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大數(shù)據(jù)將怎么樣改變?nèi)藗兊纳睿烤S克托·爾耶·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》中前瞻性地指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代最大的轉(zhuǎn)變就是放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。 

這本書是國外大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研究的先河之作，作者維克托被譽(yù)為“大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)言家”，他的判斷顛覆了千百年來人類的思維慣例，對(duì)人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。 

目前，大數(shù)據(jù)分析已成為IT界競相爭奪的新戰(zhàn)場。與整體IT行業(yè)相比，業(yè)務(wù)分析市場的增長更為迅猛。Gartner預(yù)測，2015年，90%以上的主管都會(huì)把信息視為一種戰(zhàn)略資產(chǎn)，但只有不到10%的主管能充分實(shí)現(xiàn)這些信息的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。 

落地的前提 

業(yè)界已經(jīng)從對(duì)大數(shù)據(jù)重要性的認(rèn)識(shí)階段，發(fā)展到實(shí)踐大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略實(shí)施階段。因此，如何保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性、如何挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵問題。 

對(duì)此，2013年3月12日發(fā)布的《分析：大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用》白皮書提供了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的五大關(guān)鍵性建議，其中包括：以“客戶為中心”，制定前期“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃”；制定全面完整的企業(yè)“大數(shù)據(jù)藍(lán)圖”；從現(xiàn)有數(shù)據(jù)入手，設(shè)定并完成短期和階段性的“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略目標(biāo)”；根據(jù)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)，逐步建立分析體系，循序漸進(jìn)提升“大數(shù)據(jù)分析能力”；定制可衡量的指標(biāo)分析“大數(shù)據(jù) ROI(投資回報(bào)率)”。

該結(jié)論來自于IBM商業(yè)價(jià)值研究院與牛津大學(xué)賽德商學(xué)院共同進(jìn)行的大數(shù)據(jù)研究。該項(xiàng)目對(duì)全球95個(gè)國家、26個(gè)行業(yè)的1144名業(yè)務(wù)人員和IT專業(yè)人士進(jìn)行了調(diào)研，采訪了20多名學(xué)者、業(yè)務(wù)主題專家和企業(yè)高管。 

可見，大數(shù)據(jù)應(yīng)用若想落地，就必須與業(yè)務(wù)需求相結(jié)合。各行業(yè)在決定采用大數(shù)據(jù)分析工具之前，應(yīng)該先搞清楚幾個(gè)問題，比如數(shù)據(jù)從哪里來，數(shù)據(jù)的質(zhì)量如何，數(shù)據(jù)可以做什么用，數(shù)據(jù)的價(jià)值如何等。 

首先，數(shù)據(jù)是否豐富和開放。大數(shù)據(jù)從本質(zhì)上要求信息開放，而信息開放是一個(gè)復(fù)雜問題。有些涉及行業(yè)內(nèi)部競爭，受到商業(yè)因素影響，企業(yè)不愿意開放；有些涉及個(gè)人或者行業(yè)本身的隱私或機(jī)密，無法開放。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程中，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)用戶隱私權(quán)和數(shù)據(jù)的保護(hù)，是開放信息時(shí)的重要考慮因素。 

其次，是否掌握強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具。要以低成本和可擴(kuò)展的方式處理大數(shù)據(jù)，這就需要對(duì)整個(gè)IT架構(gòu)進(jìn)行重構(gòu)，開發(fā)先進(jìn)的軟件平臺(tái)和算法。這方面，國外又一次走在我們前面。特別是近年來以開源模式發(fā)展起來的Hadoop等大數(shù)據(jù)處理軟件平臺(tái)及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)在美國初步形成。 

第三，管理理念和運(yùn)作方式能否適配數(shù)據(jù)化決策。大數(shù)據(jù)開發(fā)的根本目的是以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，幫助人們作出更明智的決策，優(yōu)化企業(yè)和社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)。哈佛商業(yè)評(píng)論說，大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是“一場管理革命”。大數(shù)據(jù)時(shí)代的決策不能僅憑經(jīng)驗(yàn)，要拿數(shù)據(jù)說話。因此，大數(shù)據(jù)能夠真正發(fā)揮作用，深層次看，還要改善我們的管理模式，需要管理方式和架構(gòu)與大數(shù)據(jù)技術(shù)工具相適配。這或許是我們最難邁過的一道坎了。 

IBM的2013年大數(shù)據(jù)策略在醫(yī)療、客戶服務(wù)、保險(xiǎn)、金融服務(wù)、零售、通信等多個(gè)領(lǐng)域做了行業(yè)前景設(shè)想。在利用大數(shù)據(jù)之后，有些領(lǐng)域的企業(yè)可以更好地了解客戶，創(chuàng)建更加個(gè)性化的客戶體驗(yàn)，最終提高客戶的滿意度和忠誠度，并增加收入，避免客戶流向競爭對(duì)手。 

但這些設(shè)想在中國大部分還沒有真正試驗(yàn)性地落地，而由企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)來運(yùn)用大數(shù)據(jù)的企業(yè)就更少之又少。不過，大數(shù)據(jù)已經(jīng)是在落地進(jìn)行中了，各行業(yè)的先行者都在思考這個(gè)問題，比如下面介紹的醫(yī)療行業(yè)。 

醫(yī)療業(yè)的落地嘗試 

維克托認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測。 

這個(gè)核心代表著我們分析信息時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變：一是，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣；二是，研究數(shù)據(jù)如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度；第三個(gè)轉(zhuǎn)變因前兩個(gè)轉(zhuǎn)變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系。 

我們通過醫(yī)療行業(yè)的案例來窺探這種轉(zhuǎn)變。 

據(jù)IBM全球副總裁兼中國開發(fā)中心總經(jīng)理王陽對(duì)記者介紹，IBM與廣東省中醫(yī)院的合作案例，就是大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的落地探索。 

早在2010年6月，IBM宣布將與中國華南權(quán)威的醫(yī)院廣東省中醫(yī)院繼續(xù)展開合作，共同啟動(dòng)一項(xiàng)創(chuàng)新型醫(yī)療數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，幫助醫(yī)生對(duì)上千份匿名電子病歷進(jìn)行分析并從中提煉不同群體對(duì)特定疾病的發(fā)病規(guī)律。該項(xiàng)技術(shù)還將幫助臨床醫(yī)生對(duì)某些傳統(tǒng)中醫(yī)療法的功效進(jìn)行實(shí)證研究。 

隨著電子病歷及其他系統(tǒng)的應(yīng)用，越來越多的醫(yī)療數(shù)據(jù)從中產(chǎn)生，提取和整理相關(guān)病人數(shù)據(jù)，來快速發(fā)現(xiàn)問題關(guān)鍵所在并找到數(shù)據(jù)中的特定模式。 

王陽說，“廣東省中醫(yī)院一天接待超過2萬的患者，一年就會(huì)有600多萬患者的數(shù)據(jù)積累。大數(shù)據(jù)首先要完成一個(gè)數(shù)字化的過程，把患者的各項(xiàng)檢查指標(biāo)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)下來。這后面就可以進(jìn)行分析和優(yōu)化，比如醫(yī)生一看凡是慢性腎病的人絕大多數(shù)都有這些癥狀，然后反過來就可以說，有這些癥狀的患者得慢性腎病的概率高。以往是通過醫(yī)生、專家的經(jīng)驗(yàn)來判斷、診斷病癥，現(xiàn)在借助大數(shù)據(jù)挖掘手段和比對(duì)，可以智能診斷出患者對(duì)應(yīng)的病癥，并推薦匹配的配藥?！?nbsp;

為了解決這個(gè)問題，當(dāng)時(shí)，IBM研究院的科學(xué)家們首創(chuàng)了醫(yī)療信息數(shù)據(jù)倉庫的分析和共享技術(shù)(以下簡稱HIWAS)。廣東省中醫(yī)院的臨床醫(yī)生將使用它來研究傳統(tǒng)中西醫(yī)結(jié)合在治療慢性腎臟病方面的療效。 

HIWAS儲(chǔ)存并整合分析匿名病人數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供病人病情及個(gè)人信息的詳細(xì)報(bào)告，包括年齡、性別等，以及是否患有其他病癥，如心臟病或糖尿病。該技術(shù)幫助醫(yī)生提取、過濾并綜合相關(guān)病人的數(shù)據(jù)及類似醫(yī)療狀況，幫助醫(yī)生為病人量身定制治療方案，另一方面也幫助醫(yī)生更好理解不同治療方法對(duì)不同人群所產(chǎn)生的反應(yīng)。HIWAS還幫助科研人員為臨床及治療研究方面進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)分析。 

這一探索性的項(xiàng)目讓醫(yī)療專業(yè)人士可以從大量數(shù)據(jù)中提取有用的臨床信息，以便更好地了解病史和預(yù)測治療效果，從而改善病人護(hù)理，并降低成本。

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