大数据之所以如此受欢迎，在于这样一些毋庸置疑的优点

大数据时代已然到来。最早这么说的是全球知名公司麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”

事实确实如此，世界数据显示，自2015年以来，使用大数据的公司数量从17%增长到50%。这一增长速度令人震惊，当讨论《我，机器人》中的超级计算机VIKI时，它不仅仅是技术人员耍酷会用的花哨词。

大数据之所以如此受欢迎，在于这样一些毋庸置疑的优点：

· 不断涌入的数据保证了数据的相关性;

· 数据来自各种有利于确认其准确性的资源;

· 不是人工分析，而是借助算法自动处理，出错概率，允许增加数据量;

· 大数据技术之下，集中数据访问成为可能。

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已经有很多行业在采用大数据技术了，而本文将聚焦2020年利用大数据取得进展的三个行业——零售、医疗与法律。

零售业大数据

零售行业的交易分分钟数百万笔，因此它成为利用大数据的顶级行业之一也就不足为奇了。

任何零售企业都在寻找非常明确的建议，即在特定情况下应该采取哪些步骤，大数据刚好可以帮这个忙。

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明智的定价政策是一个公司稳定收入的重要因素，而价格修正是零售管理的主要机制之一。研究表明，管理者平均花费一半的工作时间对商品进行重新评估，但评估仍然不够准确。

而且这一过程还可能季节性、库存、供求结构、竞争对手的活动等关键变量的影响，这就是为什么大型零售连锁店转而使用大数据技术重新评估价格。

那么大数据技术能做什么呢？

· 处理大量数据；获取整个零售链的销售业绩和库存动态的更新；

· 对不断变化的情况做出快速反应，并通过解决所有的影响因素(天气条件、季节性、节假日、配送点、竞争对手等)来进行预测；

· 分析促销活动。

梅西百货经营着800家门店，其中有73种商品。使用大数据技术之后，价格调整的必要性降低了22倍。并且新的价格不只是某人的主观判断，而是根据上述量仔细推导出来的。

使用同样的方法，亚马逊每两分钟调整一次价格。

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除了优化现有业务外，在开发新实体时，大数据技术还在制定战略决策方面扮演着重要角色。通过分析竞争对手的地理位置、交通状况、潜在客户的收入比例、他们的习惯和偏好，全面了解该地区未来业务的商业潜力。

医学卫生大数据

医疗大数据的应用包括三个方面：

· 临床方面，包括疾病的诊断、治疗和预防。

· 管理方面，通过提高区域和政府层面的运作和经济效率来更好地管理医疗机构。

· 科研方面，大数据可以发挥真正革命性的作用，核心领域是疾病研究和药物研发。

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大数据技术对特定的病人和医生到底有多大作用？

其基本概念在于电子健康档案（EHR）的发展。

EHR是一个收集和存储与个人健康相关的医疗和其他个人数据的系统。EHR包含患者的疾病和疾病史，所有的住院记录和医生探访，实验室测试，疫苗接种，检查，过敏或任何其他相关的事实。

EHR除了存储准确的医疗数据外，还可以发送相应的提醒通知患者定期筛查和治疗。

许多专家认为，区块链对于EHR来说是一个很好的技术选择：它能满足EHR的一些主要要求，比如数据的完整性、保护和验证。

将区块链与大数据和人工智能相结合，就可以利用数百万EHR系统来检测疾病与其他因素（如社会、地域、年龄相关、人口统计学、基因组等）间的隐藏依赖关系，反过来又可以为患者提供建议。这将创建一个全新质量水平的诊断系统。

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IBM的沃森肿瘤学系统就是这种系统的原型。它的数据库包括60多万份诊断记录，以及200万份医学期刊和临床试验的文本页。通过处理这些数据，程序可以产生最优的治疗方案。

与医生开出的治疗方案相比，对于肺癌，沃森选择了90%的有效治疗策略，而美国医院的平均比例约为50%。

在医疗机构支出预测方面，大数据技术也能大展身手，依赖于对统计数据的多因素分析，包括重复访问的次数、针对特定专家和部门的疾病记录、某些疾病的患病率、慢性病患者的数量、流行病学指标等。

英国国家医疗服务体系就是一个很好的例子：他们使用大数据来分析手术子部门的效率，衡量因素包括重复住院、错过预约医生、药物供应等。

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麦肯锡最近的研究称，大数据不仅有助于降低医疗成本，还有助于提高生活质量。其报告称，可以通过大数据将存储在完全相互隔离的独立数据源中的数据统一起来。例如：

整合来自上述来源类型的数据为医疗保险开辟了独特的可能性。

· 临床资料(病史、实验室检测等);

· 科学研究和测试;

· 基于购买偏好的患者行为洞察力——从便携式和家用医疗设备收集的数据;

· 医疗机构提供服务的记录：药房销售药品的报告，医疗市场的价格统计。

优化业务活动对于将既定的治疗方法提升到一个全新的水平至关重要。通过大量分析，基于远程监控的个性化和预防性方法可以成为新的现实。

执法中的大数据

历史上，执法机构一直在处理大量数据，大数据技术为它带来别样的意义。

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首先，也是最重要的，是网络安全。欺诈行为和恶意软件已经成为一种常见犯罪。大数据分析功能被认为是当今最有效的欺诈识别和预防工具。算法可以在可疑活动实际发生之前发现它们，并就潜在的欺诈行为向消费者或公司发出警告。对许多企业来说，维护企业数据安全已是必要的。

大数据分析也支持现代警务战略。它更大程度地发挥出警察的作用，通过使用各种来源的数据，如逮捕人数、犯罪率、对某一特定社区的罚款，警察可以更密切地监测犯罪活动的地区。在犯罪学中，这种方法被称为预测性治安。

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最后，大数据高级分析还能提供有效的工具来管理各级机构。它让决策者前所未有地获得来自世界各地的各种不同的精确信息，以帮助了解全球形势并作出明智的决定。经济、健康、气候、社会问题只是执法机构需要数据科学分析的几个领域。

总结

“信息是21世纪的石油，而分析是内燃机”——Gartner PeterSondergaard。

如今，可以有把握地说，今天的数据确实是新的石油。这是一个好的机遇同时也是一个巨大的挑战。

如何发挥出大数据更大的潜力，是各个行业需要进一步探索实践的问题。