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醫(yī)療大數(shù)據(jù)專家:淺談醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)

2015-03-26 10:06:29   作者:   來源:36氪   評論:0  點(diǎn)擊:


  圖二

  由此可見有效的數(shù)據(jù)管理,數(shù)據(jù)庫建立及數(shù)據(jù)分析流程的重要性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理的過程包括抽取(Extraction),轉(zhuǎn)換(Transformation)和載入(load)。通過 ETL,可以賦予數(shù)據(jù)一種合適恰當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)用于特定的分析發(fā)現(xiàn)。具體數(shù)據(jù)準(zhǔn)備分析流程如圖三所示:1)抽取單個(gè)或多個(gè)來源的數(shù)據(jù) 。2)凈化,格式化,標(biāo)準(zhǔn)化,聚合,添加,或遵循其他特定的數(shù)據(jù)處理規(guī)則。3)載入處理完的數(shù)據(jù)到特定的數(shù)據(jù)庫或儲存為特定的文件格式。4)采用各種方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

  圖三

  ETL 的中心內(nèi)容仍舊適用于大數(shù)據(jù),但由于大數(shù)據(jù)的大量性和多樣性對數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)管理及處理方法的要求越來越高,也越來越復(fù)雜,這樣線性處理整個(gè)數(shù)據(jù)變得相當(dāng)耗費(fèi)人力,物力,和時(shí)間。

  此外,大數(shù)據(jù)的快速性,易變性也使得把數(shù)據(jù)儲存在單一的中央數(shù)據(jù)庫變的不太可行。 在這種情況下,最流行的思路是把數(shù)據(jù)分割處理,也就是把數(shù)據(jù)儲存到多個(gè)儲存節(jié)點(diǎn)(比如網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫),在每個(gè)節(jié)點(diǎn)單獨(dú)處理數(shù)據(jù)(甚至處理完就接著進(jìn)行初步分析, 但處理的程度依客戶具體問題而調(diào)整),然后再匯總整合到一起,提供給單個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)庫,接著根據(jù)需要選擇合適的分析方法獲取有用結(jié)果。ETL 貫穿于整個(gè)大數(shù)據(jù)管理分析的流程中。圖四演示了大致的大數(shù)據(jù)管理分析流程及一些大數(shù)據(jù)處理分析平臺工具的名字。

  圖四

  SAS的數(shù)據(jù)倉庫研究院(TDWI)針對現(xiàn)今存在的大數(shù)據(jù)處理分析平臺工具進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查以幫助人們在選擇軟硬件進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)能做出更好的決策。針對大數(shù)據(jù)技術(shù),特點(diǎn),和使用者操作,調(diào)查提供了三個(gè)選擇:1)現(xiàn)在使用中,并且會繼續(xù)使用。2)會在三年中開始使用。3)沒有計(jì)劃使用。圖五左側(cè)顯示了對于各種大數(shù)據(jù)分析平臺工具,被調(diào)查人員的回復(fù)比例。圖五的右側(cè)顯示了平臺工具可能的潛在成長和對采用此工具做出承諾的被調(diào)查人員比例。

  圖五

  根據(jù)潛在成長和承諾的綜合考量,此調(diào)查還進(jìn)一步把大數(shù)據(jù)分析平臺, 工具分成4組:第一組為適度的承諾,中度到強(qiáng)的成長潛力;第二組為中度至強(qiáng)有力的承諾,適度增長潛力;第三組為弱到中度的承諾,適度增長潛力;第四組為中度至強(qiáng)有力的承諾,弱增長潛力。圖六顯示了這些組別的內(nèi)容分布。限于篇幅,本文不詳細(xì)介紹所列的每一平臺工具的具體內(nèi)容,感興趣的讀者可以參考文獻(xiàn)獲取更詳細(xì)的介紹。

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