数据挖掘平台在医疗领域和公共卫生领域有广泛的应用。例如，将疾病预测模型，应用于症状监测，快速采集急诊、门诊、处方与非处方药销售、动物疾病等多方位的信息数据，建立数据仓库，通过综合、分析、比较、聚类等数据挖掘技术，能够及早地发现突发公共卫生事件征兆，为启动有效的应对措施赢得宝贵的时间。

大数据基础平台对大规模数据集（海量数据），提供底层分布式计算和分布式存储技术，可以扩展到数以千计的存储和计算节点，提供高可用服务的大数据集群。 大数据平台具备数据的可靠性、安全性和高可用性，是构建整个大数据技术架构的基础平台。产品特性包括：分布式计算、分布式存储、支持数以千计的存储和计算节点、高可用服务，以及保证数据的可靠性、安全性和高可用性。

数据是一种宝贵的资源。利用新技术新方法挖掘现有数据的价值，找到数据间的关联关系，提高基础数据的利用率，并预测未来趋势及行为，是国内面临的迫切问题。一批新兴的数据处理、挖掘与分析技术不断涌现，如大数据平台、数据仓库、分布式数据库、数据挖掘平台、大数据可视化，使分析处理海量数据变得更加容易、更加便捷。

近年来，数据挖掘理论及其技术研究和开发取得了较为快速的发展，其在各个领域应用有着非常广阔的空间和潜力。数据挖掘成为解决数据处理难题的有效武器，并显示出强大的生命力。数据挖掘主要依赖两项技术：一是对某个领域各部门产生的各种业务数据进行整理和集成，搭建支持决策的数据分析环境，即数据仓库；二是发现隐藏在各种监测数据之中的有用知识，即数据挖掘。

大数据可视化平台通过直观、生动、可交互、可个性化定制的数据可视化图表，展示数据潜在的趋势和内在的特性，赋予用户极好的数据体验。进入大数据时代，将海量数据以可视化平台方式展示给用户，例如动画、视频、动态交互式页面、手机APP等，将数据以展示、推送、提醒、互动等模式提供给用户。

基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。