IMS-大数据分析对于中国医疗保险管理的价值

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为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；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

大数据分析在企业管理中的运用

大数据分析在企业管理中的运用 为什么会有在线管理报告 几家体量较大，月均超过100万元的客户在公司内部授权、各项流程审批的方面都比较齐全和完善。但是，年末盘点全年数据情况时发现，整年差旅消费支出的金额庞大。因为该家公司缺乏差旅管理，没有相对应的差旅报告，使得差旅负责人从中发现问题。事中环节，监控员工的差旅行为，事后环节，统计、分析差旅数据，便于更好的规范和管理员工的差旅习惯。 如图所示，公司在差旅费用管理的重点包括五项：合规、效率、透明、节省和满意度。其中合规性的占比最高，达到30%。合规是税务核查的重点，效率是指员工的工作效率、自动化的效率，人员的数量或重复性工作人员的变动快慢都与效率提高有着密切的关系。其次是透明和节省。既然要对差旅费用进行管控，那数据应透明，以便于进行可视化的管理。通过一系列的管控之后，再对管理效果进行评估，查看节省的费用以及员工的满意度。公司的差旅费用是企业人力资源成本之外的第二大可控成本，据相关统计，超过91%的财务管理者认为差旅在财务管理中很重要，只要对差旅行为进行管控，差旅的成本就会随之而下降。所以越来越多的企业开始对差旅数据进行监控和管理。 近年来，“大数据”已经成为街头巷尾热议的话题。数据化管理一方面可以帮助企业发现差旅方面的潜在问题，另一方面通过数据进行深入的分析，帮助企业优化并提升差旅管理的流程。对于企业，如何让数据服务于差旅管理，将成为一项特别重要的内容。携程商旅在2014年上线了在线报告，差旅负责人可以通过商旅的网站直接察看企业员工的出差情况，包括消费的概况、机票、酒店、火车票等相关的内容。刚上线时，使用的企业客户不多，但是随着越来越多的企业发现差旅管理的重要性之后，都开通了在线报告。

大数据时代的大数据管理研究报告

大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术

提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展

大数据及其智能处理技术

云计算环境下大数据及其智能处理技术 1、什么是大数据 “大数据”“是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。“大数据”首先是指数据体量(volumes) 大，指代大型数据集，一般在10TB 规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 IBM将大数据归纳未三个标准，即3V：类型（variety）、数量（volume）和速度（velocity）。其中类型（variety）指数据中有结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式；数量（volume）指收集和分析的数据量非常大；速度（velocity）指数据处理速度要足够快。 大数据对于悲观者而言，意味着数据存储世界的末日，对乐观者而言，这里孕育了巨大的市场机会，庞大的数据就是一个信息金矿，随着技术的进步，其财富价值将很快被我们发现，而且越来越容易。大数据本身是一个现象而不是一种技术，伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术，是系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术。 2、“大数据”的缘由 根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律），这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量，预计到2020年，全球将总共拥有35亿GB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍。这不是简单的数据增多的问题，而是全新的问题。举例来说，在当今全球范围内的工业设备、汽车、电子仪表和装运箱中，都有着无数的数字传感器，这些传感器能测量和交流位置、运动、震动、温

大数据存储和管理的技术分析

大数据：这是业内热门词汇，描述了企业大量积累、存储和挖掘大文件(400GB到TB级)的现象。随着信息的质量、种类和丰富性达到新的水平，大数据已经形成多年了。 大数据集的蔓延是由那些运行丰富的数据格式(如使用音频或视频文件)的企业或其积累充足的信息来从统计角度洞察市场(例如在社交媒体网络上保存帖子)的意愿而造成的。 对于企业来说，数据对于战略和业务连续性都非常重要。简言之，内容就是知识，所以内容就是王道。 大数据的承诺不是没有根据的。通过提供做决策的具体分析基础，生成洞察力以及从数据收集和总结中发现的新机会可以很容易支持公司的发展战略。然而，当务之急是大数据集容易消耗巨大的时间和成本，从而造成非结构化数据的雪崩。适当的IT 基础设施，即合适的存储解决方案的重要性不能被低估。如果没有合适的存储，就不能轻松访问或部署大量数据。 由于“大数据”现象已形成多年，首席信息官在当前阶段会问自己的问题就是：我如何平衡各种技术，以支持战略性存储并保护我的数据。” 找到正确的数据管理工具是有效数据保护措施不可或缺的一部分，要知道数据将继续存在，并在需要时变得有价值。

“组成高效的存储系统的因素是什么”这个问题在多样化中找到了答案。多样化是大数据管理“万全”方案的对立面。通过将数据与合适的存储系统相匹配，通过考虑何时、如何使用数据，企业机构可确保存储解决方案支持，而不是阻碍关键业务驱动因素(如效率和连续性)。通过这种方式，企业可自信地引领这个包含大量、广泛信息的新时代。 数据存储多样化：备份与归档 管理大数据的关键是制定战略，以高自动化、高可靠、高成本效益的方式归档数据。大数据现象意味着企业机构应对大量数据，以及各种数据格式的挑战。多样化作为有效方式而在各行各业兴起，是一种涉及各种产品来支持数据管理战略的数据存储模式。这些产品包括自动化、磁盘和重复数据删除、软件，以及备份和归档。支撑这一方式的原则就是：特定类型的数据坚持使用合适的存储介质。企业需要认识到，数据存储和保护并没有尚方宝剑；在现实中，需要一套与各种功能相匹配的解决方案。 大数据管理需要各种技术 首席信息官应关注的一个具体领域就是：备份和归档的方法，因为这是在业务环境中将不同类文件区分开来的最明显的方式。当企业需要迅速、经常访问数据，那么基于磁盘的存储就是最合适的。这种数据可定期备份，以确保其可用性。相比之下，随着

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

面向资源高效管理与可视化分析的检测大数据平台

面向资源高效管理与可视化分析的 检测大数据平台 刘朝阳1，李 越1，黄家怿1,2※，刘海峰1,2 （1.广州市健坤网络科技发展有限公司，广东 广州 510630；2.广东省现代农业装备研究所， 广东 广州 510630） 摘?要：随着国家对农药、兽药、化肥、饲料等农用物资监管力度的加强，使得农资检测需求明显增加，检测数据呈现出多源、高纬、异构等大数据特点。为满足大量农资现场抽检需求，提高检测效率，对发展农资快速检测技术提出了新要求。为了研究不同地区不同检测实验室记录的数据特征及相互关系，满足不同业务场景共性需求，以多源数据预处理、融合分析决策和可视化展示多平台协同分析技术为核心，构建可视化分析的检测大数据平台，为农业数据资源提供高效的管理策略。以全国13家检测机构在2011—2018年饲料检测数据为对象，应用大数据平台架构和关键技术，构建饲料检测大数据平台。通过饲料近红外光谱分析饲料蛋白质、水分含量和时间的变化规律，为饲料生产厂家提供生产建议。通过处理不同种类饲料的不同检测数据，证明该平台能有效提高数据处理效率，表明大数据技术可以为推动速测技术实用化发展提供新的解决途径。 关键词：农资；检测系统；大数据；分析策略 中图分类号：TP311:S23 文献标识码：A 文章编号：1673-2154（2019）03-0045-05 0?引言 随着国家对农药、兽药、化肥、饲料等农用物资监管力度的加强，农资检测的数据呈现出爆炸性增加态势。如何处理多源、高纬、异构等农业大数据，如何利用农业资源进行科学高效地管理，成为迫切需求，传统的管理手段和技术已不能满足目前我国农业发展的实际需要[1-3]。 目前，不同时期建设的种植、畜牧、农机等一系列应用系统并行存在，因缺乏统一顶层设计和数据规范，每个系统需要独立的服务器、存储和带宽资源，造成资源浪费和信息交换共享困难。在数据层面，存在数据孤岛，即缺乏顶层设计、数据标准不统一、数据理解缺乏共同的语言。在应用层面，存在应用孤岛，即各系统之间彼此独立、缺乏信息服务交换机制、信息不能交换共享。在业务层面，存在业务孤岛，即业务缺乏统一流程管控、存在断点、不能实现业务的完整顺利执行和处理。 为了打破农业信息资源的孤岛格局，更加高效地挖掘农业数据中的有效信息，设计并构建了面向资源高效管理与可视化分析的检测大数据平台，在近红外光谱技术的体系下对饲料农资进行数据分析。检测大数据平台批处理速度是开源Hadoop的10~100倍，是MPP的5~10倍，可以对从GB到PB级的数据量实现复制的查询和分析。此外，平台也具有可扩展性，用户可以通过增加集群节点数 收稿日期：2018-12-12 基金项目：广东省省级科技计划项目（2016A050503033）、广州市科技计划项目（201802030003、01704020072）。作者简介：刘朝阳（1986－），男，软件工程师，主要从事农业信息化建设方面研究。E-mail: 308542327@https://www.360docs.net/doc/7a16326531.html, ※通讯作者：黄家怿（1980－），女，高级工程师，主要从事农业信息化与智能装备方面研究。 E-mail: 2796426373@https://www.360docs.net/doc/7a16326531.html, 45