一 : 天缘经略：大数据时代下医疗领域如何抓住行业机会？

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　　语：大数据作为时下最潮流的词汇，正在向各行各业辐射渗透，颠覆了传统行业的运营模式，尤其是在医疗行业。如何借助大数据让医疗行业释放出更多的价值，是当下需要思考和探讨的问题。

　　百度CEO李彦宏在第三届世界互联网大会上指出，“互联网+医疗分为四个层次，即O2O、智能问诊、基因分析和精准医疗、新药研发。互联网领域与医疗健康领域应该加强合作，共同造福患者。”

　　Facebook创始人扎克伯格在给女儿的信中也曾20次提到“健康”、“医疗”等关键词，并坚信“随着科技的发展，我们有望在未来的100年间预防、治疗和处理所有或大部分剩下的疾病。”

　　阿里巴巴集团董事局主席马云也公开表示，“我们今天如何在医药上面做工作?大数据的目的是让用药更精准，让医院变得更高效。”

　　这并非是企业家高谈阔论，在“互联网+”的时代下，这样的愿景正在逐步实现。

　　通过人类的染色体，就能识别个体的遗传密码;通过检测皮质细胞，就能记录身体数据……过去这看似遥不可及的场景，正在变成现实，而这一切实现的根本因素，都离不开大数据。

　　“云计算的产生将我们送入了大数据时代。天缘经略牢牢把握住了大数据时代的脉搏，通过丰富的网络和带宽资源，全力打造了云计算数据中心平台。以业内领先的用户体验和服务端技术，为用户和企业提供国内领军级云服务产品。尤其在云计算等方面，天缘经略拥有众多核心技术，帮助客户实现对数据资产的有效管理、分析和应用，提供全面的行业应用解决方案，促进大数据价值的变现和新商业模式的演进。”天缘经略(北京)数据技术有限公司负责人指出，“大数据作为时下最潮流的词汇，也在向各行各业辐射渗透，颠覆了传统行业的运营模式，尤其是在医疗行业。如何借助大数据让医疗行业释放出更多的价值，是当下需要思考和探讨的问题。”

　　放眼世界看大数据医疗

　　麦肯锡曾发布数据报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》，其中指出大数据看好的五个应用领域，其中之一就是健康医疗。搭上“互联网+”东风的医疗，要走上发展快车道，离不开“大数据”这把金钥匙。

　　从历史记录来看，医疗大数据带给人类的福音早在2009年google公司的一个案例中直接可以体现，google借助大数据技术比美国疾病控制与预防中心提前1到2周预测到了甲型H1N1流感爆发，此事震惊了医学界和计算机领域的科学家。

　　从世界范围来看，在大数据的浪潮中，西方发达国家也一直在不停向前迈进。

　　2013年5月，英国首个综合运用大数据技术的医药卫生科研机构在牛津大学揭牌，旨在促进医疗数据分析方面的新进展，帮助科学家更好地理解人类疾病及其治疗方法。

　　2014年2月，韩国政府宣布正式启动后基因组计划，该计划包括绘制标准人类基因组图谱、发展韩国的人类基因组分析技术，以及依托基因组的疾病诊断和治疗技术等目标。

　　2015年1月，美国总统奥巴马推出“精准医学计划”，通过整合一些现有临床研究的数据等方式，收集100万人的医疗记录、基因和生活方式等数据;寻找会诱发癌症的基因;制定相关监管规则;研究如何保护患者隐私和数据安全。

　　毋庸置疑，大数据的发展对医疗行业的确带来了利好效应，传统医疗开始逐渐向互联网医疗转换。数据显示，2014年互联网医疗进入启动期，中国互联网医疗市场规模达114亿元，2015年市场规模已经达157.3亿元，增长率为37.98%，其中移动医疗市场规模达42.7亿元，增长率为44.7%。

　　“传统的医疗服务无法有效满足广大患者乃至医生的需求，如患者过去的病例数据、医生和患者的需求对接等问题。”天缘经略负责人表示，“通过大数据平台提供数据服务，包括健康管理、慢病管理、病人随访，包括转诊、科研等等，透过底层的大数据分析，可以为这些业务提供数据支撑，一定程度上改善了这些问题。”

　　大数据为医疗行业带来转变

　　牛津大学互联网研究所维克托·迈尔·舍恩伯格教授指出，“大数据”所代表的是当今社会所独有的一种新型的能力——一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品、服务和见解。

　　“大数据正在给整个社会带来从生活到思维上革命性的变化。”天缘经略负责人指出，“大数据可以辅助企业进行决策，尤其是在医疗行业。通过数字化和个性化的服务，有效利用大数据资源，提高看病效率，节省医疗资源。多年来，天缘经略通过合作共赢，已经和众多客户建立了紧密的合作伙伴关系。”

　　一份最新的数据报告显示，医疗保健领域如果能够充分有效地利用大数据资源，医疗机构和消费者便可节省高达4500亿美元的费用。由此可见，大数据在医疗领域的应用已经开始步入快车道，未来潜力可见一斑。

　　在天缘经略负责人看来，大数据时代的到来为医疗领域的发展提供了新的机遇，主要体现在以下五个方面。

　　其一，临床操作更精准。医生在进行临床医疗时，需要通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。医生可以通过大数据，分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法，提高工作效率和诊疗质量。

　　其二，医疗数据更透明。大数据能够根据医疗服务提供方设置的操作和绩效数据集，然后进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘，促进信息透明，帮助患者做出更明智的健康护理决定。

　　其三，个体治疗更专业。大数据能够帮助碎片化、非连续的服务转化成连续的、整合性的服务，解决医疗系统的信息不对称问题。通过整合多渠道采集的信息，对不同的患者进行个性化的风险评估、诊断、治疗和监测，为患者提供从预防、诊断、治疗到康复全周期的一个连续的、专业化的服务。

　　其四，医疗定价更公开。通过大数据分析，可以更好地对医疗服务进行定价。以美国为例，有潜力创造每年500亿美元的价值，其中一半来源于国家医疗开支的降低。

　　其五，健康监测更实时。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。通过大数据分析可以确定某类疾病的易感人群和易发生地区等，不再局限于为单个个体提供健康服务，而是主动呵护相关群体的健康，降低传染病感染风险。

　　结语

　　大数据时代背景下，如何以海量的医疗数据为依托，以信息化为抓手，以大数据为手段，对积累的数据进行挖掘?是我们当下需要思考的问题。目前来看，想要完全整合数据分析，医疗领域还有很长的路要走，需要一个漫长的过程，需要不断的完善。但同时，这个可能性要比之前大得多。

　　未来，随着尖端技术的慢慢渗透，整个医疗系统会随之革新。随着深入学习的进步，尤其是自然语言和视觉技术的发展，可能有助于医疗活动的自动化，节约劳动力成本。“大数据分析挖掘能力不断提高，在医疗改革方面，发挥出现有数据资源更高的价值，为人们提供更好的医疗服务和保障。”天缘经略负责人解释道。

二 : 深海雇员背景调查平台 大数据时代下的雇员背调新趋势

俗话说“道高一尺魔高一丈”，随着简历造假现象的层出不穷，越来越多的企业开始将雇员背景调查纳入到企业招聘过程中，并将其作为规避招聘风险的重要环节。据统计资料显示，目前我国６２．４％的企业会对所有拟录用人员进行背景调查，３８．６％的企业会针对关键岗位员工或一定级别以上的员工进行调查。可见，雇员背景调查是企业防范应聘者身份、学历和工作履历造假、隐瞒不良记录等不诚信行为的有效屏障，可以有效的帮助企业规避招聘风险，确保企业招到货真价实的靠谱人才。

有需求就有产出，随着市场需求的旺盛，背调行业乘势实现了快速发展。目前国内做背景调查一般有两种手段，一是企业自己做，二是委托第三方背调公司做。　前者好处省钱，多是根据被调查者留下的公司名称及联系方式致电被调查者前公司的ＨＲ及相关同事和上司进行调查，但这种方式存在效率低、调查结果主观性强等缺陷，尤其如果受访者是竞争对手公司，对方如果心存坏念，很有可能会误导企业ＨＲ，致使其错误招聘。

而后者委托第三方公司，也是目前的主流趋势，从现有的员工背景调查市场来看，目前第三方背景调查公司整体偏传统，从搜集调查者的信息到提交背景调查报告过程中的所有环节，几乎全部是人工操作，打电话、发邮件等资料，这样的弊端显而易见，首先，效率不高；其次，人工导致价格高，且流程不透明；最后，客户无法自主查询，只能完全依靠背调公司，背景调查结果真实性难以验证。因此，在这种背景下，深海棱镜结合传统背调的诸多劣势与自身的海量数据资源和大数据技术优势，打造了“深海雇员背景调查平台”。

深海雇员背景调查平台，是一个可供客户自主选择查询类目、自主查询、自主交易的自助服务平台。深海雇员背景调查平台将一些繁杂的人工操作步骤一律系统化，使用者只需简单输入，就可一键秒查到自己想要的信息，简单、高效且低成本。同时，基于现有员工背景调查平台服务模式的单一性，深海棱镜雇员背景调查平台开发了自主勾选数据模块，服务模式更为多样化和灵活化。同时支持单一或批量生成报告，可供输出使用。

其次，为确保背调结果的可靠性与真实性，深海棱镜与多个权威机构等一手数据源达成合作，数据丰富、权威、实时、稳定。目前，深海雇员背景调查平台除了可以应用于用人单位雇前职业信用背景调查，还可以广泛应用于家政、家教、租车、租房以及个人借贷等共享经济领域。

大数据时代下，大数据的理念及技术已经渗透到各个领域，深海雇员背景调查平台的诞生，将大数据的理念及技术与背调行业相结合，打造了更符合时代趋势和更贴近用户需求的员工背景调查平台。未来，深海雇员背景调查平台将通过职业数据建模，推出职业信用评级等拓展性功能，同时不断丰富数据查询维度，挖掘纵深数据资源价值，为企业客户提供了更为全面、专业化的雇员背景调查服务。

三 : 大数据时代: 下代iPhone或将抛弃16GB版本

威锋网讯，在苹果推出 iPhone 6 之后，不少用户都投向了 64GB 容量版本的怀抱，之所以选择 64GB，除了价格和之前 iPhone 的 32GB 版本价格一样之外，用户对于大容量设备需求的增加也促使他们选择 64GB，那么 16GB 就显得有点不够用了。

来自 TrendForce 的研究人员指出下一代的 iPhone 除了在内存上从 1GB 升级到 2GB 之外，还会使用速度更快的 LPDDR4。而容量版本将会从 32GB 起步，此外还会提供 64GB 和 128GB，报道还指出苹果将会通过为 64GB 和 128GB 版本增加 TLC 的 NAND 闪存来“引诱”用户购买大容量版本。

消息还提到苹果会进一步打造更薄的 iPhone，主要通过削薄背光 LED 的模组来实现（削减 0.2mm），但缺点就是会降低设备的亮度（10%），所以苹果需要额外的 2-3 个 LED 模组来抵消将设备做薄带来的影响。

目前下一代的 iPhone 被认为将会比往常提前到 8 月发布，9 月正式上市。外界认为苹果将会在第三季度卖出 2400 万台 iPhone，而到了第四季度将会迎来更火爆的 iPhone 销售期。

四 : 1号店董事长于刚：大数据时代的电子商务

大数据的应用价值和潜力不再被人低估　　

英特尔公司的创始人之一戈登•摩尔在1965年发现了一个惊人的趋势，即集成电路芯片上所集成的电路的数目每隔18个月就翻一番，该发现被业界誉为摩尔定律。后来也有被描述为微处理器的性能每隔18个月提高一倍，或价格下降一半；或用同等价钱能买到的电脑性能（速度和储存量）每隔18个月翻一番，等等。

40多年在人类沧海桑田的历史上仅仅是弹指一挥间，摩尔定律却见证了电脑的数据处理和储存能力从K（Kilobyte）到M（Megabyte）到G（Gigabyte）到T（Terabyte）的变迁。尤其是互联网的出现，让我们急速地跨入了大数据（Big Data）时代。其主要的驱动力有以下几点：

1、随着社会经济的发展和个人收入的增加，人们的个性化需求开始凸显。而企业要去高效地满足这些个性化的需求则需要大量的数据支持。

2、互联网的出现和相关技术的发展让海量数据的收集和分析成为可能。互联网的特征又导致这些数据能够被高速度和大容量的传播。

3、互联网引入了由用户产生数据的模式。这种模式的特征是多源头，低成本，更及时。当然，这些数据的真实性和可靠性需要被核证。

4、构建在互联网基础上的电子商务和传统零售比较的优势之一就是数据的可获得性。电子商务可以实时得到顾客的来访源头，在网站内的搜索、收藏、购买行为，以及购买的商品间的关联性。这些数据可以帮助企业更精准的为顾客服务。

5、人工智能、信息系统和决策科学的发展促进了多种分析方法及工具的推动，包括数据挖掘，顾客行为模型，决策支持，等等。

数据（Data）是原始和零散的，经过过滤和组织后成为信息（Information），将相关联的信息整合和有效的呈现则成为知识（Knowledge），对知识的深层领悟而升华到理解事物的本质并可以举一反三则为智慧（Wisdom）。所以数据是源头，是决策和价值创造的基石。

数据的应用大致分以下几个步骤：a.数据采集、核实与过滤；b.在数据仓库内的分类和储存；c.数据挖掘以找到数据所隐含的规律和数据间的关联；d.数据模型建立和参数调整；e.基于数据的应用开发和决策支持。下面用实例来说明。

1、美国医药网站WebMD根据怀孕的女性用户填写的受孕信息定期给用户寄EDM，提醒母亲在该时间点的注意事项，需要摄入的营养，产前的生理变化和要做好的思想准备，产后的恢复，宝宝的育养和健康，等等。

2、1号店利用对大数据的分析给顾客发送个性化EDM。若顾客曾经在1号店网站上查看过一个商品而没有购买，则有几种可能：a.缺货，b.价格不合适，c.不是想要的品牌或不是想要的商品，d.只是看看。 若在顾客查看时该商品缺货则到货时立即通知顾客；若当时有货而顾客没有买就很有可能是因为价格引起的，则在该商品降价促销时通知顾客；同时，在引入和该商品相类似或相关联的商品时温馨告知顾客。另外，通过挖掘顾客的周期性购买习惯，在临近顾客的购买周期时适时的提醒顾客。

3、淘宝在2012年推出了淘宝时光机。 该应用通过分析顾客自注册为用户以来的行为，用幽默生动的语言告知顾客淘宝的成长，和该用户相类似喜好的其他用户的统计行为，对该顾客经过分析后对其喜好的了解和对其行为的预测，等等。用生动的文稿和个性化的数据、拉近了和顾客的距离。

4、Google的Adsense对顾客的搜索过程和其对各网站的关注度进行数据挖掘。 并在其联盟内的网站追踪顾客的去向，在联盟网站上推出和顾客潜在兴趣相匹配的广告，精准化营销，提高转化率。

5、Amazon近几年推出了FDFC（Forward Deployed Fulfillment Center）的概念，以加快对顾客配送的速度。Amazon的订单履行中心分两个层级：FC和FDFC，其中FC品种更齐全，而FDFC在物理位置上更靠近目标市场，但品种重点容纳针对目标市场的热销商品，顾客的大部分需求可以通过FDFC来满足，不能满足的长尾商品则由FC来满足。这样顾客急需的商品多数可以通过FDFC以更快捷和低成本的物流来完成。由于热销商品是随着时间和季节而改变的，故将什么商品储存在FDFC的决策是动态调整的，而此决策的依据就是对顾客需求的分析和预测。

各种应用的例子难以穷举，但趋势十分清楚：大数据的应用价值和潜力不再被人低估。但并不是所有企业都能在大数据这个金矿里真正挖到金子的。只有那些有远见有视野，重视系统，舍得投入，吸引了优秀的分析和系统人才的企业才会有所斩获。

五 : 总理亮相“数博会” 大数据下的iBot Cloud

　　中国大数据产业峰会刚在贵阳落下帷幕，李克强总理也出席与大家一起畅聊大数据和云计算的蓬勃发展，越来越多人关注大数据。小i云服务平台iBotCloud从上线至今涵盖银行、政府、电信运营商、电商等行业超过十万的客户，利用大数据与智能平台为中小企业与开发者提供帮助。

　　

 

　　大数据开启智能时代

　　同比于其他智能机器人，小i十多年来在各个渠道机器人中收集积累了将近27亿的语料，利用先进的大数据技术进行提炼，将其整合为诸多分类精确、内容庞大的聊天数据库。用户可以通过iBotCloud对这些知识库进行定制，打造符合自身需求的智能机器人。

　　iBot Cloud的大数据工具应用

　　在iBot Cloud企业云的应用，主要是针对企业与其用户的对话日志做分析和挖掘，日志的内容是反应用户对产品、公司、业务信息的关注点，当用户和日志内容达百万级以上时，海量信息开始体现出深度、复杂和无规则的特性，此时可以倚靠大数据技术发挥深度挖掘和分析的价值。

　　

 

　　在语义词汇的规律性和倾向性上体现较为明显，词汇分析可以应用于热点分析、新词内容发现上，语义的倾向性则是用户情绪分析、业务需求挖掘和用户使用路径的分析。技术上的数据可视化，可以在这些细分功能点上对用户群、产品和业务进行客观的体现，最终指导企业方做出决策。目前iBot Cloud的大数据工具，已经在一些国内顶尖IT、金融服务商的客服上发挥价值。

　　

 

　　iBot Cloud这样以云平台为基础，通过一键接入进行简单操作，就能在全渠道开启智能交互，同时汇集了多样化网络数据资源的的智能机器人，也为用户提供了诸多交互功能，让用户的日常生活更加的丰富。

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