信息化和大数据库

① 国内外医疗信息化方面大型数据库有哪些

大型数据库比如Hadoop、MySQL(小型)、SQL Server（中大型）、Sybase（中大型）、DB2（大型）、Oracle（大型）等，都可以存储数据，不叫医疗数据库，但可以用到医疗上。

② 数据库的发展前景怎么样

在信息化时代，数据库成为企业经营管理必不可少的工具。经过了一个世纪的发展，目前数据库行业已经进入到快速发展阶段，非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生，市场规模达到665亿美元。未来，随着海量数据的爆发，全球数据库行业市场规模有望突破2000亿美元。
数据库成为企业经营管理必不可少的工具
在全球信息化的时代，数据库已经逐渐成为了众多企业经营管理必不可少的工具。数据库指的是一种用于存储和管理拥有固定格式和结构数据的仓库型数据管理系统。
数据库这一行业技术发源并兴起于美国，如今已经广泛应用于全世界各企业之中。数据库一般可分为关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库的基层单位是由二维的行列分部组成的表格，一个关系型数据库往往可以涵盖多个行列分部表格。表格中每一行分布代表了一条独特的数据记录，而各列则代表了同一数据记录的不同特性。通过多种来源获取的数据最后会通过抽取、转化、加载后整合进一个数据仓库之中。关系型数据库根据其数据处理技术的不同又可以分为联机事务型数据库与联机分析型数据库。
非关系型数据库是一个用于概括一切可供替代传统关系型数据库的开放式术语。非关系型数据库同样也可以通过嵌套类的方式将互有关系的数据存储在同一结构当中。非关系型数据库采用了更为灵活的数据结构，并且可以横向到达多个处理器。以功能划分，非关系型数据库可以分为文档型数据库、键值型数据库、列存储数据库、图形数据库四种。
非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生
经历了前两个阶段的发展，目前全球数据库已经进入到了快速发展期，非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生。2019年，全球数据库行业市场规模已经达到了584亿美元。2020年，全球信息化程度进一步提高，经营管理信息化、办公模式自动化等均推动了整个全球数据库行业的发展，2020年全球数据库行业市场规模已经达到了665亿美元。

注：2019年数据为Expert Market Research测算数据，2018和2020年数据为前瞻基于Expert Market Research数据同时根据行业当年及往年发展情况进行的测算。
海量数据爆发将驱动全球数据库行业市场规模增长
在互联网化趋势下，各个行业数据量呈爆炸式增长。另外随着数据大集中、数据挖掘、商业智能、协同作业等大数据处理技术的日趋成熟，数据价值呈指数上升趋势。
根据IDC与浪潮联合发布的最新报告显示，随着数据爆发式增长，到2025年全球大数据储量将达到175ZB。前瞻预测，2026年全球大数据储量将达到223ZB。
海量数据的爆发必将驱动整个全球数据库行业市场的稳步增长，2026年全球数据库行业市场规模有望突破2000亿美元。

③ 大学生怎么运用大数据建设社会主义

一、大数据及其特点
大数据目前尚无明确定义。维基网络对大数据的定义是：大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息【1】。徐子沛在《大数据》一书中将大数据定义为：指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据【2】。《大数据时代》的作者维克·托迈尔·舍恩伯格认为，“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。”【3】8-9《人民日报》在采访他时，他曾说：“在我看来，大数据是一种价值观、方法论，我们面临的不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。这是一场思维的大变革，更是一个互动的过程——你可以用不同的角度、不同的方式去做大数据，并得到不一样的结果与好处。”【4】据此，笔者认为：大数据是大规模数据中，可以通过有效技术手段快速获取、存储、管理并分析出可以推动社会发展的有价值的数据。
目前普遍认可大数据的四个基本特征，即4V特性：规模大（Volume）、来源广泛且类型多样（Variety）、获取及处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。
数据规模大（Volume）。现代意义上的“数据”，范畴比信息还要大。进入信息时代，“数据”二字的内涵开始扩大：不仅指代“有根据的数字”，还统指一切保存在电脑中的信息，包括文本、图片、视频等。数据也逐渐成为“数字、文本、图片、视频”等的统称，也即“信息”的代名词。【6】256-257
数据来源广泛、类型多样（Variety）。信息时代，数据的获取途径不仅限于计算，还包括大记录，即人们通过手机、个人电脑、ipad等终端上传到网络的海量数据以及个人存储在手机、个人电脑等终端中的数据。数据的类型也不再局限于原始的计算数据、结构化数据，还包括人们在日常生活中随手记录、保存、上传至网络平台的图片、音频、视频等非结构化数据。
数据获取及处理速度快（Velocity）。数据来源的多样化致使数据日益公开化、社会化，数据获取更为方便、快捷、全面。伴随大数据发展而诞生的数据处理技术使得数据处理速度远远快于传统数据时代，数据处理日益规模化、软件化、智能化。
价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，大数据本身的价值密度是相对较低的，需要对海量的数据进行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用户价值。【5】基于海量数据基础上形成的某一领域或某一特定内容形成的信息，相关性更强、信息更为全面，效果更佳明显，价值高于传统小数据分析得出的结论。
二、依托大数据推动社会主义核心价值观建设的重要性
大数据已经融入到大学生日常生活中，大学生学习、生活、工作无处不体现大数据。一方面，大学生通过互联网获取学习资料、娱乐资讯、工作模板，成为大数据的享用者；另一方面，大学生搜索、下载学习资料留下数据痕迹，在微博等社交网络平台发表状态、上传生活照片以及工作过程中通过网络发布通知、活动内容，成为大数据的贡献者。大数据与大学生息息相关，透过大学生可以了解学生的思想动态，亦可推动社会主义核心价值观建设。
（一）大数据为社会主义核心价值观建设提供良好的环境。
徐子沛在《数据之巅：大数据革命，历史、现实与未来》中提到一个案例：2013年7月，有报道称，华东师范大学的一位女生收到校方的短信：“同学你好，发现你上个月餐饮消费较少，不知是否有经济困难？”这条温暖的短信也要归功于数据挖掘：校方通过挖掘校园饭卡的消费数据，发现其每顿的餐费都偏低，于是发出了关心的询问，但随后发现这是一个美丽的错误——该女生其实是在减肥。【6】275这个案例说明可以通过大数据了解实时了解学生状态，在当前东西方价值观激烈碰撞的环境下，通过分析数据可以了解并掌握学生思想动态，做到早发现、早处理，对于为社会主义核心价值观建设提供良好的环境有极为重要的意义。
（二）大数据为社会主义核心价值观建设提供更为行之有效的方法。
价值观教育并非一成不变、形式单一，目前高校社会主义核心价值观教育方式主要有课堂教学、主题班会、高校讲座、社会实践以及网络自主获取等形式。那么，这些方式哪些是学生更喜闻乐见、接受主动性更强的方式？有没有尚未发掘的、学生潜意识中更易于接受的价值观教育方式？以课堂教学为例，学生是更倾向于教师讲课学生听的形式还是互动教学形式？如果把视频教学纳入到课堂教学中，那么视频内容是什么样的，多长的视频最优化，以何种形式展现，等等，都是值得探讨的问题。问卷调查、抽样调查等方式获取的数据量小、不够全面、不完全具有代表性，且学生填写调查问卷具有自我意识，问卷结果未必是学生真实想法。大数据是通过高校大学生在网络上发布海量资讯中获取，如学生通过QQ、微信、飞信等沟通软件，人人网、新浪微博、大学生在线等网络社交平台以及邮箱、Dropbox等数据共享平台发布的数据。数据更公开、更广泛、更全面、更真实，通过分析得出的结论更具有说服力。通过分析高校大学生思想动态大数据，可以全面、时时了解学生接受价值观教育的趋向性方式。依据不同年级、不同专业、不同高校学生特点，采用不同形式进行价值观教育，真正做到“因材施教”。
（三）大数据有效掌握高校社会主义核心价值观建设动态情况。
社会主义核心价值观建设是一项艰巨的长期工程，其过程具有动态性、延展性，需要提前、时时把握价值观建设状态、发展动态、发展趋势，随时调整价值观建设的方法、形式、重点。基于网络数据的信息挖掘，不需要逐一调查，成本低廉，更重要的是，这种分析是实时的，没有滞后性【6】268。
三、依托大数据推动社会主义核心价值观建设的途径
（一）树立大数据观念
大数据绝不仅仅是科研的高端产品，大数据存在于我们的日常生活中。沃尔玛通过数据挖掘发现顾客潜在意识——父亲在买尿布时往往会顺便买啤酒——捆绑“啤酒和尿布”提高销量；亚马逊通过数据挖掘——分析顾客的购买规律——“预判发货”，即在网购时，顾客还没有下单，亚马逊就将包裹寄出；奈飞公司利用客户的网上点击记录，预测其喜欢观看的内容，实现精准营销。
在高校中，数据和数据分析的价值更是随处可以得到体现，高校思想政治教育工作已经具备了大数据的特征【7】。建设核心价值观，充分发挥大数据的价值，需要高校学生工作者强化大数据意识，提高对数据的敏感意识、前瞻意识，培养数据共享意识、动态意识，数据不是一成不变的，要不断接受新数据、挖掘新信息。根据对数据的分析，个性化推动社会主义核心价值观建设。
（二）建立大数据库
数据是大数据时代社会主义核心价值观建设的基础。建立大数据库的方式有两种：对内，汇总校园内通过高校信息网络中心的数据及学生在各平台发布的信息；对外，搜集政府、社会发布的与核心价值观建设相关的信息。学校电子网络信息、学生交流使用的网络电子平台、校园各单位为方便服务管理而统计保存的各种信息汇总以及校园安全服务网络使用的摄像头、门禁器等产生的信息数据。
（三）培养大数据工作队伍
光有数据没有分析人才，那么数据永远只是一堆数字，没有任何价值。大数据价值密度低的特点要求数据分析者设计能完成特定任务的软件或程序，智能分析海量数据。高校社会主义核心价值观建设工作人员主要以高校学生工作处、思政教师及辅导员为主，需要在这批人员中培养一批思想政治觉悟高、政治理论水平高人员专门从事该项事务，提高他们的大数据意识和大数据处理能力，适应大数据时代社会对大学生数据能力的需求。

④ 什么是信息化什么是数字化这两者有什么联系和区别

信息化俗称电子化，再往简单说就是把线下工作线上化，把近距离工作远程化，比如原先我请假，需要拿一张纸写好请假理由，找到主管领导签字，但是主管领导出差了，我只能等，但是在信息化系统助力下，我不要拿纸了，打开系统就能在线填单，我也不需要找领导签字了，因为我一按提交按钮，领导在外地出差也能收到我的请假信息并且打开系统完成审批！
数字化则是信息化的进一步升级，信息化相对于传统线下纸质办公确实进步了很多，但是进入新的发展时期，又有很多新的环境要素和管理要素向我们发起了挑战，就拿企业采购来说，信息化解决了维护供应商、在线招投标、在线起合同、在线发起付款申请等诸多问题，但是企业采购出现了新的困难，比如说如何判断采购价格是否合理？该采取哪种采购策略？这时候哪怕再英明神武的领导也是很难靠经验和直觉来判断了，这时候数字化转型变得尤为迫切！天翎认为，数字化转型的作用是在数据+算法定义的世界中，以数据的自动流程化解复杂系统的不确定性，从而实现企业资源整合能力和业务执行能力的不断升级，并最终形成企业的市场竞争优势。——这是我看过对数字化理解较为透彻的表达，说的透彻点就是把业务过程中的各种数据利用算法逻辑将其以图表等可视化的方式呈现，把隐形问题显性化，进而为管理者经营决策所用！
还是上例子吧，中建四局是世界500强第21强企业“中国建筑股份有限公司”直属骨干公司，拥有房屋建筑工程施工总承包特级等多项资质，是中央驻粤大型综合投资与建设施工集团，供应链业务在其发展过程中扮演中重要作用，但是随着经营环境的快速变化和客户要求的不断提高，如何更好的面对经营不确定性、如何建设全新供应链管理系统实现数字化转型变得尤为紧迫：
★供应链业务数据采集仍以手工录入为主，单据数量多、涉及部门广，工作效率和客户满意度仍有很大提升空间；
★供应链上中下游信息化程度不同，工作衔接经常脱节，订单计划、车辆调度、额度控制等偏差比对可以更加智能；
★供应链所涉信息系统林立、功能分散重叠，导致业务切换繁琐、财务重复制单，数据孤岛必须紧急遏制；
★供应链业务数据管理混乱，报表呈现不美观、数据分析不智能，数据对经营管控的支撑作用迫切需要唤醒！中建四局供应链数字化转型
最终在业财一体化和产业数据互联的建设思路指导下，中建四局选择基于天翎BPM+帆软BI的组合模式进行供应链系统的建设，一方面构建了清晰的业务流程脉络，使得业务数据规范清晰；二方面打通了异构系统之间的阻隔，让数据的流转和处理更加顺畅；三方面利用报表工具对数据进行深度加工并以灵活的图表展现！那么数字化应用体现在哪些方面呢，我也不妨举些例子：
A、供应链业务涉及运输货物，信息化时代只能线上自动派单，但对于司机是否中途盗取货物、是否故意绕路都无从可知，到达验收站点后出现问题也没有证据说司机做了哪些手脚，但是在数字化时代，可以通过设定规则触发相应提醒和查询，判断轨迹偏差避免运输线路违规，可以自动采集发货和验货环节的地磅数据判断货物是否变少！
B、供应链业务需要每个月进行采购计划申报，信息化时代可以实现线上快速操作，但是对于该以什么价格采购、分别找哪些供应商采购、各自采购的比例分配等等是全靠人为经验决定的，但是在数字化时代，可以根据月度需求和往期数据比对，依据采购价格波动对发展趋势进行预测，进而自动化拆分采购计划组合并进行提报！
好了说的有点零散，我最后做个总结吧：
1、数字化是对信息化的进一步升级，也是广大企业发展过程中的必然选择！
2、数字化目前概念追风的多，真正理解其本质并找到有效实施路径的很少，笔者认为基于BPM+BI的组合是实现数字化办公系统建设的创新实践之一！

⑤ 大数据是什么多大的数据叫大数据

多大的数据才算“大数据”
什么是大数据有一个故事，说的是一位顾客订购披萨时，披萨店可以立即调出这位顾客的许多信息，比如送披萨上门必有的家庭、单位等地址和电话，顾客的消费习惯从而推荐适合他的披萨种类，顾客名下的银行卡透支情况从而确定他的支付方式，甚至顾客要自取披萨时，还能根据顾客名下车辆的停放位置预估他的到店时间等等。
从这个故事，我们可以看出大数据的一些关键特征，比如容量大、类型多、关联性强、有价值等等。“大数据是以高容量、多样性、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇接受经济日报·中国经济网记者采访时说。

⑥ 数据库未来的发展前景怎么样

在信息化时代，数据库成为企业经营管理必不可少的工具。经过了一个世纪的发展，目前数据库行业已经进入到快速发展阶段，非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生，市场规模达到665亿美元。未来，随着海量数据的爆发，全球数据库行业市场规模有望突破2000亿美元。

数据库成为企业经营管理必不可少的工具

在全球信息化的时代，数据库已经逐渐成为了众多企业经营管理必不可少的工具。数据库指的是一种用于存储和管理拥有固定格式和结构数据的仓库型数据管理系统。

数据库这一行业技术发源并兴起于美国，如今已经广泛应用于全世界各企业之中。数据库一般可分为关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库的基层单位是由二维的行列分部组成的表格，一个关系型数据库往往可以涵盖多个行列分部表格。表格中每一行分布代表了一条独特的数据记录，而各列则代表了同一数据记录的不同特性。通过多种来源获取的数据最后会通过抽取、转化、加载后整合进一个数据仓库之中。关系型数据库根据其数据处理技术的不同又可以分为联机事务型数据库与联机分析型数据库。

非关系型数据库是一个用于概括一切可供替代传统关系型数据库的开放式术语。非关系型数据库同样也可以通过嵌套类的方式将互有关系的数据存储在同一结构当中。非关系型数据库采用了更为灵活的数据结构，并且可以横向到达多个处理器。以功能划分，非关系型数据库可以分为文档型数据库、键值型数据库、列存储数据库、图形数据库四种。

—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

⑦ 到底什么才是信息化，数字化

目前，企业IT的发展我们大致可以分为两个阶段，即第一步的业务信息化（信息化），第二个阶段我们叫数据信息化（数字化）。

随着企业的发展，各个部门的业务用户在平时使用这些系统的时候就会产生大量的数据，数据得到了沉淀，有了沉淀之后，企业就可以进行IT信息化建设的第二个阶段，也就是数据信息化。

数据信息化建设的主要目的是帮助我们的企业全面了解企业实际拿袭的业务经营和管理成果，由以往的经验驱动变为数据驱动，最后形成业务决策支撑以提高决策的准确性，这是一种更高层次的企业管理方式。