瑾_jin
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 
医院数据资源目录体系根据国家卫计委、省市相关医院信息化建设标准规范，梳理医院各生产业务系统元数据标准、数据交换标准等。主要包括数据分类和归类管理、数据质量标准制订和修订、数据资源目录的管理、数据与业务应用之间的映射关系管理、业务变更和新增业务需求时数据的整合与设计、医院数据总体规划、数据全生命周期的管理、数据管理规范的制订和修订等。医院数据整合交换平台建设医院数据整合交换平台，将HIS、CIS、LIS、医院运营绩效、人力资源等业务系统数据按照统一数据交换标准，整合到医院数据整合平台，打断各业务系统消息壁垒、解决数据分散存储不能进行综合分析利用的问题。为建设医院综合信息应用数据仓库，全面、深层次进行数据分析利用打下坚实基础。医院数据质量控制系统为医院决策支持系统提供良好的数据分析和数据挖掘环境，通过建设医院数据质量控制平台，解决在医院数据整合中会牵涉到医院各方面的信息系统如HIS/RIS/PASC/HR/物流等，医院的信息系统建设时间阔度较长，各业务系统建设标准规范不一致等问题造成的数据质量问题。医院综合信息应用数据仓库医院决策支持系统应用应建立面向主题的卫生统计数据仓库，并在此基础上实现统计数据的综合分析利用。医院数据仓库应采用星型模式或雪花型模式建模，在满足目前业务需求的基础上，设计高效灵活的数据模型。在分析技术上，由于医院数据指标较多，维度复杂，基于RDBMS的ROLAP技术相比MOLAP技术，更适合于医院数据仓库的建设。同时，医院数据的分析还应结合信息技术和数理统计理论，对海量统计数据进行挖掘，提升业务数据价值。医院决策支持系统医院决策支持系统通过采用规范的多形式业务视图聚合不同的业务信息，基于不同的业务访问维度和信息抽取形成主题化表述，结合前端的多样展现格式和BI工具，利用多维分析、在线自主分析、数据挖掘、预警预测、智能文档、多媒体终端展示等技术，实现灵活、快捷、易操作的业务信息访问及展示。 以上信息来自亿信华辰-医疗行业解决方案
在医疗方面，大数据有着广泛的应用天地，包括相对疗效研究、医疗资料的透明化、病人病历的进阶分析、药物副作用分析和远距离监测病患。相对疗效研究信息时代使得电子病历的普及成为可能。目前，电子病历结构化数据已逐渐成熟，通过大数据分析海量的医疗数据，比较分析不同的干预措施的有效性。这为临床治疗决策提供了非常有用的参考信息。在医疗护理系统中利用大数据实现相对疗效研究，将大大提高疾病诊疗的效率，减少过度治疗以及治疗不足。医疗资料的透明化大数据分析可以对不同医院的治疗费用、治疗质量与绩效进行评估和比对，并快速呈现出来，让患者一目了然。此外，大数据有望精简业务流程，从而降低成本，提高医疗护理质量并给患者带来更好的就诊体验。患者病历的进阶分析目前，电子病历系统包括三部分数据，即电子病例数据、医学检验数据和医学影像数据。电子病历是病人自述病症、医生记录产生的以文字标书为主体的数据，是一种非结构化的数据。医学检验数据来自于医学检验设备，主要包括各种数据，具有标准性和规范性的特点，是一种结构化数据。医学影像数据则包括X光片、B超影像等来自医学影像设备的数据，由于这些数据以图像为主，因此是一种非结构化数据。构建电子病历系统，可以全面掌握患者的病情演进情况。大数据可以对海量的患者病历和档案进行进阶分析，确定哪些人是某类疾病的高危感染人群，并按照不同患者的既往病史为其提供不同的治疗模式和不同的预防性保健方案，才能达到最佳治疗效果。药物副作用分析在临床用药的过程中，药物使用可能会引起患者的不良反应。这种不良反应会导致药物不能发挥原本的作用，治疗效果减弱，严重时甚至导致患者死亡，同时不合理的用药也可能大大集中患者的经济负担。来自美国的统计显示，每年美国有70度万人因为药物副作用受到伤害或者死亡。通过对产生药物副作用的患者病情进行分析，挖掘出不同药物的副作用可能产生的情况，从而提高患者疾病的治疗质量，指导临床用药，减少药物副作用或不当用药对患者的伤害，并指导新药研发。远距离监测病患随着传感器的进步和物联网的发展，大量可穿戴设备、各类App等出现，能够实时获取病人的健康信息。许多高血压、心脏病、糖尿病患者在家中测量的血压、心率、体重、血氧、吐气流量等健康指标和数据都可以传回医院或健康管理中心，给医疗人员提供诊断参考，便于给患者提供饮食和生活建议。
在产生大数据前，数据已经是做为一个重要的依据被广泛使用。我个人觉得大数据的出现是必然的，因为在这个信息时代，数据越来越多，涉及的维度也越来越多，要想更好的挖掘数据的含义，就需要像大数据这样的技术，同时这也表明着时代是在不断进步发展的。
“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业，企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。扩展资料：现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。参考资料：大数据时代，百度百科
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考： 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战 7、大数据背景下银行外汇业务管理分析 8、大数据在互联网金融领域应用 9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施 10、大数据公司内部控制构建问题 11、大数据征信机构运作模式监管 12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析 13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响 14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系 15、大数据助力普惠金融
