数据时代下的产品架构设计到应用落地

健康医疗大数据管理与应用平台建设方案设计

第1章 项目背景与意义 ................................................................................................................. 4 1.1 健康医疗大数据概述 ....................................................................................................... 4 1.2 国内外发展现状与趋势 ................................................................................................... 4 1.3 建设目标与意义 ............................................................................................................... 4 第2章 健康医疗大数据管理平台需求分析 ................................................................................. 5 2.1 数据来源与类型 ............................................................................................................... 5 2.2 数据特点与分析 ............................................................................................................... 5 2.3 用户需求与功能需求 ....................................................................................................... 6 第3章 平台总体架构设计 ............................................................................................................. 6 3.1 总体架构 ........................................................................................................................... 6 3.1.1 数据源层 ....................................................................................................................... 6 3.1.2 数据存储层 ................................................................................................................... 7 3.1.3 数据处理层 ................................................................................................................... 7 3.1.4 应用服务层 ................................................................................................................... 7 3.2 技术选型与标准 ............................................................................................................... 7 3.2.1 数据存储技术 ............................................................................................................... 7 3.2.2 数据处理技术 ............................................................................................................... 7 3.2.3 数据挖掘与人工智能技术 ........................................................................................... 7 3.2.4 前端技术 ....................................................................................................................... 7 3.2.5 安全技术 ....................................................................................................................... 7 3.3 系统模块划分 ................................................................................................................... 8 3.3.1 数据采集模块 ............................................................................................................... 8 3.3.2 数据处理模块 ............................................................................................................... 8 3.3.3 数据存储模块 ............................................................................................................... 8 3.3.4 数据查询与分析模块 ................................................................................................... 8 3.3.5 决策支持模块 ............................................................................................................... 8 3.3.6 健康管理模块 ............................................................................................................... 8 3.3.7 用户权限管理模块 ....................................................................................................... 8 3.3.8 系统管理模块 ............................................................................................................... 8 第4章 数据采集与预处理 ............................................................................................................. 8 4.1 数据采集策略 ................................................................................................................... 8 4.1.1 数据源选择 ................................................................................................................... 8 4.1.2 采集方法 ....................................................................................................................... 8 4.1.3 数据采集规范 ............................................................................................................... 9 4.2 数据预处理方法 ............................................................................................................... 9 4.2.1 数据清洗 ....................................................................................................................... 9 4.2.2 数据整合 ....................................................................................................................... 9 4.2.3 数据脱敏 ....................................................................................................................... 9 4.3 数据质量管理 ................................................................................................................... 9

DevOps企业实践：由于DevOps的实践远不仅限于安装软件工具，其在企业内部的落地实践需要经历 复 杂的转型过程。我们认为DevOps的成功实践需要企业工程解耦化、流程协同化和管理颗粒化的改变， 要走过从资源整合到自助服务的五个步骤。在这个过程中，企业和团队需要更多地关注管理方式和文化 适应性，引入专业机构的咨询和培训服务能够有效减少DevOps转型过程中的摩擦成本。 DevOps市场现状：早在云计算诞生之前DevOps已然存在，长期以来DevOps实践使用的软件工具以 免费的开源软件为主。尽管如此，一体化的DevOps平台正在成为全球范围内的DevOps发展趋势，国 内企业通常采用一体化平台+开源软件的方式构建自己的DevOps体系。2020年国内DevOps服务的市 场规模达到27亿元，未来5年的CAGR将超过25%，市场发展前景良好。 DevOps应用展望：DevOps面对的企业文化上的敏态转型以及其所使用的不断优化的开发/运维软件都 决定了DevOps不会成为一种故步自封的工具，云原生更是为DevOps大展身手提供了广阔的平台。 DevOps将会在自动化、数据化、一体化和智能化方向上不断自驱发展，DevOps与人工智能、无服务 器和安全工程的融合发展将会为DevOps注入新的活力和可能性。
2019年信息技术行业平均年工资位列我国首位并保持较高增速
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信息技术
科学技术

内容简介本书是从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，从作者的百度大数据工作说起，完整还原其从零到一构建百度用户行为大数据处理平台经历。

详解大数据本质、理念与现状，围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何将数据驱动方案落地，并指出数据驱动的价值在于“数据驱动决策”、“数据驱动产品智能”。

最后通过互联网金融、电子商务、企业服务、零售四大行业实践，从需求梳理、事件指标设计、数据接入阶段、实际应用四大阶段介绍数据驱动在不同领域的商业价值，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。

本书贴近企业真实场景，兼具权威性与前瞻性，是广泛适用的普及读物，适合对大数据、数据驱动感兴趣的企业高管、决策者、创业者、IT人员、营销人员、产品经理、相关专业的学生等。

图书在版编目（CIP）数据数据驱动：从方法到实践/桑文锋著.—北京：电子工业出版社，2018.3ISBN 978-7-121-33451-1Ⅰ.①数…Ⅱ.①桑…Ⅲ.①数据处理-研究Ⅳ.①TP274中国版本图书馆CIP数据核字（2018）第002302号策划编辑：符隆美责任编辑：张春雨印刷：装订：出版发行：电子工业出版社北京市海淀区万寿路173信箱 邮编：100036开本：720×1000 1/16 印张：13.5 字数：260千字版次：2018年3月第1版印次：2018年3月第1次印刷定价：49.00元凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题，请向购买书店调换。

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文锋分享了他在商业数据的真知灼见，不盲目舶来，他明确地知道哪些理论在国内是行不通的，并传递出更本土化的理论。

本书的结构和内容都经过了反复打磨，无论是从技术严谨性，还是从内容的实用性上看，都堪称互联网商业数据的可贵佳作。

数字化的基本元素数字化是智能互联产品主要有三大基本元素的核心01智能互联产品主要有三大基本元素：物理部件、智能部件和连接部件，三大元素中物理部件和智能部件是载体，连接部件起到关键之作用。

数字化是三大元素的核心，通过数据实现相互协同，赋予产品新的功能和价值。

02智能互联网产品是新技术的产物，智能要应用大数据和人工智能，实现产品的定制化和最优化；互联要应用云计算和物联网新技术，实现产品的高效率和精准化的服务。

智能互联产品是时代的要求，已成为新生代的最佳选择。

03人工智能最大的应用场景是智能交通，五到十年内将实现智能驾驶乃至无人驾驶，这对汽车行业的冲击是全方位的，包括汽车生产的减量、专职司机的就业、停车服务的减少，道路的减建等，同时为消费者带来极大便利，并节省三分之二的通行费用。

04自动化与智能化有根本的区别，主要体现在三个方面：一是从单机到系统，自动化是单机的自动，智能化是系统的互联；二是从软件到算法，自动化是软件应用，智能化是智能算法；三是从程序到学习，自动化是逻辑程序，智能化特别是人工智能是机器学习。

数字化转型的三大核心要素：用户、数据和资源目前全球信息产业基础大幅加强，海量数据源源不断地产生。

对企业而言，数字化不是选择题，而是“生存题”。

这篇文章从三大核心要素展开，详细地给我们分析了企业数字化转型的要点，一起来看一下。

所有企业，都将面临着“背水一战”。

不管是跨国大企业，还是五脏俱全的中小私企，要么经历数字化转型的涅槃重生，从容优雅地翱翔在第四次技术革命的时代浪潮中。

要么因循守旧，让时代的车轮碾压而过后，被埋葬在失败者的墓地之中。

所以，数字化转型不是做不做的问题，而是如何做的问题。

数字化转型和私域营销专家程大刚，给企业数字化转型建议：“以用户为核心，以数据为驱动，连接内外部资源。

”简明扼要地解答了数字化的核心含义，为企业数字化转型指明了方向。

用户、数据和资源，是企业由点到面、由局部到全局、分阶段展开数字化转型的三大核心要素。