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医疗健康大数据分析平台与智能服务项目可行性研究报告

第一章项目概述

1.1.项目名称

项目名称：医疗健康大数据分析平台与智能服务项目。

1.2.项目建设单位及负责人、项目责任人

1.3.可行性研究报告编制单位

编制单位：##设计有限公司

单位负责人：

项目负责人：

1.4.可行性研究报告编制依据

1.4.1.国家和省、市政府相关规划和文件

国务院《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）

国务院《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》（国发〔2015〕40号）

国务院办公厅《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》（国办发〔2015〕70号）

国务院办公厅《关于城市公立医院综合改革试点的指导意见》（国办发〔2015〕38号）

国务院办公厅《深化医药卫生体制改革2014年工作总结和2015年重点工作任务》（国办发〔2015〕34号）

国务院《关于促进健康服务业发展的若干意见》（国发〔2013〕40号）中共中央、国务院《关于深化医药卫生体制改革的意见》（中发〔2009〕6号）。

建设单位提供的基础资料。

1.4.

2.国家、省及行业法律法规和政策性文件

《中华人民共和国合同法》

《中华人民共和国计算机信息网络国际连网管理暂行规定》

《中华人民共和国著作权法》

《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》

《电子政务网络技术和使用管理规范》

《计算机软件保护条例》

《##省信息化条例》

1.4.3.现行的行业技术质量标准规范

GB 4793.1-2007 《测量、控制和试验室用电气设备的安全要求》

GB 4943.1-2011《信息技术设备的安全》

GB 50348-2004《安全防范工程技术规范》

GBT 17626.1-2006《电磁兼容试验和测量技术抗扰度试验总论》

GB/T 19668.1－2005《信息化工程监理规范》

GB/T 8566-2007 信息技术软件生存周期过程

GB/T 9385-2008 计算机软件需求规格说明规范

GB/T 9386-2008 计算机软件测试文档编制规范

GB/T16260-2003 《软件工程产品质量》

GB/T 17544-1998 信息技术软件包质量要求和测试

GB/T 18905-2002 软件工程产品评价

GB/T 23691-2009《项目管理术语》

GB/Z 23692-2009《项目管理框架》

GB/Z 23693-2009《项目管理知识领域》

GB/T 20282-2006《信息安全技术信息系统安全工程管理要求》

GB/Z 20156-2006《软件工程软件生存周期过程用于项目管理的指南》GB/T18018-1999 路由器安全技术要求

GB/T18019-1999 信息技术－包过滤防火墙安全技术要求

GB/T18020-1999 信息技术－应用级防火墙安全技术要求

GB/T17143.7-1997 信息技术－开放系统互连－系统管理－安全报警报告功能（ISO/IEC 10164-7:1992）

GB/T17143.8-1997 信息技术－开放系统互连－系统管理－安全审计跟踪功能（ISO/IEC 10164-8:1993）

ISO/IEC 17799-2000《信息技术信息安全管理实用规则》

GB/T 28827.1-2012 信息技术服务运行维护第1 部分：通用要求

GB/T 28827.2-2012 信息技术服务运行维护第2 部分：交付规范

GB/T 28827.3-2012 信息技术服务运行维护第3 部分：应急响应规范

1.5.建设目标、规模、内容和建设期

1.5.1.建设目标、规模

通过本项目的建设，将构建千万人数据量级的自然人全大型健康队列、重大疾病临床生命组学数据库、多层次精准医疗知识库体系和生物医学大数据共享平台；探索准确的健康大数据的分析策略、建立大规模健康管理及疾病预警体系；突破新一代生命组学的分析技术，研发系列生物标志物、靶标和制剂；壮大医疗健康产业发展，不断提升优质医疗资源的共享和可及性。

1.5.

2.主要建设内容

项目一期由省卫生计生委完成健康大数据生产中心建设，由华中科技大学完成健康大数据智能分析平台建设，由省肿瘤医院完成面向特定肿瘤的精准医疗示范建设。

1.5.3.项目建设期

本项目建设期为一年。

1.6.项目总投资及资金来源

本项目总投资估算。

1.7.经济与社会效益

健康大数据生产中心的建设还可以节约政府卫生资金投入，提高政府对卫生资金的利用效率和效果，提高政府对医疗卫生业务的综合监督管理

能力，实现我省卫生信息化管理的科学化、规范化和现代化，推动##区医疗卫生体制的深化改革。

1.8.主要结论与建议

1.8.1.主要结论

通过建立疾病临床数据、人群体检数据、环境健康数据、生物医学研究数据建立综合性医疗健康大数据设施，促进转化医学研究、医疗卫生向深度和广度推进显得尤其迫切。通过大数据平台一方面可以为临床精准医疗提供诊疗依据，另一方面可为广大医学研究群体提供切实可行的疾病机制研究方向和研究路线，以及相应的药物靶点筛选策略，形成综合集成、开放共享和协同攻关的科研组织模式，将有效拉近医学基础研究和临床应用间的距离，并促进医疗产业的发展。

1.8.

2.建议

综上所述，本期项目的建设不仅是必要的，也是可行的。本项目的建设基础好，政策符合度高，技术条件成熟，安全可控，并具有显著的社会效益，技术、经济、安全和保密、风险管理等方面都具备可行性，建议尽快批准实施。

通过在健康信息化建设过程中形成值得借鉴的经验，主要的建议如下：注意统筹规划。以信息中心为信息化牵头单位，坚持信息化系统建设的一盘棋规划，使得信息化资源可持续地得到整合。

注意顶层设计。注重总体架构设计，坚持系统建设和整合符合整体架构要求，以健康信息平台为承载体进行信息资源的交换共享，为提高信息

化在我省卫生领域的综合应用水平奠定良好基础。

注意信息化的健康服务体系建设。健康信息平台不仅包括综合基础设施，更重要的是高端信息服务，特别是健康大数据、卫生指数等服务。通过健康信息平台的建设，树立起健康信息服务的理念，统筹信息化资源建设，建立省级健康信息资源中心，实现临床诊疗、公共卫生服务、计划生育和医疗卫生机构运营管理等相关信息的互联互通与数据交换，做好信息化健康服务的利用、评价和发展。

注意队伍建设，通过在项目建设、运行维护中全面参与、深度合作，培养锻炼出一支技术扎实、业务熟练的健康信息化人才队伍。

第二章项目建设单位概况

2.1.项目建设单位与职能

2.1.1.##省卫生和计划生育委员会基本情况

根据《国务院机构改革和职能转变方案》和《省编委关于组建省卫生和计划生育委员会的通知》（鄂编文〔2013〕24号）精神，设立##省卫生和计划生育委员会，其主要职责：

2.2.项目实施机构与职责

项目实施机构：##省卫生和计划生育委员会信息中心。

项目实施机构职责：##省卫生计生信息中心为##省卫生计生委所属公益一类事业单位。其主要任务是接受省卫生和计划生育委员会的委托或授权，承担全省人口健康信息化和卫生计生综合统计等相关工作，为省委、省政府及省卫生计生委宏观决策和科学管理提供信息服务，为全省卫生计生事业的发展提供信息支持。

第三章项目建设的必要性

3.1.项目提出的背景和依据

随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和智能化技术的发展，“互联网＋”思维正以势不可挡的态势闯入了人们的视线，为健康医疗行业的发展带来了新业态与新模式，未来将会打造出一套完善的“互联网+健康医疗”的信息服务新体系。如何构建富有效率的医疗卫生体制是一个世界性的难题，纵观各国医疗卫生体制改革之路可以看出，尽管改革思路和方法有所不同，但在通过信息化全面构建并应用数字健康医疗系统，推动健康医疗卫生体制改革，更好地解决居民健康医疗卫生服务需求与服务供给的平衡方面都有着共同的期望。

3.2.现有信息系统装备和信息化应用状况

3.2.1.##省卫和计划生育委员会项目完成情况

1、承担原卫生部“新型农村合作医疗信息化建设规范与标准”和国家发改委“基层医疗卫生机构信息系统建设方案”，目前课题研究均已完成，对全国卫生信息化“新农合信息系统”和“基层医疗卫生机构信息系统”建设具有指导意义。

3.2.2.华中科技大学项目完成情况

1、大数据方面研究基础

华中科技大学“服务计算技术与系统教育部重点实验室”暨“集群与网格计算##省重点实验室”依托于计算机系统结构国家重点学科和计算机

软件与理论##省重点学科，建有##省大数据技术与系统工程实验室，拥有自由开放的学术氛围和国际前沿的研究方向。目前主要的研究领域包括：系统软件与体系结构、云计算与移动计算、网络空间安全、大数据等。

3.2.3.网络基本架构

省卫生计生委自2010年以来一直本着以业务自身特点和发展推动网络覆盖的思路，按照国家专网建设标准，着力开展卫生计生系统的专网扩容和建设。通过几年来与电信部门的合作建设，##省人口健康信息专网当前入网用户包括1个省级管理机构、17个市州管理机构、105个县区管理机构、578家医院、1326家乡镇卫生院、23784家村卫生室，基本覆盖全省各级各类医疗卫生计生单位和从业人员；承载着省、市、县三级人口健康信息平台、新农合信息管理系统、远程医疗系统、公共卫生应急视频会议系统、基层医疗卫生机构管理信息系统等核心卫生计生业务平台和系统。全省人口健康专网采用省、市、县三级专用网络拓扑结构，市州级节点接入省骨干带宽不低于50M，县区级节点接入市州带宽不低于30M，乡镇节点接入县区不低于20M，并按照不同地区不同业务对IP地址进行规划分配，保障各类平台系统应用数据传输稳定高效、安全可靠。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合，分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

(完整版)健康大数据全民大健康

健康大数据全民大健康 2014年12月22日，由中国通信学会主办，中国卫生信息学会、工信部电信研究院、北京公共卫生信息中心、北京健康管理协会协办的2014年中国移动医疗产业年会在京召开。此次会议以“健康大数据全民大健康”为主题，邀请了政府领导、行业专家、优秀企业、医疗机构数据与信息主管等行业精英到会参与。大会总结了移动医疗年度发展情况，展望行业发展前景与趋势。深入探讨了移动医疗产业的健康大数据服务、技术、标准、应用、创新、商业前景等热点、焦点话题。此次大会为持续服务移动医疗、智慧医疗产业，促进行业合作与交流，推动产业健康快速发展发挥了重要作用。移动互联网的迅猛发展昭示着一个全新时代的到来，越来越多的数据走上云端，大数据技术为全行业带来了巨大的影响。有业内专家认为，在当下“无处不数据”的时代，大数据将首先为健康和医疗领域带来深刻变革，因为该领域已经走过了思想革命的概念阶段，逐步迈入商业模式创新时期。这其中的重要表现就在于互联网巨头的强势涉足。进入2014年后，互联网公司扎堆儿投身于健康大数据应用，服务新模式呼之欲出，无形当中成了医疗信息化变革的背后推手，移动医疗的软硬件产品在此基础上不断推陈出

新，使整个产业走向更加集约化、可持续的良性创新发展阶段。移动医疗的市场规模究竟有多大？有行业专家预测，2017年中国的移动医疗市场将达到125.3亿，2020年将达到1986.9亿，大概将增长15.8倍，可以预见移动医疗将是医疗信息化建设的主导趋势，健康大数据风头势不可挡。移动医疗发展，大数据先行随着国家“信息消费”、“健康服务业”、“人口健康信息化”等系列相关政策的制定与实施，云计算、物联网、大数据、移动互联等技术的深入应用，移动智能终端与可穿戴设备应用也逐步成熟，致力于医疗健康服务的移动医疗产业定将大放异彩。在12月22日下午的会议中，中国通信学会副秘书长、工信部原领导秘建虎为大会致辞：在医疗健康领域，大数据的发展更加具有广阔的前景。随着全社会对健康的重视，人们享受优质医疗健康服务的需求更加迫切。在全民健康发展的目标当中，大数据将成为重要的支撑与决定性的因素。如今移动通信发展非常迅猛，移动互联网与智能终端已经非常成熟，这些都为医疗健康大数据、移动健康、移动医疗服务提供了很好的支持与保障。国家卫计委统计信息中心副主任王才有在大会上发表了关于“如何进行数据采集、分享，以及如何保证数据安全”的讲话。他指出，2014年是中国移动医疗年，健康大数据场

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。一、项目范围的界定没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面：（1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。（2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。（3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析；二、关键业务流程分析业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口六、集群需求大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

(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……”

教你如何快速搭建一个大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。比如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）；2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便；3）开源组件一般会持续更新；4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。

常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询，Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入前面提到，数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。

4、数据分析数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。

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

大数据分析平台系统开发

大数据分析平台系统开发 1、搭建大数据平台离不开BI。在大数据之前,BI就已经存在很久了,简单把大数据等同于BI,明显就是不恰当的。但两者又就是紧密关联的,相辅相成的。BI就是达成业务管理的应用工具,没有BI,大数据就没有了价值转化的工具,就无法把数据的价值呈现给用户,也就无法有效地支撑企业经营管理决策;大数据则就是基础,没有大数据,BI就失去了存在的基础,没有办法快速、实时、高效地处理数据,支撑应用。所以,数据的价值发挥,大数据平台的建设,必然就是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。 2、大数据拥有价值。来瞧瞧数据使用金字塔模型,从数据的使用角度来瞧,数据基本有以下使用方式: 自上而下,可以瞧到,对数据的要求就是不一样的: ?数据量越来越大,维度越来越多。 ?交互难度越来越大。 ?技术难度越来越大。 ?以人为主,逐步向机器为主。 ?用户专业程度逐步提升,门槛越来越高。

企业对数据、效率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的平台。企业构建大数据平台,归根到底就是构建企业的数据资产运营中心,发挥数据的价值,支撑企业的发展。整体方案思路如下: 建设企业的基础数据中心,构建企业统一的数据存储体系,统一进行数据建模,为数据的价值呈现奠定基础。同时数据处理能力下沉,建设集中的数据处理中心,提供强大的数据处理能力;通过统一的数据管理监控体系,保障系统的稳定运行。有了数据基础,构建统一的BI应用中心,满足业务需求,体现数据价值。提到大数据就会提到hadoop。大数据并不等同于hadoop,但hadoop的确就是最热门的大数据技术。下面以最常用的混搭架构,来瞧一下大数据平台可以怎么通过Kafka作为统一采集平台的消息管理层,灵活的对接、适配各种数据源采集(如集成flume),提供灵活、可配置的数据采集能力。利用spark与hadoop技术,构建大数据平台最为核心的基础数据的存储、处理能力中心,提供强大的数据处理能力,满足数据的交互需求。同时通过sparkstreaming,可以有效满足企业实时数据的要求,构建企业发展的实时指标体系。同时为了更好的满足的数据获取需求,通过RDBMS,提供企业高度汇总的统计数据,满足企业常规的统计报表需求,降低使用门槛。对大数据明细查询需求,则通过构建HBase集群,提供大数据快速查询能力,满足对大数据的查询获取需求。一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤:

大数据智能分析软件

现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析大数据分析处理架构图数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性；计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

大数据平台开发与案例分析

关于举办“Hadoop与Spark大数据平台开发与案例分析”高级工程师实战培训班的通知地点北京上海时间12月20-22 01月09-12 一、课程介绍 1.需求理解 Hadoop 设计之初的目标就定位于高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性，正是这些设计上与生俱来的优点，才使得Hadoop 一出现就受到众多大公司的青睐，同时也引起了研究界的普遍关注。对电信运营商而言,用户上网日志包含了大量用户个性化需求、喜好信息,对其进行分析和挖掘,能更好地了解客户需求。传统经营分析系统小型机加关系型数据库的架构无法满足对海量非结构化数据的处理需求,搭建基于X86的Hadoop 平台,引入大数据处理技术的方式,实现高效率、低成本、易扩展的经营分析系统混搭架构成为电信运营商最为倾向的选择。本课程将全面介绍Hadoop平台开发和运维的各项技术，对学员使用该项技术具有很高的应用价值。2.培训课程架构与设计思路（1）培训架构：本课程分为三个主要部分：第一部分：重点讲述大数据技术在的应用，使学员对大数据技术的广泛应用有清晰的认识，在这环节当中会重点介绍Hadoop技术在整个大数据技术应用中的重要地位和应用情况。第二部分：具体对hadoop技术进行模块化分拆，从大数据文件存储系统技术和分布式文件系统平台及其应用谈起，介绍Hadoop技术各主要应用工具和方法，以及在运维维护当中的主流做法，使学员全面了解和掌握Hadoop技术的精华。第三部分：重点剖析大数据的应用案例，使学员在案例当中对该项技术有更深入的感观印象（2）设计思路：

本课程采用模块化教学方法，以案例分析为主线，由浅入深、循序渐进、由理论到实践操作进行设计。（3）与企业的贴合点：本课程结合企业转型发展及大数据发展战略，围绕企业大数据业务及行业应用市场拓展发展目标，重点讲授Hadoop的应用技术，提升企业IT技术人员的开发和运维能力，有很强的贴合度。二、培训对象各地企事业单位大数据产业相关人员，运营商 IT信息化和运维工程师相关人员，金融业信息化相关人员，或对大数据感兴趣的相关人员。三、培训目标掌握大数据处理平台（Hadoop、Spark、Storm）技术架构、以及平台的安装部署、运维配置、应用开发；掌握主流大数据Hadoop平台和Spark实时处理平台的技术架构和实际应用；利用Hadoop+Spark对行业大数据进行存储管理和分析挖掘的技术应用；讲解Hadoop生态系统组件，包括Storm，HDFS，MapReduce，HIVE，HBase，Spark，GraphX，MLib，Shark，ElasticSearch等大数据存储管理、分布式数据库、大型数据仓库、大数据查询与搜索、大数据分析挖掘与分布式处理技术四、培训大纲（1）课程框架时间培训内容教学方式第一天上午第一部分：移动互联网、大数据、云计算相关技术介绍第二部分：大数据的挑战和发展方向理论讲授+案例分析下午第三部分：大数据文件存储系统技术和分布式文件系统平台及其应用第四部分：Hadoop文件系统HDFS最佳实战理论讲授+案例分析+小组讨论第二天上午第五部分：Hadoop运维管理与性能调优第六部分：NOSQL数据库Hbase与Redis 理论讲授+案例分析+实战演练

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书 XXX技术有限公司 2018年7月

目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 2.1.1.传统BI模式 (6) 2.1.2.敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10) 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 1

3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 5.1.1.多数据源 (17) 5.1.2.数据建模 (18) 5.1.3.多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 5.2.1.UI编排 (20) 5.2.2.丰富组件 (21) 5.2.3.事件引擎 (24) 5.2.4.运行引擎 (24) 2

5.3.系统管理 (26) 5.3.1.我的报表 (26) 5.3.2.工程化管理 (27) 5.3.3.主题管理 (27) 5.3.4.布局管理 (27) 5.3.5.数据源管理 (27) 5.3.6.基础管理 (28) 5.4.可视化展示 (29) 5.4.1.决策仪表盘 (29) 5.4.2.大屏综合显示 (30) 5.4.3.交互式WEB界面 (30) 5.4.4.基于GIS的数据可视 (33) 5.5.其他功能 (38) 5.5.1.数据探索 (38) 5.5.2.事件定义 (38) 5.5.3.项目管理 (39) 3

大数据分析工具开发平台汇总

大数据分析工具开发平台汇总大数据工具可以帮助大数据工作人员进行日常的大数据工作，以下是大数据工作中常用的工具： 1. Hivemall Hivemall结合了面向Hive的多种机器学习算法。它包括诸多高度扩展性算法，可用于数据分类、递归、推荐、k最近邻、异常检测和特征哈希。支持的操作系统：与操作系统无关。 2. Mahout Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。 3. MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 4. Oozie Oozie是一种Java Web应用程序，它运行在Java servlet容器——即Tomcat ——中，并使用数据库来存储以下内容：

工作流定义当前运行的工作流实例，包括实例的状态和变量 5. Pig Pig是一种数据流语言和运行环境，用于检索非常大的数据集。为大型数据集的处理提供了一个更高层次的抽象。Pig包括两部分：一是用于描述数据流的语言，称为Pig Latin；二是用于运行Pig Latin程序的执行环境。 6. Sqoop Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 7. Spark Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 8. Tez Tez建立在Apache Hadoop YARN的基础上，这是“一种应用程序框架，允许为任务构建一种复杂的有向无环图，以便处理数据。”它让Hive和Pig可以简化复杂的任务，而这些任务原本需要多个步骤才能完成。 9. Zookeeper ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。关键词：循证、患者数据库 5.降低再入院率：看病费用之所以上涨，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不下。利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。关键词：记录、分析患者特点、识别高风险病人、特殊护理

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