健康医疗大数据的应用与发展

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客观性问题的重要作用凸显出来。有价值大数据汇聚具备的特点有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键：一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，

大数据的发展应用前景介绍

大数据的发展应用前景介绍越来越多的人投身于大数据行业，这几年，大数据的火爆也产生了很多疑问，大数据是不是过于被热捧了，产生的价值是不是与实际并不相符。无忧考网今天为大家来简单的描述下大数据的一个意义，也让参加大数据培训的同学有个很好的认识。大数据与事务因为许多数据流入企业，企业的大数据剖析人员搜集并剖析这些数据，从而为企业发展供给所需的洞察力。小数据事务范畴的这一新改动也意味着企业现在将寻找知道怎么处理当今许多信息流入中最为重要的问题的职业专家。大数据带给企业运营方法的洞察力也使得之前的小数据事务发生了巨大的改动。当人们不得不人工监控公司的库存，发货地址以及怎么完结时，现在大数据的改动将使所有这些变得更有效率。主动软件能够完结核算作业，在出售方面供给更好的报答。增加的潜力人们现在也能够找到许多就业机会，就像现在大数据怎么改动竞赛环境一样。这种状况的一个比如是一位28岁的斯坦福大学教授研讨政治学和数学的状况。在他的一项研讨中，他能够创建一个算法，这个算法能够剖析博客文章，新闻文章和新闻稿。这样做的意图是为了更好地猜测政治观念将怎么改动。在推举剖析和猜测方面这个算法

有着巨大的潜力。现在标明有许多需求添补的空白，以取得更准确的成果。大数据年代现在，各个范畴的大数据爆破式增加。人们在网上的所有社交活动和行为都将对刻画社会风气带来影响，这是企业应该更多地了解大数据以及怎么供给协助的众多原因之一。现在，供货商，客户和货运方能够经过产品系列中的立异进行监控。企业有必要了解大数据对其环境的影响和优点，而这些数据曾经是小数据。消费主义 “大数据”一词描绘了人们改动对世界运作方法的了解的方法。如果不满足消费者的需求，所有这些改动和立异将是不完整的。现在，它能够在从洗衣机到电表不同的消费产品中布置传感器。这些来自这些产品的数据将使制造商，政府和民间社会了解更多状况，他们将看到消费者怎么消费他们的产品，以及怎么改进，并发明更好的版别。大数据现在变得更简单被消费者所了解。毫无疑问，大数据为企业和个人日子带来了许多增加的机遇。有了这些改动就有危险，但大数据的危险不应该超越供给的优点。职业专家和政府部门的作业就是管理好收益并抵消危险。这样做将保证人们能够从大数据的发展中受益。科技的发展往往伴随着淘汰一批，产生一批，历史的车轮浩浩荡荡，碾压没有上车的，上车的自然享受历史前进的红利。

(仅供参考)卫健委明确健康医疗大数据需境内存储

卫健委明确：健康医疗大数据需境内存储 ——简评《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》安杰律师事务所杨洪泉陈扬 2018年9月15日，国家卫生健康委员会（“卫健委”）在其官网发布了《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》（“《管理办法》”）。《管理办法》已于2018年7月12日生效并施行。《管理办法》将对医疗卫生行业数据和网络安全实践产生深远的影响。本文对《管理办法》的立法背景和重要内容进行解读，并对医疗卫生单位和相关企事业单位可能面临的监管趋势进行预判。一、立法背景 2016年颁布的《中华人民共和国网络安全法》（“《网络安全法》”）第三十七条规定：“关键信息基础设施的运营者在中华人民共和国境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当在境内存储。因业务需要，确需向境外提供的，应当按照国家网信部门会同国务院有关部门制定的办法进行安全评估；法律、行政法规另有规定的，依照其规定。”本条虽然只有寥寥数语，却涵盖了“关键信息基础设施”、“重要数据”、“境内存储”、“数据出境安全评估”几个重要概念，而由此而引起的数据本地化存储和数据出境问题已成为企业数据和网络安全合规中最为关注的风险点。 2017年4月11日，国家互联网信息办公室（网信办）公布《个人信息和重要数据出境安全评估办法（征求意见稿）》（“《评估办法》”），将数据出境安全评估的责任主体由关键信息基础设施运营者扩展至所有网络运营者，并规定了安全评估的适用范围、评估程序、监管机构、评估内容等基本规则。2017年5月27日，全国信息安全标准化技术委员会（信安标委）发布《信息安全技术数据出境安全评估指南（草案）》（“《评估指南》”），并于同年8月又发布了《评估指南》第二稿。该《评估指南》对境内运营、数据出境、重要数据等概念进行了明确，对安全评估予以细化。 2018年7月，网信办公布《关键信息基础设施安全保护条例（征求意见稿）》（“CII 条例”），其中规定：“下列单位运行、管理的网络设施和信息系统，一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的，应当纳入关键信息基础设施保护范围：政府机关和能源、金融、交通、水利、卫生医疗、教育、社保、环境保护、公用事业等行业领域的单位……”

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。（1）商业智能商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限：首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。（2）公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

Google大数据发展与应用总结归纳

精心整理 Google IT 2019年9月11日

目录一、简述 (4) 二、Google经典三篇大数据论文介绍 (5) 2.1、GFS (5)

一、大数据时代的来临 1.大数据的概念：按照维基百科上的定义，所谓“大数据”（big data）在当今的互联网业指的是这样一种现象：一个网络公司日常运营所生成和积累用户网络行为的数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭”。这些数据量是如此之大，已经不是以我们所熟知的多少G和多少T为单位来衡量，而是以P （1000个T），E（一百万个T）或Z（据。大数据泛指巨量的数据集，尔街日报》将大数据时代、竞争、生产力提高的前沿。加快了信息化向社会经济各方面、大众 1MB（兆字，2008年是1GB（1GB等于1024MB），（即10亿GB或1000PB）的时间在2001 年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB（1PB等于1000TB）。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB 数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十

PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。

山东省健康医疗大数据管理办法

山东省健康医疗大数据管理办法第一条为了促进和规范健康医疗大数据应用发展，提升健康医疗服务水平，满足公众健康医疗需求，培育经济发展新动能，根据《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》《中华人民共和国网络安全法》等法律、法规，结合本省实际，制定本办法。第二条本省行政区域内健康医疗大数据的采集、汇聚、存储、开发、应用及其监督管理等活动，适用本办法。本办法所称健康医疗大数据，是指在疾病防治、健康管理等过程中产生的，以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的健康医疗数据集合，以及对其开发应用形成的新技术、新业态。第三条健康医疗大数据活动应当坚持政府主导、开放融合、创新驱动、安全可控原则，严格遵守生物安全、网络安全等法律、法规，依法保守国家秘密、商业秘密，保护个人隐私以及维护信息安全。第四条县级以上人民政府应当将健康医疗大数据开发应用纳入国民经济和社会发展规划，组织制定、实施有利于健康医疗大数据创新融合发展和人才培养的政策措施，构建健康医疗大数据产业链，探索“互联网+医疗健康”服务新模式，推动健康医疗产业规范有序发展。第五条县级以上人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门负责健康医疗大数据的统筹协调、监督指导、组织实施工作，网信、公安、医疗保障、药品监督管理等部门在各自职责范围内做好相关工作。

健康医疗大数据管理机构根据省人民政府的授权，承担健康医疗大数据的日常管理等工作，并可以通过依法委托、购买服务、协议合作等方式建设、运营、维护和使用健康医疗大数据平台。第六条政府有关部门、医疗卫生机构和健康服务企业应当按照健康医疗大数据资源目录和相关标准规范，依法开展数据采集。健康医疗大数据资源目录由省人民政府卫生健康主管部门会同医疗保障、药品监督管理等部门编制，报省人民政府大数据主管部门备案。健康医疗大数据资源目录由基础信息、公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品管理、新型业态等组成。第七条政府举办的医疗卫生机构和国有健康服务企业，应当依法将其提供服务产生的健康医疗相关数据汇聚到健康医疗大数据平台。鼓励前款规定之外的数据生产单位，将其产生的健康医疗数据汇聚到健康医疗大数据平台。法律、法规对个人隐私和个人信息保护另有规定的，依照其规定执行。第八条省人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门应当会同有关部门，建立健康医疗大数据共享开放机制，明确共享开放的具体规定和评估机制。县级以上人民政府卫生健康主管部门应当采取措施，推进健康医疗大数据平台与医疗卫生机构建立共享机制。

健康医疗大数据解决方案白皮书-20160708-v1.1

健康医疗大数据解决方案（白皮书）九次方大数据公司 2016年6月

一、概述大数据是经济社会信息化的产物，意味着一场社会革命，人们的行为足迹将转换为海量的数据。在信息时代，经济价值的实现从传统的基于物的生产、流动转变为基于信息的生产、流动，从生产信息到消费信息，社会生产方式、消费方式、思维方式乃至社会形态随之变化。随着城市的高速发展，传统的医疗卫生服务模式已经越来越难以满足人们日益快速增长的健康需求。借鉴世界各国经验，充分运用大数据技术，整合区域医疗卫生资源，建立协作互助、分级有序的新型医疗服务体系、公共卫生服务体系，是加强区域卫生管理，提高区域卫生资源效率，促进区域医疗卫生服务能力均衡发展，实现有限卫生资源覆盖更广泛人群的现实选择。健康医疗大数据是涵盖人的全生命周期，既包括个人健康，又涉及医药服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。健康医疗大数据将以患者诊疗数据、居民健康数据、医药流通数据、疾病监测数据、互联网数据和医学数据等为主要数据来源。而不断数据化的信息，在使医院数据库信息容量不断膨胀的同时，也对疾病及病人的管理、控制和医疗研究起到了积极的作用，价值不菲。 “十二五”期间，医疗信息化建设取得了非常显著的成果。在数据标准化方面，已经完成了218项标准，主要是围绕互联互通、信息共享，满足区域信息平台的建设、医院信息平台的建设，以及电子健康档案建设的需要。同时，推进了标准应用的落地，主要是通过标准

符合性测试，来促进标准应用、互联互通；在医院信息化方面，已经在全国二级以上医院开展了基于电子病历的医院信息平台建设，在信息共享与交互方面，卫计委正在开展医院信息互联互通标准化成熟度测评工作，推动医院信息互联互通与共享；在区域信息化方面，国家级、省级、市级卫计委开展了基于健康档案的区域卫生信息平台建设，推动了医院、基层卫生机构、公共卫生机构等信息化及区域共享工作。近年来，互联网医疗快速发展，智能穿戴设备层出不穷，产生了大量传统医疗机构之外的数据。目前互联网医疗服务主要集中在健康咨询、挂号预约、轻问诊、健康管理等方面。2015年9月，卫计委已全面启动《健康中国建设规划(2016-2020年)》，推动大健康、大卫生、大医学的发展。但是，如何在海量的医疗大数据中提取信息的能力正快速成为战略性发展的方向，通过大数据分析挖掘出有价值的信息，将对疾病的管理、控制和医疗研究都有着非常高的价值，充分运用大数据、云计算技术，搭建合理先进的数据云服务平台，为管理者、广大患者、医务人员、科研人员、社会公众提供服务和协助，必将成为未来信息化工作的重要方向。 2016年6月，第136次国务院常务会议审议通过了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，《指导意见》从三个方面明确了今后医疗大数据的发展和规范：一是建设互联互通的国家、省、市、县四级人口健康信息平台。二是拓展公共卫生监测评估、传染病疫情预警等应用，重点推进网上预约分诊、检查检验结果共享互

Google大数据发展与应用

IT新技术课题报告Google大数据技术专业名称：软件工程姓名：王六平 2019年12月19日

目录一、简述 (4) 二、Google经典三篇大数据论文介绍 (5) 2.1、GFS (5) 2.2、MapReduce (6) 2.3、BigTable一个分布式的结构化数据存储系统 (7) 三、Google新大数据论文介绍 (8) 3.1、Caffeine：处理个体修改 (8) 3.2、Pregel：可扩展的图计算 (9) 3.3、Dremel：在线可视化 (11) 四、Google大数据的应用 (14)

一、大数据时代的来临 1.大数据的概念：按照维基百科上的定义，所谓“大数据”（big data）在当今的互联网业指的是这样一种现象：一个网络公司日常运营所生成和积累用户网络行为的数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭”。这些数据量是如此之大，已经不是以我们所熟知的多少G和多少T为单位来衡量，而是以P（1000个T），E（一百万个T）或Z（10亿个T）为计量单位，所以称之为大数据。大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。 2.大数据的发展互联网特别是移动2互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB（1PB等于1000TB）。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量

国内外政务大数据应用发展述评_方向与问题_于施洋

国内外政务大数据应用发展述评：方向与问题 * 于施洋①　王建冬**①　童楠楠①② ①国家信息中心信息化研究部　北京　100045②中国人民大学信息资源管理学院　北京　100872 摘　要:关键词：大数据正在成为国家的重要战略资源，已是社会各界关注的焦点。从大数据的概念入手，界定了大数据概念的内涵、外延，指出政务大数据应用应成为政府管理改革的全新阶段。基于国内外政务大数据发展现状，在评述国内外政府大数据应用发展的基础上，提出中国政务大数据发展需坚持整体性政府、透明化政府和服务型政府三个基本方向，需避免将将大数据等同于开放数据、共享数据和海量数据三大认识误区，需警惕数据权的恶意使用或过度滥用、大数据带来的信息歧视和互联网公司侵害国家数据主权三大潜在问题。电子政务；政务大数据；大数据应用；信息资源；数据开放近年来，大数据在全球范围内受到追捧。据国际数据资讯（IDC）公司监测，全球数据量大约每两年翻一番，预计到2020年，全球将拥有35ZB的数据量。据统计，平均每一秒即有200万用户在使用Google搜索，Facebook注册用户超过10亿，每天生成300TB以上的日志数据。同时，传感网、物联网、社交网络等技术迅猛发展，引发数据规模爆炸式增长，大数据时代已经到来。著名的管理和咨询公司麦肯锡（McKinsey）认为，“大数据已经渗透到工业和商业领域的各个方面，成为影响生产的一个重要因素”，大数据的应用涉及经济、文化、教育、医疗、公共管理等各行各业。正是由于大数据的广泛应用及其背后蕴藏的巨大潜力和价值，许多国家纷纷将“大数据”的建设和发展上升为国家战略，积极推动大数据应用的发展。中国政府虽已发布《促进大数据发展行动纲要》，将数据定性为国家基础性战略资源，但各级政府在推动政务大数据应用方面，仍存在不少问题。所谓政务大数据，是指政府推动大数据应用发展的过程或大数据在公共服务领域的应用实践。本文在评述国内外政务大数据 *基金项目：国家发展改革委重大问题软科学研究项目“大数据与重大政策评估研究”。**通讯作者收稿日期：2015-11-09 专题报告应用发展的基础上，界定了大数据的概念内涵和外延，指出中国政务大数据应用发展的方向及应避免的认识误区和需警惕的潜在问题。一、大数据的概念内涵及其外延对于大数据概念的界定，目前尚无统一的认识。由于所从事学科领域的差异，国内外学者对“大数据”有不同的看法。一些学者从计算科学角度出发，认为大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。[1]还有学者从信息资源的角度出发，指出大数据是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[2]而近年来，从事社会科学领域研究的学者认为，大数据的概念内涵不应仅仅局限在技术层面：大数据可以定义为在合理时间内采集大规模资料、处理成为常规使用者更有效决策的社会过程。[3]基于现有学者对“大数据”的研究，本文从大数据的内涵、外延出发，分别作界定（参见图1）。

大数据与健康医疗

大数据与健康医疗 1.德国于2011年提出（）新理念，旨在整合、联网一个地区的医疗资源，可善医疗服务。（5.0分） A.“科学时代” B.“模式转变” C.“联网健康” D.“健康监测” 我的答案：C答对 2.2016年10月份，“健康中国（）规划”得以发布，在这个规划里面也把医疗健康大数据应用创新与发展列入了国家一项重要任务。（5.0分） A. 2023 B. 2030 C. 2020 D. 2010 我的答案：B答对 3.我国各地市区域医疗信息化平台招投标正在快速展开，预计未来几年公共卫生信息化将保持在（）的高速增长。（5.0分） A.20% -30% B.20% -35% C.20% -40% D.30% -50% 我的答案：A答对 4.下列选项不属于健康医疗大数据应用发展中的要点的是（）。（ 5.0分） A.互联互通

B.标准规范 C.政策支撑 D.应用创新我的答案：D答对 1.1970年哈佛大学在关于资源三角形的论述中指出( )是推动社会发展的三种基本资源。（10.0分）） A. 材料 B. 能源 C. 信息 D. 数据我的答案：ABC答对 2.下列选项属于健康大数据的背景是（）（10.0分）） A.行业复杂，极难标准化 B.医院资源有限，利用有限 C.个人信息缺乏，信息不对称 D.真正的健康医疗大数据我的答案：ABCD答对 3.下列选项属于健康医疗大数据特征的包括（）。（10.0分）） A.数据规模大 B.数据结构多样 C.数据增长快 D.数据价值高我的答案：ABCD答对 4.下列选项属于健康医疗大数据来源的是（）。（10.0分）） A.医疗领域内数据

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/8911065862.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

大数据及其在各领域的应用

大数据及其在各领域的应用引言：随着互联网的飞速发展，特别是近年来社交网络、物联网和云计算的飞速发展和大量应用，人们所接触和关注的数据量出现爆炸式增长，使得数据的极大丰富和复杂成为当今社会的重要特征。对大数据分析和处理的技术也随之建立完善并丰富起来。主要介绍大数据的概念和特点，分析了实现大数据处理的关键技术和大数据的应用领域，列举了几种大数据在现实生活中的典型应用。首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC的监测统计，即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长了62%，达到80万PB（1PB等于10GB），到2011年全球数据总量已经达到1.8ZB（1ZB等于1万亿GB），并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020年全球数据量总量将达到40ZB，10年间增长20倍以上，到2020年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总

量的75%。如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。虽然大数据日益升温，但与大多数信息学领域的问题一样，大数据的基本概念及特点，大数据要解决核心问题，目前尚无统一的认识，大数据的获取、存储、处理、分析等诸多方面仍存在一定的争议，大数据概念有过度炒作的嫌疑。欧洲的一些企业甚至认为大数据就是海量数据存储，仅将大数据视作是可以获取更多信息的平台。本文分析当前流行的几种大数据的概念，讨论其异同，从大数据据有的典型特征角度描述大数据的概念和特点，从整体上分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，在此基础上，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。大数据的概念和特点大数据是个较为抽象的概念，正如信息学领域但是面对以视频、图片、文字等非结构化数据为主大多数新兴概念样，大数据至今尚无确切、统的定义。来自维基百科的定义为：大

大数据发展背景与研究现状

大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分 MGI）发 “赢技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系

统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在。2012年Gartner认为，不到两年时间大数据将成为新技术发展的热点，海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式，才能为数据信息使用者提供有效的信息，使得企业洞察危险的能力增强，流程得以优化，决策更加准确。Victor 在其最新着作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据 1人民网 26个好用大数据的秘诀

时代要想得到有价值的信息，要从总体而不是少量的数据样本分析与实务相关的所有数据。更加注重数据之间的相关关系，乐于加收纷繁复杂的数据，而不再探求难以捉摸的因果关系和追求数据的精确性。欧盟在其公布的《数字议程》中指出公共数据的市场价值约有320亿欧元，公共数据的开放和再利用可以产生新的商业和工作机会。开放行、公共数据，增加政府的开放和透明度可以给年9 展的进程。2017年8月30日，国家旅游局、银联商务股份有限公司和中国电信集团联合成立“旅游消费但是数据联合实验室”，并发布了首份研究成果《2017年上半年中国旅游消费大数据报告》。三方在各自的领域有深耕多年的技术、大数据能力、市场资源和经验，通过签署站多合作，可以实现资源共享，优势互 3国家十三五规划纲要

大数据处理技术发展现状及其应用展望

. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望一、定义著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到：“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。”这是大数据的最早定义。业界（于2012年，高德纳修改了对大数据的定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三，商业价值高。第四，处理速度快。在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。二、大数据的技术技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识

大数据应用与发展趋势调研

《大数据应用与发展趋势调研》姓名：专业：班级：学号：

一、大数据的概念对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume （大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。二、大数据的应用 (1) 商业智能今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。传统的BI工具将与大数据分析并存。 (2)公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。客观的市政数据，是消除争端，维系公民社会的最佳纽带。当然，前提是让公民能够访问这些数据。苹果的Siri和谷歌的Google Now都具备成为个人化助理的潜力。当然，我们还需要更多的产品和技术让数据分析结果更容易被公众理解和接受（数据可视化）。此外，IBM的Watson以及Wolfram Alpha这样的人工智能技术还能实现与用户的互动。今天，智能手机（以及Twitter等社交网络）的普及让人类社会首次实现了公民的联网。应用程序商店实时上已经打通了政府和公民之间的应用层面的通道（例如奥运期间伦敦警察厅发布的iphone通缉程序）。伴随着各国政务的数字化进程，以及政务数据的透明化，公民将能准确了解政府的运作效率。这是不可逆转的历史潮流，同时也是大数据最具潜力的应用

浅析大数据技术的发展与应用

2019年4月是任意字符[3],比如“123456”,“abcd”等。但是不建议设置得太简单或者具备某种规律,这样会比较容易被他人破解。约定签名方式:签名方式也是收发双方要事先约定好的,这个签名是对原始数据的内容进行一些调整。比如约定在每一项内容中间加竖线。那么“账户:张三,方式:存款,金额: 1000元”就被转化成“张三|存款|1000”。签名方式非常灵活,只要双方约定好就可以,但是建议不要过于复杂,最好具备一些规律,否则容易造成误解。加密算法:加密算法就是生成数字签名的加密算法,可以是可逆加密算法,也可以是不可逆加密算法。具备了以上4个必要条件,就可以生成数字签名了。方法就是将原文按照约定签名方式转化后的内容和签名秘钥进行一定的融合,然后使用加密算法得到密文。比如原文转化后的内容是“张三|存款|1000”,签名秘钥是“123456”,将它们两者进行拼接,得到“张三|存款|1000|123456”,再使用加密算法得到密文。接收方在获得原始数据和签名后,按照同样的签名方式对原始数据签名,然后对比与发送过来的签名是否一致,不一致则认为数据来源不可信赖,从而保障了系统安全[4]。为什么需要如此复杂的签名过程呢?原因很简单,密文结合了原始数据,签名秘钥,签名方式和加密算法4种因素。不法分子即使破解了其中的一个因素,也依然无法得到正确的签名,除非不法分子同时知道了签名秘钥,签名方式和签名算法。使用数字签名大大降低了系统的风险。4结论与展望目前互联网环境不是非常健康。互联网的应用,如果不采取各种手段来保护自己系统的网络安全,将会遭到各种各样的恶意攻击。但是目前的加密算法的安全性取决于当前设备的计算能力。如果有一台计算力超强的计算机可以在几小时内破解某个加密算法,那么这个加密算法就不再是一个安全的加密算法。所以随着设备计算能力的不断提高,加密算法也需要不断地进行改进和发展,否则互联网将不再安全可靠,甚至将成为个人信息泄露的重灾区。所以研究加密解密算法和网络安全手段目前来看是十分必要的,长远去看,这也将是一个持续进行和持续研究的方向。参考文献 [1]张裔智,赵毅,汤小斌.MD5算法研究[J].计算机科学,2008,35(7): 295-297. [2]管莹,敬茂华.DES算法原理及实现[J].电脑编程技巧与维护,2009 (4):5-7. [3]易红军,佘名高.MD5算法与数字签名[J].计算机与数字工程,2006,34 (5):44-46. [4]洪琳,李展.数字签名、数字信封和数字证书[J].计算机应用, 2000,20(2):41-42. 收稿日期：2019-3-17 浅析大数据技术的发展与应用杨家琳（天津市第二十一中学，天津市300052）【摘要】大数据的快速发展，以及它在各方面带来的应用也逐渐增多，无形中大数据已经融入到我们的生活中，起到越来越重要的作用。本文主要介绍大数据的概念，数据大、速度快、数据类型多、价值密度低、真实性五大特点，以及大数据近代在世界的发展历程和国内发展立场，从中可看出大数据在短短十几年间发展之快，用处之广，简单介绍大数据在教育、医疗、交通行领域的应用及未来面临的挑战。【关键词】大数据；云计算；发展历程；行业应用【中图分类号】TP393.08【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）04-0032-02 引言随着云时代的到来,数据变得庞大渐渐的超出传统数据软件的能力范围,从而促使人们必须研发一种新的技术与管理体系能快速完成任务,由此诞生了大数据技术。大数据已成为我们生活中最熟悉不过的词语,在各行各业中,大数据都起到了重要的作用。与传统数据相比,大数据的规模更大,流转速度更快,数据类型更加多样。大数据技术的发展使我们的生活更精准、更科学、更高效。通过研究大数据的发展历程和应用领域可以更好地了解大数据技术并将其应用到实际研究中。张引在文献[1]中主要介绍了大数据分析方法、模式及工具,将大数据应用划分成了六个领域,并对大数据所面临的困难和挑战进行了总结;孟小峰在文献[2]中介绍了大数据的产生及应用,描述了大数据的处理框架和关键技术,总结大数据发展给人们带来的好处,理性分析大数据的不足以及未来讲遇到的问题;陈颖在文献[3]中简单介绍了大数据的概念及特点,详细描述了大数据主要的发展历程和现状,以期对大数据研究的相关人员提供一些参考。本文首先介绍大数据的概念及特点,然后详细描述大数据的发展历程,大数据的产生及发展现状,重点分析大数据所应用的领域,从各个行业分析大数据与其相结合的应用现状及目前具有的优点和存在的问题及挑战。 1大数据技术概述 1.1大数据的概念大数据在人们眼中是一个相对抽象的概念,并没有一个统一的定义,大数据一般是指传统数据软件无法在一定时间范围之内获取并高效处理分析的大量数据集合,它具有与传统数据不同的特点。 1.2大数据的特点大数据主要分为5个特点,分别为数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、数据类型多(Variety)、价值密度低(Value)、真实性(Veracity)。大数据的特点如图1所示。数据量大是指数据的获取、处理、存储的规模都很大。速度快是指对数据的搜集与处理能在很快的时间内完成。数据类型多是指与传统数据相比,大数据的数据类型更多,不仅包括结构化数据,还包括半结构化、非结构化数据。价值密度低是指所拥有的数据量多而复杂,在大量繁杂的数据中只有少量的有效数据,若用正确方式利用有效数据,则将给人们带来通信设计与应用32