大数据分析平台的需求报告

第一篇：大数据分析平台的需求报告

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 6.2.2 命名服务器 6.2.3 数据服务器

七、其他 …

第二篇：2015中国餐饮消费需求大数据分析报告

2015中国餐饮消费需求大数据分析报告

“口味”仍旧是餐饮消费者最关注的因素，也是差评最高的因素。如何提升“口味”是餐饮发展重中之重。

该报告从互联网数据洞察消费者需求为出发点，以包括爬虫技术-信息归类算法-情感判断算法在内的智能语义分析处理方法为研究方法，对线上点评大数据进行分析，在餐饮业消费者研究领域，此种多维度调研方法尚属首例，为大数据在餐饮行业应用的典范。

在社交媒体发达的今天，餐饮消费者已经逐渐形成了实时点评的习惯。从餐饮点评网站――大众点评的评论数量来看，近两三年来，用户的评论数量有较大的增加：从2013年评论3000万条，到2015年年初，点评数量就已经达到了6000万条。

与传统的调研不同，线上点评的数据量非常庞大，可覆盖到各品类、各地区的消费者意见，从大数据角度更完整地把握消费者需求。成熟的语义分析技术可大大提升大数据的梳理、解读效率，可实现对非结构化的中文语句进行系统化地梳理：完整抓取、准确的断句、精准的情感判断及归类，对大数据的评论解读可以更加快速和到位，优化分析效率。

此报告抓取了北京、上海、广州、沈阳、南京、杭州、武汉和成都八个城市的点评数据，对中式正餐、中式快餐、西式简餐以及新兴餐饮品类典型案例-烤鱼进行了消费者需求画像，共抓取了57万条在线点评，通过口味、服务、环境、地理位置、优惠/团购、上菜速度、等位、性价比等八个维度进行分析，是当前国内餐饮消费者喜好和差评的真实写照。

中国饭店协会韩明会长表示，今天的中国餐饮业进入动力转换、结构转型的新时期，在互联网+和大众消费主导的双重推动下，餐饮企业的适应环境面临全新的颠覆性挑战。

面对新的挑战，餐饮企业不仅需要产品的转型、服务的转型、营销方式的转型，最关键的是根本上的理念转型，在科学分析、精准提炼基础上真实判断新一代的消费群体的差异化和特色化需求。

此报告不仅仅可以对当前餐饮业的经营、管理、质量、出品、营销提供指导，更主要的帮助餐饮业投资者和经营者重新梳理他们对消费市场的理解和思考，从而对今后的投资和经营战略提供科学的参考。

报告研究发现，“口味”仍旧是餐饮消费者最关注的因素，也是差评最高的因素。如何提升“口味”是餐饮发展重中之重。“服务”也属于差评率高的因素。对于逐渐成为餐饮消费的主力人群的80后90后新生代而言，餐饮消费更趋向为“体验消费”。“优惠/团购”的关注度反而低于预期，餐饮企业大力开展团购促销的经营方式值得反思。

《2015中国餐饮消费需求大数据分析报告》研究重点及研究结果：由于85.2%的消费者在外就餐选择多为中式正餐和快餐，此份报告以此为研究重点，并以烤鱼为新兴餐饮代表做研究分析。八大指标中，等位、上菜速度、地理位置是“便捷性”三大指标，除等位外，另外两个指标评论相对较少，并且消费者一旦具备品牌意识，品牌意识会弱化用户对地理位置的选择。

基于消费者对八大维度关注程度不同，报告对差评来源进行分析，得到中式正餐、中式快餐、西式简餐的改进方向为：依据不同城市差异针对八大维度差异化对待。

以下附关注因素、餐品在各程度现状及差评程度图表，源自报告。

从上表可以看出，消费者最关注中式正餐口味，但中式正餐等位差评最多的是等位，可见中式正餐在等位方面有很大提升空间，对这个维度的提升，能够降低差评率提高用户黏性。现今出现在等位方面做出改进并取得一定成绩的有海底捞等。

报告将烤鱼列为新兴餐饮，其实是用烤鱼代表现今出现的垂直单品餐饮如夹克的虾、叫个鸭子、黄太吉等。这类细分餐饮品牌把控口味、降低选择品类、提高服务质量，因此在当下很受欢迎。

从上表数据来看，尽管不同城市不同类型餐厅，用户需求不同，但口味是餐厅首要考量因素，这也符合餐饮口味具有地域性特点。以烤鱼这一单品为例分析现今新兴餐饮，口味是绝大多数餐厅最受关注的因素，其次是服务和等位，因此，餐饮回归餐品本质本身十分重要。而团购等优惠措施带来的用户流量，一旦对餐厅餐品有所不满，会直接反馈到对口味的差评上去。此外，尽管餐品品质是基础，其他维度因素并非不受用户关注，餐厅据自身情况提升某一维度，将其变成自己的增量，有助于提高效益和发展想象空间。

第三篇：大数据分析

1什么是大数据？ 云中大数据：融合技术

如今，大数据分析和云计算是全球企业最为关注的两大 IT 话题，大数据分析提供独具价值的洞察，帮助企业打造竞争优势，启迪创新，推动收益增长。作为 IT 服务的交付模式，云计算可以增强业务灵活性，提高生产力，同时增加效率，降低成本。

2大数据能给我们带来什么？

中国社会的急剧发展带来了数据的暴增，从街头的交通摄像头到商场的打折信息，再到网商的用户资料、信息，无不充斥着大量的数据，而在这背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？

大数据究竟能给我们带来什么？

信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程，呈现跨越式的特征。比如手机里的信息不断地堆积，从最开始的通讯录到短信、彩信，再发展到现在的智能手机时代，更多的来自于应用的数据如微博等正在积累起大量的数据信息。放大到社会而言，产生的数据更是异常庞杂。毫无疑问，大数据时代已经来了。

什么是大数据？，数据已从 TB 级别跃升至 PB 级别；对大数据，现在比较流行的是用 4 个“V”来总结其四个层面的含义：容量巨大（Volume）

数据类型多（Variety），从普通的文字、视频、图片到逐渐增多的地理位置信息等，类型纷繁，已无规律可循；价值密度低（Value），以视频为例，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据也许只有一两秒；处理速度快（Velocity），实时分析对某些应用才更有意义，而不是批量式分析，即时处理已经成为趋势之一。

大数据的发展趋势和带来的机会

在大数据概念出来之前，个人制造的数据往往被忽略，企业数据被谈及的更多。企业内部的数据多数都是结构性数据，并被企业在或多或少地利用着，无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。面对这些应用需求，企业依托自身的数据库系统就可以解决，例如应用少量 x86 服务器、客户端，再加上 Sybase 系统、Oracle 系统、Unix 系统等。

随着互联网的快速发展，在企业数据还没有井喷的时候，我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了，比如社交、交互式应用带来了大量的网络数据，这种非对称性数据充斥在我们周围，包括网络日志、点击流、电话记录、医疗记录、传感器和监控摄像头等等，各种来源的巨量数据种类丰富，让人无所适从。此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘，无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。很多时候，也许我们会认为这些数据里会有价值，但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。因此，对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。

比如说，在淘宝庞大的用户群中，淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求？一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求？越来越多的应用需求推动着大数据的发展。更主要的是，未来可能各种传感器会出现在社会的各个地方，数据会更多，比如交通、医疗等等，数据的采集已经不是问题，难点已经转换为处理和分析。如此巨量的数据，处理难度可想而知。

大数据给中国市场带来什么？

大数据应用需求在中国更加明显。中国人口众多，各行各业都呈现出极快的增长速度，电商、快递、微博、社交等都承载了大量的个人信息；大型超市、卖场、商场、银行等集聚了大量交易信息，日新月异的城市建设中，连接着更多数据采集传感器和嵌入式设备的物联网开始成型……大数据的时代正在到来，不仅有机遇，也存在挑战，且机遇大于挑战。

目前，网络搜索曾经在数据分析方面获得了一些机会，但远远不够，而且也是在相对偏窄的一个区域内利用信息，更多的数据散落在社会各个环节中，梳理分析出这些大数据带来的商业机会逐渐凸显价值。在中国市场，工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信

息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关。

大数据背后的商业机会

在实现大数据的过程中，硬件和软件供应商都可以找到合适的位置和方法来实现自身的价值，因为大数据的实现需要硬件具备足够的性能、灵活性以及可靠性和软件层面的优化支持。从目前的企业计算领域来看，IA架构是承载和实现大数据的理想平台。对于数据分析来说，基于英特尔至强处理器的双路/多路平台具备开放式、普及性、易优化、灵活易扩展等特点，是实现大数据应用的出色载体。英特尔的双路至强处理器已经通过实践验证了自身在计算能力的领先性，而以其为基础的主流服务器和存储系统具备无可比拟的扩展性。对于商业智能来说，基于英特尔至强处理器的多路平台则具备高性能、高能效、灵活扩展以及高性价比等优势。

此外，英特尔还拥有类似于英特尔发行版 Hadoop 这样的开源分布式架构以及相关的软件工具如编译器、函数库等，英特尔已经形成了完整的大数据解决方案。英特尔提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。Hadoop 对海量数据处理的支持，可以让用户不再依赖价格高昂的大型专有设备，而是通过大量 x86 服务器集群就可解决——利用较高性价比的 x86 服务器来搭配并行计算架构，从而可以以最符合经济效益的方式完成庞大的计算任务。

对于国内市场而言，对于大数据应用机会的重视和抓取已经越发明显，作为世界上人口最多的国家，中国产生数据的潜力可想而知，即便能掌握其中一部分大数据，对于企业发展也具有不可估量的价值。比如微博等社交网络平台上产生的大量碎片化信息，如果被合理应用，并精准分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，那么就能掌握下一个互联网发展机会抑或革命，这还仅仅是互联网层面，放眼到全行业，可以利用的机会则更多。而英特尔与产业合作伙伴的强大产业生态链能够满足行业需求的同时在大数据时代用创新技术将大数据背后的价值一一呈现，并促进更多商业机会的出现。

3大数据：落地正当时我们正处于一个信息大爆炸的时代：宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，视频通讯、医疗影像、地理信息、监控录像等视频记录，传感器、导航设备等非传统 IT 设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据正在充斥整个网络。据权威市场调查机构IDC预测，未来每隔 18 个月，整个世界的数据总量就会翻倍；到 2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到 35.2ZB(1ZB=10亿TB)。“大数据”时代正在来临！

“大数据”的价值

所谓“大数据”，一般具有几个特点：首先是数据量很大，已经从 TB 级跃升至 PB 级；其次是区别于传统的数据结构，“大数据”时代的数据结构比较复杂，超过 80% 都是非结构化数据，比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中 RFID 的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据等。这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三，数据更新快，比如视频监控每秒钟都在进行，微博随时都有人在更新；最后，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。这两点就要求新的IT系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。比如在某一天，你需要从监控录像中找出某个人，那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据”的这些特点，对数据搜索及管理提出了更高要求，因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。

全球知名咨询机构麦肯锡在关于“大数据”时代的研究报告中指出，数据已经渗透到了每一个行业和业务职能领域，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。在互联网时代，数据本身就是资产，而“大数据”则意味着这些资产正在变得庞大无比。虽然云计算可以为数据资产提供保管的场所和访问的渠道，但如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是“大数据”时代的核心问题。这就好比一座日益膨胀的矿山，虽然其中蕴含着大量的贵金属，但是要想获得这些价值，就必须解决筛选冶炼的问题。

“大数据”对IT解决方案提出更高要求

在“大数据”时代，超过 80% 的数据都呈现非结构化状态，这些数据正在持续不断地增加，并且需要长时间存储，非热点数据也会被随机访问。这种情况与传统的、基于关系型数据库的核心数据存储方式有显著的差异。这种差异，使得传统的数据存储和管理解决方案无法胜任“大数据”时代的分析、管理和挖掘工作。传统的关系型数据库以及数据分析软件处理的结构化数据通常是GB级别的，很难适应“大数据”时代 TB、PB 级复杂数据类型的检索分析。同时，因为“大数据”时代数据每时每刻都在快速增长，传统解决方案也无法适应这种近乎无限的扩张性。为了适应“大数据”时代的到来，企业需要从技术、应用、硬件等各个层面做好准备，采用更新的IT解决方案，才能满足“大数据”收集、存储、管理和分析的要求。

“大数据”时代的IT解决方案，需要容纳数量庞大的用户和数据生产者，能够从企业及社区网络、移动智能终端、传感器及物联网、定位及地理信息设备中获得大量的视频、语音、图片、文字、产品信息、地理信息、时间信息等非结构化数据，并对这些海量复杂数据进行分析和挖掘，从而获得真正有价值的数据用于后续的经营。这种应用模式，要求“大数据”时代的IT解决方案具备可变的数据接口和高效的数据导入、管理、分析、统计技术；能够支持PB级别的数据、支持非结构化以及结构化数据、支持每秒万次级查询，拥有更高的系统可靠性以及更高的统计分析效率，这就对计算能力、内存数据处理能力和管理能力提出了非常高的要求。

对于企业而言，“大数据”时代爆炸性增长的数据既是巨大的机遇，也将是巨大的挑战。在“大数据”时代，IT解决方案既要能够更高效、低成本的存储和管理，也要能够更快速、灵活及稳定的检索和分析。而在这些方面，已经有不少厂商在努力围绕大数据整合解决方案，英特尔就是其中的佼佼者。首先，IA 架构广泛的普及率可以为企业提供更高的一致性，是承载和应对“大数据”的理想平台。英特尔® 至强® 处理器拥有更高的计算性能和内存数据处理能力，以其为核心的服务器和存储系统具备开放式、普及性、易优化、灵活等特点，具备无可比拟的扩展性，非常适合应对“大数据”的挑战。除此之外，英特尔还有包括 Hadoop 这种开源架构等软件方案（如编译器、函数库等），也将对“大数据”的处理提供了更高的效能。这些软件方案通过优化底层算法，可实现更高的应用效率和更均衡的计算存储分布；与英特尔硬件技术相结合，可以提供更高的平台性能。同时，还能提供跨数据中心的HBase数据库虚拟大表功能，并且实现了 HBase 数据库复制和备份功能，在功能方面也更适应“大数据”时代管理分析的需要。这一切，都为收集数据、分析数据、优化数据、利用数据提供了坚实的基础。

中国的“大数据”时代

“大数据”时代的核心应用就是对已知的数据进行分析来为未来发展和企业经营提供参考。作为一个人口大国，中国在“大数据”时代拥有巨大的机会和挑战。机会在于，我国拥有世界上最多的人，从而可以提供最多的数据以供分析挖掘。而挑战则是，我们怎样才能从海量的数据中找出价值。凭借庞大的人口基数和市场，我国各行各业的规模都在不断扩大，从而制造出庞大的数据。电商、快递、企业的网站和IT系统都承载了大量的数据；传统的大型超市、卖场、商场也集聚了大量的信息。特别是移动互联浪潮下各种手持智能终端的普及和定位设备的应用，也在不断产生大量的数据。如果能够对这些数据进行分析挖掘，找出有价值的信息，就能够大大促进中国企业的发展。比如，电信运营商可以对客服中心的数据进行分析来建立客服中心智能辅助平台，帮助运营商把客服中心从成本中心转变成营销中心；汽车厂商可以分析各大汽车论坛用户的海量评论来监控品牌口碑及舆情；电商企业可以分析用户的各种历史数据来挖掘用户的喜好，从而实现精准营销。面对“大数据”带来的机遇和挑战，我国政府在物联网“十二五”规划上把信息处理技术作为 4 项关键技术创新工程之一提出，其中就包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等“大数据”相关的重要技术。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。

“大数据”的未来

“大数据”的到来已经无可阻挡，这将考验我们的技术是否跟得上数据的爆炸。比如，智慧城市的建立将改变现在的城市生态，但是作为信息采集源头的数万个摄像头，如果通过实时高效的图像分析而实现有机结合，就是我们需要解决的问题。英特尔作为IT上游领导厂商，通过深入了解 OEM 厂商、ISV、SI 甚至用户的需求，将产业链上的每一环都紧紧扣在生态系统周围，使之发挥最大的能动性，来应对“大数据”时代的挑战。在电信、石油、交通、医疗以及制造等行业，英特尔以开发的架构支持新型的商业智能，将这一生态系统的力量发挥到极致。信息就是资源，谁掌握了“数据”，谁就掌握了未来。掌握大数据，就在当下。英特尔将利用各种软硬件技术资源，帮助合作伙伴发掘数据价值，从而应对“大数据”时代的挑战。

4大数据背后隐含的“商业秘密”

信息的密集爆发，带来了大量的数据堆积，数据的变化几乎没有一个循序渐进的过程，砰然爆发的速度太快了，从居家到社交，从生活到工作都会形成大量的数据，无论是有用的还是无用的数据都围绕在我们周围。我们不会在意大量的数据，但是对自己有用的数据是很在意的，最简单的一个例子，我们手机里的信息就不断地堆积，通讯录在增加，还有邮箱，如果说以前仅仅是短信息，那么现在还有彩信，照片，包括微博等等都堆积起大量的数据信息。

数据多了就显得凌乱，甚至乱序，而这仅仅是我们个人的一些信息就显得如此驳杂和繁多。那么对于社会公共信息来说，堆积起来的数据信息是超海量的，汇总进而分析这些数据的价值就变得非常关键，而且也潜在着非常巨大的商机。

大数据应用场景之一

每天开车上街，司机们很在意的是测速摄像头，对于公共资源维护者来说也在意这些数据，当然他们不仅仅是测速，更多的是道路信息采集。什么路段拥堵了，哪个路口出交通事故了，一些城市已经树立了交通指示屏，可以非常清晰明了地为司机提示哪条路段现在是什么情况，拥堵还是畅通，有没有交通事故等等，这都是对数据采集后的分析结果呈现。之前，我们在城市的路口常常可以看到很多交通地图，不过现在这种平面单一的指示正在被数字标牌所取代。当然不仅仅是路口，在商场、电梯，地铁、候机楼、包括楼宇的户外广告等等，都已经不再是简单的一个平面美女，更多地已经开始呈现数字化了。

大数据应用场景之二

各种尺寸的屏幕动态化呈现更多信息，如果说以前我们还惊奇于滚动的数字屏幕，那么随着信息化的快速发展，单纯地动感已经无法满足我们的需求，更广泛的信息呈现才是更迫切的一种需求。而且这种需求是双向的，对大众和商家都很重要。于是智能化数字标牌出现了。这类产品具备了互动的功能，用户可以用触摸或者体感的方式和它们进行交互操作，同时，它们都是联网的设备，可以与数据中心或者其他的数字标牌进行数据的传递，还可以搜集并分析数据，为不同的人群进行定制化的互动展示。这就是大数据的一种应用。英特尔还推出了一套智能系统，通过在数字标牌上的应用，实现丰富的功能。

大数据应用场景之三

在大量数据的背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？大数据，带来了一个全新的机会，这个机会需要软硬件的结合，需要大型数据的分析能力。在这方面，英特尔给予了硬件方面的强力支持，这里的硬件不仅仅是服务器端的，还有更多的终端产品，包括微小终端等等，都呈现数据分析后的结果以及快速分析的过程。

比如，英特尔的一款采用了酷睿 i5/i7 处理器的虚拟试衣镜 K-mirror。它能够通过红外线感应器，将试衣者的人体轮廓抓取出来，配合深度感应器测算人体与屏幕的距离，最后将预先存储在魔镜里面的虚拟衣服自然地搭配到试衣者的身体上。借助 K-mirror，试衣者无需穿上婚纱，便可以轻松、快速地进行选择与搭配，使得以往复杂繁琐的婚纱挑选与试穿过程变得简单随意且妙趣横生。目前已有众多婚纱影楼、服装零售店铺安装了这款体感式虚拟试衣镜，吸引了大量顾客体验这种高科技的试衣感受。

大数据应用场景之四

在移动市场我们常常听到精准营销，包括广告的投放等等。但是广告投资商非常在意的是自己的投放究竟获得了多少的回报和收益，或者自己的投放带来的反馈又是什么，在哪里的投放获得最大的回报率？这都存在着大量数据的分析和归纳。有国外媒体报道，eBay 的数据库每天增加 50TB，每天最少都有数百万次的商品查询，数据库每日增加 1.5 兆笔记录，数据库的总容量则已超过 9PB。每天新增的数据量庞大，数据库也极其庞大，从中分析顾客的浏览、消费行为就变成了一件很困难的事情。

大数据应用场景之五

再比如 Facebook，每天都有数亿用户留下庞大的数据，包括大量的图片、影片等传统数据库系统较不擅长的非结构化数据。针对网络社交平台，一些公司已经开始研究和布局大数据的关键技术──Hadoop。基于 Hadoop 的海量数据分布式处理，可以不再依赖价格高昂的大型专属设备，而通过自建大量 x86 服务器群集来解决。它利用大量平价的服务器，搭配并行计算架构，以最符合经济效益的方式创造庞大的计算量。而且，英特尔可以提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。

大数据应用之中国机遇

上述五个应用场景代表着现在市场和行业里对于大数据时代的典型描述，而对于国内市场而言，大数据分析和应用的机会也颇大，因为中国的用户量太庞大了，产生数据的潜力不可估量，如果能掌握其中一部分大数据就对企业发展具有意想不到的价值。我们正面临着大数据工业革命，不仅包含传统的结构化(或关联型)数据，而且也包含各类非结构化、非对称性数据。这些数据不仅尺寸庞大，而且增

长速度更快于摩尔定律。可以说，谁能合理地分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，谁就有可能成为下一个行业巨头。

大数据之背后的故事

基于大数据的盛行，很多软硬件厂商都在寻求着适合自己的方向，而英特尔利用不同级别的处理器架构，不同的数据应用架构，以及相关的解决方案，帮助用户从端到端找到完整的解决办法。在大数据分析方面，灵活、强大和开放的解决方案更容易来实现现有需求以及未来的升级扩展。而英特尔正在利用开放的架构联合业界合作伙伴一同为大家打造不同的大数据方案，帮助用户解决实际难点。无论从应用、需求还是解决方案层面，大数据都已经到了“应时而生”的时代，而在这背后，从后端数据挖掘分析的厂商到应用的供应商都能从中找到黄金机会，在促进大数据时代的同时完成自己的商业目标。

第四篇：医疗大数据分析报告（定稿）

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

6.保护患者的身份信息：UnitedHealthcare等保险商利用大数据分析，使医疗诈骗犯和盗用身份者无所遁形。该公司对语音转文本的记录（比如打给呼叫中心的电话）进行分析，从而找出诈骗者。这家保险公司还利用大数据来预测哪类治疗方案更有可能成功。

关键词：患者信息保护、医疗诈骗

7.更高效的诊所：随着诊所的发展，协调医生和更多患者变得更具挑战性。以纽约州韦斯特切斯特县的Westmed Medical Group为例，该诊所的医生从1996年的16人增加到现在的250人，就医人数达到25万，年收入为2.85亿美元。随着规模的扩大，它必须提高效率才能保持优势。利用大数据，该诊所能分析2200余种医疗过程。因此，它能简化工作流程，把某些临床任务从医生转移到护士手上，减少不必要的检查，提高患者满意度。和其他行业一样，大数据指明了从哪里入手可以改善医疗过程。

关键词：简化医疗工作流程、提高医生工作效率

我国“互联网+医疗”现阶段的发展：

当前，以阿里巴巴和腾讯为代表的互联网厂商不断与线下医院对接试水创新应用；移动医疗应用也颇受资本市场青睐，据不完全统计，数百家医疗健康互联网公司都走在融资的道路上。2014年到2015年，我国“互联网＋医疗”市场规模分别为29.5亿元、42.7亿元，增长率为44.7%。预计到2017年，这一数字将超过125.3亿元。

1.以挂号和支付起步

从8月9日开始，北京大学第一医院在支付宝中的服务窗向用户开放，它不但能实现在线预约挂号，还是全国首个应用“防黄牛模型”的医院线上服务。蚂蚁金服医疗行业总经理王博介绍：“利用实名信息，支付宝能精准匹配挂号人和就诊人。通过对用户的身份信息、行为特征、关系网络建立多维度的层次化体征体系，通过数据挖掘和建模，有效识别出黄牛身份，为医院建立‘黑名单’库。”

在线挂号正是“互联网+医疗”的绝佳“破冰”入口。以北京为例，北京市卫计委此前出台了多项措施：2016年底前，北京市属22家医院将全部取消现场放号，改为实施“非急诊全面预约”等，而预约的最主要途径就是互联网。在支付宝服务窗之外，腾讯同样在微信城市服务中，与包括“微医（挂号网）”在内的合作伙伴，共同推出统一挂号开放平台。据介绍，迄今为止，微信的挂号平台已经在60多个城市落地。

而在实现挂号预约后的下一步，则是支付。深圳市人社局局长王卫介绍说，从今年6月起，深圳成为全国首个通过互联网渠道完成医保移动支付的城市，参保人通过支付平台绑定加载金融功能的社会保障卡后，就可以在全市17家试点医院一键完成医保与自费的移动支付。“接下来深圳还将逐步探索扩大移动支付的使用场景，包括生育保险、大病门诊、住院、社康门诊、药店取药等，更加方便群众就医。”

2.硬件连接的慢病管理

9月20日，腾讯发布糖大夫二代智能血糖仪，新一代血糖仪不但支持WiFi无线连接，甚至支持联通3G网络。

9月20日，腾讯发布糖大夫二代智能血糖仪，新一代血糖仪不但支持WiFi无线连接，甚至支持联通3G网络。

糖尿病的数据化也成为互联网慢病管理的试水之举。丁香园创始人李天天表示：“互联网慢病管理有3个要素：一是要能收集数据。二是要能互动。比如患者可以收到微信提醒最近血糖控制得好不好，或者中秋节前提醒患者不能吃月饼。三是并非所有慢病都适合互联网管理，要挑选那些能管好的、容易的采集数据，能拉动互动的慢病先作探索。”

3.互联网医院未来之路

2015年12月10日，浙江大学医学院附属医院院长、心血管专家王建安教授，通过乌镇互联网医院的网上平台，为杭州患者黄女士开出全国首张在线电子处方。随着这张电子处方的开出，“互联网医院”真正走进公众视野。截至今年7月，乌镇互联网医院在线接诊量每天已超过2.1万人次；预计到今年年底，乌镇互联网医院的日接诊量将超过8万人次。乌镇互联网医院的开业，也让国内互联网医院如雨后春笋般出现。4月，微医、好大夫在甘肃、宁夏上线互联网医院；随后，七乐康与广州市荔湾区中心医院达成合作；6月，阿里健康网络医院落户甘肃金昌„„来自第三方的数据显示，截至今年9月，全国互联网医院试点已达35家。

互联网医院能干啥？所谓互联网医院，是指通过视频请医生诊疗，开具电子处方，药品快递到家的新型远程线上诊疗模式。其意义在于打破地域界限，既可以让偏远地区患者享受高水平的医疗服务，又可以提高大城市的医疗服务水平，还可以更合理地配置医疗资源。

我国“互联网+医疗”现阶段存在的问题：

我国目前医疗信息化的水平还比较低，患者的电子病历还没有充分建立起来，各医院的基本医疗数据没有实现互联互通，成了一座座“信息孤岛”，而且医院与患者之间也难以进行互动。这些都使得远程会诊、医疗大数据等发展得步履维艰。

互联网医疗要落地，必须建立在医疗信息化的坚实基础之上。医院要搭上互联网快车，就必须加强自身信息系统的建设。其中关键的一点就是要树立互联网思维，以需求为导向重塑医疗服务流程。信息化是工具，目的是满足人的需求，要以人为本。具体而言，信息化要理解患者的需求，减少他们在挂号、候诊、缴费等环节的负担；信息化更要助力医护人员的工作，有助于医疗服务水平和效率的提高。

第五篇：大数据分析政府工作报告

大数据分析政府工作报告： 那注定牵动生活的十大新词

有权不可任性 【出处】

在今年的政府工作报告中，国家总理李克强在谈及简政放权时强调：“大道至简，有权不可任性。”

大数据分析：

2014年，政府交出了一张漂亮的简政放权成绩单：10多次国务院常务会议进行专题研究，2次电话会议全国动员，246项行政审批事项被取消和下放、149项职业认证被取消。获得感 【出处】

两会前夕，习近平再次强调，要把改革方案的含金量充分展示出来，让人民群众有更多获得感。政府工作报告提出基本实现高速公路电子不停车收费联网、综合治理农药兽药残留问题、大幅提升宽带网络速率等细节，力图让群众获得实实在在的获得感。健康中国 【出处】

“健康是群众的基本需求，我们要不断提高医疗卫生水平，打造健康中国。”李克强总理在作政府工作报告时，这句承诺得到了热烈的掌声。大数据分析：

“健康中国”最核心的是加快健全基本医疗卫生制度，让民众看得上病、看得起病、看得好病。《报告》提出要全面推开县级公立医院综合改革，在100个地级以上城市进行公立医院改革试点，破除以药补医，降低虚高药价，合理调整医疗服务价格，通过医保支付等方式减轻群众负担。互联网+ 【出处】

李克强总理提出“互联网+”行动计划，可以预见这将成为新兴产业和新兴业态的竞争高地。大数据分析：

互联网+新媒体=网络媒体 互联网+娱乐=网络游戏 互联网+零售=电子商务 互联网+金融=互联网金融 目前，“互联网+金融”已走入正轨，“互联网+交通”各方仍在博弈磨合。今年春节的全民“抢红包”就是互联网金融移动支付暗战传统金融的典型案例。仅除夕当天，微信红包的收发总量就达10.1亿个，1541万微博网友分享了由央视春晚及39位明星与商家送出的1.01亿个红包。书香社会 【出处】

书香社会今年第一次出现在《政府工作报告》中，李克强指出，要提供更多优秀文艺作品，倡导全民阅读，建设书香社会。大数据分析：

一个民族的文化自信离不开崇尚阅读、尊重文化的氛围，让阅读成为一座城市高贵的坚持。3月2日，国家新闻出版广电总局发布通知，将加快全民阅读立法进程，其中，“深圳读书月”作为“书香中国”的活动品牌，截至2014年已坚守了15年，15年参与总人次达1.06亿。创客 【出处】

今年“创客”一词第一次被写入《政府工作报告》。《报告》指出，互联网金融异军突起,电子商务、物流快递等新业态快速成长。李克强鼓励众多“创客”脱颖而出，文化创意产业蓬勃发展。大数据分析：

“创客”一词来源于英文单词"Maker”，指把各种创意转变为现实的人。创客与众创、众包、众筹紧密结合，正在发挥经济新引擎的作用。

李克强总理今年1月初参观了深圳的柴火创客空间。《报告》中提到，2015年高校毕业生将达749万人，为历史最高。因此今年《报告》特别鼓励大学生大众创业、万众创新，有创新式解决就业问题的考量。中国已形成以北京、上海、深圳为三大中心的创客生态圈。深港通 【出处】

2015年政府工作报告首次提到深港通，并表示2015年将适时启动深港通的试点工作。大数据分析：

有评论认为，深港通核心不在于“通”，而在于“融”，不仅是深圳、香港两地股市的互联互通，更是金融、会计、法律等众多高端产业全面融合。“通”是领导一句话，“融”得市场十年功。南上资金依然会显得火热，北下资金则要看政策的安排。领跑者 追赶者 准备者

沈阳、株洲、伊犁、江阳 智慧城市6大关键词

城镇化、工业化、信息化、低碳、绿色、可持续。

北京、上海、广州、深圳、天津、武汉、宁波、南京、佛山、扬州、浦东新区 重庆、无锡、大连、福州、杭州、青岛、昆明、成都、嘉定、莆田、江门、东莞 智慧城市 【出处】

李克强在政府工作报告中提出，发展智慧城市，保护和传承历史、地域文化。大数据分析：

物联网、电子支付、云计算、4G网络„„2015年“两会”上，构建智慧城市成为代表委员关注的热点。事实上，“智慧城市”已成为全国新型城镇化的一种战略选择。据《中国智慧城市发展水平评估报告》，当前国内“智慧城市”发展水平可大致分为3种类型。为官不为 【出处】

政府工作报告指出：“目前少数政府机关工作人员乱作为，一些腐败问题触目惊心，有的为官不为，在其位不谋其政，该办的事不办。”这是政府工作报告中首次纳入治理庸官懒政内容。

大数据分析：

“为官不为”20年来首次写入政府工作报告，与反腐高压下少数官员群体“懒政”有关系。《报告》提出，要完善政绩考核评价机制，分3类对待：对实绩突出的，要大力褒奖；对工作不力的，要约谈诫勉；对为官不为、懒政怠政的，要公开曝光、坚决追究责任。7% 【出处】

政府工作报告中表示，2015年GDP增长目标在7%左右，居民消费价格涨幅3%左右，城镇新增就业1000万人以上。GDP“7%左右”不再是硬指标。大数据分析：

过去十年《政府工作报告》中GDP增长目标从8%缓慢降至2015年的7%，体现了自2013年以来中央强调的不简单以GDP论英雄。据报道，全国已有29个省主动降低了GDP的增长目标，上海甚至取消了GDP的增长目标。

回望

2014年政府工作报告 已改变生活的“新词” ● 互联网金融

“互联网金融”或许是最快被写入政府工作报告的经济新词汇之一。虽然在2014年的政府工作报告中只有一句“促进互联网金融健康发展”，但其火爆态势“一发而不可收拾”。最盛行领域：

1、打车服务；

2、网上购物；

3、网上银行；

4、互联网理财。

优点：起步门槛低；手续简单，无时间地域限制；收益高。风险：法律法规不健全；能否达到承诺的收益；监管和立法。● 舌尖上的安全

2014年“两会”政府工作报告提出了“一个严守、三个最严”，坚决治理餐桌上的污染，切实保障“舌尖上的安全”。

亿赞普（IZP）大数据显示，2013年人们对食品安全的平均关注指数是40，2014年这一数据降为34，远低于2014年人们对汽车（98）、住房（85）、教育（80）、养老（73）和空气污染（61）问题的关注度。

2014年，排在食品安全搜索首位的始终是“食品安全法”。过去人们关心的是地沟油、三聚氰胺、地沟油等重大食品安全事件本身，现在则把目标从治标转向治本——监管和立法。● 企业黑名单

哪些企业会上黑名单？2014年“两会”政府工作报告中给出了答案：违背市场竞争规则，侵害消费者权益的企业。

最常出诚信问题黑名单的行业：

1、食品行业；

2、餐饮行业；

3、药品行业。

调查显示，近70%的人不了解什么是黑名单制度。大家最关心的问题包括：企业黑名单制度怎么建立？企业上黑名单的标准是什么？上了黑名单的企业要承担什么后果？