探讨现实生活中的大数据

探讨现实生活中的大数据

一、内容概述

在人历史长河中，即使是现代社会的日新月异的发展中，人们主要是依据数据抽样、局部数据和片面的数据，甚至是无法证实的经验和理论来发现未知领域的规律的。由此人们认知这个社会是肤浅的、简单的。当大数据时代来临是，我们能获取全面而又完整的数据，能够深入的探索这个现实世界的规律。就像望远镜让我们感受宇宙，显微镜让我们感受观测微生物一样，改变着我们理解世界的方式。

由此不得不提的两个词，“大数据”和“云计算”。大数据和云计算是一个问题的两面：一个是问题，一个是解决问题的办法。通过云计算来对大数据进行分析、预测，会是得决策更加精准，释放更多的隐藏价值。

我们一旦不再追究事实的因果关系，而是承认混杂性，探索他们存在的隐含关系。我们的思维会进入另外一个逆转，数据会被应用在新的产品和新型的相关服务。数据正在成为新的经济资产，将给商业带来新的模式、创业方向以及机会。在大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多科学的门类都会发生着本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。

随着可穿戴设备的出现，它能够记录着我们时时刻刻的行为和位置，甚至身体数据每一点变化，都能被记录和分析成“数据”，通过这些数据进行挖掘和分析，来获潜在价值。但是，我们的生活时刻暴露在“第三只眼睛”之下：亚马逊监视着我们的购物习惯，谷歌监视着我们浏览网页的习惯，而微博似乎什么都知道，不仅窃听着我们心中的秘密，还有我们的社交关系网。大数据的发展是有障碍，由于数据是具有流动性和可获取性，这些数据都会涉及到数据拥有权和隐私问题。所以这些问题令人堪忧，怎么才能保障人们信息的安全的同时，又能用大数据创造更多的价值，这是应该令人深思的问题吧。

大数据并不是充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法完全的代替，它给我们提供的不是最终答案，而仅仅是一个参考，更好的方法还在未来。

二、实施应用

大数据和电视剧

记得我很喜欢的一步英剧，就是《纸牌屋》，我只是喜欢里面的导演和主演，但是我没有想到是发行公司，在网络上上对人们行为进行了一系列的分析，用大数据分析，来发行的一部电视剧。美国《福布斯》杂志称此举“可能会动摇美国传统电视产业，传统电视产业的变革即将从《纸牌屋》开始”。有趣的是，这部电视剧的导演和男主角都是被“算”出来的。Netflix在美国有接近2700万的订阅用户，这些人每天在Netflix上产生3000多万个网络点击行为，例如暂停、回放或者快进，并且用户每天还会给出400万个评分，以及300万次搜索请求……根据数据，点击率非常高的鬼才导演大卫·芬奇和男演员凯文·史派西，成为了主创的选择。

大数据就这样注入了电视剧行业。《纸牌屋》被誉为电视剧行业通过互联网挖掘用户行为数据分析结果的第一次战略运用，这似乎给电视剧、视频网站从业者带来了一种新思路。

大数据和医疗卫生

1.医疗模式的转变

2.以患者为中心的高效医疗模式代表了医疗服务发展和服务理念的转变，是医疗体制改革的最终目标。以患者为中心的医疗模式充分尊重患者，对其兴趣、需求和价值观作出

快速回应，确保所有临床决策以患者的价值观为导向。而尊重患者的价值观、个体化特征和需求，协调和整合不同专业的医疗服务、情感支持，作出决策时征求患者和家属的意见，保持医疗服务的连续性和可及性，是提高医疗质量的基本要求。

3.大数据则因为有效的数据整合模式，可以满足以患者为中心医疗服务的个性化医疗、协调和沟通、患者支持和赋权以及良好可及性等多方面需求，为其提供卓越的技术平台，从医学研究、临床决策、疾病管理、患者参与以及医疗卫生决策等方面推动医疗模式的转变。

4.大数据在医疗领域的应用

5.医学研究正步入大数据时代，无论是疾病的流行病学调查、机制研究、新药物的研发，还是临床实效研究，都贯穿着对数据的获取、管理和分析，高效地利用研究数据将是决定研究成败的关键。目前研究认为，心血管疾病的发病机制中遗传和环境因素仅占60%，另外40%则与个人行为、饮食习惯、社交、心理生理以及其他未知因素有关，需要更多的个人资料，包括个人收入、教育情况、喜好、社交网络的活动等等。人类基因组计划产生海量基因组序列数据进一步丰富数据源，为个体化医疗奠定了基础。日常诊疗伴随产生大量与患者相关的数据，将临床数据与基因组学数据以及其他个人数据整合，将会改变目前的临床研究模式，从而在“大数据小预算”情况下，找到解决方案。

6.辅助临床决策 大数据可用于临床决策，精准地分析患者的体征、治疗费用和疗效数据，可避免过度治疗、避免副作用较为明显的治疗。通过进一步比较各种治疗措施的效果，医师可更好地确定最具效价比的治疗措施，可提醒医师避免出错，如药品不良反应、过度使用抗生素等，帮助医师降低医疗风险。已有研究证实，临床决策支持可以有效改善患者的预后，提高医疗质量。

7.管理慢性病患者 基于大数据的疾病管理模式，可以更好对慢性病患者进行有效管理，提高管理质量。通过对数据的收集和分析，可实现临床指标的远程监测，对病情变化进行预判，及早处理。慢性心力衰竭患者通过提供体重变化和置入装置监测的肺动脉压变化，提醒医师及时采取治疗措施，防止病情恶化而住院，从而缩短住院时间、减少急诊量、降低医疗负担。

8.提高患者决策参与度 利用大数据提高患者决策参与度，让临床医疗更加透明。帮助患者真正理解不同检查和治疗措施的价值，如冠状动脉CT成像检查假阳性和假阴性的可能性、付出的代价，包括费用和假阳性结果所致不必要的进一步检查和治疗等。帮助患者理解选择不同措施的风险和获益，否则患者无法参与到治疗决策中来。例如，当前列腺增生患者了解到外科手术虽然可以缓解尿流不畅的症状、但是可能带来性功能的问题时，选择手术治疗的患者将减少40%。有调查显示，如果患者真正地参与到决策中，英国国民健康保险制度（NHS）每年将节约500亿美元。和患者一起作出治疗决定、注重患者的想法、增加患者在决策中的参与度，可以提高患者的长期依从性和自我管理意愿，从而改善患者的预后。

9.为疾病防控提供参考依据 利用覆盖全国的电子病历数据及社区居民的医疗数据进行分析，可用于流行病、慢性病调查、趋势分析和预警，可以为进一步制定防治、干预计划提供有力的参考依据。通过提供准确、及时的公众健康咨询，提高公众健康风险意识、降低疾病风险。

10.综上，在新的医疗模式下，围绕大数据展开的医疗产业将获得迅速发展，传统医疗服务产业将变得更加信息化和数据化，不断扩充循证医学参考信息库，为患者提供更加有据可循的预防、治疗方案。

大数据优化实体店的购物体验

1.线下依然知道你是谁

根据客户行为进行内容个性化已成为数字媒体电子零售商成功的秘诀，而零售商现在也在想办法让他们的实体商店也能提供类似的个性化体验。

借助各种技术，线下零售商能和其线上同行一样，辨别出前来的消费者身份，并集合各个渠道的数据，了解这个消费者的行为特征，从而做针对性沟通。

试想一下，你走进你最喜欢的服装店，门口的摄像头立刻认出你，并即刻将相关信息传送给店内的销售员。销售员的平板电脑上的应用程序随即综合你所有的购物特点，比如忠诚度、购买记录、跨渠道偏好、服务事故和在社交媒体上的活动，呈现出一个综合的评估。有了这些信息，销售员就可以上前欢迎你，说出你的名字，并询问你最近购物的情况。这种个性化的关注会让消费者的店内体验发生戏剧性的变化，而且这并非天方夜谭。最新的面部识别技术加上实时分析工具已经在帮助一些实体零售商店提供更个性化的服务。

时装模特制造商Almax创造出了一种“智能模特”，这种模特的眼睛是摄像机做的，能够分析顾客的面部，以识别他们的年龄、性别、种族等特征。目前某奢侈品零售商正利用这种技术来更好评估他们的营销信息，尝试发现新的目标群体并调整他们的店内展示。

NEC打造了一种类似的系统叫做NeoFace，当一个忠诚客户或大客户走进商店的时候可以向店员发出提示。

2.依数据做相关性推荐

自动化导购是数字渠道所独有的另一种购物体验。有些智能算法可以根据客户购物车的内容实时进行产品推荐。零售商实体商店也在尝试模仿这种能力，采用互动展柜和展亭，

智能评估客户及其正在考虑的产品，然后做出推荐，改善购物体验。

卡夫公司和英特尔合作创造了一种店内展亭，利用视频分析工具，根据消费者的身体特征和过去的购买记录，向他们推荐商品。

IBM为德国零售商METRO打造了智能试衣间，可以识别顾客目前所选衣物并推荐相关的配饰，结果客户满意度提高了18%。

3. 追踪并分析购物行为

电子商务的优势之一是所有的用户活动都可以测量，大数据分析现在正帮助实体零售商收集和分析细化的顾客访问数据。

为实体零售商提供大数据分析解决方案的分析公司RetailNext通过各类渠道收集顾客数据，比如监控摄像头、射频识别(RFID)标识、POS系统等。目前零售商通过这个方式收集每个商店访客约1万个数据点，也就是数万亿的分析数据点。零售商如AA美国服饰利用该技术优化商店布局、设备、员工甚至产品。

Euclid Analytics提供了类似的解决方案，但完全仅仅依靠顾客智能手机上发出的无线信号检测命令来追踪他们在店内的位置。然后他们分析这些数据来测量参与度、客流转化路径并发现购物体验中的弱点所在。

大数据和分析工具带来的好处是不可估量的，并进一步模糊了网络和实体世界的界限。但是，虽然零售商在利用这些做法优化店内体验，他们还必须解决隐私和安全的担忧。

三、感想

我们每天可以看最喜欢的电视，能及时防治和预防疾病，所有的一切都营造最佳体验，我们的生活好似变得更加舒适。但是，真的如此吗？当美国棱镜门事件被曝光，你真的能冷静下来吗？索尼PSN泄露事件中，Lulzsec窃取了7700万PSN和Qriocity账户；Evernote印象笔记的网络被攻击，5000万用户或面临数据泄露，官方建议所有用户更改密码；LivingSocial的5000万用户的用户名、密码、邮箱、生日被曝光；雅虎日本的2200万用户ID泄露。

不，我会担心我们所有的行为习惯，别人都了如指掌，甚至某一台机器能假冒我们的一言一行。我曾经在班级做了一个调查，关于手机支付情况调查，有女生从来不敢在手机上进行交易，原因是很担心手机数据不安全，如果别人捡到手机，她认为里面的隐私信息和金钱可能被别人盗窃。虽说是有些发生的可能性小，但是谁又能来做这个担保呢。

在大数据时代，不管是告知与许可，还是模糊化还是匿名化，这三大隐私策略都失效了。如今很多用户都觉得自己的隐私已经受到了威胁，当大数据变得更加普遍的时候，情况将更加不堪设想吧。

也许我们自己要进化，变得更加聪明，故意将一些数据模糊化处理，促使对大数据库查询不能显示精确的结果，而只是相近的结果。这也许使得挖掘特定个人与特定数据点的联系变得难以实现并且耗费巨大。才能保障我们个人的隐私和利益吧。

在未来，大数据并不是一个充斥着运算和计算的冰冷世界，它需要人类扮演者重要的角色。比如说。人类的感性，带给人类无限的想象力、创造力。这些直觉能给冰冷的机器世界带来新的颠覆。这也告诉我们应该乐于接受这种不准确或者不精准，因为不准确正是我们应该乐于接受类似的不准确和感性，因为不准确正是我们为人的一个特征。

毕竟混乱构成了这个世界的本质，也构成了人脑的本质，而无论是世界的混乱还是人

脑的混乱，学会接受和应用它们才能得益。