大数据未来的发展前景怎么样?
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未来5年大数据市场将由重基础设施向重应用落地转移,随着数据量的增长,数据治理和模型算法将持续受到关注。政府、金融和电信将保持持续增长的态势,而医疗和新零售将成为下一个大数据技术投入的新领域。
一、大数据在医疗行业的应用
大数据让就医看病更简单。过去,对于患者的治疗方案,大多数都是通过医师的经验来进行,优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案,但由于医师的水平不相同,所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。
而随着大数据在医疗行业的深度融合,大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案,医生通过有效、连续的诊疗记录,能够给病人优质、合理的诊疗方案。
(1) 为医生优化医疗方案
面对数目及种类众多的病菌、病毒,以及肿瘤细胞时,疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台,可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案,从而建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊,明确地定位疾病。在制订治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制订出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。
(2)有效预防预测疾病。
解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控,将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用,推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。
二、大数据在零售行业的应用
(1) 对零售行业市场进行精准定位
如果一家企业想要进人或者去进行某一个零售行业区域的市场开拓,最先要做的就是进行项目评估和可行性分析,因为只有通过项目评估和可行性分析才能更加了解市场用户的习惯从而才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。而这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等,这些也就需要用巨大的数据来进行支撑,对这些大数据的分析就是市场定位的过程。
(2) 支撑零售行业收益管理。
大数据时代的来临,为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔。
一、大数据在医疗行业的应用
大数据让就医看病更简单。过去,对于患者的治疗方案,大多数都是通过医师的经验来进行,优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案,但由于医师的水平不相同,所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。
而随着大数据在医疗行业的深度融合,大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案,医生通过有效、连续的诊疗记录,能够给病人优质、合理的诊疗方案。
(1) 为医生优化医疗方案
面对数目及种类众多的病菌、病毒,以及肿瘤细胞时,疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台,可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案,从而建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊,明确地定位疾病。在制订治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制订出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。
(2)有效预防预测疾病。
解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控,将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用,推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。
二、大数据在零售行业的应用
(1) 对零售行业市场进行精准定位
如果一家企业想要进人或者去进行某一个零售行业区域的市场开拓,最先要做的就是进行项目评估和可行性分析,因为只有通过项目评估和可行性分析才能更加了解市场用户的习惯从而才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。而这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等,这些也就需要用巨大的数据来进行支撑,对这些大数据的分析就是市场定位的过程。
(2) 支撑零售行业收益管理。
大数据时代的来临,为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔。
2021-06-12 · 百度知道合伙人官方认证企业
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现状大数据的前景十分的好,随着大数据应用于各行各业,并正在改变着各行各业,同时也引领大数据人才的变革,在国家及当地政府支持下,大数据在快速发展,企业日后发展将基于大数据计算分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展,我国也将更加需要更多的数据人才。
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