背景需求

随着养老行业的快速发展，以老人为中心的各种数据会越来越庞大，如何根据老人数据分析出有依据性的信息从而支持养老服务行业的快速发展成为了重中之重。

解决方案

数字养老平台将会积累大量的养老行业数据，而且整个平台需要考虑到今后的应用发展和支撑能力，所以需引入大数据平台作为数据支撑以及为后续的数据分析提供能力。建议采用Apache Hadoop+HBase作为主要的大数据平台框架。大数据平台主要用于解决如下问题：1.大数据的分布式存储，采用HDFS可以很好的解决这个问题2.大数据分析，采用MapReduce框架，支持分布式计算3.结构化大数据存储，采用HBase数据库，支持PB级的结构化数据存储4.海量数据查询，采用Solr框架，支持分布式索引和搜索。

健康数据分析

通过健康检测设备上传或主动录入的健康数据，形成每个老人的健康档案。通过大数据处理成周期性的健康信息，通过结合数据库中的老人健康信息和区间值从而对个人健康指标的变化了如指掌。大数据系统通过对老人健康数据进行分析比对，针对性的对老人提出健康调理方案：健康数据是否出现异常、饮食如何调整、用药是否合理、日常应注意事项等等。保障老人的健康生活。

饮食数据分析

老人就餐时，一次刷脸（人脸验证），就完成了就餐数据分析。负责老人饮食的管理人员，看到老人的健康信息后，还可以利用“大数据”分析就餐数据，并提供一日三餐的“定制版”营养配餐。如果发现没有就餐的老人，还能将报警信息推送给社区工作人员或医护人员。

消费行为分析

通过分析老人受营销和环境的刺激产生需求直至最终作出购买决策的整个过程。从而分析老人购买行为的外部因素和个人因素，外部决定因素包括:文化影响、社会影响和家庭影响。个人决定因素包括:生命周期阶段、职业、经济收人、生活方式、个性、自我观念以及心理因素等等。