医疗健康大数据服务平台技术架构
医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。
作者：佚名来源：河流大数据|2017-01-07 11:45
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医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。医疗健康大数据服务平台总体架构如下图所示。
图医疗健康大数据服务平台总体架构
如上图所示，医疗健康大数据服务平台分为资源层、服务层和展现层。其中层功能如下：
1、展现层
负责对用户提供医疗健康信息、以及分析与挖掘信息服务，支持4大类用户，包括：社会公众、医务工作者、卫生主管部门和第三方机构。通过本平台，既可以获得医疗健康数据服务结果展示，也可以获得医疗健康数据分析与挖掘服务结果展示。本平台对外提供Web页面接入方式或移动通讯终端(android、iOS)接入方式。
2、服务层
服务层主要是平台建设过程中能够提供的所有应用相关服务。应用服务大致可分为业务应用类服务、数据资源类服务、工具软件类服务和其他类服务。业务应用类服务主要面向不同的用户提供解决具体业务功能需要，主要包括公众服务、医院诊疗服务、综合卫生服务、大数据分析服务等;数据类服务按业务所划分的各类数据服务。工具软件类服务主要提供给数据的维护和采集、清洗、整合、分析、统计等。
3、资源层
资源层负责医疗健康大数据和数据分析与挖掘相关应用资源的一体化存储和管理。资源层又可分为三层：虚拟化业务管理平台、虚拟化数据管理平台和物理资源层。其中：
物理资源层提供各种数据资源、应用资源的实际存储，包括：医疗健康相关的所有数据，建设的数据资源中心和应用服务资源中的所有资源。本层将提供关系数据库系统、非关系数据库、数据仓库等多种类型的数据管理系统。
虚拟化数据管理平台采用虚拟化技术对所有物理资源进行封装，对上层提供各种虚拟化资源。对内部，虚拟化数据管理平台通过异构式数据集成与管理、虚拟化资源调度、数据划分、负载均衡、实时备份监控、故障恢复等多种手段保证整个平台的高性能、高可用性、高可扩展性。
虚拟化业务管理平台负责对所有的应用服务相关资源进行管理和调度。根据功能，它又可以划分为：虚拟化数据资源中心和虚拟化应用服务组件资源中心。其中：数据资源中心针对不同的需求，对不同业务部门不同结构数据进行分析、抽取、加工，形成面向主题的综合数据，为组织内各个层面的人员提供高效的、用于宏观决策的各种信息。应用服务资源中心应用服务组件资源中心通过提供数据挖掘等服务，使卫生行业管理者们能够利用各种历史数据和现在的数据进行各种复杂分析、预测和辅助决策。
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4大数据参考架构和关键技术 4.1大数据参考架构 大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。本章结合NIST 和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。 图5 大数据参考架构图 大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现。 大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架。其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。它提供了一个通用的大数据应用系统框架，支持各种商业环境，包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。
大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理。第二层级的逻辑构件是每个角色执行的活动。第三层级的逻辑构件是执行每个活动需要的功能组件。 大数据参考架构图的整体布局按照代表大数据价值链的两个维度来组织，即信息价值链（水平轴）和IT价值链（垂直轴）。在信息价值链维度上，大数据的价值通过数据的收集、预处理、分析、可视化和访问等活动来实现。在IT价值链维度上，大数据价值通过为大数据应用提供存放和运行大数据的网络、基础设施、平台、应用工具以及其他IT服务来实现。大数据应用提供者处在两个维的交叉点上，表明大数据分析及其实施为两个价值链上的大数据利益相关者提供了价值。 五个主要的模型构件代表在每个大数据系统中存在的不同技术角色：系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者和数据消费者。另外两个非常重要的模型构件是安全隐私与管理，代表能为大数据系统其他五个主要模型构件提供服务和功能的构件。这两个关键模型构件的功能极其重要，因此也被集成在任何大数据解决方案中。 参考架构可以用于多个大数据系统组成的复杂系统（如堆叠式或链式系统），这样其中一个系统的大数据使用者可以作为另外一个系统的大数据提供者。 参考架构逻辑构件之间的关系用箭头表示，包括三类关系：“数据”、“软件”和“服务使用”。“数据”表明在系统主要构件之间流动的数据，可以是实际数值或引用地址。“软件”表明在大数据处理过程中的支撑软件工具。“服务使用”代表软件程序接口。虽然此参考架构主要用于描述大数据实时运行环境，但也可用于配置阶段。大数据系统中涉及的人工协议和人工交互没有被包含在此参考架构中。 （1）系统协调者 系统协调者角色提供系统必须满足的整体要求，包括政策、治理、架构、资源和业务需求，以及为确保系统符合这些需求而进行的监控和审计活动。系统协调者角色的扮演者包括业务领导、咨询师、数据科学家、信息架构师、软件架构师、安全和隐私架构师、网络架构师等。系统协调者定义和整合所需的数据应用活动到运行的垂直系统中。系统协调者通常会涉及到更多具体角色，由一个或多个角色扮演者管理和协调大数据系统的运行。这些角色扮演者可以是人，软件或二者的结合。系统协调者的功能是配置和管理大数据架构的其他组件，来执行一个或多个工作负载。这些由系统协调者管理的工作负载，在较低层可以是把框架组件分配或调配到个别物理或虚拟节点上，在较高层可以是提供一个图形用户界面来支持连接多个应用程序和组件的工作流规范。系统协调者也可以通过管理角色监控工作负载和系统，以确认每个工作负载都达到了特定的服务质量要求，还可能弹性地分配和提供额外的物理或虚拟资源，以满足由变化/激增的数据或用户/交易数量而带来的工作负载需求。 （2）数据提供者 数据提供者角色为大数据系统提供可用的数据。数据提供者角色的扮演者包括企业、公共代理机构、研究人员和科学家、搜索引擎、Web/FTP和其他应用、网络运营商、终端用户等。在一个大数据系统中，数据提供者的活动通常包括采集数据、持久化数据、对敏感信息进行
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
项目概要 一、项目名称 智慧医疗健康管理平台项目 二、项目单位 单位名称：北京科康医疗技术有限公司 注册地址： 法定代表人： 三、项目完成期限 项目建设期限为： 四、项目建设地点 本项目建设地点为： 五、项目意义及必要性概述 医疗领域关乎民众健康，运用信息化手段改变医疗资源的物理分配不均，提高救治水平是国家发展医疗事业的主导方向。信息化和物联网技术的飞速发展和逐步普及，为医疗领域的应用拓展提供了十分广阔的空间，西京润基智慧医疗系统正是顺应这一发展方向进行的有益尝试，智慧医疗系统的推广对医疗领域的发展具有十分重要的积极意义。 （一）改进了医院的管理及运营模式 通过对智慧医疗系统的应用推广，缩短了患者在医院的滞留时间，规范了医院流程，从医生角度来说，减少了劳动强度、规范了诊断内容，方便教学和学术交流，极大的提高了工作效率。医院管理者可以从繁重的文字工作
中解放出来，可以实时、准确地获取来自全院的各方面信息，从而及时将本院的各项管理调整到最佳运行状态。全院上下实现的无纸化办公及无胶片存储，大大地降低了医院的成本，提高了医院的工作效率。各级医院相互联系，资源共享，注重提高的现代化管理水平和服务水平。医院将不再仅仅是一个看病的场所，而是发展成为集医疗、保健及健康咨询为一体的服务型机构。（二）改进了对大众的医疗服务 通过远程医疗会诊系统，患者无论在乡村还是城市，均可就近就医，享受到基本同质的医疗服务，保证就诊及时；人们可以省去在医院排队挂号、划价、检查及取药的时间；可以选择自己信任的专家来为自己诊治；可以在家中向医生做健康咨询；可以随时得到医生的健康提醒；病人将真正成为医院服务的中心。 （三）改善了医院的教研工作 通过该系统，医生可以及时了解和查询当天病人的流量，数据分析及决策支持系统的电子处方和电子申请单简化了医生的开单过程，利用先进的数字化诊疗设备进行的影像检查数据更加准确，病患信息通过网络及时传输到诊治医生手中，不仅对病人能做出及时的诊治，而且对复查的病人尤为有利。远程会诊及远程监护可以使医生实现足不出户进行就 医，医生的才能可以得到更大的发挥。同样数字化医疗赋予了医院日常教育和科研新的内涵，开辟了新的途径。 本项目的实施会促进廊坊市乃至河北省智慧医疗的发展，促进河北省产业结构升级。 六、项目单位财务状况 七、实施基础概述 智慧医疗健康管理平台项目租赁办公用房1栋，建筑面积5122.78平方米，
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
大数据企业架构讨论
案例研究：智慧交通
大数据实时处理和分析
目的：提高城市交通的科学管理和组织服务水平
业务目标
传感 器
? 压力传感器 ? 速度传感器 ? 生物传感器 ? 温度、湿度……
RFID
? 射频天线扫描 ? 电子标识
? 智能交通数据的有力支撑 ? 智能交通公共信息服务的实时传递和快速反 应的应急指挥 ? 智能交通业务联动快速应对变化 ? 可视化事件跟踪
摄像 头
挑战
? 高速拍照 ? 高清摄像头
? 近千万辆轿车、轨道交通、快速公交系统 ? 高并发事件及数据流的实时处理 ? 海量非结构化大数据的组织与分析
智能交通整体规划架构
信息服务
用户服务
政府
企业
公共
个人
ITS智能交通物联网平台
城市综合信息管理平台 铁路综合管理平台 水运综合管理平台
应用层/ 信息处理
公路可视化综合信息平台
公共交通运营管理平台
雷达测速 通信 监控 GIS 信号 电警 车次号识别 ETC CBTC 紧急救援 接处警 卡口 视频监控 PIS 事件检测 交通诱导 BRT 路径识别 信号控制 旅行时间 出行者信息系统 电子站牌 智能停车场 公交调度管理
车地双向实时无线通信网数传电台 政府专网 Internet
网络层/ 信息传输
GPRS/CDMA/3G/Wi-Fi/WiMax光纤TCP/IP
感知层/ 信息采集
交通行业
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智慧医疗健康管理平台建设项目可行性研究报告
一概要 一、项目名称:某智慧医疗健康管理平台项目 二、项目单位 单位名称：某医疗技术有限公司 注册地址： 法定代表人： 三、项目完成期限 项目建设期限为： 四、项目建设地点 本项目建设地点为： 五、项目意义及必要性概述 医疗领域关乎民众健康，运用信息化手段改变医疗资源的物理分配不均，提高救治水平是国家发展医疗事业的主导方向。信息化和物联网技术的飞速发展和逐步普及，为医疗领域的应用拓展提供了十分广阔的空间，某智慧医疗系统正是顺应这一发展方向进行的有益尝试，智慧医疗系统的推广对医疗领域的发展具有十分重要的积极意义。 （一）改进了医院的管理及运营模式 通过对智慧医疗系统的应用推广，缩短了患者在医院的滞留时间，规范了医院流程，从医生角度来说，减少了劳动强度、规范了诊断内容，方便教学和学术交流，极大的提高了工作效率。医院管理者可以从繁重的文字工作中解放出来，可以实时、准确地获取来自全院的各方面信息，从而及时将本
院的各项管理调整到最佳运行状态。全院上下实现的无纸化办公及无胶片存储，大大地降低了医院的成本，提高了医院的工作效率。各级医院相互联系，资源共享，注重提高的现代化管理水平和服务水平。医院将不再仅仅是一个看病的场所，而是发展成为集医疗、保健及健康咨询为一体的服务型机构。（二）改进了对大众的医疗服务 通过远程医疗会诊系统，患者无论在乡村还是城市，均可就近就医，享受到基本同质的医疗服务，保证就诊及时；人们可以省去在医院排队挂号、划价、检查及取药的时间；可以选择自己信任的专家来为自己诊治；可以在家中向医生做健康咨询；可以随时得到医生的健康提醒；病人将真正成为医院服务的中心。 （三）改善了医院的教研工作 通过该系统，医生可以及时了解和查询当天病人的流量，数据分析及决策支持系统的电子处方和电子申请单简化了医生的开单过程，利用先进的数字化诊疗设备进行的影像检查数据更加准确，病患信息通过网络及时传输到诊治医生手中，不仅对病人能做出及时的诊治，而且对复查的病人尤为有利。远程会诊及远程监护可以使医生实现足不出户进行就 医，医生的才能可以得到更大的发挥。同样数字化医疗赋予了医院日常教育和科研新的内涵，开辟了新的途径。 本项目的实施会促进某市乃至河北省智慧医疗的发展，促进河北省产业结构升级。 六、项目单位财务状况 七、实施基础概述 智慧医疗健康管理平台项目租赁办公用房1栋，建筑面积5122.78平方米，本次申报项目为智慧医疗健康管理平台一期，装修改造面积为1281平方米。本项目主要用于智慧医疗健康管理软件开发及服务。智慧医疗健康管理
大数据技术框架 社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态，大数据成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。大数据技术也是逐渐深得各大企业的青睐，对于大数据程序员的需求更是逐渐增加，所以现在学习大数据技术应该是良好的机遇了吧——企业需要，正好你有！ 今天千锋小编分享给大家的大数据技术框架，正是现在很火的千锋大数据培训机构的内部学习路线图，很有学习价值，对于想要自学大数据的同学来说应该是天大的好事了吧！ 千锋大数据技术框架： 阶段一、大数据基础——java语言基础方面 （1）Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 （2）HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段二、Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系 （1）分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.doczj.com/doc/a36762305.html,）（2）storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 阶段五、大数据分析—AI（人工智能） Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习 1、Python机器学习 2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析 千锋大数据课程学习路线，崇尚从夯实基础开始，比如说编程语言的学习，所以对于真正想要学习大数据的同学来说，提前掌握一门编程语言是很有必要的；
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
智慧医疗健康管理平台项目可行性研究报告（此文档为word格式，下载后你可任意修改编辑）
项目概要 一、项目名称 智慧医疗健康管理平台项目 二、项目单位 单位名称： 注册地址： 法定代表人： 三、项目完成期限 项目建设期限为： 四、项目建设地点 本项目建设地点为： 五、项目意义及必要性概述 医疗领域关乎民众健康，运用信息化手段改变医疗资源的物理分配不均，提高救治水平是国家发展医疗事业的主导方向。信息化和物联网技术的飞速发展和逐步普及，为医疗领域的应用拓展提供了十分广阔的空间，西京润基智慧医疗系统正是顺应这一发展方向进行的有益尝试，智慧医疗系统的推广对医疗领域的发展具有十分重要的积极意义。 （一）改进了医院的管理及运营模式 通过对智慧医疗系统的应用推广，缩短了患者在医院的滞留时间，规范了医院流程，从医生角度来说，减少了劳动强度、规范了诊断内容，方便教学和学术交流，极大的提高了工作效率。医院管理者可以从繁重的文字工作
中解放出来，可以实时、准确地获取来自全院的各方面信息，从而及时将本院的各项管理调整到最佳运行状态。全院上下实现的无纸化办公及无胶片存储，大大地降低了医院的成本，提高了医院的工作效率。各级医院相互联系，资源共享，注重提高的现代化管理水平和服务水平。医院将不再仅仅是一个看病的场所，而是发展成为集医疗、保健及健康咨询为一体的服务型机构。（二）改进了对大众的医疗服务 通过远程医疗会诊系统，患者无论在乡村还是城市，均可就近就医，享受到基本同质的医疗服务，保证就诊及时；人们可以省去在医院排队挂号、划价、检查及取药的时间；可以选择自己信任的专家来为自己诊治；可以在家中向医生做健康咨询；可以随时得到医生的健康提醒；病人将真正成为医院服务的中心。 （三）改善了医院的教研工作 通过该系统，医生可以及时了解和查询当天病人的流量，数据分析及决策支持系统的电子处方和电子申请单简化了医生的开单过程，利用先进的数字化诊疗设备进行的影像检查数据更加准确，病患信息通过网络及时传输到诊治医生手中，不仅对病人能做出及时的诊治，而且对复查的病人尤为有利。远程会诊及远程监护可以使医生实现足不出户进行就 医，医生的才能可以得到更大的发挥。同样数字化医疗赋予了医院日常教育和科研新的内涵，开辟了新的途径。 本项目的实施会促进廊坊市乃至河北省智慧医疗的发展，促进河北省产业结构升级。 六、项目单位财务状况 七、实施基础概述 智慧医疗健康管理平台项目租赁办公用房1栋，建筑面积5122.78平方米，
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领
智慧医疗健康管理平台项目可行性研究报告 （此文档为word格式，下载后你可任意修改编辑）
项目概要 一、项目名称 智慧医疗健康管理平台项目 二、项目单位 单位名称： 注册地址： 法定代表人： 三、项目完成期限 项目建设期限为： 四、项目建设地点 本项目建设地点为： 五、项目意义及必要性概述 医疗领域关乎民众健康，运用信息化手段改变医疗资源的物理分配不均，提高救治水平是国家发展医疗事业的主导方向。信息化和物联网技术的飞速发展和逐步普及，为医疗领域的应用拓展提供了十分广阔的空间，西京润基智慧医疗系统正是顺应这一发展方向进行的有益尝试，智慧医疗系统的推广对医疗领域的发展具有十分重要的积极意义。 （一）改进了医院的管理及运营模式 通过对智慧医疗系统的应用推广，缩短了患者在医院的滞留时间，规范了医院流程，从医生角度来说，减少了劳动强度、规范了诊断内容，方便教学和学术交流，极大的提高了工作效率。医院管理者可以从繁重的文字工作中解放出来，可以实时、准确地获取来自全院的各方面信息，从而及时将本院的各项管理调整到最佳运行状态。全院上下实现的无纸化办公及无胶片存
储，大大地降低了医院的成本，提高了医院的工作效率。各级医院相互联系，资源共享，注重提高的现代化管理水平和服务水平。医院将不再仅仅是一个看病的场所，而是发展成为集医疗、保健及健康咨询为一体的服务型机构。（二）改进了对大众的医疗服务 通过远程医疗会诊系统，患者无论在乡村还是城市，均可就近就医，享受到基本同质的医疗服务，保证就诊及时；人们可以省去在医院排队挂号、划价、检查及取药的时间；可以选择自己信任的专家来为自己诊治；可以在家中向医生做健康咨询；可以随时得到医生的健康提醒；病人将真正成为医院服务的中心。 （三）改善了医院的教研工作 通过该系统，医生可以及时了解和查询当天病人的流量，数据分析及决策支持系统的电子处方和电子申请单简化了医生的开单过程，利用先进的数字化诊疗设备进行的影像检查数据更加准确，病患信息通过网络及时传输到诊治医生手中，不仅对病人能做出及时的诊治，而且对复查的病人尤为有利。远程会诊及远程监护可以使医生实现足不出户进行就 医，医生的才能可以得到更大的发挥。同样数字化医疗赋予了医院日常教育和科研新的内涵，开辟了新的途径。 本项目的实施会促进廊坊市乃至XX省智慧医疗的发展，促进XX省产业结构升级。 六、项目单位财务状况 七、实施基础概述 智慧医疗健康管理平台项目租赁办公用房1栋，建筑面积5122.78平方米，本次申报项目为智慧医疗健康管理平台一期，装修改造面积为1281平方米。本项目主要用于智慧医疗健康管理软件开发及服务。智慧医疗健康管理平台
2020年、大数据系统集成公司组织结构、商业模式、行业现状
目录 一、大数据系统集成公司组织结构及业务流程 (1) （一）公司内部组织结构 (1) （二）公司各部门的主要职责 (1) 1、品牌运营部 (1) 2、系统运营部 (1) 3、营销中心 (2) 4、业务协同部 (2) 5、财务风控部 (2) 6、商务技术部 (2) 7、产品研发部 (2) 8、项目部 (2) （三）主要业务流程图 (2) 二、大数据系统集成公司商业模式 (5) 1、研发模式 (6) 2、采购模式 (7) 3、销售模式 (8) 三、大数据系统集成行业、市场规模及基本风险特征 (8) （一）公司所处行业的基本情况 (8) 1、行业主管单位和监管体制 (8) 2、主要法规和政策 (9) 3、行业发展概况和趋势 (10) 4、行业竞争格局 (13) 5、行业壁垒 (14) （1）经验壁垒 (14)
（2）技术和人才壁垒 (15) （3）资金壁垒 (15) （二）市场规模 (16) （三）行业基本风险特征 (17) 1、宏观政策风险 (17) 2、技术研发风险 (18) 3、市场竞争风险 (18)
一、大数据系统集成公司组织结构及业务流程（一）公司内部组织结构 （二）公司各部门的主要职责 公司各部门的主要职责： 1、品牌运营部 主要负责公司的品牌宣传、展会策划、党团建设。 2、系统运营部 主要负责公司所有管理工作，包括采购、仓库、费用、人事、制度体系建设、档案、投诉等管理工作。
3、营销中心 主要负责河钢数字销售。 4、业务协同部 负责根据公司业务和技术能力，同友商进行深度合作，建立赋能中心。 5、财务风控部 负责公司财务、风控、融资等工作 6、商务技术部 主要负责各大区销售业务的售前支持。 7、产品研发部 主要负责公司产品研发及部分项目申报工作。 8、项目部 主要为技术团队，负责项目的开发及实施。 （三）主要业务流程图 （1）系统集成服务流程图
大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会
大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI 系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI 系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我
们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题，但是也带来一系列的问题：从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive，HDFS 这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈： 分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。
大数据处理技术参考架构 二〇一五年十二月
目录 1.背景 (1) 2.技术目标 (2) 3.技术要求 (2) 4.大数据处理业务场景 (3) 5.大数据处理技术对比 (4) 5.1.MPP与H ADOOP&S PARK技术对比 (4) 5.2.H ADOOP&S PARK技术优势 (6) 5.3.H ADOOP框架对比 (6) 5.4.H ADOOP使用情况 (7) 5.5.H ADOOP血缘关系 (8) 5.6.行业大数据应用场景对比分析 (12) 6.大数据处理参考架构 (13) 6.1.参考架构 (13) 6.2.与J AVA EE体系对比 (14) 6.3.参考架构运行状态 (15) 7.总结与思考 (16) 附录：名词解释 (18)
1.背景 随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样，在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起，在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。 在核心应用自主研发、核心知识自主掌控的氛围下，保障大数据技术达到灵活可用的目标，确保数据和信息的有效、及时，确保信息系统的可靠、灵活。同时，充分的利用开源产品透明公开的关键信息，做到对技术细节的掌控和验证，开源产品的特点也更能够激发开发者的热情并推进技术的快速变革。 在“互联网+”的战略布局下，当利用信息通信技术把互联网和包括金融行业在内的相关行业结合起来时，能够更加合理和充分的利用大数据技术促进互联网金融的健康发展。当前互联网金融的格局中，由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构的发展方向主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、手机APP服务等；非金融机构的发展方向则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电子商务企业、P2P模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台或掌上理财服务，以及第三方支付平台等。在金融行业新兴业态下，为促进互联网金融的健康发展，为全面提升互联网金融服务能力和普惠水平，为有效防范互联网金融风险及其外溢效应而提供技术支撑。 在金融领域，新生业态层出不穷，金融机构日益多样化，金融资产的流动性快速上升，金融体系的关联度、复杂度大幅提高。金融业的快速发展和创新，使货币政策操作环境、传导渠道发生重大变化。在数据的处理分析上，对原有的宏观审慎分析框架及其有效性、准确性提出了挑战。
大数据架构师的主要职责说明 大数据架构师负责解决核心技术问题，对技术方案进行决策。下面是小编为您精心整理的大数据架构师的主要职责说明。 大数据架构师的主要职责说明1 职责： 1、负责公司大数据底层框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型及大数据战略规划; 2、负责公司项目的整体评估、设计、架构及关键模块的开发; 3、负责架构优化，协助团队解决开发过程中遇到的技术难题; 4、负责新技术的调研和大数据相关开源组件的研究，并能在团队进行推广应用; 5、参与数据分析、数据建模、项目核心模块及核心框架的开发; 6、负责大数据平台的性能条有和问题诊断。
任职要求： 1、计算机相关专业，本科及以上学历，3-5年以上工作经验，2-3年大数据相关经验; 2、具有扎实的大数据和数据仓库理论功底，负责过大数据平台或数据仓库设计; 3、对基于Hadoop的大数据体系有深入的认识，具备相关产品(Hadoop、Hive、HBase、Spark、Storm、Flume、Kafka、Redis、ES等)项目应用研发经验，有Hadoop集群搭建和管理经验，度过Hadoop和Spark源码; 4、熟悉Linux和Python语言，了解Scala原理和底层技术; 5、熟悉分布式系统的架构及对其进行设计和优化，对海量数据的清晰、分析处理及存储有相关的实战经验; 6、算法基础扎实，熟悉常见的数据结构，深入理解分布式算法和以上提到的分布式系统， 7、必须有一线coding的能力; 8、有统计学、数学知识，海量数据处理、分析和挖掘，大型互联网公司从业经历着优先。 大数据架构师的主要职责说明2