示例：

hadoop fs -ls /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2

hdfs://host:port/user/hadoop/dir1 /nonexistentfile

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

lsr

使用方法：hadoop fs -lsr

ls命令的递归版本。类似于Unix中的ls -R。

mkdir

使用方法：hadoop fs -mkdir

接受路径指定的uri作为参数，创建这些目录。其行为类似于Unix的mkdir -p，它会创建路径中的各级父目录。

示例：

?hadoop fs -mkdir /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/dir2

?hadoop fs -mkdir hdfs://host1:port1/user/hadoop/dir hdfs://host2:port2/user/hadoop/dir

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

mv

使用方法：hadoop fs -mv URI [URI …]

将文件从源路径移动到目标路径。这个命令允许有多个源路径，此时目标路径必须是一个目录。

不允许在不同的文件系统间移动文件。

示例：

?hadoop fs -mv /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2

?hadoop fs -mv hdfs://host:port/file1 hdfs://host:port/file2 hdfs://host:port/file3 hdfs://host:port/dir1

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

put

使用方法：hadoop fs -put ...

从本地文件系统中复制单个或多个源路径到目标文件系统。也支持从标准输入中读取输入写入目标文件系统。

?hadoop fs -put localfile /user/hadoop/hadoopfile

?hadoop fs -put localfile1 localfile2 /user/hadoop/hadoopdir ?hadoop fs -put localfile hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile

?hadoop fs -put - hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile 从标准输入中读取输入。

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

rm

使用方法：hadoop fs -rm URI [URI …]

删除指定的文件。只删除非空目录和文件。请参考rmr命令了解递归删除。

示例：

?hadoop fs -rm hdfs://host:port/file /user/hadoop/emptydir 返回值：

成功返回0，失败返回-1。

rmr

使用方法：hadoop fs -rmr URI [URI …]

delete的递归版本。

示例：

?hadoop fs -rmr /user/hadoop/dir

?hadoop fs -rmr hdfs://host:port/user/hadoop/dir 返回值：

成功返回0，失败返回-1。

4.2、hbase

(1) 建立一个表格scores 具有两个列族grad 和courese

hbase(main):001:0> create'scores','grade', 'course'

0 row(s) in 0.4780 seconds

(2) 查看当前HBase中具有哪些表

hbase(main):002:0> list

TABLE

scores

1 row(s) in 0.0270 seconds

(3) 查看表的构造

hbase(main):004:0> describe'scores'

DESCRIPTION

ENABLED

{NAME => 'scores', FAMILIES => [{NAME =>'course', BLOOMFILTER

=> 'NONE', REPLICATION_SCOPE

=>'0', true

COMPRESSION => 'NONE', VERSIONS =>'3', TTL => '2147483647', BLOCKSIZE =>'65536', IN_MEMORY =>

'fal

se', BLOCKCACHE => 'true'}, {NAME => 'grade', BLOOMFILTER => 'NONE',

REPLICATION_SCOPE => '0',

COMPR

ESSION => 'NONE', VERSIONS => '3', TTL => '2147483647', BLOCKSIZE =>'65536', IN_MEMORY

=>'false',

BLOCKCACHE

=>'true'}]}

1 row(s) in 0.0390 seconds

(4) 加入一行数据,行名称为zkb 列族grad的列名为””值位5

hbase(main):006:0> put'scores','zkb','grade:','5'

0 row(s) in 0.0420 seconds

(5) 给zkb这一行的数据的列族course添加一列

hbase(main):007:0> put'scores','zkb','course:math','97'

0 row(s) in 0.0270 seconds

(6) 给zkb这一行的数据的列族course添加一列

hbase(main):008:0> put'scores','zkb','course:art','87'

0 row(s) in 0.0260 seconds

(7) 加入一行数据,行名称为baoniu 列族grad的列名为””值为4

hbase(main):009:0> put'scores','baoniu','grade:','4'

0 row(s) in 0.0260 seconds

(8) 给baoniu这一行的数据的列族course添加一列

hbase(main):010:0> put'scores','baoniu','course:math','89'

0 row(s) in 0.0270 seconds

(9) 给Jerry这一行的数据的列族course添加一列

hbase(main):011:0> put'scores','baoniu','course:art','80'

0 row(s) in 0.0270 seconds

(10) 查看scores表中zkb的相关数据

hbase(main):012:0> get'scores','zkb'

COLUMN CELL

course:art

timestamp=1316100110921,

value=87

course:math

timestamp=1316100025944,

value=97

grade:

timestamp=1316099975625,

value=5

3 row(s) in 0.0480 seconds

(11) 查看scores表中所有数据

注意：scan命令可以指定startrow,stoprow来scan多个row，例如：scan 'user_test',{COLUMNS =>'info:username',LIMIT =>10, STARTROW =>

'test',STOPROW=>'test2'}

hbase(main):013:0> scan'scores'

ROW COLUMN+CELL

column=course:art, timestamp=1316100293784,

value=80

baoniu

column=course:math, timestamp=1316100234410,

value=89

baoniu

column=grade:, timestamp=1316100178609,

value=4

zkb

column=course:art, timestamp=1316100110921,

value=87

zkb

column=course:math, timestamp=1316100025944,

value=97

zkb

column=grade:, timestamp=1316099975625,

value=5

2 row(s) in 0.0470 seconds

(12) 查看scores表中所有数据courses列族的所有数据

hbase(main):017:0> scan'scores',{COLUMNS => 'course'}

ROW COLUMN+CELL

baoniu

column=course:art, timestamp=1316100293784,

value=80

baoniu

column=course:math, timestamp=1316100234410,

zkb

column=course:art, timestamp=1316100110921, value=87

zkb

column=course:math, timestamp=1316100025944, value=97

2 row(s) in 0.0350 seconds

(13) 删除scores表

hbase(main):024:0> disable'scores'

0 row(s) in 0.0330 seconds

hbase(main):025:0> drop'scores'

0 row(s) in 1.0840 seconds

沈阳大学——浪潮云海大数据一体机产品白皮书

浪潮云海大数据一体机 产品白皮书 2014．8 浪潮信息云产品部

目录 1.产品介绍 (2) 1.1产品定位 (2) 1.2产品特点 (2) 2.体系架构 (3) 2.1大数据一体机硬件组成 (4) 2.2大数据一体机网络拓扑 (5) 2.3大数据一体机软件架构 (6) 3.应用场景 (8) 4.关键技术特性 (9) 5.技术指标 (9)

1.产品介绍 1.1产品定位 浪潮云海大数据一体机（Inspur In-Cloud SmartData Appliance 以下简称SDA 或大数据一体机）面向行业大数据应用场景，是一体化数据处理的解决方案，采用新型技术体系架构，整合软硬件系统，采用全分布式大数据处理架构，平台能够随着客户数据的增长和业务的扩张而不断线性扩展，解决了传统架构的扩展瓶颈，集成计算单元、存储单元、通讯单元、管理单元、等核心模块，涵盖数据存储、数据处理、数据呈现等全环节，是金融、电信、公安、交通、卫生等各个行业用户大数据分析处理平台的理想之选。 1.2产品特点 新型技术体系架构 采用全分布式大数据处理架构，平台能够随着客户数据的增长和业务的扩张而不断增长，并且能够保持极高的线性度，解决了传统架构的扩展瓶颈，系统在扩展至120000核心时依旧保持0.8左右的扩展效率； 软硬一体化的系统 集成计算单元、存储单元、通讯单元、管理单元等核心模块，是对数据存储、处理、展现的全环节的解决方案，由浪潮统一开发，能够统一交付，集中管理，用户可以轻松完成； 全局优化的系统

浪潮进行全局优化性能等技术指标大幅提升，在性能、可用性方面有了重大提升。 16%：通过优化系统任务调度策略，动态调整任务执行资源，减少慢任务数量，任务执行时间平均缩短16%以上； 30%：引入Reed-Solomon算法，优化分布式散列数据布局，满足文件高并发和高带宽双重需求同时平衡数据冗余度，浪潮采用两副本加编码的方式相对三副本最大可实现30%空间节省； 50%：采用多级高速缓存，实现硬件加速。经测试，1TB数据排序测试整体访问性能提高50%； 系列化、产品化 针对视频等重载应用、商业智能分析应用、海量并发的轻量级线程类应用这三类应用场景。云海大数据一体机根据用户应用特点提供个性化解决方案； 国产化 浪潮可提供基于飞腾处理器、浪潮云谷系统等产品的全国产化方案；在敏感行业、关键数据，保障数据核心处理平台的自主可控； 专业化服务 从业务分析、应用移植、应用开发到运维服务的全环节服务保障。解决用户在实施分布式数据理架构面临的软硬件部署、二次开发等实际问题，帮助客户实现由传统数据仓库向新型大数据平台的平滑迁移。 2.体系架构 大数据一体机基于Apache Hadoop集群架构，由三个大的模块构成：底层基础架构基于浪潮的先进硬件平台，软件部分则采用浪潮的专有Hadoop发行版来提供海量数据的存储与处理能力，通过浪潮软件、硬件的彼此优化与整合，形成一套高性能的软硬一体的平台解决方案，并经过大量的测试调优来保证整体系统的兼容性、稳定性和可靠性。在软硬件之上，还架构了一个可视化的管理界面来帮助用户对一体机的硬件、软件进程进行统一的管理和控制。

主数据管理详解(MDM)

主数据管理详解 主数据是指在整个企业范围内各个系统 (操作 /事务型应用系统以及分析型系统 )间要共享的 数据， 比如，可以是与客户 (customers),供应商(suppliers),帐户(accounts)以及组织单位(or ganizational units) 相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性 完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ，为了达成这一目标， 就需要进行主数据管理 (Master Data Management ，MDM) 。 什么是主数据管理 (Master Data Management ， MDM) 主数据是指在整个企业范围内各个系统 (操作 /事务型应用系统以及分析型系统 )间要共 享的数据， 比如，可以是与客户(customers),供应商(suppliers),帐户(accounts)以及组织单 位 (organizational units) 相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性 nt) 、完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理 (M aster Data Management ， MDM) 。需要注意的是，主数据不是企业内所有的业务数据，只 (consistent) 、 (consiste

是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据，比如大部分的交易数据、帐单数据等都不是 主数据，而像描述核心业务实体的数据，而像客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作 伙伴、位置信息等都是主数据。主数据是企业内能够跨业务重复使用的高价值的数据。这些 主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构的系统中。 主数据管理(Master Data Management ，MDM) 是指一组约束和方法用来保证一个企业 内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含义和质量。这是从深 层次来说来说明主动主数据管理(MDM) 的深度和复杂性，简单的说，主数据管理(MDM) 保证 你的系统协调和重用通用、正确的业务数据(主数据)。通常，我们会把主数据管理作为应用 流程的补充，通过从各个操作/ 事务型应用以及分析型应用中分离出主要的信息，使其成为 一个集中的、独立于企业中各种其他应用核心资源，从而使得企业的核心信息得以重用并确 保各个操作/ 事务型应用以及分析型应用间的核心数据的一致性。通过主数据管理，改变企 业数据利用的现状，从而更好地为企业信息集成做好铺垫。 主数据管理(MDM) 可以帮助我们创建并维护整个企业内主数据的单一视图(Si ngle View)，保证单一视图的准确性、一致性以及完整性，从而提供数据质量，统一商业实体的定义，简化

浪潮云海大数据解决方案V3.0

浪潮云海大数据一体机解决方案 高端服务器研发部 高端容错计算机产品部 2013.1

目录 一．产品简介 (4) 1.1浪潮云海大数据一体机总体架构 (4) 1.2系列化产品 (4) 二．关键模块介绍 (5) 2.1Hadoop分布式文件系统： (5) 2.2Hadoop MapReduce计算框架： (6) 2.3HBase 分布式数据库 (6) 2.4Hive数据仓库 (7) 三．浪潮云海大数据一体机解决方案优势 (7) 3.1高性能 (7) 3.2高可靠性 (8) 3.3高性价比 (9) 3.4易管理 (9) 3.5专业化服务 (11) 四．竞争性分析 (11) 4.1跟传统关系型数据库对比分析 (11) 4.2跟开源Hadoop对比分析 (13) 五．成功案例 (15)

5.1某城市智能交通系统 (15) 5.2某省级运营商清帐单查询系统 (18) 六．浪潮云海大数据一体机配置 (19)

一．产品简介 为应对大数据时代的到来，浪潮集团适时推出浪潮云海大数据一体机，重点面向行业大数据应用，是一体化数据处理的解决方案。采用新型技术体系架构，整合软硬件系统，涵盖数据存储、数据处理、数据呈现等全环节。浪潮云海大数据一体机是公安、金融、电信、交通、医疗、企业等各个行业用户的大数据解决方案理想之选。 1.1浪潮云海大数据一体机总体架构 1.2系列化产品 SDA-1： ●满配：CPU：480Core；内存：12TB；存储容量：144TB；网络：1Gbps、 10Gbps或者40Gbps ●支持线性扩展

●适合数据处理应用：模式计算，商业智能，医疗数据挖掘等。计算能力、I/O 能力、存储能力均衡。 SDA-2： ●满配：CPU：288Core；内存：6912GB；存储容量：540TB；网络:1Gbps、 10Gbps或者40Gbps ●支持线性扩展 ●适合处理密集型的重载应用:视频处理，图片处理分析，图像渲染，在线交易 等。可重构加速器件或众核处理器，硬件加速。 二．关键模块介绍 HDFS分布式存储解决数据如何存储的问题，Map/Reduce解决数据如何处理问题，HBase解决实时数据库问题，Hive解决基于SQL的数据分析和挖掘。 2.1Hadoop分布式文件系统： –使用低成本存储和服务器构建 –存放PB级别的海量数据 –高可扩展性，实际生产环境扩展至4000个节点 –高可靠性和容错性，数据自动复制，可自我修复 –高带宽，高并发访问

大数据论文

学海无涯苦作舟！ 毕业设计说明书(论文) 题目： 大数据的时代商业模式的创新分析 学生姓名： \ 学 号： \ 系 部： \ 专业班级： \ 指导教师： \

大数据的时代商业模式的创新分析 摘要 大数据对商业模式具有创造性破坏的潜能。将大数据与商业模式有效结合，从商业模式的经济、运营和战略3个视角指出大数据能提升竞争优势。基于创新目标和机制分析了大数据时代商业模式创新的框架，围绕商业模式的4个界面分析了大数据背景下商业模式构成要素和构成结构的变革。 大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测。在诸多领域，大数据浪潮正引致颠覆性创新，也必将带来制度变迁。供应商和自身运营状况数以亿计字节的信息。大数据大量可被获取、交流、集聚、存储和分析的数据，现在已是全球经济活动中每个部门和每一功能的核心，已成为与实物资产人力资本同样重要的生产要素。 大数据作为一个很好的视角和工具。从资本角度来看，从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的核心竞争力。而这几个能力正是资本关注的点。移动互联网与社交网络兴起将大数据带入新的征程，互联网营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡。 关键词：大数据,商业模式,价值创造,创新机制

目录 1 大数据的概述 (1) 1.1 大数据的概念 (1) 1.1.1 大数据的发展 (2) 1.1.2 大数据的分类 (3) 1.2 大数据的四大特点 (4) 1.2.1 海量性 (4) 1.2.2易变性 (4) 1.2.3多样性 (4) 1.2.4高速性 (4) 1.3大数据时代对生活、工作的影响 (5) 1.4大数据时代的发展方向、趋势 (5) 1.4.1发展方向 (5) 1.4.2发展趋势 (6) 1.5企业应如何应对大数据时代 (7) 2 我国外贸型企业发展所面临的困难 (8) 2.1我国外贸型企业面临的困境 (8) 2.1.1 外贸型企业发展历程 (9) 2.1.2 外贸型企业的困境 (10) 2.2商业模式创新对我国外贸型企业发展的机遇 (11) 2.2.1 商业模式的创新概念 (11) 2.2.2 商业模式的创新特点 (11) 2.2.3商业模式创新可以为外贸型企业带来什么 (12) 3 基于大数据的分析，商业模式创新 (14) 3.1 加大数据处理分析能力 (14) 3.2 提高专业技术人员的技术水平 (14) 3.3 理论与实践相结合促进商业模式的创新 (15) 结论 (21) 致谢 (22) 参考文献 (22)

集团主数据管理平台解决方案

集团主数据管理解决方案 1. 基本概念 主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物 料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部 门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。 主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的 平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB 等组件和技 术。 ESB （企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以 基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路由，对多个系统不同 的事件进行整合。 2. 需求概述 为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3. 现状描述 现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、 金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1）没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚至重复 管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2）没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或编码,

直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3）没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图: 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配 4. 解决方案 4.1.实现思路 基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间 的连接，实现主数据的CRUD管理。

浪潮主数据管理产品典型客户案例

浪潮主数据管理产品典型客户案例 浪潮集团有限公司 2015年1月

目录 1.中储粮油脂主数据管理 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设内容 (4) 1.3. 项目成效 (6) 2. 中国中铁物资主数据管理 (8) 2.1. 项目背景 (8) 2.2. 建设内容 (9) 2.3. 项目成效 (10) 3. 中交天津航道局数据整合 (12) 3.1. 项目背景 (12) 3.2. 建设内容 (14) 3.3. 项目成效 (14) 4.上海建工财务主数据管理 (16) 4.1. 项目背景 (16) 4.2. 信息化建设情况 (17) 4.3. 项目成效 (19)

1.中储粮油脂主数据管理 1.1. 项目背景 中国储备粮管理总公司是中央直接管理的涉及国民经济命脉和国家经济安全的重要国有骨干企业，注册资本166.8亿元人民币。其主要任务是受国务院委托，具体负责中央储备粮的经营管理。中国储备粮管理总公司是目前中国最大的粮油企业之一，拥有强大的粮油收购、仓储、物流、加工和销售能力。 中储粮油脂有限公司是中国储备粮管理总公司设立的专门负责油脂油料经营管理的专业化公司，其主要任务：一是管理中央储备油脂油料，确保中央储备油脂油料数量真实、质量完好，确保国家急需时调得动、用得上；二是执行国家对油脂油料市场的宏观调控任务，维护市场稳定，维护农民利益；三是搞好中央储备油脂油料轮换，开展油脂油料经营，提高市场占有率；四是发展油脂加工产业和物流体系，延伸产业链条，逐步将公司发展成为集仓储、贸易、加工和进出口为一体的大型专业化油脂油料公司。 中储粮油脂有限公司经营范围为：中央储备油脂油料的收购、储存、加工、销售及相关业务；粮油收购、储存、加工、销售、检验及相关设备、材料、包装物销售；进出口业务。中储粮油脂有限公司目前直接管理的储备油脂油料储备库遍布全国各地，并全资或控股拥有各类油脂油料加工厂、粮油中转、贸易、期货经纪公司等多家企业。

大数据浪潮

大数据浪潮 1、什么是大数据 研究报告将大数据定义为，由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享、交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。大数据技术的战略意义在于对这些有意义的数据进行专业化处理，从海量数据中发掘出真正的价值。 2、大数据提出背景 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。 “大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多，相当于美国两年的纸质信件数量；发出的社区帖子达200万个，相当于《时代》杂志770年的文字量；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。 目前，百度的总数据量已经超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB~100PB；淘宝累计的交易数据量高达100PB；Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量大道8000万条；中国移动一个省的电话通信记录数据每月可达0.5PB~1PB；一个省会城市公安局道路车辆监控数据三年可达200亿条、总量120TB。。。在这个时代，信息（也是数据）的极大膨胀和爆炸，因此诞生了“大数据时代”。 3、大数据的特点 大数据的特征可以用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括： 一是数据体量巨大（Volume）。截止目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB （1PB=210TB）。而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB）。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大型企业的数据量已经接近EB量级。 二是数据类型繁多（Variety）。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 三是价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，游泳数据可能仅有1~2秒。如何通过欠打的机器算法更迅速的完成数据的价值提纯，成为目前大数据北京下系带解决的难题。 四是处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 数字宇宙的报告，预计在2020年，全球以电子形式存储的数据量将达到35.2ZB。 3、大数据时代对人们生活的影响 （1）首先，大数据改变了我们的思维方式和教育方式。 （2）大数据改变了我们的生活方式，物质产品的生产退居次位，信息产品的加工将成为主要的生产活动； （3）大数据改变了我们的生活方式，我们的精神世界和物质世界都将构建在大数据之上。 现如今，我们是大数据的制造者，我们是名副其实的“数据人”。

集团主数据管理平台解决方案

集团主数据管理解决方案 1.基本概念 主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。 主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB等组件和技术。 ESB（企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路 由，对多个系统不同的事件进行整合。 2.需求概述 为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3.现状描述 现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1)没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚 至重复管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2)没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或 编码，直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3)没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统 增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图：

＊实线表示已实现自动同步，虚线表示人工添加、导入。 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配。 4.解决方案 4.1.实现思路 基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间的连接，实现主数据的CRUD管理。

企业数字化转型浪潮下,大数据风控如何做决策

企业数字化转型浪潮下，大数据风控如何做决策 2020年3月以来，发改委出台《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》等文件，并多次召开记者会，重点提名“企业数字化转型”。在以往，企业运营没有科学工具的支撑，决策上依赖高管的经验、跨部门沟通，易造成低效、高成本局面。 如今，企业数字化转型浪潮下，数字化发展对行业和企业变革的影响与日俱增，大数据也正在从工具转变为决策的角色。以华策数科智能决策引擎为例，作为一站式全流程智能化决策平台，可实现快速、高效、一致性的审批及存量管理决策。 1.精准定位用户 企业营销如果没有精准定位用户，结果只会是花费大力气得到小收益，只有顺应时代，进行数字化的精准投放，最终的获客结果才能让企业提升交易额。华策数科智能决策引擎上线后，结合实际业务在线分析模式，精准定位用户。通过决策，系统始终能根据用户的相关标签，给用户推荐其最感兴趣的产品。华策数科智能决策引擎根据客群的消费特征，分析其消费的习惯以及消费水平，从用户的定位、到给用户推送的内容都可以做到精准分析。企业能够通过精准定位用户，提升优质用户存量，减少营销的成本，增加收益。 2.一站式监控管理

对有信贷业务的金融机构而言，最核心的一点是做好风险管理：分析、识别贷前风险，以及在贷中贷后，对用户风险承受程度的监测，而这些风险管理的内容，都是华策数科智能决策的业务场景。相较于传统的决策引擎无法做到一站式贷前中后营销监控管理，华策智能决策引擎支持提供多维度舆情的数据、评分的模型等并输出可视化监控报表，保证对信贷类业务实时风险监控。企业通过支持相关业务策略的全生命周期的统一管理，为用户提供高效的决策管理服务。 3.节约运营开发成本 通常在企业的业务流程中，业务规则的更新使得决策需要同步进行更新，所以，流程调整也是业务最常变动的部分，这样一来，业务人员的压力会随着业务变动而增加。华策数科智能决策引擎可支持配置好的业务流程版本切换，实现对整体业务流程控制，同时也有效大幅减少人员配置及运营开发成本。在决策引擎的配合下，业务人员工作量明显减少，错误率大幅降低，针对事件的响应更加积极迅速。

主数据管理平台

主数据管理平台（MDM） 主数据管理平台（MDM） 摘自雷博士《信息化与信息管理实践之道》第三篇 为了保障企业主数据标准、编码维护流程能够被落实，并确保企业范围内主数据的一致性，促进主数据共享，必须建立企业集中统一的主数据编码管理平台（MDM）。 8.5.1 主数据管理的目标 ● 建立集中统一的企业主数据编码规范和管理维护流程，实现主数据编码整个生命 周期的全过程管理； ● 建立支撑主数据编码规范和管理维护流程的主数据编码管理平台，集中统一管理 主数据编码数据库； ● 为企业和各级单位提供集成、全面、准确和及时的主数据服务和信息化基础工作 的支持。 8.5.2 主数据平台完成的具体任务 1、建立主数据编码平台 以企业信息化建设需求和业务协作对主数据编码的需求为起点，建设一个对整个企业主数据进行全生命周期管理的平台，通过平台实现对主数据编码规则及管理流程的支撑，实现企业主数据编码的标准化。 2、建立不同主题的主数据编码数据库 以组织机构、人力资源以及企业生产经营产品为不同的主题，来开展建立主题编码数据库，保证涉及的主数据编码及相应的应用范围内系统对主数据编码的需求。 3、通过平台实现主数据编码的管理 主数据平台提供丰富的功能实现对主数据编码进行统一管理和维护，提供灵活的定制功能实现对主数据编码规则及管理流程的支持。 4、实现主数据平台与企业BI、ERP应用的数据集成 主数据平台提供丰富的数据集成接口，实现与BI、应用系统的数据集成，为各信息系统提供高质量的主数据服务。 因此，主数据管理实质是，适时地将正确的信息以正确的视图提供给正确的对象。这才是主数据管理（MDM）的目标。主数据管理描述了一组规程、技术和解决方案，这些规程、技术和解决方案用于为所有利益相关方（如用户、应用程序、数据仓库、流程以及贸易伙伴）创建并维护业务数据的一致性、完整性、相关性和精确性。 主数据管理的关键就是“管理”。主数据管理不会创建新的数据或新的数据纵向结构。相反，它提供了一种方法，使企业能够有效地管理存储在分布系统中的数据。主数据管理使

浪潮集团简介(标准版)

浪潮集团简介 （标准版） 浪潮集团是以服务器、软件为核心产品的国有企业，迄今有70多年历史，始终致力于成为先进的信息科技产品和领先的解决方案服务商，引领信息科技浪潮，推动社会文明进步。 2016年浪潮实现营业收入710亿元，位列2016年中国企业500强第218位，为全球104个国家和地区提供产品与服务，是我国云计算、大数据的领导厂商。 浪潮最先研发出国产服务器，自主研发的国产关键应用主机TS-K1打破了国外技术垄断，替代进口产品应用于金融、通信、政府、军队等领域，使中国成为继美、日之后世界上第三个掌握关键应用主机技术的国家，浪潮成为全球第五家掌握此核心技术的企业，为此浪潮TS-K1获得了2014年度国家科技进步一等奖。在中国互联网市场，浪潮整机柜服务器占有率超过70%，努力打造中国互联网“新引擎”。2015年，浪潮服务器贡献了全球服务器增量的35.6%，服务器销量位居中国第一、全球前五，是全球服务器市场增长最快企业。 浪潮是全国唯一一家同时拥有计算机信息系统集成特一级资质和ITSS一级资质的企业。自主品牌软件国内第一，ERP集团管理软件连续13年占有率第一。 浪潮坚持技术-专利-标准梯次攀登的自主创新发展战略，

云计算相关专利和标准居国内首位。2016年申请并受理专利4048项，参与制定国际标准4项、国家标准36项。 浪潮积极创新商业模式，已为全国114个省市提供云服务，主导或参与25个国家部委的云计算规划建设，助力全国的智慧城市建设，在中国政务云市场占有率第一。 作为我国大数据产业的先行者，浪潮大数据纳入了总理的“大数据词典”，正在为工商、统计、海关、公安等行业提供专业的大数据服务，浪潮大数据平台帮助众多数据应用开发伙伴快速实现商业价值。

涂子沛大数据

大数据生活方式与社会治理 涂子沛 知名信息管理专家 课程前言 田桐：学术前沿，思想对话，欢迎走进《世纪大讲堂》。如果有一天你看到一辆无人驾驶的车辆行驶在公路上，或者有一天看到一台打印机能够完完全全打印出你想所要的所有东西的话，那么你不必讶异，因为您已经进入到了大数据的时代。正如哈佛大学社会学的教授加里·金所指出的，这是一场革命，庞大的数据资源已经使得各个领域开始进入到了信息化的时代。无论是商界、学术界还是政府，所有领域都将进入到这个进程。那么究竟什么是大数据，大数据时代对我们的生活带来哪些变革和挑战呢？我们今天请到的嘉宾是《大数据》一书的作者，著名的信息管理专家涂子沛先生和我们阐述《大数据生活方式与社会治理》，有请。 解说：涂子沛，知名信息管理专家，中国旅美科学技术协会副主席，兼任华南理工大学公共政策研究院副教授，广东省政府大数据顾问。2012年其著作《大数据》在中国引起了对大数据战略的讨论，被《亚洲周刊》等媒体评为“2012年度中国十大好书”。2013年10月因为在大数据领域的研究和贡献，获第四届中国软科学前沿探索奖。 田桐：涂老师您好，非常感谢您的远道而来。 涂子沛：您好田桐，您好，大家好。 田桐：那么其实大数据这样一个词，我们进入到我们的视线当中是从2012年开始的，究竟大数据是一个什么样的概念？它起源于什么时候？ 涂子沛：对，我们大家现在都在谈大数据，2012年被称为大数据元年，我们说怎么来理解这个大数据这个概念呢？核心要理解什么叫大，田桐你怎么理解什么是大呢？ 田桐：所谓这个大数据我不知道是它的容量大还是说它现在所需要，或者今后承载的东西会越来越大？就是这个大是一个质的数字还是说一个量的数字？ 涂子沛：没错。 田桐：我不太了解这个。 涂子沛：你说到的，我们说最重要的就是容量在变大，但是容量在变大呢是一个现象，

主数据管理(MDM)应用指南

主数据管理（MDM） 应用指南

主数据管理（MDM）应用指南
随着业务发展以及监管的需要，企业对主数据的实时性、准确性、一致性有了更高的 要求，主数据管理(Master Data Management ，MDM)也应运而生，它是指一组约束和方法 用来保证一个企业内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含 义和质量。本次的技术手册对主数据管理（MDM）进行了一个比较系统的介绍，从基本定 义概念，到实施主数据管理的最佳实践，我们将带您领略更多 MDM 的知识。
主数据管理基础知识
简单而言，主数据管理（MDM）是公司权衡和重用常见、和准确业务数据的一种全面 的方法。不管你是否考虑实现新的 MDM 系统还是评估可能的工具和软件来帮助你目前的数 据管理和数据整合主动性，了解基础的知识都是十分必要的。
? 主数据管理详解（一） ? 主数据管理详解（二） ? 主数据管理详解（三） ? 最常见的 13 种主数据管理（MDM）词汇和定义
主数据管理最佳实践
在考虑像主数据管理（MDM，Master Data Management）这样的学科时，寻找已经经 历过或做过主数据管理的过来人咨询是唯一自然的途径。因此在本部分中，我们将请相关 人员讲述主数据管理的最佳实践。
? 主数据管理（MDM）的七个最佳实践（上） ? 主数据管理（MDM）的七个最佳实践（下）
TT 数据库技术专题之“主数据管理（MDM）应用指南”
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SQL Server 2008 R2：主数据服务
Master Data Services，也称为 MDS，是 SQL Server 2008 R2 增加的 关键商业智 能特性 之一。Master Data Services 的基本目标是为企业信息提供单个权威来源。然后 这个信息可以被其它应用和数据使用，这样您的环境中每一个应用便都是使用相同信息的 同一份权威副本。
? SQL Server 2008 R2 最新功能：主数据服务 ? Master Data Services 的潜在问题 ? 主数据服务的相关业务案例 ? Master Data Services 存在可提升的空间 ? Master Data Services 入门：配置 MDS ? Master Data Services 入门：创建数据模型 ? Master Data Services 进阶指导：加载数据 ? Master Data Services 进阶指导：处理和验证数据
MDM 专家指导
利用现有的数据质量工具，你也许可以进行数据标准化的工作，但是数据质量工具不 可能满足所有 MDM 项目的需求。那么在进行 MDM 项目时，应该注意哪些问题呢？专家的指 导可以起到很大的帮助。
? 是否可以使用数据质量工具执行 MDM 项目 ? 在 MDM hub 与交易数据库之间保持参照完整性 ? 数据仓库的未来：开源与 MDM
TT 数据库技术专题之“主数据管理（MDM）应用指南”
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浪潮软件云计算大数据解决方案供应商

浪潮软件云计算大数据解决方案供应商篇一：浪潮私有云平台解决方案 浪潮私有云平台解决方案 云计算的发展 近几年，国内外IT信息技术快速发展，以云计算为代表的新兴技术已经为解决传统IT信息化建设困局找到了突破性的解决方案，并已经在国内企业、政府、金融、电信等众多关键领域取得了成功。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 云计算分为三种服务模式：软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）、基础设施即服务（IaaS）。云计算根据部署部署方式的不同分为：公有云（Public Cloud）、私有云（Private Cloud）、社区云（Community Cloud）、混合云（Hybrid Cloud）。 其中私有云是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。私有云可部署

在企业数据中心的防火墙内，也可以部署在一个安全的主机托管场所，私有云的核心属性是专有资源。主要优势体现在以下方面： 1. 数据安全 虽然每个公有云的提供商都对外宣称其服务在各方面都是非常安全，特别是对数据的管理。但是对企业而言，特别是大型企业以及对安全要求较高的企业而言，和业务有关的数据是其的生命线，是不能受到任何形式的威胁，而私有云在这方面是非常有优势的，因为它一般都构建在防火墙后。 2、SLA（服务质量） 因为私有云一般在防火墙之后，而不是在某一个遥远的数据中心里，所以当公司员工访问那些基于私有云的应用时，它的SLA会非常稳定，不会受到网络不稳定的影响。 3、不影响现有IT管理的流程 对大型企业而言，流程是其管理的核心，如果没有完善的流程，企业将会成为一盘散沙。不仅与业务有关的流程非常繁多，而且IT部门的管理流程也较多，比如在数据管理和安全规定等方面。 客户面临由虚拟化向云服务转型的挑战

大数据,调查报告

大数据,调查报告 篇一：大数据调研报告 大数据技术市场调查报告：“Bigdata浪潮”迫使企业做出抉择 发表于20XX-02-0613:26|2517次阅读|来源cSdn|0条评论|作者李智数据中心浪潮数据挖掘数据分析大数据 摘要：大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从iT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构： 结构化信息这种信息可以在关... 根据idc的调查报告预测到2020年全球电子设备存储的数据将暴增30倍，达到35zB（相当于10亿块1TB的硬盘的容量）。大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿，能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。恰逢此时，cSdn专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研，并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。 大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从iT角度来

看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构： 结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着iT应用。这是关键任务oLTP系统业务所依赖的信息，另外，还可对结构数据库信息进行排序和查询； 半结构化信息——这是iT的第二次浪潮，包括电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息是以内容为基础，可以用于搜索，这也是谷歌存在的理由；非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）。许多大数据都是非结构化的，其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。企业内部大数据处理基础设施普遍落后 从调查结果可以看出，接近50%的企业服务器数量在100台以内，而拥有100至500台占据了22%的比例。500至2000台服务器则占据剩下28.4%的比例。可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。 以现阶段企业内大数据处理基础设施的情 况来看50%的企业面临大数据处理的问题（中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程）。 但这只是暂时状况，“廉价”服务器设施会随着企业业务的发展逐渐被

浪潮产品手册

浪潮GS管理软件白皮书主数据管理

关于主数据管理 企业数据不但海量，而且存在很多复杂问题，难以产生价值和效率。由于业务发展与IT技术发展的渐进性，大多数企业存在主数据管理问题，同时，各大企业的业务系统经历了从无到有、从简单到复杂，形成了一个又一个的业务竖井，只使用一个业务系统覆盖企业的所有业务较为困难。 对企业而言，业务系统的构建更多是以项目为中心，从下而上构建系统，这导致整个企业缺乏统一的规划，一些需要共享的数据(主数据)分散在各个业务系统分散管理。分散管理的主数据由于不具备一致性、准确性、完整性，使整个企业普遍存在产品管理不力、供应商管理不力、订单管理不力等现象，解决这一问题的根本方法就是引入主数据管理。浪潮主数据管理针对企业现状及时为新、老客户推出了解决方案，助力企业完整、统一地进行主数据管理。 关于GS管理软件 GS管理软件以“集中、协同、精细、智能”为核心理念，基于多组织、多层次、多要素的管理特点，面向大中型集团企业提供的一套完整的信息化解决方案，全面实现集团企业财务业务一体化管控需求。 ?集团管控：通过财务共享中心、资金结算中心、多级预算体系实现对全集团的财务管控；通过供应链的集中采购、集中销售、协同生产、集中资产管理、 集中人力资源管理实现对全集团的运营管控。 ?产业链协同：内部，加强对采购、仓储、生产、销售等供应链业务环节的精细化管理，对外，通过向供应商和分销商及客户的延伸，支撑建立以企业为 核心，上下游一体化整合的全产业链布局。 ?商务智能：全过程跨业务大数据的实时商业分析，内置多种管理模型，适应多行业、多发展阶段的企业管理需求，并支持管理模式的持续改进。 ?平台化：构建在GSP平台之上，支持多层次、多方位的柔性扩展，实现用户个性化管理需求。

主数据管理方法论

主数据管理方法论 什么是主数据(MD) 简单的说，主数据是企业内关于核心业务实体的参照数据。这些业务实体包括：1．人员－例如，客户，雇员（人力资本），供应商，合伙人等。 2．事物－包括产品，财务（分类帐），资产等。 3．场所－企业感兴趣的位置和地点。 4．其他关键实体－企业感兴趣的其他数据。每个企业都会有自己特有的关键实体。 什么是主数据管理（MDM） 主数据管理－或者称为管理主数据。这包括建立和维护主数据的一些管理性的应用。例如，客户数据整合（CDI，customer data integration），产品信息管理（PIM，product information management），以及用来管理类似数据主题的其他应用。 主数据管理的业务目的 通过对没有MDM的IT环境进行分析，我们可以很容易的理解MDM的业务目的。分析结果可以总结为下面的四个主要问题： 1．数据冗余 没有MDM功能，企业内的每一个系统、应用、甚至业务部门都会收集自己版本的核心业务实体数据。最好的例子就是对客户数据的收集。客户的关键属性如客户名称和地址信息在企业内各个角落都被重复的记录着。非常遗憾的是，在这个收集客户信息的过程中，很少会产生相同或者一致的结果。这导致了一个很严重的问题（除了存储成本之外），数据冗余导致数据质量过差。 根据The Data Warehousing Institute的一份报告（Data Quality and the Bottom Line, by Wayne Eckerson）显示，由于数据质量过差，企业每年的总共损失超过$600 billion，而且其中的大部分成本是因为冗余、低质量的主数据引起的。这也引起了下面提到的第二个主要问题。 2．数据不一致

集团主数据管理平台解决方案

集团主数据管理平台解决方案

集团主数据管理解决方案 1.基本概念 ●主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、 供应商、物料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业 务价值的，应在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数 据，而且存在于多个异构的应用系统中。 ●主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技 术，完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技 术、数据仓库/分析、ESB等组件和技术。 ?ESB（企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件 或服务，以基于消息内容的形式，经过协议转换、消 息过滤、事件路由，对多个系统不同的事件进行整 合。 2.需求概述 为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3.现状描述 现当前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方

面： 1)没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要 求，甚至重复管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2)没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名 字或编码，直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3)没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当 系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图： ＊实线表示已实现自动同步，虚线表示人工添加、导入。 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准能够调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配。 4.解决方案 4.1.实现思路 基于现状分析，可经过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立

20160701-36氪研究院-医疗大数据行业研究报告：全景数据浪潮,智能医疗曙光

全景数据浪潮，智能医疗曙光 医疗大数据行业研究报告 36氪研究院 2016年7月

目录C ontents 宏观环境分析 ?医疗行业需求 (3) ?医疗大数据行业需求 (7) ?技术因素 (9) ?政策 (10) ?资本流向 (11) 产业结构分析 ?医疗大数据分类 (13) ?医疗大数据特性 (14) ?应用场景 (15) ?市场规模 (16) ?产业链及一二级市场企业图谱 (17) 细分领域分析 ?数据采集基础设施、数据采集端口、数据管理 (18) ?数据分析应用 (25) 临床决策支持 (26) 医药研发 (30) 医疗支付 (34) 慢病及健康管理 (38) 公共卫生管理 (41) 价值因素分析 ?总结 (43)

CHAPTER1 宏观环境分析 ?医疗行业需求 ?医疗大数据行业需求?技术因素 ?政策 ?资本流向

?近年来我国医疗需求攀升：一是，我国老龄人口持续增加。近20 年我国人口总量持续增长，特别是疾病高发的老年群体，带来更 多的医疗需求；二是，我国慢病人群庞大。根据国家卫生计生委 疾控局2014年数据，我国现有确诊慢病患者近3亿人，并且发病 率以每年8.7%的速率上升。慢性病具有病程长、流行广、费用贵 、致残致死率高等特点，其带来的医疗需求远多于其他病种，目 前慢病负担已占总疾病负担的70%。 ?医疗需求攀升引发看病难、医疗服务质量差等一系列问题，需更 高效地提供医疗服务来应对。医疗大数据可提升医疗服务效率， 例如基于医疗大数据的临床智能决策系统可提高医生诊疗速度和 准确度、移动慢病及健康管理可降低慢病发病率和提升病人依从性从而提高疗效。 持续增长地老龄人群、慢病人群等造成医疗需求攀升，需提升医疗服务效率缓解 350700我国居民慢病患病率（‰）19931998200320082013 0.51.01.519951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132 014我国65岁以上人口数量（亿人）1.6 2.1 3.31.02.03.0 4.0 200320082013我国慢病人群总数变化（亿人） 0.0 1.0 2.0 3.0 4.01995199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014我国卫生支出情况（万亿元） 政府卫生支出社会卫生支出个人现金卫生支出 来源：中国卫生统计年鉴，36氪研究院