大數據儲備是什麼

1. 大數據是什麼意思 大數據包括什麼

大數據，在近幾年越來越受到人們的關注，盡管大數據概念已經在各個行業中應用逐漸變得廣泛起來，但是對於大多數的人來說，大數據概念在他們眼裡還是模糊不清的，那麼，什麼叫大數據?大數據是什麼意思呢?我查詢整理了相關資料，希望能夠幫助到大家！

大數據的定義

由於計量、記錄、預測生產生活過程的需要，人類對數據探尋的腳步從未停歇，從原始數據的出現，到科學數據的形成，再到大數據的誕生，走過了漫漫長路。

2011年5月，麥肯錫研究院發布報告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次給大數據做出相對清晰的定義：「大數據是指其大小超出了常規資料庫工具獲取、儲存、管理和分析能力的數據集。」

2015年8月31日，國務院《促進大數據發展行動綱要》指出：「大數據是以容量大、類型多、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。」

《大數據白皮書2016》稱：「大數據是新資源、新技術和新理念的混合體。從資源視角看，大數據是新資源，體現了一種全新的資源觀;從技術視角看，大數據代表了新一代數據管理與分析技術;從理念的視角看，大數據打開了一種全新的思維角度。」

當前，業界公認的大數據有「4V特徵，即：Volume(體量大)、Variety(種類多)、Velocity(速度快)和Value(價值高)。

大數據的作用在於在龐大的全量數據的基礎上，通過演算法模型，得出有意義的結果，進而進行資源配置的優化、現象的發現、未來的預測等。

大數據的內容

大數據涉及由不同設備和應用程序產生的數據，主要包括以下幾個領域：

1、黑匣子數據：它是直升機，飛機和噴氣機等的組件。它捕捉飛行機組的聲音，麥克風和耳機的錄音，以及飛機的性能信息。

2、社會媒體數據：Facebook和Twitter等社交媒體保存著全球數百萬人發布的信息和觀點。

3、證券交易所數據：證券交易所數據保存關於由客戶在不同公司的份額上做出的「買入」和「賣出」決定的信息。

4、電網數據：電網數據保持特定節點相對於基站消耗的信息。

5、運輸數據：運輸數據包括車輛的型號，容量，距離和可用性。

6、搜索引擎數據：搜索引擎從不同的資料庫檢索大量數據。

因此，大數據包含的數據是大量、高速度和可擴展的數據，其中，數據有三種類型：

（1）結構化數據：關系數據。

（2）半結構化數據：XML數據。

（3）非結構化數據：Word，PDF，文本，媒體日誌

2. 什麼是大數據，看完這篇就明白了

什麼是大數據

如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。

大數據的特點

海量化

這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。

MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。

1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。

位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。

位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。

通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。

1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。

1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。

多樣化

大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。

①結構化數據

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。

但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。

②半結構化數據

半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。

③非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。

快速化

隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。

核心價值

大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：

a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；

b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。

大數據能做什麼？

1、海量數據快速查詢(離線)

能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。

2.海量數據實時計算（實時）

在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。

3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）

大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)

大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。

4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）

挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。

挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）

大數據行業的應用？

1.常見領域

2.智慧城市

3.電信大數據

4.電商大數據

大數據行業前景(國家政策)？

2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》

2015年6月19日，國家主席、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號

2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》

2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》

2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」

總結

我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。

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3. 大數據人才儲備對零售業未來有何影響

大數據人才儲備對零售業未來有何影響

現在已經進入了大數據時代，所有的企業必然未來會觸碰大數據。零售行業實際上是最早觸碰大數據的，而且也是在所有行業中對大數據非常敏感的一個行業，最主要的原因，是因為零售行業與生俱來具有非常好的大數據基礎。

中國的零售商們，很多年前就已經對企業的數據，企業內部的營運數據，銷售數據進行了有效的存儲，這些對於零售商而言，在進入大數據時代以後都是非常寶貴的財富。

零售業的數據融合

現在零售行業經常使用到的研究方法。第一個是用戶畫像功能，它是通過對大量的用戶數據進行分析，把它進行分類，比如說年齡、性別、文化、收入，還有消費者的喜好。對消費者進行數據的建模和分析，幫助企業准確的對用戶進行定位，進而引導銷售。因此，零售商會使用到興趣圖譜，興趣圖譜是把人與人之間共同的興趣繪畫成圖譜，分享他們共同的興趣，找到同類客戶相應的核心需求，進而引導零售行業准確地進行營銷。

第二個是輿情分析，通過對社交大數據的研究，更好的了解客戶對於產品各個方面的感受所帶來的一些觀點、評價、意見，提高客戶的購物感受。

第三是動態定價，是通過對線上線下大量的數據，大量的價格數據進行判斷。現在國外越來越多零售行業開始使用電子貨架標簽，這樣通過線上線下價格數據的調整，使電子標簽的普及，使動態定價成為了可能。

以上的功能全部是大數據作為支撐，大數據體量增長變得越來越快，最近兩年所產生的數據量已經是人類歷史數據的總和，五年以後每天甚至每一個小時產生的數據都可能是之前人類歷史數據的總和，大數據已經進入到指數級增長的階段，數據無所不在。

大數據已經成為了美國國家戰略，奧巴馬說過一句話：大數據是未來的石油。中國政府對於大數據方面也越來越重視，越來越關注。

6月24日，國務院發出《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，裡面提出了很多扶持大數據，引導大數據發展的意見。而在年中李克強總理主持的互聯網+會議上則明確提到要盡快構建自己的數據化服務平台，以免在大數據時代落伍。

大數據崛起

在麥肯錫在全球研究院的一份研究報告中，大數據對美國企業的影響，包括醫療、公共管理、製造業，當然還有很重要的是零售業。大數據的應用讓美國的零售行業平均利潤增長超過了60%，這個數據不是最新的。隨著大數據的蓬勃發展，它給企業帶來的影響會越來越大。

大數據為什麼會產生？這是因為大數據體量的增長，使原來不可能找到的核心數據成為了可能，使原來不可能分析的決策結果成為可能。所以大數據直接影響到了企業的決策，它可以幫助企業做到更精準的決策，這意味著企業可以承擔更低的營運風險，得到更多的利潤。所以大數據不需要炒作，因為大數據給企業帶來實實在在的價值。

中國才剛剛進入大數據時代，可以叫做大數據1.0時代，很多企業要應用數據進行分析，首先要構架自己的數據化存儲的平台，而數據化存儲的平台是依靠技術來實現因為大數據是對接企業最後一公里的服務，它是通過數據的深度分析來完成的，沒有分析，只有數據，無法使企業創造價值。

隨著開源結構越來越多，技術構建的費用門檻也會越來越低，甚至將來有些技術會免費。不少大數據平台應用了很多的技術，提供公益的，免費的服務。換言之，那就是說技術沒那麼重要，那麼什麼最重要呢?深度的分析和對企業未來的預測能力才是不可替代的。從這點上講，大數據的核心不是技術，大數據的核心是分析能力。

很多人會說大數據離我們比較遠，畢竟大數據很新，也許需要等一等，看一看，不必那麼早的觸碰。20年前，互聯網剛剛進入中國，每一個人也會有這樣那樣的想法，覺得早、晚，在裡面猶豫，但是互聯網20年創造了太多的奇跡，大數據現在就在不斷地創造奇跡。

如果和20年前一樣等下去的話，無論是企業或是國家都可能會喪失新的發展和增長的機會。而且大數據能使企業經過應用，會看到立竿見影的作用。因此，明智的企業已經開始收集數據，分析數據，要從今天開始，要從現在開始。

企業現在運營的業務和所有行為都可以轉化成數據，未來在大數據時代，對數據的營運就是對業務的營運。如果今天不收集數據，不應用數據，到未來沒有數據的時候，就無法開展業務。

可以說，大數據真實可見，大數據不崇拜技術，它更關注企業未來的盈虧。大數據是一種技能，是從海量數據中去分析，發現巨大的能力。

大數據人才的價值

具有什麼樣能力的人才是所說的大數據人才。人才，第一個要具備對行業，對業務要熟知，不懂行業，不懂業務，其他具備是沒有用的。其次，大數據變革的產生是由於技術的改革，技術的提升，所以懂一定的IT技能，懂一定的技術能力是應該的。第三個大數據不是簡簡單單的單一學科，它需要你掌握數學、統計、經濟學、管理學、決策學等一系列的知識。這些知識可以說數據分析，如果你一定把它作為單獨學科，它是一個邊緣學科。

這三種能力的交集才形成了真正的數據分析能力。在國外已經把數據分析人才提到了更高的位置，把它叫做數據科學家。這一類的人才是企業將來必爭的人才。

數據化人才將來可能是企業的標配，就像企業現在要有會計、財務，數據分析人才將來是企業也必須要具備的。

儲備數據人才要早於儲備數據和技術，這是大數據人才的應用決定的。首先大數據人才應用有三個方面：數據存儲、分析數據、優化數據。不少企業已經開始關注數據存儲了，找很多技術公司構建了自己的數據化分析平台，大數據的應用服務於企業的決策，第一件事情先要研究決策方法，研究各種演算法，研究各種模型，要去找到數據的核心欄位，要去判斷數據的深度和廣度，要查找互聯網數據的來源，只有這樣做才有價值。

第二個，有了數據以後，必須要分析。不分析，沒有辦法引導決策，所以優秀的分析人才可以幫助企業完成最後一公里的搭建。

第三個，優化數據，數據要不斷地優化才有價值，模型需要優化，決策方法需要優化，這是需要企業不斷地完善自己的研究能力，來提升數據帶來的價值。可以說，數據人才對於未來企業的發展非常非常重要。

隨著零售商行業發展越來越快速，線下數據已經遠遠不夠，大數據能夠幫助企業更好的把線上線下數據加以融合，大數據人才則能從這么數據當中為企業做出最有價值的方案，為企業創造越來越多的價值。

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4. 什麼是大數據

• 01

  大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

  什麼是大數據

  大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

  大數據歷史和當前考慮因素

  雖然術語“大數據”相對較新，但收集和存儲大量信息以進行最終分析的行為已經很久了。這個概念在 21 世紀初獲得了動力，當時行業分析師 Doug Laney 將現在主流的大數據定義表達為三個 V：

  1.卷，組織從各種來源收集數據，包括業務交易，社交媒體和來自感測器或機器到機器數據的信息。在過去，存儲它將是一個問題 – 但新技術（如 Hadoop）減輕了負擔。

  2.速度，數據以前所未有的速度流入，必須及時處理。RFID 標簽，感測器和智能電表正在推動近乎實時處理數據的需求。

  3.品種，數據有各種格式 – 從傳統資料庫中的結構化數字數據到非結構化文本文檔，電子郵件，視頻，音頻，股票報價數據和金融交易。

  在 SAS，我們在大數據方面考慮兩個額外的維度：

  1.變化性，除了速度和數據種類的增加之外，數據流還可能與周期性峰值高度不一致。社交媒體中有什麼趨勢嗎？每日，季節性和事件觸發的峰值數據負載可能難以管理。非結構化數據更是如此。

  2.復雜，今天的數據來自多個來源，這使得難以跨系統鏈接，匹配，清理和轉換數據。但是，有必要連接和關聯關系，層次結構和多個數據鏈接，否則您的數據可能會迅速失控。

  為什麼大數據很重要？

  大數據的重要性不在於您擁有多少數據，而在於您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數據並進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，新產品開發和優化產品，以及智能決策的答案。將大數據與高性能分析結合使用時，您可以完成與業務相關的任務，例如：

  1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；

  2.根據客戶的購買習慣在銷售點生成優惠券；

  3.在幾分鍾內重新計算整個風險組合；

  4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。

5. 大數據是什麼

什麼是大數據？
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
具體來說，大數據具有4個基本特徵：
一是數據體量巨大。網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

6. 大數據是什麼意思

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據其實就是海量資料巨量資料，這些巨量資料來源於世界各地隨時產生的數據，在大數據時代，任何微小的數據都可能產生不可思議的價值。

(6)大數據儲備是什麼擴展閱讀

1、大量。

大數據的特徵首先就體現為「大」，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。

社交網路（微博、推特、臉書）、移動網路、各種智能工具，服務工具等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB。

臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

2、多樣。

廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平台都會通過對用戶的日誌數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。

日誌數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如圖片、音頻、視頻等，這些數據因果關系弱，就需要人工對其進行標注。

3、高速。

大數據的產生非常迅速，主要通過互聯網傳輸。生活中每個人都離不開互聯網，也就是說每天個人每天都在向大數據提供大量的資料。

並且這些數據是需要及時處理的，因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的，對於一個平台而言，也許保存的數據只有過去幾天或者一個月之內，再遠的數據就要及時清理，不然代價太大。

基於這種情況，大數據對處理速度有非常嚴格的要求，伺服器中大量的資源都用於處理和計算數據，很多平台都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優勢。

4、價值。

這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中。

挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。

7. 大數據包括什麼

大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(7)大數據儲備是什麼擴展閱讀：

大數據的應用

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。