大数据技术在各个领域的应用

来源：太原优就业IT培训学校时间：2020/7/22 18:19:36

　　大数据研究增加了对信息管理的需求。

　　Software AG、甲骨文公司、IBM、微软、SAP、EMC、惠普和戴尔公司在专门从事数据管理和分析的软件公司上花费了超过150亿美元。

　　2010年，这个行业的价值超过了1000亿美元，并且每年以近10%的速度增长：这个速度大约是整个软件业务的两倍。

　　发达经济体越来越多地使用数据密集型技术。

　　全世界有46亿移动电话用户，有10亿至20亿人使用互联网，1990年至2005年期间，全世界有10亿多人进入中产阶级，这意味着对于知识量扩展需求的增加，这反过来又带动了信息的增长。

　　1986年，通过电信网络进行信息交换的有效容量为281兆字节(petabytes)，1993年为471 281 兆字节(petabytes)，2000年为2.2 以太字节（exabytes），2007年为65以太字节（exabytes），据预测，到2014年，每年的互联网流量将达到667以太字节（exabytes），据一项估计，存储的信息有三分之一是以字母数字文本和静态图像数据的形式。这也从一个侧面反映了尚未使用的数据形式如视频和音频形式的潜力。

　　虽然许多厂商提供了现成的大数据解决方案，但们建议如果公司有足够的技术能力，可以在公司内部开发定制化的解决方案，以解决公司当前面临的大数据处理问题。

　　【政府】

　　大数据在政府流程中的使用可以提率、生产力和创新能力，但数据分析往往需要政府的多个部门（中央和地方）协同合作，创建新的创新流程，以达到预期的结果。

　　CRVS（民事登记和生命统计）收集从出生到死亡的所有证书状态。

　　民事登记和人口动态统计系统是政府的一个大数据来源。

　　【国际发展】

　　关于有效利用信息和通信技术促进发展(也称为ICT4D)的研究表明，大数据技术可以做出重要贡献，但同时也给国际发展带来了独特的挑战。

　　大数据分析的进步为改善保健、就业、经济生产力、治理犯罪、安全、自然灾害和资源管理等关键发展领域的决策提供了卓有成效的帮助。

　　此外，用户生成的数据也提供了新的更多的机会，让名不见经传的普通人也有了发言权。

　　然而，发展中地区长期以来面临的挑战，如技术基础设施不足、经济和人力资源匮乏等等问题，带来了诸如隐私、方法不完善和互操作性不规范等等的问题。

　　【医疗保健】

　　大数据分析通过提供个性化医疗及处方分析、临床风险干预及预测分析、减少浪费及护理变异性、患者数据的外部及内部自动报告、标准化的医疗术语及患者登记再加上碎片化的处理解决方案，帮助医疗系统改善了医疗服务。

　　有些领域的改善还存在一些不足。

　　医疗系统内部产生的数据量是巨大的。随着mHealth、eHealth和可穿戴技术的增加，数据量将继续增加。这包括电子健康记录数据、影像数据、患者数据、传感器数据和其他难以处理的数据。

　　现在，这样的环境更需要重视数据和信息质量。

　　大数据很多时候存在'脏数据'的情况，数据不准确的比例会随着数据量的增长而增加。

　　在大数据规模下，人类的检查是不可能达到预期效果的，医疗服务领域迫切需要智能工具来控制和处理信息的准确性和可信度，并对遗漏的信息进行处理。

　　虽然现在医疗领域的大量信息都是电子化的，但由于大部分是非结构化的数据，难以直接使用，这些信息都符合大数据研究的范畴。

　　大数据在医疗领域的应用提出了重大的伦理挑战，从个人权利、隐私和自主权的风险评估，到透明度和信任度等方面都有很大的挑战。

　　大数据在健康领域研究中的探索性生物医学研究的应用前景特别被看好，因为数据驱动的分析能够比假设驱动的研究更快地推进，接着，在数据分析中看到的趋势可以在传统的假设驱动的后续生物学研究中进行实践检验，终可以推动进行临床研究。

　　在医疗卫生领域内，医学中的计算机辅助诊断是依赖大数据的应用细分领域。比如说，对于癫痫监测，每天要建立5到10GB的数据。

　　同样地，一个未压缩的乳腺断层扫描图像平均需要450MB的数据。

　　这些只是计算机辅助诊断使用大数据几个简单例子。

　　大数据被认为是计算机辅助诊断系统需要克服的挑战之一。

　　【教育】

　　麦肯锡研究所的一项研究发现，缺乏150万受过良好训练的数据专业人才和管理人员，包括田纳西大学和加州大学伯克利分校在内的一些大学都开设了硕士课程，以满足这一需求。

　　私人训练营也开发了一些项目来满足这种需求，包括像数据孵化器这样的0元项目，或者像General Assembly这样的付费项目。

　　在营销的具体领域，Wedel和Kannan强调的问题之一是，营销有多个子领域（如广告、促销、产品开发、品牌建设），这些领域都使用不同类型的数据。

　　由于 "一刀切"的分析方案是不可取的，因此，商学院应该培养营销经理人对这些子领域中使用的不同技术有广泛的了解，以便掌握大局观，并与分析人员有效地合作。

　　【媒体】

　　要了解媒体如何利用大数据，首先需要先了解一些关于媒体制作过程中使用机制的背景资料。

　　Nick Couldry和JosephTurow曾提出，媒体和广告业的从业者将大数据作为许多可操作的信息点来对待。

　　这个行业正在摆脱传统的方法，即利用报纸、杂志或电视节目等特定的媒体环境，转而利用技术手段挖掘消费者，在时间、地点触达目标人群。

　　终的目的是传达或者服务（从统计学上讲）符合消费者心理的信息或内容。

　　例如，出版环境越来越多地对信息（广告）和内容（文章）进行定制，以吸引消费者，而这些信息（广告）和内容（文章）都是通过各种数据挖掘活动收集到的。

　　数据新闻：出版商和记者利用大数据工具提供独特的创新见解和信息图表。

　　英国公共服务电视广播公司Channel 4是大数据和数据分析领域的。

　　【保险业务】

　　健康保险机构正在收集社会上的 "健康决定因素"的数据，如食物及电视消费、婚姻状况、衣着尺寸和购买习惯等，并据此对健康费用进行预测，以发现客户的健康问题。目前，这些预测结果是否被用于商业化定价是有争议的。

　　【物联网（IoT）】

　　大数据和物联网协同工作。从物联网设备中提取的数据提供了设备间的相互连接映射。这种映射已经被媒体行业、企业和政府用于更准确地定位受众，提高媒体效率。物联网也越来越多地被用作收集感官数据的手段，这些感官数据已经被应用于医疗、制造和交通等场景。

　　【信息技术】

　　特别是2015年以来，大数据作为帮助员工提高工作效率、简化信息技术(IT)收集和分配的工具，在企业内部的业务运营中逐渐凸显出来。

　　利用大数据来解决企业内部的IT和数据收集问题被称为IT运营分析（ITOA）。

　　通过将大数据原理应用到机器智能和深度计算的概念中，IT部门可以在问题发生之前预测潜在的问题，并在问题发生之前就采取行动提供解决方案。

　　这时，ITOA业务也开始在系统管理中发挥重要作用，它提供的平台将单个数据孤岛汇集在一起，并从整个系统中产生洞察力。

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