大數(shù)據(jù) 來(lái)源包括大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù) 來(lái)源有很多種，包括公司或機(jī)構(gòu)。大數(shù)據(jù)有哪些來(lái)源大數(shù)據(jù)分析-2 來(lái)源有很多種，包括公司或機(jī)構(gòu)，大數(shù)據(jù) 來(lái)源交易數(shù)據(jù)、人工數(shù)據(jù)、機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)，如何用-2醫(yī)療-0數(shù)據(jù)main來(lái)源實(shí)現(xiàn)智慧，包括患者檔案，醫(yī)療機(jī)構(gòu)。

1。到目前為止數(shù)據(jù)最強(qiáng)大的應(yīng)用是電子醫(yī)療記錄的收集。2.實(shí)時(shí)健康報(bào)警醫(yī)療行業(yè)的另一個(gè)創(chuàng)新是可穿戴設(shè)備的應(yīng)用，可以實(shí)時(shí)報(bào)告患者的健康狀況。Large 數(shù)據(jù)除了為單個(gè)患者提供實(shí)時(shí)信息外，這些信息的收集還可用于分析某一群體的健康狀況，并可根據(jù)不同的地理位置、人口或社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平用于醫(yī)療 research。最后，在這些初步研究的基礎(chǔ)上，制定和調(diào)整疾病的防治方案。

醫(yī)療數(shù)據(jù)main來(lái)源，包括患者檔案，醫(yī)療機(jī)構(gòu)、藥企等。，所以醫(yī)生和病人以及藥品都是圍繞這樣一個(gè)架構(gòu)來(lái)做的。本身數(shù)據(jù)要求周期長(zhǎng)，一般根據(jù)要求需要較長(zhǎng)時(shí)間，各種數(shù)據(jù)。解決方案本身的基礎(chǔ)是什么？這就是數(shù)據(jù)架構(gòu)。使用big 數(shù)據(jù)架構(gòu)，臨床、運(yùn)營(yíng)、定價(jià)、支付、支付、研發(fā)、新商業(yè)模式、架構(gòu)、醫(yī)藥行業(yè)、臨床決策、費(fèi)用報(bào)銷(xiāo)等。，這樣的架構(gòu)，醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用非常廣泛。

用一個(gè)案例說(shuō)明，探碼智慧醫(yī)療平臺(tái)為患者提供了前所未有的智慧體驗(yàn)，其應(yīng)用涉及統(tǒng)一通信、視頻、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)、傳感技術(shù)、RFID等最新、最熱門(mén)的技術(shù)領(lǐng)域，從而打造了一個(gè)集多種應(yīng)用于一體的高科技信息平臺(tái)。同時(shí)，代碼檢測(cè)技術(shù)利用其龐大的數(shù)據(jù)收集能力，通過(guò)廣泛的數(shù)據(jù)來(lái)源訪問(wèn)大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化患者。預(yù)測(cè)性分析可以幫助診斷患者的狀況，將治療與最佳結(jié)果相匹配，并預(yù)測(cè)有患病風(fēng)險(xiǎn)或醫(yī)院重新接種風(fēng)險(xiǎn)的患者。

/圖片-19世紀(jì)，英國(guó)流行病學(xué)家和麻醉師約翰·斯諾用早期的現(xiàn)代科學(xué)數(shù)據(jù)記錄每天的死亡和受傷人數(shù)，并在地圖上標(biāo)出死者的地址，繪制出倫敦霍亂暴發(fā)的“簇狀”地圖。過(guò)去一般認(rèn)為霍亂是有害空氣引起的，斯諾通過(guò)調(diào)查——確定霍亂的罪魁禍?zhǔn)资潜晃廴镜墓菜?，同時(shí)奠定了病菌學(xué)說(shuō)的基礎(chǔ)，是Da 數(shù)據(jù)應(yīng)用的早期雛形之一。

Biomedical數(shù)據(jù)(1)組織學(xué)數(shù)據(jù):包括基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組、甲基化組、微生物組、相互作用組等。以人類(lèi)為例，成人體細(xì)胞的數(shù)量約為1013個(gè)，其中大部分包含一套基因組，即30億個(gè)堿基對(duì)。在各種時(shí)間、空間和條件下，發(fā)現(xiàn)不同時(shí)間(如發(fā)育階段、晝夜節(jié)律)、不同空間(不同組織/器官)、不同條件(如疾病/健康、運(yùn)動(dòng)前后、不同飲食、不同氣候等)的基因轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組和甲基化組。).

Da 數(shù)據(jù)的概念最初起源于美國(guó)，是在思科、魏銳、甲骨文和IBM的倡議下發(fā)展起來(lái)的。大約從2009年開(kāi)始，“Da 數(shù)據(jù)”成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的流行語(yǔ)。Big 數(shù)據(jù)(bigdata，megadata)是指海量、高增長(zhǎng)、多元化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式，以具備更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。在維克多·邁耶、勛伯格和肯尼斯·庫(kù)克耶寫(xiě)的《Da 數(shù)據(jù) Time》中，Da 數(shù)據(jù)是指所有數(shù)據(jù)都用于分析，沒(méi)有隨機(jī)分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。

“Da 數(shù)據(jù)”是指由many 來(lái)源以多種形式收集的龐大的數(shù)據(jù)群，往往是實(shí)時(shí)的。在企業(yè)對(duì)企業(yè)銷(xiāo)售的情況下，這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自于社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)網(wǎng)站、客戶訪問(wèn)記錄等很多來(lái)源。這些數(shù)據(jù)都不是企業(yè)客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)組的常態(tài)。從技術(shù)上來(lái)說(shuō)，Da 數(shù)據(jù)和云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的兩面一樣密不可分。

large數(shù)據(jù)analyzed-2來(lái)源有很多種，包括公司或機(jī)構(gòu)的內(nèi)部來(lái)源和外部來(lái)源等。分為以下幾類(lèi):1)交易數(shù)據(jù)。包括POS機(jī)數(shù)據(jù)、信用卡刷卡數(shù)據(jù)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)系統(tǒng)數(shù)據(jù)。-2/，公司生產(chǎn)數(shù)據(jù)，庫(kù)存數(shù)據(jù)，訂單數(shù)據(jù)，供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，等等。2)移動(dòng)通信數(shù)據(jù)。具有互聯(lián)網(wǎng)接入的智能手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備變得越來(lái)越普遍。

移動(dòng)設(shè)備上的軟件可以跟蹤和交流無(wú)數(shù)的事件，從軟件存儲(chǔ)的交易(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個(gè)人信息或狀態(tài)報(bào)告事件(如位置變化時(shí)報(bào)告新的地理編碼)。3)人為數(shù)據(jù)。人為的數(shù)據(jù)包括通過(guò)微信、博客、Twitter、維基百科、Linkedin等社交媒體產(chǎn)生的電子郵件、文檔、圖片、音視頻和數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)大部分是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)需要通過(guò)文本分析功能進(jìn)行分析。

large數(shù)據(jù)analyzed-2來(lái)源有很多種，包括公司或機(jī)構(gòu)的內(nèi)部來(lái)源和外部來(lái)源等。分為以下幾類(lèi):1)交易數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)需要特殊技術(shù)才能在容差時(shí)間內(nèi)有效處理大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。適用于數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理(MPP) 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展存儲(chǔ)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù) 來(lái)源交易數(shù)據(jù)、人工數(shù)據(jù)、機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)。