筱彤2019
大數據要想在哪些領域應用，這些領域首先得有足夠多的數據，才能真正稱得上大數據。下面我就分享一下我認識的大數據應用領域：
1、政府
政府管轄著一方土地，以及土地上生活的群眾。它數據非常多，大數據對它非常有用。可以幫助政府做好各類決策。比如：
戶籍大數據：可以輕鬆挖掘出複雜的人際關係，為刑偵提供很大幫助；
交警大數據：讓我們提前知道哪裡擁堵，也能讓交警知道每輛車的運動軌跡；
司法大數據：可以在成萬上億的卷宗快速被分析，幫助司法判斷；
2、公共事業
公共事業包括：公共交通、水電供應、糧油供應。這些行業都是可以通過大數據來為他們的用戶進行畫像。做到精準操作、精細管理。比如：
公交大數據：對人員區域流動性做大數據分析，有助於城市交通管理決策；
水電供應：可以用大數據分析出用電用水的時間趨勢、地域趨勢。
3、醫療行業
每天看病的人非常多，醫療大數據可以幫助瞭解國民健康狀況，甚至包括人類疾病、DNA等的研究。
4、金融證券行業
金融證券的數據量也是非常大，而且非常重要。在該行業應用大數據，可以幫助銀行、證券公司快速發現他們的目標客戶（比如：理財需求客戶）
5、運營商
運營商是一個大數據的重要應用領域，每天十幾億的手機連接在他們的基站中，他們可以通過大數據分析套餐消費、人員位置等等幫助他們更好的營銷他們的產品。
6、互聯網及電商
互聯網產業早就在用大數據，我們的淘寶、支付寶、騰訊一直都在使用大數據分析用戶的活動情況、購買情況。
以上6個行業是我認識的目前大數據的重要應用領域。當然隨著時間變化，數字化轉型越來越快。以後會更多的大數據應用領域衍生出來。
數智風
雖然大數據在不同領域有不同的應用，但是總的來說，大數據的應用主要體現在三個方面，分別是分析預測、決策制定和技術創新。同時，大數據也在很大程度上推動了人工智能的發展。
在大數據的落地應用中，分析預測是比較早的落地應用之一，同時也能夠比較直觀的獲得價值，所以當前大數據的場景分析依然是比較重要的落地應用。分析預測涉及到的行業非常多，比如輿情分析、流感預測、金融預測、銷售分析等等，隨著傳統行業信息化改造的推進，數據分析將是比較常見的大數據應用。
決策制定通常是大數據應用的重要目的，銷售部門需要根據數據分析來制定產品的銷售策略，設計部門需要根據數據分析來制定產品的設計策略，生產部分需要根據數據分析來優化生產流程，人事部門需要根據數據來衡量員工的工作價值從而制定考核策略，財務部門需要根據數據分析來制定財務策略等等。通常來說，數據分析一個重要的目的就是為了制定相應的策略。
大數據應用的另一個重要方面就是能夠全面促進企業創新，不僅體現在技術創新上，也體現在管理創新上。通過數據能夠挖掘出更多關於產品和市場的信息，這些信息會指導企業進行相應產品的設計來滿足市場的需求，同時在企業管理方面，以數據為驅動的管理方式會極大的調動員工的能動性，因為數據能夠直觀的呈現出每名員工的工作價值，“真忙”和“假忙”會一目瞭然。
最後，大數據技術經過多年的發展已經趨於成熟，也逐漸形成了一個較為清晰的產業鏈，包括數據的採集、整理、分析、呈現等，不同的環節往往都有眾多的參與者，隨著大數據逐漸落地到廣大的傳統行業，大數據的應用場景會得到進一步的拓展，大數據的價值也將逐漸提升。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以諮詢我，謝謝！
IT人劉俊明
如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。那麼，大數據的主要應用領域到底有哪些呢?
一、金融領域
大數據所帶來的社會變革已經深入到人們生活的各個方面，金融創新離不開大數據，日常的出行、購物、運動、理財等等。金融業面臨眾多前所未有的跨界競爭對手，市場格局、業務流程將發生巨大改變。宏源證券表示，未來的金融業將開展新一輪圍繞大數據的IT建設投資。
據悉，目前，中國的金融行業數據量已經超過100TB，非結構化數據迅速增長。分析人士認為，中國金融行業正在步入大數據時代的初級階段。優秀的數據分析能力是當今金融市場創新的關鍵，資本管理、交易執行、安全和反欺詐等相關的數據洞察力，成為金融企業運作和發展的核心競爭力。
二、安防領域
作為信息時代海量數據的來源之一，視頻監控產生了巨大的信息數據。物聯網在安防領域應用無處不在，特別是近幾年隨著平安城市、智能交通等行業的快速發展，大集成、大聯網、雲技術推動安防行業進入大數據時代。安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化視頻數據，以及飛速增長的特徵數據，帶動了大數據應用的一系列問題。
三、能源領域
能源大數據理念是將電力、石油、燃氣等能源領域數據及人口、地理、氣象等其他領域數據進行綜合採集、處理、分析與應用的相關技術與思想。能源大數據不僅是大數據技術在能源領域的深入應用，也是能源生產、消費及相關技術革命與大數據理念的深度融合，將加速推進能源產業發展及商業模式創新。
四、業務領域
大數據也更多的幫助業務流程的優化。物聯網和大數據，成為產業新價值，我們可以通過利用社交媒體數據、網絡搜索以及天氣預報挖掘出有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。在這2個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。人力資源業務也通過大數據的分析來進行改進，這其中就包括了人才招聘的優化。
五、醫療領域
大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鐘內就可以解碼整個DNA。並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。在醫療領域中，物聯網的重大作用就表現在大數據上。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。
六、電力行業領域
大數據對該行業的應用主要體現在智能電網上，通過獲取人們的用電行為信息，大數據分析對智慧城市建設的意義和智能電網是密不可分的。智能電網能夠實現優化電的生產、分配以及消耗，有利於電網安全檢測與控制(包括大災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和更準確的用電量預測)、客戶用電行為分析與客戶細分，電力企業精細化運營管理等多方面，實現更科學的電力需求管理。
西線學院
物聯網作為下一代信息技術發展核心之一，越來越被各行各業所重視。物、信息識別、網絡被視作為物聯網三要素，相關產業一直被熱捧，也因此在這幾年發展迅速。在一些地方政府的政策支持下出現了很多物聯網產業基地，傳感器產業基地。然而，物聯網大發展的這幾年來，作為用戶和普通消費者來說卻似乎未能真正直接體驗到物聯網，感覺還離得很遠。
以商業模式創新為主要研究方向的復旦大學管理學院管理科學系副系主任，副教授，王安宇對此這樣評論：“物聯網實踐的快速推動給網絡技術、物流基礎設施、網絡金融等相關領域帶來了前所未有的發展機遇;而要抓住這些機遇，大物聯網的參與者需要對自身的商業模式進行重新審視和適應性變革。”
2013年7月12日，上海市科學技術委員會發布了《上海推進大數據研究與發展三年行動計劃(2013-2015年)》。涉及領域和行業有：公共醫療衛生、食品安全、終身教育、智慧交通、公共安全、科技服務;還有金融證券、互聯網、數字生活、公共設施、製造和電力。這一指導性文件發佈，無疑是給了相關市場和行業一劑強心針。行業聚焦、目標明確、時間緊促、步驟清晰，這似乎給我們帶來了很多憧憬。簡單地理解“大數據應用”，就是相關數據的共享，然後再以創新的服務和商業模式展現，服務於大眾的同時，為政府制定政策時候提供相關依據。看似簡單的一則文件背後，卻顯示了政府在推進政府職能改革、加快轉變經濟發展方式、以民為本推動科學發展的決心。作為大數據應用和發展的相關行業的一份子，客觀的講，我看到這些，還是有些許興奮的。作為企業家，我當然樂見所從事行業繁榮發展，這樣企業發展機會就多;作為百姓，我當然也是大數據應用受益者中的一份子。
物聯網的發展，無疑為大數據應用提供了更有效更全面的數據支撐。而交通行業作為物聯網或車輛網的典型應用行業之一，對大數據的發展有著重要意義。在日常生活中，我們無時無刻不與交通打交道。自行車、汽車、火車、地鐵、飛機等，作為我們現代生活的重要組成部分，它的井然有序，直接關係到整個社會的發展秩序。與之配套的人、道路、空間、能源等等，是否能夠被以合理的安排，直接關係到整個社會資源的集約化，以及城市發展的質量。為了保障2008奧運會和2010上海世博會安全、有序、順利的舉行，上海公共交通的智能化應用起到了關鍵性作用。幾乎所有公交車輛、長途客運車、旅遊巴士、危險品運輸車等，都被有效地監管起來。作為企業管理者，能夠更直接地瞭解每輛車每天的運行情況、是否超速、是否違規、排班是否科學等;作為行業管理政府機構，能夠更清楚的瞭解公共資源使用情況，合理調整公共交通運行線路和時間，政府扶持和補貼有科學數據依據等等。當然，可用於聯網的車輛不僅於此，百姓關注的還有出租車、企業/學校班車、私家車;企業管理關注的：物流車、水泥車、建築垃圾清運車、押款車等等。有效地提高車輛網的智能化應用，不僅僅讓投入者得到最直接的益處;隨之產生的大量數據，還為智慧交通的大數據應用奠定了重要的基礎。
大數據的廣泛應用，物聯網的再次興起，智慧交通的高起步帶動了相關產業和技術迅速發展。以智慧交通為例：北斗導航系統的民用化，傳感器行業的大發展，3G網絡的行業應用普及等都是受益發展的行業和技術。以先進的技術來帶動行業和領域發展，還是以政策先行帶動行業發展、技術革新?這看似一個偽命題，類似先有雞還是先有蛋的討論。不過，在現有體制和社會環境下，這的確是值得商榷的。參照國外，蘋果、谷歌公司在產品與技術研發領域的成果，已經徹底影響和改變了人們的生活方式，以及國家和行業對相關領域發展的管理理念和模式。相較而言，我國進入21世紀的這十多年來，各行各業抓住機遇蓬勃發展。信息技術高速發展，冥冥之中將社會各行各業組成了網、連成了線。我們可以看到，不僅僅政府在管理和政策制定上有對聯網數據、共享數據的訴求，企業更是將其視作為企業競爭發展的關鍵。政府在物聯網建設、大數據應用和推進過程中看似扮演了第一個吃螃蟹的人角色，起到了領頭作用，也一定是這場技術革新、管理革新過程中的最大受益者。
上海發展目標是建成為國際金融中心和國際航運中心，近日自由貿易試驗區又在上海落地，數據資源極其豐富和龐大。如何推進物聯網的建設，挖掘更多的數據資源;如何解決各數據來源公開和共享動力不足的問題;如何解決科學的設計大數據，物聯網頂層框架問題;如何更有效整合這些數據。這些都是擺在我們當前，急需解決的問題。道路是艱辛的，未來一定是美好的。雖然，我們要面對的問題會有很多，但是我們樂見這一切是發生在當下，因為機會將伴隨你我，碩果也將回饋你我。
隨著信息化與工業化的深度融合，信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，條形碼、二維碼、RFID、工業傳感器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業企業中得到廣泛應用，尤其是互聯網、移動互聯網、物聯網等新一代信息技術在工業領域應用，工業企業也進入了互聯網工業的新的發展階段，工業企業所擁有的數據日益豐富。工業企業中生產線處於高速運轉，由工業設備所產生、採集和處理的數據量遠大於企業中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高。因此，工業大數據應用所面臨的問題和挑戰並不比互聯網行業的大數據應用少，某些情況下甚至更為複雜。
一、加速產品創新
客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的“大數據電動車”。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對於司機很有用，但數據也傳回福特工程師那裡，以瞭解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處於靜止狀態，它也會持續將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給最近的智能電話。
這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新信息，而位於底特律的工程師彙總關於駕駛行為的信息，以瞭解客戶，制訂產品改進計劃，並實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。
二、產品故障診斷與預測
這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的傳感器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與仿真技術則使得預測動態性成為可能。在馬航MH370失聯客機搜尋過程中，波音公司獲取的發動機運轉數據對於確定飛機的失聯路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統作為案例，看看大數據應用在產品故障診斷中如何發揮作用。在波音的飛機上，發動機、燃油系統、液壓和電力系統等數以百計的變量組成了在航狀態，這些數據不到幾微秒就被測量和發送一次。
以波音737為例，發動機在飛行中每30分鐘就能產生10TB數據。這些數據不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數據，而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報，能有效實現故障診斷和預測。再看一個通用電氣(GE)的例子，位於美國亞特蘭大的GE能源監測和診斷(M&D)中心，收集全球50多個國家上千臺GE燃氣輪機的數據，每天就能為客戶收集10G的數據，通過分析來自系統內的傳感器振動和溫度信號的恆定大數據流，這些大數據分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機制造商Vestas也通過對天氣數據及期渦輪儀表數據進行交叉分析，從而對風力渦輪機佈局進行改善，由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平並延長了服務壽命。
三、工業物聯網生產線的大數據應用
現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，瞭解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標準工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，仿真並優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助於製造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。
四、工業供應鏈的分析和優化
當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。以海爾公司為例，海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環節，客戶數據、企業內部數據、供應商數據被彙總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據採集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。美國較大的OEM供應商超過千家，為製造企業提供超過1萬種不同的產品，每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變量，如銷售數據、市場信息、展會、新聞、競爭對手的數據，甚至天氣預報等來銷售自己的產品。利用銷售數據、產品的傳感器數據和出自供應商數據庫的數據，工業製造企業便可準確地預測全球不同區域的需求。由於可以跟蹤庫存和銷售價格，可以在價格下跌時買進，所以製造企業便可節約大量的成本。如果再利用產品中傳感器所產生的數據，知道產品出了什麼故障，哪裡需要配件，他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會極大地減少庫存，優化供應鏈。
五、產品銷售預測與需求管理
通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發現，在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多，這樣我們可以加大對這些城市經銷商的促銷，吸引他們在開學季多訂貨，同時在開學季之前一兩個月開始產能規劃，以滿足促銷需求。對產品開發方面，通過消費人群的關注點進行產品功能、性能的調整，如幾年前大家喜歡用音樂手機，而現在大家更傾向於用手機上網、拍照分享等，手機的拍照功能提升就是一個趨勢，4G手機也佔據更大的市場份額。通過大數據對一些市場細節的分析，可以找到更多的潛在銷售機會。
六、生產計劃與排程
製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據量劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。幫我們規避“畫像”的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼?而回答是“一匹更快的馬”，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
七、產品質量管理與分析
傳統的製造業正面臨著大數據的衝擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，芯片在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等複雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。這些海量數據究竟是企業的包袱，還是企業的金礦呢?如果說是後者的話，那麼又該如何快速地撥雲見日，從“金礦”中準確地發現產品良率波動的關鍵原因呢?這是一個已經困擾半導體工程師們多年的技術難題。
某半導體科技公司生產的晶圓在經過測試環節後，每天都會產生包含一百多個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數據集。按照質量管理的基本要求，一個必不可少的工作就是需要針對這些技術規格要求各異的一百多個測試項目分別進行一次過程能力分析。如果按照傳統的工作模式，我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數，對各項質量特性一一考核。
首次解釋“健康醫療大數據”含義
據介紹，《指導意見》經過多次修改完善，6月8日，在第136次國務院常務會議上審議通過。《指導意見》首次對“健康醫療大數據”做出解釋：健康醫療大數據是涵蓋人的全生命週期，既包括個人健康，又涉及醫藥服務、疾病防控、健康保障和食品安全、養生保健等多方面數據的匯聚和聚合。
利用健康醫療大數據，不僅對改進健康醫療服務模式，而且對經濟社會發展都有著重要的促進作用，是國家重要的基礎性戰略資源。
《指導意見》特別明確提出了要從老百姓迫切需求領域發展和推動經濟發展兩個方面促進和規範健康醫療大數據應用發展的總要求，主要的有三個方面的內容：
一是在指導思想、基本原則和主要目標方面。主要是充分發揮市場和政府的作用，以保障全體人民健康為出發點，推進政產學研用聯合協同創新，通過“互聯網+健康醫療”探索服務新模式、培育發展新業態。到2020年，建立國家醫療衛生信息分級開放應用平臺，適應國情的應用發展模式基本建立，健康醫療大數據產業體系初步形成。
二是在重點任務和重大工程方面。主要從夯實應用基礎、全面深化應用、規範和推動“互聯網+健康醫療”服務、加強保障體系建設等四個方面，部署了建設統一權威、互聯互通的人口健康信息平臺、集成醫學大數據資源、發展智慧健康醫療便民惠民服務、制定完善法律法規和標準等14項任務。
三是在組織實施方面。主要強調積極運用政府和社會資本合作模式，充分發揮已設立投資基金，鼓勵創新多元投資機制，健全風險防範和監管制度。穩步探索國際合作新模式。
《指導意見》提出的一系列政策措施，將會進一步有利於改善人民群眾的健康醫療服務，加快推動形成健康醫療大數據產品體系，進一步激發市場主體參與創新發展的動力和活力，培育形成經濟增長的新動能。
健康醫療大數據能給老百姓帶來哪些健康紅利
金小桃介紹，發展健康醫療大數據的應用，將在三方面改善民生：第一，不斷增強“自主健康”服務體驗。主要是讓健康數據“多跑路”，讓人民群眾“少跑腿”，提供更加優質的健康醫療衛生服務。從現在已有的實踐看，互聯網健康諮詢、預約就診、預約掛號、診間結算、醫保聯網異地結算、移動支付等方面，都給老百姓帶來更加便捷的應用服務，變“三長一短”為“三短一長”。群眾體會最深掛號和支付，下載通過互聯網、移動等方式，比較好地解決了排長隊等問題。
第二，放大優質醫療資源的服務工具。隨著健康醫療大數據的發展和完善，大數據技術與健康醫療服務的深度融合應用，能夠使優勢資源“下得去”，更好地推動分級診療落地，加快遠程醫療普及，推動精準醫療發展。現在部分醫改試點省開展了醫學檢驗檢查結果互認共享等方面的探索，主要是後臺的大數據支撐，所有的常見病例、既往病例，都能記錄在案，醫生可以通過有效、連續的診療記錄，運用大數據支撐，給病人以優質、合理的診療方案。也就是優質醫療資源的延伸放大有了更紮實可靠的技術支撐。
第三，“整合型”健康醫療服務模式探索的新業態，給老百姓帶來的看病就醫的更多好處。主要是對健康管理，做到預防為主、防治結合。中醫講“治未病”，利用大數據，將各種健康數據、各種生命體徵的指標，集合在數據庫和健康檔案裡面，然後再通過可穿戴設備，及時監控血壓、心率等方面的生命體徵指標，及時進行健康提醒。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命週期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務，這是未來健康服務管理的新趨勢。
如何保護個人隱私和維護信息安全?
針對大家關心的隱私和安全問題，金小桃表示，安全和發展是相輔相成的，安全是發展的前提，發展是安全的保障。健康醫療大數據的應用發展，最基礎的在安全，最重要的在發展。所以，對於健康醫療大數據的安全和個人健康醫療數據相關的隱私保護，必須予以高度重視，甚至於它決定著我們大數據應用發展的未來。主要從以下三個方面來加強：
一是個人的健康醫療信息最為敏感，屬於隱私保護範圍，要依法進行嚴格管控保護，絕不能公開或洩露，一定加強應用安全風險評估和防範。大數據資料對個人數據的運用，有一個比較慣常的做法，就是“脫敏”、“去標識化”，對個人隱私產生影響的這些內容一定要去掉，再才能就某一種疾病進行大數據的挖掘分析。
二是對涉及健康醫療數據的整個管理要有一套嚴格的法律法規。主要是建立數據安全管理制度，注重內容安全和技術安全。我們要加強“脫敏”信息和隱私保護的雙重研究，一方面研究這些信息成為公共開放數據的可能性以及它的實現路徑，另一方面要著力保護好涉及到個人隱私的方方面面。
三是通過下一步的工作，借鑑國際經驗，加強安全的同時，進一步探索好大數據的集存、收集包括挖掘應用相關的模式，能夠使居民的個人信息、隱私得到很好的保護，讓健康醫療大數據在安全保障的前提下，更好地適應經濟新常態特別是大眾創業、萬眾創新的“雙創”平臺上更好地應用發展。
對產業和企業來說有什麼樣的意義?
國家衛生計生委規劃司副司長張鋒表示，健康醫療大數據的應用是一個創新的領域，全球都在聚焦。隨著數據的“脫敏”、“集聚”，這個數據就盤活了，可以供集聚、共享、開放應用。特別是要建分級開放平臺，供社會公眾和企業深度應用。產業的空間越來越大，也更加規範，更加有規則，更加有廣闊的前景。
金小桃也補充說，有關研究顯示，近年來，我國醫療衛生行業IT市場年增長率保持在14%以上，移動醫療市場增速高達20%以上，已具有豐富的健康醫療大數據應用發展實踐，正形成加快發展的工作基礎。
從產業發展上來說，未來健康醫療產業對於國民經濟的貢獻將會越來越大。《指導意見》當中涉及到的部門有20多個，幾乎涵蓋了主要的行業產業領域，也包括醫療服務、健康管理、飲食(食品衛生營養)，包括環境、養老保險、醫養結合等等。所以，未來促進和規範健康醫療大數據應用發展，將促使加快研製推廣智能化健康醫療設備，推動醫藥、金融、物流、養老、保險、教育、健身等產能釋放，帶來健康產業加快升級，有利於推動萬眾創業、大眾創新更大的發展空間。相信隨著國家試點示範的推進，進一步促進健康醫療新業態、新模式的進一步擴大應用，將給經濟發展注入的新動力，也會為國民經濟在新常態下實現增添新動力、形成新增長機制，做出應有的貢獻。
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大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡，下面詳細介紹一下大數據在各行各業的具體應用。
製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程
金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
餐飲行業，利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式
電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出臺客戶挽留措施
能源行業，隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
物流行業，利用大數據優化物流網絡，提高物流效率，降低物流成本
城市管理，可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防
生物醫學，大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,瞭解更多的生命奧秘
體育娛樂，大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種題財的影視作品，以及預測比賽結果
安全領域，政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵禦網絡攻擊，警察可以藉助大數據來預防犯罪。
個人生活， 大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的“個人大數據”，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。
大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響
你們的ruan
有人說大數據技術是第四次技術革命，這個說法其實不為過。
大數據，很明顯從字面上理解就是大量的數據，海量的數據。大，意思就是數據的量級很大，不上TB都不好意思說是大數據。數據，狹義上理解就是12345那麼些數據，畢竟計算機底層是二進制來存的，那麼在大數據領域，數據就不僅僅包括數字這些，它可以是所有格式的東西，比如日誌，音頻視頻，文件等等。
現代大數據領域大概分為七大類，它們分別是:
1.電商行業
2.金融行業
3.醫療行業
4.農牧漁業
5.生物技術
6.改善城市
7.改善安全和執法
舉個例子，淘寶雙十一的總交易額的顯示，後面就是大數據技術的支持，全國那麼多淘寶用戶的交易記錄匯聚到一起，數據量很大，而且要做到實時的展現，就需要強有力的大數據。
總之，一切都是數據。我們的歷史，是不是都是大量的數據保存下來的，現在我們也是大數據的生活，天天有沒有接到騷擾電話還知道你姓什麼，你查話費什麼的從幾億人的數據中查到你的信息，大數據生活。未來，大數據將更深刻的滲透到生活中。
機械國度
一是機器學習、人工智能繼續成為大數據智能分析的核心技術，大數據預測和決策支持仍是主要應用。在學術上，深度分析繼續扮演技術主角，推動整個大數據智能的應用。通過像神經網絡模型的深度學習，讓計算機自動學習產生特徵的方法，並將特徵學習融入建立模型的過程中，增加設計特徵的完備性。深度學習將在圖像分類、語音識別、問答系統等應用取得重大突破，並有望得到成功商業應用。
二是數據科學帶動多學科融合。隨著社會的數字化程度逐步加深，更為寬泛、更為包容大數據的邊界不斷完善，使得越來越多的學科在數據層面趨於一致，為類比科學研究創造了條件。“數據科學”的基礎研究與成果將源源不斷地注入技術研究和應用範疇中。
三是開源是主流技術，公測促良好研發生態。大數據的處理模式更加多樣化，Hadoop不再成為構建大數據平臺的唯一選擇。隨著開源項目Spark不斷被大規模應用，正成為大數據領域最大的開源社區。開源系統將成為大數據領域的主流技術和系統選擇，並將引領著大數據生態系統的發展。各類大數據應用公測將促進大數據技術取得突破性進展。
四是基於知識圖譜的大數據應用成為熱門應用場景。近年來，大數據成為大眾媒體的熱詞，大眾需要可視化的大數據，背後是基於知識圖譜的大數據應用。可視化是通過把複雜的數據轉化為可以交互的圖形，幫助用戶更好地理解分析數據對象，發現、洞察其內在規律。讓對信息技術不熟悉的普通民眾和非技術專業的常規決策者也能夠更好地理解大數據及其分析的效果和價值，進而從國計、民生兩方面都充分發揮大數據的價值。
五是數據立法正加緊推動，愈發重視數據安全。大數據帶來的安全與隱私問題包括有價值的大數據成為被攻擊的目標，大數據的過度濫用帶來隱私、秘密和機密洩露等。目前中國大數據產業快速發展缺乏較為統一的標準和規則，缺少完善的法律支撐，因此，國家將從數據的流動、交易、安全應用等問題上，進行國家層面的立法規範和保障，助力大數據產業持續健康發展。
上海三林飛行隊約翰
1.醫療保健
大數據可以更好的去理解和預測疾病。人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,瞭解更多的生命奧秘
2.營銷零售
大數據能夠以多種方式用於零售業。例如，大數據可用於分析客戶行為，收集的信息使零售商能夠為客戶創造個性化的體驗。
3.城市交通
大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網絡和天氣數據來優化最新的交通情況。
4.金融證券
很多金融機構用大數據追蹤用戶消費習慣 模擬用戶畫像 從制定符合用戶序需求的金融產品 證券公司利用以往的數據 預測股票市場
方小遠記事
大數據應用廣泛，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入大數據。
金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮著重大作用。
汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
互聯網業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放和推送。
城市管理，可利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防等。
生物醫學，大數據可以幫助我們實現流行病的預測、智慧醫療，同時還可以幫助我們解讀DNA，瞭解更多生命奧秘。
安全領域，政府可利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，警察可以藉助大數據來預防犯罪。
個人生活， 大數據可以應用於個人生活，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。
大數據的價值，遠遠不止於此，大數據針對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。
山姆智能
大數據現在是越來越火了，很多人都熱衷於大數據的學習，也是因為當前大數據的應用領域有很多，那麼大數據應用領域都有哪些呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這些內容。
首先就是了解和定位客戶，瞭解和定位客戶這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地瞭解客戶以及他們的行為、喜好。這樣我們能夠了解很多的內容。
然後就是瞭解和優化業務流程。現如今，大數據也越來越多地應用於優化業務流程，我們可以對供應鏈或配送路徑進行優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。而人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。一些公司通過在員工工牌裡植入傳感器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。這樣做能夠提高銷量。
現在很多人都想著在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標籤，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標籤。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，溼度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，大數據領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的小數據著重關注單個產品。這樣做能夠讓生活更加有趣。
大數據還能夠提供個性化服務，大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。現在的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。很多公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。還能夠做到對人們的喜好內容有所瞭解，這樣就能夠給大家帶來幫助。
