【導讀】安全、社會穩(wěn)定、經(jīng)濟發(fā)展和民生幸福等諸多方面。對于中國而言，在經(jīng)。級、社會穩(wěn)定、環(huán)境保護、醫(yī)療健康和食品安全等方面的挑戰(zhàn)。索，推動產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新、經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和民生建設?，F(xiàn)出大數(shù)據(jù)的真正內(nèi)涵，并對我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提出相應的建議。場規(guī)模年增長率達40%，在2017年將達530億美元。理，其中收錄了近300余家國內(nèi)大數(shù)據(jù)企業(yè)和應用。挖掘的基礎上對外提供服務；垂直領域內(nèi)的數(shù)據(jù)鏈條在孕育和發(fā)展，但是在所有純數(shù)據(jù)源企業(yè)或平臺，的海量數(shù)據(jù)未能與廣大傳統(tǒng)行業(yè)的需求形成對接。全社會的數(shù)據(jù)獲取成本并起到顯著的社會示范效應。數(shù)據(jù)銀行和眾包平臺等產(chǎn)業(yè)模式的創(chuàng)新。

　　

【正文】 物流成 本 。 其中物流 要素 的組合優(yōu)化必須以全面的數(shù)據(jù)采集 、 整合和分析為基礎 ， 其最基 礎 的 數(shù)據(jù)源 就 是交通 領 域的數(shù) 據(jù) 。 此外 ， 物流業(yè) 和 大型電 商 的倉儲 配送， 以及以 Uber 為代表的出租車市場的顛覆者，也都引入了大數(shù)據(jù)的特 性。 當 前，大數(shù)據(jù)在交通和物流領域的典型應用案例有： ? UPS 基于超過 46000 貨車上的傳感器數(shù)據(jù)來規(guī)劃運輸線路。數(shù)據(jù) 包括速 度 、方向 、 剎車等 。 同時基 于 在線地 圖 數(shù)據(jù)， 實 時規(guī)劃 每 輛車的取貨和送貨 。 2020 年，減少了 8500 萬英里的行車路程， 從而節(jié)省了 840 萬加侖的燃料 。 早在 2020 年 ， UPS 就利用這種基 于大數(shù)據(jù)的預測性分析系統(tǒng)來檢測全美 60000 輛車的實時車況， 以便及時地進行主 動 修理。 ? 法國電信公司 Orange 承 建 了一個法國高速公路數(shù)據(jù)監(jiān)測項目 ， 每 天 產(chǎn)生 500 萬條記錄，對這些記錄進 行 大數(shù)據(jù) 分 析，為行駛于高 速公路上的車輛提供準確及時的信息，有效提高道路通暢率。 ? 航班延誤時間的分析系 統(tǒng) （ ） ， 由民間程序員基于美 國交通 部 開放的 全 美航班 起 飛、到 達 、延誤 數(shù) 據(jù)而 開 發(fā) ，向全 美 國社會免費開放使用，成為很多人乘機、候機的參考信息。 ? 亞馬遜 嘗 試名為 “ 預判發(fā) 貨 ” 的服 務 。 根據(jù) 訂 單、搜 索 記錄、 愿 望清單 、 購物車 、 鼠標在 某 件商品 上 的懸留 時 間等數(shù) 據(jù) ， 預判用 戶消費 行 為，在 用 戶下單 之 前就將 商 品發(fā)貨 出 庫 ， 以 此 提升配送 的速度。 ? Uber 根 據(jù)用戶 需 求的波 動 開發(fā)溢 價 算法， 動 態(tài)調(diào)整 出 租車價 格， 緩解特定時段的打車供需矛盾。 醫(yī)療健康 醫(yī)療行業(yè)正處于重要轉(zhuǎn)折點。據(jù)麥肯錫預測 ， 2050 年 60 歲以上 老齡人口將占全球人口比例的 20%， 當前醫(yī)療費用在全球 GDP 中 的 占 比逐漸升高 ， 醫(yī)療服務市場規(guī)模的增長以及日益強烈的個性化醫(yī) 療 服 務需求 ，使得醫(yī)療健康行業(yè)必須朝著更加精細化和科學化的方向發(fā)展， 在提供個性化服務 、 支持臨床決 策 、 識 別醫(yī)療服務相關的欺 詐 行 為 以 及分析并應對各類新型疾病等方面 ， 都需要以數(shù)據(jù)分析為基礎 。 據(jù)預 測 ， 大數(shù)據(jù)的應用 ， 能夠為全球每人每年帶來 1000 美元的費用削減。 醫(yī)藥行 業(yè) 是數(shù)據(jù) 密 集的行 業(yè) ，包括 藥 企研發(fā) 、 科研進 展 、醫(yī)生 診 療記錄 、 患者病歷 、 檢測和用藥記錄 、 患者身體狀況和保險賠償 記 錄 等各類數(shù)據(jù)都被持續(xù)地記錄和存儲 ， 作為技術研發(fā) 、 業(yè)務決策和 服 務 交付的基礎。當前 ， 醫(yī)療健康數(shù)據(jù)呈現(xiàn)下列主要特征： ? 來源廣 泛 。 包括 制 藥業(yè)、 臨 床 治療 信 息、醫(yī) 療 費 用 、 病 患體征及 日常生活記錄等。 ?規(guī)模膨 脹 。 由于 傳 感 器 、 影 像 、 病 檢 、設備 和 基因數(shù)據(jù)的迅速增 長 ，據(jù)麥肯錫分析 ， 2020 年醫(yī)療數(shù)據(jù)將增長到 35ZB， 相當于 2020 年的 44 倍。 ? 類型多 樣 。醫(yī)療 健 康數(shù)據(jù) 即 包含結(jié) 構(gòu) 化的病 患 檔案， 又 包括大 量 口述或手寫數(shù)據(jù)、圖片和影像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 ? 實時分 析 。 比如 ， 在治療 過 程中， 需 要實時 整 合、處 理 和分析 不 斷流入的各類最新信息。 海量醫(yī) 療 數(shù)據(jù)的 積 累，開 辟 了大數(shù) 據(jù) 在疫情 監(jiān) 測、疾 病 防控、 臨 床研究 、 醫(yī)療診斷 、 資源調(diào) 度 和遠程醫(yī)療顧問等方面廣闊的應用空間， 而實時 分 析和圖 像 分析一 類 的技術 需 求則進 一 步提升 了 大 數(shù)據(jù) 進 入 醫(yī)療健康行業(yè)的必要性 。 可見 ， 大數(shù)據(jù)的引入已成為醫(yī)療健康行 業(yè) 進 一步發(fā)展的必要條 件 和助推器。據(jù)麥肯錫 2020 年測算，大數(shù)據(jù) 將 給 醫(yī)療健康 產(chǎn) 業(yè) 帶 來 3330 億美金的增 值 。當前，大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領 域 的主要應用場景 包 括： ? 醫(yī)療數(shù) 據(jù) 的結(jié)構(gòu) 化 。全 球 醫(yī) 療數(shù)據(jù) 僅 有五分 之 一為適 于 計算機 處 理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ， 其余五分之四為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ， 包括手寫病歷、 各類文檔、音視頻文件等， 其 增長速度是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的 15 倍。 ? 優(yōu)化運 營 。醫(yī)療 機 構(gòu)通過 對 醫(yī) 療 檔 案 數(shù) 據(jù) 的 轉(zhuǎn) 化、整 合 、 統(tǒng)計和 分析，實現(xiàn)對管理和監(jiān)管等環(huán)節(jié)的優(yōu) 化 。 ? 新藥研 制 。通過 大 數(shù)據(jù)技 術 ， 加大 臨 床數(shù)據(jù) 采 集力度 ， 運 用 基因 序列分 析 等先進 技 術 ，提 升 疾病發(fā)現(xiàn)和新藥 研 發(fā) 的效 率 。通過對 產(chǎn)品上 市 后用藥 人 群分析 ， 檢測其 療 效和副 作 用，從 而 達到提 高 研發(fā)成功率的目的。 ? 個性化 醫(yī) 療 。在 患 者就診 時 實時整 合 其體征 數(shù) 據(jù)、臨 床 記 錄 和日 常生活信息，提供具有針對性的高效醫(yī)療服務。 當前，醫(yī)療和健康行業(yè)的典型大數(shù)據(jù)企業(yè)有： ? Health Fidelity、 Explorys、 PracticeFusion、 athenahealth Inc. 和 Humedica 等 ， 采用自然語言處理技術實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到結(jié)構(gòu) 化 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化。 ? Flatiron 被稱為 “ 癌癥治療的基礎設施 ” ，通過對臨床數(shù)據(jù)收集 整理方 法 的創(chuàng)新 ， 為醫(yī)生 提 供全面 而 詳盡的 數(shù) 據(jù)，從 而 在整體上 加速征服疾病的進 度 。 ? Foundation Medicine 采集 和 分 析 患 者 基因組 數(shù) 據(jù) ， 通 過特定 算 法進行突變分析和解讀 ， 以臨床建議形式輔助醫(yī)生設定治療方案。 ? 記錄患者的行為和位置移動，幫助護士遠程監(jiān)控諸如 糖尿病等類患者的實時情況 ， 以便提醒其停止不利于治療的行為。 ? 美國北卡羅來納醫(yī)療體系 （ Carolinas HealthCare System）采集 200 多 萬 客戶的 消 費數(shù)據(jù) ， 識別其 中 高風險 的 患者， 比 如經(jīng)常 購 買酒精飲料的人可能有抑郁癥隱 患 等。 ? DNAnexus 公 司為醫(yī) 療 行業(yè)客 戶 提 供 DNA 數(shù) 據(jù)的 管 理和分 析 平 臺 。 ? Bina Technology、 23andMe 以 及 Spiral Geics 則專注于基因 測序技術本身的研究。 ? 羅 氏 制 藥 收 購 基 因 測 序公 司 Signature Diagnostics， 加 速靶 向 藥物的開發(fā)。 ? IBM 基于超級計算機 Watson， 與 WellPoint 合作進行惡性腫瘤的 臨床診斷，與 BlueCross 合作進行醫(yī)保數(shù)據(jù)分析，與 Sloan 癌癥 中心合作進行癌癥研究。 金融 金融業(yè) 在 信息技 術 和人才等方面相 較 其他產(chǎn) 業(yè) 具有明 顯 的優(yōu) 勢 ， 在開展業(yè)務的過程中積累了海量的高價值數(shù)據(jù) ， 不 但屬于數(shù)據(jù)密 集 型 的行業(yè) ， 而且具有巨大的數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)潛力 。 比如 ， 據(jù)波士頓咨 詢 （ BCG） 統(tǒng)計，銀行業(yè)每 100 萬美元收 入 所 產(chǎn) 生和使用的數(shù)據(jù)大概是 820GB， 遠多于其它行業(yè) 。 相應地 ， 數(shù)據(jù)分析在金融領域的運用歷史悠久 ， 比 如經(jīng)濟 學 家很早 就 利用計 量 經(jīng)濟學 知 識和金 融 市場數(shù) 據(jù) 建 模預 測 金 融市場產(chǎn)品收益同風險波動的關系。 由于數(shù)據(jù)種類和規(guī)模的增長以及相關技術的發(fā)展 ， 大數(shù) 據(jù) 在銀行、 保險公司和券商等金融機構(gòu) 的 應用逐漸深入和拓寬 ， 被全面運用 于 客 戶畫像、精準營銷、風險管控、運營優(yōu)化和市場預測等方面。 圖 .金融大 數(shù) 據(jù)應用 場 景 客戶 畫 像 ?？?戶畫 像主要 包 括對 用戶 的 基 礎信 息、 社交 數(shù) 據(jù) 、 興 趣 愛好 、 生活習慣 、 消費習慣等 、 風險偏 好 等進行分析 ， 以及 對企業(yè) 用戶的生產(chǎn) 、 運營 、 財務和 銷 售等情況進行分 析 。 為了更全面的 了 解 客戶 ， 除了自身業(yè)務所采集到的數(shù) 據(jù)之 外 ， 需 要 整合更多的外部 數(shù)據(jù) ， 比如客戶在社交媒體上的行為數(shù)據(jù) 、 客戶在電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù) 、 企 業(yè)客戶的產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù) 等 。 精準 營 銷 。在 運用 大數(shù) 據(jù)理 念 和 技術 對客 戶全 面畫 像之 后 ， 可 以 通過多種創(chuàng)新提升營銷的精度和準 度 ： （ 1） 實 時營銷。獲取用 戶 的當前 狀 況來提 升 營銷活 動 的時效 性 ， 比如根 據(jù) 客戶當 前 的地點 、 最近 的 消 費記錄 和 其他信 息 （工作 變化、 遷移等）來推送具有針對性的產(chǎn)品或服務； （ 2） 個性化推薦 。 根 據(jù) 客戶的年齡 、 資產(chǎn)規(guī)模 、 理財偏好 等 進行 產(chǎn)品或服務的推薦 ， 挖掘出用戶潛在的金融服 務 需求； （ 3） 客 戶 挽留 。 根據(jù)用戶近期的動態(tài)構(gòu) 建 流失預警模型 ， 對高流 失概率的客戶提供相應的優(yōu)惠或個性服 務 。 風 險 管 控 。包括中小企業(yè)貸款風險的評估和欺詐識別 等 ： （ 1） 中小企業(yè)貸款風險評估 。 銀行可通過企業(yè)的產(chǎn) 、 流通 、 銷售、 財務等相關信息結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘方法進行貸款風險分析 ， 量化企 業(yè) 的 信用額度，更有效的開展中小企業(yè)貸款。 （ 2） 欺詐交易實時甄 別 、 反洗錢分 析 、 防止惡意透 支 。 銀行可以 利用持 卡 人基本 信 息、卡 基 本信息 、 交易歷 史 、客戶 歷 史行為 模式、 正在發(fā)生行為模 式 （如轉(zhuǎn)賬 ） 等 ， 結(jié)合智能規(guī)則引 擎 （如從一個不經(jīng) 常出現(xiàn) 的 國家為 一 個特有 用 戶轉(zhuǎn)賬 或 從一個 不 熟悉的 位 置 進行 在 線 交易）進行實時的交易反欺詐分析。 運 營 優(yōu) 化 。包括金融機構(gòu)本身的運營效率優(yōu)化和產(chǎn)品服務提升： （ 1） 市場和渠道分析優(yōu)化 。 通過大數(shù)據(jù) ， 銀行可以監(jiān)控不同市場 推廣渠道尤其是網(wǎng)絡渠道推廣的質(zhì)量 ， 從而進行合作渠道的調(diào)整 和 優(yōu) 化。同 時 ，也可 以 分析哪 些 渠道更 適 合推廣 哪 類銀行 產(chǎn) 品或者 服務， 從而進行渠道推廣策略的優(yōu)化。 （ 2） 產(chǎn)品和服務優(yōu)化 ： 銀行可以將客戶行為轉(zhuǎn)化為信息流 ， 并從 中分析客戶的個性特征和風險偏好 ， 更深層次地理解客戶的習慣 ， 智 能化分析和預測客戶需求 ， 從而進行產(chǎn)品創(chuàng)新和服務優(yōu)化 。 如興 業(yè) 銀 行目前對大數(shù)據(jù)進行初步分析 ， 通過對還款數(shù) 據(jù) 的挖掘比較 ， 區(qū) 分 優(yōu) 質(zhì)客戶 ， 根據(jù)客戶還款數(shù)額的差別 ， 提供差異化的金融產(chǎn)品和服 務 方 式。 市場 預 測 。金 融市 場價 格走 勢很 大程 度上 受市 場情 緒的 左 右 ， 通 過對社交媒體類數(shù)據(jù)的抽取和分析 ， 能夠挖掘出其中蘊含的大 量 市場 情緒信息 ， 從而以較高的準確度預測未來金融市場的走 向 。 在金 融 業(yè) 與信息業(yè)結(jié)合最緊密的美國 ， 這方面的研究和實踐已經(jīng)成為熱點 。 比 如 ，華爾街部分交易公司就 是 通過采集互聯(lián)網(wǎng)上的政經(jīng)新聞來預 測 市 場走向 ； 麻省理工學院的學者 ， 根據(jù)情緒詞 將推 特內(nèi)容標定為正 面 或 負面情緒 ， 發(fā)現(xiàn)某些負面詞匯在推特的占比 ， 都與道瓊斯指數(shù) 、 標 準 普爾 500 指數(shù) 、 納斯達克指數(shù)的下 跌 有較強的關聯(lián) 性 ； 美國印第 安 納 大學利 用 谷歌公 司 提供的 心 情 分析 工 具對道 瓊 斯工業(yè) 指 數(shù) 變化 的 預 測 ；美國佩斯大學 追 蹤星巴克 、 可口可樂和耐克三家公司在社交 媒 體 上的 受歡迎 程 度 ， 發(fā) 現(xiàn) Facebook 的粉 絲 數(shù) 、 推 特 上的聽 眾 數(shù) 和 YouTube 上的觀看人數(shù)都和公司股價密切相關。 當前，全 球 金融大數(shù)據(jù)應用的典型案例有： ? 挪 威 DNB 銀行將電子渠道所采集的數(shù)據(jù)與原有數(shù)據(jù)進行整合，引 入 Teradata 等大數(shù)據(jù)技術服務提供商構(gòu)建分析預測模型 ， 以此提 升客戶滿意度并實現(xiàn)對銷售活動全天候的追蹤。 ? 萬事達（ Mastercard）公司通過大量的數(shù)據(jù)清洗工作，整合了全 球 19 億張信用卡和 3200 萬商家客戶信息 ， 基于 Mu Sigma 公司的 技術進行欺詐識別和客戶洞察分析。 ? Zestfinace 突破了傳統(tǒng)征信的 FICO 征信模型，主要 是 將用 戶 的 搬家、 電 話、聯(lián) 系 、水電 等 線下信 息 納入到 征 信模型中，描述每 個用戶的變量可達 1000 個以 上 。 ? 新加坡 星 展銀行（ DBS） 與 商鋪進 行 合作， 當 消費者 路 經(jīng)店鋪 時， 向其手機推送相應的優(yōu)惠提示 ， 比如在 20 分鐘內(nèi)使用星展銀行信 用卡可享受 10%的折扣。 ? Paypal 基于 Hadoop、 Cassandra 和 Luster 文件系統(tǒng)構(gòu)建大數(shù)據(jù) 技術棧 ， 并應用于欺詐識別 ， 第一年即挽回多達 7 億美元的損失。 ? 美