大數(shù)據(jù)的來源與價(jià)值41

1、互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)利用 授課人：韓冬梅大數(shù)據(jù)概述01大數(shù)據(jù)分類（3種劃分方式）0203大數(shù)據(jù)的價(jià)值大數(shù)據(jù)概述數(shù)據(jù)量 2013 2013 年中國產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量年中國產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量超過超過0.8ZB0.8ZB（相當(dāng)于（相當(dāng)于8 8億億TBTB），），2 2 倍于倍于2012 2012 年，相當(dāng)于年，相當(dāng)于2009 2009 年全球的數(shù)據(jù)年全球的數(shù)據(jù)總量。預(yù)計(jì)到總量。預(yù)計(jì)到2020 2020 年，中國產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量將是年，中國產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量將是20132013年的年的1010倍，倍，超過超過8.5ZB8.5ZB。DNETDNET數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心20132013：硬件重構(gòu)與軟件定義年：硬件重構(gòu)與軟件定義年度

2、技術(shù)報(bào)告度技術(shù)報(bào)告大數(shù)據(jù)概述01大數(shù)據(jù)分類（3種劃分方式）0203大數(shù)據(jù)的價(jià)值大數(shù)據(jù)分類按產(chǎn)生主體劃分最里層：少量企業(yè)應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù) 微博、微信微博、微信 電子商務(wù)在線交電子商務(wù)在線交易日志數(shù)據(jù)易日志數(shù)據(jù) 呼叫中心評論、呼叫中心評論、留言或者電話投留言或者電話投訴等訴等 企業(yè)應(yīng)用的相關(guān)企業(yè)應(yīng)用的相關(guān)評論數(shù)據(jù)評論數(shù)據(jù) 應(yīng)用服務(wù)器日志應(yīng)用服務(wù)器日志 傳感器數(shù)據(jù)（天傳感器數(shù)據(jù)（天氣、水、智能電氣、水、智能電網(wǎng)等）網(wǎng)等） 圖像和視頻（攝圖像和視頻（攝像頭監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等）像頭監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等） RFID、二維碼或、二維碼或條形碼掃描數(shù)據(jù)條

3、形碼掃描數(shù)據(jù)次外層：大量人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)最外層：巨量機(jī)器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分類按數(shù)據(jù)來源劃分 通過服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心數(shù)量，以及各行業(yè)數(shù)據(jù)梳理，大通過服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心數(shù)量，以及各行業(yè)數(shù)據(jù)梳理，大致判斷國內(nèi)致判斷國內(nèi)20132013年一年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量以及大致分布，數(shù)年一年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量以及大致分布，數(shù)據(jù)主要分布在以下行業(yè)：據(jù)主要分布在以下行業(yè)：1 1、BATBAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司。為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司。2 2、電信、金融、保險(xiǎn)、電力、石化系統(tǒng)。、電信、金融、保險(xiǎn)、電力、石化系統(tǒng)。3 3、公共安全、醫(yī)療、交通領(lǐng)域。、公共安全、醫(yī)療、交通領(lǐng)域。4 4、氣象、教育、地理、政務(wù)等。、氣象、教育、地理、政務(wù)等。5

4、 5、其他，商業(yè)銷售、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、物流和流通等領(lǐng)域。、其他，商業(yè)銷售、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、物流和流通等領(lǐng)域。阿里巴巴 目前保存的數(shù)目前保存的數(shù)據(jù)量為據(jù)量為近百近百PB 擁有擁有90%以上以上的的電商數(shù)據(jù)電商數(shù)據(jù) 交易數(shù)據(jù)、用交易數(shù)據(jù)、用戶瀏覽和點(diǎn)擊戶瀏覽和點(diǎn)擊網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、購網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、購物數(shù)據(jù)物數(shù)據(jù) 2013數(shù)據(jù)總量接數(shù)據(jù)總量接近近一千個一千個PB 中文網(wǎng)頁、百度中文網(wǎng)頁、百度推廣、百度日志、推廣、百度日志、UGC 以以70%以上的搜以上的搜索市場份額坐擁索市場份額坐擁龐大的龐大的搜索數(shù)據(jù)搜索數(shù)據(jù)騰訊 總存儲數(shù)據(jù)量經(jīng)總存儲數(shù)據(jù)量經(jīng)壓縮處理以后在壓縮處理以后在100PB左右左右 數(shù)據(jù)量月增數(shù)據(jù)量月增10

5、% 大量大量社交社交、游戲、游戲等領(lǐng)域積累的文等領(lǐng)域積累的文本、音頻、視頻本、音頻、視頻和和關(guān)系類數(shù)據(jù)關(guān)系類數(shù)據(jù) 添加標(biāo)題百度BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)分類按數(shù)據(jù)來源劃分電信行業(yè) 用戶上網(wǎng)記錄用戶上網(wǎng)記錄、通話通話、信息信息、地理位置地理位置 運(yùn)營商擁有的運(yùn)營商擁有的數(shù)據(jù)數(shù)量都在數(shù)據(jù)數(shù)量都在10PB以上以上 年度用戶數(shù)據(jù)年度用戶數(shù)據(jù)增長增長約數(shù)十約數(shù)十PB 開戶信息數(shù)據(jù)開戶信息數(shù)據(jù)，銀行網(wǎng)點(diǎn)和在線銀行網(wǎng)點(diǎn)和在線交易數(shù)據(jù)、自身交易數(shù)據(jù)、自身運(yùn)營的數(shù)據(jù)運(yùn)營的數(shù)據(jù) 金融系統(tǒng)每年產(chǎn)金融系統(tǒng)每年產(chǎn)生數(shù)據(jù)達(dá)生數(shù)據(jù)達(dá)數(shù)十?dāng)?shù)十PB 保險(xiǎn)系統(tǒng)保險(xiǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)量也接近接近PB級別電力與石化 僅國家電網(wǎng)采集僅國家電

6、網(wǎng)采集獲得的數(shù)據(jù)總量獲得的數(shù)據(jù)總量就上就上10個個PB級別級別 石油化工、智能石油化工、智能水表等領(lǐng)域每年水表等領(lǐng)域每年產(chǎn)生和保存下來產(chǎn)生和保存下來的數(shù)據(jù)量也達(dá)到的數(shù)據(jù)量也達(dá)到數(shù)十?dāng)?shù)十PB級別。級別。金融與保險(xiǎn)電信、金融、保險(xiǎn)、電力、石化系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分類按數(shù)據(jù)來源劃分公共安全 北京：北京：50萬個萬個監(jiān)控?cái)z像頭，監(jiān)控?cái)z像頭，每天采集視頻每天采集視頻數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)量約約3PB 整個視頻監(jiān)控整個視頻監(jiān)控每年保存下來每年保存下來的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)在數(shù)百在數(shù)百PB以上以上 僅廣州中山大學(xué)僅廣州中山大學(xué)醫(yī)院醫(yī)院2013年數(shù)據(jù)年數(shù)據(jù)量為量為1000個個TB 整個醫(yī)療衛(wèi)生行整個醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)一年能夠保存業(yè)一年能夠保存下來

7、的數(shù)據(jù)就可下來的數(shù)據(jù)就可達(dá)到達(dá)到數(shù)百數(shù)百PB交通 航班往返一次能航班往返一次能產(chǎn)生數(shù)據(jù)就達(dá)到產(chǎn)生數(shù)據(jù)就達(dá)到TB級別級別 列車、水陸路運(yùn)列車、水陸路運(yùn)輸產(chǎn)生的各種視輸產(chǎn)生的各種視頻、文本類數(shù)據(jù)，頻、文本類數(shù)據(jù)，每年保存下來的每年保存下來的也達(dá)到也達(dá)到數(shù)十?dāng)?shù)十PB。 添加標(biāo)題醫(yī)療衛(wèi)生公共安全、醫(yī)療、交通領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分類按數(shù)據(jù)來源劃分氣象與地理 中國氣象局保中國氣象局保存的數(shù)據(jù)約存的數(shù)據(jù)約45PB，每年，每年約增約增數(shù)百個數(shù)百個TB 各種地圖和地各種地圖和地理位置信息每理位置信息每年年約數(shù)十約數(shù)十PB 北京市政務(wù)數(shù)據(jù)北京市政務(wù)數(shù)據(jù)資源網(wǎng)涵蓋旅游、資源網(wǎng)涵蓋旅游、教育、交通、醫(yī)教育、交通、醫(yī)療等門類，一

8、年療等門類，一年上線公布了上線公布了余個余個數(shù)據(jù)包數(shù)據(jù)包 政務(wù)數(shù)據(jù)多為結(jié)政務(wù)數(shù)據(jù)多為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)化數(shù)據(jù)政務(wù)與教育氣象、教育、地理、政務(wù)等領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分類按數(shù)據(jù)來源劃分商業(yè)銷售、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、物流和流通等領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分類按數(shù)據(jù)來源劃分其他傳統(tǒng)行業(yè)線下商業(yè)銷售、農(nóng)林牧漁業(yè)、線下餐飲、食品、科研、物流運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)數(shù)據(jù)量劇增行業(yè)數(shù)據(jù)量還處于積累期，整個體量都不算大，多則達(dá)到PB級別，少則百TB甚至數(shù)十TB級別。制造業(yè)制造業(yè)的存儲數(shù)據(jù)類型： 產(chǎn)品設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)：以文件為主，非結(jié)構(gòu)化，共享要求較高，保存時(shí)間較長。 企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)：數(shù)據(jù)量非常大大數(shù)據(jù)分類按存儲形式劃分 大數(shù)據(jù)不僅

9、僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量大，也體現(xiàn)在數(shù)據(jù)類型多。如此海量的數(shù)據(jù)中，僅有20%左右屬于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，80%的數(shù)據(jù)屬于廣泛存在于社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等領(lǐng)域的非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分類按存儲形式劃分結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)即行數(shù)據(jù)，可用二維表結(jié)構(gòu)來邏輯表達(dá)實(shí)現(xiàn)主要存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中先有結(jié)構(gòu)再有數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)一般不變處理起來較方便大數(shù)據(jù)分類按存儲形式劃分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言，不方便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)非純文本類數(shù)據(jù)，沒有標(biāo)準(zhǔn)格式包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報(bào)表、圖像和音頻/視頻信息存儲在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中非結(jié)構(gòu)化WEB數(shù)據(jù)庫：突破了關(guān)系數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)定義不易改變和數(shù)據(jù)定長的

10、限制大數(shù)據(jù)分類按存儲形式劃分半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)介于完全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和完全無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)之間格式較為規(guī)范，一般都是純文本數(shù)據(jù)包括日志數(shù)據(jù)、XML、JSON等格式的數(shù)據(jù)一般是自描述的，數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容混在一起，沒有明顯的區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)模型主要為樹和圖的形式。新周刊微博案例分享作為國內(nèi)新銳媒體代表的“新周刊”是新浪微博的第一批受益媒體，他們開通了新浪微博后，截止到2010年11月19日，粉絲數(shù)已經(jīng)達(dá)到了878966人，發(fā)表微博6488條。封新城新周刊主編、媒體微博交相呼應(yīng)截止到2010年11月，封新城的微博粉絲數(shù)已接近36萬都市快報(bào)微博案例分享微博話題征集：都市快報(bào)通過在新浪微博上進(jìn)行寫給100歲新中國的信，并通過

11、整版選取內(nèi)容刊登，極富新意版面整體合作：推出微生活欄目，此欄目是都市快報(bào)和新浪網(wǎng)合作推出的版面。微生活的內(nèi)容來自新浪微博。微生活和讀者分享的則是一周微博熱議、微博語錄、熱文微議等精彩內(nèi)容。 南京零距離微博案例分享微博節(jié)省溝通成本，新聞發(fā)布更為便捷，讓團(tuán)隊(duì)的協(xié)同工作更為快速廁所沒有紙了怎么辦？誰最先報(bào)道了綿陽地震？11除70的商的小數(shù)點(diǎn)后面的第200位上的數(shù)字是幾？大數(shù)據(jù)概述01大數(shù)據(jù)分類（3種劃分方式）0203大數(shù)據(jù)的價(jià)值大數(shù)據(jù)在宏觀經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的應(yīng)用 IBM日本公司建立了一個經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測系統(tǒng)，它從互聯(lián)網(wǎng)新聞中搜索出影響制造業(yè)的480項(xiàng)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，再計(jì)算出PMI預(yù)測值，準(zhǔn)確度相當(dāng)高。 印第安納大

12、學(xué)學(xué)者利用Google提供的心情分析工具，根據(jù)用戶近千萬條短信、微博留言中預(yù)測道瓊斯工業(yè)指數(shù)。準(zhǔn)確率高達(dá)87%。 淘寶網(wǎng)建立了“淘寶CPI”，它通過采集、編制淘寶網(wǎng)上390個類目的熱門商品價(jià)格來統(tǒng)計(jì)CPI，它比國家統(tǒng)計(jì)局公布的CPI還提前半個月預(yù)測經(jīng)濟(jì)的走勢。大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用 Google前雇員創(chuàng)辦Climate公司，從美國氣象局等數(shù)據(jù)庫中獲得幾十年的天氣數(shù)據(jù)，將各地的降雨、氣溫和土壤狀況及歷年農(nóng)作物產(chǎn)量做成精密圖表，從而能夠預(yù)測美國任一農(nóng)場下一年的產(chǎn)量。任何一個農(nóng)場主去他那里問明年種什么能賣出去、能賺錢，他能告訴你，說錯了他保證賠償，賠償比保險(xiǎn)公司還要高，到現(xiàn)在為止他還沒有賠過。 通過

13、手機(jī)上農(nóng)產(chǎn)品“移動支付”數(shù)據(jù)、“采購?fù)度搿睌?shù)據(jù)和“補(bǔ)貼“數(shù)據(jù)分析，可準(zhǔn)確預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)趨勢，政府可依此決定出臺激勵措施和確定合適的作物存儲量，還可為農(nóng)民提供服務(wù)。大數(shù)據(jù)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用 沃爾瑪基于每個月4500萬的網(wǎng)絡(luò)購物數(shù)據(jù)，并結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)上有關(guān)產(chǎn)品的大眾評分，開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)語義搜索引擎“北極星“，方便瀏覽，在線購物者因此增加10%-15%，增加銷售十多億美元。 當(dāng)顧客在超市買東西時(shí)，通過手機(jī)定位，可以分析他們在貨柜前停留時(shí)間的長短，從而判斷顧客對什么感興趣。 不僅僅是通過手機(jī)定位，實(shí)際上美國有的超市在購物推車上也安裝了位置傳感器，根據(jù)顧客在不同貨物前停留時(shí)間的長短來分析顧客可能的購物行為。

14、在淘寶網(wǎng)上買東西時(shí)，消費(fèi)者會在阿里的廣告交易平臺上留下記錄，阿里不僅從交易平臺把消費(fèi)記錄拿來自己使用，還會把消費(fèi)記錄賣給其他商家。大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應(yīng)用 華爾街某公司通過分析全球3.4億微博賬戶留言來判斷民眾情緒，人們高興的時(shí)候會買股票，而焦慮的時(shí)候會拋售股票，它通過判斷全世界高興的人多還是焦慮的人多，依此決定公司股票的買入或賣出。 阿里公司根據(jù)在淘寶網(wǎng)上中小企業(yè)的交易狀況篩選出財(cái)務(wù)健康和誠信經(jīng)營的企業(yè)，給他們提供貸款，并且不需要這些中小企業(yè)的擔(dān)保。 目前阿里公司已放貸上千億元，壞帳率僅0.3%。2012年年底，四大商業(yè)銀行的壞賬率為1%左右，盡管四大銀行要求有擔(dān)保，但壞賬率仍然比阿里高出3倍。

15、大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)方式第一步，利用移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，定位功能確定商圈，目前已實(shí)際覆蓋全國161個商圈，累計(jì)服務(wù)千萬人次。第二步，利用用戶活動軌跡追蹤，確定高價(jià)值商圈，設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)。第三步，再利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶需求的體驗(yàn)分析，既包括客戶的需要，也包括客戶的體驗(yàn)（即用戶需要相對于用戶意義、目的、情感的關(guān)聯(lián)），最終實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)的LIKE曲線。中信銀行將客戶使用信用卡加油與吃飯的信息關(guān)聯(lián)起來進(jìn)行分析，通過數(shù)據(jù)的挖掘，卡中心發(fā)現(xiàn)，在周末18：00之前加油的客戶，有60%會去吃飯；再結(jié)合LBS信息，分析客戶就餐區(qū)域，發(fā)現(xiàn)其中70%有去中心城區(qū)吃飯的習(xí)慣。于是信用卡中心與中心城區(qū)的漢拿山烤肉店合作，在每個周

16、末17：30的時(shí)候，向駛出加油站的客戶，打出這樣的手機(jī)廣告：物超所值，美味、環(huán)境優(yōu)雅，價(jià)格適中，朋友聚會的理想場所，持中信卡可享五折優(yōu)惠！信用卡服務(wù)大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用1、電話營銷利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)^去電話訪談、成交記錄建立預(yù)測模型，找出有購買意愿的潛在客戶4、交叉銷售美國保險(xiǎn)公司利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對不同客戶的消費(fèi)特征進(jìn)行分析，制定交叉銷售策略，保證公司是在最能給公司創(chuàng)造收益的客戶集中地地區(qū)運(yùn)營2、欺詐分析利用歷史數(shù)據(jù)，尋找影響保險(xiǎn)欺詐最為顯著的因素及量化取值區(qū)間，建立預(yù)測模型，快速將理賠案件依照欺詐可能性進(jìn)行分類處理，協(xié)助無問題案件快速通過5、續(xù)保率維持澳大利亞的保險(xiǎn)公司利用數(shù)據(jù)挖掘工具對客戶忠

17、誠度、客戶細(xì)分和客戶保持進(jìn)行分析，以減少客戶流失3、客戶體驗(yàn)太平洋壽險(xiǎn)發(fā)布大數(shù)據(jù)客戶體驗(yàn)指數(shù)（DEO指數(shù)）， 其基于客戶與公司線上線下互動產(chǎn)生的全量數(shù)據(jù)，DEO指數(shù)根據(jù)銷售、售后服務(wù)、理賠三大領(lǐng)域，誠信、品質(zhì)、效率、期望值四個維度，選取保險(xiǎn)監(jiān)管部門確定的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)12個服務(wù)評價(jià)定量指標(biāo)，以及公司重點(diǎn)關(guān)注的另外8個客戶體驗(yàn)指標(biāo)，以報(bào)告期積累的全量實(shí)際數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)值計(jì)算得出。2013年各渠道與客戶交互數(shù)為2432萬人次。電話和柜面兩大傳統(tǒng)服務(wù)渠道占比達(dá)81%，新興移動渠道占比迅速攀升?？蛻絷P(guān)注的十大熱點(diǎn)為退保利益、退保手續(xù)、分紅利益、產(chǎn)品咨詢、續(xù)期交費(fèi)狀態(tài)、生存金領(lǐng)取手續(xù)、出險(xiǎn)報(bào)案、續(xù)期交費(fèi)憑證、續(xù)期

18、交費(fèi)時(shí)間期次、理賠責(zé)任 保險(xiǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用現(xiàn)狀大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用 保險(xiǎn)領(lǐng)域應(yīng)用方案應(yīng)用方案架構(gòu)架構(gòu)大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用 保險(xiǎn)領(lǐng)域應(yīng)用方案應(yīng)用方案示例：示例：社交媒體信息交叉驗(yàn)證欺詐行為交叉驗(yàn)證大數(shù)據(jù)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用 Google通過用戶搜索與流感相關(guān)詞匯的頻率，判斷某個地方可能會發(fā)生流感。2009年在甲型H1N1流感爆發(fā)的幾周前，Google就做出預(yù)測，而且還判斷出了流感是從哪里來的。大數(shù)據(jù)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用 根據(jù)麥肯錫的報(bào)告，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析將為美國產(chǎn)生3000億美元的價(jià)值，減少8%的國家醫(yī)療保健支出。大數(shù)據(jù)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域中的應(yīng)用 醫(yī)療服務(wù)的交付方式將發(fā)生重大變

19、革，從患者對醫(yī)生信息的獲取，到醫(yī)生對患者的診療，到出院后的康復(fù)和回訪，數(shù)字醫(yī)療的沖擊將貫穿整個過程 診療過程也會有巨大變革，國外已經(jīng)有公司在運(yùn)營專門的遠(yuǎn)程醫(yī)療醫(yī)院。美國某醫(yī)療機(jī)構(gòu)，完全通過遠(yuǎn)程的方式提供在線問診服務(wù)。而移動醫(yī)療對診療過程帶來的影響更是重大，通過可穿戴設(shè)備、植入式設(shè)備，方便獲取病人實(shí)時(shí)體征信息，這個在以前是不可能或者成本高昂，對于病情診斷意義重大。而體征獲取傳感器與植入式治療設(shè)備的配合對于部分疾病的治療將有劃時(shí)代的意義。 移動網(wǎng)絡(luò)、社交媒體會改變顛覆醫(yī)療活動中各角色的地位，現(xiàn)在病人已經(jīng)可以通過多渠道信息，對醫(yī)生處方提出質(zhì)疑。 未來基因技術(shù)的進(jìn)展和消費(fèi)級基因測序的普及也將對行業(yè)產(chǎn)生

20、重大影響，基因測序的成本迅速下降，未來每個人只要愿意都可以擁有自己的基因測序結(jié)果。女星安吉麗娜-朱莉，通過檢查發(fā)現(xiàn)自身攜帶致癌基因BRCA1，其患上乳腺癌及卵巢癌概率為87%，通過乳腺切除降低概率到5%。 移動醫(yī)療是推動健康管理的重要手段，近期大火的大姨嗎便是抓住了女性群體的特定健康管理的需求。大數(shù)據(jù)在社會管理中的應(yīng)用 廣東東莞通過統(tǒng)計(jì)當(dāng)?shù)厥雏}銷售量與上年同期比較，判斷農(nóng)民工數(shù)量的變化。這與電信運(yùn)營商根據(jù)活躍移動用戶數(shù)的變化所推出的數(shù)據(jù)幾乎相當(dāng)。 根據(jù)手機(jī)用戶從這個路口到那個路口所花費(fèi)的時(shí)間，可以判斷馬路上是不是流量比較多，是否擁堵。 根據(jù)有多少個手機(jī)在同時(shí)移動，大致可以了解發(fā)生突發(fā)事件時(shí)的人

21、流聚集情況，還可以通過手機(jī)的注冊地進(jìn)一步分析機(jī)主究竟是從哪里來的。 騰訊為每個微博用戶建立了檔案，可以從微博帖子分析用戶的性格，提前關(guān)注可能引起社會不穩(wěn)定的因素。大數(shù)據(jù)在智能搜索中的應(yīng)用Web1.0信息分發(fā)技術(shù)連接信息Web2.0信息交互技術(shù)連接人Web3.0語義技術(shù)連接知識Web4.0智能應(yīng)用技術(shù)連接智能在電影中加入Google 知識圖譜的 Info Card后，當(dāng)用戶暫停了正在播放的影片之時(shí)，程序就會彈出在該在畫面顯示的人物個人信息，包括實(shí)名、出生地點(diǎn)、歲數(shù)、角色名稱、他 / 她曾演出的電影，以及在 Google Play 上跟他 / 她相關(guān)的內(nèi)容。大數(shù)據(jù)在電信運(yùn)營管理電信運(yùn)營管理中的應(yīng)用

22、 據(jù)Sybase分析報(bào)告，在利用大數(shù)據(jù)挖掘提升企業(yè)銷售額方面，電信業(yè)在所有行業(yè)中名列第一，人均產(chǎn)值提升達(dá)到17%，大數(shù)據(jù)正在成為運(yùn)營商發(fā)展的新動力。 Smartfren是印尼本土最大的CDMA運(yùn)營商，2013年5月，Samrtfren大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)正式上線。在系統(tǒng)商用最初的兩個月，依托新型的大數(shù)據(jù)營銷平臺，實(shí)現(xiàn)了對目標(biāo)市場和目標(biāo)客戶群的精準(zhǔn)細(xì)分，利用主動營銷、事件營銷、觸點(diǎn)營銷等豐富的營銷手段，有效開展市場營銷活動，使Smartfren的營銷轉(zhuǎn)化率提高到6.6%，月利潤增長了3.1%，離網(wǎng)率降低到0.8%，運(yùn)營效益顯著提升。 中國聯(lián)通基于對用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析給出詳細(xì)賬單，避免了收費(fèi)的糾紛，同時(shí)準(zhǔn)確掌握基站的忙閑。 大數(shù)據(jù)在電信運(yùn)營管理電信運(yùn)營管理中的應(yīng)用大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用某用于為電子商務(wù)網(wǎng)站提供商品推薦服務(wù)的電商推薦系統(tǒng)。是一個基于大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的軟硬一體系統(tǒng)，它以數(shù)據(jù)挖掘、分析為基礎(chǔ)，收集網(wǎng)站訪客的點(diǎn)擊信息，并結(jié)合消費(fèi)者相似的群