我们都早已被重复通知：我们将掀起一个“大统计数据浪潮”

再如，随着定位技术成为了手机的标配，个人位置信息已经成了客户服务领域待被开采的金矿，国外运营商已经开始分析这些个人位置信息的数据，并将洞察结果面向政企客户提供，这些位置信息可以为企业的实体店、营业厅选址提供依据。“大数据”这一名词在奥巴马国情咨文中被重点提及，从此为大众所知，近几年来发展迅猛，已经在很多行业得到体现，国内比较经典的案例是阿里巴巴利用大数据分析作网络精准营销，颠覆了传统零售业。华为IT云计算产品线张大震IT的发展历程IT行业发展，IT走向泛华，IT与业务融合面向互联网的企业IT未来架构架构特点利旧架构：OPenStack高效：现实中常用的IT基础设施硬件平台CERN的融合云建设华为公司内部私有云更多详情，可参考华为《云计算架构与实践》作者顾炯炯华为全系列可扩展和高可靠的IT产品谢谢。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。美国总统奥巴马近日提出的“精准医疗”概念、和以往所说的“个性化医疗相似”，指针对同一种病、根据每个患者的不同情况采用不同的临床路径。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。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。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。对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。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。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。大数据直接作为产品对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。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。移动医疗会成为医疗的重要组成部分移动医疗对于慢病管理、健康管理的价值是毋庸?Z疑的。大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。目前除了部分癌症外，别的病种尚未能将基因突变和下游疾病发生、疾病治疗方案建立起直接联系，因此目前基因组大数据最主要的应用领域是癌症。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。而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。基因组大数据目前最主要的应用领域是癌症。通过对癌症患者基因组/外显子组进行全测序分析，寻找可能致病的突变，设计相应的靶向治疗方案。它们找不到大数据与业务结合的突破口。■对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。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。■对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力■对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。■虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。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。医药产业链中各个环节的效率均有待提升：医保吃紧，医生资源紧缺，患者体验差、不满升级。中国企业家研究院对１０多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：■当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。“精准医疗/个性化医疗”的需求：不同于以往基于人群统计结果的循证医学，精准医疗讲究“对人下药”而非“对症下药”，二代测序技术让精准医疗成为可能。国内目前尚无专职处理生物大数据的公司，未来一定会有这种业态出现。■对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。卖出手机38万台（全球每天出生的婴儿31万）一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万。”4为何大数据工作与运营需求脱节。社区帖子达的文字量）。■大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率。怎样才能用起来大数据。发出的邮件>2940亿封（美国两年的纸质信件数量）。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。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。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。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%。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。PwC针对美国1000名医生和患者的问卷显示，86%的医生相信未来5年移动手机APP会成为协助病人做健康管理的重要手段。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。生物大数据的价值在境外已开始被资本追逐。大数据时代对企业市场的需求数据营销方案多歌以不断发展的战略眼光和优质的客户资源，为联想制定了一套个性化的整合营销解决方案。大数据时代百货业的机会与挑战大数据时代百货业的机会与挑战目录目录中国电子商务发展现状大机会.新空间：县域市场.新模式：消费者驱动生产大挑战.海量个性化需求.多渠道间利益冲突，电子商务交易额超10万亿，电子商务交易额超10万亿，中国网络零售额超过8万亿，中国网络零售额超过8万亿，中国网络零售额超过美国，中国网络零售额超过美国电子商务激发出近40%的新增消费电子商务激发出近40%的新增消费大时代：中国经济逐步互联网化大时代：中国经济逐步互联网化32亿的网民，其中，3亿的网购人群下一个3亿从何而来。县域正成为网购消费的新增长点县域正成为网购消费的新增长点县域正成为网购消费的新增长点县域正成为网购消费的新增长点小县域大市场小县域大市场“电商百佳县”TOP5“电商百佳县”TOP5杯子：标准杯个性图杯子：标准杯个性图家电：先下单后生产家电：先下单后生产消费者参与消费者参与定制人偶定制人偶自己烤蛋糕自己烤蛋糕多样的消费需求多样的消费需求海量个性化浪潮到来海量个性化浪潮到来面对海量个性化的创新策略面对海量个性化的创新策略网店、门店，谁的业绩。FoundationMedicine已推出包含280+种基因突变筛查的试剂盒FoundationOne，利用高通量测序，一把检测目前已知的全部可能致癌的突变，寻找疾病根源。大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：实现渠道优化。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。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。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。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。标的均是积累多年的基因检测、基因数据处理公司，标的的核心价值都在于数据库和数据挖掘算法。大数据用于内部运营相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和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。没有收集、分析海量数据的能力。来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……这些庞大数字，意味着什么。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。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。”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。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。微博等平台收集消费者评论数据。但它们可以：a和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。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。Tips大数据实战手册将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题1企业如何获取与分析数据。当然，这些数据的录入也不能仅靠人工，其中更涉及客户视图和标签的问题，待下文再进行剖析思考。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。大数据营销大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：大数据渠道优化，精准营销信息推送，线上与线下营销的连接。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。表1表2大数据运营—企业提升效率的助推力对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。数据来源鱼龙混杂难以使用……中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。经营人员缺少应用大数据的动力。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合。电子病历的推广是趋势，保障诊疗数据电子化，是大数据分析的前提。（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。医药行业是数据密集的行业，囊括药企研发，科研进展，医生诊疗记录，患者各种病历，检测和用药记录，患者大健康数据，付费方（保险）赔偿记录等方方面面。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。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。“大数据”这一名词在奥巴马国情咨文中被重点提及，从此为大众所知，近几年来发展迅猛，已经在很多行业得到体现，国内比较经典的案例是阿里巴巴利用大数据分析作网络精准营销，颠覆了传统零售业。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。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。健康管理&慢病管理的需求：人口老龄化，癌症、心脑血管疾病、糖尿病等慢性病发病率逐年攀升，同时人们的保健意识逐渐苏醒，带来健康管理和疾病管理的需求。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。Intel在预测，到，医疗数据也将会积累到万亿GB的量级。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。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。另一方面，积累足够多人群基因组数据库后，基因数据还可以实现帮助药企提升研发效率、进行疾病预警等功能。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。BlueStar帮助病人进行自主糖尿病管理，可以提供即时血糖、血压、血脂监测，通过数据处理为医生临床决断给出建议。研发大数据提升研发效率研发数据包含了药企目前所有临床前、临床的研发数据、科研机构进行基础研究的研发数据、以及药品上市后，后续对药效和安全性进行跟踪的相关数据。临床决策支持，“精准医疗”的实现依赖于生物大数据的解读。■对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。3如何让业务人员重视大数据的应用。我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。2如何避免大数据应用时的部门分割。许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。这就涉及到收集的数据质量怎样。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。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。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。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。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。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。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。除了著名的基因检测公司23andme曾获google多伦投资外，罗氏、药明康德、安进近期都有涉及生物大数据的收购。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。个性化医疗或精准医疗的理念，是力求综合考虑每个患者的全部信息（目前对临床上有直接指导意义的是基因靶点信息，未来希望可以包括进含基因组蛋白质组在内的其它“组学”、患者的生活习性、过往病史、家族基因谱、甚至是最新的研发进展等多方面信息），综合分析以后提出解决方案。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。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。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。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，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。

就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。帮助提升药企研发效率。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。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。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。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。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。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况。大型搜索平台如google，已可以实现通过各地人群搜索行为本身进行流行病学预警。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。我们认为生物大数据行业会有两个壁垒：数据的积累。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。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。这一理念的实现，依赖于生物大数据的积累、以及后续对这些数据的挖掘和解读。23andme通过对个人服务积累的基因组数据库等。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。数据的挖掘和解读壁垒更高，从美国来看，目前涉足生物大数据处理和分析的公司主要有两类：一类是传统的IT公司和统计数据处理公司，例如Google、IBM、SAS，另一类是专职于生物大数据处理的公司，例如NEXTBIO、Knome等。国内也有如阿里巴巴这样的企业通过终端过往购买行为、浏览行为的数据分析后进行精准营销。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。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。按照IDCDigitalUniverseStudy的预测，截至，人类产生和复制的总数据量将达到40万亿GB，是的30倍。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。生物大数据也可推进基础研究的加速进展。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。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。核保核赔：拥有特定病种群体的临床路径数据、用药数据等，制定合理的核保核赔标准。基因组数据价值极高、存在无限被挖掘的可能性。目前大部分的可穿戴设备走的依旧是酷炫娱乐路线，尚无证据证明大部分移动医疗设备所采数据具备临床价值。互联健康、移动健康登上舞台大部分可穿戴设备尚未能提供医疗价值，但技术不断进步，数据会更值得挖掘。基因组数据隐含生命全部密码，对临床、科研、研发价值极高，目前CFDA已经批准的应用是无创产前筛查，进行试点的有单基因病筛查，未来有望继续放开癌症早期筛查、癌症临床用药指导等后续应用。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。

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。是互联网冲击医药行业的元年，阿里巴巴力推未来医院、网络问诊平台春雨医生融资、处方药网售放开传闻。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。随着技术的进步，可穿戴提供的数据质量会更高、稳定性会更好，种类也会更多，其临床价值会更值得挖掘。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。还可以给病人进行健康管理提醒。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。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。国内目前尚无专职处理生物大数据的公司，未来一定会有这种业态出现。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。这一理念的实现，依赖于生物大数据的积累、以及后续对这些数据的挖掘和解读。生物大数据可帮助患者更好的进行健康管理和疾病管理。千亿美金数量级价值的实现有赖于数据的积累和挖掘。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。健康管理和疾病管理在我国刚刚起步，考虑到人口老龄化、慢性病发病率升高、居民健康意识提升等多方面因素，未来是极有潜力的市场。大数据模式下的健康管理和疾病管理，通过收集对象的健康档案、疾病档案、生活状态、睡眠质量、心理表现等生理或心理方面的行为数据，进行分析、处理，监测该对象的身体状态，通过行为干预，帮助人们改善不合理的行为习惯，实现积极健康的生活方式。患者行为通过互联网数字化和网络化，有效的数据挖掘对公共健康管理价值无限。靶向治疗是癌症等疾病治疗方案的主要发展方向之随着人们对癌症的分子分型越来越详细、越来越多的靶向疗法推向世面（替尼类小分子新靶点、抗体耦联毒素、免疫检查点抑制剂等），通过基因测序寻找致病突变、设计合适的靶向疗法，精准医疗也会变得更加重要。互联网和移动端的普及，越来越多的患者开始通过网络寻医问药，搜索行为、购买行为、地域分布这些信息本身构成了新一维度的生物大数据。生物大数据有望为保险公司提供有效的控费手段。“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。精准医疗的美股标的“FoundationMedicine”业务流程核心步骤是基因组大数据采集和分析。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。文件下载：生物大数据的时代End.。传统的循证医学，是针对同一病种患病群体的大概率解决方案（循证医学在患同一病种的患者中进行试验，采用的是可以治疗大部分患者的解决方案并作为此类病种全部人群的标准解决方案），忽视每个病人的个体差异。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。FoundationMedicine通过二代高通量测序采集患者基因组数据，通过特定算法进行突变分析（点突变、In/Del、拷贝数异常、重组等），将获得的突变进行在已有基因数据库中进行尽可能解读，最终给出临床建议，辅助医生设定治疗方案。控费：美国PBM（药品福利管理）模式可以成功控费的原因之辅助医生和药剂师进行了临床路径优化和用药选择的优化，国内保险公司目前尚且无法做到这一点，然而大量的数据已经开始被积累，这一模式诞生只是时间问题。越来越多靶向治疗的出现让精准医疗越发重要。精准营销：依据需求分析，将特定的产品有针对性的营销给相应的单位和个人。数据的积累和挖掘是大数据行业的壁垒我们认为生物大数据行业会有两个壁垒：数据的积累。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。数据的挖掘和解读壁垒更高，从美国来看，目前涉足生物大数据处理和分析的公司主要有两类：一类是传统的IT公司和统计数据处理公司，例如Google、IBM、SAS，另一类是专职于生物大数据处理的公司，例如NEXTBIO、Knome等。