醫療診斷，讓剛剛畢業的醫學院的大學生也能很快成為“名醫”。

中國土地廣袤，遠程醫療的需求十分迫切。云計算、大數據的出現可以讓患者享受到更好的遠程醫療服務。

NEC在ICT解決方案方面已經為云計算、大數據時代的到來做好了準備。以網絡為例，SDN是未來的發展方向，NEC在SDN方面的研究已經超過10年。“以前，我們預測，電信運營商可能會最先部署SDN，但實際上，SDN比我們想象得更快地進入了企業網絡。比如，醫院、交通部門等已經在使用SDN打造高效、低成本的網絡。”遠藤信博介紹說，“僅去年一年，我們已向100家企業提供了SDN技術。”

遠藤信博歸納說，在社會基礎設施解決方案領域，NEC有三項核心技術：一是計算技術，二是網絡技術，三是以分析技術為基礎的大數據解決方案。它們是NEC高效、優質的社會基礎設施解決方案的三個重要支撐。

在中國本地進行研發

在中國，NEC將積極參與智慧城市、物聯網的建設，從而為中國社會的基礎設施建設貢獻自己的一份力量。以社會養老為例，NEC早就把在日本經實踐證明有效的解決方案和經驗移植到中國，用于中國的養老院。NEC的iCare智慧養老信息化管理平臺就是在中國本地從零開始研發的，它利用了傳感、認證、監測、控制和云計算五大技術，并結合終端設備和網絡，可以提供全面的信息收集、信息分析、信息可視化等服務。

iCare的本地化開發只是NEC強化在中國進行本地化發展的一個例子。2014年，NEC調整了針對中國的市場策略，其中最大的改變體現在以下幾方面：第一，以前，NEC通常是把在日本開發的技術和產品帶到中國來進行銷售，而現在，NEC要加強在中國本地的研發力量，培養開發團隊，開發更適合中國用戶需求的產品；第二，NEC原來在中國市場上的主要客戶群是在華日企，而現在NEC要更多地為中國客戶提供完整的ICT解決方案和服務；第三，NEC將加強與中國本地合作伙伴的合作力度，共同開拓市場，并與中國的科研單位展開密切合作。

遠藤信博表示：“在中國市場上，我們以‘安心、安全、公平、高效’為目標，可以幫助中國用戶解決在社會基礎設施建設方面面臨的問題。比如，在安防、健康保健領域，我們已經做出了巨大貢獻。不過，在為中國用戶提供ICT解決方案時，我們必須尊重中國的文化和中國用戶的使用習慣。”

在智慧城市建設方面，NEC希望為中國的客戶提供更為便捷、高效和公平的解決方案。“在智慧城市領域，我們希望先從安防、健康保健領域入手，在取得成效并積累了足夠的經驗后，再將NEC的解決方案推廣到水資源、能源等其他領域。”遠藤信博表示。

第4篇：大數據醫療解決方案范文

很多用戶接觸和了解對象存儲可能是從互聯網廠商、云服務商開始的，比如亞馬遜AWS、阿里云等都提供對象存儲服務。近日，咨詢公司IDC的《IDC MarketScape：全球對象存儲2016年廠商評估》中，HDS Content Platform（HCP）再次入圍，并躋身領導者類別。HCP就是HDS公司對象存儲的代表。

談到對象存儲業務的快速發展，HDS戰略解決方案市場營銷副總裁許可表示：“我們感覺像是押對寶了。很早我們就開始布局對象存儲，雖然HCP的技術也是收購得來，但是經過HDS不斷投入、研發和完善，HCP如今已經是非常成熟的對象存儲解決方案，全球最知名的大型銀行、保險公司、電信運營商都是HCP的忠實用戶。”

IDC這樣評價HDS在對象存儲方面的進展：HDS的HCP產品組合與其日益壯大的技術合作伙伴生態系統相結合，在對象存儲市場上占有獨特的地位。憑借超過1700個客戶的龐大客戶群，以及對物聯網、Web 2.0和分析等新興市場的關注，HDS HCP這一面向未來的技術，可以有效應對數據的增長，成為企業數字化轉型的助推器。

對象存儲正處在爆發期

如果沒有非結構化數據的爆炸性增長，如果沒有云計算、大數據的出現，也許對象存儲不會受到如此強烈的關注。對象存儲剛出現時，有些用戶質疑：既然已經有了NAS，為什么還需要對象存儲？對象存儲的價值究竟體現在什么地方？

“大量涌現的云計算公司成了對象存儲最好的廣告代言人。”許可表示，“當前，IT應用正在向以云計算、大數據、移動互聯、社交化為特征的第三平臺轉移。用戶的數據量呈幾何級數增長。如何整合和管理這些數據，如何更有效地備份和歸檔這些數據？對象存儲應運而生。”

簡單說，對象存儲基于扁平化的架構，不受傳統文件系統的訪問限制，可以無限擴展；對象存儲最核心的元數據，它就像是給數據打標簽，精確且細致，為下一步的數據快速抓取和數據分析奠定了基礎，讓大數據應用有的放矢。

傳統IT方式已經不能適應數字化的需求，所以Gartner提出了“雙模IT”的概念：模式一指傳統IT，模式二指數字化的IT。許可認為，對象存儲是一種橋梁性的技術，它引導用戶從傳統的模式一向現代化的模式二過渡。對象存儲是具有前瞻性的一種現代化分布式的架構，它可以與云進行互動。比如，HCP就提供與云的接口，可以與AWS S3對接，用戶的數據在本地和云之間來回遷移都非常方便。

HDS中國區解決方案業務總監陶欣補充說：“在中國，對象存儲正處于爆發期。HDS對象存儲在中國獲得了三位數的增長，并且還在持續加速增長之中。我們借鑒HDS在全球的成功經驗，利用對象存儲幫助中國客戶踏踏實實解決實際問題。如今，對象存儲已經在醫療、保險等諸多領域開花結果。”

HCP的這些變化你知道嗎？

像亞馬遜AWS、阿里云這樣的大型云服務商都自己開發并對外提供對象存儲服務。還有一些廠商基于開源技術開發自己的對象存儲產品和服務。HDSc許多云服務商是合作伙伴，比如首都在線就采用了HDS的解決方案。

“通常以個人或中小企業客戶為目標客戶群的云服務商，它們的對象存儲很難兼顧大型企業級用戶所需的強大性能和功能、監管能力、合規性和易用性，而這正是服務大型企業級用戶的HDS所擅長的。”許可進一步解釋說，“從全球看，基于開源技術的對象存儲產品目前還缺乏在企業中廣泛應用的驗證，而且在二次開發、運維方面需要投入大量資源，平臺成熟所需的技術、技能、經驗、時間、糾錯等一系列成本很高，這是大多數企業所不能承受的。因此，更多用戶傾向于采購成熟的企業級對象存儲產品。”舉例來說，HCP具有的版本管理功能，可以自動地調用任何一個適合客戶具體應用需求的版本，這是其他同類產品所不具備的功能。

用戶是選擇對象存儲公有云服務，還是自己部署對象存儲系統，完全取決于用戶的實際需求和應用習慣。現在，主流的云模式是混合云，用戶在本地保留關鍵數據，部分應用和數據放到公有云上。HDS提供支持混合云模式的對象存儲，實現數據的分層，需要長久保留的大量數據可以轉到公有云上，而元數據始終保存在用戶可以完全控制的本地或私有云中，即使公有云發生問題，因為元數據一直都在HCP中，所以數據的安全能夠得到保障。

HDS最新推出的內容智能管理工具HCI（HDS Content Intelligence），將搜索和分析功能與對象存儲進行整合。許可表示，在HCI出現以前，元數據的管理與大數據分析之間還是有距離的。現在，HDS為自己的對象存儲增加了智能化工具，增強了元數據的數據分析、檢索能力，分析結果可以與Pentaho平臺結合，為用戶提供完整的大數據分析體驗。這樣一種組合可以更好地滿足物聯網、分析和社會化創新解決方案等新的需求。許可透露說，在國外已經有用戶在測試HDS的智能化對象存儲+Pentaho的方案，形成一個完整的“數據湖”。

在銷售方面，HDS既提供軟硬件一體化的對象存儲解決方案，也提供純軟件的對象存儲，目前對象存儲一半的收入來自軟件。針對不同類型、規模的客戶，HDS提供了不同的對象存儲產品，有通用產品，也有針對虛擬化環境設計的產品，還有針對企業入門級客戶的產品。許可特別談到，物聯網可能是對象存儲的一個新的增長點。

概括來說，HCP不僅僅是一種簡單的對象存儲，而是一種包含對象、云文件網關和最終用戶協作功能的集成產品組合，它使得企業能夠全面控制數據，并從中獲取業務價值。HCP可同時解決有關合規性和治理的問題，并用于創建私有云、公有云和混合云，還可支持物聯網、Web 2.0和大數據分析項目。

對象存儲應用有更多創新空間

對象存儲最典型的應用場景之一是醫療行業。眾所周知，醫療系統非常復雜，包含各類龐雜的數據，比如HIS數據、LIS數據、PACS數據等。醫療機構的數據不僅數量龐大，而且有迫切的共享需求，比如異地轉診，而傳統的NAS產品已經不能滿足新的應用需求。怎么辦？無錫市醫院管理中心在醫療大數據方面的成功經驗值得借鑒。

隨著國內醫療體制改革的逐步深入，越來越多的地區開始建立區域衛生信息平臺，通過建立統一的區域醫療信息化平臺實現區域醫療信息共享。無錫市t院管理中心于2013年完成了第一期的區域醫療系統建設，解決了結構化數據的存儲問題，目前進行的二期工程主要針對非結構化醫療影像數據，規劃的數據容量是1000TB，影像數據不僅要保存下來，而且要加以利用和分析。為此，無錫市醫院管理中心要建設一套創新的區域醫學影像服務平臺。HDS提供了端到端的解決方案，從移動性、統一性、海量數據、分級存儲四個方面滿足了無錫市醫學影像區域服務中心對存儲，以及數據管理、保護和搜索的嚴苛要求，為下一步醫療大數據的應用打下堅實基礎。

無錫市醫管中心將歷史數據保存在HCP 500中，以此來管理海量的影像文件。HCP 500歸檔控制器集群最大可管理80PB數據，不僅能提供保存服務，還能提供數據的自我修復、版本管理、壓縮和重刪、防篡改等功能，可以有效地管理和長久保存醫學影像文件。

許可介紹說：“在美國，一些大型的醫療機構通常會建立社區私有云，相鄰的幾個醫院通過社區私有云共享數據，而社區私有云的背后就是HCP在提供存儲保障。”

區域醫療的盛行讓對象存儲有了更大的用武之地。對象存儲能夠承擔起海量文件的存儲和保護的重任，而且可以有效降低成本，實現便利的數據共享。“在我國，由于東、西部地區之間的經濟發展不平衡，造成西部地區的醫療資源不充足，若采用云的方式，就可以更有效地實現醫療資源的協調甚至是全覆蓋。配合醫療改革，特別是以云的方式提供醫療服務，我們提供了包含HCP對象存儲在內的整體解決方案，從數據層打通HIS和PACS系統，為醫療云服務提供可靠的保障。”陶欣介紹說。

第5篇：大數據醫療解決方案范文

Gartner報告預計，2013年全球各大企業用于大數據業務的投資總額將增至340億美元，同比增長8倍；2013年年初IDC預測，大數據技術與服務市場將從2010年的32億美元攀升至2015年的169億美元，實現高達40%的年增長率，并將是整個IT與通信產業增長率的7倍。大數據的發展趨勢毋庸置疑。

數據越發龐大，積累的商業信息越多，價值也就越大。以海量、多樣、快速為顯著特征的大數據，不像傳統數據庫的數據那么易于管理和分析，在為整個IT及通信行業帶來機會的同時，也提出了更高的要求。大數據時代的戰略意義已超越如何掌握龐大的數據信息，而是實現對這些數據的深層挖掘，進而讓其“增值”。

驅動大數據發展的重要因素主要來自兩個方面：一是消費領域，如網購及社交媒體應用產生的大量數據；另一方面來自城市基礎設施建設，安防便是其中之一。建設平安城市的過程伴隨大量數據的產生，尤其是以視頻監控為主要特征的數字安全監控（Digital Security Surveillance， DSS）。我們所居住的城市中有無數的高清攝像頭，涉及治安監控、指揮通信、偵查破案、規范執法、社會服務等，視頻接入規模從幾千到幾十萬，隨著安防監控對高清、智能、聯網的要求越來越高，每天產生的數據規模正以驚人的速度不斷增長。

安防大數據

從全省、市視頻監控，交通卡口監控，到運營商機房和基站的環境量監控，原有的系統數據查詢越來越慢，寫入的數據越來越多，需要配置的存儲也越來越大，原先使用的關系型數據庫性能壓力激增，IO陷入瓶頸，不得不承認安防領域的大數據時代已經來臨。然而，一直以來，由于安防行業的自身業務特點以及國內廠商受研發方向所限，大數據技術在安防領域并不如在IT、互聯網行業那樣得以深入應用。隨著科技巨頭的入駐，這一市場格局正在發生巨變。

基于安防的大數據同樣引起了計算機和服務巨頭IBM的注意。2012年10月，IBM了專為大數據處理打造的專家集成系統PureData，并和南京有關部門達成建設“智慧南京”的戰略合作，綜合應用智慧交通、智慧醫療、智慧數據系統，提高南京市民的生活水平。

云計算解決方案供應商浪潮緊隨其后，于同年年底宣布推出用于大規模部署的公共云數據中心——“模塊化數據中心”。 “數字安全監控遠非安裝幾個攝像頭那么簡單。除了捕獲數據，還要從中充分挖掘新知，在此基礎上開發更多應用。傳統安防廠商和IT廠商合作是未來的發展趨勢。安防廠商對業務的熟悉度與IT公司的大數據檢索和分析能力是絕佳的互補。”英特爾公司全球數字安全監控市場總監Todd Matsler如此評價。

智能計算至關重要

隨著政府部門大力推動“平安城市”、“和諧社會”建設，各行各業對安防產品的需求全面爆發。金融、交通、政府等傳統領域的安防應用更加深入，新生領域如教育、衛生、體育、能源飛速發展，社區、居民相關應用也在不斷升溫。根據《安防產業“十二五”規劃》所提到的目標，到“十二五”末期，安防產業規模將翻一倍，年均增長率達到20%左右，2015年總產值達到5000億元。從高端市場如軍隊、政府、司法、金融、交通、核電站、機場與港口，到中端市場如工業設施、教育、醫療，再到居民小區、零售店鋪、倉庫管理、物流等民用市場，安防需求將全面爆發。

與此同時，安防行業在國內的發展表現出一個重要特點，即由政府主導的大型項目推動，如智能交通系統。以視頻監控為主要特征的數字安全監控扮演著無可替代的重要角色，在城際間、城市中的各類設施及行業中不斷部署、滲透。隨著視頻監控與IT、電信行業的聯系日益緊密，數字化、高清化、網絡化和智能化成為其發展方向。

如何從前端攝像頭獲得的數據中挖掘出有用的信息，最終服務于智慧城市、智能交通？我們需要構建一個復雜而精致的系統，并考慮互聯性、安全性和可管理性。英特爾在構建這個系統時，利用主動管理技術實現了設備之間的互聯，并提出了分布式智能計算的構想。后者包含三個重要概念，一是如何從瀚如煙海的數據中挖掘出對各行業有用的知識，二是保證基礎架構及設備與設備間的數據流動，三是降低數據對來自于不同用戶或者不同系統的訪問障礙。”

這套系統化解決方案，從數據獲取、存儲到分析及應用各個層面均有覆蓋，包括軟件。這些基于IA架構的技術，不僅廣泛應用于后端運算系統以及開發系統，也在前端和邊緣設備中發揮著巨大作用，可以幫助設備開發商大幅縮短產品上市周期，降低開發成本，同時，其強大的計算能力以及基于互聯網應用的開放平臺也將進一步促進安防行業的多樣化發展。

而博康智能副總裁田廣表示，安防行業的數字化、高清化、網絡化和智能化轉變，也契合了國家的物聯網政策。數字安防監控行業的現狀是缺乏標準卻要謀求大發展，這對企業產品兼容性、未來的可擴展性、產品性能、安全性以及穩定性是個很大的挑戰，需要企業在軟件、上層平臺等方面都有很強的規劃和實施能力。

安防的可期未來

全國政協委員、南京政協主席沈健就大數據時代政府的公共基礎建設需求這一主題曾說過：在大數據時代，政府要做的事情，第一應該高度重視數據的采集和生成；第二做好數據的公開工作；第三，數據的整合；第四，建立我們的數據文化；第五，數據安全。這意味著在智慧城市的基礎建設中，大數據將承擔更多信息的挖掘和整合工作。

當數據全面實現聯網、共享，得到有效存儲，并予以充分分析和挖掘，安防領域的大數據時代將真正深化。那時警察可以輕松地搜索某一時段某一顏色或某一品牌汽車的所有視頻并快速識別違章行為；在沒有人為干擾的情況下，視頻監控設備通過自動分析對動態場景中的目標進行定位、識別和跟蹤，在異常情況發生時做出反應，進行自動報警；現在每年社會走失的老人、小孩成千上萬，開發“人員走失查詢系統”，聯網共享這些視頻資源，將為更多的老百姓服務……

大數據究竟可以帶給安防一個怎樣的未來，我們拭目以待！

-李育新

LSI SAS力挺新型服務器

LSI 公司日前宣布，其12Gb/s SAS存儲解決方案將用于100多款新型服務器，這些服務器均采用日前宣布的IntelXeon處理器E5-2600 v2產品系列。包括Asustek、Fujitsu、Gigabyte、Huawei、Intel、Supermicro等在內的領先服務器制造商，均已選用LSI12Gb/s SAS和MegaRAID解決方案，為其新一代服務器平臺提供存儲性能加速和企業數據保護功能。

LSI 12Gb/s SAS技術能將存儲I/O性能提升50%。Intel Xeon 處理器E5-2600 v2產品系列采用22nm工藝技術，大幅降低了功耗，同時提升了性能。這樣的組合解決方案將為新一代服務器提供強大的平臺。

今年，針對服務器和外部存儲OEM廠商，LSI宣布推出業界首批12Gb/s SAS 片上RAID（RAID-on-Chip）和I/O控制器。7月，LSI率先宣布向市場推出12Gb/s SAS主機總線適配器系列產品。

自SAS誕生以來，LSI推出了眾多領先的產品。LSI SAS解決方案能提供同類最佳的SAS技術，確保互操作性和統一的廠商支持，現已應用于業界最廣泛的服務器平臺之上。

昆騰改變數據存儲、共享和保護方式

昆騰公司近日宣布正在與CommVault一同擴展其對象存儲產品，以便為數據中心融合備份與歸檔提供獨一無二的解決方案。這個經過驗證的解決方案基于昆騰Lattus對象存儲技術以及CommVaultSimpana 10 軟件，能夠實現全面數據保護和歸檔戰略，從而降低了主存儲成本并優化了備份性能，同時在多 PT 級環境中最大程度降低了管理復雜性、管理成本和資本支出。

在一個高度可擴展、高成本效益，并且不需要“叉車式”升級的一種永久性磁盤歸檔的磁盤解決方案中，Quantum Lattus可近線訪問全球各地的歸檔數據。Lattus提供比傳統 RAID 產品更優異的耐用性，其中包括真正的自我修復和自我保護功能，并且無需復制就能自動進行多站點保護。最終實現一個無需備份的高彈性、容災、可擴展的歸檔庫。CommVaultSimpana將備份、歸檔、報告和災難恢復（DR）統一到一個軟件平臺上，提供一個融合數據管理解決方案來控制成本和風險。通過昆騰Lattus-D 與CommVaultSimpana的整合，企業現在可以放心地在Lattus上存儲單一歸檔數據實例。這種方式超出了傳統冗余副本數據保護計劃所提供的保護措施。客戶還能得益于全球規模所實現的低延遲訪問。

Emulex光纖通道助力HP StoreFabric

第6篇：大數據醫療解決方案范文

Teradata天睿公司是全球領先的大數據分析和數據倉庫解決方案廠商，專注于整合數據倉庫、大數據分析和業務應用，針對快速增長的傳統數據，以及大數據時代的非結構化和多結構化數據，提供全面的領先解決方案。

大數據第一步怎么走？

《新理財》：大數據是不是只屬于大型企業？如果是中小型公司或者初創的創業企業，他們怎么去利用大數據去開展自己的業務呢？有什么樣的思路？

寶立明：當然了，規模肯定是最基本的一點，你要有一定的規模，而且也要有專業技術人員，比如擁有像數據科學家這樣的人員，才有可能充分地利用大數據做相應的數據分析。

而規模比較小的公司，在人員、技能方面可能有所缺失，所以通常他們會選擇做外包。而且，他們更多會選擇“數據倉庫即服務”這種模型，并不是說要建設自己的基礎設施。

對于中等規模的企業，通常我們也不推薦用Hadoop，因為Hadoop有更高的復雜性，他們應該更多地使用自己的數據探索平臺。

《新理財》：現在在很多企業中存在一個現象，雖然有很多數據，但是不知道怎么樣邁出應用大數據的第一步。您有什么建議？

寶立明：其實，要談到切入點應該在哪里，我覺得應該是看企業的商業策略或者商業戰略。企業需要從商業角度制定使用決策，而并非從技術角度。比如，如果要用大數據來做營銷，那么就要通過大數據來分析營銷狀況，以便幫助你針對客戶實現追加銷售或者交叉銷售；用大數據獲得企業風險狀況，就可以通過大數據分析客戶的行業或者情感，確定這些因素會為企業帶來哪些風險。另外，要用大數據欺詐的偵測，這都需要首先確定策略，決定了從哪個地方切入。對于大多數企業來說，通常都是從客戶做起，因為客戶是重中之重，客戶的行為是真正為企業創造價值的地方。

《新理財》：一些企業已經在大數據應用方面做了很多嘗試，他們發現有些數據其實是沒用的，甚至被稱為“數據污水”在數據采集過程中，如何排除或發現這些“數據污水”？有沒有比較好的工具或者解決方案？

寶立明：這個問題非常有意思。如果把“數據污水”加入到數據倉庫中，就會污染整個數據倉庫，就很難再從中發掘好的數據。這也是Teradata 提出統一數據架構（UDA）概念的原因之一。針對Hadoop來說，它永遠是把所有的數據都存儲起來，但是對于企業數據倉庫來說，最好只存放經過清洗的好數據。

不過，在談論“哪些數據有用或者沒用”的時候，其實要分外小心，因為如果覺得這個數據是沒用的，很有可能只是暫時還沒有發現其價值所在，而最終一天可能發現其中的價值。其實，所有的數據都是有價值的，問題的關鍵是在什么時間能夠發現這些價值。所以，這樣就需要那些非常精明、聰明的數據科學家發現數據中蘊含的價值，由此我也建議說把那些數據稱為“數據污水”。

我們可以把尚未發現價值的那些數據稱為低價值密度的數據，而對于已經發現了價值的數據，建議對給它進行更多的投入挖掘其洞察力。但是對那些你所稱作“污水數據”的數據，就可以存儲在低成本的系統環境中，而且絕對不要隨意丟棄，假以時日它們其中潛藏的價值將會被挖掘出來。

為整合數據倉庫、數據探索以及Hadoop的優勢， Teradata在業內獨家創新架構Teradata統一數據架構（UDA），實現了Hadoop存儲、Teradata Aster達數據探索以及Teradata數據倉庫分析功能的整合，既能幫助企業滿足當前的大數據分析，解決“數據污水”等問題，同時也為企業迎接更大規模的大數據規模奠定開放基礎。

《新理財》：如您談到，數據科學家是發現大數據價值的核心人才，在中國怎樣尋找像數據科學家這樣的數據分析人才？

寶立明：數據科學家是全新的崗位，對基于數據決策的企業非常重要，而其目前人才很稀缺。我們需要尋找在實驗科學方面具備一定基礎的人員，例如應用物理學、應用化學或社會科學專業的人員。總體來看，他們必須具備如下的特質：

好奇心。數據科學家應該天生和數據打交道，會從不同角度看數據。

經驗和直覺。從什么地方開始著手了解數據，需要經驗和直覺。

設計實驗的場景。知道如何虛擬和假設場景，具備分析這些數據以及其中原因的能力。

掌握統計學知識。實際上，很多人統計知識非常弱，甚至不清楚關聯關系、數據價值以及抽樣等。

數據挖掘能力。具備預測未來的知識和能力。

強大的溝通能力。有能力不用數學語言，而是用商業語言同別人交流溝通。

所以，數據科學家將是技術和商業人才的綜合體。在商業方面有很強的知識，對于技術有很深的感知，同時能夠很快接受這些技術。數據科學家可以貢獻出相應數據的分析結果，讓決策者利用數據科學家的分析結果做出相應的管理決策。

政府數據大有作為

《新理財》：現在大數據在企業領域已經展開了比較廣泛的應用，在有些政府部門實際上尚未足夠重視大數據。如何讓政府部門也積極參與進來？

寶立明：首先，在談到大數據的時候要非常謹慎，只有非傳統結構性的數據才能夠被稱為大數據。的確，有很多政府部門是擁有大數據的，比如像美國的國土安全部就接觸到大量的大數據，因為國土安全部收集的數據，包括很多視頻或者網絡瀏覽點擊的數據等。Teradata提供了很多相應的技術支持政府部門使用大數據。

第7篇：大數據醫療解決方案范文

為何SAS如此風靡

SAS是由美國NORTHCAROLINA州立大學在1966年開發的統計分析軟件。1976年SAS軟件研究所成立并開始進行SAS系統的維護、開發、銷售和培訓工作，雖然其間經歷了許多版本并經過多年來的完善和發展，SAS系統在國際上已被譽為統計分析的標準軟件，在各個領域得到廣泛的應用。

“SAS大部分產品與解決方案應用于特定業務領域，還有一些則可用于滿足更廣泛的需求。我們的客戶受益匪淺，可以說幾乎所有客戶在使用SAS高級分析后都能增加營收，改善業務流程，降低成本。”正如SAS分析全球市場總監Sascha Schubert所言。

近年來大數據已然成為商業變革的重要推動力量，并作為重要的生產力上升至國家戰略。大數據的蓬勃發展為各個機構帶來了前所未有的機遇，但如何將這些海量、多樣的數據資源轉化為真正的價值，SAS大數據分析則是唯一的答案。SAS作為數據管理、數據分析與商業分析的有力工具，目前已廣泛運用于金融，保險，快消，醫藥、政府和教育等行業。在全球52個國家設有400多家分支機構及三大研發中心，每年的產品研發投入為當年營業額的24%，是業界平均水平的兩倍以上。SAS公司早在1990年開始進入我國市場，在北京、上海、廣州、香港和臺北均設有分支機構，并在北京設立了用戶服務支持中心，其中國家信息中心、國家統計局、衛生部以及中國科學院等都是SAS系統的用戶。

具體來說，SAS是一個模塊化、集成化的大型應用軟件系統。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等。

對于企業的優勢在于可將數據匯總、分析和報告功能集中在一個透明框架內，并最終提供一個完整的、E2E的解決方案。其中Base SAS模塊是SAS系統的核心，負責數據管理，交互應用環境管理，進行用戶語言處理，調用其它SAS模塊。Base SAS 為SAS系統的數據庫提供了豐富的數據管理功能，還支持標準的SQL語言對數據進行操作，能夠制作從簡單列表到比較復雜的統計報表，進行基本的描述性統計及基相關系數的計算等。

SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體，功能強大，統計方法齊備全新。SAS提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進、可靠。分析方法的實現通過過程調用完成，許多過程同時提供了多種算法和選項，其強大的功能尤其受金融類與醫藥類行業的青睞。

例如欺詐和金融犯罪是目前金融領域面臨的最大問題和挑戰。為了解決這個棘手的問題，很多金融機構選擇欺詐管理解決方案，面對眾多供應商以及產品該如何選擇？相關資料顯示，Forrester Research對符合入選標準的供商的欺詐管理解決方案進行了詳細的實操實驗評估，根據15項要素對這些解決方案進行評估打分，結果SAS高居榜首，成為現有產品的領導者，還在其戰略和市場表現分項中獲得了所有廠商中的最高分。

Chartis采用RiskTechQuadrants排行榜進行評比。這種專門為風險控制技術市場開發的評估方法基于廣泛的獨立調查，通過明確的評分體系對調查結果進行打分。同樣在企業級欺詐管理解決方案風險技術象限報告中，SAS位居第一，被評為行業領導者。SAS還以反洗錢（AML）與交易監測解決方案，盡職調查（KYC）以及客戶端登錄解決方案，還包括觀察名單監控解決方案，被評為風險技術象限的領導者。

Tableau：

當互聯網醫療遇見大數據分析

近年來，在全球化的市場競爭的大背景下，商業智能已經成為熱門技術，企業對精細化管理、定量分析、風險控制等業務越來越重視。Tableau 是桌面系統中最簡單的商業智能工具軟件，不用強迫用戶編寫自定義代碼，新的控制臺也可完全自定義配置。在控制臺上不僅能夠監測信息，而且還可以提供完整的分析能力，靈活且具有高度的動態性。Tableau軟件的研發最早源于美國國防部（DOD）在斯坦福大學的一個研究項目，目的就是為了提高實現數據和信息的分析能力。

隨之誕生的Tableau公司將數據運算與美觀的圖表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字“畫布”上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟件的理念是界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越通透。

早在18世紀，南丁格爾便開始用可視化的數據來證明英國士兵之所以在克里米亞戰爭中的死亡率居高不下，并不是因為戰爭本身的傷亡較大，而是因為戰地醫院糟糕的治療環境。當人們詢問她為什么要用圖來展示士兵的死亡率，她說她希望能夠通過眼睛來傳達沒有能夠通過耳朵傳達到的信息。的確，在很多時候，眼睛看到的都能夠比耳朵聽到的更具有說服力和震撼力。我們列舉一個Tableau在醫療方面的例子加以說明：

病人對于一個醫院的印象往往都來自于急診的接待情況，所以醫院必須要確保服務能夠滿足病人的要求，所以利用醫院已有的數據來分析，簡化分流的步奏就會顯得很重要。這樣既能夠保證在急癥過程的每一分鐘都能得到有效利用，也讓病人與家屬都能有一個良好的診療體驗。

Tableau通過分析病人到達時間等數據，可以清晰看到病人每天、每小時的來院情況，這能夠讓醫院適時保證足夠的值班人員，并合理分配醫療資源。Tableau還能幫助建立急診科患者的個人檔案，通過分析出的醫院急診科的應診能力，在病人數量達到極值時做出反應和措施。

據估計，超過50%的患者信息都被雜亂地保存，這使得開發利用這些重要的數據變得十分困難。而在Tableau的幫助下，醫生可以很方便地查閱病人的醫療記錄等相關信息。Tableau極大地增強了患者信息的可視化程度，方便對醫療記錄和患者信息進行統一管理和訪問。通過對患者的住址、治療進展以及其他深入到病人的詳細記錄的分析，Tableau可以為各級醫療衛生服務人員提供相關建議，幫助分析和改進服務。

等待時間長最有可能引起患者的不滿情緒，追蹤一個病人從被接待到接受診療所花費的時間可以讓醫院采取有效的措施，減少病人的等待時間，提高服務的滿意度。Tableau可以追蹤病人診療期間的等待時間等數據，制定計劃改進診療流程以減少患者在候診室的等待時間。

此外，醫療保險支出的情況是一個國家的重大問題。Tableau可以提供可視化的圖表，分析醫療保險支出的區域分布，每個患者的平均醫療保險支付差異，還可以看到不同的保險公司的價格差異以及地區差異，根據顏色不同理解不同地區醫療保險費用不同的原因。醫院和保險公司都需要了解在一定的人群中有什么流行疾病、什么年齡段的人更容易受到感染、治療的成本等情況。Tableau可以幫助醫療保險公司評估特定申請人的患病風險等級，分析申請人最可能患的疾病以及相對應的治療費用，得到這些分析結果后，保險公司就可以x擇制定相應的保險方案。

R語言：

一種環境，一種現狀的描述

R語言，一種自由軟件編程語言與操作環境，主要用于統計分析、繪圖、數據挖掘。R本來是由來自新西蘭奧克蘭大學的Ross Ihaka和Robert Gentleman開發（因此稱為R），現在由“R開發核心團隊”負責開發。R作為一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統，其功能包括數據存儲和處理系統、數組運算工具（其向量、矩陣運算方面功能尤其強大）、完整連貫的統計分析工具、優秀的統計制圖功能、簡便而強大的編程語言、可操縱數據的輸入和輸出并可實現分支、循環以及可自定義功能。

第8篇：大數據醫療解決方案范文

C： 這幾年機器對機器（M2M）商業解決方案在全球的新趨勢有哪些？

H： M2M解決方案首先是數據的收集，然后是數據的商業化。它改變的是企業與被連接資產之間的互動和增值方式，比如物流行業的遠程車隊管理，零售行業對自動售貨機的遠程監控等。近幾年我們所看到的一個最大的趨勢是“增長”。在物流、汽車、通信、醫療、零售、安保等行業都是如此。市場調研公司Gartner預測M2M IT服務市場在2011年到2016年將會從36億美元增長到99億美元，年均復合增長率為22.6%。另一家調研公司ABI的數據顯示，從2012年到2018年，M2M市場在歐洲、北美和亞太區域的年均復合增長率約為25%，而在北美、中東和非洲市場的增長率達到28%。所以說我們已經進入了工業互聯網時代。

C： M2M解決方案在哪個行業市場潛力最大？

H： 這很難說。現在大數據在各個行業都是個熱門話題，我們的確也看到了M2M在不同行業都體現出了增長的態勢。車隊、自動售貨機遠程管理都是M2M應用的傳統領域，也是相對比較成熟的，現在船運和航空運輸對這方面的需求也在不斷增長。醫療健康行業也是新的熱門領域，比如對血動力檢測設備的遠程監控，可以看到機器的使用率和損耗，可以及時解決宕機問題，降低設備制造商和供應商上門服務的人力成本。

C： 是否可以舉一些例子說明M2M解決方案在商業運用上的成效？

H： 其實，工業物聯網促進的將是全球經濟，你可以從這樣一組數據中看到機對機解決方案在各個行業所能夠帶來的1%的價值：如果M2M解決方案每年幫助航空業降低1%的燃油，節約的價值是300億美元；醫療健康領域的生產效率如果提高1%，產生的價值高達630億美元；讓鐵路運輸的效率提高1%的話，相對應的是270億美元。你可以看到，每個行業都會從中獲益。從微觀來說，應用M2M解決方案之后可以幫助銀行對不同地方的ATM機進行遠程診斷，減少30%的上門維修次數。對企業來說，可以幫它們大大降低人力成本，這也是企業客戶對M2M解決方案需求越來越多的原因。

第9篇：大數據醫療解決方案范文

觸摸醫療 智慧健康

現如今，“看病難，看病貴”已經成為人們關注的重點民生問題。公共醫療水平還遠未滿足人們的期望。醫療行業需要迎接三大挑戰：效率較低的醫療體系、質量欠佳的醫療服務、看病難看病貴的就醫現狀，而這些挑戰背后的根本原因是醫療衛生資源分配不夠均勻。

新醫改政策出臺后，從跨國IT巨頭IBM、微軟、英特爾、惠普、戴爾到本土方案商華為、曙光、東軟、用友、金蝶、神州數碼等，紛紛強勢挺進醫療市場，與以天健科技、西安華海、浙江聯眾、廣州怡捷、中域海量等為代表的專業醫療信息化方案商，紛紛爭搶新醫改帶來的商機。GE通用、西門子、飛利浦等跨國醫療巨頭也紛紛進駐中國基層醫療機構。

IBM推出了一系列智慧醫療解決方案，面向區域醫療衛生和大型綜合性醫院集團，包括區域醫療信息網絡、CHAS臨床科研信息整合平臺、醫療協同平臺、基于云計算網絡環境的智慧醫療等，旨在以信息化推進醫患資源的優化流動，助力新醫改扎實啟程，從而構建“人人享有基本醫療衛生服務”的智慧醫療體系。

華為智慧醫療通過打造居民電子健康檔案、電子病歷的區域醫療信息平臺建設，利用先進的物聯網技術，實現各級醫療衛生機構和相關職能部門業務系統之間的互聯互通、數據共享和聯動協同；同時有效的實現患者、醫生、醫院，以及醫療設備之間的溝通。在中國新醫改的背景之下，華為智慧健康解決方案努力實現讓智慧醫療走入尋常百姓家。

技術為基 完善醫療

智慧醫療的實現需要生命科學技術和信息技術的支撐，其關鍵技術分布于物聯網體系中，涉及到感知層、網絡層和應用層。在感知層，涉及到射頻標識（RFID）技術、定位技術、體征感知技術、視頻識別技術等。智慧醫療的數據主要從醫院和用戶處傳出信息的傳感器獲得，并實現檢測對象數據的準確采集、檢測、識別、控制和定位。在網絡層通過信息互通類技術實現檢測數據的上傳工作，實現用戶和醫療機構、服務機構之間健康信息網絡寫作的數據溝通渠道，并及時給用戶提供必要的響應。在應用層，通過基于大數據和云計算的信息處理技術對數據進行存儲、分析，為監測數據的開放提供做好準備。

智慧醫療一直是大數據和云計算技術最重要的應用之一。醫療作為IBM沃森最早進入的應用領域，2011年8月開始，沃森就開始在美國的一些醫療機構“實習”了。沃森的自然語言處理能力可以直接閱讀醫學文獻和各種醫療文檔。除此之外，沃森還具備學習能力，它可以從醫生看病的活動記錄中學到相應的經驗。由于具備了主動學習知識和獲取經驗的方式，沃森的準確性要遠遠高于過去的醫學專家系統。

醫療行業的數據量大而且類型復雜，其中包含著豐富多樣的信息價值，如果能夠有效地對其存儲、處理、查詢和分析，就可以輔助醫生做出更加科學、準確的診斷和用藥決策，甚至幫助相關研究機構實現醫療方法和藥物的革新。英特爾公司的開放架構大數據平臺是英特爾針對醫療行業用戶開發的。它由雙路至強處理器和英特爾Apache Hadoop發行版軟件組成。英特爾雙路至強處理器能夠實現對存儲子系統的優化，可用于打造存儲服務器，支持橫向可擴展存儲方案。英特爾Apache Hadoop發行版軟件是專門為大數據存儲、管理、處理和查詢需求開發，且針對英特爾至強平臺進行了充分優化。

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