京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据不再是空中楼阁 未来生活既治病还防霾
大数据这词,我们并不陌生,它的本意是指从海量的数据中,发现有价值的规律,并为人们所用。比如说,前不久支付宝发布的用户“十年账单”,实际上就是一次大数据在商业领域的应用。
当然了,大数据不光只用在淘宝上,在生活中的方方面面都会涉及。今天,在北京举办了一场声势浩大的科技会议,全世界最顶级的大数据公司云集于此,一起分享大数据在现代生活中的各种应用。接下来,我们一起来听听中外企业对大数据的运用,到底达到了什么样的水平了?
首先来听听国外企业。wandisco是一家硅谷的创业公司,主要做医院大数据的信息整合,目前公司已在伦敦证交所上市,今年刚刚进入中国市场,总经理张涛告诉记者,在美国,他们公司做的大数据产品主要针对患者。比如说,有些患者的病容易复发,他们可以通过大数据,精准的预测患者何时复发。
张涛:比如说我们在美国的医院里面,已经做了一个完整地一体化电子病历和整体的大数据医疗行业应用,他们能够更好地预测病人的二次入院时间。以前病人可能在治疗之后,有一个问题是之后可能会复查,之后可能会复发,那我能不能预计一下哪些病人可能在哪些时候有高发的可能性,主动通知他们,而不要等他们发病以后再来。
张涛说,这款大数据应用,对于国内的医生很受用。为什么呢?因为国内的医生每天要看很多的病人,时间很紧张,很难对病人有一个细致的了解。而大数据的运用,则可以大大的提高诊疗效率。
张涛:医生也会更加舒服,因为他也会提前知道,我今天会有哪个病人会进来,这个病人他的上一次治疗在什么时候做的。他会有一个更完整的记录,而不会每一次都是单纯的谈话,这样会影响效果。而我们在美国做的这个案例,是所有的历史记录无论是详细的片子、治疗等等,无论是在这个医院,还是在其他医院,都整合在一个医院里,全部电子化。所以病人不需要出具任何的东西,医生已经全有你的档案,甚至可能是在你来的前一天医生都已经看过了,这样整个效率都得到了提升。
大数据是行业趋势,不光是国外企业,国内企业也相当重视。在今天的会场上,记者还遇到了专做大数据可视化系统的数字冰雹信息公司总经理邓潇。当着记者的面,邓潇演示了他们的可视化系统,通过环保部的公开数据,把全国100多个重点城市的污染情况在屏幕上有了非常直接的呈现。
邓潇:做数据可视化的话,最主要的价值是帮助人们整体把握和驾驭这种大规模的数据。你现在看到的北京市从“优”“良”“轻度污染”“中度污染”“严重污染”全都有,只有“严重污染”的均值略低过全国的所有城市。所以说非常简单的数据可以让你得出非常非常多的结论。然后可以让你按照不同的维度,并且按照不同的指标,跨纬度,跨指标。分析其中的关系并且做出判断。
尽管大数据广泛运用于生活中的方方面面,能够帮助我们寻找到数字背后的规律。但也有专业人士提醒我们,大数据是一把双刃剑,如果管理不慎,它可能会泄露我们的隐私。启明星辰公司副总裁潘柱廷:
来潘柱廷:举个例子说,大家可能会把自己喜欢的照片晒到网上去。比如说孝做了什么活动,幼儿园怎么样。他其实完全可以把你孝是在哪个幼儿园,他现在几岁,他老师叫什么,你家长是什么名字,你家长是什么工作的。那这些是有一定的危险性的。所以我们尽量不要晒未成年尤其是孝的内容。
在今天的会场上,来自美国卡内基梅隆大学计算机技术教授邢波谈到了一个话题:大数据产生了,有人收集了,但他们会互相分享吗?如果不分享,这些大数据还能起到该有的作用吗?
邢波透露,在美国对于大数据的公开标准,有一个严格的界定。
邢波: 一种是所谓的社会知情权,对政府的一些决策、一些经济数据是不是要公布涉及到安全问题;另一种是为了科学使用这样的大数据,用户的数据、科学数据、天文望远镜照了很多星星的照片、或者生物里面很多DNA的生物的数据,在美国我想他是有一个严格界定的。凡是你用公共部门产生的数据,你有义务把他公布,政府也会提供资源让你去公布,比如有一个地方让你可以存、可以放。但是对于公司的话,他有时就要求公司有权利保护自己的数据。
同样的问题,在国内也存在。中国工程院院士李国杰说,院校的大数据研究要落后于企业,为啥?就是因为院校没有数据,而企业有数据;与此同时,国家很多数据也都不公开,导致无米下锅的状态。
李国杰:但是你要大家把希望都寄托在百度、腾讯这些大公司把数据公开,这个不现实。人家花钱的,人家建平台几十亿几十亿的建立,白干了,公司指着什么花呢。国外也不是这个样子的,公司有公开一些觉得对大家有帮助的触及科研工作,这个他可以做到。你让他把所有的东西都拿出来,那他赚什么钱,所以这些东西我们也没必要太苛求这些。
因此,中科院计算机所研究员程学旗建议,数据公开可以先在政府部门内部搞起来,但是目前,即便是各个部门之间,也都是有很多壁垒。比如智慧交通、智慧医疗的建设,如果有了部门间信息的共享,那效果会有很大改观。
程学旗:其实有很多,比如说我们这个智能交通的管理。第二如果我们把城市的一些数据比较好的关联起来,其实在上面做方法、做运用、做决策、甚至城市规划这块,其实我们可以很好地走近一步,但是恰恰在一个城市里面,各委办局,各个行业部门的数据就没办法把他整合在一起,一个目标驱动的情况下都很难做,这是我觉得大数据落地面临的第一个公职上的大的难点问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09