《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》課件 第8章 大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用

第8章數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用演講人2024-08-08目錄8.1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用8.2金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用8.3醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用8.4工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用8.5智慧城市大數(shù)據(jù)的應(yīng)用018.1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用8.1.1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)簡介互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)概述互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展產(chǎn)生了海量大數(shù)據(jù)，據(jù)統(tǒng)計，2021年，全球每天收發(fā)電子郵件數(shù)量估計為3196億封，基于計算機(jī)信息處理終端、互聯(lián)網(wǎng)傳輸渠道，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨。全球數(shù)以億計的互聯(lián)網(wǎng)用戶將自己聽到、看到的原創(chuàng)信息，通過文字、圖像、音頻和視頻的方式上傳，在互聯(lián)網(wǎng)終端上產(chǎn)生了海量的大數(shù)據(jù)。不同于傳統(tǒng)的書信、電話和短信方式，互聯(lián)網(wǎng)以極快的速度傳播海量大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量之多堪稱是“數(shù)據(jù)爆炸”?；ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)在不同業(yè)務(wù)末端都產(chǎn)生了海量的創(chuàng)新應(yīng)用。例如：華爾街金融機(jī)構(gòu)通過對投資者的留言進(jìn)行情緒分析，通過情緒判斷股票買賣的時機(jī)。當(dāng)投資者情緒高漲時買進(jìn)，而當(dāng)情緒低落時則賣出，可以將收益穩(wěn)定在可控水平。針對互聯(lián)網(wǎng)中的個體，也可以通過對其新浪微博、微信朋友圈和淘寶消費(fèi)傾向，分析出該個體在互聯(lián)網(wǎng)中的“畫像”，從而有針對性地進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。8.1.1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)簡介互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)概述互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生了“互聯(lián)網(wǎng)+”的概念，“互聯(lián)網(wǎng)+”是一種全新的思維方式具象化，是互聯(lián)網(wǎng)延伸到各行各業(yè)的改革方式。“互聯(lián)網(wǎng)+=互聯(lián)網(wǎng)+思維”?；ヂ?lián)網(wǎng)是基礎(chǔ)，加號是方式，思維是核心，通過互聯(lián)網(wǎng)中大數(shù)據(jù)的沉淀，在各行各業(yè)中實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新與改革。海量的數(shù)據(jù)雖然能夠反映出問題，但是不能直接代替人類做出決策。大數(shù)據(jù)的核心功能是提供輔助知識，為人類的決策提供參考。因此，“互聯(lián)網(wǎng)+”的本質(zhì)是如何將蘊(yùn)含在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中的價值最大化。面向互聯(lián)網(wǎng)沉淀的海量大數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)存儲、分析和挖掘工具獲取大數(shù)據(jù)中的知識才是王道。8.1.1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)簡介互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)除了大數(shù)據(jù)的“4V”特性以外，互聯(lián)大數(shù)據(jù)改變了行業(yè)業(yè)務(wù)邏輯，重構(gòu)了互聯(lián)網(wǎng)邏輯思維，圖8-1給出了互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的詞云。互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)具有的特征如下：（1）個性化：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的來自不同的個體，每個連接入互聯(lián)網(wǎng)的個體，無時無刻不在產(chǎn)生與自己相關(guān)的大數(shù)據(jù)。例如：個人的愛好、購物傾向、出行方式、吃飯習(xí)慣、消費(fèi)方式以及社交軟件使用記錄等，這些互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中積淀了用戶的“個性化”標(biāo)簽。因此，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)具有個性化的特征；（2）智能化：隨著互聯(lián)網(wǎng)的全民普及，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)已經(jīng)形成了一個龐大的智能生態(tài)體系，不但包括技術(shù)體系還涵蓋業(yè)務(wù)體系，涉及到數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲、安全和應(yīng)用。隨著大數(shù)據(jù)落實(shí)到互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)正在開辟出越來越大的價值空間。由于互聯(lián)網(wǎng)源源不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)，因此行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)價值將逐漸得到體現(xiàn)；8.1.1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)簡介互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（3）產(chǎn)業(yè)化：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)正在形成自己獨(dú)有的一條上下游產(chǎn)業(yè)鏈，無論軟件、硬件都朝著產(chǎn)業(yè)方向邁進(jìn)。在產(chǎn)業(yè)鏈上游，主要是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)支撐服務(wù)；產(chǎn)業(yè)鏈中游提供的是數(shù)據(jù)服務(wù)，包括各類大數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)；產(chǎn)業(yè)鏈下游進(jìn)行數(shù)據(jù)融合應(yīng)用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)涵蓋的各行各業(yè)，在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)作用下都重構(gòu)了業(yè)務(wù)邏輯，提升了業(yè)務(wù)效率。圖8-1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)詞云8.1.1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)簡介互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)沉淀的海量大數(shù)據(jù)，在眾多領(lǐng)域中都具有廣泛的應(yīng)用，通過分析不斷增長的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，在眾多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了創(chuàng)新領(lǐng)域。經(jīng)過多年的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)主要包含如下八大應(yīng)用領(lǐng)域：01（1）理解客戶服務(wù)需求：通過客戶線上社交數(shù)據(jù)、瀏覽日志、文本和傳感器數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)更加全面的了解客戶需求和偏好，提高用戶體驗(yàn)；02（2）業(yè)務(wù)流程優(yōu)化：通過社交媒體數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)檢索數(shù)據(jù)，從中挖掘出有價值的知識，指導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)流程優(yōu)化；03（3）改變個人生活：通過可穿戴設(shè)備、智能手機(jī)、智能平板等設(shè)備，互聯(lián)網(wǎng)深刻地改變了個人的生活，例如：追蹤個人健康數(shù)據(jù)，匹配個人愛好等；048.1.1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)簡介互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（4）記錄體育鍛煉數(shù)據(jù)：體育鍛煉過程中的數(shù)據(jù)記錄意義重大，專業(yè)運(yùn)動員能夠通過專業(yè)設(shè)備記錄體育鍛煉成績。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)體育鍛煉的興起，普通大眾也能夠通過運(yùn)動App記錄自己的體育鍛煉數(shù)據(jù)，如：Keep體育鍛煉App等；（5）優(yōu)化交通工具性能：近年來，互聯(lián)網(wǎng)造車新勢力得到了快速發(fā)展。以蔚來汽車、理想汽車為代表的新興交通工具，將汽車行駛數(shù)據(jù)接入互聯(lián)網(wǎng)中，通過記錄汽車大數(shù)據(jù)，能夠逐步優(yōu)化交通工具性能，提升交通出行的效率和體驗(yàn)；（6）改善安全執(zhí)法過程：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)也被廣泛應(yīng)用到城市安全和執(zhí)法過程。例如：在國務(wù)院聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制下，與我們生活息息相關(guān)的健康碼、行程碼等都基于居民生活的大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)。同時，大數(shù)據(jù)也被用于公安執(zhí)法，能夠快速定位犯罪行為，快速跟蹤可疑人員等；1238.1.1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)簡介互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（7）改善城市生活：在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的發(fā)展下，城市生活逐漸便利起來。如今，城市年輕人在大數(shù)據(jù)的支持下開啟了全新的生活方式，例如：手機(jī)App線上點(diǎn)外賣，同城生活產(chǎn)品配送，實(shí)時交通信息推送和天氣數(shù)據(jù)推薦等；（8）金融交易輔助決策：隨著互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的興起，大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)也有廣泛應(yīng)用，金融交易是大數(shù)據(jù)應(yīng)用最多的領(lǐng)域。在金融交易中收集社交媒體、網(wǎng)站新聞以及政策法規(guī)等信息，能夠快速給出金融買賣輔助決策，提升金融收益。具體來看，如今互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)遍布各行各業(yè)，深刻改變著各行各業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯。表8-1給出了互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用場景。其中，絕大多數(shù)涉及到如今主流的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，如互聯(lián)網(wǎng)支付來自支付寶、騰訊；線上零售來自淘寶、京東；線上房屋租賃來自安居客、貝殼；線上訂票來自攜程、去哪兒；線上外賣點(diǎn)餐來自美團(tuán)、餓了么等。8.1.1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)簡介互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用表8-1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用場景8.1.2零售業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用零售業(yè)的形式多種多樣，傳統(tǒng)線下的零售業(yè)有門店銷售、百貨商店、專賣店、便利商店等方式，線上的零售則集中在電視購物和電話購物。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，2005年開始，零售業(yè)的電子商務(wù)網(wǎng)站如雨后春筍般崛起，零售業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)中得到了極大的發(fā)展。經(jīng)過近15年的發(fā)展，我國互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)沉淀了海量的業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)，如何利用這些數(shù)據(jù)提升零售業(yè)務(wù)卻面臨著巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)電子商務(wù)平臺業(yè)務(wù)主要問題來自兩方面，一是不斷上升的經(jīng)營成本；二是較弱的客戶黏性，由于缺乏消費(fèi)洞察導(dǎo)致客戶丟失。面對日益激烈的互聯(lián)網(wǎng)零售市場競爭環(huán)境，電子商務(wù)企業(yè)逐漸明白了基于數(shù)字化營銷、服務(wù)的重要性。當(dāng)前，零售業(yè)一直在與“數(shù)據(jù)孤島”和封閉的數(shù)據(jù)庫做斗爭，歷史交易數(shù)據(jù)往往沉淀在某個部門中，使得管理、分析和挖掘零售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)變得困難，妨礙了零售業(yè)大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。8.1.2零售業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，2022年我國互聯(lián)網(wǎng)零售額137853億元，比上年增長4.0%。其中，實(shí)物商品互聯(lián)網(wǎng)零售額119642億元，比上年增長6.2%，互聯(lián)網(wǎng)零售占比消費(fèi)零售總額比例為27.2%?；ヂ?lián)網(wǎng)零售業(yè)積累的海量大數(shù)據(jù)，可用于制定零售業(yè)務(wù)計劃與決策，深入了解客戶群體，挖掘隱藏的趨勢，零售業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)包含如下五大應(yīng)用：8.1.2零售業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用零售業(yè)的客戶行為數(shù)據(jù)分析如今，零售購物方式只需在手機(jī)App上進(jìn)行，經(jīng)年累月記錄了大量客戶行為數(shù)據(jù)，通過分析這些客戶行為數(shù)據(jù)，能夠提升客戶轉(zhuǎn)化率、降低獲客成本，避免客戶流失，同時還能夠精準(zhǔn)推送個性化商品，提振個性化的廣告營收。8.1.2零售業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用基于大數(shù)據(jù)的個性化購物體驗(yàn)基于大數(shù)據(jù)的行為追蹤，能夠分析每個客戶進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)虛擬店鋪后的行為，從而構(gòu)建個性化的銷售策略。一般情況下，客戶擁有全局的購買和瀏覽記錄，特定商品分類的購買和瀏覽記錄，以及商鋪的購買和記錄，通過這些數(shù)據(jù)確定客戶的需求與興趣，為客戶定制個性化的購物體驗(yàn)。8.1.2零售業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷提升客戶轉(zhuǎn)化率如今，在大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的業(yè)務(wù)支持下，零售大數(shù)據(jù)與社交媒體大數(shù)據(jù)已經(jīng)打通，將客戶的購物記錄、個人行為信息，以及社交媒介數(shù)據(jù)相結(jié)合，能夠獲得更為精準(zhǔn)的營銷方向，針對性進(jìn)行商品推送和廣告植入。8.1.2零售業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用基于大數(shù)據(jù)的用戶畫像分析在互聯(lián)網(wǎng)購物過程中，每位用戶存儲了海量行為大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于構(gòu)建每位用戶的畫像。借助于大數(shù)據(jù)的分析與挖掘技術(shù)，零售企業(yè)能夠結(jié)合結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，客觀分析用戶的畫像，例如：用戶的消費(fèi)本質(zhì)是什么、哪些是高價值用戶，這類用戶行為方式特點(diǎn)、與用戶互動方式策略等。8.1.2零售業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用基于大數(shù)據(jù)的運(yùn)營和供應(yīng)鏈優(yōu)化在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，零售業(yè)的商品生命周期不斷加快，運(yùn)營和應(yīng)用過程日益復(fù)雜。利用商品積累的大數(shù)據(jù)，能夠深入分析商品供應(yīng)鏈和商品分銷，優(yōu)化流程并縮減成本?；诖髷?shù)據(jù)的運(yùn)營和供應(yīng)鏈優(yōu)化，分析大數(shù)據(jù)從而挖掘出隱藏在日志、傳感器和機(jī)器數(shù)據(jù)中的知識，通過知識改進(jìn)決策，改善運(yùn)營流程，從而達(dá)到大幅縮減成本目的。8.1.3房地產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”概念的興起，眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開始紛紛涉足房地產(chǎn)業(yè)，同時傳統(tǒng)房地產(chǎn)企業(yè)也迅速開始建立互聯(lián)網(wǎng)平臺。媒體屬性需求顯著的房地產(chǎn)業(yè)，對于媒體傳播具有較高的依賴性，互聯(lián)網(wǎng)平臺大力發(fā)展P2P信貸、線上眾籌等業(yè)務(wù)，為新房、二手房和家居三大交易主體提供金融支持。同時為房地產(chǎn)業(yè)提供買房、賣房、租房和裝修等金融需求，全面完成房地產(chǎn)用戶的閉環(huán)需求。此外，傳統(tǒng)房地產(chǎn)中介業(yè)務(wù)也受到了沖擊，互聯(lián)網(wǎng)改變了房屋租賃模式、中介虛假房源以及中介對客戶挑剔等弊病，摒棄了傳統(tǒng)房屋中介的層級管理制度，采用互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的扁平化管理模式，精細(xì)化運(yùn)營房屋租賃市場。最終，未來的房地產(chǎn)社區(qū)能夠基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建更為科學(xué)的應(yīng)用，打通用戶大數(shù)據(jù)、房屋大數(shù)據(jù)、價格大數(shù)據(jù)和中介服務(wù)大數(shù)據(jù)，為用戶提供精準(zhǔn)營銷服務(wù)，提升房地產(chǎn)企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量。8.1.3房地產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)背景下，無論是傳統(tǒng)房地產(chǎn)企業(yè)，如萬科、碧桂園等，還是互聯(lián)網(wǎng)房地產(chǎn)中介企業(yè)，如：貝殼找房、安居客等，都積攢了海量房地產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。針對大數(shù)據(jù)的分析與挖掘，可以重構(gòu)房地產(chǎn)業(yè)務(wù)邏輯，提升房地產(chǎn)行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量。具體來講，房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)能夠?yàn)榉康禺a(chǎn)業(yè)提供如下的創(chuàng)新應(yīng)用：8.1.3房地產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)了解客戶的住房需求無論是房屋購買還是房屋租賃，住房是每個家庭最重要的需求之一。面對海量的住房信息，傳統(tǒng)房地產(chǎn)開發(fā)商、中介商都采用拜訪、廣告等粗獷方式，獲客成本較高且客戶對于住房信息滿意度不高。在大數(shù)據(jù)的支撐下，房地產(chǎn)開發(fā)商、中介商能夠分析客戶的工作性質(zhì)、消費(fèi)習(xí)慣和年齡結(jié)構(gòu)，通過挖掘出的知識過濾、計算和優(yōu)化客戶群體，將目標(biāo)客戶劃分為高質(zhì)量客戶和潛在客戶，根據(jù)不同的住房需求提供個性化住房推薦。例如：通過分析某個街區(qū)的常駐人口數(shù)量，房屋數(shù)量，學(xué)歷比例和工作熱力圖等信息，能夠針對性進(jìn)行精準(zhǔn)的房屋買賣、租賃推薦。8.1.3房地產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用精確定位房地產(chǎn)企業(yè)的市場房地產(chǎn)開發(fā)商進(jìn)入某個區(qū)域建設(shè)、銷售房商品房時，首先需要進(jìn)行項(xiàng)目的評估和可行性分析，傳統(tǒng)企業(yè)一般通過收集統(tǒng)計年鑒、房管局?jǐn)?shù)據(jù)、行業(yè)相關(guān)報告、行業(yè)專家意見以及屬地市場調(diào)查等數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)通常存在年代久遠(yuǎn)，樣本不足、準(zhǔn)確度低等缺點(diǎn)，導(dǎo)致房地產(chǎn)企業(yè)的市場地位模糊。在大數(shù)據(jù)時代背景下，針對某個地區(qū)的大數(shù)據(jù)獲取居民畫像，有助于房地產(chǎn)企業(yè)判斷是否進(jìn)入該地區(qū)開拓房地產(chǎn)市場。例如：通過大數(shù)據(jù)分析某個地區(qū)的收入水平、私家車出行比例、職業(yè)分布比例以及消費(fèi)水平和年齡分布，能夠快速定位該地區(qū)的商品房市場。8.1.3房地產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用房地產(chǎn)業(yè)務(wù)需求的開拓創(chuàng)新隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，知乎、新浪微博、微信公眾平臺、抖音短視頻等平臺得到了快速發(fā)展，社會公眾在互聯(lián)網(wǎng)上的信息分享變得更為自由，“網(wǎng)絡(luò)評論”成為了新型輿論發(fā)展形勢。房地產(chǎn)開發(fā)商、中介商若能夠收集互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)于地產(chǎn)行業(yè)的評論數(shù)據(jù)，構(gòu)建房地產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)庫，再通過大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)，了解房地產(chǎn)消費(fèi)者的新需求、價值取向以及房地產(chǎn)質(zhì)量問題等，從而改進(jìn)并創(chuàng)新房地產(chǎn)業(yè)務(wù)，量化房產(chǎn)價值，制定合理的價格并提高服務(wù)質(zhì)量。依托于網(wǎng)絡(luò)評論構(gòu)建的交互性大數(shù)據(jù)，其中蘊(yùn)含著巨大的房地產(chǎn)行業(yè)需求和開發(fā)價值，利用好這些數(shù)據(jù)與信息將提升房地產(chǎn)企業(yè)效益。8.1.3房地產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用房地產(chǎn)業(yè)務(wù)需求的開拓創(chuàng)新【案例8-1】某找房App：居住服務(wù)全量信息的數(shù)字空間。房屋買賣、租賃和裝修等居住服務(wù)業(yè)務(wù)具有交易頻次低、單次交易金額高、交易流程漫長、相關(guān)知識專業(yè)，以及相關(guān)政策法規(guī)復(fù)雜等特點(diǎn)。同時，居住服務(wù)沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)化，中間商容易產(chǎn)生惡性競爭，行業(yè)效率低下，且消費(fèi)者難以獲得高品質(zhì)的專業(yè)服務(wù)。經(jīng)過20年房地產(chǎn)居住服務(wù)行業(yè)的沉淀，某找房App基于大數(shù)據(jù)、人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，打造居住服務(wù)行業(yè)的“數(shù)字空間”，對居住服務(wù)全量信息構(gòu)建數(shù)字化復(fù)刻。如圖8-2所示，找房App的“數(shù)字空間”倡導(dǎo)房地產(chǎn)業(yè)上下游共同參與數(shù)據(jù)共享和建設(shè)，通過不斷迭代基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、潛藏數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)，串聯(lián)房地產(chǎn)開發(fā)商、房產(chǎn)租賃中介商、家裝和家居提供商以及家政服務(wù)商，共同為消費(fèi)者構(gòu)建房產(chǎn)交易平臺。在數(shù)字空間的支持下，貝殼找房實(shí)現(xiàn)了智能匹配、房客分級、智能簽約等多個大數(shù)據(jù)、人工智能應(yīng)用場景，重構(gòu)了居住服務(wù)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)邏輯。8.1.3房地產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用房地產(chǎn)業(yè)務(wù)需求的開拓創(chuàng)新圖8-2某找房App：居住服務(wù)全量信息的數(shù)字空間8.1.4餐飲業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用在“互聯(lián)網(wǎng)+”概念的風(fēng)靡下，餐飲行業(yè)也逐漸進(jìn)入信息化時代。餐飲信息化是通過計算機(jī)代替手工作業(yè)作為服務(wù)終端，以信息化管理軟件作為平臺，將餐飲企業(yè)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)字化管理，從而達(dá)到安全穩(wěn)定、準(zhǔn)確高效等目的。餐飲業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)中獲得了蓬勃發(fā)展，其主要原因是面向的用戶群體轉(zhuǎn)變。隨著90后消費(fèi)群體崛起并成為主流，對餐飲業(yè)需求與傳統(tǒng)70后的需求不再相同，使餐飲企業(yè)在品牌定位、產(chǎn)品設(shè)計、營銷策略、客戶體驗(yàn)和經(jīng)營思維等業(yè)務(wù)邏輯都需要進(jìn)行重構(gòu)，逐漸發(fā)展出線上訂餐、預(yù)制菜和菜譜信息化等多個互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用。例如：線上訂餐（即：外賣）成為了餐飲業(yè)“互聯(lián)網(wǎng)+”的重要賽道，并發(fā)展出外賣單品、外賣平臺、預(yù)制菜和同城物流，以及廚師上門等多種餐飲業(yè)線上服務(wù)。8.1.4餐飲業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)背景下，無論是互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)購、訂餐平臺，如：美團(tuán)、大眾點(diǎn)評、餓了么等，還是傳統(tǒng)餐飲企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)平臺，如：麥樂送、肯德基宅急送、海底撈外送等，都積攢了海量餐飲互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。針對這類大數(shù)據(jù)的分析與挖掘，可以重構(gòu)餐飲平臺的業(yè)務(wù)邏輯，提升餐飲行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量。具體來講，餐飲大數(shù)據(jù)能夠?yàn)椴惋嫯a(chǎn)業(yè)提供如下的創(chuàng)新應(yīng)用：8.1.4餐飲業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用線上訂餐準(zhǔn)時交付準(zhǔn)時交付是線上訂餐的重要服務(wù)需求之一，尤其是惡劣天氣、高峰時段的外賣配送，由于訂單量大、配送人員少等因素，導(dǎo)致準(zhǔn)時交付成為了送餐瓶頸之一。在大數(shù)據(jù)的共享支持下，訂單配送可以得到高度優(yōu)化和定時。準(zhǔn)時交付最早出現(xiàn)在物流配送體系中，隨著外賣行業(yè)的興起，外賣平臺通過收集不同來源的大數(shù)據(jù)，涵蓋道路交通、天氣、溫度和路線，對訂單配送的交付時間進(jìn)行估算，能夠科學(xué)、客觀的保證準(zhǔn)時交付。此外，基于大數(shù)據(jù)分析，能夠獲得不同因素對食品質(zhì)量的影響，確保不同類型食品交付的不同方案，例如：水果等易腐食品的準(zhǔn)時交付，提升線上訂餐的效率。8.1.4餐飲業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用餐廳運(yùn)營效率提升雖然如今線上訂餐已經(jīng)占據(jù)了餐飲業(yè)半壁江山，但是傳統(tǒng)餐廳仍然具有一定的市場份額。在“互聯(lián)網(wǎng)+”概念沖擊下，傳統(tǒng)餐廳也逐漸打造出以食客為中心的前廳信息化，以及以廚房為中心的后廚信息化。其中，前廳信息化將獲客引流、預(yù)定餐位、排隊(duì)叫號、點(diǎn)餐和收銀都接入互聯(lián)網(wǎng)，通過數(shù)據(jù)分析極大的提升前廳的運(yùn)營效率；后廚信息化則能夠?qū)⒂啿托畔鬟f給后廚，通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化服務(wù)員與廚師的工作流程，保證有序、高效的精細(xì)化后廚，優(yōu)化后廚業(yè)務(wù)，提升出餐效率。8.1.4餐飲業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)了解消費(fèi)者的用餐需求隨著90后成為餐飲消費(fèi)主力，對餐飲質(zhì)量、個性化餐飲服務(wù)提出了全新的需求。因此，餐飲平臺、企業(yè)需要基于大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)了解不同消費(fèi)者的用餐需求。首先，通過用餐評價大數(shù)據(jù)不但能夠分析消費(fèi)者情緒，還能夠規(guī)?；治鲐?fù)面評論，防止負(fù)面評價傳播，提升餐廳的品質(zhì)；其次，通過社交媒體大數(shù)據(jù)預(yù)測不同地區(qū)消費(fèi)者的口味變化，讓區(qū)域餐廳提前改進(jìn)菜品，迎合消費(fèi)者的新需求；最后，90后成為了線上訂餐的主要對象，面對琳瑯滿目的餐品通常難以選擇，外賣平臺可以根據(jù)每個用戶的社交媒體、用餐評論和歷史操作數(shù)據(jù)，分析出每個用戶在不同時期的用餐偏好，從而有針對性的進(jìn)行個性化餐品推送。8.1.4餐飲業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)了解消費(fèi)者的用餐需求【案例8-2】某餐飲App：餐飲大數(shù)據(jù)平臺。某餐飲平臺創(chuàng)立于2008年，是國內(nèi)最大的本地生活平臺之一，其主營業(yè)務(wù)涵蓋在線外賣、新零售、及時配送和餐飲供應(yīng)鏈等業(yè)務(wù)。其中，在線外賣是其最重要的業(yè)務(wù)之一。隨著大數(shù)據(jù)的積累與沉淀，2015年5月成立大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，并主導(dǎo)開發(fā)大數(shù)據(jù)平臺。早期大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)選擇開源的Hadoop框架構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺。2016年4月，餐飲大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建了100+個節(jié)點(diǎn)的Hadoop集群。隨著數(shù)據(jù)的不斷提升，大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)意識到外賣行業(yè)的特殊性：業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)中不但包含批處理數(shù)據(jù)分析任務(wù)，而且在每天的高峰期中還存在流數(shù)據(jù)分析任務(wù)。因此，大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)也引入了流計算框架。然而，外賣行業(yè)的發(fā)展速度太快，僅僅一年后，Hadoop集群已經(jīng)增長到1000+個節(jié)點(diǎn)，同時也引入了生命周期管理模塊，而流計算的數(shù)據(jù)規(guī)模也在短短一年時間中增長了10倍，一些主題的吞吐量超過每秒百萬條外賣信息。8.1.4餐飲業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)了解消費(fèi)者的用餐需求隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長，餐飲大數(shù)據(jù)平臺的框架也在不斷調(diào)整。2018年至今，餐飲大數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)整合多個框架，提供數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、在線應(yīng)用、批處理計算、查詢引擎、流計算和離線計算多個模塊，涵蓋了外賣服務(wù)的整個流程，平臺邏輯架構(gòu)如圖8-3所示。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截止到2022年12月底，我國互聯(lián)網(wǎng)外賣用戶規(guī)模達(dá)到5.21億人次，在外賣點(diǎn)餐、出餐和配送整個流程中，產(chǎn)生了海量的餐飲大數(shù)據(jù)。采用大數(shù)據(jù)和人工智能算法分析這類大數(shù)據(jù)，不但能夠提升行業(yè)，還能夠創(chuàng)新更多的線上訂餐服務(wù)。如今，基于海量餐飲大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)已經(jīng)深入到外賣產(chǎn)業(yè)鏈中，構(gòu)建了許多應(yīng)用：8.1.4餐飲業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)了解消費(fèi)者的用餐需求圖8-3某餐飲大數(shù)據(jù)平臺的邏輯架構(gòu)圖8.1.4餐飲業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)了解消費(fèi)者的用餐需求(1)出餐時間預(yù)測：出餐時間的準(zhǔn)確預(yù)測能夠?yàn)轵T手節(jié)省大量時間，尤其是用餐高峰期，利用各個店鋪的歷史出餐時間構(gòu)建預(yù)測模型，合理分配送餐員的路線，在高峰期能夠保證送餐員最少的等待時間，提升外賣配送效率。(2)行程時間預(yù)估：當(dāng)送餐員拿到外賣后，預(yù)估其送達(dá)的時間有利于提升用戶的信任度。在地圖數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和高峰期配送數(shù)據(jù)支持下，構(gòu)建行程時間預(yù)估模型，不但能夠保證每位送餐員準(zhǔn)時送達(dá)，還能夠輔助用于優(yōu)化送餐路線。(3)智能分單系統(tǒng)：在送餐高峰期，餐飲平臺經(jīng)常會出現(xiàn)訂單量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于騎手的情況，因此需要利用歷史分單大數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能分單系統(tǒng)，合理為每個騎手分配合適的單量，保障外賣平臺整體的平穩(wěn)運(yùn)行。8.1.4餐飲業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)了解消費(fèi)者的用餐需求(4)訂餐推薦系統(tǒng)：餐飲大數(shù)據(jù)平臺收集每個用戶的訂餐歷史、瀏覽歷史，實(shí)時預(yù)測用戶每天的用餐偏好和需求，進(jìn)而有針對性地進(jìn)行個性化訂餐推送。028.2金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用8.2.1金融大數(shù)據(jù)簡介金融大數(shù)據(jù)概述金融業(yè)屬于典型的數(shù)據(jù)密集型產(chǎn)業(yè)，金融業(yè)務(wù)中包含較多結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，再加上金融業(yè)中較高的交易數(shù)據(jù)頻次，使得大數(shù)據(jù)在金融業(yè)中具有潛在的應(yīng)用價值。一方面，金融機(jī)構(gòu)經(jīng)過多年業(yè)務(wù)發(fā)展，積累了海量日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，不僅包括客戶賬戶、資金交易等存儲在數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括客服音頻、網(wǎng)絡(luò)銀行記錄、電子商城記錄以及網(wǎng)點(diǎn)電子監(jiān)控等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其中，客戶身份、資產(chǎn)負(fù)債情況和資金交易等數(shù)據(jù)價值很高，通過大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，能夠產(chǎn)生巨大的商業(yè)價值。同時，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)工作人員，也具備極為豐富的金融數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，這些經(jīng)驗(yàn)可以拓展至金融大數(shù)據(jù)中，提升金融機(jī)構(gòu)的競爭力，使金融機(jī)構(gòu)能夠更好地適應(yīng)技術(shù)變革。8.2.1金融大數(shù)據(jù)簡介金融大數(shù)據(jù)概述此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益成熟，新興的Hadoop、Spark平臺可以同時對結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)同時進(jìn)行存儲、分析、計算和挖掘，利用平臺的優(yōu)勢能夠加速金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。同時，云計算的發(fā)展也為金融大數(shù)據(jù)提供了彈性擴(kuò)展、相對價格低廉的存儲空間和分析手段，使得中小型金融機(jī)構(gòu)與大型金融機(jī)構(gòu)都能夠完成金融大數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用。同時，大數(shù)據(jù)的決策模式同樣適用于金融業(yè)的日常決策過程。在大數(shù)據(jù)平臺和技術(shù)的推動下，金融業(yè)的管理模式、發(fā)展趨勢、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新將會帶來極大的改變。大數(shù)據(jù)思維也會影響著金融業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，通過運(yùn)營中積累的金融大數(shù)據(jù)資源，深入挖掘金融大數(shù)據(jù)的潛在價值，對經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、金融機(jī)構(gòu)決策都有較大的促進(jìn)作用。8.2.1金融大數(shù)據(jù)簡介金融大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)除了大數(shù)據(jù)的“4V”特性以外，金融大數(shù)據(jù)將改變金融服務(wù)模式，重構(gòu)金融產(chǎn)業(yè)價值鏈，還具有如下的特征：（1）虛擬化：近年來，隨著數(shù)字貨幣和數(shù)字化金融交易逐漸深入人心，數(shù)據(jù)化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化全面深入的發(fā)展極大的改變了金融行業(yè)。金融行業(yè)逐漸積累的金融大數(shù)據(jù)，使得傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)服務(wù)屬性轉(zhuǎn)變?yōu)樘摂M化和電子化的交易特征。金融交易服務(wù)以數(shù)字化為主，以大數(shù)據(jù)技術(shù)為輔，全面顛覆傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)體系表8-2給出了金融大數(shù)據(jù)的虛擬化特點(diǎn)；8.2.1金融大數(shù)據(jù)簡介金融大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)表8-2金融大數(shù)據(jù)的虛擬化特點(diǎn)8.2.1金融大數(shù)據(jù)簡介金融大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（2）開放性：在大數(shù)據(jù)時代，金融機(jī)構(gòu)依托于互聯(lián)網(wǎng)、移動支付等新興技術(shù)，降低了金融交易服務(wù)的信息不對稱和信息障礙。通過信息流、數(shù)據(jù)流構(gòu)建開放式的資源分配，金融交易的資金供需雙方能夠平等參與交易，保障了各個金融機(jī)構(gòu)主體的相對平等。金融大數(shù)據(jù)的開放性，保障了金融機(jī)構(gòu)與客戶的平等交流，主動收集客戶的金融數(shù)據(jù)，保障客戶的隱私安全；（3）高生產(chǎn)力：在金融、經(jīng)濟(jì)活動中，大數(shù)據(jù)將與物質(zhì)資本、人力資源綁定在一起，成為一個重要的生產(chǎn)要素，合理使用金融大數(shù)據(jù)將能夠提升金融機(jī)構(gòu)的生產(chǎn)力。表8-3給出了金融大數(shù)據(jù)提升金融機(jī)構(gòu)生產(chǎn)力的關(guān)鍵要素。8.2.1金融大數(shù)據(jù)簡介金融大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)表8-3金融大數(shù)據(jù)提升金融機(jī)構(gòu)生產(chǎn)力的關(guān)鍵要素8.2.1金融大數(shù)據(jù)簡介金融大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（4）科學(xué)決策：在大數(shù)據(jù)時代背景下，金融機(jī)構(gòu)能夠獲得更全面的數(shù)據(jù)決策支持，使得決策和判斷更具有客觀性、科學(xué)性。針對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)的分析，金融機(jī)構(gòu)能夠及時準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)，以及判斷業(yè)務(wù)可能存在的風(fēng)險，為業(yè)務(wù)發(fā)展和風(fēng)險控制提供重要的科學(xué)決策依據(jù)。8.2.1金融大數(shù)據(jù)簡介金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能技術(shù)的逐漸成熟，利用新興技術(shù)提升金融機(jī)構(gòu)競爭力是其內(nèi)在需求。金融機(jī)構(gòu)與金融大數(shù)據(jù)緊密相連，一方面金融機(jī)構(gòu)可以利用大數(shù)據(jù)提升金融服務(wù)水平，提高金融數(shù)據(jù)的運(yùn)行效率；另一方面，金融大數(shù)據(jù)能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)創(chuàng)造更大的價值，更好地提升金融資源與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的融合。表8-4給出了金融大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用場景。8.2.1金融大數(shù)據(jù)簡介金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用表8-4金融大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用場景8.2.1金融大數(shù)據(jù)簡介金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)在于客戶、市場和運(yùn)營，三者關(guān)系如圖8-4所示。首先，客戶洞察指的是基于客戶金融大數(shù)據(jù)，一方面提升金融服務(wù)質(zhì)量，另一方面構(gòu)建客戶預(yù)測模型，分析客戶行為模式，提升客戶轉(zhuǎn)化率，提供新開發(fā)、新服務(wù)和新營銷；其次，市場洞察指的是基于金融市場歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析模型，尋找金融創(chuàng)新機(jī)會，建立新策略、新模式和新產(chǎn)品；最后，運(yùn)營洞察指的是基于金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營大數(shù)據(jù)，協(xié)助提高風(fēng)險透明度，加強(qiáng)風(fēng)險管理控制，降低業(yè)務(wù)成本，構(gòu)建新治理、新監(jiān)管和新風(fēng)控。8.2.1金融大數(shù)據(jù)簡介金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用圖8-4金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用重點(diǎn)8.2.2銀行業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用近年來，銀行業(yè)的交易數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等均呈現(xiàn)快速增長勢頭。大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)大型銀行造成突出影響，股份制銀行是應(yīng)用金融大數(shù)據(jù)最活躍的群體。當(dāng)前，金融大數(shù)據(jù)對銀行業(yè)務(wù)的改革創(chuàng)新主要體現(xiàn)在四個方面，分別是客戶管理創(chuàng)新、精準(zhǔn)營銷創(chuàng)新、風(fēng)險管控創(chuàng)新和運(yùn)營優(yōu)化創(chuàng)新。表8-5給出了金融大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用創(chuàng)新。8.2.2銀行業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用表8-5金融大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用創(chuàng)新8.2.2銀行業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用客戶管理創(chuàng)新應(yīng)用在金融大數(shù)據(jù)的支持下，客戶擁有了更多的自主選擇權(quán)，銀行能夠提供更加多元化的金融產(chǎn)品和服務(wù)。新興的互聯(lián)網(wǎng)銀行客戶，要求銀行能夠提供滿足個人偏好或需求的、跨渠道的、一致的、具有良好互動體驗(yàn)的客戶管理過程。同時，銀行能夠?qū)⒔鹑诜?wù)和生活服務(wù)相融合，精準(zhǔn)預(yù)測客戶的交易和消費(fèi)行為，對客戶群體進(jìn)行精確劃分，提供具有個性化、差異化以及競爭力的服務(wù)。在客戶大數(shù)據(jù)的支持下，絕大多數(shù)大型銀行選擇將電子商務(wù)模式與金融服務(wù)相結(jié)合，在網(wǎng)上商城中設(shè)置基金、理財產(chǎn)品和保險等多個金融服務(wù)相關(guān)欄目。電子商務(wù)平臺不但能夠?yàn)閭€人客戶提供服務(wù)，還能夠?yàn)槠髽I(yè)客戶提供服務(wù)，構(gòu)建了全新的客戶管理創(chuàng)新方案。8.2.2銀行業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)營銷創(chuàng)新應(yīng)用當(dāng)前，商業(yè)銀行的金融產(chǎn)品差異較小，同質(zhì)化較為嚴(yán)重，利用金融大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，是提高核心競爭力的重要手段之一。近年來，隨著金融產(chǎn)品的競爭日益加劇，基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷推動銀行金融理財產(chǎn)品的變革。首先，基于數(shù)據(jù)的整合與反饋，實(shí)現(xiàn)以客戶為中心的金融服務(wù)模式，從廣泛的數(shù)據(jù)源中持續(xù)獲取業(yè)務(wù)相關(guān)的金融大數(shù)據(jù)；其次，經(jīng)過數(shù)據(jù)加工和智能分析，預(yù)測客戶的個性化需求，在流程和服務(wù)中實(shí)時共享數(shù)據(jù)。最后，商業(yè)銀行經(jīng)過大數(shù)據(jù)智能分析，能夠拓展業(yè)務(wù)發(fā)展空間，提升銀行運(yùn)轉(zhuǎn)效率，也能夠讓客戶享受到精準(zhǔn)、優(yōu)質(zhì)的金融產(chǎn)品服務(wù)。因此，基于金融大數(shù)據(jù)展開精準(zhǔn)營銷，是眾多商業(yè)銀行金融產(chǎn)品的創(chuàng)新方向。8.2.2銀行業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用風(fēng)控體系創(chuàng)新應(yīng)用金融大數(shù)據(jù)的核心功能在于為金融機(jī)構(gòu)提供全面、動態(tài)的風(fēng)險控制體系，并推動金融體系創(chuàng)新。征信系統(tǒng)是風(fēng)險控制的核心，我國的征信體系發(fā)展起步較晚。截止到2022年底，中國人民銀行征信系統(tǒng)收錄11.6億自然人、收錄1億戶企業(yè)和其他機(jī)構(gòu)。當(dāng)前，現(xiàn)有征信數(shù)據(jù)均來自地方商業(yè)銀行的自主上報，存在準(zhǔn)確率低、遲滯性強(qiáng)等特點(diǎn)。尤其是個人征信和小微企業(yè)征信，往往無法通過上報數(shù)據(jù)確定信用狀況。在這樣的背景下，傳統(tǒng)大型商業(yè)銀行往往很少為小微企業(yè)和個人客戶等提供信用貸款金融服務(wù)。在金融大數(shù)據(jù)的支持下，商業(yè)銀行建立相對成熟的風(fēng)控體系，保障客戶的資金、交易安全，極大的降低金融交易服務(wù)的風(fēng)險。8.2.2銀行業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用運(yùn)營優(yōu)化創(chuàng)新應(yīng)用在金融大數(shù)據(jù)背景下，商業(yè)銀行對數(shù)據(jù)獲取、分析和運(yùn)用等機(jī)制都得到了改變和創(chuàng)新。面向海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化金融數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行分析、判斷和挖掘，商業(yè)銀行能夠及時、準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)風(fēng)險，以及運(yùn)營中可以優(yōu)化的地方，為業(yè)務(wù)發(fā)展、運(yùn)營優(yōu)化和風(fēng)險防范提供全面、及時的支持?；诮鹑诖髷?shù)據(jù)的運(yùn)營優(yōu)化創(chuàng)新，集中體現(xiàn)在決策模式上的創(chuàng)新。傳統(tǒng)商業(yè)銀行的決策過程對異常樣本和高層經(jīng)驗(yàn)的依賴性較強(qiáng)，在決策過程中具有較強(qiáng)的片面性和主觀性。數(shù)據(jù)決策建立在牢固的數(shù)據(jù)智能分析基礎(chǔ)之上，金融大數(shù)據(jù)具有全面分析能力，其提供的智能決策具有全局性、客觀性和支持性。大數(shù)據(jù)的客觀性能夠?yàn)殂y行的運(yùn)營優(yōu)化帶來巨大創(chuàng)新。8.2.2銀行業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用運(yùn)營優(yōu)化創(chuàng)新應(yīng)用【案例8-3】某商業(yè)銀行金融大數(shù)據(jù)平臺：善融商務(wù)。善融商務(wù)平臺包含面向企業(yè)客戶的B2B商城和面向個人客戶的B2C商場，是某商業(yè)銀行推出的以專業(yè)化金融服務(wù)為依托的電子商務(wù)金融服務(wù)平臺（如圖8-5所示）。該平臺為廣大企業(yè)和個人客戶提供產(chǎn)品信息發(fā)布、在線交易、融資貸款等全方位專業(yè)服務(wù)。善融商務(wù)平臺以資金流為核心，在金融大數(shù)據(jù)的支持下，具有支付結(jié)算、信貸融資、信用中介等方面的特色優(yōu)勢，為客戶提供安全、高效的交易結(jié)算工具。從事電子商務(wù)的企業(yè)供應(yīng)商可在平臺上發(fā)布商品、在線交易和供應(yīng)鏈融資等，采購商也可以在平臺上發(fā)布采購信息、求購信息和融資貸款等。善融商務(wù)平臺作為交易中介，充分利用金融客戶的大數(shù)據(jù)，提供全新的客戶管理模式，極大地提升了銀行客戶管理中的效率，降低了成本。8.2.2銀行業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用運(yùn)營優(yōu)化創(chuàng)新應(yīng)用圖8-5某銀行善融商務(wù)平臺8.2.3證券業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用證券業(yè)是典型的信息密集、智力密集以及資本密集的行業(yè)。在大數(shù)據(jù)時代背景下，證券業(yè)的數(shù)據(jù)、信息在產(chǎn)生、傳播和表達(dá)中都出現(xiàn)了復(fù)雜化、多樣化的特點(diǎn)，對證券行業(yè)的相關(guān)業(yè)務(wù)發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。隨著金融大數(shù)據(jù)的興起，在其強(qiáng)大的信息載體基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)也在證券市場得到了廣泛應(yīng)用。隨著證券市場的信息化、智能化，參與者對證券信息的形式、數(shù)量和質(zhì)量都提出了更高的要求。國內(nèi)外證券交易所都基于金融大數(shù)據(jù)，設(shè)計并開發(fā)了信息化證券產(chǎn)品，有針對性地構(gòu)建證券市場的信息挖掘和情緒分析，并提供機(jī)器推送證券訂閱產(chǎn)品服務(wù)等。此外，大部分證券交易所還建立了“證券云平臺”，提供針對性的云計算和大數(shù)據(jù)服務(wù)。眾多證券投資機(jī)構(gòu)已經(jīng)將金融大數(shù)據(jù)因素融入投資分析框架中，期待使用大數(shù)據(jù)的信息分析能力，設(shè)計抗風(fēng)險、可持續(xù)的投資方案。表8-6給出了金融大數(shù)據(jù)在證券業(yè)中的應(yīng)用創(chuàng)新。8.2.3證券業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用表8-6金融大數(shù)據(jù)在證券業(yè)中的應(yīng)用創(chuàng)新8.2.3證券業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用證券行業(yè)架構(gòu)創(chuàng)新應(yīng)用經(jīng)過多年的電算化、信息化經(jīng)營，證券行業(yè)的信息管理系統(tǒng)已經(jīng)積累了大量的碎片化數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在大數(shù)據(jù)的挖掘和分析中提供了重要的數(shù)據(jù)資源支撐，因此證券行業(yè)非常適合大數(shù)據(jù)的思維模式。首先，金融大數(shù)據(jù)為證券行業(yè)帶來技術(shù)架構(gòu)創(chuàng)新，主要包括更便捷、高效的信息收集和信息反饋過程。在大數(shù)據(jù)搜索技術(shù)下，強(qiáng)大的關(guān)鍵字搜索和導(dǎo)航能力，將為證券行業(yè)提供短時間內(nèi)海量金融大數(shù)據(jù)的挖掘和分析能力，創(chuàng)造更多、更大的價值。其次，在金融大數(shù)據(jù)的沖擊下，證券業(yè)務(wù)架構(gòu)也要進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，傳統(tǒng)投資銀行的中介職能將被削弱，取而代之的是證券業(yè)務(wù)的精細(xì)化和專業(yè)化，通過互聯(lián)網(wǎng)渠道構(gòu)建更高效率的證券投資業(yè)務(wù)架構(gòu)。最后，由于歷史原因，證券公司對風(fēng)險的內(nèi)容控制意識薄弱，利用大數(shù)據(jù)的實(shí)時分析和反饋能力，可以極大地改善內(nèi)容風(fēng)險控制。在金融大數(shù)據(jù)的參與下，也能為證券行業(yè)的管理帶來更深遠(yuǎn)的變化。8.2.3證券業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用證券投資策略創(chuàng)新應(yīng)用證券投資的成敗決定因素是信息擁有量，信息如何有效傳播是證券投資策略研究的核心問題。在傳統(tǒng)證券投資中，由于信息不對稱，經(jīng)常造成投資決策失敗。隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的興起，證券市場的信息不對稱問題得到了改善，信息的快速增長為投資分析和預(yù)測帶來了巨大便利。新興的社交媒體，為投資決策提供了豐富的數(shù)據(jù)支撐，例如：新浪微博、微信公眾號和網(wǎng)絡(luò)論壇等。此外，投資者利用搜索引擎獲取金融信息，在互聯(lián)網(wǎng)中交流投資心得的現(xiàn)象越來越普遍，市場信息結(jié)構(gòu)逐漸影響了資產(chǎn)定價和金融資源配置。8.2.3證券業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用量化投資創(chuàng)新應(yīng)用在傳統(tǒng)量化投資中，投資者經(jīng)常采用主觀判斷的“定性投資”方法。例如：當(dāng)新聞播報烏克蘭與俄羅斯發(fā)生戰(zhàn)爭時，人們的投資理念可能會分析出天然氣價格的上漲，從而主觀判斷天然氣類投資產(chǎn)品的持倉。在這樣主觀判斷的“定性投資”方案中，投資策略容易受到投資者的情緒波動，即投資過程按照“趨利避害”的主觀意識進(jìn)行，導(dǎo)致無法從客觀的角度分析投資產(chǎn)生的風(fēng)險。然而，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的量化投資策略，能夠從客觀風(fēng)險的角度出發(fā)，排除主觀情緒對投資策略的影響。因此，在金融大數(shù)據(jù)的支撐下，量化投資將會創(chuàng)新地獲得客觀的精準(zhǔn)度，從而能夠提升量化投資成功的概率。8.2.4保險業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用我國保險業(yè)經(jīng)過多年發(fā)展積累了海量大數(shù)據(jù)，因此金融大數(shù)據(jù)與保險行業(yè)也有著天然的關(guān)聯(lián)性。2014年，中國保險信息技術(shù)管理有限公司，構(gòu)建了中國保險行業(yè)首個保險大數(shù)據(jù)共享平臺，該平臺為金融大數(shù)據(jù)在保險業(yè)中的應(yīng)用和發(fā)展提供了數(shù)據(jù)支撐。保險業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型之路正在提速，基于大數(shù)據(jù)與人工智能的保險賽道成為了保險業(yè)潛力競爭、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和戰(zhàn)略調(diào)整新動力。在保險行業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效體現(xiàn)了金融保險企業(yè)的核心競爭力。保險業(yè)作為社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潤滑劑、連接器，在整個社會的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中起到了至關(guān)重要的作用。隨著金融大數(shù)據(jù)的發(fā)展，國內(nèi)外許多保險公司已經(jīng)布局大數(shù)據(jù)應(yīng)用，涵蓋產(chǎn)品創(chuàng)新、風(fēng)險控制和運(yùn)營優(yōu)化等。此外，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)保險也逐漸成為了保險交易的新平臺，例如：阿里健康保險、京東安聯(lián)保險等平臺。在金融大數(shù)據(jù)的沖擊下，保險業(yè)也涌現(xiàn)了許多應(yīng)用創(chuàng)新。表8-7給出了金融大數(shù)據(jù)在保險業(yè)中的應(yīng)用創(chuàng)新。8.2.4保險業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用表8-7金融大數(shù)據(jù)在保險業(yè)中的應(yīng)用創(chuàng)新8.2.4保險業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用保單管理創(chuàng)新應(yīng)用在保險業(yè)的發(fā)展歷史中，每個客戶的保單信息化管理是重要的業(yè)務(wù)之一。傳統(tǒng)保險公司采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲用戶保單，想要獲取多個保單之間的關(guān)系，須采用關(guān)聯(lián)操作將多個保單業(yè)務(wù)串聯(lián)。一般情況下，保險客戶通常購買多個保單，采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫能夠消除冗余，保證保單數(shù)據(jù)的一致性，但是其缺點(diǎn)也較為明顯，必須使用數(shù)據(jù)庫的關(guān)聯(lián)操作才能夠?qū)崿F(xiàn)表單數(shù)據(jù)的查詢。隨著歷史保單數(shù)據(jù)增多，查詢操作過程越來越復(fù)雜，效率越來越低。在大數(shù)據(jù)時代背景下，NoSQL數(shù)據(jù)庫逐漸興起，其不再遵循強(qiáng)關(guān)系數(shù)據(jù)模型，存儲較為靈活，容易實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合，將不同版本的歷史保單數(shù)據(jù)整合至統(tǒng)一的模型和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)中，從而實(shí)現(xiàn)便捷、高效的歷史保單大數(shù)據(jù)的管理創(chuàng)新應(yīng)用。8.2.4保險業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用保險信息標(biāo)準(zhǔn)化創(chuàng)新應(yīng)用在傳統(tǒng)的保單信息錄入中，人工錄入是保險公司積累原始數(shù)據(jù)的重要來源。在非標(biāo)準(zhǔn)化的信息錄入中，以客戶地址為例，不同錄入人員在相同的地址錄入中可能呈現(xiàn)不同版本。這些非標(biāo)準(zhǔn)化的信息在存儲過程中通常會影響數(shù)據(jù)庫的完整性和準(zhǔn)確性。因此，傳統(tǒng)保單信息管理中的非標(biāo)準(zhǔn)化信息管理有較大困難。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，針對非標(biāo)準(zhǔn)化的信息，在人工錄入過程中可實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化地址庫匹配，同時與地圖引擎結(jié)合進(jìn)行地址標(biāo)注，從而實(shí)現(xiàn)保險信息的標(biāo)準(zhǔn)化創(chuàng)新應(yīng)用。一方面，標(biāo)準(zhǔn)化的地址信息方便檢索，同時還能夠促進(jìn)保險業(yè)務(wù)服務(wù)范圍的劃分，提升保險服務(wù)效率；另一方面，保險信息標(biāo)準(zhǔn)化有助于建立統(tǒng)一的NoSQL數(shù)據(jù)庫模型，從而對海量保險大數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、分析和挖掘，實(shí)現(xiàn)保險業(yè)其他業(yè)務(wù)的創(chuàng)新應(yīng)用。8.2.4保險業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用保險營銷方式創(chuàng)新應(yīng)用與銀行、證券市場類似，傳統(tǒng)保險公司的營銷方式較為局限，一般采用“地推、掃樓和拜訪”的方式，營銷效率極低。在大數(shù)據(jù)時代背景下，保險業(yè)務(wù)同樣能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)營銷。保險公司采集客戶大數(shù)據(jù)，構(gòu)建保險用戶畫像和用戶關(guān)系，發(fā)現(xiàn)潛在的客戶需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。基于大數(shù)據(jù)的保險營銷方式創(chuàng)新應(yīng)用，一方面，能夠提升保險客戶范圍，客戶不再局限于銷售代表的個人資源，保險客戶的質(zhì)量與銷售人員的業(yè)績息息相關(guān)；另一方面，統(tǒng)一的客戶信息管理平臺，也能夠降低開拓新客戶的成本。基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷，通常以海量大數(shù)據(jù)作為強(qiáng)大的支撐，保障保單的質(zhì)量和數(shù)量。目前，許多保險公司已經(jīng)基于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了保險營銷方式創(chuàng)新應(yīng)用，走在了保險行業(yè)科技化、智能化的前列?！景咐?-4】某保險公司大數(shù)據(jù)平臺：數(shù)字化保險轉(zhuǎn)型。8.2.4保險業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用保險營銷方式創(chuàng)新應(yīng)用某保險公司成立于2005年7月，是中國500強(qiáng)企業(yè)、100強(qiáng)服務(wù)企業(yè)，旗下?lián)碛胸敭a(chǎn)保險、人壽保險、信用保險和資產(chǎn)管理等專營業(yè)務(wù)。經(jīng)過10年的發(fā)展與沉淀，于2015年啟動了“數(shù)字陽光”戰(zhàn)略，其口號為“只有以科技創(chuàng)造出先進(jìn)的武器，才有資格去參加未來的戰(zhàn)斗”。在大數(shù)據(jù)中心、區(qū)塊鏈、人工智能技術(shù)研究部門的支持下，該保險公司在不同的業(yè)務(wù)端實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，具體如下：（1）銷售端：2016年啟動“鳳凰工程”項(xiàng)目，為客戶、代理人和員工構(gòu)建了簡單易用的移動平臺，并開發(fā)了一套面向代理人、客服坐席的智能營銷培訓(xùn)系統(tǒng)。此外，還研發(fā)了銷售培訓(xùn)機(jī)器人，通過實(shí)戰(zhàn)演練的方式幫助銷售人員掌握溝通技巧；（2）承保端：利用大數(shù)據(jù)分析、人工智能技術(shù)針對客戶群體特點(diǎn)和需求，設(shè)計了差異化的產(chǎn)品服務(wù)。此外，構(gòu)建了線上化、自動化、智能化的承保流程，實(shí)現(xiàn)高效的客戶群體拓展、深入不同客戶的承保服務(wù)，以及全生命周期的客戶管理能力；8.2.4保險業(yè)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用保險營銷方式創(chuàng)新應(yīng)用（3）理賠端：基于歷史理賠大數(shù)據(jù)的沉淀，采用人工智能和反欺詐技術(shù)，大幅度地簡化理賠流程，提高保險理賠效率，提升了保險公司的風(fēng)險管理能力。2021年推出“閃賠寶”，采用流程壓縮和智能定損技術(shù)，進(jìn)一步降低了客戶理賠成本，實(shí)現(xiàn)服務(wù)科技升級；（4）風(fēng)控端：采用健康大數(shù)據(jù)核心引擎整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，為每個客戶建立“紅黃藍(lán)”風(fēng)險模型，識別“逆選擇”風(fēng)險和陽性案件，提升了風(fēng)險識別能力。在人身險風(fēng)控中，開發(fā)了“智能核保大腦”項(xiàng)目，通過智能核保引擎、機(jī)器人和人工智能以及天網(wǎng)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了一體化的數(shù)值化核保體系。037.3

醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用8.3.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)簡介醫(yī)療大數(shù)據(jù)概述醫(yī)療大數(shù)據(jù)包括個人健康、疾病防控、醫(yī)療服務(wù)、健康保障以及養(yǎng)生保健等方面的數(shù)據(jù)，涵蓋了個人的全生命周期，對改善個人身體健康、改進(jìn)醫(yī)療服務(wù)模式、提升居民幸福感指數(shù)都具有促進(jìn)作用，是國家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析與使用能夠深刻改變醫(yī)療模式，不但對提升醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量有重要作用，還可滿足人民群眾多層次、多樣化的健康需求，為建立數(shù)字健康中國提供醫(yī)療大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分類方法較多，按照傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)類別，也可以劃分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通常，患者診療數(shù)據(jù)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，存儲在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中；不同病癥的電子病歷變化較大，但都存儲在規(guī)定的框架結(jié)構(gòu)中，屬于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；醫(yī)療影像、基因序列等屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，雖然可以采用分布式文件系統(tǒng)存儲，但是對其進(jìn)行分析、計算和挖掘難度較大，需采用機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)。8.3.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)簡介醫(yī)療大數(shù)據(jù)概述此外，醫(yī)療大數(shù)據(jù)還可以按照數(shù)據(jù)來源，劃分為臨床大數(shù)據(jù)、健康大數(shù)據(jù)、生物大數(shù)據(jù)和醫(yī)院運(yùn)營大數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)描述和數(shù)據(jù)來源如表8-8所示。8.3.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)簡介醫(yī)療大數(shù)據(jù)概述表8-8醫(yī)療大數(shù)據(jù)類別及數(shù)據(jù)來源8.3.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)簡介醫(yī)療大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)除了大數(shù)據(jù)的“4V”特性以外，醫(yī)療大數(shù)據(jù)具有與醫(yī)療服務(wù)、生命健康相關(guān)聯(lián)的特性：（1）不完整特性：醫(yī)療大數(shù)據(jù)以病人個體為對象，通常由于個體的健康狀態(tài)變化、醫(yī)療手段多樣化等特點(diǎn)，幾乎無法全部收集、處理和分析全面反映任一疾病的醫(yī)療大數(shù)據(jù)。醫(yī)療大數(shù)據(jù)經(jīng)常存在偏差和殘缺，造成個體醫(yī)療和健康數(shù)據(jù)的不完整性，這也加劇了醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析、計算和挖掘的困難程度；（2）長期保存特性：醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)乎國民健康，不同疾病在同一個體上的數(shù)據(jù)結(jié)果不同。按照相關(guān)規(guī)定，門急診患者的醫(yī)療大數(shù)保存不少于15年，住院患者的大數(shù)據(jù)保存不少于30年，醫(yī)療影像、紅外和超聲等大數(shù)據(jù)將無限期保留。8.3.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)簡介醫(yī)療大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（3）時間序列特性：醫(yī)療大數(shù)據(jù)來自患者的治療過程，疾病一般包含發(fā)病、治療、康復(fù)等時間周期，且不同時間周期的癥狀、病情和用藥情況都不同，因此收集的大數(shù)據(jù)具有時間序列特性。另外，醫(yī)學(xué)檢查時的影像、紅外和超聲等均具有時間特性，如：磁共振功能成像、腦電圖、心電圖等。近年來，我國醫(yī)療衛(wèi)生信息化系統(tǒng)構(gòu)建得到了重視，不同信息平臺架構(gòu)、不同管理部門構(gòu)建了類目繁多的醫(yī)療信息管理系統(tǒng)。因此，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的存儲與分析面臨著多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的問題，需要從不同地點(diǎn)、不同系統(tǒng)、不同數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)源中進(jìn)行醫(yī)療大數(shù)據(jù)的合并與預(yù)處理，突破異構(gòu)信息、融合各級各類數(shù)據(jù)是應(yīng)用醫(yī)療大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。根據(jù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，首先，應(yīng)使用面向大數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)，解決醫(yī)療數(shù)據(jù)缺失的問題；其次，應(yīng)合理使用分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫以及分布式數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，長期存儲必要的珍貴醫(yī)療數(shù)據(jù)；最后，應(yīng)廣泛使用混合大數(shù)據(jù)分析平臺，既要面向患者歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建批處理任務(wù)，又要面向時間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建流處理任務(wù)，才能更好地支持多源異構(gòu)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的信息融合。8.3.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)簡介醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求隨著我國醫(yī)療健康信息管理系統(tǒng)的完善，國民健康對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的需求越來越急迫。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，到2021年底，全國60歲及以上老年人口達(dá)到2.67億人，占總?cè)丝诒壤?8.9%；預(yù)計到2035年，60歲及以上老年人口將突破4億，超過總?cè)丝诒壤咏?0%。人口老齡化日益凸顯，對醫(yī)療資源和服務(wù)的需求也越來越明顯。此外，我國慢性病群體龐大，根據(jù)我國衛(wèi)生健康委員會2021年底的數(shù)據(jù)顯示，有超過1.9億老年人患有慢性病。根據(jù)《國家計劃十三五期間居民慢性病監(jiān)測的報告》，全國2023年慢性病確診人數(shù)預(yù)計超過4.8億，占我國總?cè)丝诘?0.5%，慢性病對醫(yī)療資源的需求更為強(qiáng)烈。在這樣的背景下，基于大數(shù)據(jù)提升健康醫(yī)療服務(wù)整體水平、效率，成為了醫(yī)療大數(shù)據(jù)迫切的應(yīng)用需求，包括解決合理分配醫(yī)療資源、提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、緩解醫(yī)患關(guān)系等問題。此外，醫(yī)療信息不透明、不對稱等問題經(jīng)常造成過度醫(yī)療問題。8.3.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)簡介醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求例如，北京市藥監(jiān)局西城分局對五個街道的過期藥品回收統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，91.8%的家庭存在過期藥品、70.1%的家庭存在超過半年的余藥，其主要原因是醫(yī)療診斷中的過度用藥，導(dǎo)致大量的醫(yī)療資源浪費(fèi)。因此，醫(yī)療診斷過程中的信息亟需透明化，減少患者的醫(yī)療成本。此外，醫(yī)療作為服務(wù)行業(yè)，患者信息、醫(yī)生信息、診療方案、醫(yī)院信息等都屬于個人隱私，在未授權(quán)情況下應(yīng)該得到保護(hù)，因此醫(yī)療診斷信息透明化還存在隱私保護(hù)的安全問題。面對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，一般可采用匿名策略。為解決隱私保護(hù)問題，常用于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的匿名策略如下：8.3.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)簡介醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求（1）經(jīng)典匿名策略：針對靜態(tài)數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)表級別的保護(hù)力度，默認(rèn)所有數(shù)據(jù)重要性相同；（2）個性化匿名策略：對數(shù)據(jù)表中不同數(shù)據(jù)給予不同粒度的隱私保護(hù)；（3）面向應(yīng)用的匿名策略：通過對數(shù)據(jù)賦予不同的權(quán)重，衡量不同數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的重要性。綜上，醫(yī)療大數(shù)據(jù)在提升醫(yī)療服務(wù)效率和質(zhì)量、改變醫(yī)療模式、實(shí)現(xiàn)科學(xué)化控費(fèi)和精算管理等領(lǐng)域，都具有十分重要的意義和應(yīng)用價值。因此，發(fā)展醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用正當(dāng)時。近年來，在國家政策的支持下，多方資本投入到健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，進(jìn)一步加速了我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的發(fā)展。截止到2022年，在政策和資本的激勵下，中國醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用產(chǎn)品全面鋪開，如：健康管理、全科輔助決策、影像病理輔助診斷、醫(yī)療智能化等應(yīng)用領(lǐng)域。表8-9給出了醫(yī)療大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用場景。8.3.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)簡介醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求表8-9醫(yī)療大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用場景8.3.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)簡介醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求表8-9醫(yī)療大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用場景8.3.2臨床大數(shù)據(jù)應(yīng)用醫(yī)學(xué)在保護(hù)和加強(qiáng)人類健康、日常生活的疾病預(yù)防和治療中，占據(jù)著不可取代的重要地位。其中，臨床醫(yī)學(xué)作為醫(yī)學(xué)中的實(shí)踐活動，在醫(yī)學(xué)中的重要性更是不言而喻。臨床醫(yī)學(xué)是根據(jù)病人的臨床表現(xiàn)，從整體出發(fā)研究疾病的病因、發(fā)病機(jī)理和病理過程，從而設(shè)計相應(yīng)的診治方案，提升臨床治療水平，促進(jìn)人體健康的實(shí)踐醫(yī)學(xué)。在臨床上，通過對病人的預(yù)防與治療，最大程度上減弱疾病、健康病人的痛苦。臨床醫(yī)學(xué)經(jīng)過多年發(fā)展，在不同的醫(yī)院、醫(yī)療機(jī)構(gòu)中積累了大量的臨床大數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)在臨床醫(yī)學(xué)中也將發(fā)揮著重要作用，主要包括：8.3.2臨床大數(shù)據(jù)應(yīng)用臨床大數(shù)據(jù)在臨床醫(yī)學(xué)決策中的應(yīng)用如今，隨著醫(yī)療信息化的發(fā)展，電子病歷逐漸取代了傳統(tǒng)紙質(zhì)病歷，在臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集、存儲和分析提升了較大的便利性?；陔娮硬v中的海量大數(shù)據(jù)，可通過大數(shù)據(jù)的分析與挖掘技術(shù)，提升針對病人的臨床決策高效性。例如：當(dāng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)為病人開展手術(shù)前，病人的信息應(yīng)該完全記錄在電子病歷中。若臨床治療過程中發(fā)現(xiàn)患者的病情與手術(shù)無關(guān)，則主治醫(yī)生可以通過分析該患者的歷史大數(shù)據(jù)，對其既往病史和手術(shù)史進(jìn)行相關(guān)研究，從而判斷出該患者是否具有其他疾病因素，以及是否由于前序手術(shù)造成的損傷等。在電子病歷歷史大數(shù)據(jù)的支持下，主治醫(yī)生能夠詳細(xì)、全面掌握患者情況，針對實(shí)際情況，進(jìn)行有效的臨床醫(yī)學(xué)決策。8.3.2臨床大數(shù)據(jù)應(yīng)用臨床大數(shù)據(jù)在臨床醫(yī)學(xué)決策中的應(yīng)用大數(shù)據(jù)在患者臨床手術(shù)后期提升生活質(zhì)量中也有較大作用。實(shí)際上，針對每個患者采集的臨床醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)，工作人員都會確保每條數(shù)據(jù)記錄的準(zhǔn)確性，詳細(xì)整理整個臨床治療過程中的病例、輔助診療的病例影像、手術(shù)記錄等數(shù)據(jù)。此外，輪值醫(yī)生還會對患者進(jìn)行特定的隨機(jī)訪問，交流病情的相關(guān)內(nèi)容也將被記錄保存。當(dāng)患者在臨床手術(shù)中后期有任何不良反應(yīng)出現(xiàn)時，主治醫(yī)生能夠調(diào)取患者詳細(xì)的臨床資料，快速明確不良反應(yīng)出現(xiàn)的原因，通過臨床大數(shù)據(jù)能夠很大程度提升患者臨床后期的生存質(zhì)量?！景咐?-5】惡性腫瘤臨床醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)平臺。

惡性腫瘤又稱為癌癥，屬于臨床醫(yī)學(xué)中慢性病危害最大的疾病之一。近年來，癌癥已經(jīng)成為威脅中國居民健康額主要公共衛(wèi)生問題之一，國家癌癥中心統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，我國癌癥死亡占居民全部死因的28.3.91%，發(fā)病率和死亡率逐年上升。8.3.2臨床大數(shù)據(jù)應(yīng)用臨床大數(shù)據(jù)在臨床醫(yī)學(xué)決策中的應(yīng)用2022年2月，國家癌癥中心發(fā)布了2016年度全國癌癥統(tǒng)計數(shù)據(jù)，從全國682個癌癥監(jiān)測點(diǎn)中遴選487個高質(zhì)量監(jiān)測點(diǎn)，覆蓋人口高達(dá)8.3.8億人。該年度癌癥新發(fā)病例超過406.4萬人，新增癌癥死亡241.35萬人，即：我國每天都有1萬多人被確診為新發(fā)癌癥，平均每分鐘有7人被診斷出癌癥。下圖給出了2016年不同癌癥的人數(shù)分布。從圖中可以看出，男性癌癥患者人數(shù)高于女性癌癥患者，肺癌、結(jié)腸癌、胃癌、肝癌和乳腺癌是五大發(fā)病率最高的癌癥。因此，開展惡性腫瘤診療的研究，對提高早期癌癥發(fā)現(xiàn)率，提升癌癥治療有效性，具有十分重要的社會意義。8.3.2臨床大數(shù)據(jù)應(yīng)用臨床大數(shù)據(jù)在臨床醫(yī)學(xué)決策中的應(yīng)用不同癌癥比例在傳統(tǒng)癌癥科學(xué)研究模式中，由于各種現(xiàn)實(shí)條件的限制，癌癥疾病診療研究存在著種種不足。一方面，由于癌癥診療的臨床數(shù)據(jù)往往來自少數(shù)醫(yī)院的少量數(shù)據(jù)，獲取到的數(shù)據(jù)樣本是相對較小的數(shù)據(jù)集，并不具有代表性；另一方面，圖2016年我國癌癥發(fā)病人數(shù)及8.3.2臨床大數(shù)據(jù)應(yīng)用臨床大數(shù)據(jù)在臨床醫(yī)學(xué)決策中的應(yīng)用現(xiàn)有的癌癥大數(shù)據(jù)往往存在研究的預(yù)設(shè)性和意向性，無法有效支持創(chuàng)新的科學(xué)研究模式。因此，面向癌癥大數(shù)據(jù)，我們希望能夠從更多渠道、更多角度采集到癌癥臨床及基因數(shù)據(jù)，為科研人員提供大數(shù)據(jù)的分析基礎(chǔ)。利用大數(shù)據(jù)的分析和挖掘技術(shù)，針對癌癥治療開展多維度的研究，從而以臨床醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)推動癌癥新療法的研究。8.3.2臨床大數(shù)據(jù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)在臨床用藥中的應(yīng)用當(dāng)患者結(jié)束臨床治療后，還需要遵醫(yī)囑服用藥物，且該步驟是患者康復(fù)的重要步驟之一。實(shí)際上，針對不同患者的身體狀況，錯誤使用藥物極有可能引起不良反應(yīng)。這些不良反應(yīng)不但會限制藥物揮發(fā)作用，弱化治療效果，而且嚴(yán)重時將會危及患者生命，對患者造成更大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。因此，在對患者構(gòu)建臨床后期用藥方案時，相關(guān)主治醫(yī)生應(yīng)該首先調(diào)取患者臨床數(shù)據(jù)，通過臨床相關(guān)數(shù)據(jù)輔助指定用藥方案。同時，還能夠參考以往類似的臨床患者相關(guān)數(shù)據(jù)，從而提升臨床后期用藥方案的準(zhǔn)確性和高效性。此外，藥物重定向的大數(shù)據(jù)分析，也是臨床用藥的經(jīng)典應(yīng)用之一。藥物重定向是一種針對已經(jīng)投入臨床使用的藥物，發(fā)現(xiàn)其新的治療作用的研究方法。藥物在人體中的代謝機(jī)理較為復(fù)雜，很多已經(jīng)投入臨床使用的藥物，后續(xù)被發(fā)現(xiàn)對其他疾病也有良好的治療、緩解作用，該過程在早期只能依靠隨機(jī)偶然事件。8.3.2臨床大數(shù)據(jù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)在臨床用藥中的應(yīng)用近年來，隨著基因數(shù)據(jù)、藥物化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、小分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及臨床大數(shù)據(jù)的興起，研究人員逐漸擴(kuò)大了對藥物代謝的研究過程，從而構(gòu)建出藥物重定向系統(tǒng)化研究方法。在藥物研發(fā)的成功率低、成本逐漸提升的背景下，通過藥物重定向研發(fā)，能夠快速定向藥物在臨床中新的治療用途。8.3.2臨床大數(shù)據(jù)應(yīng)用臨床疾病輔助診斷分析應(yīng)用當(dāng)前，世界臨床醫(yī)療正處于醫(yī)療數(shù)據(jù)和醫(yī)療資訊飛速發(fā)展的年代。與腫瘤、癌癥相關(guān)的指南、藥物分析、治療方案等文獻(xiàn)、論文和醫(yī)學(xué)影像學(xué)數(shù)據(jù)包含了巨大的知識體量，更新速度非?？臁?015年，全球與癌癥治療相關(guān)的文獻(xiàn)超過4萬篇，若一個腫瘤科醫(yī)生閱讀完所有與癌癥治療相關(guān)的文獻(xiàn)，則每天需要花費(fèi)29小時不停閱讀，即實(shí)際情況無法完成海量醫(yī)療文獻(xiàn)的閱讀。因此，在臨床疾病治療中，腫瘤醫(yī)生需要一個便捷、高效且可靠的輔助工具。通過該工具快速處理文獻(xiàn)大數(shù)據(jù)，從中找到與當(dāng)前病例相似的治療過程，輔助進(jìn)行臨床疾病的診斷分析，作為最終診療方案的決策依據(jù)。因此，海量臨床研究的文獻(xiàn)大數(shù)據(jù)，還能夠應(yīng)用到臨床疾病輔助診斷分析中。8.3.3健康管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用隨著電子病歷、數(shù)字化診斷、可穿戴醫(yī)療設(shè)備的流行，平均每個人在一生中將會留下超過1PB（106GB）的健康管理大數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)量提供的信息約等于3億本書。因此，全球公民在醫(yī)療創(chuàng)新技術(shù)的飛速發(fā)展下，積累了海量的健康管理大數(shù)據(jù)。然而，當(dāng)前僅有20%的健康數(shù)據(jù)被開發(fā)、利用，余下的80%健康數(shù)據(jù)大部分為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，難以直接被開發(fā)、利用。在健康管理大數(shù)據(jù)中，應(yīng)用較為廣泛的包括健康體檢大數(shù)據(jù)、慢病管理大數(shù)據(jù)以及睡眠大數(shù)據(jù)等。與臨床醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)相比，這些健康管理大數(shù)據(jù)往往更具多樣化，應(yīng)用好這些大數(shù)據(jù)對于人們的健康管理將發(fā)揮重要作用。8.3.3健康管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用健康體檢大數(shù)據(jù)應(yīng)用隨著我國公民生活水平的提高，慢性病發(fā)病率高、亞健康問題凸顯、癌癥發(fā)病率持續(xù)攀升，提升了公民對于身體健康的自我意識，越來越多的公民定期接受健康體檢。數(shù)據(jù)統(tǒng)計表明，2016-2020年我國健康體檢人數(shù)在4.5億人上下浮動，整體呈現(xiàn)小幅度上升趨勢，復(fù)合增長率達(dá)到13%。我國體檢市場主要分為公立醫(yī)院和私立機(jī)構(gòu)兩大陣營，根據(jù)觀知海內(nèi)咨詢整理的數(shù)據(jù)，2021年我國公立醫(yī)院體檢市場份額占比超過七成，民營體檢機(jī)構(gòu)的市場份額不足21.5%。實(shí)際上，無論是公立醫(yī)院體檢還是民營體檢結(jié)構(gòu)，其信息化尚處于起步階段，在體檢數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)分析方法等方面還存在不足之處。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，資本開始入局健康體檢產(chǎn)業(yè)，健康服務(wù)業(yè)的發(fā)展進(jìn)入快車道，健康體檢大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)被提上日程。8.3.3健康管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用健康體檢大數(shù)據(jù)應(yīng)用【案例8-6】某健康研究院：健康體檢大數(shù)據(jù)云平臺?！敖】刁w檢大數(shù)據(jù)云平臺”項(xiàng)目由某健康集團(tuán)研究院牽頭、北京大學(xué)、中國人民解放軍總醫(yī)院、北京市體檢中心、四川大學(xué)華西醫(yī)院等單位聯(lián)合承擔(dān)。該項(xiàng)目旨在保證各類健康體檢數(shù)據(jù)安全和個人隱私的前提下，利用體檢平臺優(yōu)勢，聯(lián)合政府、醫(yī)院及高校科研機(jī)構(gòu)，采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)分析方法，構(gòu)建健康體檢大數(shù)據(jù)云平臺，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互、共享、應(yīng)用和轉(zhuǎn)化，推動體檢產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。該平臺主要完成如下的功能：（1）研究健康體檢大數(shù)據(jù)集成與融合的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用、隱私保護(hù)機(jī)制設(shè)計、標(biāo)準(zhǔn)信息模型以及基于openEHR標(biāo)準(zhǔn)健康體檢數(shù)據(jù)庫接口；（2）構(gòu)建覆蓋全生命周期的健康體檢/組學(xué)大數(shù)據(jù)集成、關(guān)聯(lián)、整合、存儲、質(zhì)量控制、共享和分析的標(biāo)準(zhǔn)化體系以及全過程的數(shù)據(jù)安全技術(shù)體系；（3）建立個性化、智能化、跨機(jī)構(gòu)互聯(lián)互通的健康體檢信息系統(tǒng)；8.3.3健康管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用健康體檢大數(shù)據(jù)應(yīng)用（4）匯集700多家體檢機(jī)構(gòu)的體檢大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、清洗、管理功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匯交、共享、應(yīng)用和轉(zhuǎn)化；（5）發(fā)布中國城市成年人群健康體檢畫像、全國流行地圖，并基于體檢數(shù)據(jù)和多組學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建腫瘤和腦梗預(yù)測模型。8.3.3健康管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用慢性病管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用近年來，我國慢性病的增速較快，居民健康受到嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。國家衛(wèi)生健康委員會2019年7月31日提供的數(shù)據(jù)顯示，我國現(xiàn)有超過1.8億老人患有慢性病，其中患有一種及以上慢性病的老年人占比高達(dá)75%，以慢性病為主的健康問題是影響老年人群生命質(zhì)量的重要因素。慢性病的危害主要是造成腦、心、腎、肝等重要臟器的損害，容易形成患者的傷殘，影響生活質(zhì)量。此外，慢性病的療程較長，醫(yī)療費(fèi)用極其昂貴，極大地增加了社會和家庭經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。大數(shù)據(jù)在慢性病管理中的應(yīng)用，側(cè)重點(diǎn)在于慢性病的連續(xù)監(jiān)測和風(fēng)險評估。根據(jù)不同慢性病患者的情況給予精準(zhǔn)的建議和指導(dǎo)，與主治醫(yī)生進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，能夠提升慢性病監(jiān)控和防治方案。8.3.3健康管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用睡眠大數(shù)據(jù)應(yīng)用人的一生超過1/3時間在睡眠中度過，睡眠是人類不可或缺的生命活動之一。睡眠與覺醒功能之間存在密切聯(lián)系，睡眠紊亂與多種慢性病的發(fā)生息息相關(guān)，如：糖尿病、心血管疾病以及癌癥等，失眠人群患有各類內(nèi)科疾病的發(fā)生率顯著高于非失眠患者。睡眠障礙問題與心理健康和精神類疾病密不可分，尤其是焦慮障礙、抑郁癥患者，同時在睡眠障礙中具有較高的共同發(fā)病率。2017年《中國失眠診斷和治療指南》中的數(shù)據(jù)顯示，約有70%~80%的精神障礙患者均有失眠癥狀的報告，大約50%的失眠患者同時患有另一種精神障礙疾病。睡眠障礙與心理和精神疾病之間具有互為因果的強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。睡眠醫(yī)學(xué)中常用的治療手段包含兩類，一類是睡眠相關(guān)評估表，通過問卷的形式獲取睡眠相關(guān)數(shù)據(jù)；另一類則是客觀方法，包括多導(dǎo)睡眠圖、便攜式睡眠記錄儀、睡眠體動記錄儀等。其中，可穿戴式的睡眠質(zhì)量記錄設(shè)備近年來成為了熱點(diǎn)。8.3.3健康管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用睡眠大數(shù)據(jù)應(yīng)用例如，某科技公司在2020年發(fā)布睡眠大數(shù)據(jù)人工智能引擎SomnusCare，該設(shè)備對睡眠數(shù)據(jù)監(jiān)測精度超過80%，對于超過25分鐘的午睡數(shù)據(jù)監(jiān)測精度幾乎達(dá)到100%。基于該設(shè)備，該公司于2021年發(fā)布世界睡眠白皮書。根據(jù)睡眠大數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，2021年全球平均每人每天睡眠時長7小時9分，相比于2020年減少了2分鐘；男性睡眠時長低于女性，90后人群睡眠時間最長，70后人群前夜睡眠時長最少。未來，經(jīng)過主觀的醫(yī)學(xué)問卷調(diào)查，搭配客觀的可穿戴設(shè)備大數(shù)據(jù)，睡眠大數(shù)據(jù)將在多種慢性病、精神類疾病中取得不錯的應(yīng)用。8.3.4基因檢測大數(shù)據(jù)應(yīng)用基因檢測是指對人類的DNA、RNA、蛋白質(zhì)及代謝物進(jìn)行分析，用于診斷、預(yù)測和預(yù)防遺傳性疾病，指導(dǎo)疾病治療方案的選擇，以及作為評估個人體質(zhì)或特質(zhì)的依據(jù)。當(dāng)前，基因檢測技術(shù)主要包含四個類別，分別是PCR技術(shù)、基因測序技術(shù)、FISH技術(shù)和基因芯片技術(shù)其中，基于基因大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，測序技術(shù)成為了最為主流的基因檢測技術(shù)?；驒z測行業(yè)的發(fā)展由大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)驅(qū)動，其中的利好政策環(huán)境成為了基因檢測智能化發(fā)展的重要推手。基因檢測大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將在各個領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響：8.3.4基因檢測大數(shù)據(jù)應(yīng)用基因編輯在基因大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，基因編輯技術(shù)能夠改變個體的DNA，涉及在某個點(diǎn)位切割DNA并添加、移除或替換該DNA。基因編輯技術(shù)使活體藥物成為可能，活體藥物由有機(jī)體構(gòu)建而成，通過人類免疫系統(tǒng)更好地對抗疾病。8.3.4基因檢測大數(shù)據(jù)應(yīng)用癌癥檢測在基因組測序和液體活檢基礎(chǔ)上，多癌癥篩查能夠更好地降低癌癥死亡率?；趩未窝簷z測，通過合成生物學(xué)及早發(fā)現(xiàn)多種類型的癌癥，極大地降低癌癥篩查成本。未來，癌癥的治療模式將轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)防模式，對于醫(yī)療保健產(chǎn)生了革命性改變。基于基因檢測大數(shù)據(jù)，研究人員構(gòu)建了現(xiàn)代形式的DNA“長讀長”測序方法。通過該方法，研究人員能夠更快、更經(jīng)濟(jì)地識別基因序列。8.3.4基因檢測大數(shù)據(jù)應(yīng)用農(nóng)業(yè)生物學(xué)基因檢測技術(shù)帶來的基因組革命，將在農(nóng)業(yè)生物學(xué)領(lǐng)域取得進(jìn)展。研究人員利用基因檢測大數(shù)據(jù)尋找降低農(nóng)作物成本、改善植物育種提高產(chǎn)量的方法?！景咐?-6】某基因檢測公司：腫瘤基因檢測服務(wù)。

某基因檢測公司是專門從事生命科學(xué)的科技前沿機(jī)構(gòu)，自1999年成立以來，先后完成了國際人類基因組計劃“中國部分”、國際人類單體型圖譜計劃和亞洲人基因組圖譜等基因組研究工作。目前，華大基因已經(jīng)成立了生育健康中心和臨床及醫(yī)學(xué)健康中心，進(jìn)一步促進(jìn)基因組學(xué)研究成果向人類健康服務(wù)、環(huán)境應(yīng)用和生物育種等多個方面轉(zhuǎn)化。在眾多基因遺傳類疾病中，惡性腫瘤成為了威脅中國人群健康的主要公共衛(wèi)生問題之一。癌癥預(yù)防包含三個層級，一是病因預(yù)防，遠(yuǎn)離致癌危險因素；二是對癌癥早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療；三是臨床癌癥康復(fù)治療，改善患者預(yù)后生活質(zhì)量。伴隨著生物技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，通過個體基因檢測早發(fā)現(xiàn)腫瘤基因，避免惡性腫瘤的蔓延，成為了基于基因檢測預(yù)防和治療疾病的主要手段。8.3.4基因檢測大數(shù)據(jù)應(yīng)用農(nóng)業(yè)生物學(xué)2020年5月，在“全景測序，防癌控癌——腫瘤技術(shù)成果研討與發(fā)布會”上，該基因檢測公司發(fā)布了三款腫瘤基因檢測技術(shù)：（1）新型肝癌早檢技術(shù)：通過高深度測序檢測血液中DNA攜帶的與肝癌相關(guān)的甲基化變異，捕捉腫瘤組織釋放的痕量信號，提示患者肝癌風(fēng)險，為早期肝癌診斷提供依據(jù)。（2）基因組瘢痕評估：基于中國人群遺傳多態(tài)性特征，自主開發(fā)了同源重組缺陷檢測技術(shù)，構(gòu)建覆蓋全基因組的瘢痕評估技術(shù)，助力相關(guān)腫瘤精準(zhǔn)維持治療，即在腫瘤緩解或穩(wěn)定時繼續(xù)采用化療維持，預(yù)防腫瘤的復(fù)發(fā)和轉(zhuǎn)移。（3）實(shí)體瘤定制化監(jiān)測技術(shù)：研發(fā)了針對實(shí)體瘤患者的定制化檢測技術(shù)，命名為Signatera。該技術(shù)能夠檢測血漿中低于0.1%的ctDNA變異，具有99%以上的臨床特異性和靈敏性，在腫瘤復(fù)發(fā)和疾病進(jìn)展中做到了更早、更精準(zhǔn)的預(yù)測。8.3.4基因檢測大數(shù)據(jù)應(yīng)用農(nóng)業(yè)生物學(xué)實(shí)際上，腫瘤基因檢測技術(shù)離不開基因大數(shù)據(jù)的沉淀，該企業(yè)堅(jiān)持在腫瘤基礎(chǔ)科研和臨床應(yīng)用方面不斷探索，從積累的海量腫瘤基因大數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)發(fā)力，構(gòu)建了應(yīng)對腫瘤的早期診斷、用藥指導(dǎo)、復(fù)發(fā)監(jiān)測以及助力腫瘤的全景防控體系。047.4

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用8.4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)簡介工業(yè)大數(shù)據(jù)概述工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到研發(fā)、工藝、制造、交付、運(yùn)維和回收等產(chǎn)品生命周期各個環(huán)節(jié)記錄的大數(shù)據(jù)總稱。工業(yè)大數(shù)據(jù)作為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級的關(guān)鍵技術(shù)，受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。工業(yè)大數(shù)據(jù)的研究涵蓋如下三個方面：（1）工業(yè)大數(shù)據(jù)來源：隨著工業(yè)信息化建設(shè)和物聯(lián)網(wǎng)的興起，工業(yè)大數(shù)據(jù)主要源于兩個方面：企業(yè)信息化數(shù)據(jù)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。其中，與互聯(lián)網(wǎng)相比，工業(yè)信息化起步較晚，但是由于工業(yè)生成、制造和銷售過程的環(huán)節(jié)眾多，因此囤積了海量的工業(yè)大數(shù)據(jù)。此外，以傳感器為主體的物聯(lián)網(wǎng)如今也逐漸被應(yīng)用至工業(yè)生產(chǎn)，在生產(chǎn)、制造環(huán)節(jié)產(chǎn)生海量流式大數(shù)據(jù)，可用于生產(chǎn)和制造環(huán)節(jié)的質(zhì)量把控、設(shè)備健康管理和故障診斷等。8.4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)簡介工業(yè)大數(shù)據(jù)概述（2）工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)：工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)旨在將大數(shù)據(jù)存儲與管理、分析與計算技術(shù)，應(yīng)用至工業(yè)場景并從海量工業(yè)大數(shù)據(jù)中挖掘有意義的信息和知識。實(shí)際上，針對工業(yè)大數(shù)據(jù)的挖掘，將面向全新的任務(wù)和全新的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，需要對傳統(tǒng)方法做出調(diào)整和改進(jìn)。（3）工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用：工業(yè)大數(shù)據(jù)是支撐工業(yè)制造全方面發(fā)展的重要工具。目前，工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)被應(yīng)用至從業(yè)務(wù)探索、到產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、管理到銷售等多個環(huán)節(jié)。表8-10給出了工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用場景及其應(yīng)用實(shí)例。下面，給出三種常見的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例：8.4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)簡介工業(yè)大數(shù)據(jù)概述表8-10工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用場景8.4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)簡介工業(yè)大數(shù)據(jù)概述（1）設(shè)備故障診斷與健康管理，保障工業(yè)設(shè)備可靠性：工業(yè)生產(chǎn)過程中的設(shè)備往往超負(fù)荷運(yùn)作，一旦出現(xiàn)設(shè)備故障將會造成產(chǎn)線停滯，導(dǎo)致螺旋式上升的經(jīng)濟(jì)損失。傳統(tǒng)企業(yè)一般采用發(fā)生故障后解決問題的思路，在工業(yè)大數(shù)據(jù)的洞察下，能夠提前判斷設(shè)備發(fā)生故障，將被動的故障診斷轉(zhuǎn)化為主動預(yù)測，管理設(shè)備運(yùn)營過程中的健康。（2）生產(chǎn)質(zhì)量分析，提高企業(yè)的生產(chǎn)良率：對工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測，一方面能夠保證企業(yè)提供合格產(chǎn)品，另一方面能夠反映出的生產(chǎn)過程的疏漏。針對工藝參數(shù)的控制情況，能夠在生產(chǎn)中預(yù)測產(chǎn)品的質(zhì)量，保證生產(chǎn)線處于最佳狀態(tài)；（3）工業(yè)產(chǎn)品需求預(yù)測，制定精準(zhǔn)營銷方案：工業(yè)產(chǎn)品數(shù)量的需求能夠指導(dǎo)產(chǎn)品生產(chǎn)過程，良好的需求預(yù)測結(jié)果能夠制定更為精準(zhǔn)的營銷方案?；诋a(chǎn)品數(shù)量需求的預(yù)測結(jié)果，不僅能夠指導(dǎo)設(shè)計精準(zhǔn)的營銷方案，還能夠基于生產(chǎn)線的運(yùn)行狀態(tài)，減少不必要的開銷。8.4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)簡介工業(yè)大數(shù)據(jù)的新特性除了大數(shù)據(jù)的“4V”特性以外，工業(yè)大數(shù)據(jù)的新特性為快速性、準(zhǔn)確性、強(qiáng)關(guān)聯(lián)性和閉環(huán)性。其中，快速性指工業(yè)生產(chǎn)、制造過程中由傳感器獲取的大數(shù)據(jù)通常為毫秒級的流數(shù)據(jù)，需要快速、實(shí)時地響應(yīng)；準(zhǔn)確性指由于工業(yè)生產(chǎn)、制造較高的成本，對工業(yè)大數(shù)據(jù)和分析結(jié)果的準(zhǔn)確程度要求更高，不但需要挖掘結(jié)果通常還需要分析因果關(guān)系；強(qiáng)關(guān)聯(lián)性指工業(yè)生產(chǎn)、制造包含多個環(huán)節(jié)，且每個環(huán)節(jié)包含多個工序，整個流程中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的前后關(guān)聯(lián)關(guān)系，在數(shù)據(jù)挖掘中起重要作用；閉環(huán)性指工業(yè)生產(chǎn)、制造過程通常是循環(huán)往復(fù)的閉環(huán)過程，在整個生命周期中，需要同時進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理、分析、控制和反饋，并持續(xù)調(diào)整優(yōu)化存儲和計算策略。8.4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)簡介數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)倉庫并不豐富工業(yè)大數(shù)據(jù)通常面向傳統(tǒng)行業(yè)，大數(shù)據(jù)的構(gòu)建起步較晚，數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)倉庫并不豐富。雖然依賴批量傳感器構(gòu)建的物聯(lián)網(wǎng)體系，在短期內(nèi)積攢了海量的工業(yè)大數(shù)據(jù)，但是其中有價值的數(shù)據(jù)卻十分稀缺。一方面，工業(yè)生產(chǎn)、制造中的設(shè)備一般穩(wěn)定、耐用，極端的異常工況難以捕捉，有分析意義的樣本相對短缺。此外，異常工況轉(zhuǎn)瞬即逝，通常需要利用高頻傳感器捕捉，才能夠在精密時間節(jié)點(diǎn)分析異常原因。另一方面，工業(yè)生產(chǎn)、制造的工序相對復(fù)雜，僅僅采用每個工序的大數(shù)據(jù)無法恢復(fù)工業(yè)生產(chǎn)、制造的全貌，工序間的有效關(guān)聯(lián)難以實(shí)現(xiàn)。此外，由于不同工序的異同點(diǎn)，將會導(dǎo)致數(shù)據(jù)維度的變化，數(shù)據(jù)維度不完整和序列間斷也是造成樣本不豐富的另一個因素。8.4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)簡介具有豐富的專家先驗(yàn)知識工業(yè)生產(chǎn)、制造是強(qiáng)機(jī)理、知識密集型過程，其中的傳感器設(shè)置、數(shù)據(jù)采集往往都伴隨著豐富的專家先驗(yàn)知識。工業(yè)大數(shù)據(jù)表達(dá)的是經(jīng)由專家精心設(shè)計的工業(yè)生產(chǎn)、制造過程的部分表征，對不同維度的數(shù)據(jù)分析提出了更高的要求。因此，針對工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的各個環(huán)節(jié)，通常需要借助于大量行業(yè)先驗(yàn)知識，例如：數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型優(yōu)化、數(shù)據(jù)篩選和特征選擇等環(huán)節(jié)。研究者要將豐富的專家先驗(yàn)知識有機(jī)的融合進(jìn)大數(shù)據(jù)分析、計算和挖掘中，創(chuàng)造更高的工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。表8-11給出了工業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的對比信息。8.4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)簡介具有豐富的專家先驗(yàn)知識表8-11工業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對比8.4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)簡介工業(yè)大數(shù)據(jù)的架構(gòu)為了實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，依托于云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，工業(yè)大數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)包含4個層次：（1）數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)采集包含企業(yè)信息化數(shù)據(jù)采集和工業(yè)生產(chǎn)、制造過程數(shù)據(jù)采集。其中，企業(yè)信息化數(shù)據(jù)采集與經(jīng)典大數(shù)據(jù)相同，工業(yè)生產(chǎn)、制造過程通常采用各類傳感器采集數(shù)據(jù)，其設(shè)計過程依賴專家的先驗(yàn)知識，采集后的數(shù)據(jù)通過以太網(wǎng)傳輸至服務(wù)器。通常來講，各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集具有不同的特點(diǎn)，因此采集到的大數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)特點(diǎn)；（2）數(shù)據(jù)存儲：工業(yè)大數(shù)據(jù)的存儲依靠分布式存儲技術(shù)，既可使用在云平臺上構(gòu)建存儲集群，也可由企業(yè)構(gòu)建基于Hadoop的分布式存儲集群。同時，構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)倉庫用于存儲歷史工業(yè)大數(shù)據(jù)；8.4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)簡介工業(yè)大數(shù)據(jù)的架構(gòu)（3）數(shù)據(jù)分析：工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析依靠分布式大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，除了基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)并行分析引擎和可視化工具外，還須支持大數(shù)據(jù)挖掘的算法和模型庫；（4）數(shù)據(jù)應(yīng)用：工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用是整個技術(shù)架構(gòu)中的最終環(huán)節(jié)，利用從工業(yè)大數(shù)據(jù)中分析和挖掘出的知識，應(yīng)用于實(shí)際工業(yè)生成、制造和銷售環(huán)節(jié)的優(yōu)化。8.4.2設(shè)備故障診斷與健康管理工業(yè)設(shè)備是工業(yè)生產(chǎn)中最重要的工具，在工業(yè)生產(chǎn)、制造過程中，設(shè)備的可靠性、利用率和效率是重點(diǎn)關(guān)注內(nèi)容。現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)面向自動化、連續(xù)化和集成化發(fā)展，對生產(chǎn)過程中的設(shè)備可靠性提出了更高的要求。工業(yè)生產(chǎn)中的設(shè)備通常是大型精密儀器，設(shè)備故障具有多樣性、不確定性、多源性和傳播性，對故障診斷和健康管理提出了更高的要求。設(shè)備故障診斷與健康管理（PHM）是一門新興、多學(xué)科交叉的綜合研究領(lǐng)域，主要針對服役的大型工業(yè)設(shè)備，通過工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析、計算和挖掘，構(gòu)建設(shè)備壽命退化模型，進(jìn)行可靠的設(shè)備動態(tài)評估和實(shí)時故障預(yù)警，實(shí)現(xiàn)科學(xué)有效的健康管理策略。實(shí)際上，設(shè)備在復(fù)雜的多工序生產(chǎn)、制造中將會出現(xiàn)各種問題，一般包含兩類問題：8.4.2設(shè)備故障診斷與健康管理（1）可見問題：設(shè)備生產(chǎn)的產(chǎn)品出現(xiàn)缺陷、設(shè)備加工失效、設(shè)備的效率降低以及設(shè)備運(yùn)行中出現(xiàn)安全問題等；（2）不可見問題：設(shè)備的性能下降、設(shè)備壽命出現(xiàn)衰減、零部件有磨損現(xiàn)象以及設(shè)備運(yùn)行的風(fēng)險上升等。一般情況下，可見問題實(shí)際上在