信息化和大資料庫

① 國內外醫療信息化方面大型資料庫有哪些

大型資料庫比如Hadoop、MySQL(小型)、SQL Server（中大型）、Sybase（中大型）、DB2（大型）、Oracle（大型）等，都可以存儲數據，不叫醫療資料庫，但可以用到醫療上。

② 資料庫的發展前景怎麼樣

在信息化時代，資料庫成為企業經營管理必不可少的工具。經過了一個世紀的發展，目前資料庫行業已經進入到快速發展階段，非關系型的資料庫盛行，「數據上雲」新模式誕生，市場規模達到665億美元。未來，隨著海量數據的爆發，全球資料庫行業市場規模有望突破2000億美元。
資料庫成為企業經營管理必不可少的工具
在全球信息化的時代，資料庫已經逐漸成為了眾多企業經營管理必不可少的工具。資料庫指的是一種用於存儲和管理擁有固定格式和結構數據的倉庫型數據管理系統。
資料庫這一行業技術發源並興起於美國，如今已經廣泛應用於全世界各企業之中。資料庫一般可分為關系型資料庫和非關系型資料庫。
關系型資料庫的基層單位是由二維的行列分部組成的表格，一個關系型資料庫往往可以涵蓋多個行列分部表格。表格中每一行分布代表了一條獨特的數據記錄，而各列則代表了同一數據記錄的不同特性。通過多種來源獲取的數據最後會通過抽取、轉化、載入後整合進一個數據倉庫之中。關系型資料庫根據其數據處理技術的不同又可以分為聯機事務型資料庫與聯機分析型資料庫。
非關系型資料庫是一個用於概括一切可供替代傳統關系型資料庫的開放式術語。非關系型資料庫同樣也可以通過嵌套類的方式將互有關系的數據存儲在同一結構當中。非關系型資料庫採用了更為靈活的數據結構，並且可以橫向到達多個處理器。以功能劃分，非關系型資料庫可以分為文檔型資料庫、鍵值型資料庫、列存儲資料庫、圖形資料庫四種。
非關系型的資料庫盛行，「數據上雲」新模式誕生
經歷了前兩個階段的發展，目前全球資料庫已經進入到了快速發展期，非關系型的資料庫盛行，「數據上雲」新模式誕生。2019年，全球資料庫行業市場規模已經達到了584億美元。2020年，全球信息化程度進一步提高，經營管理信息化、辦公模式自動化等均推動了整個全球資料庫行業的發展，2020年全球資料庫行業市場規模已經達到了665億美元。

註：2019年數據為Expert Market Research測算數據，2018和2020年數據為前瞻基於Expert Market Research數據同時根據行業當年及往年發展情況進行的測算。
海量數據爆發將驅動全球資料庫行業市場規模增長
在互聯網化趨勢下，各個行業數據量呈爆炸式增長。另外隨著數據大集中、數據挖掘、商業智能、協同作業等大數據處理技術的日趨成熟，數據價值呈指數上升趨勢。
根據IDC與浪潮聯合發布的最新報告顯示，隨著數據爆發式增長，到2025年全球大數據儲量將達到175ZB。前瞻預測，2026年全球大數據儲量將達到223ZB。
海量數據的爆發必將驅動整個全球資料庫行業市場的穩步增長，2026年全球資料庫行業市場規模有望突破2000億美元。

③ 大學生怎麼運用大數據建設社會主義

一、大數據及其特點
大數據目前尚無明確定義。維基網路對大數據的定義是：大數據是指所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到截取、管理、處理並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息【1】。徐子沛在《大數據》一書中將大數據定義為：指那些大小已經超出了傳統意義上的尺度，一般的軟體工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據【2】。《大數據時代》的作者維克·托邁爾·舍恩伯格認為，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。」【3】8-9《人民日報》在采訪他時，他曾說：「在我看來，大數據是一種價值觀、方法論，我們面臨的不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。這是一場思維的大變革，更是一個互動的過程——你可以用不同的角度、不同的方式去做大數據，並得到不一樣的結果與好處。」【4】據此，筆者認為：大數據是大規模數據中，可以通過有效技術手段快速獲取、存儲、管理並分析出可以推動社會發展的有價值的數據。
目前普遍認可大數據的四個基本特徵，即4V特性：規模大（Volume）、來源廣泛且類型多樣（Variety）、獲取及處理速度快（Velocity）、價值密度低（Value）。
數據規模大（Volume）。現代意義上的「數據」，范疇比信息還要大。進入信息時代，「數據」二字的內涵開始擴大：不僅指代「有根據的數字」，還統指一切保存在電腦中的信息，包括文本、圖片、視頻等。數據也逐漸成為「數字、文本、圖片、視頻」等的統稱，也即「信息」的代名詞。【6】256-257
數據來源廣泛、類型多樣（Variety）。信息時代，數據的獲取途徑不僅限於計算，還包括大記錄，即人們通過手機、個人電腦、ipad等終端上傳到網路的海量數據以及個人存儲在手機、個人電腦等終端中的數據。數據的類型也不再局限於原始的計算數據、結構化數據，還包括人們在日常生活中隨手記錄、保存、上傳至網路平台的圖片、音頻、視頻等非結構化數據。
數據獲取及處理速度快（Velocity）。數據來源的多樣化致使數據日益公開化、社會化，數據獲取更為方便、快捷、全面。伴隨大數據發展而誕生的數據處理技術使得數據處理速度遠遠快於傳統數據時代，數據處理日益規模化、軟體化、智能化。
價值密度低（Value）。價值密度的高低與數據總量的大小成反比，大數據本身的價值密度是相對較低的，需要對海量的數據進行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用戶價值。【5】基於海量數據基礎上形成的某一領域或某一特定內容形成的信息，相關性更強、信息更為全面，效果更佳明顯，價值高於傳統小數據分析得出的結論。
二、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的重要性
大數據已經融入到大學生日常生活中，大學生學習、生活、工作無處不體現大數據。一方面，大學生通過互聯網獲取學習資料、娛樂資訊、工作模板，成為大數據的享用者；另一方面，大學生搜索、下載學習資料留下數據痕跡，在微博等社交網路平台發表狀態、上傳生活照片以及工作過程中通過網路發布通知、活動內容，成為大數據的貢獻者。大數據與大學生息息相關，透過大學生可以了解學生的思想動態，亦可推動社會主義核心價值觀建設。
（一）大數據為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境。
徐子沛在《數據之巔：大數據革命，歷史、現實與未來》中提到一個案例：2013年7月，有報道稱，華東師范大學的一位女生收到校方的簡訊：「同學你好，發現你上個月餐飲消費較少，不知是否有經濟困難？」這條溫暖的簡訊也要歸功於數據挖掘：校方通過挖掘校園飯卡的消費數據，發現其每頓的餐費都偏低，於是發出了關心的詢問，但隨後發現這是一個美麗的錯誤——該女生其實是在減肥。【6】275這個案例說明可以通過大數據了解實時了解學生狀態，在當前東西方價值觀激烈碰撞的環境下，通過分析數據可以了解並掌握學生思想動態，做到早發現、早處理，對於為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境有極為重要的意義。
（二）大數據為社會主義核心價值觀建設提供更為行之有效的方法。
價值觀教育並非一成不變、形式單一，目前高校社會主義核心價值觀教育方式主要有課堂教學、主題班會、高校講座、社會實踐以及網路自主獲取等形式。那麼，這些方式哪些是學生更喜聞樂見、接受主動性更強的方式？有沒有尚未發掘的、學生潛意識中更易於接受的價值觀教育方式？以課堂教學為例，學生是更傾向於教師講課學生聽的形式還是互動教學形式？如果把視頻教學納入到課堂教學中，那麼視頻內容是什麼樣的，多長的視頻最優化，以何種形式展現，等等，都是值得探討的問題。問卷調查、抽樣調查等方式獲取的數據量小、不夠全面、不完全具有代表性，且學生填寫調查問卷具有自我意識，問卷結果未必是學生真實想法。大數據是通過高校大學生在網路上發布海量資訊中獲取，如學生通過QQ、微信、飛信等溝通軟體，人人網、新浪微博、大學生在線等網路社交平台以及郵箱、Dropbox等數據共享平台發布的數據。數據更公開、更廣泛、更全面、更真實，通過分析得出的結論更具有說服力。通過分析高校大學生思想動態大數據，可以全面、時時了解學生接受價值觀教育的趨向性方式。依據不同年級、不同專業、不同高校學生特點，採用不同形式進行價值觀教育，真正做到「因材施教」。
（三）大數據有效掌握高校社會主義核心價值觀建設動態情況。
社會主義核心價值觀建設是一項艱巨的長期工程，其過程具有動態性、延展性，需要提前、時時把握價值觀建設狀態、發展動態、發展趨勢，隨時調整價值觀建設的方法、形式、重點。基於網路數據的信息挖掘，不需要逐一調查，成本低廉，更重要的是，這種分析是實時的，沒有滯後性【6】268。
三、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的途徑
（一）樹立大數據觀念
大數據絕不僅僅是科研的高端產品，大數據存在於我們的日常生活中。沃爾瑪通過數據挖掘發現顧客潛在意識——父親在買尿布時往往會順便買啤酒——捆綁「啤酒和尿布」提高銷量；亞馬遜通過數據挖掘——分析顧客的購買規律——「預判發貨」，即在網購時，顧客還沒有下單，亞馬遜就將包裹寄出；奈飛公司利用客戶的網上點擊記錄，預測其喜歡觀看的內容，實現精準營銷。
在高校中，數據和數據分析的價值更是隨處可以得到體現，高校思想政治教育工作已經具備了大數據的特徵【7】。建設核心價值觀，充分發揮大數據的價值，需要高校學生工作者強化大數據意識，提高對數據的敏感意識、前瞻意識，培養數據共享意識、動態意識，數據不是一成不變的，要不斷接受新數據、挖掘新信息。根據對數據的分析，個性化推動社會主義核心價值觀建設。
（二）建立大資料庫
數據是大數據時代社會主義核心價值觀建設的基礎。建立大資料庫的方式有兩種：對內，匯總校園內通過高校信息網路中心的數據及學生在各平台發布的信息；對外，搜集政府、社會發布的與核心價值觀建設相關的信息。學校電子網路信息、學生交流使用的網路電子平台、校園各單位為方便服務管理而統計保存的各種信息匯總以及校園安全服務網路使用的攝像頭、門禁器等產生的信息數據。
（三）培養大數據工作隊伍
光有數據沒有分析人才，那麼數據永遠只是一堆數字，沒有任何價值。大數據價值密度低的特點要求數據分析者設計能完成特定任務的軟體或程序，智能分析海量數據。高校社會主義核心價值觀建設工作人員主要以高校學生工作處、思政教師及輔導員為主，需要在這批人員中培養一批思想政治覺悟高、政治理論水平高人員專門從事該項事務，提高他們的大數據意識和大數據處理能力，適應大數據時代社會對大學生數據能力的需求。

④ 什麼是信息化什麼是數字化這兩者有什麼聯系和區別

信息化俗稱電子化，再往簡單說就是把線下工作線上化，把近距離工作遠程化，比如原先我請假，需要拿一張紙寫好請假理由，找到主管領導簽字，但是主管領導出差了，我只能等，但是在信息化系統助力下，我不要拿紙了，打開系統就能在線填單，我也不需要找領導簽字了，因為我一按提交按鈕，領導在外地出差也能收到我的請假信息並且打開系統完成審批！
數字化則是信息化的進一步升級，信息化相對於傳統線下紙質辦公確實進步了很多，但是進入新的發展時期，又有很多新的環境要素和管理要素向我們發起了挑戰，就拿企業采購來說，信息化解決了維護供應商、在線招投標、在線起合同、在線發起付款申請等諸多問題，但是企業采購出現了新的困難，比如說如何判斷采購價格是否合理？該採取哪種采購策略？這時候哪怕再英明神武的領導也是很難靠經驗和直覺來判斷了，這時候數字化轉型變得尤為迫切！天翎認為，數字化轉型的作用是在數據+演算法定義的世界中，以數據的自動流程化解復雜系統的不確定性，從而實現企業資源整合能力和業務執行能力的不斷升級，並最終形成企業的市場競爭優勢。——這是我看過對數字化理解較為透徹的表達，說的透徹點就是把業務過程中的各種數據利用演算法邏輯將其以圖表等可視化的方式呈現，把隱形問題顯性化，進而為管理者經營決策所用！
還是上例子吧，中建四局是世界500強第21強企業「中國建築股份有限公司」直屬骨幹公司，擁有房屋建築工程施工總承包特級等多項資質，是中央駐粵大型綜合投資與建設施工集團，供應鏈業務在其發展過程中扮演中重要作用，但是隨著經營環境的快速變化和客戶要求的不斷提高，如何更好的面對經營不確定性、如何建設全新供應鏈管理系統實現數字化轉型變得尤為緊迫：
★供應鏈業務數據採集仍以手工錄入為主，單據數量多、涉及部門廣，工作效率和客戶滿意度仍有很大提升空間；
★供應鏈上中下游信息化程度不同，工作銜接經常脫節，訂單計劃、車輛調度、額度控制等偏差比對可以更加智能；
★供應鏈所涉信息系統林立、功能分散重疊，導致業務切換繁瑣、財務重復制單，數據孤島必須緊急遏制；
★供應鏈業務數據管理混亂，報表呈現不美觀、數據分析不智能，數據對經營管控的支撐作用迫切需要喚醒！中建四局供應鏈數字化轉型
最終在業財一體化和產業數據互聯的建設思路指導下，中建四局選擇基於天翎BPM+帆軟BI的組合模式進行供應鏈系統的建設，一方面構建了清晰的業務流程脈絡，使得業務數據規范清晰；二方面打通了異構系統之間的阻隔，讓數據的流轉和處理更加順暢；三方面利用報表工具對數據進行深度加工並以靈活的圖表展現！那麼數字化應用體現在哪些方面呢，我也不妨舉些例子：
A、供應鏈業務涉及運輸貨物，信息化時代只能線上自動派單，但對於司機是否中途盜取貨物、是否故意繞路都無從可知，到達驗收站點後出現問題也沒有證據說司機做了哪些手腳，但是在數字化時代，可以通過設定規則觸發相應提醒和查詢，判斷軌跡偏差避免運輸線路違規，可以自動採集發貨和驗貨環節的地磅數據判斷貨物是否變少！
B、供應鏈業務需要每個月進行采購計劃申報，信息化時代可以實現線上快速操作，但是對於該以什麼價格采購、分別找哪些供應商采購、各自采購的比例分配等等是全靠人為經驗決定的，但是在數字化時代，可以根據月度需求和往期數據比對，依據采購價格波動對發展趨勢進行預測，進而自動化拆分采購計劃組合並進行提報！
好了說的有點零散，我最後做個總結吧：
1、數字化是對信息化的進一步升級，也是廣大企業發展過程中的必然選擇！
2、數字化目前概念追風的多，真正理解其本質並找到有效實施路徑的很少，筆者認為基於BPM+BI的組合是實現數字化辦公系統建設的創新實踐之一！

⑤ 大數據是什麼多大的數據叫大數據

多大的數據才算「大數據」
什麼是大數據有一個故事，說的是一位顧客訂購披薩時，披薩店可以立即調出這位顧客的許多信息，比如送披薩上門必有的家庭、單位等地址和電話，顧客的消費習慣從而推薦適合他的披薩種類，顧客名下的銀行卡透支情況從而確定他的支付方式，甚至顧客要自取披薩時，還能根據顧客名下車輛的停放位置預估他的到店時間等等。
從這個故事，我們可以看出大數據的一些關鍵特徵，比如容量大、類型多、關聯性強、有價值等等。「大數據是以高容量、多樣性、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」工信部信息化和軟體服務業司副司長李冠宇接受經濟日報·中國經濟網記者采訪時說。

⑥ 資料庫未來的發展前景怎麼樣

在信息化時代，資料庫成為企業經營管理必不可少的工具。經過了一個世紀的發展，目前資料庫行業已經進入到快速發展階段，非關系型的資料庫盛行，「數據上雲」新模式誕生，市場規模達到665億美元。未來，隨著海量數據的爆發，全球資料庫行業市場規模有望突破2000億美元。

資料庫成為企業經營管理必不可少的工具

在全球信息化的時代，資料庫已經逐漸成為了眾多企業經營管理必不可少的工具。資料庫指的是一種用於存儲和管理擁有固定格式和結構數據的倉庫型數據管理系統。

資料庫這一行業技術發源並興起於美國，如今已經廣泛應用於全世界各企業之中。資料庫一般可分為關系型資料庫和非關系型資料庫。

關系型資料庫的基層單位是由二維的行列分部組成的表格，一個關系型資料庫往往可以涵蓋多個行列分部表格。表格中每一行分布代表了一條獨特的數據記錄，而各列則代表了同一數據記錄的不同特性。通過多種來源獲取的數據最後會通過抽取、轉化、載入後整合進一個數據倉庫之中。關系型資料庫根據其數據處理技術的不同又可以分為聯機事務型資料庫與聯機分析型資料庫。

非關系型資料庫是一個用於概括一切可供替代傳統關系型資料庫的開放式術語。非關系型資料庫同樣也可以通過嵌套類的方式將互有關系的數據存儲在同一結構當中。非關系型資料庫採用了更為靈活的數據結構，並且可以橫向到達多個處理器。以功能劃分，非關系型資料庫可以分為文檔型資料庫、鍵值型資料庫、列存儲資料庫、圖形資料庫四種。

—— 更多數據及分析請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

⑦ 到底什麼才是信息化，數字化

目前，企業IT的發展我們大致可以分為兩個階段，即第一步的業務信息化（信息化），第二個階段我們叫數據信息化（數字化）。

隨著企業的發展，各個部門的業務用戶在平時使用這些系統的時候就會產生大量的數據，數據得到了沉澱，有了沉澱之後，企業就可以進行IT信息化建設的第二個階段，也就是數據信息化。

數據信息化建設的主要目的是幫助我們的企業全面了解企業實際拿襲的業務經營和管理成果，由以往的經驗驅動變為數據驅動，最後形成業務決策支撐以提高決策的准確性，這是一種更高層次的企業管理方式。