云计算与大数据下的革新 行业应用广泛

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

CNET科技资讯网 5月26日 北京消息(文/周雅):这是一个信息爆炸的时代,计算无处不在,移动互联网浪潮下,我们无时无刻不体验着电子信息化的便捷。

云计算与大数据下的革新 行业应用广泛

在这样的背景下,云计算和大数据的概念随之而来,化身互联网的中坚力量。

今年是云计算发展迅速的一年,越来越多的企业、机构聚焦云计算和大数据分析研究,逐渐应用到智慧城市、智能设备、电子政务、金融、医疗、教育、能源、交通等各行各业。

在本次第六届云计算大会上,新增5类行业应用论坛,这也就说明,电子信息领域技术创新方向、产品与服务交付形式、商业模式都在变革,由云计算、大数据等引发造就的新一轮电子信息服务业调整、重组与转变正在上演。我们的生活正发生着革新。

在医疗行业的分享中,我总结了几点:1、医疗信息化到来,以电子健康档案为核心,鼓励使用电子病历,发展远程医疗;2、在民生领域特别是健康医疗信息化应用,即将占据我国信息化主战场;3、医疗信息化建设已步入新阶段,内容包括:电子病历、医生工作站、PACS、LIS、RIS系统,体现在e-hospital、医疗和管理信息处理无纸化和无胶片化、医院间联网、电子病历网上传递等;4、临床大数据为疾病与健康规律发现开辟了新途径,在中医药领域更具应用优势;5、未来大数据可应用到医疗诊断、全程信息跟踪、预测、预防、个性化治疗等领域,使病人在诊疗过程中有决策权;6、电子病例是获取临床信息的主要来源之一。目前医院中的数据共享存在很大问题,医院要想搭建病人电子病例,首先该解决共享问题;7、如何建立医疗服务体系至关重要,结合医疗保险,利用物联网和云端管理,从而达到高水准的居家管理。智慧医疗最关键的是服务体系;8、家庭医疗正成为美国热点,所有医疗机构及医院正加入蓝钮计划,即在网站增加蓝色按钮,点击该按钮,用户就可直接下载他自己的数据。美国发起的开源项目Direct也是一项创举。

在互联网金融领域里,发言人认为,支付未来会经历三个阶段:第一,作为工具,解决资金来往问题;第二,以让行业资金更顺畅,促进交易;第三,让支付公司实现“天下熙熙,皆为利来;天下嚷嚷,皆为利往”。此外,互联网金融要形成安全防范的社会化体系:实施SDL并示证;建立和充分利用第三方测试与检测;建立奖励漏洞发现者,动态改进产品、应用与运维。

在智能交通方面,需要:1、实现包括城市道路、高速公路、国省干线三大路网覆盖;2、实现覆盖三大市内交与对外交通方式,覆盖轨道交通、地面公交、出租汽车等三大市内的交通方式,通过轨道交通动态运行监测服务实现动态客流全方面的监测、发布区间段面客流拥挤状态、实现基础设施与客流实时信息的动态运营组织,节省乘客在出行时所花费的时间,提升换成便捷度和乘车舒适性,同时也让乘客在方便出行的同时做好路径的规划;3、整合停车资源与信息服务,现如今一体化综合交通信息服务正通过网站、微博、车载终端、移动终端、路侧设施、公共媒体等多样化的方式,向公众提供一个完整的出行链的门到门无缝隙一体化综合出行信息服务;4、地理位置最基础的三个服务分别是定位、搜索和导航,它解决人们最朴素的三个需求,我在哪,想去哪和怎么去。

在创新行业,海峡两岸应该制定出一些新的标准,推动中国云计算在国际上更多的话语权,同时,需要鼓励中小型新创的公司,发挥敢拼、肯拼、往前冲的精神,才能够提高他们的经济实力。

在教育行业,edX、Coursera、Udacity已经构成了在线三大课程提供商,国内高校也高度重视MOOC等教育带来的发展机遇和挑战。目前,清华大学、北京大学、复旦大学和上海交通大学等先后加入了MOOC行列,面向全球开放了第一批来自中国的课程;此外,网易开展了网易公开课。

原文发布时间为:2014-05-26
本文作者:周雅
本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
1月前
|
SQL 存储 分布式计算
ODPS技术架构深度剖析与实战指南——从零开始掌握阿里巴巴大数据处理平台的核心要义与应用技巧
【10月更文挑战第9天】ODPS是阿里巴巴推出的大数据处理平台,支持海量数据的存储与计算,适用于数据仓库、数据挖掘等场景。其核心组件涵盖数据存储、计算引擎、任务调度、资源管理和用户界面,确保数据处理的稳定、安全与高效。通过创建项目、上传数据、编写SQL或MapReduce程序,用户可轻松完成复杂的数据处理任务。示例展示了如何使用ODPS SQL查询每个用户的最早登录时间。
98 1
|
23天前
|
存储 人工智能 大数据
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系是紧密相连、相互促进的。这四者既有各自独立的技术特征,又能在不同层面上相互融合,共同推动信息技术的发展和应用。
183 0
|
1月前
|
存储 分布式计算 druid
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
59 1
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
|
1月前
|
算法 大数据 数据库
云计算与大数据平台的数据库迁移与同步
本文详细介绍了云计算与大数据平台的数据库迁移与同步的核心概念、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实例及未来发展趋势与挑战。涵盖全量与增量迁移、一致性与异步复制等内容,旨在帮助读者全面了解并应对相关技术挑战。
37 3
|
12天前
|
API 数据处理 开发工具
云计算在金融行业的应用与挑战
云计算在金融行业的应用与挑战
22 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 人工智能
探索云计算的未来:技术趋势与应用场景
【10月更文挑战第4天】探索云计算的未来:技术趋势与应用场景
86 7
ly~
|
1月前
|
供应链 搜索推荐 安全
大数据模型的应用
大数据模型在多个领域均有广泛应用。在金融领域,它可用于风险评估与预测、智能营销及反欺诈检测,助力金融机构做出更加精准的决策;在医疗领域,大数据模型能够协助疾病诊断与预测、优化医疗资源管理和加速药物研发;在交通领域,该技术有助于交通流量预测、智能交通管理和物流管理,从而提升整体交通效率;电商领域则借助大数据模型实现商品推荐、库存管理和价格优化,增强用户体验与企业效益;此外,在能源和制造业中,大数据模型的应用范围涵盖从需求预测到设备故障预测等多个方面,全面推动了行业的智能化转型与升级。
ly~
114 2
ly~
|
1月前
|
供应链 搜索推荐 大数据
大数据在零售业中的应用
在零售业中,大数据通过分析顾客的购买记录、在线浏览习惯等数据,帮助零售商理解顾客行为并提供个性化服务。例如,分析网站点击路径以了解顾客兴趣,并利用历史购买数据开发智能推荐系统,提升销售和顾客满意度。此外,大数据还能优化库存管理,通过分析销售数据和市场需求,更准确地预测需求,减少库存积压和缺货现象,提高资金流动性。
ly~
326 2
ly~
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大数据在智慧金融中的应用
在智能算法交易中,深度学习揭示价格波动的复杂动力学,强化学习依据市场反馈优化策略,助力投资者获取阿尔法收益。智能监管合规利用自然语言处理精准解读法规,实时追踪监管变化,确保机构紧跟政策。大数据分析监控交易,预警潜在违规行为,变被动防御为主动预防。数智化营销通过多维度数据分析,构建细致客户画像,提供个性化产品推荐。智慧客服借助 AI 技术提升服务质量,增强客户满意度。
ly~
121 2
ly~
|
1月前
|
供应链 监控 搜索推荐
大数据的应用场景
大数据在众多行业中的应用场景广泛,涵盖金融、零售、医疗保健、交通物流、制造、能源、政府公共服务及教育等领域。在金融行业,大数据用于风险评估、精准营销、反欺诈以及决策支持;零售业则应用于商品推荐、供应链管理和门店运营优化等;医疗保健领域利用大数据进行疾病预测、辅助诊断和医疗质量评估;交通物流业通过大数据优化物流配送、交通管理和运输安全;制造业则在生产过程优化、设备维护和供应链协同方面受益;能源行业运用大数据提升智能电网管理和能源勘探效率;政府和公共服务部门借助大数据改善城市管理、政务服务及公共安全;教育行业通过大数据实现个性化学习和资源优化配置;体育娱乐业则利用大数据提升赛事分析和娱乐制作水平。
ly~
430 2
下一篇
无影云桌面