數(shù)據(jù)整合的基本思路：產(chǎn)品設(shè)計(jì)的核心思想：將數(shù)據(jù)處理-》形成工業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜-》行業(yè)模型》對(duì)標(biāo)工業(yè)業(yè)務(wù)(包括工業(yè)的業(yè)務(wù)，工業(yè)研發(fā)的業(yè)務(wù)，營(yíng)銷的業(yè)務(wù)等)-》給每個(gè)企業(yè)創(chuàng)造自己的工業(yè)大腦。以上是整個(gè)。

第一艙為數(shù)據(jù)艙，利用工業(yè)數(shù)據(jù)集成套件，在云上進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，歸納為知識(shí)中心，信息中心以及數(shù)據(jù)中心，整理成為工業(yè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)總線。

第二艙為應(yīng)用艙，應(yīng)用艙是一個(gè)開放的智能算法服務(wù)平臺(tái)，阿里云圍繞著“供，研，產(chǎn)，銷，能，環(huán)”沉淀了一系列供用戶使用的官方數(shù)據(jù)智能服務(wù)。同時(shí)，阿里云希望引入更多的合作伙伴，利用應(yīng)用艙提供的開發(fā)接口把他們的算法服務(wù)拉到數(shù)據(jù)智能服務(wù)中，共同服務(wù)客戶解決問題。對(duì)企業(yè)和工業(yè)來說，管理者也好，一些員工也好，他們常常會(huì)面臨非實(shí)時(shí)，非集成的數(shù)據(jù)。

第三艙為業(yè)務(wù)指揮艙(定義了一套模板)，供企業(yè)進(jìn)行監(jiān)控與指導(dǎo)。阿里云希望把數(shù)據(jù)艙的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，知識(shí)圖譜以及應(yīng)用艙的智能服務(wù)暴露的服務(wù)接口，在可視化的條件下進(jìn)行集成，然后面對(duì)不同業(yè)務(wù)角色形成滿足業(yè)務(wù)需求的業(yè)務(wù)指揮艙。

對(duì)工業(yè)和企業(yè)的用戶來說，為了降低大家使用技術(shù)的門檻，希望用戶更多的了解自身的業(yè)務(wù)，通過AI創(chuàng)作間平臺(tái)，通過拖拉拽的方式，把數(shù)據(jù)艙的數(shù)據(jù)模型，組件和應(yīng)用艙的算法服務(wù)組件結(jié)合起來滿足業(yè)務(wù)需求，所以用戶不需要懂很多專業(yè)的技術(shù)，只需要專注于自己的業(yè)務(wù)，工藝。

機(jī)器學(xué)習(xí)的算法分析：IBM Watson為例說明，他的多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析方法：不管是結(jié)構(gòu)化病歷數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)，還是文本數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)，不同的數(shù)據(jù)不存在單一的技術(shù)能夠?qū)λ�有�?shù)據(jù)都進(jìn)行一個(gè)很完美的分析，所以目前針對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)有不同的分析方法，有些適合用深度學(xué)習(xí)的方法，有些采用時(shí)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。

人工智能對(duì)圖像的處理：IBM Watson為例說明，他對(duì)不同類型客戶的解決方案：醫(yī)療是一個(gè)非常復(fù)雜的行業(yè)，醫(yī)院、醫(yī)生、藥廠、醫(yī)療設(shè)備制造商、健康管理機(jī)構(gòu)、醫(yī)療保險(xiǎn)公司，他們的訴求是不一樣的，必須要針對(duì)不同類型的客戶做出不同的解決方案，可以利用底層的云平臺(tái)和分析技術(shù)。在解決方案里，我們有針對(duì)像醫(yī)院類型的醫(yī)療機(jī)構(gòu)的解決方案，包括腫瘤的個(gè)性化治療，Oncologyand Genomics，醫(yī)院影像(medical imaging)的分析，還有針對(duì)藥企做新藥發(fā)現(xiàn)和上市藥物有效性、安全性的分析，還有幫助健康管理機(jī)構(gòu)，對(duì)常見的慢性病人群(高血壓、糖尿病、慢性腎病)以及多種并發(fā)性慢病的患者進(jìn)行管理解決方案，也有幫助醫(yī)療保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)合理地valuedbased care,按照價(jià)值來付費(fèi)，來進(jìn)行疾病管理。

標(biāo)簽： 安全 大數(shù)據(jù)

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