京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小型可穿戴健康设备将成就大数据
物联网不断以惊人的速度蓬勃发展,在医疗保健领域尤为如此。在该领域,可穿戴健身与医疗传感设备正在迅猛兴起,而索尼Smartwatch3和来势汹汹的Apple Watch则是这一快速增长的可穿戴设备市场的新宠。这些可穿戴设备能够监控生物计量指标,从而更高效地管理我们的健康与健身。
虽然基于IoT的医疗设备具有毋庸置疑的光明前景,但其技术需求也为传输数据的服务提供商以及采集和分析数据的企业带来了各种挑战。为了尽可能高效快捷地处理数据——尤其是在IoT设备的功能和数量不断增长的情况下——他们需要考虑如何改进其网络及数据中心的性能。
IoT还正在为医患关系中提供者一方催生新的创新,举例而言,随着Google Glass等产品的推出,就引发了医疗保健领域的新一轮创新。医生在为患者进行治疗时,可从自己的Glass屏幕上调出患者的病历。而急诊室的医生也可使用该技术更快速地对患者进行分诊,显示他们的生命体征、化验结果以及其他相关信息。
据爱立信移动报告和ABI咨询公司 (Ericsson Mobility Report and ABI Research)预测,到2019年无线连接设备的数量将达到惊人的300亿。我们的身体及行为将能够为可穿戴医疗保健设备提供海量数据。而连续跟踪和采集到的数据量将更加令人叹为观止。让情况更为复杂的是,原始数据需要根据更多的上下文信息进行处理和分析,才能产生真正的价值。比如,如果一名临床医生知道患者是在睡觉或是在进行5公里跑,那么他从患者心率明显上升的原始数据所得出的结论可能会迥然相异。
随着更多“物”连接到互联网上并实现互连,目前的数据管理工具和传统应用将无法达到不断增长的、海量复杂的数据集(也被称为大数据)对于精确分析的要求。管理大数据是确保消费者和专业医学团队等都能从可穿戴医疗保健设备中获得最大利益的关键。
企业网络作为管理和分析来自医疗健身设备海量数据的关键,很难低估其对企业的重要性。企业需要考虑更新其网络,才能充分利用软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)和云计算等最新的创新技术。而这些创新技术的结合,将有助于网络在合理时间内完成采集、整理、管理和处理大数据的工作。
SDN的新兴架构可分离网络控制和转发功能,有助于管理员针对应用和网络服务对网络控制进行直接编程并抽象底层基础架构。SDN软件程序可实现快速配置、管理、保护和优化网络,围绕不断变化的需求调整流量。这种“集中智能”不仅可提供全局网络视图,还可作为应用和策略引擎的单一逻辑交换机。低成本的SDN可建立在开放式标准的基础之上,和厂商无关,从而可在改善可管理性、协调性和控制性的同时简化网络设计。可编程、低时延的高性能以太网交换机非常适合用作互联网和数据中心架构的SDN。
SDN解决方案支持的NFV是一种设计、部署和管理网络服务的新途径。NFV能够将各类网络功能与路由器或交换机等专有硬件设备分离开来,从而可在软件上运行。NFV使用标准IT虚拟化技术,可将这些功能“虚拟”为能够连接起来创建通信服务的构建模块。NFV适用于任何有线和无线网络基础架构的数据平面处理或控制平面功能,可为以太网实现更高的可扩展性、高灵敏度和高效率。SDN是管理这些基于NFV的网络的实现者,能更高效地配置并监控提供这些网络。
网络、存储和服务器的虚拟化正在重塑企业运用IT的方式。云计算在这一过程中发挥着至关重要的作用,可为复杂应用和海量的计算资源提供网络接入。“云”能够提供更多的容量,充分满足第三方对企业或小型企业不断增加的需求,从而可为企业提供一条无需投资全新IT基础设施就能增加容量的途径。将处理及数据托管到云端,就能为网络管理人员释放容量,他们可将该容量重新分配给创造数据的地理位置并控制生成数据的设备。精心设计的以太网网络可实现低时延与高带宽,能充分满足云计算实现其所有效率价值的需求。
不可否认的是可穿戴技术现已远远超越了概念阶段,但其对医疗行业产生的影响才刚刚开始。这种影响的覆盖面究竟如何,目前仍然还有争议,但只要有适合的技术做支撑,一切皆有可能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07