数据应用

大数据应用的第一、二、三产业价值大数据应用在目前已经得到了部分推广，其在IT、金融、交通、制造等多个方面已经开始提现价值。大数据应用的整体范围是从服务业开始，向第二、第一产业推广的，今后其在工农业领域也将发挥不亚于第三产业中的价值。大数据应用的第三产业价值大数据应用在理论上是可以让所有产业都从中获益的。而根据1985年我国统计局的产业划分来看，农、林、渔、牧被定为第一产业；工业和建筑业被定为第二产业；其他均为第三产业。而由于数据缺乏及从业人员等原因，第一、二产业的发展速度相对第三产业会有所迟缓。第三产业一般被认为是服务业，其一般可分为流通部门和服务部门两种。而第三产业中汇聚了大量的数据以及大批科研中坚，因此大数据行业在第三产业中最先开展，效果也最为突出。医疗健康方面，一些贴身设备可以收集用户的健康数据，从而建立一个专属的健康档案，通过运动、呼吸、心率、睡眠等多个角度来确定用户的需求，通过大数据分析为用户建立专属的解决方案。也可以在医院等场所收集患者信息，进行疫情的预测。第三产业的数据产生量和处理能力都更高交通方面，通过车辆位置、时间等信息确定路况，为驾驶员提供最快捷的路径选择， 避免堵车。在普通用户方面，利用手机收集地理位置等数据，结合地铁、公交等多种手段帮助用户找到最佳出行方式，同时利用这些数据进行数据库的更新，保障数据的完整无误。金融方面， 利用机器学习及大数据对每一个信贷申请人进行全方位分析，对借款人过去的信用资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支的用户进行比较，减少欺诈损失、管理信贷风险以及不良信贷的问题。电信方面，通过集成数据对客户流失的原因进行综合分，利用分析结果对于网络布局进行优化，为用户提供更好的服务；同时，对用户行为进行分析，及时推出符合用户兴趣的业务解决潜在流失用户问题。企业方面，发挥自身优势帮助企业收集、管理和评估大数据集，然后以可视化的方式将这些数据呈现给企业，帮助企业改进决策。大数据应用的第二产业价值大数据应用在第二产业之中与物联网有着密不可分的联系。物联网的发展，需要以RFID、工业大数据、传感器及其网络的应用为切入点，最终实现经济效益提升、安全生产和节能减排的目的。钢筋水泥的大数据驱动大数据一般具有种类多、数量大和实时性高的特点，而工业中的数据尽管多，可是普遍是以数据表格以及纸质数据为主的，这种数据管理方式存在诸多问题，也不利于数据分析。而随着工业化和信息化的结合，工业大数据得到了发展，但是数据依然是以非结构化数据为主。而大数据的发展并没有让工业数据采集变得容易，因此工业方面急需工业互联网的建设。此外，工业数据如压力、温度等数据需要在语境中才能得到理解。如燃气轮机排气装置上的温度读数与机车的内部温度是完全不同，而如果采用传统方式分析可能需要的时间需要接近一个月，而在工业大数据应用后，这一周期得到了大幅缩短。大数据应用的第一产业价值在第一产业方面，种植业等一般需要大量经验的积累才能准确的掌握最大收益率。而借助大数据的力量则可以解决这一传统问题。利用数据采集和数据分析，进行大量的采集点获取天气数据，结合天气模拟、土质分析、作物分析等做出综合判断，向农民推荐相关农作物进行种植，从而获得最大化收益。此外，可以在农田中布置传感器收集农田数据，将数据上传并进行分析后确定施肥、杀虫、灌溉以及防灾等时间，保障农作物的正常发展。大数据种地是一种潮流趋势渔业中可以利用探测器进行水质监测，分析确定含氧量等确定水质健康程度，帮助渔民及时了解养殖情况。林业和牧业也可以利用类似的方式获得相关帮助。从第三产业的应用到第一、二产业推广，大数据应用的范围在不断推广。在未来，大数据还可能会向更多的领域拓展。

大数据应用现状：从发现价值到创造价值从发现价值到创造价值， 大数据将成为“互联网” 产业升级的驱动力。 过去，数据的价值主要应用在决策领域，典型应用是商业智能(BI, Business )在企业经营管理层面的应用， 即通过数据收集、管理和分析等方法，将数据转化为知识， 发现数据的价值，进而提供决策支持。随着数据体量的不断增加和处理数据能力的提升， 大数据已经成为一类新的资产， 其应用场景正在不断扩宽，除了决策支持、 提高效率等发现价值功能之外，大数据还能创造价值的功能： 一方面，大数据可以帮助提供传统模式下所无法提供的产品， 满足用户需求， 例如大数据完善个人征信体系，帮助金融机构提供消费金融产品；又如千方旗下的掌城科技通过浮动车模型提供实时交通信息服务；另一方面，大数据还可以创造需求， 例如，大数据可以助力实现人工智能， 这是新技术创造的新需求。大数据延伸 BI 内涵， 提高企业效率大数据分析结果为企业经营决策提供支持，帮助企业提高效率，这实际上是传统 BI 范畴的延伸。 在人口红利逐渐消失的背景下， 我国企业传统的粗放型模式受到了 越来越大的挑战， 互联网与产业结合背景下的大数据应用将有助于提升企业经营管理效率，助力企业经营从粗放型向集约型转型， 实现产业升级。大数据促进商业智能的加速发展，这是因为：第一，大数据的分析过程和结果更具有灵活性、可靠性和价值性；第二，大数据的存在提高了企业的商业智能意识， 引导企业主动寻求商业智能的帮助。 一些大型企业往往拥有几十个甚至数百个信息系统，其所包含的大量数据反映了企业的日常经营情况，若能加以分析和利用，将为企业创造巨大的价值。目前， 大数据应用可以帮助企业实现户关系管理、盈利能力分析、控制成本、衡量绩效等功能：客户关系管理（CRM）：通过客户信息统计，使企业有针对性的根据客户需求来定制产品和服务，提高客户忠诚度，还可以通过分析偏好挖掘潜在客户；赢利能力分析：帮助企业分析利润来源、各类产品赢利能力、费用支出是否与销售成正比等；控制成本：根据统计信息优化流程，如降低库存、减少损耗等，助于企业控制成本；绩效管理： 利于商业智能确立对员工的期望，帮助他们跟踪并管理其绩效。麦肯锡调查显示， 数据挖掘的商业价值巨大， 大数据在美国医疗行业每年能提高 0.7%的生产力，创造约 3000 亿美元的价值；在欧洲公共管理部门 ，每年能提高 0.5%的生产力，创造 2500 亿欧元的价值；在美国零售业，每年能提高 0.5%-1.0%的生产力 和 60%的净利率。大数据满足需求， 市场空间巨大大数据可以帮助提供过去所无法提供的产品， 满足用户需求。 这种模式在传统产业中比较常见， 过去，一些行业的用户需求虽然存在， 但是由于缺乏有效的技术手段，导致市场参与者无法提供合适的产品迎合市场需求。大数据技术兴起后，将带动一系列创新产品推出市场， 这在各行各业都能找到案例，考虑到传统产业的广度，这将是是一个正在挖掘的巨大市场。以交通领域的实时交通信息服务和车险定价为例，这两个细分领域的需求本来就存在，但在大数据兴起之前，传统模式无法提供最优的产品，而大数据技术下的产品优化可以更好的满足需求，提高用户体验。千方科技旗下掌城科技通过大数据技术提供实时交通信息服务。 掌城科技通过向出租车公司和公交车公司购买数据、 向政府部门_换数据、利用千方自有数据的形式汇集城际交通数据， 基于浮动车的算法模型，对数据进行二次开发，以建立实时交通信息服务平台。 目前， 掌城科技运营着北京、上海等全国 30 余个大中城市的实时路况信息，准确率极高。 目前，千方已将交通数据收集从城际交通扩大至整个陆路交通和航空等领域，目标通过大数据技术提供更加全面的公众智慧出行服务。大数据技术将参与车险定价，使定价更加科学。随着车联网的兴起，OBD（On-车载诊断系统）等联网的车载设备，成为车联网中的智能节点，连接运动中的人、车和道路环境，读取行车数据，从而分析出车辆能耗、故障等车况信息以及驾驶者的行车习惯：通过G-sensor监测车主的诸如急刹车、急加速和急转弯等危险行为，通过破解Can-bus协议监测车主的诸如转弯不打灯、驻车不拉手刹等不良驾驶习惯，通过GPS获取车辆的位_信息和里程数据，这些数据将改善车险定价技术与核保政策，提升精准定价能力。大数据创造需求，拓宽市场边界大数据创新产品拓宽市场边界， 供给创造需求。 大数据创造价值功能， 除了提供产品满足市场已经存在的需求外， 基于大数据的新产品还将创造新供给，带动新需求， 打破原有的市场边界，想象空间巨大：一方面大数据能够前所未有的精准洞悉现在，深入挖掘现有商业价值：例如 Airbnb 拥有海量的独有数据，包括旅游地、用户评论、房源描述、社区信息等， Airbnb还有一支队伍去各地和当地人交流，搜集所有的相关历史数据。当用户在搜寻一个住宿的地方时， Airbnb 利用大数据分析通过 Airbnb 社区告诉未来的客人哪里是更好的住宿地，甚至能够帮助用户更深入地了解某个地点，包括地理信息无法描述的文化或宗教上的区分。 Uber 则是利用地理位_和其用户的综合数据，大大缩短司机开着空车去接下一位乘客的时间和乘客等待的时间。另一方面大数据能够空前准确的预测未来，从而能获得前瞻性的商业价值：例如社交数据分析公司 Topsy 准确预测了 iPhone 4S 上市后的市场表现，同时还成功预测美国大选结果和奥斯卡颁奖结果。它在商业分析、市场销售、新闻等领域拥有很高价值，因而苹果以 2 亿多美元的价格收购 Topsy。大数据产业链分析大数据产业链的主要参与方大数据产业链可以分为四个部分： 数据采集和整合、数据存储和运算、数据分析和挖掘、数据应和消费。数据采集和整合是指通过技术手段从互联网、 移动终端、 物联网、 应用软件等采集数据，然后把数据按照一定的规则进行存储和运算，再按照需求调用数据并进行智能分析和挖掘，将数据转化成价值信息或者产品，为决策支持、提升效率、 创新产品提供依据。数据资产开始成为核心资源拥有数据，大数据时代的王者。 在大数据时代， 数据资产已经成为核心资源， 2012 年，奥巴马政府明确提出 将“大数据战略”上升为国家意志，并将数据定义为“未来的新石油”， 因此，拥有数据可谓是大数据时代的王者。 拥有数据的机构可以分为三类：一是既有数据、 又有大数据思维的互联网公司， 如阿里巴巴、腾讯、京东、 Google、 Amazon等，在互联网端积累了大量的数据资源，而且此类公司 IT 起家， 对大数据有天生敏锐的嗅觉， 大数据技术也相对成熟， 因此，互联网公司 可谓是最早使用大数据的机构，成为大数据应用的先行者；二是传统软件公司转型互联网，通过 SaaS 模式为用户提供服务， 例如用友软件推出畅捷通，以云模式为小微企业提供财务管理应用， 也可以认为是既有数据、 又有大数据思维的模式；三是拥有数据，缺乏大数据思维的机构，这类机构手里掌握着大量的数据，但是没有能力自己有效利用， 例如金融机构、 运营商、政府部门等。使用数据，数据变现的推动者。 对于手里掌握大量数据，但没有能力变现的机构而言，需要专业的第三方公司提供大数据服务，主要是各类 IT 咨询机构和行业应用软件厂商，尤其是行业应用软件厂商， 在各自的领域具有天然的卡位优势： 软件公司提供了行业应用软件和相关的运营维护， 行业应用软件本身就是重要的数据来源，软件公司 属于不拥有数据，但可以接触到数据的机构， 且天然拥有大数据思维和大数据技术，以及良好的行业客户关系，从信息系统建设延伸到大数据运营顺理成章。因此，各个细分行业的应用软件提供商有望成为传统拥有数据机构的重要合作伙伴， 助力其探索大数据价值变现。大数据技术是重要生产力大数据应用好坏的关键除了 数据本身，还在于大数据技术， 大数据技术包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现等环节，涉及的技术环节极广， 随着数据体量增大和数据复杂性程度提高，大数据技术本身也处于快速迭代的发展过程中。值得一提的是，大数据技术落地的一大重要因素在于如何实现技术与业务的融合， 这背后需要深厚的业务理解， 对于既有数据、 又有大数据思维的互联网公司 来说，技术和业务本身是相互驱动、共同发展的， 对于拥有数据，缺乏大数据思维的机构而言， 在行业深耕多难的应用软件提供商则是最好的选择。以上是小编为大家分享的关于 大数据应用现状 从发现价值到创造价值的相关内容。

大数据应用方向思考 一、警惕大数据过热1.1过热产生盲目性国内大数据的宣传早已过热，很多区县级政府也在考虑成立大数据局，政府对大数据热几乎没有抵抗力，企业没有紧跟就对了，在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的，毕竟大数据应用是一个经济问题，一窝蜂地大数据会使人犯“大炼钢铁”一类的错误。1.2大数据应用效益存在问题大数据最积极的推动者是政府，但是政府工作如何从大数据应用中获益一直没有清晰的答案，有效的大数据应用集中于互联网企业和金融领域并非政府工作，迄今一本像样的政府大数据应用案例都编写不出来，这种情况下推力政府大数据应用会带有很大的盲目性，这是技术导向而不是问题导向，技术导向必然会造成浪费。1.3大数据不是包治百病的神药现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨，问题还没搞清药方就先开出来了，大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。任何技术都有其长处和短处，大数据也是一样，都有其能解决与不能解决的问题，各地政府首先要明确要问题是什么，然后再审视大数据技术能否发挥作用，不能反过来先定大数据再去找问题，政府工作明确目标永远比搞清技术更重要。二、大数据源自互联网的推动2.1大数据是如何产生的?任何有社会影响力的新名词都不是望文生义可以解释的，这些名词都被赋予了成语含义，“大数据”便是其一。历史上超大规模的数据很多却不被称为大数据，是因为单纯数据量增长并没有形成巨大社会影响力。大数据概念是大的数据量与现代信息技术环境相结合涌现的结果，因此引发了巨大的效益机会，“大数据”一词的发明与宣传是为了抓住这个新机会。2.2没有互联网便没有大数据任何资源的价值展现都离不开特定的环境，互联网前的海量数据因缺少规模化的社会应用而不为人们重视，互联网创造了大数据应用的规模化环境，大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的，互联网业务提供了数据，互联网企业开发了处理软件，互联网企业的创新带来了大数据应用的活跃，没有互联网便没有今天的大数据产业。2.3大数据是“大智移云物”的共同产物如果没有汽车与高速公路石油产业不会那么重要，同样，没有互联网、云计算、物联网、移动终端与人工智能组合的环境大数据也没那么重要。大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果，价值是由技术组合创新涌现出来的。离开环境的支持大数据毫无价值，就像离开了身体的手不再有手的功能一样。三、传统大数据思维局限于支持决策3.1传统的大数据应用理念人们对事物的想象力很容易受所用词汇的暗示，“大数据”容易暗示人们关注数据规模而忽略信息技术背境的巨大变化所涌现的新机会。政府官员的工作经历很容易把大数据应用想象为只是统计应用在数量上的升级，大数据的作用是提取信息，信息的作用是改进决策，数据多意味着信息多，信息越多决策就越准确。在不少干部的理解中，部门数据整合起来就是大数据。3.2两种数据使用方向：支持决策与支持操作在政府的工作中，数据对领导层的作用主要是改进决策，但基层工作人员不需要决策，数据是用来直接操作的。政府公共服务业务主要是操作问题，服务是规范的数据处理，基层工作人员只是按章办事不需要决策分析。使用信息技术是为了提高操作服务的效率。发改委等十部门提出的“一号一窗一网”的服务要求所要解决的只是提高操作的效率。改进决策与改进操作是大数据两种不同的使用方向。3.3专家(人脑)与系统(电脑)使用大数据的特点支持决策的数据应用是面向专家(包括领导)的，专家需要从数据中提取信息，以信息支持决策，从数据中领悟信息是人脑独有的本领，但不同人信息领悟力并不一致，同样的数据不同人领悟的信息不同，对决策的影响也不同，应用结果的不确定性是专家使用大数据的特点。。支持操作的数据应用不能有不确定性，操作系统的数据应用是由系统控制的，操作按确定的规则进行，没有自由量裁的可能，数据应用结果由软件决定，这种应用是电脑在使用数据，电脑不懂信息只会严格依数据操作，这种使用数据的模式保证了大规模业务行为的一致性。3.4政府不能忽略操作型大数据应用政府工作存在着两种大数据应用：支持决策与支持操作，但是在多数政府官员只想着大数据支持决策而想不到改进服务操作更有效益。大部分的政府服务的精细化改进并不是决策层次上改进，而是操作层次上的改进，政府提出的“一号一窗一网”式服务关键是提高操作的效率，实践证明操作的优化的改进空间更大，大数据在提高政府决策水平上的成效往往不如提高操作效率成效明显。四、大数据决策的局限性4.1大数据小数据的不同来源以数据量来划分大数据与小数据会忽略两种数据更实质的差别，从数据产生的过程看，小数据是经人触摸过的数据，包括人工填报或更新、核对等。大数据是机器自动记录的、未经人触摸过数据。小数据来自业务流程中的人工填报、统计调查等渠道，统计调查是可以根据决策信息的需要专门设计的，为降低成本统计经常采用抽样调查的方法。大数据来自自动化业务运行的副产品，出于成本的考虑，政府不大可能专为收集信息而设计大数据收集链，为决策服务大数据只能利用业务系统产生的数据副产品，大数据的收集成本是由业务系统承担的。大数据的来源受到业务系统种类的限制，不是所有的信息需求都能找到恰当的数据源。4.2大数据适合小决策而不适合大决策大数据适合在狭窄范围内对具体事务决策而不适合于大范围的决策。因为大数据的形成包含着先天的局限性，很多影响重大决策的信息恰恰是无法数字化的，例如国内外形势、技术创新、队伍士气、重大事件(类似美国9.11事件)都无法数字化，可数字化的现象只是小部分，以为靠数据决策就能更全面也是一种误解。政府重大决策需要考虑各方面的平衡，局部领域的大数据仅适合局部领域的决策，不适合面向全局的政府决策，精细化与全面性是不可得兼的。4.3改进政府操作的大数据应用政府的大数据应用不能只关注决策应用，改进操作的大数据应用往往能够获得更好的效益。政府对公众的服务主要使用的还是以小数据为中心的数据库，但是融入现场服务数据的应用可以将服务提高到大数据的层次上并增加智能化的应用。对政府基层工作人员的支持现场化、连机化，通过云平台与实时通信能显著提高一线人员的工作效率，是提高政府基层服务的智能化的重要措施，以改进服务操作效率的智能大数据应用会有更大的成效。五、没有人脑参与系统才能高效与智能5.1人脑使用数据模式的效率制约为人脑决策使用的大数据应用模式存在两点不足：一是效率上不去，大数据分析结果一旦交付大数据应用就结束了，无法形成连续服务型业务，信息的进一步应用是领导的事情，与大数据处理无关了，人脑决策的慢节奏抵消了大数据快处理的价值。其次是大数据信息决策的效果的不确定性，决策质量与领导人的知识、思维方式、决策风格密切相关，决策效果又与执行团队的能力相关，涉及的不确定因素太多。人脑使用数据的模式无法实现数据应用效果的确定性。5.2电脑使用数据模式的效率优势电脑使用数据的模式排除了人脑的参与，系统完全是由事先编写的软件直接处理数据，排除了人脑介入有两点好处：一是运行速度快，信息技术的速度优势得以充分发挥;二是保证了结果的确定性，系统的行为是可预测的，这将有利于系统可成为可组合、可叠加的功能模块，能够被集成为更复杂的系统。5.3智能大数据应用可形成连续性业务排除人脑参与的数据应用模式是信息技术的自动化应用，这种模式可综合使用各种技术资源(包括云平台、物联网、移动终端、人工智能等等)建立高速、流畅连续型服务，进入智能服务的新阶段，常见的互联网搜索、电子商务、移动支付、摩拜单车、蚂蚁金服无一不是这类的智能大数据应用，这种持续的智能大数据服务更受公众欢迎、社会影响力也更大。六、智能大数据应用的发展空间6.1所有的智能应用都是大数据应用大数据是机器与机器对话的语言，只有机器与机器的高速对话才能产生如此规模的大数据。物联网、云平台、宽带网、移动终端等设施要发挥作用都要依赖机器与机器的对话，随着信息技术的大发展，机器与机器的对话速度越来越快、范围越来越广、规模越来越大，系统也越来越智能化，所有的智能数据应用都属于大数据的应用范围。6.2智能化的作用是提高执行的效果虽然大数据可以用于改进决策，但智能化的目标是提高执行的效果。计算机系统的作用是使规范性、可重复的工作做的更快。对于需要创造性的、非重复性的工作信息技术是依然无能为力的，人们发现几十年来计算机对于人脑决策能力的提高始终不大，智能化应用机会还是集中在对规范业务的改进，规范业务是确定性的服务，远比充满不确定性的决策业务更能让计算机发挥作用。6.3操作型大数据应用的智能化趋势以提高执行效率为目标的大数据应用将向智能化发展，以互联网为基层的现代信息技术的大发展已经为服务的智能化创造力良好的条件，早期由于通信与网络能力的限制只能在一台设备上存储自动处理系统被称为自动化处理阶段，今天自动处理系统可以综合应用网络通信、云平台数据与软件、物联网感知数据与机器学习来实现更有效的自动管理，则被称为智能化服务阶段，排除了人脑参与的大数据应用进入智能化服务没有任何障碍，大数据应用智能化成为必然趋势。七、智能大数据应用的活力7.1 鲜活的数据智能化应用中的大数据资源与信息决策中的数据资源的重大不同在于前者是动态形成的，其数据环境是不断变化、不断更新的，很多数据是在运行中自动生成的，数据资源与智能系统共生，这种数据资源很难转让，数据与服务系统是统一的生命体不能单独存在的，离开了系统的数据可以用来分析但失去了原来的意义，如同离开了人体的手再也没有原来的功能了。7.2 实时的处理在智能系统中的大数据应用是实时处理，面向信息决策中的大数据应用是批处理。实时处理能够确保及时性，这对于提高服务效率、保持业务的连续性很重要，现在强调“一号一窗一网”式的为民办事离不开对数据的实时处理。而信息决策类大数据应用则并不需要这种高效。7.3持续高效的服务智能化的大数据应用排除了人脑的干预，全部流程都是由电脑对电脑一气呵成，这样就能够达到很高的运行效率，而这是智能化系统巨大的优势，也是智能服务系统得以生存的原因，不论是搜索、购物还是其它自动化的服务，人的耐心都是很有限的，处理慢一点人们就会弃之而去。在信息决策大数据应用的结果是供人脑一次性使用的，处理速度就不那么重要了。7.4不断积累的智慧能够不断积累智慧的业务更有活力，易于修改是以软件为基础的业务的极大优点，这使得软件系统成为积累智慧最方便的工具，信息系统的高速发展也得益于系统智慧积累的能力。一项可持续的智能化业务系统始终处于不停的改进、完善与扩展之中，不断推出新版本的过程是智慧积累的过程，智慧的不断积累增添了系统的服务能力与可持续性。信息决策大数据应用则不具有这一优势，其业务不连续很难推出一个又一个的新版本，智慧积累效率就慢多了。八、小数据服务决定大数据中心的生存8.1数据资源的时效性数据资源像蔬菜一样有保鲜期，极少有越老越值钱的数据。数据集中存储很容易，由此而来的数据质量维护却是一大难题。数据生成得快贬值也快，很多数据往往还来不及处理数据就失效了，反而是那些变化稍慢、稳定期稍长的数据容易得到较多用户且服务也容易开展，这类数据大部分是小数据。不同的数据使用方式对数据质量有不同的要求，面向操作的应用则对数据质量非常敏感，例如证照库若不能及时更新就无法使用。信息决策类应用对数据的敏感性会差一些，大数据中心应当使数据的时效性与应用需求同步，要根据需求的价值有重点有选择地组织好数据质量的维护。8.2大数据交易中心的困难大数据交易中心与成为建设热点，在大数据应用刚刚开始，人们还没搞清大数据交易是什么概念时就建交易中心实在太早了。实时服务的智能大数据应用的数据是鲜活的、是服务中自动生成的动态数据，要交易的是动态数据流还是截取的静态数据，动态的大数据交易很难，不仅谈判难处理也难，用户需要建立动态数据的实时处理系统。静态的大数据交易更可行一些，但数据资源与应用需求并不容易匹配，这将会限制交易数的增长，另一困难是隐私权保护问题，数据需要脱敏，未脱敏的数据交易会受到限制，交易中心将长期面对交易稀缺的局面，经营很不容易。8.3小数据服务需要补课发达国家是在小数据充分应用之后才开始应用大数据，国内是在小数据应用还很不足时跨越式应用大数据。小数据应用补课是各地大数据中心必须重视的问题。要看到越是简单的东西应用面越广，小数据的应用空间比大数据大得多，尤其是整合后的小数据服务，极可能成为的数据中心最火的业务。政府服务的精细化依赖的主要是小数据，把小数据的整合服务做好，大数据中心的工作即完成了90%，千万不能轻视小数据服务，大数据中心的立身之本恰恰是小数据整合服务。8.4大数据中心的经济价值大数据中心的生存本质上是一个经济问题，人们想做交易中心也是希望能够在经济上更节约、更有效益，但是效益的基础是应用规模，只有大量重复性、相似性的工作才有可能利用平台与工具来提高服务效率创造用户价值，目前小数据服务更能够满足规模经营的条件。政府公共服务的支柱还是小数据，单独成规模的大数据服务不多，各种数据资源的综合使用会有更大的创新机会，地理数据与政府服务相结合、推动政府服务的连线化动态化可能提升用户价值，大数据中心要发展必须全力创造用户价值，唯有用户价值才能支撑大数据中心生存。九、拓展视野，推动大数据应用创新9.1理念创新，积极宣传智能大数据应用首先要拓展大数据应用理念，不能将大数据应用局限在政府信息决策的狭窄领域之中，而要看到智能大数据应用的广泛空间，将智能大数据应用与大众创业万众创新结合起来，将一切智能化应用都归入大数据应用的范围，大数据概念越广阔应用越繁荣。利用大数据改善政府决策是大数据应用的重要方面，过去已强调得很多了，现在需要强调的是政府公共服务的智能化、精细化。大数据不仅能改善决策还能改善服务，改善服务有着更广阔的发展空间，公众的获得感更好。9.2为大数据应用创造良好的基础环境对大数据应用最给力的推动是提供优良的通信环境和完善的信息基础设施。大数据应用的基础是超强的通信能力，通信能力影响全社会大数据应用的成本，包括用户的时间成本与服务商的开发与服务成本，降低通信成本是对大数据应用创新极大的支持，土壤肥沃庄稼才能茂盛。政府数据开放是推动大数据应用的措施之一，可为大数据应用带来示范效果，政府要鼓励企业利用政府大数据开展增值服务，使更多缺乏大数据处理能力的公众也能从政府数据开放中获益。9.3鼓励社会大数据应用的自组织创新大数据应用是一项创新，政府不能只从政府决策的视角来引导大数据应用方向，而要从方便公众受益的视角推动智能化的大数据应用，要鼓励社会各界智能化大数据应用的合作与自组织创新，好服务都是各种应用技术组合创新的结果，政府宜推动智慧城市大数据应用的互操作，降低不同技术合作创新的成本来促进应用创新的繁荣。

在大数据与深度学习中蝶化的人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解什么是大数据，大数据的本质是什么，在大数据时代我们应该如何应对？当我们谈论数据的时候我们在谈什么？在大部分人的日常印象中，数据代表的可能是每月水电煤账单上的数字，股票k线图上的红绿指数，还有可能是电脑文件里那一堆看不懂的源代码。人工智能眼中的数据远比这些广泛。数据的存在形式随着人类文明的发展不断改变，从最初的声音，文字，图画，数字，到电子时代的每一张图片，每一段语音，每一个视频，再到如今互联网时代人类每一次的鼠标点击，用手机时每一次的手指滑动，乃至每一下心跳和呼吸，甚至经济生产中的一切人机动作，轨迹，都已融入数据流。今天的人类已经能够将各种或大或小的事物转化为数据记录，变成我们生活的一部分。数据已经浸染我们生活的每一个细节，就如生物学家所说人体组织的一半是由微生物组成，在数字时代，我们生活的一半已然是数据。在日常生活中，数据的概念对于我们即亲近又陌生。亲近它是因为我们从小就会接触加减乘除这些最基本的数据和算法。步入社会后也在与各种文件报表账单打交道。与此同时，当面对高科技产品中各种关于内存，分辨率等时髦又复杂的数据是，我们又觉得不了解它们甚至没意识到它们的存在。随着大数据，机器算法和人工智能的理念相继到来，这种陌生感会越发加深。那么数据生活距离我们遥远吗？正相反，数据与我们日常生活的联系从未如此紧密过，从没有像今天如此活跃，具体的记录着人类与世界。从最初的计算机，摄像头到家用计算机，智能手机，再到大数据和人工智能，我们不断升级采集和利用数据的方式。而现在，从一辆车的每日碳排放量统计到全球气温的检测，从预测个人在网上喜好分析到总统选举时投票趋势的预测，我们都可以做到。数据将人与人，人与世界连接起来，构成一张繁密的网络，每个人都在影响世界，又在被他人影响着。传统的统计方法已经无法处理这种相互影响的数据，这么办？答案是让机器自己来处理数据，从数据中习得知识。这便是当代人工智能的本质。与传统的数据记录定义不同，这种数据是有“生命”的。它更像是我们身体的一种自然延伸：聆听我们的声音，拓宽我们的视野，加深我们的记忆，甚至组成一个以数据形式存在的“我”。自工业革命以来，数据经历过一次又一次的爆发，何以近年来才出现大数据的概念？什么是大数据？大数据（bigdata），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。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。从概念中可以得知大数据技术的关键不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据必须具有几大特征：一，大数据的“大”。与传统数据的储存方式相比是几何量级的差距。二，多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述，从而更准确。三，处理非结构数据的能力。未来10年新生数据总量的90%为非结构化数据。大数据通过图像识别，语音识别，自然语言分析等技术计算，分析大量非结构化数据，大大提升数据维度。四，大数据是生生不息的“流”，具有时间性。一是因为数据量巨大，无法全部储存。另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关，瞬息万变。五，最重要的是，大数据的大表现为无尽的重复。量变促成质变，在机器智能领域，数据量的大小和处理速度的快慢可以直接决定智力水平的高低。希望对您有所帮助！~

　　在中国庞大的应用市场和人群下，深入观察变化且复杂的市场，探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段。大数据技术是互联网金融的一大技术支撑，通过对人们在互联网上活动信息形成的数据的收集、挖掘、整理、分析和进一步应用，来创新思维、产品、技术、风险管理和营销。而数据是互联网金融的核心，未来计算机网络互联网金融业的竞争力将取决于数据的规模、有效性、真实性以及数据分析应用的能力。 　　 一、我国互联网金融的概况 　　互联网金融作为二十一世纪高新产物，是传统的金融行业与互联网时代的有机结合，利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。这种新型金融模式具有颠覆式的影响，创新型巨大改革，不仅推动了我国利率市场化的进程，甚至影响整个经济与社会发展水平。 　　 二、互联网金融的运作模式 　　 (一)第三方支付模式 　　第三方支付模式，即某些具有一定实力和信誉保障的第三方独立机构，与各大银行签约后所提供的交易支持平台。 　　 (二)P2P模式 　　又称点对点信贷，即一方贷款，一方借款，通过互联网作为中间平台的新型模式。这个模式对于微型小额的"信贷以及需要紧急周转资金的创业者是一个很好的选择。 　　 (三)众筹模式 　　众筹就是大众筹资，需要筹资的企业或个人通过互联网这个众筹平台运用自己独特的号召力并发挥创意，获得来自大众的资金援助。 　　 (四)互联网金融门户 　　互联网金融门户的核心就是“搜索比价”的模式，采用垂直比价的方法让顾客在互联网上“货比三家”，选择自己最满意的商品。 　　 (五)大数据金融 　　大数据金融就是从大量数据中提取有利用价值的信息，以云计算为基础来进行融资的模式。最具代表性的就是余额宝，用高于银行的利率吸引消费者融资，不断推动着金融业的发展与进步。 　　 三、互联网金融中的大数据应用及意义 　　(一)反映市场情况：电商和统计部门通过利用大数据对指数的编制来反映市场的基本情况，有效的分析交易数据，识别出市场交易模式，帮助决策者制定高效率的套利战略。比如国家的统计局与百度、阿里巴巴等电商、电信、互联网企业签订合作协议，共同开发利用大数据。 　　(二)金融产品定价：金融的核心内容之一就是金融产品定价问题(尤其是金融衍生产品定价)，这一直是大家关心的重要领域，其中涉及有计算和数学建模等。以信用违约互换定价为例，除了考虑违约的传染性和相关性，还要考虑违约过程的建模和估计，通常需要复杂的数学模型并且验证困难。最近一种基于大数据的解决方法即利用实际交易数据估计违约概率使其简单方便。因此大数据能为互联网金融市场提供运营平台，有效的整合互联网金融资源，，促进资源优化配置。 　　(三)精确营销：通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的人文数据、位置和购物等的行为数据，建立模型进行分析，进一步细分客户。之后，可以定向推出产品并投放广告，实现精确营销。这也符合STP战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息， 特别关注搜索引擎中的搜索热点，从而制定投资策略，使互联网金融实现了一种新的营销模式。 　　(四)监管风险：互联网金融虽提高了金融效率，但也使风险呈现出许多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析，及时准确发现风险暴露，采取相应的措施加以规避、防范，提高互联网金融安全性，促进互联网金融的创新。 　　(五)信用：利用大数据，可以在法律和道德所容许的范围内对评估对象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立体化，进而评估个人或群体的信用，建立用户的增信模型和信用评分，打破了金融机构垄断用户信息的状况。 　　四、互联网金融大数据应用中存在的问题 　　互联网金融业本就拥有大数据，已成为自然产生大数据的重要领域，因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。 　　1、大数据处理速度满足不了各方的需求，体量大，噪声水平、数据来源和其他因素引起的内容和频率变化快，增加了大数据问题的复杂性。 　　2、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息，出现信息过载的问题。 　　3、部分企业不愿公开、上传数据，造成不公开数据部门占便宜、公开数据部门吃亏的状况，形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。 　　4、容易泄露用户信息，造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商家对客户交易信息的过度营销，下载不安全的APP、用户扫描二维码支付都可能泄露个人的信息，买卖用户信息的不法交易等。 　　5、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力，数据分析挖掘能力不平衡。 　　 五、结论 　　通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究，我们发现还有很多问题等待我们去解决，严峻的考验只会让我们的路走得更稳固，金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新型科技的碰撞带来的丰硕成果，不断更新互联网金融时代，带领我们进入更美好的时代。

大数据主要学：大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术拓展知识：旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析神带能力的高级专业大数据技术人才。背景发展：1、越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。2、在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才亩瞎掘缺口巨大。

关系型数据库最典型的数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。优点：1、易于维护：都是使用表结构，格式一致；2、使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询；3、复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。缺点：1、读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写；2、固定的表结构，灵活度稍欠；3、高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。二、非关系型数据库非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。优点：1、格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。2、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘；3、高扩展性；4、成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。缺点：1、不提供sql支持，学习和使用成本较高；2、无事务处理；3、数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠。非关系型数据库的分类和比较：1、文档型2、key-value型3、列式数据库4、图形数据库

医疗行业大数据应用的三个案例文章从华大基因推出肿瘤基因检测服务、大数据预测早产儿病情、广东省人民医院利用大数据调配床位3个医疗行业大数据应用案例中，以应用背景、数据源、图说场景、实现途径、应用效果5个视角去看待大数据在医疗的应用状况。案例一：华大基因推出肿瘤基因检测服务应用背景：伴随着生物技术、大数据技术的发展，个体基因检测治疗疾病已经成为现实。其中，最广为人知的是美国好莱坞女星安吉丽娜?朱莉，在 2013 年经过检测她发现自身携带致癌基因——BRCA1 基因，为防止罹患卵巢癌，于 2015 年切除了卵巢和输卵管。目前，国内外已经有多家基因检测机构，如我国的华大基因、贝瑞和康、 美国的 23andMe、 Illumina 公司等。华大基因一直致力于肿瘤基因组学研究，已经研究 20 多类癌症。近日，华大基因推出了自主研究的肿瘤基因检测服务，采用了高通量测序手段对来自肿瘤病人的癌组织进行相关基因分析，对肺癌、乳腺癌、胃癌等多种常见高发癌症进行早期、无创伤检测。数据源：检测数据：患者血清、口腔黏膜数据、基因测序等。其它数据：体检数据、电子病历、遗传记录、患者调查、地理区域以及生活条件等。图说场景：实现路径：首先采取患者样本，通过测序得到基因序列，接着采用大数据技术与原始基因比对，锁定突变基因，通过分析做出正确的诊断，进而全面、系统、准确地解读肿瘤药物与突变基因的关系，同时根据患者的个体差异性，辅助医生选择合适的治疗药物，制定个体化的治疗方案，实现“ 同病异治” 或“ 异病同治” ，从而延长患者的生存时间。应用效果：癌症诊断和预测。肿瘤医院的病人中有 60%至 80%刚到医院时就已经进入中晚期，癌症早期的筛查可以帮助患者有针对性的改善生活习惯或者采取个体化的辅助治疗，有益于身体健康;同时将癌症扼杀在摇篮里，从而降低日后巨大的医药开支和生活困扰。助力个性化医疗。结合生物大数据，挖掘疾病分子机制最终可以做到更好的筛查，更好的临床指导以及更好用药的过程。案例二：大数据预测早产儿病情应用背景：安大略理工大学的卡罗琳·麦格雷戈( Carolyn McGregor)博士和一支研究队伍与 IBM 一起和很多医院合作，用一个软件来监测处理即时的病人信息，然后把它用于早产儿的病情诊断。数据源：个人体征数据：心率、呼吸、体温、血压和血氧含量。其它数据：孕妇产检数据、电子病历、遗传数据等。实现路径：系统会监控 16 个不同地方的数据，比如心率、呼吸、体温、血压和血氧含量，这些数据可以达到每秒钟 1260 个数据点之多。在明显感染症状出现的 24 小时之前，系统就能监测到早产儿细微的身体变化发出的感染信号，及早预测控制早产儿的病情，从而提高新生儿的出生率。应用效果：预测病情。早产儿的稳定不是病情好转的标志，只有通过海量的数据并且找出隐含的相关性才能发现提早知道病情，医生就能够提早治疗，也能更早地知道某种疗法是否有效，这一切都有利于病人的康复。案例三：广东省人民医院利用大数据调配床位应用背景：起因于国外医院的经验以及广东省人民医院各专业科室差异很大的病床使用率。长期以来，优势专业病源充足，病人候床情况严重，排队入院，相反有些专业空床情况明显，病床使用率仅 65%左右。为此管理层打出了模糊临床二级分科、跨科收治病人、集中床位调配权的一套“ 组合拳” 。数据源：患者数据：挂号数据、电子病历、患者基本数据等。医院数据：各科室床位使用情况、诊疗活动、平均住院费用、平均住院周期等。实现路径：对跨科收治病人之后的科与科之间的工作量、收入、支出、分摊成本等指标进行合理的划分，强化了入院处的集中床位调配权，解决病人入院排队情况，使医院更好地履行了社会责任，同时也给增加了医院的效益。应用效果：提高病床使用率。病床使用率由 87%提高到 92%，优势专业候床排队现象明显减少。支持决策判断。优势专科与弱势专科的病人在地域构成比、平均住院费用等标上存在显著差异，支持决策判断。

第一章　总 则第一条　为了满足人民群众健康医疗需求，加强和规范健康医疗大数据应用发展，整合、扩大健康医疗资源供给，提升健康医疗服务质量和效率，培育健康医疗大数据应用发展新业态，根据有关法律、法规规定，制定本条例。第二条　本市行政区域内信息系统接入市级全民健康信息平台（以下简称“市级平台”）的医疗卫生机构、健康医疗服务企业等，从事健康医疗大数据应用发展活动，适用本条例。第三条　健康医疗大数据应用发展应当遵循政府主导、便民惠民、改革创新、规范有序、开放融合、共建共享、保障安全的原则。第四条　市人民政府统一领导全市健康医疗大数据应用发展工作。区（市、县）人民政府负责本行政区域内健康医疗大数据应用发展工作。　　医疗卫生行政主管部门按照职责权限，负责健康医疗大数据应用发展的统筹协调、监督指导和组织实施工作。　　大数据、人力资源社会保障、食品药品、公安、医保、发展改革、财政、环境保护、民政、体育、扶贫、旅游、教育等主管部门和乡（镇）人民政府、社区服务管理机构应当按照各自职责和本条例规定，做好健康医疗大数据应用发展的相关工作。第五条　医疗卫生行政主管部门应当建立健康医疗大数据应用发展诚信档案，记录医疗卫生机构、健康医疗服务企业及其相关从业人员的违法失信行为，纳入统一的信用信息共享平台管理。第六条　各级人民政府及其有关部门、社区服务管理机构、医疗卫生机构和健康医疗服务企业应当加强健康医疗大数据应用发展的宣传教育。第七条　任何单位和个人有权投诉举报健康医疗大数据应用发展中的违法行为。　　医疗卫生行政主管部门应当建立健康医疗大数据应用发展投诉举报制度，公布投诉举报方式等信息，及时登记、处理和回复投诉举报。第二章　采集与汇聚第八条　市医疗卫生行政主管部门负责统筹建设、管理、运行和维护市级全民健康信息平台，用于全市健康医疗数据的汇聚、存储和应用，并与省级全民健康信息平台互联互通。　　区（市、县）医疗卫生行政主管部门按照职责做好市级平台的管理、运行和维护。　　医疗卫生行政主管部门根据需要，可以通过依法委托、购买服务、协议合作等方式建设、管理、运行和维护市级平台。第九条　市级及市级以下公办医疗卫生机构、国有健康医疗服务企业应当按照国家和地方相关目录、标准，采集公共卫生、计划生育、健康服务、医疗服务、医疗保障、药品供应、医疗器械、应急指挥、健康管理和综合管理等健康医疗数据，建设、改造、管理和维护自身信息系统，并与市级平台互联互通。　　鼓励前款以外的医疗卫生机构和健康医疗服务企业等按照国家和地方标准采集健康医疗数据，建设、改造自身信息系统，接入市级平台。第十条　医疗卫生机构和健康医疗服务企业等应当采集服务对象本人或者其监护人居民身份证号，作为电子病历、电子处方等健康医疗数据的标识。没有居民身份证的应当提供其他有效身份证明。服务对象本人或者其监护人应当提供真实有效的身份信息。第十一条　医疗卫生等有关主管部门、医疗卫生机构和健康医疗服务企业应当按照有关数据标准、规范，将其依法履行职责、提供服务等业务活动产生的健康医疗数据汇聚、存储到市级平台。　　鼓励医疗卫生机构、健康医疗服务企业等按照有关数据标准、规范，利用可穿戴设备、智能健康电子产品、健康医疗移动应用等采集相关健康医疗数据，汇聚、存储到市级平台。　　鼓励医疗卫生机构、健康医疗服务企业按照国家和地方标准整理健康医疗存量数据，汇聚、存储到市级平台。第十二条　医疗卫生等有关主管部门、医疗卫生机构和健康医疗服务企业应当按照谁主管谁负责、谁提供谁负责、谁运营谁负责的原则，对健康医疗数据进行更新，实行动态管理。第三章　应用与发展第十三条　市人民政府应当统筹推进智慧医保建设，组织人力资源社会保障、医疗卫生等有关主管部门整合新型农村合作医疗、城镇居民基本医疗保险等信息系统，对居民健康卡、社会保障卡等应用进行集成，实现一卡通用、诊间结算。第十四条　医疗卫生行政主管部门应当组织医疗卫生机构通过市级平台协同建立覆盖全人口的居民电子健康档案，明确数据信息使用权限，实现居民电子健康档案个人在线查询、下载、使用和授权医疗卫生机构调阅。　　医疗卫生行政主管部门应当规范医疗物联网、视联网、智能卡、健康医疗应用程序等的设置和管理，推进互联网健康咨询、网上预约分诊、移动支付、候诊提醒、费用查询、物流查询、检查检验结果查询、随访跟踪和预警消息即时推送等应用，建立规范、共享、互信的诊疗流程。

对于公司来说，数据的重要性并不陌生，2020年全球大数据市场规模为1389亿美元，预计到2025年将达到2294亿美元，在预测期内年复合增长率为10.6%。这一增长归因于更多企业采取数据驱动决策，企业对物联网设备的意识不断增强，政府加大投资以发展数字经济。而大数据在医疗的实践包含很多的病人的数据是由医院记录的。医疗大数据包括:电子健康档案(EHR)、医学成像、基因组测序、医药研究、通用的数据库、可穿戴设备、病人传送等。大数据可以用来预测是否有传染性疾病，治疗疾病，了解病人的病史，预防死亡等。此外，如果收集病人的健康数据并及早发现严重疾病，治疗就会更容易。大数据简化了收集、存储和传输病人信息的过程。这有助于实时回答临床问题并做出明智的决定。它还可以帮助提高对疾病或伤害相关实践的理解。但是关于大数据医疗的应用不仅限于医院记录，关于派博生命科技研发的多套医疗级别的智能便捷检测设备：智能床垫、智能尿检马桶、无线心电监测仪、血糖仪、腕式血氧仪、臂式电子血压计、云智能视力检测仪、智能浴室镜、智能体脂秤、智能手表、脊柱弯曲监测与异常筛查仪等智能硬件的数据采集、传送到云端大数据库进行算法分析，再生成用户个人健康报告的形式，可达到科学管理自我健康、赋能机构服务的效果。

如何选择大数据应用程序 选择大数据软件对于组织来说是一个复杂的过程,组织需要仔细评估其目标和供应商提供的解决方案。如今可以确定的是,组织对大数据解决方案需求量很大。组织的管理者知道他们的大数据是不可忽视的最宝贵的资源之一。因此,他们正在寻找可帮助存储、管理和分析其大数据的硬件和软件。根据调研机构IDC公司的调查,2017年组织在大数据和数据分析方面的支出为1508亿美元,比去年增长12.4%。到2020年,这一支出可能会以每年11.9%的速度增长,2020年的收入可能高达2100亿美元。大部分收入都用于大数据应用。据IDC公司预测,到2020年,仅软件开支就可能超过700亿美元。非关系分析数据存储(如NoSQL数据库)的支出增长尤其迅速,每年可能增长38.6%,认知软件平台(如人工智能和机器学习能力的分析工具)每年可能增长23.3%。为了充分利用大量的数据支出,供应商在各种不同的产品和服务上打上了“大数据”标签。这种产品的扩散会使组织很难找到合适的大数据应用程序来满足他们的需求。专家建议,企业开始选择大数据应用程序的一个好方法是精确地确定自己所需要什么类型的应用程序。大数据应用的类型企业软件供应商提供了大量不同类型的大数据应用程序。适合企业的大数据应用将取决于其目标。例如,如果企业只想更加详细和深入地扩展现有的财务报告功能,那么数据仓库和商业智能解决方案可能已足以满足其需求;如果企业的销售和营销团队希望利用其大数据的发现增加收入和利润的新机会,则可以考虑创建数据湖和/或投资数据挖掘解决方案;如果企业想创建一个数据驱动的文化,组织中的每个人都在使用数据来指导他们的决策,那么企业可能需要数据湖和预测分析,内存数据库,也可能是流分析。这样的事情将会变得更复杂,因为不同类型的工具之间的界限可能会有些模糊。一些商业智能工具具有数据挖掘和预测分析功能。一些预测分析工具包括流媒体功能。最好的办法是组织一开始就清楚地确定自己的目标,然后去寻找能够帮助其实现这些目标的产品。选择大数据应用程序时的关键决策无论企业选择哪种类型的大数据应用程序,都需要做出一些关键决策,以帮助企业缩小选择范围。以下是一些最重要的考虑事项:(1)内部部署数据中心与基于云计算的大数据应用程序企业需要做出的第一个重大决策是要在自己的数据中心托管大数据软件,还是希望采用基于云计算的解决方案。目前,更多的组织似乎正在选择云计算。分析机构Forrester公司副总裁兼首席分析师BrianHopkins在2017年8月的一篇博客文章中写道:“通过云订阅在大数据解决方案上的全球支出将增长快近7.5倍。此外,根据数据分析专业人员的2016和2017调查,公有云是大数据的头号技术优先事项。”基于云计算的大数据应用受到欢迎有多种原因,其中包括可扩展性和易管理性。主要的云计算供应商也在人工智能和机器学习研究方面处于领先地位,这使得他们可以在解决方案中添加高级功能。但是,云计算对于组织来说并不总是最好的选择。对合规性或安全性要求较高的组织有时会发现他们需要将敏感数据保留在内部部署的数据中心。此外,一些组织已经在现有的本地数据解决方案上进行投资,并且他们发现继续在本地部署数据中心运行大数据应用程序或使用混合方法会更具成本效益。(2)私有vs开源的大数据应用程序一些最流行的大数据工具(包括Hadoop生态系统)可以在开源许可下获得。 Forrester公司指出,“2017年,企业将在Hadoop软件和相关服务上投入8亿美元。”Hadoop和其他开源软件最大的吸引力之一是降低总体拥有成本。尽管专有解决方案需要支付高昂的许可费,并且可能需要昂贵的专用硬件,但Hadoop没有许可费,并且可以在标准的硬件上运行。然而,企业有时发现很难获得开源的解决方案,以满足他们的需要。他们可能需要购买支持或咨询服务,组织在计算总拥有成本时需要考虑这些费用。(3)批处理vs流式传输大数据应用程序最早的大数据解决方案(如Hadoop)只是处理批量数据,但企业越来越多地发现他们希望实时分析数据。这引发了对Spark、Storm、Samza等流媒体解决方案的更多兴趣。许多分析师表示,即使组织认为他们现在不需要处理流式数据,流媒体功能也可能在不久的将来成为标准操作流程。出于这个原因,许多组织正在向Lambda体系结构迈进,这是一种既能处理实时数据又能批处理数据的数据处理体系结构。在大数据应用中寻找特性一旦企业缩小了选项范围,就需要评估其正在考虑的大数据应用程序。以下包括一些最重要的需要考察的因素。与传统技术集成 - 大多数组织已经在数据管理和分析技术方面进行现有投资。完全替代该技术可能代价高昂并且具有破坏性,因此组织通常会选择寻找可以与现有工具一起使用的解决方案,或者可以增加现有软件。绩效 - 2017年Talend研究发现,实时分析功能是商业领袖的首要IT优先事项之一。如果要从这些洞察中获益,管理人员和工作人员需要能够及时获取见解。这意味着投资可以提供他们所需速度的技术。可扩展性 - 大数据存储的规模每天都会变得更大。组织需要快速执行的大数据应用程序,随着数据存储量以指数级增长,这些应用程序可以继续快速执行。这种对可扩展性的需求是基于云计算的大数据应用变得非常流行的主要原因之一。可用性 - 组织还应该考虑他们打算购买的任何大数据应用程序的“学习曲线”。易于部署、易于配置、界面直观和/或与组织已经使用的工具相似或集成的工具可以提供巨大的价值。可视化 - BI-Survey.com表示,“针对商业用户的可视化和探索性数据分析(称为数据发现)已经演变成当今市场上最热门的商业智能和分析主题。”在图表中呈现数据可以使人类的大脑更容易发现趋势和异常值,加快识别可操作见解的过程。灵活性 – 企业如今所需要的大数据可能与其在一两年前的需求大不相同。这就是为什么许多企业选择寻找能够满足各种不同目标的工具,而不是很好地执行单一功能的原因。安全性 - 这些大数据存储中包含的大部分数据都是敏感信息,这对于竞争对手、国家机构或黑客都是非常有价值的。组织需要确保他们的大数据具有足够的保护,以防止成为头条新闻报道的大量数据泄露事件。这意味着组织需要寻找具有内置安全功能(如加密和强身份验证)的工具,或者寻找与现有安全解决方案集成的工具。支持 - 即使有经验的IT专业人员有时也会发现难以部署、维护和使用复杂的大数据应用程序。不要忘记考虑各供应商提供的支持的质量和成本。生态系统 - 大多数组织需要多种不同的应用程序来满足他们所有的大数据需求。这意味着要寻找一个大数据平台,与其他许多流行工具以及与其他提供商有强大合作关系的供应商进行整合。自助服务能力 - 2017年毕马威公司针对组织的CIO调查发现,60%的CIO持续报告指出数据分析人才短缺,而大数据和分析是最需要的技能组合。由于没有足够的数据科学家去解决,组织正在寻找其他商业专业人士可以独立使用的工具。调研机构Gartner公司最近的博客文章指出,通常在一个组织中,大约32%的员工正在使用商业智能和分析。总体拥有成本 - 大数据应用的前期成本只是其中的一小部分。组织需要确保他们考虑相关硬件成本,正在采用的许可或订购费用、员工时间、支持成本,以及与本地部署应用程序的物理空间相关的任何费用。不要忘记要考虑到云计算成本随着时间的推移普遍下降的事实。预计价值的时间 - 另一个重要的财务考虑因素是企业能够以多快的速度启动并运行特定的解决方案。大多数公司都希望在几天或几周内,而不是几个月或几年内从他们的大数据项目中受益。人工智能和机器学习 - 最后,考虑各种大数据应用供应商的创新。人工智能和机器学习的研究正在以惊人的速度发展,并成为大数据分析的主流部分。据Forrester公司预测,“企业在2017年对于人工智能的投资增加了三倍,因为企业需要将客户数据转换为个性化体验。”如果企业选择的供应商在这项研究没有处于行业前沿,那么可能会发现自己落后于竞争对手。选择大数据应用程序的提示很明显,选择正确的大数据应用程序是一个复杂的过程,这涉及诸多因素。已成功部署大数据软件的专家和组织提供以下建议:理解自己的目标–企业在选择大数据应用程序时,需要知道自己想完成什么是至关重要的。如果不确定为什么要投资某项技术,那么其项目不太可能成功。从小规模开始-如果企业可以通过小规模的大数据分析项目取得成功,那么企业对使用该工具将会产生更多的兴趣。采取整体方法-尽管小规模项目可以帮助企业获得技术方面的经验和专业知识,但选择最终可用于整个业务的应用程序非常重要。Gartner公司建议:“为了支持无处不在的数据和分析世界,IT专业人员需要创建一个新的端到端体系结构,为敏捷、规模和实验而构建。如今,技术学科正在融合,数据和分析的方法正在变得更加整体化,涵盖整个业务。”协同工作–Gartner公司的这篇博客文章还指出:“建议数据和分析领导者积极主动地在他们的组织中传播分析,以便从启用数据驱动业务操作中获得最大的收益。”许多组织正试图构建数据驱动文化,这需要业务和IT领导者之间的大量合作。病毒式传播–前面提到的自助服务功能还可以帮助创建数据驱动的文化。Gartner公司建议:“让分析在企业内部和外部真正发挥作用。通过培养实用的自助服务方法,并通过在交互和流程中的数据摄入点上嵌入分析功能,使更多的业务用户能够执行分析。”

1. 亚马逊的“信息公司”：果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来2. 谷歌的意图：果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。3.塔吉特的“数据关联挖掘”:用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。

数据库应用系统的开发是一项软件工程。一般可分为以下几个阶段：1.规划2.需求分析3.概念模型设计4. 逻辑设计5.物理设计6.程序编制及调试7.运行及维护。这些阶段的划分目前尚无统一的标准，各阶段间相互联接，而且常常需要回溯修正。在数据库应用系统的开发过程中，每个阶段的工作成果就是写出相应的文档。每个阶段都是在上一阶段工作成果的基础上继续进行，整个开发工程是有依据、有组织、有计划、有条不紊地展开工作。1.规划规划的主要任务就是作必要性及可行性分析。在收集整理有关资料的基础上，要确定将建立的数据库应用系统与周边的关系，要对应用系统定位，其规模的大小、所处的地位、应起的作用均须作全面的分析和论证。明确应用系统的基本功能，划分数据库支持的范围。分析数据来源、数据采集的方式和范围，研究数据结构的特点，估算数据量的大小，确立数据处理的基本要求和业务的规范标准。规划人力资源调配。对参与研制和以后维护系统运作的管理人员、技术人员的技术业务水平提出要求，对最终用户、操作员的素质作出评估。拟定设备配置方案。论证计算机、网络和其他设备在时间、空间两方面的处理能力，要有足够的内外存容量，系统的响应速度、网络传输和输入输出能力应满足应用需求并留有余量。要选择合适的os,dbms和其它软件。设备配置方案要在使用要求、系统性能、购置成本和维护代价各方面综合权衡。对系统的开发、运行、维护的成本作出估算。预测系统效益的期望值。拟定开发进度计划，还要对现行工作模式如何向新系统过渡作出具体安排。规划阶段的工作成果是写出详尽的可行性分析报告和数据库应用系统规划书。内容应包括：系统的定位及其功能、数据资源及数据处理能力、人力资源调配、设备配置方案、开发成本估算、开发进度计划等。可行性分析报告和数据库应用系统规划书经审定立项后，成为后续开发工作的总纲。数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……2.需求分析需求分析大致可分成三步来完成。(1) 需求信息的收集, 需求信息的收集一般以机构设置和业务活动为主干线，从高层中层到低层逐步展开(2) 需求信息的分析整理, 对收集到的信息要做分析整理工作。数据流图(dfd, data flow diagram)是业务流程及业务中数据联系的形式描述。图4.1是一个简单的dfd 示例。数据字典(dd, data dictionary)详细描述系统中的全部数据。数据字典包含以下几个部分。· 数据项：是数据的原子单位。· 数据组项：由若干数据项组成。· 数据流：表示某一数据加工过程的输入/输出数据。· 数据存储：是处理过程中要存取的数据。· 数据加工过程 数据加工过程的描述包括：数据加工过程名、说明、输入、输出、加工处理工作摘要、加工处理频度、加工处理的数据量、响应时间要求等。数据流图既是需求分析的工具，也是需求分析的成果之一。数据字典是进行数据收集和数据分析的主要成果。(3) 需求信息的评审. 开发过程中的每一个阶段都要经过评审，确认任务是否全部完成，避免或纠正工作中出现的错误和疏漏。聘请项目外的专家参与评审，可保证评审的质量和客观性。评审可能导致开发过程回溯，甚至会反复多次。但是，一定要使全部的预期目标都达到才能让需求分析阶段的工作暂告一个段落.需求分析阶段的工作成果是写出一份既切合实际又具有预见的需求说明书，并且附以一整套详尽的数据流图和数据字典。3.概念模型设计概念模型不依赖于具体的计算机系统，他是纯粹反映信息需求的概念结构。建模是在需求分析结果的基础上展开，常常要对数据进行抽象处理。常用的数据抽象方法是‘聚集"和‘概括"。er方法是设计概念模型时常用的方法。用设计好的er图再附以相应的说明书可作为阶段成果概念模型设计可分三步完成。(1) 设计局部概念模型① 确定局部概念模型的范围② 定义实体③ 定义联系④ 确定属性⑤ 逐一画出所有的局部er图，并附以相应的说明文件数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……(2) 设计全局概念模型建立全局er图的步骤如下：① 确定公共实体类型② 合并局部er图③ 消除不一致因素④ 优化全局er图⑤ 画出全局er图，并附以相应的说明文件。(3) 概念模型的评审概念模型的评审分两部分进行第一部分是用户评审。第二部分是开发人员评审。4.逻辑设计逻辑设计阶段的主要目标是把概念模型转换为具体计算机上dbms所支持的结构数据模型。逻辑设计的输入要素包括：概念模式、用户需求、约束条件、选用的dbms的特性。逻辑设计的输出信息包括：dbms可处理的模式和子模式、应用程序设计指南、物理设计指南。(1) 设计模式与子模式关系数据库的模式设计可分四步完成。① 建立初始关系模式② 规范化处理③ 模式评价④ 修正模式经过多次的模式评价和模式修正，确定最终的模式和子模式。写出逻辑数据库结构说明书。数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……(2) 编写应用程序设计指南根据设计好的模式和应用需求，规划应用程序的架构，设计应用程序的草图，指定每个应用程序的数据存取功能和数据处理功能梗概，提供程序上的逻辑接口。编写出应用程序设计指南。(3) 编写物理设计指南。根据设计好的模式和应用需求，整理出物理设计阶段所需的一些重要数据和文档。例如，数据库的数据容量、各个关系(文件)的数据容量、应用处理频率、操作顺序、响应速度、各个应用的lra和tv、程序访问路径建议，等等。这些数据和要求将直接用于物理数据库的设计。

涉及到数据分析，避免不了用数学各种分析法，还有公式计算。所以，学数学。

第一条　为规范生活垃圾焚烧发电厂自动监测数据使用，推动生活垃圾焚烧发电厂达标排放，依法查处环境违法行为，根据《中华人民共和国环境保护法》《中华人民共和国大气污染防治法》等法律法规，制定本规定。第二条　本规定适用于投入运行的生活垃圾焚烧发电厂（以下简称垃圾焚烧厂）。第三条　设区的市级以上地方生态环境主管部门应当将垃圾焚烧厂列入重点排污单位名录。　　垃圾焚烧厂应当按照有关法律法规和标准规范安装使用自动监测设备，与生态环境主管部门的监控设备联网。　　垃圾焚烧厂应当按照《固定污染源烟气（SO2、NOX、颗粒物）排放连续监测技术规范》（HJ75）等标准规范要求，对自动监测设备开展质量控制和质量保证工作，保证自动监测设备正常运行，保存原始监测记录，并确保自动监测数据的真实、准确、完整、有效。第四条　垃圾焚烧厂应当按照生活垃圾焚烧发电厂自动监测数据标记规则（以下简称标记规则），及时在自动监控系统企业端，如实标记每台焚烧炉工况和自动监测异常情况。　　自动监测设备发生故障，或者进行检修、校准的，垃圾焚烧厂应当按照标记规则及时标记；未标记的，视为数据有效。第五条　生态环境主管部门可以利用自动监控系统收集环境违法行为证据。自动监测数据可以作为判定垃圾焚烧厂是否存在环境违法行为的证据。第六条　一个自然日内，垃圾焚烧厂任一焚烧炉排放烟气中颗粒物、氮氧化物、二氧化硫、氯化氢、一氧化碳等污染物的自动监测日均值数据，有一项或者一项以上超过《生活垃圾焚烧污染控制标准》（GB18485）或者地方污染物排放标准规定的相应污染物24小时均值限值或者日均值限值，可以认定其污染物排放超标。　　自动监测日均值数据的计算，按照《污染物在线监控（监测）系统数据传输标准》（HJ212）执行。　　对二恶英类等暂不具备自动监测条件的污染物，以生态环境主管部门执法监测获取的监测数据作为超标判定依据。第七条　垃圾焚烧厂应当按照国家有关规定，确保正常工况下焚烧炉炉膛内热电偶测量温度的5分钟均值不低于850℃。第八条　生态环境主管部门开展行政执法时，可以按照监测技术规范要求采集一个样品进行执法监测，获取的监测数据可以作为行政执法的证据。　　生态环境主管部门执法监测获取的监测数据与自动监测数据不一致的，以生态环境主管部门执法监测获取的监测数据作为行政执法的证据。第九条　生态环境主管部门执法人员现场调查取证时，应当提取自动监测数据，制作调查询问笔录或者现场检查（勘察）笔录，并对提取过程进行拍照或者摄像，或者采取其他方式记录执法过程。　　经现场调查核实垃圾焚烧厂污染物超标排放行为属实的，生态环境主管部门应当当场责令垃圾焚烧厂改正违法行为，并依法下达责令改正违法行为决定书。　　生态环境主管部门执法人员现场调查时，可以根据垃圾焚烧厂的违法情形，收集下列证据：　　（一）当事人的身份证明；　　（二）调查询问笔录或者现场检查（勘察）笔录；　　（三）提取的热电偶测量温度的五分钟均值数据、自动监测日均值数据或者数据缺失情况；　　（四）自动监测设备运行参数记录、运行维护记录；　　（五）相关生产记录、污染防治设施运行管理台账等；　　（六）自动监控系统企业端焚烧炉工况、自动监测异常情况数据及标记记录；　　（七）其他需要的证据。　　生态环境主管部门执法人员现场从自动监测设备提取的数据，应当由垃圾焚烧厂直接负责的主管人员或者其他责任人员签字确认。第十条　根据本规定第六条认定为污染物排放超标的，依照《中华人民共和国大气污染防治法》第九十九条第二项的规定处罚。对一个自然月内累计超标5天以上的，应当依法责令限制生产或者停产整治。　　垃圾焚烧厂存在下列情形之一，按照标记规则及时在自动监控系统企业端如实标记的，不认定为污染物排放超标：　　（一）一个自然年内，每台焚烧炉标记为“启炉”“停炉”“故障”“事故”，且颗粒物浓度的小时均值不大于150毫克/立方米的时段，累计不超过60小时的；　　（二）一个自然年内，每台焚烧炉标记为“烘炉”“停炉降温”的时段，累计不超过700小时的；　　（三）标记为“停运”的。

环境大数据应用“含苞待放”_数据分析师考试近期，大数据的“倩影”频繁出现在国家出台的各项方案和指导意见中，也成为环保系统热议的内容。　　据了解，北京、武汉等不少省市的数据资源中心早已建成。截至目前，全国将近2/3省（自治区、直辖市）环保厅都已建成或正在建设环境数据资源中心。　　面临大数据的龙卷风，环境数据资源中心是否做好了准备？环境大数据应用走到了哪个阶段？　　数据如何“开口说话”？　　相比于其他省市的环境信息化建设，北京市环境信息化建设起步较早。北京市环境数据中心的建设开始于2012年，并于2013年正式投入使用，目前，北京市环保局各个业务处室主要的业务数据已经进入环境数据中心。　　北京市环境信息中心主任陈海宁介绍说，数据中心的建设极大地便利了环保工作，比如原先环境监察人员进行污染源监管，需要查阅大量纸质资料，手工记录现场情况，现在只要通过监控终端或移动客户端直接调取数据中心的数据，就可以对污染源相关数据进行查阅和记录，环境监管省时省力。　　但不久之后，陈海宁的困惑也出现了，“数据中心是建成了，但数据中心对各业务部门的帮助还很有限，如何开发更好的大数据产品为环境管理服务，成为数据中心要突破的瓶颈。”　　同样走在前头的武汉市也面临类似问题。武汉市环境信息中心主任詹炜介绍说，武汉环境数据中心很早就集成了各业务部门的数据，“但现在这些数据只用来做一些简单的统计和报表，数据还没有真正‘开口说话"。”　　而更多省环保厅的环境信息中心处于不断建设和完善的状态。据了解，内蒙古环境数据中心已经基本建成，目前已经进入第三期建设；云南省正处在“数字环保”第二阶段，重点建设资源数据中心。　　环境保护部信息中心也很早就开始注意到数据资源的开发情况，希望大数据可以成为解决环保管理问题的钥匙。去年开始，环境保护部信息中心副主任徐富春带领探索大数据应用，与微软（中国）有限公司合作开发了城市局地大气主要污染物时空分布大数据模型——U-Air，这一合作也开启了大数据应用的“第一春”。　　以U-Air为代表的大数据应用兴起　　目前，我国地面空气质量监测点位的设置是根据行政区域设置，站点数量非常有限，不能反映污染物的空间分布，易受站点附近环境影响，造成不同区域受众对数据可信性的质疑。　　就北京来说，北京市有35个地面空气质量监测点，但不能完全反映整个北京市的空气质量状况。“U-Air通过获取地面监测站的空气质量数据，结合交通流、道路结构、兴趣点分布、气象条件和人们流动规律等大数据，用基于机器认知的算法就能模拟出城市细粒度（1km×1km）的空气质量，并能对未来24小时的空气质量进行预测。”徐富春说，这不仅弥补了地面监测在地域上的局限性，实时监测每一寸土地，也破解了在没有污染源排放清单、排放边界不太清楚的条件下，如何预测城市空气质量的难题。　　“U-Air是一个运用大数据解决环保问题的典型案例，并且在科学性和技术性上都经过了一定的验证。”徐富春告诉记者，大数据应用需要满足3个条件，第一就是数据量要足够大，第二是数据类型要多元化，第三是要基于机器认知的学习方法和算法。U-Air除了有行业类结构化数据，还有城市道路数据、路网结构、气象数据、地理位置、城市特征分布等数据，后台也具备机器学习和认知计算的条件。　　微软（中国）有限公司资深架构师罗彤介绍，未来U-Air将可以提前预测1小时~5 小时的空气质量，以帮助人们更好地计划自己的生活，比如什么时候和去哪里慢跑，什么时候应该关窗户、什么时候应该带上口罩。　　其实，除了微软在大数据应用方面开展探索外，面对大数据这块大蛋糕，环保产业已经跃跃欲试。　　中科宇图天下科技有限公　　司还建设了自己的大数据中心。据中科宇图总裁姚新介绍，公司的大数据中心不仅包括各地环保业务数据，还有与环保相关的行业数据，目前，他们也研发了空气质量预警预测模型。　　北京力鼎创软科技有限公司提出了“霾计算”总体架构，结合传统空气监测数据、污染源数据、气象数据、交通数据、餐饮、学校、加油站等信息，对空气质量进行预警预测。　　北京思路创新科技有限公司则利用大数据推出了环保快搜功能，实现了各类业务一体化查询。此外，环保快搜还可以根据用户偏好分析，自动为用户推荐可能需要的环境数据。如污防部门每个季度都需要超标排放的企业数据，系统可以定时为用户推送。　　大数据分析的核心就是算法和模型的研究，IBM中国研究院在大数据应用的模型上下足了功夫。据IBM中国研究院高级总监王海峰介绍，IBM采用Watson认知计算技术融合多类型多来源模型（物理模型、学习模型、专家模型），建立了可自调节的空气质量超级模型，可以用于环境污染仿真建模和天气预测与预警。王海峰还介绍了大数据在监测污染源方面的独特优势，通过对卫星观测数据、移动用户提供的污染源信息、地面污染源监测数据进行计算，就可以识别异常数据，为环境执法提供依据。　　而大数据产业的发展又为环保部门与企业的合作提供了新的机遇。在环境保护部信息中心3月举行的一次环境信息资源应用研讨会上，鄂尔多斯遇上了IBM。　　鄂尔多斯大数据平台只是开端　　记者了解到，鄂尔多斯环保工作已经进入信息化带动环境管理的新阶段，环境数据资源中心也已建成，未来将全部布置在鄂尔多斯大数据中心。　　鄂尔多斯环保局局长董介中介绍说，鄂尔多斯大数据中心将拥有市政、交通、农业、气象、能源等社会各方面的数据，不久，环保数据将真正对接大数据。开发大数据平台、利用大数据为环保管理工作服务是鄂尔多斯环保局急切要解决的问题。于是，在环境保护部信息中心、内蒙古自治区环保厅的支持和指导下，鄂尔多斯环保局与IBM合作建成环保大数据平台，并初步投入使用。　　目前，除了传统的地面观测数据、排放清单、重点污染源监测数据、气象数据、地形地貌，大数据平台还集纳了卫星遥感数据、企业生产数据、移动传感器数据、社会舆论、企业信用情况等数据资源。　　“大数据平台的一大特点就是可以准确溯源，当自动观测站数据发生异常的时候，平台会自动触发溯源分析，依次进行气象分析、空气质量分析，然后开始污染溯源，再进行企业集中生产分析。”董介中告诉记者，大数据平台溯源可以给出量化分析结果，从而为精准执法提供数据支撑，有利于提高执法效率。　　以往，溯源基本上依靠人工观测，无法估算具体的贡献量，极容易出现偏差。鄂托克旗位于内蒙古乌海市与鄂尔多斯市交界处，毗邻多个工业园区，污染状况一直处于说不清的状态，经过大数据平台的计算，鄂托克旗彻底搞清了污染来源。“大数据平台的溯源功能便于我们环保部门有针对性地开展环境治理。”董介中说。　　除了溯源外，大数据平台还可以对重污染天气进行预测预警，甚至可以预测哪一天将出现重污染天气，从而有利于环保部门有针对性地管控污染源，避免重污染天气的出现。鄂尔多斯信息中心接入在线监控数据和空气自动站数据后，记者看到一张色块动态图，绿色代表空气质量最优，颜色越来越深，就代表空气质量越来越差。　　鄂尔多斯环保局大数据平台可说是环保系统开展大数据应用的一个代表，大数据建设也将成为环境保护部下一步工作的重点。以上是小编为大家分享的关于环境大数据应用“含苞待放”的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

10月29日，为期4天的齐齐哈尔第二届大数据应用博览会圆满落幕。博览会为大数据供需双方搭建了沟通合作的桥梁，齐齐哈尔各县(市)区相关部门带着智慧医疗、智慧物业、智慧城管等相关“数字化”的发展需求参展，吸引了好医生、腾讯、百度、华为等107家企业参展。博览会期间签约企业达到31家，涵盖了智慧医疗、工业互联网、车联网、政务大数据、大数据与电商融合等多个领域。 好医生品牌与齐齐哈尔政府就大数据应用市场化达成战略合作协议，为其定制了一套统一化医共体管理信息系统实施方案，将中医互联网医院、大 健康 数据平台以及医联体科教平台三项建设作为近期、中期目标，政企双方共同推进齐齐哈尔市的数字经济及大数据应用发展。 首先，方案以“大医智慧云”功能体系为顶层设计，计划全面建成省级科研、市级医联体、县级医共体和居民 健康 服务四个平台大数据服务中心，以“中医药+”新临床路径、规范为指标，数字化展现中医药在现有医疗场景中的作用；其次，方案以基于“云电子病历”的区域互联网医院为抓手，通过 健康 医疗大数据全生命周期管理，促进优质医疗资源下沉，体现慢病管理和康复保健效果的中医医共体亮点；最后，方案以医联体科教平台为支撑，以医生能力建设为目标，构建闭环的教学管理系统，提升卫生技术人员的中医药服务能力。 好医生品牌未来将整合更多的专家资源，助力齐齐哈尔医疗 健康 大数据产业发展，逐步推进试点县域的中医院医共体信息化建设。三大平台建成后，试点县域将按照“中医药+慢病管理”指南的规范流程，有序开展专科转诊、治未病公卫服务包、慢性病中医药治疗服务包及中医 养生 等工作环节，并实现物联网数据自动采集和“两卡制”（或服务券制），确保服务落地和落实。 据悉，好医生品牌深耕基层智慧医疗领域10年，是国内最早一批专注于互联网医疗应用服务的企业之一，服务全国各地区县卫健委和医疗机构，拥有强大的行业影响力。“肥西模式”、“金昌模式”作为好医生品牌旗下智慧医疗业务的样板间，具有极大的商业价值和极强的可复制性，目前云南、湖北、黑龙江等试点正在逐步落地。

一、数据基础平台基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报协议，并且数据散落在各个部门产品的服务器，无法构建结构化的数据仓库。做数据平台的架构，很多人会理解为高大上的技术活，其实整个数据平台价值的体现，需要公司各个部门的配合，例如关键数据指标体系的建立，需要从各个部门业务指标进行提炼，并得到业务部门认可。常见的关键指标有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率（7日、14日、30日累计留存率），新增用户，有效新增用户，活跃转化率，付费转化率，收入指标，ARPU人均收入，渠道效果数据等。下图是腾讯和阿里的数据平台架构。阿里大数据业务架构：阿里云梯分布式计算平台整体架构：二、数据报表与可视化在第一层级中，进行数据指标体系规范，统一定义，统一维度区分，就可以很方便的进行标准化可配置数据报表设计，直观的可视化输出设计，包括行为、收入、性能、质量等多种数据类别。在PPT中以友盟、迅雷、百度、腾讯等公司的数据报表体系进行详细讲解。腾讯数据门户阿里数据地图三、产品与运营分析在建立数据平台和可视化基础上，对已有的用户行为、收入数据等进行各种分析，输出日报、周报、月报、各种专题分析报告。常见的数据分析工作如下：1. A/B TEST进行产品分析优化；2. 运用漏斗模型进行用户触达分析，如TIPS、广告等曝光到活跃的转化；3. 收入效果监控与分析，包含付费转化率、渠道效果数据等；4. 业务长期健康度分析，例如从用户流动模型、产品生命周期分析产品成长性和健康度；5. 营销推广活动的实时反馈；用户画像也是常见的数据分析方式，包括用户如性别、年龄、行为、收入、兴趣爱好、消费行为、上网行为、渠道偏好、行为喜好、生活轨迹与位置等，反映用户各种特征，以达到全面的了解用户，针对性的为用户提供个性化服务的目的，通常每半年做一次用户画像的专题分析。下图是常见的数据分析思路：常用分析工具：EXCLE，SPSS，SAS，Enterprise Miner，Clementine，STATISTICA。个人用的比较多的是：EXCEL和SPSS。下图是SPSS常用的数据分析与挖掘方法：四、精细化运营平台基于数据基础上搭建的精细化运营平台，主要的平台逻辑多数是进行用户细分，商品和服务细分，通过多种推荐算法的组合优化进行商品和服务的个性化推荐。另外还有针对不同产品生命周期，用户生命周期构建的产品数据运营体系。五、数据产品广义的数据产品非常多，例如搜索类，天气预报类等等。这里主要讲狭义的数据产品，以BAT三家公司的数据产品为例进行分享。腾讯：广点通、信鸽阿里：数据魔方、淘宝情报、淘宝指数、在云端百度：百度预测、百度统计、百度指数、百度司南、百度精算截取几张PPT如下：六、战略分析与决策战略分析与决策层，更多的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论相似，最大的差异是数据来自于大数据。有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或者战略分析层来做。傅志华认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”更多的是通过机器、算法和数据产品来实现的，“战略分析”、“经营分析”更多的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做，这样导致发现问题的效率较低。建议是，能用机器做的事情尽量用机器来做好“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”，在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和战略判断。在变化极快的互联网领域，在业务的战略方向选择上，数据很难预测业务的大发展方向，如果有人说微信这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来，估计产品经理们会笑了。从本质上来说，数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用，但在产品策划、广告创意等创意性的事情上，起到的作用较小。但一旦产品创意出来，就可以通过灰度测试，数据验证效果了。

目前中国在大数据应用方面位于世界前列，特别是在服务业领域，如基于大数据的互联网金融及信用体系产品的迅速普及；在智慧物流领域，通过为货主和司机提供实时信息数据匹配，降本增效成果显著。与此同时，随着国家大数据战略配套政策措施的制定和实施，我国大数据产业的发展环境正在不断优化。大数据的新业态、新业务、新服务将迎来爆发式增长，产业链进一步成熟和扩张。大数据在政务、工业、电信、金融、交通、医疗等领域的应用层出不穷，发挥了对产业升级的引领作用。随着云计算的迅速普及，大数据的应用也向更广、更深的维度展开，大数据已经摆脱了流行词的界定，真正实现了产业链的丰富和完善。国内外大数据领域学者和技术“大咖”，在探讨大数据与智能融合的议题上，带来实用性很强的广阔视野和犀利观点。在谈到当前大数据应用现状时，专家指出，当前很多企业积极布局深度学习等人工智能前沿技术，在语音识别、图像理解、文本挖掘等方面抢占全球大数据技术的制高点。前沿技术的创新应用全面支撑了我国智能产业的转型升级。同期举行以“推动智能制造 促进军民融合”为主题，汇集超过600家电子信息产业现场参展，展示超过2000件新产品与新技术。其实，国内企业正探索大数据应用。中国邮政建成新一代寄递业务信息平台、集中式呼叫中心和指挥调度中心，通过大数据、云计算推进企业资源计划、客户关系管理，以科技创新推动业务发展。

大数据可以应用于多个行业，以下是其中几个主要应用行业：1. 零售业：通过分析消费者购买行为和趋势，为零售商提供更准确的市场营销和价格策略。2. 金融业：通过风险评估、欺诈检测和交易分析等领域，提高金融机构的风险管理和效率。3. 医疗保健：通过基因数据分析、病例分析和医学图像分析等领域，提高医疗机构的诊断和治疗效率。4. 制造业：通过物联网、机器学习和实时监控等技术，提高制造业的生产效率和品质控制。5. 教育领域：通过学生数据分析和学习行为预测，提供更 personalized 的教育服务。6. 交通运输：通过实时数据分析和交通管理，提高交通流量和安全性。7. 农业：通过农业数据分析和气象预测，提高农作物产量和品质。总之，大数据技术能够在任何领域带来革命性的变化，这只是行业应用的一部分。

大数据典型的应用有电商领域、传媒领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

一、金融行业在金融行业，大数据广泛利用，典型例子如美国银行利用客户的点击数据集来给客户量身定制服务等。其实中国，金融行业大数据的利用及展开也比较早，但过去大都是利用大数据解决问题。如今，金融行业中的大多数企业都建立了大数据平台，以此对金融行业的交易数据分别进行搜集和处理。二、医疗行业医疗行业坐拥大量的病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。对这些数据进行有效的整理和分析，将会给医生和病人带来极大的帮助。在未来，借助大数据平台，医疗行业可以更系统、更完全地搜集疾病的基本特点、患者病历和医治方案等，建立起来针对各种疾病的数据库，最大限度地帮助医生进行疾病诊断。三、农牧行业农牧产品最大的困难就是不容易保存，因此公道地管控种植和养殖农牧产品对农、牧民来讲非常重要。政府可以借助大数据提供的消费能力和趋势报告，来为农牧行业生产进行公道引导，根据需求最大化进行生产，以避免产能多余而造成资源和社会财富的浪费。借助大数据技术支持，可以实现农业的精细化管理和科学决策。具体操作：在大数据技术驱动下，结合无人机技术，农民就可以够全面、快速地搜集农产品生长和病虫害等信息。四、零售行业大数据在零售行业的租用主要体现在：零售行业可以通过往客户的购买记录，了解客户们的购买喜好，从而将客户喜欢的，相干的产品放到1起来增加产品销售额。例如，将与清洗衣物相干的化工产品如洗衣粉、消毒液、漂白剂等放到1起进行销售。据调查，根据客户对相干产品的购买记录而重新整合、摆放的货物将会给零售行业增加30%以上的产品销售额。五、制造业利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程；六、汽车行业利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活；七、互联网行业借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放；八、电信行业利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施；九、能源行业随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全；十、物流行业利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本；十一、城市管理可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防；十二、体育娱乐大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题材的影视作品，以及预测比赛结果；十三、安全领域政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪；