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数据仓库：数据仓库是数据的存储库，是专为快速查询和分析而设计的数据库。NoSQL 数据库：NoSQL 或非关系数据库，支持存储和操作非结构化及半结构化数据（与关系数据库相反，关系数据库定义了应如何组合插入数据库的数据）。随着 Web 应用的日益普及和复杂化，NoSQL 数据库得到了越来越广泛的应用。图形数据库：图形数据库根据实体和实体之间的关系来存储数据。OLTP 数据库：OLTP 数据库是一种高速分析数据库，专为多个用户执行大量事务而设计。不断强化流程规范的制定和实际落地，同时大幅提升数据安全基线、度量、审计、心智等重要环节工作.扬州综合大数据服务图片

数据采集与处理（1）概念/定义数据采集与处理是大数据的关键技术之一，它从互联网、传感器和信息系统等来源获取的大量带有噪声的数据进行预处理，包括数据清洗、填补和规范化等流程，使无序的数据更加有序，便于处理，以达到快速分析处理的目的。（2）常见应用场景金融行业：大数据采集与处理在金融行业中的应用非常。例如，银行可以通过采集和处理大量的交易数据来进行风险评估和检测。零售业：大数据采集与处理是零售商了解消费者的购买行为和偏好，从而进行的市场定位和个性化营销的重要支撑。通过采集和分析大量的顾客反馈，零售商可以优化库存管理、供应链和销售策略。扬州综合大数据服务图片以解决数据安全问题，保障公司大数据业务的快速发展，保护用户个人隐私.

2.大数据在医疗行业的应用分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验，如百度智能医疗平台实现电子病历规范化和结构化。健康风险预测：通过分析大量的健康数据，可以预测人群的慢性病风险，帮助医疗机构和个人采取相应的预防和干预措施，提高健康管理的效果，如平安云的智能医疗解决方案具有智能健康风险预测功能。。

因此，狭义上的数据分析与数据挖掘的本质一样，都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息)，从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策，所以侠义的数据分析与数据挖掘构成广义的数据分析。（2）常见应用场景金融行业：在金融服务中利用数据挖掘应用程序来解决复杂、合规、风险管理和客户流失问题，同时，大数据分析可以帮助金融机构进行市场趋势分析、投资组合优化和个性化推荐。医疗行业：医疗机构可以利用大数据分析患者的病历数据、医学影像和基因组数据，以辅助疾病诊断（3）分析所有SKU，以利润大化为目标来定价和清理库存。

在零售业中，数据模型结果可以用于分析商品销售情况、顾客行为和偏好，进行优化库存管理、改善定价策略并提供个性化推荐服务等应用。在电信行业中，数据模型结果可以用于分析网络流量分析从而提升网络质量和网络利用率、用于用户行为和偏好分析管理客户关系以及准营销等应用。在医疗行业中，数据模型结果可以分析患者病历数据，实现疾病预测，以及发展个性化疗，考虑个人的遗传变异因素，改善医疗保健效果，减少副作用，降低医疗成本。（1）数据采集安全：指为确保在组织系统中生成新数据，或者从外部收集数据过程的合法.南京质量大数据服务差异

（4）数据备份与恢复：指通过规范数据存储的冗余管理工作机制，保障数据的高可用性.扬州综合大数据服务图片

医疗行业：大数据采集与处理在健康医疗领域中有着重要的应用。医疗机构可以通过采集和分析患者的医疗记录、生物传感器数据和基因组数据来进行疾病预测、诊断。此外，大数据还可以用于监测公共卫生事件和流行病爆发。物联网：物联网设备产生的海量数据需要进行采集和处理。大数据采集与处理可以帮助物联网应用实现实时监测、远程控制和智能决策。例如，智能家居可以通过采集和分析家庭设备的数据来实现自动化控制和能源管理。社交媒体：社交媒体平台产生了大量的用户生成内容和社交数据。通过采集和处理这些数据，社交媒体平台可以提供个性化的推荐、广告定向和舆情分析等功能。扬州综合大数据服务图片

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