生物医学大数据的现状与展望
生物医学大数据的现状与展望
摘要：生物医学作为一门综合性学科存在，其中涵盖了多种学科知识，例如生物学、医学、生命科学等。随着我国科学技术的不断进步，生物医学的覆盖面也随之发生变化，呈现出知识体系越发丰富的现状，在其中大数据技术的运用也更为频繁。在当前大数据时代，大数据技术为生物医学的研究、发展带来了全新的机遇和挑战，本文将针对生物医学大数据运用现状进行浅析，并对未来进行相应展望。
关键词：生物医学；大数据；现状；发展趋势
一、引言
生物医学具有复杂性和综合性等方面的特征，随着科技水平的不断进步，生物医学知识体系覆盖面将会更为广泛。在大数据时代下，大数据相应先进技术能够实现生物医学研究更为细致、全面。随着生物医学和大数据技术的不断融合，生物医学的数据规模呈现出不断扩大的态势，通过大数据相应技术的有效运用，生物医学将变得更为先进与全面。由此可见，生物医学和大数据技术的不断融合对于生物学规律的研究工作具有十分深远的现实意义。
二、对生物医学大数据的分析研究
在大数据技术中，大数据分析作为主要技术构成部分，大数据分析技术在生物医学领域运用广泛。通过调查分析后，目前生物医学大数据分析的内容主要涵盖以下几方面。
（一）蛋白质组数据分析研究
通过不断技术的不断实践与创新后，蛋白质组质谱分析技术已呈现出越发完善的态势，在分析工作开展的过程中，对高分辨率的质谱数据使用较多，这些数据在蛋白组定性、定量分析过程中具有十分重要的作用。在当前阶段，通过大数据技术的有力支持，已实现许多具有创新性的数据分析方法得以广泛运用，蛋白质组学研究的相应标准也向着规范化、系统化方向发展开来。为此，为了保证蛋白质组学研究的健康、持续、高效发展，需加强在不同层面组学数据的综合分析能力。
（二）单细胞数据分析研究
单细胞数据的分析过程中，由于细胞数量十分庞大，相应数据存量也十分庞大。其中单细胞基因组测序中对DNA扩增技术有所涉及，导致测序在深度方面出现了明显的差异性，上诉现象对基因组的分析工作带来了不小的挑战，再加上单细胞的性质同样存在相应差异性，由此导致单细胞数据分析呈现出难度高、工作繁多的现状。在当前阶段，能够实现单细胞基因组数据分析高效、简洁的方法较少，在单细胞异化分析领域甚至出现大量的分析技术空白。
（三）基因组数据分析研究
先进测序技术的不断推广和使用，促使高通量数据分析方法的实际运用变得更为频繁，实现有效支撑了基因组、转录组等方面的数据分析工作。通过系统化的数据分析模型建设，实现了对基因组、转录组数据的综合性分析，最终实现生物系统研究向着标准化、深入化方向有效发展。
（四）宏基因组数据分析研究
最近几年，生物医学方面的宏基因组项目呈现出井喷的态势，其数量与规模正不断扩大。于此同时，大数据技术和微生物群组相融合后的分析项目也与日俱增，在这样的实情下，如何通过科学、高效、准确的数据分析进行结果测算就成
大数据的应用现状与展望
自然辩证法小论文 大数据的应用现状与展 望 指导老师：张立 组长、主讲：刘开耀21428164 PPT制作：刘玉婷21428171 论文撰写：雷颖颖陈瞳 资料收集：毕晨光黄一锋 邵炳姜灵轩 董丽华周晴 黄河羚婕JX14014 2015/4/18
大数据的应用现状与展望 摘要：大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。本文主要介绍了大数据的分析方法、分析模式以及常用的分析工具，将大数据应用归纳为6个关键领域：结构化数据分析、文本分析、Web分析、多媒体分析、社交网络分析和移动分析，并列举了若干大数据的典型应用。最后从基础理论、关键技术、应用实践以及数据安全等4个方面总结了大数据的研究现状，并对大数据应用未来的研究进行展望。关键词：大数据数据分析数据存储4V 在过去的20年中，各个领域都出现了大规模的数据增长，包括医疗保健和科学传感器用户生成数据、互联网和金融公司、供应链系统等。国际数据公司IDC报告[1]称，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB（1ZB≈1021ZB），在短短5年间增长了近9倍，而且预计这一数字将每两年至少翻一番。大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比，大数据通常包含大量的非结构化数据，且大数据需要更多的实时分析。此外，大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇，同时给我们带来了新的挑战，即如何有效地组织管理这些数据。 1 大数据的定义 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统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。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。 2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报
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将增加50倍，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍以迎合50倍的大数据增长.其次，网络大数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据.在现代互联网应用中，呈现出非结构化数据大幅增长的特点，至2012年 末非结构化数据占有比例达到互联网整个数据量的75%以上.这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新技术的不断涌现和应用.再次，网络大数据往往呈现出突发涌现等非线}h}状态演变现象，因此难以对其变化进行有效评估和预测.另一方而，网络大数据常常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，用户只有把 握好对数据流的掌控才能充分利用这些数据. 近几年，网络大数据越来越显示出巨大的影响作用，正在改变着人们的工作与生活.2012年11月《时代》杂志撰文指出奥巴马总统连任成功背后的秘密，其中的关键是对过去两年来相关网络数据的搜集、分析和挖掘②.目前，eBay的分析平台每天处理的数据量高达100 PB，超过了纳斯达克交易所每天的数据处理量.为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析③. 2012年的双十一，中国互联网再次发生了最大规模的商业活动:淘宝系网站的销售总额达到191亿元人民币.淘宝之所以能应对如此巨大的交易量和超高并发性的分析需求，得益于其对往年的情况，特别是用户的消费习惯、搜索习惯以及浏览习惯等数据所进行的综合分析.
大数据发展现状与未来发展趋势研究
大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 （江苏省科学技术情报研究所，江苏南京210042） 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源，如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程，概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据；现状；趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟，以及智能移动终端的普及，全社会的数据量呈指数型增长，全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念，信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题，人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库，为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术，而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义，各行各业有着自己的见解，但总体而言，其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司（IDC）给出的报告指出，大数据技术描述了一种新一代技术和构架，以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值[1]。 少量的数据看似杂乱无章，但是当数据累积到一定程度时，就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析，利用大数据分析技术，从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势，最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，他指出大数据将带来巨大的变革，改变人们的生活、工作和思维方式，改变人们的商业模式，影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代，“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念，他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义，还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期，在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注，相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年，Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年，大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年，Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今，是大数据发展的成熟阶段，越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度，一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村（1985－），男，山东临沂人，江苏省科学技术情报研究所实习研究员，从事电子政务相关工作。 - 115 -
老年护理事业的现状与展望
老年护理事业的现状与展望叶婷婷卜琴芳 上海顺昌医院 随着人们生活水平不断提高, 人类平均寿命普遍延长,人口老龄化与老龄问题成为当今世界一个 重要的社会问题, 发达国家和发展中国家都面临这一挑战。]人口老龄化与经济发展不平衡等给我国护理事业提出严竣的挑战。面对庞大的老年人队伍，如何提高老年护理水平，促进老年人的健康，提高老年人的生活质量，将是老年护理工作者面对的新课题。 一、我国老年护理的现状 （一）我国已经进入老龄化社会 2002 年,我 国60 岁以上的老年人已达1. 36 亿,占总人口的10. 47 %,预计到2020 年后,将达到人口老龄化的高峰,那时60 岁以上的老龄人口,将为2. 5 亿,占全国总人口总数的20 %以上[1]。根据1982 年联合国召开老龄问题世界大会时提出的“60 岁及60 岁以上的为老年人,占人口比例达到10 %以上即开始进入老龄 时代”的标准[2]，我国已经进入老龄化社会。我国 人口结构由成年型转向老年型，发展速度之快，老年人口之多，世界罕见。因此, 大力发展老年护理事业, 进一步加强老年护理工作,势在必行 （二）社会对于老年护理的需求对老年人的照料在我国目前主要有家庭养老、社区照顾和机构养老三种模式,以家庭养老为主体。帕森斯就曾指出:中国是一个“以家庭为本位”的社会,其间以家庭以及从中派生出的家族系统在整个社会中占有非同寻常的战略地位[3]。但随着需要赡养的老人急剧增加；计划生育使家庭小型化、核心化；农村地区青壮年人员外出就业；消费结构多元化的发展,传统的家庭养老服务功能日益弱化,一户家庭要照料4 位 老人,显得力不从心, 无论从老年人自身还是从照 顾者方面来说，都急需来自医疗、社区等方面的服务机构的支持和帮助。而社会化养老服务相对滞后,老年服务体系不健全,老年护理院、老年医院起步较晚,数量极少,很不适应新的形势。 （三）老年人对提高生活质量的要求随着老 年人口的增加和人类寿命的延长，如何提高老年人生活质量成为一个突出问题。因为生活质量是个多维的概念,至少包括躯体健康、自理能力、认知功能、心理健康、经济状况等, 仅仅延长生命而不提高生活质量是没有意义的。 (四)护理专业人员匮乏目前, 我国老年护理 的状况无论从护理专业在整个卫生领域的位置还是从今后护理专业在满足老年人口的护理需求来看, 我国的护理状况与发达的老年型社会国家还存在很大距离。按国际标准来算,我国大约需要专业护理人员220 万人,而国内从事养老护理的工作人员仅100 万左右，与实际需要量相比尚缺万人。不仅人员数量短缺, 而且在编不在岗的问题还存在, 非护理工作所占护理时间的问题也还没有解决。一方面需要照料护理的老年人越来越多, 另一方面, 重视病症, 特别是急症的治疗护理, 轻视人和综合护理的倾向依然存在[4]，护理毕业生只有少部分愿意选择从事 老年护理。通过对护理人员工作满意度的调查显示,很多的护士对工作不满意，护理人员老龄化，具有
浅谈大数据与统计
朱立人12118106 浅谈大数据与统计 在当今这个数据量极速膨胀的时代，大数据成为了炙手可热的名词。而统计在大数据这个时代中的作用更加的重要。大数据是一个大样本和高维变量的数据集合。针对样本大的问题，统计学可以采用抽样减少样本量，达到需要的精度。这在大数据时代实现了效率的提升这是尤为重要的。在统计工作中有两大特性，数量性和总体性。大数据时代不缺乏数量，重要的是我们需要通过数量来发现整体的规律，从而对大数据进行分析。 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上，大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般
网络大数据现状与展望
网络大数据:现状和展望 1引言 1.1研究和发展现状 近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT和通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同而对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会己经进入了大数据(hig Data)时代.大数据的涌现不仅改变着人们的生活和工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变. 一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器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川.网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace)中彼此交互和融合所产生并在互联网上可获得的大数据，简称网络数据. 当前，网络大数据在规模和复杂度上的快速增长对现有IT架构的处理和计算能力提出了挑战.据著名咨询公司IDC发布的研究报告，2011年网络大数据总量为1. 8 ZB，预计到2020年，总量将达到3 5 ZB. IBM将大数据的特点总结为3个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity).首先，网络空间中数据的体量不断扩大，数据集合的规模己经从UB}TB到了PB，而网络大数据甚至以EB和ZB(10z1)等单位来计数.IDC的研究报告称，未来十年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍以迎合50倍的
大数据增长.其次，网络大数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据.在现代互联网使用中，呈现出非结构化数据大幅增长的特点，至2012年 末非结构化数据占有比例达到互联网整个数据量的75%以上.这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新技术的不断涌现和使用.再次，网络大数据往往呈现出突发涌现等非线}h}状态演变现象，因此难以对其变化进行有效评估和预测.另一方而，网络大数据常常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，用户只有把 握好对数据流的掌控才能充分利用这些数据. 近几年，网络大数据越来越显示出巨大的影响作用，正在改变着人们的工作和生活.2012年11月《时代》杂志撰文指出奥巴马总统连任成功背后的秘密，其中的关键是对过去两年来相关网络数据的搜集、分析和挖掘②.目前，eBay的分析平台每天处理的数据量高达100 PB，超过了纳斯达克交易所每天的数据处理量.为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析③. 2012年的双十一，中国互联网再次发生了最大规模的商业活动:淘宝系网站的销售总额达到191亿元人民币.淘宝之所以能应对如此巨大的交易量和超高并发性的分析需求，得益于其对往年的情况，特别是用户的消费习惯、搜索习惯以及浏览习惯等数据所进行的综合分析. 网络大数据给学术界也同样带来了巨大的挑战和机遇.网络数据
浅谈大数据发展现状及未来展望
中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格雷（Jim Gray）指出大数据将成为人类触摸、理解和逼近现实复杂系统的