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大數據時代已然到來。最早這麼說的是全球知名公司麥肯錫：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。”
事實確實如此，世界數據顯示，自2015年以來，使用大數據的公司數量從17%增長到50%。這一增長速度令人震驚，當討論《我，機器人》中的超級計算機VIKI時，它不僅僅是技術人員耍酷會用的花哨詞。
大數據之所以如此受歡迎，在於這樣一些毋庸置疑的優點：
· 不斷湧入的數據保證了數據的相關性;
· 數據來自各種有利於確認其準確性的資源;
· 不是人工分析，而是藉助算法自動處理，出錯概率，允許增加數據量;
· 大數據技術之下，集中數據訪問成為可能。
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已經有很多行業在採用大數據技術了，而本文將聚焦2020年利用大數據取得進展的三個行業——零售、醫療與法律。
零售業大數據
零售行業的交易分分鐘數百萬筆，因此它成為利用大數據的頂級行業之一也就不足為奇了。
任何零售企業都在尋找非常明確的建議，即在特定情況下應該採取哪些步驟，大數據剛好可以幫這個忙。
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明智的定價政策是一個公司穩定收入的重要因素，而價格修正是零售管理的主要機制之一。研究表明，管理者平均花費一半的工作時間對商品進行重新評估，但評估仍然不夠準確。
而且這一過程還可能季節性、庫存、供求結構、競爭對手的活動等關鍵變量的影響，這就是為什麼大型零售連鎖店轉而使用大數據技術重新評估價格。
那麼大數據技術能做什麼呢？
· 處理大量數據；獲取整個零售鏈的銷售業績和庫存動態的更新；
· 對不斷變化的情況做出快速反應，並通過解決所有的影響因素(天氣條件、季節性、節假日、配送點、競爭對手等)來進行預測；
· 分析促銷活動。
梅西百貨經營著800家門店，其中有73種商品。使用大數據技術之後，價格調整的必要性降低了22倍。並且新的價格不只是某人的主觀判斷，而是根據上述量仔細推導出來的。
使用同樣的方法，亞馬遜每兩分鐘調整一次價格。
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除了優化現有業務外，在開發新實體時，大數據技術還在制定戰略決策方面扮演著重要角色。通過分析競爭對手的地理位置、交通狀況、潛在客戶的收入比例、他們的習慣和偏好，全面瞭解該地區未來業務的商業潛力。
醫學衛生大數據
醫療大數據的應用包括三個方面：
· 臨床方面，包括疾病的診斷、治療和預防。
· 管理方面，通過提高區域和政府層面的運作和經濟效率來更好地管理醫療機構。
· 科研方面，大數據可以發揮真正革命性的作用，核心領域是疾病研究和藥物研發。
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大數據技術對特定的病人和醫生到底有多大作用？
其基本概念在於電子健康檔案（EHR）的發展。
EHR是一個收集和存儲與個人健康相關的醫療和其他個人數據的系統。EHR包含患者的疾病和疾病史，所有的住院記錄和醫生探訪，實驗室測試，疫苗接種，檢查，過敏或任何其他相關的事實。
EHR除了存儲準確的醫療數據外，還可以發送相應的提醒通知患者定期篩查和治療。
許多專家認為，區塊鏈對於EHR來說是一個很好的技術選擇：它能滿足EHR的一些主要要求，比如數據的完整性、保護和驗證。
將區塊鏈與大數據和人工智能相結合，就可以利用數百萬EHR系統來檢測疾病與其他因素（如社會、地域、年齡相關、人口統計學、基因組等）間的隱藏依賴關係，反過來又可以為患者提供建議。這將創建一個全新質量水平的診斷系統。
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IBM的沃森腫瘤學系統就是這種系統的原型。它的數據庫包括60多萬份診斷記錄，以及200萬份醫學期刊和臨床試驗的文本頁。通過處理這些數據，程序可以產生最優的治療方案。
與醫生開出的治療方案相比，對於肺癌，沃森選擇了90%的有效治療策略，而美國醫院的平均比例約為50%。
在醫療機構支出預測方面，大數據技術也能大展身手，依賴於對統計數據的多因素分析，包括重複訪問的次數、針對特定專家和部門的疾病記錄、某些疾病的患病率、慢性病患者的數量、流行病學指標等。
英國國家醫療服務體系就是一個很好的例子：他們使用大數據來分析手術子部門的效率，衡量因素包括重複住院、錯過預約醫生、藥物供應等。
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麥肯錫最近的研究稱，大數據不僅有助於降低醫療成本，還有助於提高生活質量。其報告稱，可以通過大數據將存儲在完全相互隔離的獨立數據源中的數據統一起來。例如：
整合來自上述來源類型的數據為醫療保險開闢了獨特的可能性。
· 臨床資料(病史、實驗室檢測等);
· 科學研究和測試;
· 基於購買偏好的患者行為洞察力——從便攜式和家用醫療設備收集的數據;
· 醫療機構提供服務的記錄：藥房銷售藥品的報告，醫療市場的價格統計。
優化業務活動對於將既定的治療方法提升到一個全新的水平至關重要。通過大量分析，基於遠程監控的個性化和預防性方法可以成為新的現實。
執法中的大數據
歷史上，執法機構一直在處理大量數據，大數據技術為它帶來別樣的意義。
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首先，也是最重要的，是網絡安全。欺詐行為和惡意軟件已經成為一種常見犯罪。大數據分析功能被認為是當今最有效的欺詐識別和預防工具。算法可以在可疑活動實際發生之前發現它們，並就潛在的欺詐行為向消費者或公司發出警告。對許多企業來說，維護企業數據安全已是必要的。
大數據分析也支持現代警務戰略。它更大程度地發揮出警察的作用，通過使用各種來源的數據，如逮捕人數、犯罪率、對某一特定社區的罰款，警察可以更密切地監測犯罪活動的地區。在犯罪學中，這種方法被稱為預測性治安。
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最後，大數據高級分析還能提供有效的工具來管理各級機構。它讓決策者前所未有地獲得來自世界各地的各種不同的精確信息，以幫助瞭解全球形勢並作出明智的決定。經濟、健康、氣候、社會問題只是執法機構需要數據科學分析的幾個領域。
總結
“信息是21世紀的石油，而分析是內燃機”——Gartner PeterSondergaard。
如今，可以有把握地說，今天的數據確實是新的石油。這是一個好的機遇同時也是一個巨大的挑戰。
如何發揮出大數據更大的潛力，是各個行業需要進一步探索實踐的問題。
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