我们都早已被几次征求：我们将催生一个“大信息当今社会”
建立专属的医院私有云/公有云体系，为医院提供安全高效的云平台数据只存放于私有云（院内集群），公有云（院外集群）提供计算能力、程序和外网使用环境。大致基于四种技术：Flash(Flex)或者JS(HTML或者Java或者ASP.NET(Silverlight)Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、OpenFlashChartJS的有Ajax.org、SenchaExtJS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、GoogleChartAPI、ProtovisJava的有Choosel、google-visualization-java、GWTChronoscope、JFreeChartASP.NET的有TelerikCharts、Visifire、DundasChart目前我比较喜欢d3(Data-DrivenDocuments)，图形种类丰富，有交互能力，你可以去d3js.org看看，有很多种图形的demo。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。公开数据显示，中国电影票房同比激增49%，达到上半年一二线城市票房为93亿元，上半年增至135亿元，同比增长45%。生物大数据的价值在境外已开始被资本追逐。公共健康：流行病学预测生物大数据可对流行病学做出指引。其背后依赖于对各个患者多方面数据的积累，包括各种生物组学数据（基因组、蛋白组等）、患者病史、生活习惯、行为习惯等多方面，对比过往患病人群到相关数据，通过大数据分析，找出最优的治疗方案。药企临床研究过程中，通过大数据分析寻找最适宜的病人作为临床对象，提高药品应答率，节约不必要的时间、经费成本。保险公司全面受益生物大数据有望为保险公司提供有效的控费手段。大数据时代，那么一般通过什么软件收集、分析和可视化数据。近日，猫眼电影发布了关于“大数据时代的电影消费洞察”的报告，报告数据分析来源于超5亿人次的猫眼电影消费数据和4000家影院数据。因此精准医疗得以实现的核心，在于积累患者各方面的生物大数据，还在于建立起这些生物大数据和疾病、疾病解决方案之间的联系，即数据的解读也是关键。医药大数据助力研发的另一个方向是希望通过对产品上市后用药人群分析，检测其疗效、副作用，来指导临床前分子实体的筛选，从而达到提高研发成功率的目的。基因组大数据目前最主要的应用领域是癌症。其它病种，由于基因突变和疾病之间并无简单直接因果关系或具体联系尚未被知晓，基因组大数据应用的全面推广需要一定时间。作为非平台运营商有没有办法收集到数据呢。风险评估：对潜在投保人员健康数据、基因数据的掌握，让保险公司一定程度上可以进行风险评估，制定相应的保费标准。电子病历电子设备（计算机、健康卡等）保存、管理、传输和重现的数字化的病人的医疗记录。生物大数据也可推进基础研究的和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）表5大数据用于决策在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源。大数据产品——企业利润滋长的新源泉大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。表3表4大数据作为产品核心支持它们主要在以下几方面使用大数据：提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如百度、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。企业经营思路的转变从大数据时代开始大数据：信息爆炸时代产生的海量数据大数据到底有多大。而百度已建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和微博等平台收集消费者评论数据。互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。“精准医疗”的实现依赖于生物大数据的解读。另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。迎接大数据时代的来临-大数据，大智慧引言→飓风&蛋挞And啤酒&尿布沃尔玛在上世纪创造的啤酒与尿布的相关性销售是一个营销的经典案例，但是类似的不只有这一个，飓风和啤酒也是沃尔玛基于大数据分析之后的一个又很成功的营销案例。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。3如何让业务人员重视大数据的应用。”4为何大数据工作与运营需求脱节。有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。医药行业的变革历来发生较为迟缓，然而即使如此，医药数据的积累正在加速进行，我们认为从供给和需求两方面来看，医疗大数据即将迎来量变到质变的一刻。对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况。医药行业的大数据时代即将到来，未来十年，将会逐渐对行业内产业链各个环节产生深远影响。银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率。保险公司从产品开发、精准营销、风险评估、核保核赔、控费等多角度均可受益于大数据分析。医药行业的变革历来发生较为迟缓，然而即使如此，医药数据的积累正在加速进行，我们认为从供给和需求两方面来看，医疗大数据即将迎来量变到质变的一刻。生物大数据包罗信息多、价值大，若能有效挖掘，医药行业的每个参与方均有望从中受益。数据量的积累：量变到质变医药行业是数据密集的行业，数据量正以爆炸式速度增加。
其背后依赖于对各个患者多方面数据的积累，包括各种生物组学数据（基因组、蛋白组等）、患者病史、生活习惯、行为习惯等多方面，对比过往患病人群到相关数据，通过大数据分析，找出最优的治疗方案。生物大数据可帮助患者更好的进行健康管理和疾病管理。我们认为生物大数据行业会有两个壁垒：数据的积累。多个药企已经开始和研究机构合作，进行各种组学、电子病历等多累生物大数据的搜集、整合、分析，力图推进基础研究的进展。23andme通过对个人服务积累的基因组数据库等。助力医药行业研发医药行业的研发，从上游基础科学的研发，至于下游药企产品开发，均可从生物大数据的积累和分析中获得价值。数据积累+技术进步=生物大数据时代来临供给和需求双轮驱动，生物大数据时代已经到来医药行业的大数据时代即将到来未来十年，将会逐渐对行业内产业链各个环节产生深远影响。供给驱动来自于医疗电子数据的积累、数据挖掘手段的提升和移动互联的普及。作为简单的参考，麦肯锡测算显示，综合考虑医疗大数据可以为医药行业各个环节带来的改进，累计有望带来3330亿美金的价值。伴随着电子病历，二代测序，互联网医疗，药品网售、云存储这些全新技术平台出现，医疗数据电子化成为可能，医疗大数据的积累正在加速进行。药品上市后，通过对产品在实际应用的大批量患者中的有效率和副反应率相关数据的积累和挖掘，反馈给研发管道上游，及早发现潜力项目。同时移动互联和智能手机的普及，带来了全新的医疗、健康理念，获得患病人群和健康人群的即时监控数据成为可能。产品开发：根据各地流行病学数据、患者在网络端搜索数据进行潜在需求分析，有针对性的进行产品开发。Intel在预测，到，医疗数据也将会积累到万亿GB的量级。对于制药企业来说，临床药物基因组学的研究可以增进对候选药机理和安全性的了解。IT技术的进步让大数据分析成为可能生物大数据的应用已经存在：IBMWatson以IBM的超级电脑Watson为例，生物大数据已经开始被广泛应用于临床诊断、医保分析、癌症研究、健康管理等多个领域。生物大数据的应用并非空中楼阁，Watson是世界上最大的超级电脑，在大数据分析方面，设计医药行业的项目覆盖十分广泛，包括与WellPoint合作进行药品福利管理和恶性肿瘤的临床诊断，与BlueCross合作进行医保数据分析，与Sloan癌症中心合作进行癌症研究、辅助医生进行癌症诊断等多个方面。JPMorgan估计，，Watson的大数据分析可以为IBM带来Illumina在JPMorgan的大健康年会上宣布利用其二代测序平台，全基因组测序成本降至1000美金以下（多年前用一代测序进行人类基因组计划，成本是30亿美金/个基因组），同时二代测序的通量远高于一代测序，自此大范围的基因组测序成为可能，基因组数据开始迅速积累，逐步为临床操作和基础研发带来价值。例如：针对特定种族多人次的基因组分析比对可以预测疾病易感性，对人群在网络端相关行为数据进行分析可以掌控流感疫情进展等。基因组数据价值极高、存在无限被挖掘的可能性。随着互联网逐渐渗透到医药行业的每个角落，积累数据的挖掘潜力值得期待。诊疗数据电子化是大数据分析的前提条件，届时临床全部的诊断结果、医生的处方行为、临床的诊疗路径和效果都可以在人群范围内实现集中分析。还可以给病人进行健康管理提醒。远期来看，互联网、云存储、大数据会带来药企研发模式的变革，有望提升新药研发效率。网络和移动互联的普及，患者行为将互联网化和数字化，提供新一维度的大数据。未来通过网络搜索+大数据分析做流行病学预测，精准推荐寻医购药信息在技术上都是可行的。然而更早的时候开始，部分患者已经会在网络上询问病情，患者寻医问药的行为网络化和数字化，为生物大数据增添了一个新维度。生物大数据有望为保险公司提供有效的控费手段。生物大数据潜在应用广泛生物大数据包罗信息多、价值大，若能有效挖掘，医药行业的每个参与方均有望从中受益。生物大数据的价值无穷由于生物大数据有潜力为医药行业每个参与方都带来价值，数据本身存在无穷被挖掘的可能性，价值无法估量。大数据可以从多方面提升医药行业的研发效率：各种组学数据的积累，推动最上游基础科学的研究，包括了解疾病分子机理、开发新靶点、新技术等，下游产业研发收益于上游知识的进步。前者是先进入该子行业的厂家具备的天然优势，例如华大基因在基因测序积累多年，中国人的基因样本库，23andme通过对个人服务积累的基因组数据库等。“精准医疗”的核心是生物大数据分析精准医疗和循证医疗的核心区别在于精准医疗是依据个体的生物大数据设计临床方案。在金融和电信行业数据仓库、CRM、增值业务等方面具有相当的管理、售前、研发和实施的实际经验。目前符海鹏先生主要专注于金融行业数据仓库建设和相关应用。
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