大数据产品体系
产品研发大数据齐套性科学管理系统
产品研发数据齐套性科学管理课程收益：1、全面认识产品数据（BOM、研发文档、图纸、研发过程数据、数据评审信息）的管理模式。
以大量案例与事例，认识研发、供应链、销售、客户服务与产品数据的联系，从而帮助企业理顺产品数据管理，制定和实施企业产品数据业务发展规划。
2、全面学习PART（零部件）、BOM（Bill Of Material,物料清单）、过程文档和技术文件等各类产品数据版本管理方法、流程、工作模板。
了解PLM系统中产品数据组织形式，了解产品数据管理IT化最佳实践。
3、重点掌握在IPD流程体系下的产品数据评审体系，以及产品数据准确性管理方法，并学习如何建立起产品数据齐套性管理方法，建立起企业产品数据高质、安全的长效解决机制。
4、掌握在企业建立系统完整的EC（Engineering Change,工程更改）流程体系、理顺控制产品数据变更与文档变更的关系。
了解PLM系统中EC流程最佳实践。
5、掌握面向客户、面向供应链的BOM结构设计原理，掌握优化产品制造和销售模式的BOM设计方法。
6、介绍如何配合产品研发流程的产品数据管理，产品数据业务发展方向。
以及相关PLM支撑系统介绍。
课程背景：产品数据为BOM、研发文档、图纸、研发过程数据、数据评审信息的整合和升华，产品数据管理是系统化的产品数据管理方法、流程、规范及其IT系统。
产品数据不但是产品研发过程和成果的记录，而且是企业ERP、CRM等IT系统的重要基础数据，对现代企业良好运转有重要影响。
尤其重要的是，产品数据是将员工个人技术和经验转化为企业技术资产的关键途径，使得企业正常经营和发展不依赖于少数员工。
产品数据管理是企业研发实现并行化和规范化提供支撑，是研发与供应链、销售、售后服务部门之间的桥梁和纽带。
产品数据管理为企业提高研发效率，改善研发与企业供应链及销售、售后服务等部门的协作，以及建立企业实现多开发中心、多制造中心，提基础平台。
为什么企业高度依赖员工个人技术和经验，一旦流失技术骨干就会严重影响企业经营？为什么研发工程师技术水平很高，但是在新产品投入批量生产后却发现图纸、清单错误百出，造成大量错货、错料，不仅导致大量经济损失，而且还导致恶劣的市场影响，使研发部门颜面扫地？为什么产品发生故障的原因，常常不是因为高难技术问题，而是源于一些简单的零部件？为什么类似的故障反复在不同产品出现？为什么技术更改总是丢三落四？为什么研发部门常常受到采购、制造、销售、售后服务部门指责，或与这些部门争执不休？企业技术文档如何建立评审体系？IT系统中的评审流程的形式？如何建立流程、模板、评审一体化的技术文档质量管理体系？什么样的文档管理系统才能支撑企业技术文档管理？怎样在企业建立EC变更流程？BOM变更时如何变更文档？为什么产品零部件版本混乱？版本常被误用？为什么研发申请的料号过多？甚至仅电缆、螺丝钉就有成千上万种？为什么研发工程师总是不愿意写文档、做清单？研发BOM（EBOM）、制造BOM（MBOM）、销售BOM（SBOM）的区别在？ODM产品面向多客户时，如何实现一套BOM解决多个客户需要？配置BOM形式，配置规则如何设计？本课程介绍了产品数据管理在现代企业产品研发、制造、销售和售后服务等核心管理链中的新地位和新作用，总结和提炼了产品数据电子化、IT化管理的新理论、新方法、新概念，结合大量案例详细介绍BOM、研发文档、图纸、研发过程数据、数据评审信息等各大种类产品数据，并提供了详细的业务流程、表单，具有很强的可操作性和实用性。
腾讯游戏大数据产品体系解密
五、数据可视化
数据可视化是大数据产品体系中至关重要的一环。腾讯游戏的数据可视化采 用了多种手段，包括图表展示、报告生成、数据大屏等，使得复杂的数据变得直 观易懂。这不仅有助于企业内部沟通协作，还可以方便地与外部合作伙伴分享数 据成果。
六、大数据在游戏优化中的应用
腾讯游戏的大数据产品体系在游戏优化中发挥了重要作用。通过分析用户行 为数据，可以了解用户的喜好和需求，进而针对性地优化游戏内容和玩法。例如， 根据用户活跃度、留存率、付费率等指标，可以判断游戏的吸引力程度，为后续 的版本更新和推广提供决策支持。
五、总结
从腾讯课堂的数据分析可以看出，中国在线教育平台用户规模庞大且活跃度 高，学习者主要集中在经济发达地区。用户更倾向于选择在线直播课程搭配课后 书法老师指导的模式进行学习，对艺术类和技能类课程的需求也在不断增加。
随着移动设备的普及和技术的发展，移动端在线学习也将成为未来的发展趋 势。
对于在线教育平台来说，要不断优化学习体验和功能设置，提高课程的品质 和学习效果。应积极探索新的应用模式和商业模式，以满足用户不断变化的需求 和市场的竞争态势。在未来发展中，中国在线教育平台还有着巨大的潜力和发展 空间。
同时，腾讯游戏的盈利模式也存在一些劣势：
1、同质化竞争严重：由于游戏行业的进入门槛较低，导致市场上同质化产 品众多，腾讯游戏在创新和差异化方面仍需加强。
2、政策监管风险：近年来，政府对游戏行业的监管力度逐渐加强，对游戏 内容和时长等方面进行了严格限制，这可能对腾讯游戏的运营产生一定影响。
3、海外市场拓展难度大：虽然腾讯游戏在海外市场取得了一定成绩，但与 国际巨头相比，其在海外市场的品牌影响力、产品创新和技术实力等方面仍有差 距。
根据研究结果，可以得出以下结论：
大数据标准体系
大数据标准体系大数据标准体系包括数据处理、数据整理和数据分析三个基础标准。
其中，数据处理标准包括总则、术语和参考模型等一级分类和数据元素值格式记法等二级分类。
数据整理标准包括元数据注册系统(MDR)的框架、分类、注册系统元模型与基本属性、数据定义的形成、命名和标识原则以及注册等六个部分。
数据分析标准包括XML使用指南和信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程等。
其中，GB/T -2000是信息技术大数据标准化指南，GB/T .1-/T .6-2009是元数据注册系统(MDR)的六个部分标准，GB/T -2007是XML使用指南标准，GB/T .1-/T .3-2009是信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程的两个部分标准。
此外，还有信息技术元模型互操作性框架的四个部分标准、信息技术元数据模块(MM)的框架标准、信息技术技术标准及规范文件的元数据标准、信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架标准、跨平台的元数据检索、提取与汇交协议标准、信息技术异构媒体数据统一语义描述标准以及信息技术大数据分析总体技术要求标准。
大数据标准体系的建立有助于促进大数据的开发和应用，并提高数据的可靠性和安全性。
各个标准的制定和实施，需要不断完善和更新，以适应不断发展的大数据行业需求。
数据访问和安全标准数据访问和安全是信息技术领域中非常重要的方面。
以下是一些相关的标准和指南。
GB/T -2008：该标准规定了数据元和数据元组的定义和表示方法。
GB/T -2005：该标准规定了数据交换格式。
GB/T -2006：该标准规定了数据元和数据元组的命名规则。
GB/T -2008：该标准规定了数据元和数据元组的元数据。
GB/T -2008：该标准规定了数据元和数据元组的元数据管理。
信息技术大数据分析过程模型参考指南：该指南提供了大数据分析过程模型的参考，并提供了一些实用的指导原则。
信息技术数据库语言SQL第1部分：框架：该标准规定了SQL语言的框架和基本规则。
大数据平台产品体系介绍
大数据平台产品体系介绍全面透视大数据平台的架构、能力与价值数据采集分析与挖掘可视化计算与存储•ETL •ESB•爬虫•Kafka•消息中间件•HDFS•Hbase•Hive•MapReduce•MPP•Spark Stream•Hadoop•人工智能•实时分析•离线分析•流式分析•Quick BI•UI 可视化平台•DX关联分析系统•DE根因分析系统基于大数据基础服务提供用户大数据采集、存储、计算能力；通过分析平台实现轻BI商业智能、人工智能服务，具备一站式数据应用能力。
大数据产品体系大数据平台产品架构大数据平台特点领先技术创新⚫专业实验室提供业界领先技术支撑⚫内嵌业界领先的分析技术和模型开放易集成⚫架构开放，支持构建应用百花齐放的局面⚫预置更加智能化/自动化的专项应用⚫自研系列产品，易提供定制工具，快速响应需求行业借鉴⚫商业模式洞察，创新模式快速响应⚫业界资源汇聚整合，行业经验共享安全可靠⚫专业的大数据平台建设和维护能力⚫电信级安全标准要求，保障系统数据安全低成本⚫X86化的计算云，存储云，缓解IOE 扩容带来的成本压力⚫集中化的采集、处理，解决烟囱式系统的冗余浪费BIG Data25%20%大数据交换汇集平台◆ETL、ESB、爬虫、Kafka、消息中间件原始数据源数据采集交换区大数据存储分散、种类多样化，时效性差异大多种技术手段，平台化系统，快速部署，统一监控管理为大数据应用提供全兼容数据存储任务流程调度操作控制流程控制转换流程数据抽取数据加载数据转换调度操作控制子任务Pyspider（互联网爬虫）Spark Streaming + kafka（流数据）大数据交换汇集ETL丰富的E T L构件库E T L界面及效果提高开发效率缩短周期➢图形化界面创建数据采集转换、抽取、清洗作业；➢支持智能采集；丰富的数据交换功能➢支持多种数据库、实时接口及库表交换、文件交换；➢支持全量、增量方式的数据捕捉方式；实现复杂数据处理➢零编码的数据处理产品;➢零编码图形化拖拽方式，完成数据抽取、转化、清洗设计；支持多种存储架构➢支持hadoop、Mpp、传统数仓多层次安全机制保障➢支持分级分域授权、三员分离；➢支持通道安全，支持SSL传输通道加密功能；➢支持数据加密，支持国密算法；➢支持交换全过程监控、审计，并提供邮件、短信预警功能；E T L 的监控管理单一业务的任务详情图形化展示任务执行日志任务运行情况变化曲线全方位洞察一项任务执行定义指定任务的报警规则定制指定任务的报警渠道指定报警信息的接收者根据需要控制告警规则的启用与关闭告警帮你随时把握任务异常可视化手段多角度作业监控作业执行状态与成功率监控对作业进行多角度排序ETL 任务执行一览无余四方伟业互联网爬虫工具是一个集成在数据模块下的自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问网页与相关的链接，获取所需要的信息，无需安装任何软件，挖掘互联网数据、配置规则简单（支持循环翻页、集合、点击事件、模拟账号登录）支持分布式采集、定时循环采集、有效的防范IP被封，支持采集数据导出，并且能够对接各种主流存储结构的面向主题爬虫。
大数据知识体系结构
大数据知识体系结构一、引言随着信息技术的迅速发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据的应用已经深入到各个行业和领域，对社会经济的发展和个人生活的改变产生了重要影响。
为了更好地理解和应用大数据，构建一个完整的大数据知识体系结构是必不可少的。
二、大数据概述2.1 什么是大数据大数据是指规模巨大、来源广泛、类型多样的数据集合。
它具有三个关键特征：高维度、高速度和高价值密度。
大数据的处理需要运用各种数据分析技术和工具，以从中挖掘出有价值的信息。
2.2 大数据的应用领域大数据的应用涵盖了许多领域，包括但不限于金融、医疗、交通、电商和社交媒体等。
通过对大数据的分析和挖掘，我们可以发现潜在的商机、改善服务质量、提高效率等。
三、大数据知识体系结构大数据知识体系结构包括数据收集、数据存储、数据分析和数据应用四个主要部分，下面将对每个部分进行详细介绍。
3.1 数据收集数据收集是大数据处理的第一步，它包括数据源的选择、数据的获取和数据的清洗等环节。
3.1.1 数据源的选择在数据收集过程中，我们需要选择合适的数据源。
数据源可以是传感器、社交媒体、互联网等。
对于不同的领域和应用，选择合适的数据源非常重要。
3.1.2 数据获取数据获取是指从选择的数据源中获取数据。
数据获取可以通过API接口、网络爬虫、传感器等方式进行。
在数据获取过程中，需要注意数据的完整性和准确性。
3.1.3 数据清洗数据清洗是指对获取的原始数据进行预处理，剔除噪声、处理缺失值、去除异常值等。
数据清洗是保证后续分析准确性的重要步骤。
3.2 数据存储数据存储是指将清洗后的数据进行持久化存储，以供后续的分析和应用使用。
3.2.1 数据库选择在选择数据库时，需要考虑数据的类型、访问速度、安全性、扩展性等因素。
常见的数据库包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等。
3.2.2 数据仓库数据仓库是指将不同数据源的数据进行集成和整理，形成一个统一的数据存储。
大数据时代化工产品营销体系构建研究
大数据时代化工产品营销体系构建研究【摘要】本篇文章探讨了在大数据时代下，化工产品营销体系的构建与优化。
首先介绍了大数据在化工产品营销中的应用，然后分析了现有的化工产品营销体系构建情况。
接着探讨了基于大数据的化工产品营销体系构建方法，并通过案例分析展示了大数据驱动的实践。
最后对化工产品营销策略进行了优化，并总结了大数据时代对化工产品营销体系的影响。
文章最后展望未来发展趋势，并提出相应建议。
本研究旨在为化工企业提供更有效的营销解决方案，以适应大数据时代的快速变化和挑战。
【关键词】大数据、化工产品、营销体系、研究、构建、应用、现状分析、方法探讨、案例分析、实践、策略优化、影响、展望、建议、结论总结。
1. 引言1.1 研究背景随着大数据技术的快速发展和应用，化工行业也逐渐意识到大数据在产品营销中的重要性。
传统的化工产品营销模式已经无法满足市场需求，而基于大数据的产品营销体系构建则成为了化工行业发展的必然选择。
研究者们开始关注大数据对化工产品营销体系的影响，探索如何利用大数据技术来提升产品销售和市场竞争力。
化工行业是一个典型的传统制造产业，产品种类繁多，市场需求波动较大。
传统的产品营销模式主要依靠经验和市场调研来制定销售策略，但这种方式已经无法适应当前快速变化的市场环境。
大数据技术的引入为化工产品营销带来了新的思路和方法。
通过收集和分析海量数据，化工企业可以更准确地了解市场需求，优化产品组合，精准推送产品，提升销售效率和客户满意度。
研究大数据在化工产品营销中的应用具有重要的理论和实践意义。
了解大数据技术的特点和优势，探索如何将大数据应用于化工产品营销体系构建，可以帮助化工企业更好地把握市场机遇，提高产品竞争力，实现可持续发展和创新发展。
1.2 研究目的本研究旨在探讨大数据时代如何应用于化工产品营销体系的构建，并通过案例分析和理论探讨，探讨大数据对化工产品营销的影响和优化策略。
具体目的包括：1. 分析大数据在化工产品营销中的应用现状，了解目前行业趋势和发展方向。
阿里云大数据产品体系介绍
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
大数据生态系统概念组成
大数据生态系统概念组成（一）大数据生态系统的提出大树据时代已经到来，人们对于大数据对整个社会所起到的推动作用已经逐步认识到，但大数据的应用需要整个系统的运作，需要数据的获取渠道，数据的分析工具，数据分享的平台，数据分析人员等。
因此，大数据要得以应用发展，必须建立大数据生态系统。
随着大数据相关企业的迅速崛起以及社会对大数据信息的需求推动，大数据产业正在逐步形成一个完整的体系，从数据产生到数据输出的全过程，各个环节环环相扣，这一过程称之为大数据生态系统。
IBM架构师对大数据生态系统进行了简单描述，提出大数据生态系统就是数据的生命周期，即数据采集、存储、查找、分析和可视化的过程。
（二）大数据生态系统的组成结构CTOCTO发布的大数据生态图谱"将数百家大数据公司和IT企业从产品和商业模式划分为2种，从中我们可以看到大数据的生态结构，以及其中各个环节的发展状况和市场热点)从图谱上来看，大数据产业可以划分为*大类：大数据基础设施&大数据分析类&大数据应用类&大数据数据源类&跨基础设施分析&开源软。
大数据的概念目前被炒得非常火暴，但大数据应用还不甚成熟，大数据市场仍处于初级阶段，但大量的创业者已经涌入其中，不少企业经历了失败，但也有不少企业取得了可观的成果。
在竞争过程中，市场在逐步走向整合，IT巨头在现阶段已经开始了收购大战，市场在竞争中，逐步走向成熟，大数据的价值即将接受实践的检验。
（三）大数据生态系统的构建措施大数据生态系统的构建对于企业的未来发展具有决定性的作用，未来市场竞争将更趋于信息化科学化，企业决策将依靠大量的量化信息。
当然要建立大数据生态系统需要耗费企业大量的资源，由于目前技术还不是很稳定，整个社会的数据环境还不甚好，企业构建大数据生态系统存在较大的风险)但提前做好准备，为未来搭建一个坚实的基础是很有必要的。
首先，要培养企业的数据文化，建立数据思维模式，充分理解数据作为一种资源对企业的重要性。
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规则体系 科研队列数据集(脱敏)
机器学习 大数据可视化/全程追溯
数据开放（APIs）
Hale Waihona Puke RDR……信息化HIS
EMR
LIS
PACS
RIS
……
1、大数据基础平台
数
据
区域卫生数据库
源
转 换 层
医疗服务数据库
其他数据库
实时同步
大数据实时同步转换平台BDF
接口数据
Web service
YARN / Hadoop集群 / HDFS
基于医疗卫生大数据驱动下的新架构——两大中台支撑 兼前顾后 快速迭代 及时应用
数据 应用 前台 业务 中台
数据 中台
数据 集成
临床决策支持大数据平台 区域卫生大数据智能决策系统
临床科研大数据挖掘分析平台 医学影像大数据智能分析平台
大数据驾驶舱 医疗物联网大数据平台
患者健康画像
电子病历语义检索浏览 大数据商业智能分析平台
认证授权
动态配置审计日志
实现负载均衡
对消息内容处理可实现图形化操作，修改配置无需重启
api监控情况图表展示
实现限流策略
3、临床决策支持大数据平台 对大数据基础平台中的海量数据进行挖掘分析和提供大数据推荐服务，以此为依托向医院各场景各终端用户提供各种 智能应用服务，满足高级别的电子病历分级、互联互通、智慧医院评价工作对临床决策支持的要求
GIS地理信息服务平台
……
疾病数据模型 涵盖诊疗全流程
医卫运营数据模型
数据结构化
数据标准化
数据质量分析系统
统一身份认证
主数据管理 ESB
疾病诊疗过程指标 患者分类模型
数据自动化 动态数据屏蔽
患者主索引
知识 中台
技术 中台
CDR
大数据实时计算存储平台 大数据实时同步转换平台
医学知识图谱 模型算法
NLP/知识图谱引擎 大数据中间件 人脸识别
• 病历语义分析 • 医学知识图谱 • 患者健康画像 • 临床决策支持 • 人工智能审方
……
4、区域卫生大数据智能决策系统
AI应用区别于传统BI，AI对数据的分析不仅仅是简 单的两类数据的关联关系，而是海量多维数据的相 互关系，最终通过学习得出自己的结论并预测分析， 而BI则是呈现数据统计结果为结论提供支持
具有多数据源、多种格式的大数据集群能力，监控模型的训练及运行状况，通 过可自定义的规则链，从数据采集，传输存储，数据服务和数据应用四个层面 控制，并支持不断升级改进，保证模型的精准性和可靠性
5、临床科研大数据挖掘分析平台
科研人员通过电子病历语义检索浏览系统或者临床试验数据采集系统获得其所 关心的患者、病历、临床试验数据后，可自动导入到平台，并创建、管理、跟 踪个人的科研课题，最后研究对象的所有回顾性和前瞻性研究数据，可进行特 征筛选导出成参数分析所需的数据格式，并进行深度挖掘分析得出科研成果
实时流处理
集
存
群
储
监
计
控
算
层
数据仓库
分布式关系数据库BDB
分布式NoSQL
索引库
配 置
管
BI
查询Service
理
业
务
即席查询
层
数据可视化 / 决策支持
RESTful API
运营报表/分析
开放API
2、医卫服务总线ESB
区域医疗健康信息平台对外服务的统一入口，信息处理技术的核心，全面支持互联互通等级测评
6、医学影像大数据智能分析平台
7、医卫大数据驾驶舱 针对不同的用户对象和不同的业务需求定制开发，通过静态、动态、图形等多种形式，提供科学、准确、实时、直观的全景运营数据分析
8、物联网大数据平台
将接入的医疗物联网设备数据和其他院内数据一起运用多种大数据算法进行数 据分析与挖掘，为患者健康安全管理、临床辅助、设备管理构建人工智能服务