大数据时代到来,医疗行业发展方向

大数据时代到来，医疗行业发展方向

医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。全球知名咨询公司麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业几大领域(临床辅助决策、医疗质量监管、疾病预测模型、临床试验分析、个性化治疗)的应用方向，在这些背景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，从而提高医疗效率和医疗效果。

临床辅助决策

从长远来看，不论是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，并产生更高的医疗费用。研究表明，对同一病人来说，不同的医疗服务机构，会有不同的医疗护理方法和效果，成本也有很大差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统也将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用大于疗效的治疗方式)，以及治疗不足。在一个大型医疗机构内部，通过对患者症状及主诉的描述，系统可以给出几套可能的诊断及治疗方案，并通过对各种治疗方案的提取及比对，可以给临床医生提供最佳的诊疗路径，对减少住院天数、降低诊疗费用提供了最贴近实际的帮助。另一方面，对护理细节的提醒也帮助护理工作者降低了工作过程中的疏漏，提高了医疗安全。

医疗质量监管

通过对医院内部数据的分析，可以充分地发挥医院自我评价的作用，促进医院内部“医疗质量和医疗安全”的持续改进。该方法改变了原有的现场评审方式，摆脱了以往制度文件的检查方法，运用PDCA原理和方法，追踪个案病例，研究一个病人的服务全过程，将所涉及的各专业和科室贯穿在一起进行整体评价，通过对医院运营和临床诊疗数据的实时抽取、自动转换、集中存储、统一展示，实现对临床业务的规划、协调和控制，实时监测和管理医疗机构的日常运营，为领导决策提供及时、真实、可信的数据，保证医疗质量和医疗安全。疾病预测模型

大量的数据可以分析出疾病、症状及实验室数据的相关性，从而帮助临床科研人员建立针对某一些典型疾病的预测模型，该模型具有动态自我学习的特点，会随着数据的更新而不断调整。当前常用的疾病预测模型有回归模型、时间序列模型、灰色理论模型、Markov模型、神经网络模型和组合预测模型等，但是建立在大数据基础上的疾病预测模型能够聆听数据发出的声音，不会受到偏见和成见的影响，从而帮助患者在更早的时期采取有效的治疗方案。

临床实验分析

分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实行针对其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防)。或者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析就可以给出证据。个性化治疗

另一种在研发领域有前途的大数据创新，是通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用将考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。

个性化医疗可以改善医疗保健效果，比如在患者发生疾病症状前，就提供早期的检测和

诊断。很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。

个性化医疗目前还处在初期阶段。麦肯锡估计，在某些案例中，通过减少处方药量可以减少30%~70%的医疗成本。比如，早期发现和治疗可以显著降低肺癌给医疗卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用只是后期治疗费用的一半。

对病人档案的先进分析

在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。

公众健康

大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。

未来十年大数据的发展前景如何

如今的大数据不再是一个流行术语，在大数据行业火热的发展下，大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地，预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。 未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。 未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。

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大数据专业发展前景如何

大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向

方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此企业也是开出了高薪聘请这类高端人才。北大青鸟佳音校区为您提供一个好的平台，让你深入接触大数据，实现你的高薪就业梦，北大青鸟佳音校区为您扬帆起航。

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.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。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.sodocs.net/doc/9318198542.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 （江苏省科学技术情报研究所，江苏南京210042） 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源，如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程，概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据；现状；趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟，以及智能移动终端的普及，全社会的数据量呈指数型增长，全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念，信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题，人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库，为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术，而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义，各行各业有着自己的见解，但总体而言，其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司（IDC）给出的报告指出，大数据技术描述了一种新一代技术和构架，以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值[1]。 少量的数据看似杂乱无章，但是当数据累积到一定程度时，就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析，利用大数据分析技术，从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势，最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，他指出大数据将带来巨大的变革，改变人们的生活、工作和思维方式，改变人们的商业模式，影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代，“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念，他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义，还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期，在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注，相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年，Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年，大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年，Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今，是大数据发展的成熟阶段，越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度，一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村（1985－），男，山东临沂人，江苏省科学技术情报研究所实习研究员，从事电子政务相关工作。 - 115 -

大数据时代：预测未来5年各行业发展趋势

大数据时代：预测未来5年各行业发展趋势

大数据时代：预测未来5年各行业发展趋势 大数据及互联网思维给了人类做整体未来决策有了超越以往的前所未有的体系支撑，用今天大数据的思维去重新提升传统行业，将对已有行业的潜力再次挖掘，甚至彻底改变这一行业。 1.零售业 传统零售业对于消费者来说最大的弊端在于信息的不对称性。在《无价》一书中，心理实验表明外行人员对于某个行业的产品定价是心里根本没有底的，只需要抛出锚定价格，消费者就会被乖乖的牵着鼻子走。 而C2C,B2C却完全打破这样的格局，将世界变平坦，将一件商品的真正定价变得透明。大大降低了消费者的信息获取成本。让每一个人都知道这件商品的真正价格区间，使得区域性价格垄断不再成为可能，消费者不再蒙在鼓里。不仅如此，电子商务还制造了大量用户评论UGC。这些UGC真正意义上制造了互联网的信任机制。而这种良性循环，是传统零售业不可能拥有的优势。预测未来的零售业,第一，会变成线下与线上的

结合，价格同步。第二，同质化的强调功能性的产品将越来越没有竞争力，而那些拥有一流用户体验的产品会脱引而出。第三，配合互联网大数据，将进行个性化整合推送(现在亚马逊就已经将首页改版为个性化推送主页)。 相关推荐：管理培训课程 2.批发业 传统批发业有极大的地域限制，一个想在北京开家小礼品店的店主需要大老远的跑到浙江去进货，不仅要面对长途跋涉并且还需要面对信任问题。所以对于进货者来说，每次批发实际上都是一次风险。当B2B出现之后，这种风险被降到最低。一方面，小店主不需要长途跋涉去亲自检查货品，只需要让对方邮递样品即可。 另一方面，随着信任问责制度的建立，使得信任的建立不需要数次的见面才能对此人有很可靠的把握。预测未来的批发业。第一，在互联网的影响下，未来的B2B应当是彻底的全球化，信任问题会随时间很好的建立。第二，在互联网繁荣到一定程度后，中间代理批发商的角色会逐渐消失，更多直接是B2C的取代。 3.制造业

大数据行业的前景和岗位

大数据行业的前景和岗位 首先，大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，能够重新激起程序员研发程序的热情，职业生涯有了新的追求，这意味着大数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作；其次，由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易，职业发展潜力巨大。 在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士猜测大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。面对如此光明而诱人的前景，很多IT 从业者试图向大数据转型。 随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从IT程序员转型成为大数据专家。 世界正从IT时代走向DT时代，未来是大数据的时代，企业最有价值的资产就是数据，你所拥有的数据越多你就越有说话权，因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位，比如CDO（首席数据官）、数据科学家、数据分析师、数据工程师等，这些职位或将成为程序员又一个美好的出路。 大数据的几个职位 CDO主要负责利用数据推进企业与社会的对话，挖掘企业海量数据中潜在的价值，并运营和管理好数据，为企业战略、营销和管理决策提供参考，CDO的能力不仅仅是大数据领域的范畴，他需要同时具有IT、市场营销、运营管理等综合素质。 “数据科学家是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大数据中提取出对业务有意义的信息，以简单易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。 数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义，他们知道如何提出正确的问题，非常善于数

大数据在医疗行业的应用

大数据在医疗行业的应用 医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？ 据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。 领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案

通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率 临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本

提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护 根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

大数据发展背景与研究现状

大数据发展背景与研究现状 （一）大数据时代的背景 随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分 MGI）发 “赢 技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系

统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在 。2012年Gartner认为，不到两年时间大数据将成为新技术发展的热点，海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式，才能为数据信息使用者提供有效的信息，使得企业洞察危险的能力增强，流程得以优化，决策更加准确。Victor 在其最新着作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据 1人民网 26个好用大数据的秘诀

时代要想得到有价值的信息，要从总体而不是少量的数据样本分析与实务相关的所有数据。更加注重数据之间的相关关系，乐于加收纷繁复杂的数据，而不再探求难以捉摸的因果关系和追求数据的精确性。欧盟在其公布的《数字议程》中指出公共数据的市场价值约有320亿欧元，公共数据的开放和再利用可以产生新的商业和工作机会。开放行、公共数据，增加政府的开放和透明度可以给 年9 展的进程。2017年8月30日，国家旅游局、银联商务股份有限公司和中国电信集团联合成立“旅游消费但是数据联合实验室”，并发布了首份研究成果《2017年上半年中国旅游消费大数据报告》。三方在各自的领域有深耕多年的技术、大数据能力、市场资源和经验，通过签署站多合作，可以实现资源共享，优势互 3国家十三五规划纲要

大数据发展趋势

大数据发展趋势大数据的黄金时代

回顾我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得明显突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。未来大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。 商业智能 企业决策正在经历的转变将延续到未来。处理大数据的目标使效率越来越高，成本不断减少，从而造就了基于大数据的商业智能，对中小企业甚至初创公司来说更为重要。这一趋势将延续到未来及以后，处理大数据的成本将继续降低，但以下情况除外： o使用云端商业智能的费用将提高。 o数据分析将提供更好的数据可视化模型和自助式软件。 o向新市场和新地区扩张的决策将基于大数据。 2018年的云趋势 ?创造利基 2018年，更多的人将熟悉云应用，专业化和利基工作将得到发展，就像在所有其他行业里一样，从而带来额外的研究选择和更多的业内竞争。拥有零售、区域性增长等专长的数据科学家将逐渐成为常态。 ?混合云

虽然云提供了便利的大数据存储和处理解决方案，但愿意把“所有”数据都放到云端的企业少之又少。2018年，混合云的使用应该会大幅增长，因为混合云兼具二者的优点，本地数据管理可以与云的便利性结合起来。 ?其他部门也将使用云 通常来说，IT部门是其他部门使用云的“中间人”。然而，云技术的使用已经变得非常简单。现在，销售和营销、人力资源等其他部门也能直接使用云。随着更多的人可以访问敏感信息，安全将成为一个重要问题。 2018年的数据分析 ?数据分析将包含可视化模型 2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。日益改善和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取洞见的必要组成部分。 人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中，大脑使用了潜意识，让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。可视化图表利用了大脑的图像识别能力，出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择，也是2018年重要的大数据趋势之一。

大数据职业发展方向

大数据职业发展方向 一、大数据的概念及特点： 大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据。 大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点。大数据具有以下4个特点，即4个“V”： (1) 数据体量(Volumes) 巨大。大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别。 (2) 数据类别(Variety) 繁多。数据来自多种数据源，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 (3) 价值(Value) 密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒钟。 (4) 处理速度(Velocity) 快。包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。 二、大数据处理流程： 从大数据的特征和产生领域来看，大数据的来源相当广泛，由此产生的数据类型和应用处理方法千差万别。但是总的来说，大数据的基本处理流程大都是一致的。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。 三、大数据分解结构： 第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。 第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。。

大数据工程师职业前景到底有多好

众所周知，当下大数据开发工程师是一个很吃香的职业，现在大数据技术人才短缺，在互联网圈里越久，资历越老，就越受欢迎。 但进来小编发现了一个“大数据工程师干不过35岁”的话题引人注目。大数据工程师真的这么神奇吗？听起来这么恐怖的大数据工程师究竟是个啥职位？？ 谈大数据工程师职位之前我们先来聊聊互联网的职位发展，2018年是互联网低迷成为大数据开发工程师，别墅靠大海的一年。 各互联网大厂都纷纷传来裁员的消息，有的人前一天还在通宵忙着新品上线，隔天天就被裁员了，有人早上还写着、改着BUG，下午就被人事约谈。 而与之相对的，是19届毕业生已经开始走上舞台。据某招聘网站调查显示北京地区应届生期望薪资更是达到12992元。 “一代新人换旧人”，大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业。 通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。毫无疑问，对于未来，大数据必定会带来崭新的格局。 从移动支付到共享经济，从万物互联到智慧城市，从大数据这一概念被初步

接受，到刷屏的年度账单、听歌报告，大数据所创造的价值正在一步一步体现。 互联网、金融、电信、医疗、交通、民生，各行业都开始进行大数据应用，大数据的应用场景在未来更是有着无限可能。 数据工程师究竟是个啥神仙职位呢？先让我们来了解一下大数据是什么。 大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（至少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。 在大数据行业中有很多领域；通常来说它们可以被分为两类：大数据工程，大数据分析。 这两个领域互相独立又互相关联。数据工程涉及平台和数据库的开发、部署和维护。 大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统，使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。对应的职位是大数据开发工程师、ETL工程师、算法工程师。 数据分析则是利用数据平台提供的数据进行知识提取；数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。

医疗行业大数据方案

医疗行业大数据方案

目录 1.医疗行业大数据发展背景 (3) 2.医疗行业数据分析 (3) 3.医疗大数据方案设计 (4) 4.方案收益 (7)

1.医疗行业大数据发展背景 在过去的30年间，我国的医疗行业经历了医改、新医改，医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段，信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。云计算、大数 据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的契机，本文将从大数据的角度进行分 析，探讨医疗信息化的发展方向。 如何把医疗大数据转换为经济价值，“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。”医疗 行业的大数据集量大且繁杂，其中蕴含的信息价值也多样且丰富，如果能够对其进行有效的存 储、处理、查询和分析，那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用 药决策，或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助相关研 究机构突破医疗方法和药物革新，或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务 配置，提供前所未有的强力支持。 然而，如何将海量、复杂的数据的存储、处理和保护成本降至最低，同时还能对此进行实 时或准实时的处理、查询需求响应以及智能、深入的分析，推出针对医疗行业大数据设计和优 化的智能管理、分析、查询及存储平台，来替代传统关系型数据库平台，顺利帮助用户跨迈大 数据应用这道门槛。 2.医疗行业数据分析 根据医疗数据的所属部门，通常将其分为医疗管理机构及医疗服务机构，不同机构的应用系统各不相同，其数据类型及数据量也大相径庭。分析如下： 数据来源：数据通常来源于诸如公共卫生系统（妇幼、防疫、血站等）、院内系统、及对 两种系统融合的区域卫生平台。 数据规模：由于公卫系统相对独立，其数据量相对较小，通常情况下，单一公卫系统中一 年的数据规模约为10T；院内系统的应用类型繁多，诸如CISC、PACS等均会产生大量的数据，普通三甲医院的数据规模约为几十T；区域平台是基于EMR（个人健康档案）及EHR（个人电子病历）建立的，其数据量比上述两种系统的总和还要庞大，通常的市级区域卫生平台的一年 的数据规模约为上百T。

大数据时代到来,医疗行业发展方向

大数据时代到来，医疗行业发展方向 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。全球知名咨询公司麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业几大领域(临床辅助决策、医疗质量监管、疾病预测模型、临床试验分析、个性化治疗)的应用方向，在这些背景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，从而提高医疗效率和医疗效果。 临床辅助决策 从长远来看，不论是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，并产生更高的医疗费用。研究表明，对同一病人来说，不同的医疗服务机构，会有不同的医疗护理方法和效果，成本也有很大差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统也将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用大于疗效的治疗方式)，以及治疗不足。在一个大型医疗机构内部，通过对患者症状及主诉的描述，系统可以给出几套可能的诊断及治疗方案，并通过对各种治疗方案的提取及比对，可以给临床医生提供最佳的诊疗路径，对减少住院天数、降低诊疗费用提供了最贴近实际的帮助。另一方面，对护理细节的提醒也帮助护理工作者降低了工作过程中的疏漏，提高了医疗安全。 医疗质量监管 通过对医院内部数据的分析，可以充分地发挥医院自我评价的作用，促进医院内部“医疗质量和医疗安全”的持续改进。该方法改变了原有的现场评审方式，摆脱了以往制度文件的检查方法，运用PDCA原理和方法，追踪个案病例，研究一个病人的服务全过程，将所涉及的各专业和科室贯穿在一起进行整体评价，通过对医院运营和临床诊疗数据的实时抽取、自动转换、集中存储、统一展示，实现对临床业务的规划、协调和控制，实时监测和管理医疗机构的日常运营，为领导决策提供及时、真实、可信的数据，保证医疗质量和医疗安全。疾病预测模型 大量的数据可以分析出疾病、症状及实验室数据的相关性，从而帮助临床科研人员建立针对某一些典型疾病的预测模型，该模型具有动态自我学习的特点，会随着数据的更新而不断调整。当前常用的疾病预测模型有回归模型、时间序列模型、灰色理论模型、Markov模型、神经网络模型和组合预测模型等，但是建立在大数据基础上的疾病预测模型能够聆听数据发出的声音，不会受到偏见和成见的影响，从而帮助患者在更早的时期采取有效的治疗方案。 临床实验分析 分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实行针对其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防)。或者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析就可以给出证据。个性化治疗 另一种在研发领域有前途的大数据创新，是通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用将考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。 个性化医疗可以改善医疗保健效果，比如在患者发生疾病症状前，就提供早期的检测和

大数据金融行业发展趋势及机遇分析修订稿

大数据金融行业发展趋 势及机遇分析 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史，每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合，因此当金融发展到互联网时代，也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系，应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容，大力发展互联网金融，以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化，是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为，建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来，这是一场系统性的深度变革，而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下，我国的金融行业将出现哪些变化？金融监管面临哪些新挑战？如何利用大数据进行智能决策？ 一、大数据时代到来 凯文·凯利（Kevin Kelly）被誉为互联网经济的预言家，他精准预测时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言，未来，大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D 打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变，而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的，将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的，每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的，结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据，并且用适合的方式展示出来，成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的，而在大数据时代，二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断，完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策，最担心的是没有数据作为依据，不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界，在机器智能尚未完成的时候，需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是，信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互，到价值提取能力的开放，到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让开放数据的思维成为常态。

大数据专业就业前景

大数据专业就业前景 大数据在近几年越来越受到人们的关注，尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来，但是对于大多数的人来说，大数据概念在他们眼里还是模糊不清的，那么，什么叫大数据大数据能干什么？下面就由千锋大数据老师讲解一下什么叫大数据？大数据能干什么呢？ 什么叫大数据？ 大数据是全量数据，能够预知未来。大数据是全量数据，源于事实，也是事实，它并非既有经济理论变量性的函数分析，并不能在时间轴上理所应当地延展开去。在时间轴上，大数据终归是局部的，远非全量，它是实然的，是已发生的，即其性质上仍然是历史数据而已。 大数据技术的代表性产品是什么 内容推荐：极具代表性的有今日头条，它正是运用了大数据技术来找到你喜欢的内容并且推荐给你。自从这个产品出现以后已经有很多人抛弃以前的新闻阅读方式。它让网易新闻、新浪新闻、腾讯新闻等产品上了不少火。现在大家都开始纷纷的学习它。

物品推荐：电影网站、音乐网站、电商网站这些网站都会把根据你的浏览行为进行分析，根据你的兴趣推荐给你相应的物品，比如爱奇艺、QQ音乐、京东等。 广告计算：应用比较好的有百度、谷歌、淘宝、腾讯，他们要根据广告主的价格和广告的效果计算广告的排序，好在流量中达到很好的变现效果，这时数据的处理速度与数据的量级直接影响了他们的收入。 金融：银行正使用大数据分析用户的消费行为、购买能力以及还款能力，用来降低提供给用户的贷款风险，减少环帐率。 信用：支付宝的芝麻信用加入了更多的维度，比如你的人际关系、学历、车等等元素来评估你的信用值，给信用值高的人提供更好的服务，比如信用度高住酒店就不用交押金。 数据分析：这个具有代表性的产品不多，但确是大数据应用非常主要的场景，一般都是公司内部定制性的，所以一般不公开，但确实各种公司都在用，比如网站的流量分析、相关产品的用户特性分析、微博的语义分析。可以根据这些分析为自己的业务或者产品发展方向提供决策依据。 正是有了大数据处理技术的应用才使以上这些方面有了更好的发展，如果没有大数据处理技术的出现那可能就会因为数据太多处理不过来或者根本就无法处理。那自然就会导致一些业务的发展落后或者根本无法进行的。 当然未来大数据的应用场景将会越来越多，比如物联网、人工智能等等，前景十分看好。

大数据发展背景及研究现状

（一）大数据时代的背景 随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。2011年全球的数据储量就达到，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，

但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。大数据与云计算、物联网一起使得很多事情成为可能，将会是新的经济增长点。大数据随着以数据科学为核心的计算机技术的迅猛发展，推动了社会科学与自然科学等跨科学研究的发展。因此对内蒙古乃至全国的大数据研究具有深刻而广泛的意义。 （二）国内外相关研究现状 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。2大数据充斥着人类经济社会的角角落1人民网 2 6个好用大数据的秘诀