前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇大數據醫療解決方案范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

大數據醫療解決方案范文第1篇

借云之勢

曙光公司無錫云計算中心目前已經有200多個云應用，數據存儲總量也超過了10PB。如此龐大的數據，每天的存儲、管理成本對數據的擁有者來說是一個極大的負擔。用歷軍的話來說，這些數據就像是沉睡的金礦，必須找到一個最有效的方法對數據進行組織、整合、分類、檢索，深入挖掘數據的內在價值，同時還要降低管理成本，只有這樣才能讓這些數據閃光。開啟金礦的鑰匙就是大數據解決方案。

為了更好地處理這些海量數據，曙光公司兩年前開始研發一種新的架構——海量數據檢索處理系統，這就是XData大數據一體機的前身，因為當時還沒有大數據這個概念。“XData是我們為在自己的云數據中心里提供數據挖掘服務做的鋪墊。”歷軍表示，曙光的大數據戰略可以概括為8個字：“平臺一體，智匯應用”。“平臺一體”包含多層含義：首先，大數據解決方案必須是存儲、分析和應用三位一體；其次，XData大數據一體機實現了軟硬件一體化，監控與管理一體化，產品與服務一體化，以及多種數據類型處理一體化。“智匯應用”表明，大數據天生具有鮮明的行業屬性，因此大數據解決方案必須與行業需求和特色相結合，從行業切入、逐層遞進，才能達到事半功倍的效果。

相比云計算，大數據從概念辨析到落地應用這中間所用的時間似乎縮短了很多。有人說，這是云計算的功勞，因為云計算在技術、觀念、應用和商業模式等方面給大數據的應用做了很好的鋪墊。過去幾年中，曙光公司在云計算方面的布局與積淀為今天大數據戰略的實施奠定了良好的基礎。2013年，曙光公司將開通烏魯木齊、哈爾濱、寧波三個城市的云計算中心，這樣一來曙光在國內自投建設和負責運營的云計算中心總量將達10個。“用云的方式實現數據的分析與挖掘是未來的一個趨勢。”歷軍表示，“我們現在主要銷售大數據的解決方案，隨著大數據技術走向成熟，軟件更加完備，未來我們很可能會基于云提供大數據的分析服務。”

大數據廠商要全面

“大數據廠商一定要全面。數據挖掘不是一個存儲廠商能獨自完成的事。”歷軍表示，“大數據廠商必須具備很強的綜合實力，能夠提供包括計算、存儲、分析和應用等在內的整體解決方案。XData大數據一體機的推出證明曙光已經具備了這種綜合實力。”

時至今日，曙光在很多人心目中還是高性能計算領先者的形象。其實，這已經是老黃歷了。曙光不僅擁有高性能計算產品，還有豐富的存儲、軟件產品，能夠提供云計算整體解決方案，在大數據方面還有分析軟件及工具等。歷軍表示：“我們一直在關注一些有技術特色的廠商，也曾經有過一系列成功收購，未來還希望繼續通過收購等資本運作方式，不斷增強自身的技術實力。”

大數據解決方案本身就是軟硬件一體的，其中軟件扮演著十分重要的角色。進軍大數據領域對曙光的軟件業務來說既是一種挑戰，又是一個機遇。目前，曙光軟件研發人員的數量以及對軟件研發的投入都已經超過了硬件。曙光公司副總裁邵宗有表示：“我們的策略是在打造具有國際先進水平的硬件產品基礎上，大力發展軟件及服務業務。比如，我們希望用高品質的刀片承載不同的軟件與應用，為客戶提供云計算解決方案、大數據解決方案等。”

過去這些年曙光一直在做系統，從最初的以硬件為核心的計算機系統，到現在的以軟件和服務為核心的信息系統。曙光希望做一個有價值的信息系統提供商，大數據正是實現這一目標的關鍵所在。歷軍透露，再過幾個月，曙光旗下將出現一個獨立運作的軟件公司。

鮮明的行業屬性

曙光為銀聯提供的離線交易數據分析平臺已經投入了使用。銀聯為了控制信用卡使用風險，就必須掌握和洞察消費者的行為，若想達到此目的，非大數據解決方案不可。銀聯的結構化和非結構化數據統一共享處理平臺就構建在曙光XData之上。中國銀聯副總裁柴洪峰介紹說，銀聯10年的離線數據都放在曙光XData大數據處理平臺之上，借助云計算的手段進行處理和分析。

曙光的大數據解決方案提供了標準的平臺接口，支持各行業豐富的第三方應用集成，包括智慧城市、金融、電信、交通、醫療、教育、軍工等各行業的大數據應用軟件，可以提供高效和個性化的數據分析服務。曙光不僅可以提供通用的大數據一體機，而且可以提供針對不同行業應用的定制化的專用一體機。目前已經投入實際應用的曙光大數據應用平臺包括銀行歷史數據查詢分析系統、銀聯離線交易數據分析平臺、大型運營商流量經營分析系統、大型信息安全監控系統、高校柔性大數據處理平臺等。全國農信銀資金清算中心運行保障部總經理王永剛很好地概括了曙光大數據一體機的特色：HPC+存儲+分析平臺。

“在全球公認的大數據最先崛起的五大應用領域，包括金融、電信、安全、交通和衛生，曙光都已經有了成功應用。”邵宗有表示，“我們就是要打造簡單易用、注重實效的大數據解決方案，重點加強易用性和智能化，注重性能優化和可靠性，提供柔性擴展能力，實現各類數據處理的融合，以及與開源平臺的融合。”

歷軍概括了曙光在大數據方面的優勢：從技術角度講，曙光在并行分布式存儲、云計算、數據抽取和檢索等方面擁有多年積累和多項創新；從應用角度講，曙光的云計算中心積累了大量用戶和應用，而曙光的大數據解決方案又可與細分行業需求相結合。大數據帶來的不僅僅是技術和應用模式上的創新，還為商業模式的創新以及大數據企業自身的業務轉型帶來了契機。

曙光XData大數據一體機

曙光可以提供大數據產品、大數據方案和大數據服務。具體來看，大數據產品包括XData、ParaStor、DRAC、DS900、DBStor、I640等；大數據方案包括針對金融、電信、政務、能源、交通、醫療等行業的大數據解決方案；大數據服務主要包括對用戶的培訓、應用遷移、開發支持以及運維保障等服務。

大數據醫療解決方案范文第2篇

Power傳承既有優勢

“x86+Hadoop”被認為是承載大數據應用的主流平臺，其開發和應用生態系統已經得到了市場的驗證，但這并不意味著大數據基礎平臺會呈現一種架構“通吃”的局面。

在IBM看來，Power平臺是構建大數據應用的一把“利器”。“大數據是一個跨行業的需求，不僅在互聯網公司，傳統企業客戶，像金融、政府、電信等行業也有非常多的有關大數據的應用。” IBM大中華區副總裁及系統與科技部Power Systems總經理侯淼表示，“Power平臺所具有的大內存、大Cache、多線程等技術特征，使之非常符合大數據的應用需求。”

數據倉庫、數據挖掘、業務數據庫，這些都是Power平臺傳統的優勢領域。在IBM系統與科技部大中華區Power Systems產品總監李紅看來，這些既有優勢為Power平臺在大數據領域的應用奠定了基礎。

“首先，大數據應用需要與既有系統進行平滑、無縫的連接和交互。在此基礎上，Power平臺可以拓展新的需求，例如開源的非結構化數據、流數據的分析等，都可以集成到新的需求中去。在這個過程中，傳統方案需要和新方案實現很好的整合，Power平臺的價值進一步得到體現。此外，軟件生態系統至關重要，對軟件以及并發處理等場景的廣泛支持（包括DB2、GPFS等）使基于Power的解決方案具備更多優勢。”李紅告訴記者。

面向數據類型的解決方案

多樣性是大數據的一個典型特征，在IBM看來，面向不同大數據類型，大數據應用可分為靜態批量大數據處理、實時大數據處理、數據倉庫整合、數據集市構建四類，IBM面向這四類應用都有專門的解決方案。“以數據倉庫應用為基礎，發展出了新的大數據應用場景和需求，例如靜態數據的批處理、流數據的實時分析等。 IBM的思路是提供整合的解決方案，幫助用戶最終獲得完整的數據價值。”李紅表示。

在靜態大數據解決方案中，Power可支持Open Hadoop、 BigInsights、 Symphony 等大數據解決方案，并能夠與傳統數據倉庫系統無縫集成。李紅解釋說：“Symphony專門面向計算密集型大數據應用，BigInsight在Hadoop框架上增加了安全管理、工作流等特性，并融入了IBM獨特的數據分析、機器學習和文本數據分析挖掘等技術。”

在GPS、醫療檢測分析、天氣預報、金融交易等應用場景中，實時數據分析不可或缺。在這方面，Power支持IBM Infosphere Streams和開源的Storm構建流計算解決方案。“PowerLinux+GPFS-FPO+Streams”的組合能夠提供強大的實時數據處理功能和性能。“大內存、大網絡帶寬的硬件特性在實時數據分析場景中可以大顯身手。”李紅表示。

大數據醫療解決方案范文第3篇

這正是白宮網站的《大數據研究和發展倡議》所追求的——“通過收集、處理龐大而復雜的數據信息，獲得知識和洞見，提升能力，加快科學、工程領域的創新步伐，轉變教育和學習模式”。

各行各業都能用得上大數據，只是對大數據重要性的意識程度不同：凱捷咨詢（Capgemini）的調研結果顯示，76%能源和自然資源行業的高管相信公司是數據驅動的，在醫療醫藥行業和生物科技行業這個數字為75%，在金融行業為73%。包括英特爾在內的有能力提供大數據解決方案的IT廠商正在努力讓各行各業的企業切實感受到大數據的魔力。

能否置身事外？

隨著網絡應用和多媒體應用的興起，互聯網成為大數據的主要來源。隨之而產生的網絡營銷調整圍繞大數據而展開。淘寶是國內公認的對用戶數據利用得較好的公司——淘寶網利用大數據統計分析得到諸如“歐洲杯的球隊勝負如何影響各隊球衣的銷量？花露水的最佳搭配是電蚊拍還是痱子粉？”等問題的有趣結果，并以此為依據來更好地調整營銷戰略。

近日，阿里巴巴集團宣布，將在集團管理層面設立首席數據官崗位（Chief Data Officer），負責全面推進阿里巴巴集團成為“數據分享平臺”的戰略。這直接證明了大數據對于互聯網企業的意義。

別的行業能不能對大數據冷眼旁觀呢？賽迪智庫軟件與信息服務業研究所研究員安暉認為，雖然目前大數據的主要來源是互聯網，但許多以信息流作為核心競爭力，如金融、電信、零售等行業的機構或企業，其數據量也不容低估。例如，美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）數據中心存儲的數據超過20PB，沃爾瑪數據中心的存儲能力超過4PB，eBay分析平臺每天處理的數據量高達100PB。并且，由于這些機構和企業所存儲的數據更加有針對性，其數據的價值密度更高，進行大數據處理的意義更強，運用大數據的需求也更為迫切。

安暉以數個典型行業為例來說明大數據能帶來什么好處——電信行業可以從龐大的數據中分析出不同群體的差異化需求，實現套餐制定等精準營銷；制造行業可以通過整合來自研發、工程和制造部門的數據以實行并行工程，顯著縮短產品上市時間并提高質量；交通行業可以通過整合和處理相關數據，實現智能交通（管理）與高效物流調度。

賽迪顧問軟件與信息服務業研究中心研究總監胡小鵬認為，金融行業中證券、信用卡、電子支付等數據規模龐大，具有使用對象多樣化、信息可靠性、實時性、保密性要求高等特點；電信行業中大數據主要體現為電信業務系統產業的計費賬務數據和用戶信息（包括客戶資料、客戶服務數據等），不僅數據量大，而且保存時間長；能源行業大數據主要集中在石油勘探以及電力生產、經營、管理等數據，具有數據量大、分散、類型復雜等特點。其中，在金融行業，利用大數據的挖掘和分析改善用戶體驗、監督欺詐行為、驗證合規性、服務創新等，從而助力金融智能決策，提升競爭力；而對于電力行業，大數據分析有利于電網安全高效運行（安全檢測與控制、災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和負荷預測）、電力營銷（用戶用電行為分析）、集團集中管控與精細化管理等。

大數據這場盛宴上，哪個行業也不愿意沒有一席之地。

誰能站出來？

大數據的熱度可以由英特爾、IBM、EMC、惠普等廠商紛紛推出面向大數據的一體化產品和解決方案直接反映出來。

然而，一個不能逃避的現實是，雖然越來越多的行業用戶嘗試應用大數據的解決方案，但是大多數行業用戶對于大數據的認知仍然比較有限。面對林林總總的不同廠商提供的大數據解決方案，用戶分不清這些解決方案的差異在哪里，也就不會真正了解哪種解決方案適合自己。

有用戶反映，大數據解決方案容易給人的錯覺是該解決方案就是把數據分布存儲，再并行處理。即使采用國外廠商的工具，這些工具成熟度不是特別高，導致解決實際問題的時間過長。

英特爾相關專家表示，從總體上看，中國大數據市場發展迅速，特征明顯，相關技術和應用可改進和提升的空間巨大。而且大數據要落地，必須實現包括芯片商、軟件企業等在內的IT基礎設施與服務層平臺的開放。

英特爾在硬件上的領先無需多言。在軟件層面，考慮到Hadoop的開源特性，很多廠商都有機會在Hadoop的基礎上推出產品，但行業解決方案提供商面臨的一個苦惱是，他們不得不進行底層開發。實際上，底層解決方案是有很多共性的。對行業解決方案提供商來說，如果有一個由可靠廠商優化過的平臺再好不過了。利用這個平臺，行業解決方案提供商可以拋開重復的、無意義的勞動，將注意力和精力更加集中在行業特點上，進而開發出滿足行業所需的實打實的行業解決方案。在這種情況下，英特爾適時地推出了英特爾Hadoop發行版，打造一個優秀的、高價值的底層平臺。

對于如何從大數據中發掘價值，英特爾指出，這需要在IT基礎設施與服務層、數據組織與管理層、數據分析與發現層、決策支持與IT服務層全面引入新的技術，特別是在堪稱大數據應用“載體”的IT基礎設施與服務層，采用基于開放架構的平臺將是最佳選擇。

O‘Reilly Strata和Open Source Convention大會委員會主席Edd Dumbill曾指出，使大數據真正變得強大的方式之一就是讓上層程序員可以將精力放在數據而非底層Hadoop設施的抽象特征上。他們編寫更簡短的程序，能夠更清晰地表達出對數據所做的處理。這些將有助于為非程序員創建更好的工具。

延伸到企業層面，“行業解決方案提供商需要穩定性和可用性都足夠好的平臺。在這樣的平臺上，行業解決方案提供商可以從不必要的重復性勞動中解放出來，從而把更多的精力放在提供差異化特色方案和服務上。”英特爾亞太研發有限公司總經理、英特爾軟件與服務事業部中國區總經理何京翔的看法類似。進而，他解讀了英特爾Hadoop發行版的優勢：“英特爾Hadoop發行版的優勢在于：處理接近于實時；能在英特爾平臺上實現最優化的性能，比非英特爾發行版有成倍的增長；通過和電信、智能城市、醫療等行業客戶的合作，英特爾Hadoop還做了更進一步的優化。”

除了提供平臺，英特爾（中國）行業合作與解決方案部中國區總監凌琦強調，英特爾還會把大數據解決方案的研究和服務作為投資部門的重點。英特爾的風險投資部門也對大數據中所涉及的關鍵平臺、關鍵應用、提供商，給予關注。

行業側重點

英特爾硬件平臺的特點讓其可以用“通吃”來形容，行業特色則由軟件來體現。

正如英特爾Hadoop發行版白皮書所指出的，它“為企業應用而優化”，其擁有的增強高可靠性、增強分布式文件系統HDFS擴展性（使集群的I/O吞吐量能夠隨著節點數量的增加而線性增加）、動態調整數據復制策略（提高熱點數據的并發訪問能力）、改進分布式計算框架調度算法（避免并行任務退化成串行執行）、增加Hadoop集群監控管理、優化HBase查詢、實現細粒度的HBase合并調度控制（避免合并風暴）、創建異地HBase大表、均衡負載等相對開源Hadoop和其他Hadoop發行版的核心優勢在多個行業中均不可或缺。

大數據醫療解決方案范文第4篇

但是，業界定義的大數據是指迅速收集的、各種各樣的、大量的數據集合，而不是能夠處理一切問題的萬能解決方案。在現實中，如果一些企業偏信這些與大數據相關的謬見，那么這些企業很可能會偏離正軌，走向錯誤的發展方向，浪費大量的時間和金錢，喪失其在市場上有利的競爭地位，還可能損害企業的聲譽。

此篇文章就講述了業界常出現的有關大數據十大謬見。

1.只有數據科學家才能處理大數據

事實上，在處理大數據時，光靠數據科學家是遠遠不夠的。

“如果你不能首先確定到底需要什么樣的信息的話，那么單憑數據科學家自己是不可能成功地從大數據中提取有用信息的”，賓夕法尼亞大學醫院(Penn Medicine)數據分析部門高級主管Pat Farrell說：“你還需要熟悉業界動態、掌握相關領域知識的人才，他們知道問題的所在，也了解什么樣的解決方案對于你所從事的領域最有價值。”

例如，在賓夕法尼亞大學醫院有兩個系統，一個是醫療系統，一個是醫學院系統。長期以來，醫療系統通常從一個數據倉庫中收集臨床醫療數據。與此同時，在醫學院系統中，出現了一個新的技術，可以實現對人類基金組的排序，并產生了大量的數據。

Farrell說：“我們知道這些數據一定存在著某些價值，而我們最終也有了能夠獲取這些價值的計算能力。我們將專業的醫療知識與數據分析技術相結合，為預測醫療開拓了一片新的、更廣闊的領域。”

2.數據越大，價值越大

收集數據，并把它儲存起來再登記入冊，這會花費許多時間、占用很多資源。如果企業或機構在收集數據時不加選擇、任意地收集大量數據，那么很可能會造成大量的資源浪費，而這些資源完全可以用到更有價值的項目上去。

Farrell建議企業在收集數據之前一定要有一個具體的目標，或關鍵性能指標，要明確自己需要什么樣的數據，再去有目的地收集數據。

Farrell說：“你需要從你收集的數據中提取有價值的信息，但這并不代表你收集的數據越多，你所獲得的價值越大。”

3.大數據用于大企業

大企業或許會有更多的內部數據來源，他們可以利用這些數據獲取對自身企業發展有價值的東西。但這并不代表大數據只用于大企業，小企業也能夠收集來自社交媒體平臺、政府機構和數據供應商的數據，并從這些數據中提取有利信息。

戴爾軟件信息管理解決方案部門的產品管理高級總監Darin Bartik說：“對于企業來說，不管它的規模有多大，利用數據分析制定的決策總比單純依靠直覺或第六感制定的決策要好得多，且更加可靠。”

小企業雖然不像大企業那樣經常利用數據分析來制定決策，但是當這些小企業真正這樣做的時候，它們會使公司走向快速、正確的發展軌道。

Darin Bartik說：“小企業可以利用其最佳實踐，進一步推動數據分析決策在企業中的發展，以此趕超或者勝過那些強大的競爭對手。”

4.收集數據后不及時整理分類

位于美國舊金山的云計算商業智能供應商Birst的首席執行官Brad Peters表示，雖然數據存儲的成本越來越低，但它并不是免費的。然而，對于許多大公司來說，它們對于數據欲望的增長速度要比數據存儲成本降低的速度快得多。

許多企業往往在收集完數據之后，并不迅速處理這些數據，造成數據存儲成本增加。Brad Peters說：“我發現很多大的企業或機構收集了一大堆數據之后卻不及時處理這些數據，導致他們在這些數據上的開支逐漸增大，而他們也并沒有從這些數據中獲取任何價值。”

事實上，企業中的一些數據集已經開始造成了企業的收益遞減。這種現象就像通過分析選民數據信息來預測選舉結果一樣，在預測過程中，你需要一定數量的選民作為樣本，但是如果樣本數量超過一個臨界點之后，無論增加多少選民，對于預測結果不會有任何太大的影響。也就是說，樣本數量過多，所花費的成本也就越多，但對于目標沒有任何實質性的價值。

“數據冗余的話，企業支出的不僅僅是存儲成本，還會面臨許多其他的問題”，Recommind公司信息治理和大數據管理全球主管Dean Gonsowski說。比如，如果數據泄露的話，那么公司也會承擔相應的損失。Recommind是一家位于美國舊金山的專注于非結構化數據分析的公司。

最終，數據越多，那么分類整理數據所需要的時間也就越多。Dean Gonsowski說：“當數據倉庫的規模達到數十億條記錄時，那么光是檢索數據就需要花上幾個小時，甚至是幾個星期。這時候，這些信息非但不會給企業帶來商業價值，反而會阻礙企業系統的運轉，因為這些系統根本不能處理這么大信息量。”

5.所有數據都是一樣的

美國佛吉尼亞州曾收集過在過去20年里學生的注冊信息、獎學金，以及學位授予情況的數據，但這并不意味著20年前收集的與之存儲在同一個數據域里的數據就一定是相同的數據。

佛吉尼亞州高等教育委員會的政策研究和數據倉庫部門的主管Tod Massa說：“由于數據都存儲在一個數據倉庫里，這導致研究人員認為這些數據都是等同的，而這正是我需要處理的一個最大的問題。我們收集的ACT(American College Test，美國大學入學考試)和SAT(Scholastic Assessment Test，學術能力評估測試)的學生成績，最初我們收集的只是整個佛吉尼亞州的學生成績，但這導致我們的調查研究出現一個缺口，所以后來我們不僅收集了佛吉尼亞州的數據，還收集了其他州學生的數據。而且，不同種族在K-12級和高等教育的數據也不同。”

事實上，任何特定的數據，如果由不同的組織機構，或在不同的時間內，或由不同的人的話，也有所不同。Tod Massa說：“假如收集數據的這家公司或機構是完全孤立或與世隔絕的，那么情況可能會不一樣。但我認為，隨著時間的推移，它們收集的數據也會有所變化。”

因此，數據分析人員不僅要有數據統計的技能，還要掌握一定的數據知識，并清楚地了解相關行業內的動向和整體發展趨勢。

這一點也同樣適用于從外部數據源收集的數據，過去的那種數據收集和分析的方式已經完全改變了。能夠了解不同的數據文化背景和數據環境，對于充分利用這些數據是非常必要的。

6.數據預測越具體越好

我們通常認為，如果一件事情越具體，那么它就會越精確，比如，“下午三點十二分”就比“下午某個時候”更加精確;氣象學家預測“周日早上會有降雨”就比“這周末50%會下雨”的預測要精確得多。

但是事實上，結果正好相反。大多數情況下，預測得越具體其準確率反而并不高。

例如，一個顧客買了一臺具有特殊配置的電腦，而另一個購買了同樣一款電腦的顧客又購買了一雙亮粉色的高跟鞋。“在這一數據信息中，購買亮粉色高跟鞋的信息顯得有些太過具體甚至有些多余，這可能會影響數據分析的過程，給數據分析結果造成一定的誤差”，美國加利福尼亞圣塔莫尼卡的營銷公司Retention Science的首席執行官Jerry Jao說。

Jerry Jao表示，這通常是業務和營銷經理常會出現的問題。

7.大數據等同于Hadoop

Hadoop是業界比較流行的非結構化數據的開源架構，近來也引起了不少業界的關注。但是Hadoop并不是大數據的唯一解決方案，企業還有許多其他的選擇。

SAP大數據總經理和資深副總裁Irfan Khan指出企業還可以選擇NoSQL、MongoDB、Cassandra或其他相關技術來處理大數據。

這些技術中的某些技術對于處理一些特殊的大數據問題非常有效。尤其是Hadoop，它可以把數據分成若干個數據組，并能同時處理多個數據組。Hadoop解決方案可以用來處理許多大數據相關的問題，但并不是所有大數據的問題它都能處理。

位于美國加州雷德伍德城的大數據咨詢公司LucidWorks的首席技術官Grant Ingersoll說：“YARN(Hadoop新版中的資源控制框架)和Hadoop2可以處理大數據的一些問題，但在大數據的其他問題上，Hadoop或許并不是最佳的解決方案。在處理大數據之前，企業應該認真分析問題，并根據自身的實際情況選出一個最佳的、最合適的解決方案，而不是盲目跟風，選擇那些使用率較高的解決方案。

8.最終用戶不需要直接訪問大數據

隨著企業從各種各樣的來源快速收集大量的數據信息，對于企業的普通員工而言，這些數據處理器起來非常復雜，但事實并非如此。

例如，在重癥病房中，醫療設備上會產生大量的數據，如心跳速度、呼吸數據和心電圖讀數等，但大多情況下，醫生和護士只能看到病人當前的數據，卻看不到歷史數據。

飛利浦醫療保健(Philips Healthcare)病患護理和臨床信息(PCCI)系統的首席營銷官Anthony Jones：“我根本看不到10分鐘之前醫療器械上顯示的病人的數據，更不可能畫出這些數據在一個小時內的趨勢曲線圖。”

但是，對于醫生來說，病人的歷史數據是非常有價值的，他們可以根據這一數據制定更好的護理方案。

Anthony Jones表示，如今，我們需要讓所有能夠生成數據的醫療設備進行交互(盡管這些設備最初并沒有這樣的性能)，并使用不同的平臺、操作系統和程序語言。一旦我們這樣做了，那么醫護人員就能夠獲得他們所需要的有用的數據。

9.大數據用來解決大問題

一家大型銀行的首席信息官近期發表其對大數據的看法，同時也談到了終端用戶自主服務的問題。據Birst公司首席執行官Peters回憶說，這位銀行的首席信息官并不支持最終用戶自助服務。

Peters表示，許多企業的主管們認為大數據只能解決一些特殊類型的大問題。他說：“一些人使用大數據的目的是利用一個核心的數據科學家團隊幫助他們解決少數且高價值的問題。他們從沒有考慮過讓普通人接觸這些數據信息，因為他們覺得這些人根本不需要這些數據。”

對此，Peters并不贊同這種想法，但這種想法在很多行業里非常普遍。Peters說：“一些大的保險公司普遍陷入一個誤區，它們認為他們的最終客戶不具備處理自助服務的能力。”

10.大數據的泡沫最終會破裂

媒體上對大數據的宣傳和炒作反反復復、起伏跌宕，但就大數據技術本身來講，它最終會面臨變革。大數據的泡沫或許并不代表大數據的終結，就像互聯網泡沫不代表互聯網的終結一樣。

即使有關大數據的炒作平息了下來，企業也仍然會有大數據需要處理。由于未來大數據將成指數級增長，企業要處理的大數據比他們想象的還要多。據市場調查公司IDC預測，到2020年企業所收集的數據總量每兩年會翻一倍。

而且，未來企業收集的數據并不只是在數量上簡單的增長，同時他們還將收集到許多新類型的數據信息，而這需要大量的數據存儲空間。

Anthony Jones說：“到那時，醫院可以根據病人的數據信息畫出病人的基金組圖，還可以為病人定制護理和治療方案。當人們談到大數據時，它涉及到的是巨量數據，而對于企業首席信息官們來說，處理這些數據并不是什么難事。”

大數據醫療解決方案范文第5篇

“我特別擔心有客戶對我說，請富士通來幫我做一個大數據解決方案，幫我解決包括研發、生產和銷售在內的所有問題。說實在的，富士通真的做不到。大數據解決方案的形成是一個過程，是IT廠商與用戶一道在分析企業自身運營狀態與所在行業發展趨勢過程中不斷改進的過程。”富士通（中國）信息系統有限公司副總裁兼市場戰略總部解決方案服務戰略事業部總經理黃邦瑜7月11日在貴陽大數據國際年會上接受采訪時表示。

數據決策的5個階段

黃邦瑜在接受采訪時強調，大數據應該是一個幫助企業決策的工具，企業管理者千萬不要認為IT能代替他們做出決策。他介紹說，富士通把企業的決策分為五個階段：

第一個階段，以傳統的根據企業管理層的經驗來做決策為特征。這其中涉及一些數據，這些數據可能是管理者的紙面記錄和報告，或者新聞媒體的一些信息。管理者認為該怎么做，于是拍腦袋就做出決策了。

第二階段，以辦公軟件中的Excel等表格中的數據為依據進行決策。這種表格可能很大，橫向縱向都有好幾頁。

第三階段，為了把企業管理層從各種各樣的電子表格和電子表格中龐雜的數據中解放出來，IT部門會用IT手段把重要的信息及時提煉出來，并且每天早上發給管理層供其決策使用。這一階段的數據來源是多樣化的，如ERP、財務、人力資源、生產等系統產生的結構化數據。經過提煉后，這些數據會以圖形化的方式呈現。還有一些來自網絡、媒體等的外部數據。所以，管理者會看到結構化與非結構化兩種數據。

第四階段，借助IT手段從大量的數據中找出規律并提醒管理層，而不是要管理者針對各種數據做出快速反應。

第五階段，根據內外部各種數據對未來的一些業務場景進行模擬，以評估決策的效果。

“因為管理層的時間和精力有限，這就要求IT能夠采集企業運營過程中產生并積累的大量準確的數據，并且從外部海量數據中攝取相應的輔助數據，然后通過數據挖掘和分析等方式，將其規律找出來，并且比較精煉地展現在決策者面前，使其能夠在短時間內做出精準的判斷和決策。”黃邦瑜說，“當然，前提是企業的信息化基礎要足夠好。如果企業沒有存儲運營過程中產生的大量的有價值數據，一切也都無從談起。”

大數據對決策的輔助支持不僅適用于管理層。企業會遇到戰略、市場或技術等各種不同層面、不同范圍的決策問題。黃邦瑜舉例說，富士通眾多業務中包括醫藥領域的基因與新藥研究。以往的新藥開發主要憑借科研人員的智力和經驗。如今，研究人員如果有了一個靈感或者設想，可以在高性能計算機上進行模擬和驗證。大數據已經顛覆了傳統的新藥開發模式。

企業必須參與其中

科學與技術之間一個基本的區別在于，科學是去發現自然界中原本就存在的規律，而技術則是為了發明自然界中原本不存在的東西。就目的而言，大數據更像科學，它要做的是去發現原本存在于海量數據中的關聯性規律，只不過先前IT的存儲與計算能力難以勝任。

“企業在上馬大數據之前首先要練好內功。以制造業為例，企業要從研發、生產、營銷等流程上進行審視，看這些流程中的數據是封閉在各自的流程中，還是可以被其他流程共享，因為在從產品研發到銷售的整個業務流程中，某個流程上產生的數據可能會對其他流程產生影響。上大數據應用的前提是打破企業的信息孤島。”黃邦瑜說。

在之前的企業信息化建設中，IT供應商與用戶的職責很清晰。系統集成商要根據用戶的應用需求，結合企業所在行業的屬性，制定并實施相應的解決方案；系統建成后，交由用戶使用。而大數據應用則要求打破甲方、乙方涇渭分明的界限，要求用戶與系統集成商一道完成大數據解決方案。

“現在大數據非常火，以至有的企業認為大數據就是一副靈藥，馬上能夠解決企業存在的所有問題。實際上這是一種認識誤區。”

黃邦瑜說，制造企業擁有大量的各種類型的數據，不可能找到一種解決方案把企業經營者想找的規律一下子都找出來。富士通會根據用戶的需要找一個主題，用戶從業務分析著眼，讓數據與業務關聯；而富士通則從IT入手，分析如何從海量數據中找出與該主題相關的規律，然后制定并實施相應的解決方案。

“當前，大數據尚處于起步階段，中外企業最大的差別在于，國外企業信息化應用更成熟一些，他們會針對大數據提出自己的問題和需求。”黃邦瑜說。

云計算，特別是SaaS應用的普及，使得企業的數據越來越多地向云遷移，企業的數據安全問題因此凸顯出來。黃邦瑜因此特別強調云計算下大數據應用的安全問題：“現在，企業的云應用還處于初步階段，如辦公系統、人力資源等，一旦企業的ERP等核心應用遷移到云上，而相關的法律、法規和行業監管沒有及時跟上的話，企業的核心數據就有可能被他人惡意盜用，或者被服務供應商為了商業目的而濫用。”

“歐美日在這方面的監管非常嚴格，市場準入門檻非常高，需要企業具備多種資質。如果不能在機制上有效地保護用戶數據不被濫用，那么企業會因為出于對數據安全的擔心而對云計算乃至大數據應用裹足不前。”

貴在理解用戶的業務

傳統上，日本IT廠商比較低調，不像美國IT企業那樣通過強勢的市場營銷開辟新的市場，并借助合作伙伴的力量迅速進行市場擴張。日本的IT廠商通常會與客戶保持長期而密切的合作關系。比如說，富士通現在提倡的精益IT理念就源自幾十年來與豐田汽車在生產管理方面的合作。

“傳統日資IT企業與德國企業比較接近，都比較務實，注重產品品質和細節。而且日資企業的員工流動率沒有美國企業那么高，技術隊伍的穩定使得日資IT企業對其客戶所在行業的知識和經驗積累得更多。這些因素使得日資IT企業與他們的客戶保持密切的長期合作關系。”黃邦瑜說，“今天看來，在與客戶長期合作中形成的對用戶業務深刻的理解，以及由此形成的良好的用戶體驗非常重要，因為大數據的實施既要盡可能理解用戶的業務，又要與用戶一道持續不斷地對解決方案進行改進。”

黃邦瑜說：“富士通既是IT企業，也是制造行業企業，因此我們會基于自己的最佳實踐，為不同的客戶提供更細致的產品和服務。從產品上看，富士通的特點是比較全，包括后臺的服務器、存儲、網絡、中間件，以及客戶端的智能手機、平板電腦、筆記本電腦等。因此，富士通的整體解決方案會更加優化。

“從系統整體上規劃、設計和實施大數據解決方案是富士通的優勢所在。比如說，在醫療影像領域，有的美國影像設備供應商會在賣設備時附送該設備的處理軟件，但它并不能滿足醫院除了醫療影像設備之外的其他需求。”黃邦瑜說，“而作為IT廠商，富士通更關心如何用IT系統來支撐醫院的整個影像業務，即在包括掛號、門診和影像科檢查等在內的整個流程中，不同科室如何分享影像數據，如何分門別類地存儲這些數據，如何與醫院的信息系統對接等。”