大数据的应用

近年来，数据规模以指数级的速度增长。根据国际数据公司(以下简称IDC)2011 年的一项报告,数据量在 2005-2010年增长了近9 倍。2011年全世界的数据总量约为1.8ZB(1ZB=1024的四次方GB)，且预计将以每两年增加一倍的速度持续膨胀。数据量的增长引发了学界对大数据的关注。

大数据的应用，首先有着重要的战略意义。大数据已经开始与自然资源、人力资源一样成为战略资源。国家拥有大数据的规模、活性以及解释、分析、应用这些数据的能力，亦成为国家竞争力的一部分。此外，数据安全问题愈发棘手，对数据安全和隐私的保护也是关系国家安全的战略问题。

大数据是产业升级的重要推力。大数据时代的到来驱动计算机行业向信息行业转变，软件过去以编程为主，如今越来越多地以数据为中心。生物制药与新型材料领域受数据驱动，生产流程发生着革命性的转变。大数据正在使越来越多的行业进入数字化与信息化新阶段。

大数据也有着重要的商业价值。随着物理独立与逻辑独立等数据管理原则的提出，声明式查询和成本的优化，大数据开启了一个数十亿美元规模的市场。大数据带来了新的转变与机遇，促使着数据管理平台在现有基础上革新，催生出数据中心等新型基础设施以及以算力芯片(DPU)为例的新硬件与各类软件。合理地投资布局大数据领域将掀起新一波基础技术的进步，并将体现在下一代大数据管理和分析平台、产品和系统中。

大数据驱动着科研方式与人们思维方式的重大转变。数据催生出的“第四范式”描述了一种通过海量、全面的数据与强大的云计算能力、超级计算机、计算集群，直接从数据中探究科研成果的新范式。第四范式是科研思维与方法界的一场革命。

在科研之外，大数据也潜在地重塑教育领域。纽约大学的 35 所特许学校发现，应用数据指导教学是与可衡量的学术有效性最相关的五项措施之一。在线上教学效果初步显现的背景下,有关学生表现的教学数据增加，数据或可用于有针对性地设计最有效的教学方式。

根据科学家们的设想，大数据在医疗、城市规划等领域亦大有可为。据麦肯锡预测，大数据对终端用户的潜在经济价值高达7000 亿美元。

由于数据获取难易、技术成熟度的不同，大数据在各领域的落地速度略有差异目前，大数据在商业智能领域已经创造了可见的巨大价值。而在工业与医疗领域，大数据驱动的技术革新也在悄然发生。

1)商业智能(Business Intelligence，BI)

商业智能是大数据引领的智能化中发展最为成熟、应用最为广泛的领域之一，商业智能通过企业和行业的历史经营数据，辨别市场发展趋势，合理设定关键绩效指标(key performance Indicators，KPI)，为商业过程设立标杆，最终实现以数据驱动策，为决策创造价值。

商业智能的良好应用明显地提升了企业的盈利和商业价值。商业智能能够实现但不限于决策优化、提升生产力、精准营销、战略投资决策、控制成本及员工管控等一系列价值，阿里、脸书、谷歌在实际运营中都充分利用大数据技术分析用户行为实现针对性的广告推送。地产领域以万科、龙湖为代表的企业也充分在物业服务、商业地产领域引入商业智能。可以说，商业智能将企业管理水平提升到一个新的阶段。

2) 工业 4.0(Industry4.0)

数据驱动制造业向工业4.0 转变。当下，智能工厂集中在以控制为中心的优化与智能。通过适当的传感器安装提取振动、压力的信号；挖掘历史数据以获取更多信息，使用通信协议记录控制器信号。建立基于自学习的机器自我健康意识、支持机器作出自维护决策...所有这些收集大数据并转化为有用信息，依赖这些数据驱动企业内部可持续创新，就是工业4.0 时代的智慧工厂的要点所在。

3) 生物医疗大数据

应用大数据和云计算技术对信息物理系统(Cyber-Physical Systems，CPS)健康数据的应用已有较多探索。一位聂姓学者设计了一种多语种的健康搜索引擎，从多个异构的数据来源中准确地提取结构良好的信息。日本学者竹内(Takeuchi)和儿玉(Kodama)提出了一种基于云计算和大数据的个人动态健康系统存储个人日常医疗保健数据。他们还找出一种健康数据挖掘算法，以期找出健康状况与生活方式之间的相关关系。普遍的观点认为，信息技术的使用，通过持续监测健康状况，以使得护理更具预防性和个性化，能够降低医疗保健成本。据麦肯锡估计，仅在美国,为美国节约 3000 亿美元的医疗开支。

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