資料整合的基本思路：產品設計的核心思想：將資料處理－》形成工業領域的知識圖譜－》行業模型》對標工業業務（包括工業的業務，工業研發的業務，營銷的業務等）－》給每個企業創造自己的工業大腦。第一艙為資料艙，利用工業資料整合套件，在雲上進行資料處理，歸納為知識中心，資訊中心以及資料中心，整理成為工業企業的大資料匯流排。第二艙為應用艙，應用艙是乙個開放的智慧型演算法服務平台，阿里雲圍繞著「供，研，產，銷，能，環」沉澱了一系列供使用者使用的官方資料智慧型服務。同時，阿里雲希望引入更多的合作夥伴，利用應用艙提供的開發介面把他們的演算法服務拉到資料智慧型服務中，共同服務客戶解決問題。對企業和工業來說，管理者也好，一些員工也好，他們常常會面臨非實時，非整合的資料。第三艙為業務指揮艙（定義了一套模板），供企業進行監控與指導。阿里雲希望把資料艙的實時資料，知識圖譜以及應用艙的智慧型服務暴露的服務介面，在視覺化的條件下進行整合，然後面對不同業務角色形成滿足業務需求的業務指揮艙，。對工業和企業的使用者來說，為了降低大家使用技術的門檻，希望使用者更多的了解自身的業務，通過ai創作間平台，通過拖拉拽的方式，把資料艙的資料模型，元件和應用艙的演算法服務元件結合起來滿足業務需求，所以使用者不需要懂很多專業的技術，只需要專注於自己的業務，工藝。
機器學習的演算法分析：ibm watson為例說明，他的多模態醫療資料的分析方法：不管是結構化病歷資料、影像資料，還是文字資料、時間序列資料，不同的資料不存在單一的技術能夠對所有資料都進行乙個很完美的分析，所以目前針對不同型別的資料有不同的分析方法，有些適合用深度學習的方法，有些採用時間序列的方法，有一些適合用回歸分析的方法，分類的方法，聚類的方法。
人工智慧對影象的處理：ibm watson為例說明，他對不同型別客戶的解決方案：醫療是乙個非常複雜的行業，醫院、醫生、藥廠、醫療裝置製造商、健康管理機構、醫療保險公司，他們的訴求是不一樣的，必須要針對不同型別的客戶做出不同的解決方案，可以利用底層的雲平台和分析技術。在解決方案裡，我們有針對像醫院型別的醫療機構的解決方案，包括腫瘤的個性化**，oncologyand genomics，醫院影像（medical imaging）的分析，還有針對藥企做新藥發現和上市藥物有效性、安全性的分析，還有幫助健康管理機構，對常見的慢性病人群（高血壓、糖尿病、慢性腎病）以及多種併發性慢病的患者進行管理解決方案，也有幫助醫療保險機構合理地valuedbased care,按照價值來付費，來進行疾病管理。
信訪分析 大資料 信訪大資料解決方案
信訪大資料解決方案 通過搭建信訪大資料平台 社會治理預警 綜合分析和網路輿 情分析等，初步形成信訪工作的大資料處理能力，為 陽光信訪 責 任信訪 法治信訪 打下堅實基礎。信訪大資料平台 根據工作許可權分配不同視覺化查詢分析，自由選擇合適的展現方式，為各級領導 各級部門提供決策支援。社會治理預警 綜合...
大資料解決方案
原文 大資料解決方案 1 資料庫 垂直拆分 根據業務把錶放到不同的資料庫，解決表之間的io競爭 水平拆分 根據某種規則把單錶資料分成多張表儲存，解決單錶資料量大的問題 索引 根據業務場景建立合理的索引，如果資料量很小建議使用索引 300條以內 索引使用場景 動作描述 聚集索引 非聚集索引 主鍵列是 ...
大型單細胞資料分析解決方案
因為單細胞資料在呈指數增長，遇到大資料集只是早晚的問題。曾經我們困惑乙個物種的基因組那麼大，如果給很多物種都測基因組的話，拿什麼來儲存這些資料？隨著單細胞技術的成熟，測序成本的下降，眼見單細胞資料通量將會呈現超指數增長。在bulk時代所幾十例轉錄組會覺得已經做了很多了，而單細胞時代少則幾千大則百萬的...