医疗大数据、智慧健康主题汇报PPT
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智慧医疗 ppt
2 . 发展背景
P（政治环境）
政府积极推动医改，医疗投入巨大 ：到 2020 年，建立覆盖城乡居民的基 本医疗卫 生制度。3 年内各级政府预计投入8500 亿 元。 ▫ 医改政策加快数字医疗信息化的进程
E（经济环境）
全球经济危机的大背景下，中国经济依然保 持稳定的增速 ▫ 中国出台的四万亿拉动内需 的投入
在远程智能医疗方面，国内发展比较快。比如， 可实现病历信息、病人信息、病情 信息等的实时 记录、传输与处理利用。
按照本世纪的前10年中国健康医疗市场年
03 均超过10％的速度，预计到2020年，中国 会成为全球仅次于美国第二大医疗市场。
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05 随着移动互联网的发展，未来医疗向个性化、移动 化方向发展，到2015年超过50% 的手机用户使用 移动医疗应用。
智慧一体化解决方案
智慧医疗 ppt
单位：大数据智慧单位
目录
，一切困难都会过去。 是的一切困难都会过去，迎 来的是那一缕热情奔放的阳光！洒向成功者的心间！这 一切也都会过去，如过眼云烟，浮光掠影，但是这所有
的儿一 无切忧都无会虑悄，然微而风去中吗小？树我微在微问摇，晃云，0无好1 语像，在草说萋：萋不，是智鸟的 慧医疗概述
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T（技术环境）
东软自主研发的部分医疗设备已可与国外产 品媲美，且是国内唯一一家CT 率先通过了 美国的FDA 和欧洲的CE 认证，并突破了重 大医疗设备不能出 口的瓶颈
S（社会环境）
中国正在逐渐步入老龄化社会 ▫ 人口学特征 与疾病谱不断发生变化（15％的人处在疾病 状态中，70％的人 处在“亚健康”状态）
1 . 现状分析
总体来说，中国处在第一、二阶段向第三阶段发展的阶段，还没有建立真正意义上 的CPOE。
智慧医疗发展趋势分析报告PPT
提高医疗质量和效率
为医生提供更好的工具
智慧医疗能够通过智能化技术提高医疗服务 的精准度和效率，降低医疗成本。
智慧医疗为医生提供更好的诊断和治疗工具 ，提高医生的工作效率和诊断准确率。
提高公共卫生监测和预 警能力
更好地满足居民健康需 求
Байду номын сангаас
智慧医疗能够通过大数据技术提高公共卫生 监测和预警能力，有效应对突发公共卫生事 件。
域共享。
智能诊断
利用人工智能技术辅助医生进 行疾病诊断，提高诊断准确率
。
智能化管理
实现医院内部资源的智能化管 理，提高医院运营效率。
智慧医疗在公共卫生中的应用场景
01
02
03
疫情监测与预警
利用大数据技术对疫情进 行实时监测和预警，为防 控决策提供支持。
健康管理
为居民提供个性化健康管 理服务，提高居民健康水 平。
采用智能传感器、可穿戴设备等，实现医疗 数据的实时采集、分析和处理，为医生提供 准确的诊断和治疗方案。
智慧医疗的部署方案与选择
安全性考虑
智慧医疗系统的部署必须充分考虑 数据的安全性和隐私保护，采用先 进的加密技术和安全认证机制。
系统整合
应整合不同的系统和数据来源，实 现信息的互通互联和共享交换，提 高医疗服务的整体效率和质量。
03
移动化
随着移动设备的普及和移动互联网的 发展，移动医疗也将成为未来的重要 趋势。
智慧医疗应用的未来拓展方向
拓展应用领域
智慧医疗的应用领域将不断扩 大，从医院内部扩展到社区、 家庭、健康管理等领域，覆盖 更广泛的人群和医疗服务需求
。
个性化服务
未来的智慧医疗将更加注重个性 化服务，为每个患者提供量身定 制的医疗服务，提高治疗效果和 患者满意度。
智慧医疗PPT演示课件
智慧医疗通过运用信息技术，整合医疗资源，实现医疗服务 的高效便捷和个性化，改善患者就医体验，提升医疗服务的 可及性和公平性。
智慧医疗的背景与发展
背景
随着社会老龄化、慢性病增多等问题的不断加剧，传统医疗模式已经难以满 足人们对高质量医疗服务的需求。同时，信息技术的不断发展也为智慧医疗 提供了可能。
发展
政府将加大对智慧医疗的支持力度，推动智 慧医疗的普及和应用，为智慧医疗的发展提 供更加广阔的空间。
THANK YOU.
应用效果
爱尔眼科已在多个地区得到应用，并已成为国内最大的 眼科连锁医疗机构之一。
05
智慧医疗的挑战与未来发展
智慧医疗面临的挑战
技术挑战
智慧医疗依赖于大数据、人工智能、物联网等多种技术，如何整 合这些技术，并实现医疗应用场景的适配和优化是一个挑战。
数据安全和隐私保护
智慧医疗的核心依赖于大数据的收集和处理，但如何在确保数据 准确性和有效性的同时，保护患者隐私和数据安全是一大挑战。
云计ห้องสมุดไป่ตู้技术
云计算技术为智慧医疗提供了高效的计算和存储资源，使得 医疗数据可以集中管理和处理，提高了医疗服务的效率和质 量。
人工智能与机器学习
人工智能技术
人工智能技术可以处理海量的医疗数据，通过模式识别等技术对病情进行诊 断，并制定出最佳的治疗方案。
机器学习技术
机器学习技术可以对大量的医疗数据进行学习，不断提高诊断和治疗方案的 精准度和效率。
2023
智慧医疗ppt演示课件
目录
• 智慧医疗引言 • 智慧医疗的技术基础 • 智慧医疗的应用场景 • 智慧医疗的实践案例 • 智慧医疗的挑战与未来发展 • 结语
01
智慧医疗引言
智慧医疗的背景与发展
背景
随着社会老龄化、慢性病增多等问题的不断加剧，传统医疗模式已经难以满 足人们对高质量医疗服务的需求。同时，信息技术的不断发展也为智慧医疗 提供了可能。
发展
政府将加大对智慧医疗的支持力度，推动智 慧医疗的普及和应用，为智慧医疗的发展提 供更加广阔的空间。
THANK YOU.
应用效果
爱尔眼科已在多个地区得到应用，并已成为国内最大的 眼科连锁医疗机构之一。
05
智慧医疗的挑战与未来发展
智慧医疗面临的挑战
技术挑战
智慧医疗依赖于大数据、人工智能、物联网等多种技术，如何整 合这些技术，并实现医疗应用场景的适配和优化是一个挑战。
数据安全和隐私保护
智慧医疗的核心依赖于大数据的收集和处理，但如何在确保数据 准确性和有效性的同时，保护患者隐私和数据安全是一大挑战。
云计ห้องสมุดไป่ตู้技术
云计算技术为智慧医疗提供了高效的计算和存储资源，使得 医疗数据可以集中管理和处理，提高了医疗服务的效率和质 量。
人工智能与机器学习
人工智能技术
人工智能技术可以处理海量的医疗数据，通过模式识别等技术对病情进行诊 断，并制定出最佳的治疗方案。
机器学习技术
机器学习技术可以对大量的医疗数据进行学习，不断提高诊断和治疗方案的 精准度和效率。
2023
智慧医疗ppt演示课件
目录
• 智慧医疗引言 • 智慧医疗的技术基础 • 智慧医疗的应用场景 • 智慧医疗的实践案例 • 智慧医疗的挑战与未来发展 • 结语
01
智慧医疗引言
医院医疗健康汇报动态PPT模板(图文)课件
点击输入标题文本
点击输入本栏的具体文字，
简明扼要的说明分项内容。
Q2
点击输入标题文本
点击输入本栏的具体文字，
简明扼要的说明分项内容。
Q3
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简明扼要的说明分项内容。
Q4
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简明扼要的说明分项内容。
18
工作计划
Work plan
医学医药、病情分析、医疗器械、工作计划、工作总结、述职报告
4
项目概况
Project overview
您可以点击文字框输入您的描述说明，或者通过复制粘贴，在此录入上述图表的综合描述说明。您可以点击文字框 输入您的描述说明，或者通过复制粘贴，在此录入上述图表的综合描述说明。
输入标题
Put your text about this part related goes here. Put your text about this part
输入标题
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5
项目概况
点击输入标题文本 02
点击输入本栏的具体文字， 简明扼要的说明分项内容。
点击输入标题文本 01
点击输入本栏的具体 文字，简明扼要的说 明分项内容。
8
市场透视
Market perspective
医学医药、病情分析、医疗器械、工作计划、工作总结、述职报告
9
市场透视
Market perspective
点击输入标题文本
点击输入本栏的具体文字，简明 扼要的说明分项内容。
智慧医疗PPT演示课件
数字化手术室： 软件集成：HIS、PACS、EMR、LIS、医嘱、手麻等。 手术室设备集成：导航系统、内窥镜、显微镜、灯床塔臂等。 高清手术示教：指挥中心、分控中心、示教中心等。 手术室内部业务：术中过程化管理（术前、术中、术后）。 手术连台、患者家属知情管理、内部耗材的管理等。
区域医疗 协作系统
*
临床医疗业务系统（一）—数字化手术室
*
解决方案特性： 覆盖术前、术中、术后的围手术期全业务管理和环节质控。 基于电子病历的临床信息一体化集成，支持手麻病历文书电子归档，提供手术分级管理。 无缝接入监护仪、麻醉呼吸机、输液泵、导航仪等医疗设备。 提供术中医嘱、术后计费，高值耗材零库存管理与使用跟踪。
*
智慧医疗平台建设目标
*
03
03
我国各地各类医疗云平台布局全面、层次丰富，在建设主体和运营模式上也形成了政企合建、市场运营的良好局面。我国智慧医疗云平台的构建主要是以人口信息数据库、电子病历数据库和电子健康档案数据库等 三大数据库为支撑，并通过平台支持公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品供应和综合管理等六大类业务应用，正逐步形成国家、省、地市和县的四级区域人口健康信息平台。
智慧的医疗： Geisinger Health System 位于宾夕凡尼亚州的这个领先的、完全集成的提供商通过先进的HER系统，利用其10年的丰富经验，建立了一个全面的临床信息仓库，帮助医生提供最佳实践病人护理，并支持医疗研究。
100万人 访问
*
以大型关系型数据库作为数据和图像的存储管理工具，是集医学影像的采集、传输、存储、查询、诊断、报告、综合信息管理等于一体的综合应用系统。采用DICOM3.0国际标准设计，以高性价比服务器及存储设备构成硬件支持平台。
区域医疗 协作系统
*
临床医疗业务系统（一）—数字化手术室
*
解决方案特性： 覆盖术前、术中、术后的围手术期全业务管理和环节质控。 基于电子病历的临床信息一体化集成，支持手麻病历文书电子归档，提供手术分级管理。 无缝接入监护仪、麻醉呼吸机、输液泵、导航仪等医疗设备。 提供术中医嘱、术后计费，高值耗材零库存管理与使用跟踪。
*
智慧医疗平台建设目标
*
03
03
我国各地各类医疗云平台布局全面、层次丰富，在建设主体和运营模式上也形成了政企合建、市场运营的良好局面。我国智慧医疗云平台的构建主要是以人口信息数据库、电子病历数据库和电子健康档案数据库等 三大数据库为支撑，并通过平台支持公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品供应和综合管理等六大类业务应用，正逐步形成国家、省、地市和县的四级区域人口健康信息平台。
智慧的医疗： Geisinger Health System 位于宾夕凡尼亚州的这个领先的、完全集成的提供商通过先进的HER系统，利用其10年的丰富经验，建立了一个全面的临床信息仓库，帮助医生提供最佳实践病人护理，并支持医疗研究。
100万人 访问
*
以大型关系型数据库作为数据和图像的存储管理工具，是集医学影像的采集、传输、存储、查询、诊断、报告、综合信息管理等于一体的综合应用系统。采用DICOM3.0国际标准设计，以高性价比服务器及存储设备构成硬件支持平台。
医疗大数据PPT课件
众包科学
医疗众包领域最知名的公司当 属社交网站PatientsLikeMe， 该网站允许用户分享他们的治 疗信息，用户也能从相似的患 者的信息中发现更加符合自身 情况的治疗手段。作为一个副 产品，PatientsLikeme还能基 于用户自愿分享的数据进行观 测性实验。(传统方式的临床实 验通常非常昂贵)
处理过程及传输的实时化、及时化
大数据技术未来在医疗领 域的应用会越来越多，许 多服务都需要实时的统计 分析结果，为决策提供支 持。处理过程及传输的实 时化、及时化是未来大数 据技术在医疗领域发展的 重要趋势之一
大数据在医疗领域的具体应用
基因组学
基因测序的成本在不断降 低，同时产生着海量数据。 通过高级算法和云计算来 加速基因序列分析，让发 现疾病的过程变得更快、 更容易和更便宜。戴尔公 司也为两个医疗研究中心 提供计算力，根据每个孩 子的不同基因信息，制定 专门的小儿癌症治疗方案。
感谢聆听
不足之处请大家批评指导
Please Criticize And Guide The Shortcomings
演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
提供越来越多个性化的服务
利用“大数据”，公共卫生研 究机构能够更早地预测即将爆 发的传染病及其传播范围和规 模。对于个体而言，大数据就 是全数据，通过集中全部诊疗 信息、体检信息形成个体的全 健康档案，可以使患者得到更 有针对性的治疗方案
催生新的业务模式和服务模式
除了一般的为诊断提供支持服务外， 运用大数据技术还可以解决“看病 难”的问题，例如通过“云计算+ 大数据”就可以相助其成通过网络 平台，患者可以实现网络预约、异 地就诊、医疗保险信息即时结算;医 疗机构之间能够实现同级检查结果 互认，节省医疗资源，减轻患者负 担。大数据技术在医疗领域将不断 催生新的业务模式和服务模式
智慧医疗PPT演示课件ppt
大数据技术
医疗数据收集
通过数据采集、交换、存储等技术，实现海量医疗数据的收集与 整合。
数据处理与分析
利用数据挖掘、机器学习等技术，对医疗数据进行深度处理与分 析，提供诊断与治疗的参考依据。
数据安全与隐私保护
保障医疗数据的安全与隐私，防止数据泄露与滥用。
云计算技术
01
02
03
云端存储与计算
通过云计算技术，实现医 疗数据的云端存储与计算 ，提高数据处理效率。
根据需求分析结果，进行系统的设计和开发 。
试点应用
全面推广
在部分医院或地区进行试点应用，对系统进 行实际验证和优化。
在试点成功的基础上，逐步推广到更多医院 和地区，实现智慧医疗的全面覆盖。
04
智慧医疗的实践案例
北京协和医院智慧医疗建设案例
背景介绍
北京协和医院作为国内知名的 综合性医院，近年来致力于智 慧医疗建设，旨在提高医疗服
智能药物研发
利用人工智能技术，加速 新药研发进程，提高药物 研发效率。
物联网技术
设备连接与数据采集
01
通过物联网技术，实现医疗设备、传感器等设备的连接与数据
采集，实时监测患者健康状况。
远程监控与管理
02
利用物联网技术，实现设备的远程监控与管理，提高设备使用
效率。
智能穿戴设备
03
借助物联网技术，开发智能穿戴设备，方便患者随时随地监测
建设内容
该案例介绍了上海瑞金医院在智慧医疗方面的主要建设内容，包 括智能预约、电子病历、智能化诊疗决策支持、远程医疗等。
实施效果
通过智慧医疗建设，上海瑞金医院实现了医疗服务质量的提高、诊 疗效率的提升以及患者满意度的提高。
【精品】2019年大健康人工智能百度医疗AI大数据报告PPT(获奖作品)图文
针对上述问题，倡导价值医疗、优化资源配置，正在成 为医疗行业发展趋势。医疗卫生系统在向以人为本的整 合型医疗卫生服务体系演进，力求实现“无处不在的医 疗”、“全生命周期关怀”及“精准医疗”。医疗健康 服务在逐步引入数字化技术，从满足基础功能需求向提 升个性化、智能化诊疗服务体验发展。其中，人工智能 技术已在医疗行业进行诸多探索，未来将呈现巨大应用 发展潜力。
3. 医疗AI发展模式探索...................................................................................................................... 48 3.1 医疗AI需求及供给模式分析................................................................................................... 49 3.2 医疗AI需求及供给关系思考................................................................................................... 50 3.3 医疗AI需求方发展路径建议................................................................................................... 51 3.4 医疗AI供给方发展路径建议................................................................................................... 52
3. 医疗AI发展模式探索...................................................................................................................... 48 3.1 医疗AI需求及供给模式分析................................................................................................... 49 3.2 医疗AI需求及供给关系思考................................................................................................... 50 3.3 医疗AI需求方发展路径建议................................................................................................... 51 3.4 医疗AI供给方发展路径建议................................................................................................... 52
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非结构化大数据分析手段
健康大数据云服务丰富智能硬件用户体验
智能家用医疗健康检测设备未来趋势
流感趋势预测
• 2008年，谷歌推出了其著名的流感趋势网站 （/flutrends）。该网站假定的前提是：如 果用户患上了流感，则他们会搜索更多同流感相关的信息。如 此一来，如果对任何一个国家或地区有关流感的搜索量进行统 计，就能较好推断出某个国家或地区是否正爆发流感。
Machine / Sensor
Call Log
Log
Apps
半结构化/非结构化数据
什么是大数据？
何
1Byte = 8 Bit
为
1KB = 1，024 Bytes
1MB = 1，024 KB = 1，048，576 Bytes
1GB = 1，024 MB = 1，048，576 KB = 1，073，741，824 Bytes 1TB = 1，024 GB = 1，048，576 MB = 1，099，511，627，776 Bytes
计算机大数据算法--关联规则
• 关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一 个数据项的出现推导出其他数据项的出现
• 关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客 户的需求。
• 例如淘宝可以根据用户浏览、购买等习惯推测人群分类，如孕妇、 电脑爱好者等。
计算机大数据算法--回归分析
临床操作： • 比较效果研究 • 临床决策支持系统 • 医疗数据透明度 • 远程病人监控
付款/定价 ： • 自动化系统 • 基于卫生经济学 和疗效研究的定 价计划
研发： • 预测建模 • 提高临床试验设计的统计工具和算法 • 临床实验数据的分析 • 个性化治疗 • 疾病模式的分析
机器学习
聚类分析
数据中心，强大支撑
1. 服务和保障 2. 业务技术支持 3. 使用案例
中国科学院计算技术研究所烟台分所数据中心是具有 国内一流标准的网络数据中心，拥有高速光纤线路、完备 的网络环境以及专业化的网络管理技术。为客户提供便捷、 高质量的服务。
拥有一流的设施和先进的网络设备，在为您提供高质 量的IT服务的同时为您节省了时间和成本，为企业E时代的 发展成功提供坚实基础。
• 神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分 布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、 不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点 十分适合解决数据挖掘的问题。
• 虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使 用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的 学习及决策过程。
租赁托管服务
服务器整机租赁
为中小企业、创业团队，提供高性能服务器 的整机租赁服务，烟台分所能够提供主机、 电力、网络、环境的可靠保障，为企业的研 发、生产等提供有力保障。
&
服务器托管
利用烟台分所数据中心的机柜空间，为企业 自行采购的服务器等设备提供托管服务，能 够提供可靠的电力、网络、环境服务。
• 可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中。 • 如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根
据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。
计算机大数据算法--聚类算法
• 聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和 差异性将一组数据分为几个类别
• 属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相 似性很小，跨类的数据关联性很低。
医疗大数据&智慧健康
目录
一．什么是大数据？ 二．大数据&医疗 三．数据中心，强大支撑
大数据
1. 什么是大数据？ 2. 大数据时代的爆炸增长 3. 大数据的战略影响
电影《点球成金》
数据本质是生产资料和资产
VS
不可再生资源
数据
什么是数据？
Web Clickstream
DOC / Media
Social Media
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金，从海量数 据中挖掘稀疏但珍贵的信息；
• 价值密度低，是大数据的一个典型特征；
大数据的价值
推动经济转型发展的新动力
重塑国家竞争优势的新机遇
提升政府治理能力的新途径
大数据的战略影响
• 大数据是21世纪的 新石油，将与陆海空天 一样象征国家的主权
成为国家主权的
新疆域
• 事实上，谷歌的这项统计数据被证实很有效。谷歌的相应数据， 同美国疾病控制与预防中心(CDC)等政府机构所统计的数据非常 接近（97%）。在某些情况下，谷歌甚至能够比CDC提前一周 预测出哪些地区将爆发流感。
流感趋势预测
流感趋势预测
计算机大数据算法
• 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。 • 大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的
数据没有办法在可容忍的时间下使用常 规软件方法完成存储、管理和处理任务
美国国会图书馆藏书 （151，785，778册）
中国国家图书馆：2631万册
1EB = 4000*美国国会图书馆存储的信息量
大数据是如何产生的？
大数据的来源
信息世界、物理世界、人类社会(CPH) 三元世界彼此融合、交互映射形成大数据
• 2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据 相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家战略。奥巴马 政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”。
• 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。
• 大数据就是“未来的新石油”。
数据中心概况
计算 能力
• 配备500余台高性能服务器，总计算能 力达到60万亿次浮点运算/秒。
存储容量
• 存储容量达到2.2PB，能提供海量数
据的存储及备份。
分布式架构
• 提供分布式、高可靠的高性能计 算和海量数据存储。
数据中心介绍——硬件配置
基础网络
供电设施
运行环境
安保消防
数据中心介绍——环境设施
第一台计 片
算机
人工管
ENIAC面 理
世
磁盘被 发明， 进入文 件管理 时代
GE公司发 明第一个网 络模型数据 库，但仅限 于GE自己 的主机
IBM E.F.Do dd提 出关系 模型
SQL
SQL语 言被发 明
关系型 数据库
ORACL E发布第 一个商 用SQL 关系数 据库， 后续快 速发展
数据仓库
程等信息有了很强的关联性。
大数据——Velocity 速度
• 实时数据流处理的要求，是区别大数 据引用和传统数据仓库技术，BI技术 的关键差别之一；
• 1s 是临界点，对于大数据应用而言， 必须要在1秒钟内形成答案，否则处 理结果就是过时和无效的；
大数据——Value 价值
为了一点金子，需要保存全部沙子
度
1YB = 1，024 ZB = 1，208，925，819，614，629，174，706，176 Bytes
量
什么是大数据？
《红楼梦》含标点87万字
（不含标点853509字） 每个汉字占2个字节： 1汉字=16bit = 2*8位=2bytes 1GB ≈ 671部红楼梦 1TB ≈ 631，903 部 1PB ≈ 647，068，911部
1970 1974 1979
1991
2001 2003 2008 2011
数据管理技 术历经人工 管理、文件 管理、数据 库管理等时 代，大数据 技术的出现 使该领域进 入了一个新 的发展阶段
大数据是“未来的新石油”
• 2012年，世界上存储的数据达到1.5ZB（约1亿TB）字节， 如果把这些数据全部印刷成书，这些书可以覆盖整个美国52 次，如果将之存储于标准的光盘，这些光盘可以堆成五堆， 每一堆都可以伸到月球。
大数据时代的爆炸增长
大数据的4V特征
大数据——Volume 数据量
PB是大数据層次的临界点. Bity->KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB
1Bity
1KB
1MB
1GB
1TB
1PB
1EB
1ZB
1YB
1NB
1YB
大数据——Variety 多样性
物联网数据
“大数据”是如何产生的？
“大数据”是如何产生的？
数据管理技术发展历史
1960年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分 离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展， 并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导
1946年，电脑诞生，数 据与应用紧密捆绑在文件 中，彼此不分
E-R 网络型
磁带+卡
• 大数据的挖掘常用的方法有分类算法、聚类算法、关联规则、回 归分析、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角 度对数据进行挖掘。
计算机大数据算法--分类算法
• 分类算法是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类 模式将其划分为不同的类。
• 其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的 类别中。
？
—
1PB = 1，024 TB = 1，048，576 GB =1，125，899，906，842，624 Bytes
数
据 1EB = 1，024 PB = 1，048，576 TB = 1，152，921，504，606，846，976 Bytes
1ZB = 1，024 EB = 1，180，591，620，717，411，303，424 Bytes
大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识 的过程，也是一种决策支持过程。 • 其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。