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第九章 大数据带来大应用（第2页）

回顾大数据应用领先国家的大数据项目情况，有三个显著特点：第一，现有的大多数大数据项目充其量只是数据量较大的应用。这些国家的政府大数据应用项目，大部分是基于共享存储的结构化数据库，并不使用实时、动态和非结构化或半结构化的数据。第二，公共部门致力于规范大型而复杂的数据集，政府期望大数据应用来提升政府服务民众的能力，以及解决国家面临的重大挑战问题，包括经济、医疗、就业、自然灾害和恐怖袭击等。然而，大部分大数据应用于居民（参与到公共事务）和商业部门，而不是政府部门。第三，政府设立的大部分大数据项目刚刚开始或计划未来实施，美国国家科学基金会和国家卫生机构的大数据计划就是如此。这意味着，大数据在政府部门的应用仍然处于发展的初级阶段，只有少数项目在运营（比如美国的RRP、新加坡的RAHS和英国的HSC）。

大数据的行业应用

一、电信行业：统一IT系统，实现精细化营销

在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀;优化网络质量，调整资源配置;助力市场决策，快速准确地确定公司管理和市场竞争策略;刺激业务创新，促进业务改善，提升企业价值。

某省级移动公司长期以来积累的各种系统建设和数据存储分散，难以实现资源和应用的共享，系统中的数据资源未能有效地进行商业利用，并且数据存储的传统架构难以满足业务发展要求。因此，希望借助大数据分析识别客户特征，细分客户，进而指导公司制定合适的营销策略从而保持、拓展现有的客户价值。

该移动公司调整两级架构，构建数据集中、平台统一的系统，实现系统的集中化和数据模型的标准化。通过分析网络日志进行网络优化和故障定位;通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司管理和市场竞争策略。在此基础上，通过使用企业级大数据分析平台，结合客户资料数据、客户服务数据以及计费账务数据，生成客户分析模型，分析不同算法得到的分群结果，基于行业应用评估标准对已生成的模型进行评估，最后得到各客户群特征。通过与行业专家的合作，对移动客户业务方面提供了例如针对性差异化套餐设计、差异化客户服务以及设计促销活动等多方面建议。通过结合对客户满意度以及投诉率的分析，联系手机和分析市场信息，进一步明确客户需求，通过分析流量、流向变化，调整资源配置。

二、交通行业：推动智慧交通建设

大数据技术应用于智慧交通，可以融合海量数据，甚至于将气象监测设备产生的天气状况等数据相结合，对海量数据进行实时快速分析处理，提取有价值的信息并准确推送，提高交通的科学管理和组织服务水平，从而提高交通运输的效率、安全性、整体效益，切实解决出行难等迫在眉睫的交通问题。

某市随着智慧交通的不断建设，其产生的数据量暴增，该市希望能够建立一套稳定的大数据解决方案，来对采集的海量数据进行快速的处理和分析，在实时的道路和交通监控、车辆监管、公共安全监管的基础上，推动实现出行信息服务，同时能够支持交通流量管控计划，实现自适应式的交通控制，帮助交通管理决策。

针对交通行业数据的特征，该城市部署了基于大数据分析的交通管理系统，通过前端摄像头等设备收集数据，存储于区、市数据中心，进行存储、变形以及分析和挖掘。该方案采用多项创新技术来优化存储、查询，增强应用结果处理能力。通过跨地域式的Hbase技术，支持数据存储在不同地域的多个数据中心，互为备份，方便管理和使用，可用性高。在Hbase顶层加入SQL层对交通数据提供实时分析服务，提升数据的索引和存储性能。部署该系统后，该城市智慧应用交通系统为出行者提供实时准确的交通出行信息服务，并能收集路况信息绘制拥堵图，提供给交管部门快速处理突发事故，提供给大众平台供驾驶员参考。此外，对违法车辆追踪效率提升，降低恶性事故率。

三、金融行业：降低风险，提升客户价值

互联网的冲击迫使传统金融业改变经营思路。将大数据应用到金融行业，可以帮助银行和保险业对客户进行细分和行为描述，有效挽留有价值客户，提高市场活动效果，降低市场推广成本，可以客户进行交叉销售来增加收入，达到有效增加客户数量的目的，实现客户价值最大化和风险最小化。

某银行信用卡中心的年发卡量增长迅速，业务迅猛增长，带来业务数据的规模线性膨胀，数据存储、系统维护、数据的有效利用都面临巨大压力。该银行希望能够实现业务数据的高度集中和整合，支持多样化和复杂化数据的分析，提升信用卡中心的业务效率，建立可扩展、高性能的数据存储方案，通过从中提取数据，改进和推动有针对性的营销活动。

通过部署大数据解决方案，该银行实现了实时的商业智能，可以结合实时、历史数据进行全局分析，风险管理部门可以每天评估客户的行为，并决定对客户的信用额度在同一天进行调整，原有的内部系统、模型整体性能得到显著提高。根据数据智能分析向前台提供服务与反馈，支持实现以客户为中心的服务模式与体验，整合日益互联互通的各种服务渠道，建立持续从广泛的来源获取、量度、建模、处理、分析大容量多类型数据的功能，及时在互联互通的流程、服务、系统间共享数据，并将经过智能分析与加工的数据用于业务决策与支持。同时，该解决方案提供了统一的客户视图，更有针对性地进行营销。方案部署一年时间，该信用卡中心通过其大数据营销平台进行了1800余个营销活动，每个营销活动的平均配置时间从2周缩短到2～3天。信用卡不良贷款比率同比减少了0。76%，单位工时创收提升33%。

四、医疗行业：强化医疗，卫生服务管理

医疗卫生服务的信息化进程产生大量的数据，利用大数据技术对这些数据进行有效的存储、处理、查询和分析，可以辅助医生做出更科学和准确的判断，帮助医院为患者开发新的个性化服务，帮助研究机构突破医疗方法和药物革新，支持医疗行业管理部分优化医疗资源以及服务，提供支持。

某市2013年启动“健康城市”战略，希望建立以城市为单位的区域卫生数据中心，以居民健康卡为纽带，覆盖卫生信息化的主要业务区域。医疗健康行业涉及的数据包括居民健康档案、电子病历、公共卫生及综合管理等数据，这些数据目前分散地存储在不同的业务系统中。要求实现对于数据的有效存储、备份，快速检索以及高效的数据交换等需求，通过采集不同机构的业务系统数据，对各项医疗业务进行汇总统计以及构成、对比分析等，有效反映医疗管理机构或服务机构的运营管理情况，并有利于管理部门正确分析，以强化医疗卫生管理。

通过部署大数据应用平台，该市建设了一套信息共享化、决策智能化、管理科学化的医疗大数据应用系统。可以对治疗安全质量、医疗收入、患者负担、工疾病监控、在线监管等多个维度进行管理，有效地将医疗质量安全目标分解到监控指标，通过管控指标的设置与分发，进行质控与检测。通过利用区域平台采集的大量医疗和卫生数据，采用信息分析、挖掘、视图呈现等方式进行数据多维分析和挖掘，趋势预测分析和规划，为各级政府部门的科学决策提供信息支撑，为医疗科研和其他机构提供医疗卫生方面的数据共享服务。

大数据的个人应用

数据和个人数据正汇集到一起，构筑互联网上最令人惊叹的消费者产品。它们会预测你的需要，存储你的记忆——如果你允许它们这么做的话。

你会用你的个人数据换取对未来的一瞥吗？安德烈亚斯·韦恩德就这么做了。

韦恩德曾是亚马逊网站的首席科学官，现任斯坦福大学社会数据实验室主管。他说了一个他自己的故事。某天，他在天亮时分醒来，准备去机场搭乘从上海飞来的航班。这时，他刚开始使用的应用程序GoogleNow告诉他，这趟航班延误了。

这个软件会在用户的Gmail邮箱、日程表，以及地图和航班时刻表之类的数据库里四下查看。它在韦恩德的出行计划中发现了这个小差错，于是提醒他不需要赶时间。韦恩德登机时，飞机上的其他人都已经在机场枯坐了好几个小时，要等飞机的一个备用部件运抵。

韦恩德提供消费者行为方面的咨询，也就这些内容授课。他语速很快。对他来说，他经历的这类小插曲显示了“一个基于10倍数据的社会所具有的能力”。他说，如果上个世纪的标志性成就是对有形物质互动的观察能力（例如X光和雷达技术），那么本世纪的标志性能力将是通过人们与他人分享的个人数据来研究他们。

像GoogleNow这样所谓的预期系统是未来技术的例子之一。我们已经看到了大数据给广告这类可以一次测量数百万人的行为的业务所带来的转变。现在数据科学家们正在思考大数据如何能够帮助个人。及时通知一架联航班机的飞行情况可能是比较乏味的应用之一。但是，想象一下这样的数据模式：它能告诉你该找什么工作，或者在你感觉不适之前就提醒你可能感冒了。

计算机能够获得的个人数据正在极大膨胀，推动了这样的趋势。根据咨询公司IDC的统计，全世界创造的数字数据每两年增加一倍，而其中大部分是由消费者生成的：电影下载、IP语音电话、电子邮件、手机位置显示，等等，但其中仅有约0。5%的数据被分析过。

“存在着那么多数据可以拿来服务于个人的需要，而且是可负担的。”在伦敦大学学院研习社交网络的数据学家帕特里克·沃尔夫说，“统计学的优势来自于把人们汇集在一起，但这之后，锦上添花的事是把你的发现个人化”。

谷歌、FakedIn这些硅谷的数据精炼厂把合并大数据和个人数据作为一个目标已经有些日子了。这种合并创造出广告商可以使用的工具，也创造出尤其“让人上瘾”的产品。毕竟，有什么比你自己更有趣呢？Facebook告诉你谁可能是你的朋友。你给GoogleNow的数据越多，它会为你服务得更好。

暴露更多个人数据似乎无可避免。韦恩德说，随着装载了加速器、摄像头和GPS的智能手机的销量大增，“人们已经获得了收集和传送个人数据的装备”。而这可能只是刚开始，已经有一小批技术爱好者发起了“自我量化”运动：在自己身上装上传感器、计步器，甚至植入葡萄糖监测器。搜索引擎ha的创造者斯蒂芬·沃尔弗拉姆参与一个大型的自我跟踪项目已有多年。他把自己的电子邮件、敲击电脑键盘，甚至身体运动的情况都记录归档。他对预测性应用程序感兴趣，称它们为“个人分析”。他认为，就像他的搜索引擎试图组织、整理全世界所有的事实，“在个人分析中，你需要做的是试着把某个人的人生方方面面的信息聚集起来”。

沃尔弗拉姆说，现有的障碍是一些最有用的数据没被捕捉到，至少不能被轻易获得。部分原因是技术上的：缺乏整合。但大量数据是由Facebook、苹果和Fitbit（一个流行的计步器的生产商）这类私人公司存储着。现在，个人数据的价值日益显见，争端正在酝酿中。加州议员们2015年提出了“知情权”法案，要求公司向个人公布他们储藏的“个人信息”，也就是每次追踪方位和IP地址的数字拷贝。

这项法案是要求隐私保护和问责的社会运动的一部分。与此同时，它也对数据提供者和数据运用者之间的经济关系做出了重新安排。