大数据BI平台建设方案
智慧医联体大数据BI分析平台建设方案
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医保支付 医疗质量
孤立分散的多、联合共享的少； 静态的信息多、动态的信息少
大数据分析的基础
半结构/非结ntensive App 预警 Summarize & Load via PDW Hadoop Connector
助力医疗行业变革 大数据 小应用
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大数据平台建设方案
大数据平台建设方案随着信息技术的不断发展和智能化时代的来临，大数据已经成为企业及各行业决策的重要依据。
为了更好地应对海量数据的处理和分析，企业需要建设一个完备的大数据平台。
本文将从整体架构、硬件设备、软件工具和安全保障等方面，提出一套完善的大数据平台建设方案。
一、整体架构大数据平台的整体架构决定了数据的处理效率和系统的可扩展性。
在构建大数据平台时，应采用分布式、集群化的架构模式，以满足高并发、高容量的需求。
建议采用以下架构：1. 数据采集层：负责从各种数据源收集数据，包括传感器、数据库、日志等。
可使用相关的数据采集工具进行数据的提取和转换，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储层：用于存储海量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
建议采用分布式文件系统，如HDFS（Hadoop Distributed File System），保证数据的高可靠性和高可扩展性。
3. 数据处理层：负责对存储在数据存储层中的数据进行分析、挖掘和处理。
使用分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，实现高效的数据处理和计算。
4. 数据展示层：提供数据可视化和报表功能，便于用户进行数据分析和决策。
可使用开源的数据可视化工具，如Echarts、Tableau等。
二、硬件设备大数据平台的硬件设备对系统性能和处理能力有着重要影响。
根据数据量和业务需求，建议选择高性能的服务器、存储设备和网络设备，以确保系统的稳定和高效运行。
1. 服务器：选择高性能的服务器，可根据实际需求配置多个节点组成集群，提高系统的并发处理能力。
2. 存储设备：采用高容量、高可靠性的存储设备，如分布式文件系统、网络存储等，以满足海量数据存储的需求。
3. 网络设备：建立高速的网络通信环境，提供数据传输和通信的带宽，确保数据的快速传输和实时处理。
三、软件工具在大数据平台建设中，选择适合的软件工具对于系统的性能和数据处理能力至关重要。
下面列举一些常用的大数据软件工具：1. Hadoop：分布式计算框架，提供高效的数据处理和分布式存储功能。
大数据平台建设方案设计
大数据平台建设方案设计大数据平台建设方案一、项目背景在“十三五”期间，我国现代信息技术蓬勃发展，信息化建设模式发生了根本性转变。
以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入了一个“新常态”。
为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，某政府部门决定建设大数据平台。
大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。
它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。
具体实现目标的方法包括：1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
具体的原则包括：1、统筹规划、分步实施。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案大数据平台建设方案随着信息技术的飞速发展和各行业数据的爆炸式增长，大数据已经成为了十分重要的资产和竞争优势。
为了能够充分地利用和挖掘大数据，许多企业开始投入建设大数据平台。
本文将探讨一种大数据平台建设方案，以期为企业提供参考。
一、需求分析在建设大数据平台之前，企业需要对其需求进行分析。
需求分析的目的是为了更好地理解企业的业务流程和数据存储的需求，以便能够根据这些需求来选择最适合的技术和架构。
具体的需求分析包括以下几个方面：1. 数据类型和规模：企业需要确定需要处理的数据类型和规模，例如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，并对数据的数量进行估计，以便能够为大数据平台提供足够的存储和计算能力。
2. 数据来源和采集：企业需要确定数据的来源和采集方式。
数据来源可以是企业内部的各个业务系统，也可以是外部的数据供应商。
采集方式可以是批量采集，也可以是实时采集。
对于不同的数据来源和采集方式，需要选择不同的采集工具和技术。
3. 数据分析和挖掘需求：企业需要明确对大数据的分析和挖掘需求，例如数据查询、数据报表、数据可视化、数据挖掘和机器学习等。
这些需求将直接影响到大数据平台的架构和功能设计。
4. 数据安全和隐私：企业需要考虑数据的安全和隐私保护，包括数据的加密、访问控制、审计和风险管理等。
大数据平台应该提供相应的安全机制和技术手段，以确保数据不被非法获取和使用。
二、架构设计在进行需求分析后，企业需要进行大数据平台的架构设计。
架构设计是为了将大数据处理的各个环节进行统一和整合，并提供相应的技术和工具来支持数据的存储、计算、分析和挖掘。
在进行架构设计时，需要考虑以下几个方面：1. 数据存储和管理：大数据平台需要提供强大的数据存储和管理功能，以支持各种类型和规模的数据存储需求。
可以选择传统的关系数据库、分布式文件系统，或者是新兴的NoSQL数据库和对象存储等。
2. 数据计算和处理：大数据平台需要提供高效的数据计算和处理能力，以支持海量数据的实时或批量处理。
大数据平台建设方案报告
大数据平台建设方案报告大数据平台建设方案一、项目背景在“十三五”期间，我国现代信息技术蓬勃发展，信息化建设模式发生了根本性转变，大数据、云计算、物联网、移动应用等技术成为“新IT”浪潮的核心。
为了积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，某政府部门决定建设大数据平台。
该平台将整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。
它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。
为了实现这些目标，大数据平台将采取以下措施：1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
为了贯彻这些原则，大数据平台将先结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。
智慧医院BI智能决策大数据分析平台建设综合解决方案
智慧医院BI智能决策大数 据分析平台建设综合解决
方案
目录
• 引言 • 大数据分析平台技术概述 • 智慧医院大数据分析平台建设方案 • 智慧医院BI智能决策大数据分析平台优势分析
目录
• 智慧医院BI智能决策大数据分析平台应用场景 • 智慧医院BI智能决策大数据分析平台实施效果 • 结论
01
03
远程医疗
通过远程医疗技术，拓展医疗服务范围，使更多患者享受到优质医疗
服务，缓解医疗资源分布不均的问题。
05
智慧医院BI智能决策大数据分析平台 应用场景
医疗质量控制
实时监控
通过大数据分析平台，实时监控医疗质量指标，包括病历质量 、诊断符合率、手术并发症等。
异常预警
当医疗质量指标出现异常波动时，平台能够及时预警，以便管 理人员迅速采取改进措施。
03
智慧医院大数据分析平台建设方案
平台建设原则与流程
遵循标准化、模块 化、可扩展和可定 制的原则设计
简化数据处理流程 ，提高数据处理效 率
基于成熟的大数据 平台进行二次开发
平台架构及功能模块
数据采集
数据存储
实现多源异构数据的采集，包括医院信息系 统（HIS）、电子病历系统（EMR）、实验 室信息管理系统（LIS）等
通过智能分析病例数据、诊断数据等，优化医疗流程，提高医疗 效率。
提高医疗服务质量
通过对医疗服务全过程的数据监测，提高医疗服务的质量和水平 。
提升医生的诊断能力
通过智能辅助诊断等应用，提升医生对疾病的诊断能力和水平。
提升患者满意度
改善就医体验
通过智能化服务，减少患者就医的时间和环节， 提高就医体验。
实时调整
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案随着互联网的快速发展，我们进入了信息爆炸的时代。
大数据作为新一代的核心驱动力，正逐渐成为各行业的重要资源。
在这个背景下，如何构建一个高效的大数据平台，成为了各个企业与组织亟待解决的问题。
本文将着重探讨大数据平台的建设方案，从不同的角度与维度入手，为读者带来深度思考与新的观点。
一、平台架构设计在构建大数据平台之前，我们首先需要设计一套合理的平台架构。
一个好的平台架构应该具备以下几个要素：1. 数据采集与存储层：这是大数据平台的基础，应该具备高效、稳定的数据采集与存储能力。
在采集层，我们可以使用各种数据采集工具和技术，如Flume、Kafka等，将数据从不同的数据源收集到平台中。
在存储层，我们可以选择使用Hadoop、HBase等分布式存储系统，确保数据的高可靠性和可扩展性。
2. 数据处理与计算层：这是大数据平台的核心，主要用于对数据进行分析与挖掘。
在这一层，我们可以使用各种计算框架和引擎，如MapReduce、Spark等，处理海量的结构化和非结构化数据，提取有价值的信息。
同时，可以采用机器学习和深度学习算法，对数据进行建模和预测，为业务决策提供支持。
3. 数据可视化与应用层：这是大数据平台的最终目标，将处理后的数据以可视化的形式展现出来，并应用于各个业务场景中。
在这一层，我们可以使用各种数据可视化工具和技术，如Tableau、PowerBI等，将数据转化为直观、易懂的图表和报表。
同时，可以开发各种基于大数据的应用程序，实现个性化的服务和精准营销。
二、技术选型与整合在搭建大数据平台时，选择合适的技术和工具非常重要。
不同的技术和工具在处理大数据的能力和效率上存在差异，因此需要进行合理的技术选型与整合。
1. 数据存储技术：在选择数据存储技术时，应考虑数据的类型、规模和访问要求。
如果数据主要为结构化数据，并且需要进行实时查询和分析，可以选择关系型数据库；如果数据主要为非结构化数据，并且需要进行批量处理和分析，可以选择分布式文件系统。
智慧医疗商业智能(BI)大数据决策平台建设方案
HIS
决策
PACS
其他
财务系统
医疗行业普遍遇到的问题
同样的指标分析，两个不同部门提交的报表差异巨大， 不知道哪一个结果是正确。
≠ 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 差异
哪个正确？
医疗行业普遍遇到的问题
某些数据分析数据量大、计算过程复杂，可能会对业 务系统运行效率造成严重影响。
智慧医疗商业智能（BI）大数据决策平台建设方案
目录
BI概述 医疗行业普遍遇到的问题
智慧小区云服务平台整体解决方案智公慧司小简区介云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 公司客户
案例演示
什麽是商业智能？
有几根火柴？
现在有几根火柴呢？
智慧小区云服务平台整左体图解：决代方表案的智是慧数小据区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 业务操作都会产生大量的数据 订单、库存、交易帐目、通话记录、及客户资料等 这些数据的潜在价值很大，但对业务人员来说，结构过于复杂 业务人员需要的不是数据，而是信息
阳光用药分析 医保监控分析
26
阳光用药-意义
1
2
3
实现医嘱自动审查和医药
通过统计和分析可以为医
提高医务人员合理用
信息在线查询，及时发现
院提供全院用药状况研究，
药的自觉性，防止商
智慧小潜提纠区纷高在云医的服务疗不平质合台理量整，用体减药解问少决医题方疗。案智慧小区了 惯 院云解 、 进服全 状 一务院 况 步平各 及 提台科 趋 高整室 势 整体的 ， 体解用 帮 用决药 助 药方习 医 水案智慧小区云服务平业 药 用台贿 监药整赂 督制体度行 ，解为建决，立方加全案强面用的
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大数据量
特有的数据集市，分层汇总，支持大 数据平台。
对大数据量的模型无法支持， 根据OLAP服务器的性能决定,支
最高数据量为3GB左右
持10G左右数据模型.
用户设计平台
15种,50个,柱状图,线型图,散点图,饼图 等; 15类treemap,关系图,属于矢量图; 7种microchart表示趋势,占比,进度; 20种仪表盘
自助交 互分析
数据挖掘 机器学习
ETHINK
连接 集成
存储
可视化
用最小的代价获取最大的价值
一体化平台，采购成本 更低。采用内存计算技 术，硬件采购成本更 低。产品容易使用 ，比国内外产品实
施节约50%
最终用户能够在
一天之内做到产
品的灵活使用 合作伙伴的使用和开 发培训时间一般最长为
一周
快速实施，将BI实施周期
由月提升到周
实施周期
成本
功能
业界唯一全栈大数据分 析产品，覆盖数据挖 掘、商业智能、报 表等应用
易用
行业
性能
数据从GB到PB级别，速 度从秒到毫秒
产品已经在多 个行业获得使用 ，针对数据挖掘、 数据分析有方法论 与业务分析模型的支撑
大数据可视化
ETHINK是基于HTML5，能够跨平台、跨系统，完美支持 Android/Iphone等主流的智能终端。ETHINK支持所有流行 的操作系统和常用的浏览器。这样用户就可以随时随地的 通过各种设备来访问。
唯一的端到端的Hadoop、Spark平台上的一站式大数据分析基础平台
目标
简化大数据分析的过程，让人人都 能够快速从数据获得决策智慧
敏捷
高效一站式解决：数据集成、数据清洗、数 据预处理、数据分析、数据挖掘、数据可 视化、数据报告等需求
集成
快速将各类数据加载到Hadoop,Spark平台， 进行可视化分析与挖掘
大数据BI平台建设方案
Agenda ?
ETHINK
Artificial Intelligence
ETHINK
Business Intelligence
Data Mining
ETHINK V8.0
Introduces many new features and make data collection much easier.
产品比较
特点 操作易用性
ETHINK
不需要输入各种函数; 不需要理解概念; 学习快速,几分钟即可上手设计功能很强大, 操作反应速 度也是最快的,然而初次上手 较难, WEB页面访问条件查询 报表时操作不便
由于采用OCX的插件方式, OLAP 的显示方式较象excel，操作较
图表样式较少
不支持microchart,不支持矢量 图
图表样式较少不支持microchart, 不支持矢量图
搜索化平台
不是类似一般BI产品提供的关键字搜 索，而是全业务的分析模型级搜索。
关键字搜索
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感谢聆听 批评指导
About …
科大象形
ETHINK
Cloud Intelligence
ETHINK
Solution
Analysis …
Classical case
专利及著作
• 相关专利及著作共18项
• （至2015年底）
• 深度学习 • 数据挖掘软件 • 业务分析模型引擎软件 • 结构化数据搜索分析引擎软件 • 云端商业智能开发平台软件 • 自助分析软件 • 报表软件软件 • 商业智能软件 • ……
决策分析
仪表盘
管理驾驶舱
地图分析
KPI绩效
信息图
多维分析
ROLAP结构
– 支持主流的开源及商用数据库、Hive、Hbase等大数据库
支持多维度观察数据
– 数据维度可以任意组合，亿条记录，秒级响应 – 支持数据的探索和操作 – Ad Hoc 分析 – 旋转、钻取、切片 – 选择具体属性进行分析 – 分析结果可以通过报表设计平台发布展示