大數據落地進行時

大數據將怎么樣改變人們的生活？維克托·爾耶·舍恩伯格在《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中前瞻性地指出，大數據時代最大的轉變就是放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。

這本書是國外大數據系統研究的先河之作，作者維克托被譽為“大數據時代的預言家”，他的判斷顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。

目前，大數據分析已成為IT界競相爭奪的新戰場。與整體IT行業相比，業務分析市場的增長更為迅猛。Gartner預測，2015年，90%以上的主管都會把信息視為一種戰略資產，但只有不到10%的主管能充分實現這些信息的經濟價值。

落地的前提

業界已經從對大數據重要性的認識階段，發展到實踐大數據的戰略實施階段。因此，如何保證數據的真實性、如何挖掘數據價值，成為大數據應用的關鍵問題。

對此，2013年3月12日發布的《分析：大數據在現實世界中的應用》白皮書提供了大數據應用的五大關鍵性建議，其中包括：以“客戶為中心”，制定前期“大數據戰略規劃”；制定全面完整的企業“大數據藍圖”；從現有數據入手，設定并完成短期和階段性的“大數據戰略目標”；根據業務優先級，逐步建立分析體系，循序漸進提升“大數據分析能力”；定制可衡量的指標分析“大數據 ROI（投資回報率）”。

該結論來自于IBM商業價值研究院與牛津大學賽德商學院共同進行的大數據研究。該項目對全球95個國家、26個行業的1144名業務人員和IT專業人士進行了調研，采訪了20多名學者、業務主題專家和企業高管。

可見，大數據應用若想落地，就必須與業務需求相結合。各行業在決定采用大數據分析工具之前，應該先搞清楚幾個問題，比如數據從哪里來，數據的質量如何，數據可以做什么用，數據的價值如何等。

首先，數據是否豐富和開放。大數據從本質上要求信息開放，而信息開放是一個復雜問題。有些涉及行業內部競爭，受到商業因素影響，企業不愿意開放；有些涉及個人或者行業本身的隱私或機密，無法開放。在大數據應用的過程中，對互聯網用戶隱私權和數據的保護，是開放信息時的重要考慮因素。

其次，是否掌握強大的數據分析工具。要以低成本和可擴展的方式處理大數據，這就需要對整個IT架構進行重構，開發先進的軟件平臺和算法。這方面，國外又一次走在我們前面。特別是近年來以開源模式發展起來的Hadoop等大數據處理軟件平臺及其相關產業，已經在美國初步形成。

第三，管理理念和運作方式能否適配數據化決策。大數據開發的根本目的是以數據分析為基礎，幫助人們作出更明智的決策，優化企業和社會運轉。哈佛商業評論說，大數據本質上是“一場管理革命”。大數據時代的決策不能僅憑經驗，要拿數據說話。因此，大數據能夠真正發揮作用，深層次看，還要改善我們的管理模式，需要管理方式和架構與大數據技術工具相適配。這或許是我們最難邁過的一道坎了。

IBM的2013年大數據策略在醫療、客戶服務、保險、金融服務、零售、通信等多個領域做了行業前景設想。在利用大數據之后，有些領域的企業可以更好地了解客戶，創建更加個性化的客戶體驗，最終提高客戶的滿意度和忠誠度，并增加收入，避免客戶流向競爭對手。

但這些設想在中國大部分還沒有真正試驗性地落地，而由企業內部業務驅動來運用大數據的企業就更少之又少。不過，大數據已經是在落地進行中了，各行業的先行者都在思考這個問題，比如下面介紹的醫療行業。

醫療業的落地嘗試

維克托認為，大數據的核心就是預測。

這個核心代表著我們分析信息時的三個轉變：一是，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣；二是，研究數據如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度；第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關系。

我們通過醫療行業的案例來窺探這種轉變。

據IBM全球副總裁兼中國開發中心總經理王陽對記者介紹，IBM與廣東省中醫院的合作案例，就是大數據在醫療行業的落地探索。

早在2010年6月，IBM宣布將與中國華南權威的醫院廣東省中醫院繼續展開合作，共同啟動一項創新型醫療數據分析項目，幫助醫生對上千份匿名電子病歷進行分析并從中提煉不同群體對特定疾病的發病規律。該項技術還將幫助臨床醫生對某些傳統中醫療法的功效進行實證研究。

隨著電子病歷及其他系統的應用，越來越多的醫療數據從中產生，提取和整理相關病人數據，來快速發現問題關鍵所在并找到數據中的特定模式。

王陽說，“廣東省中醫院一天接待超過2萬的患者，一年就會有600多萬患者的數據積累。大數據首先要完成一個數字化的過程，把患者的各項檢查指標數據存儲下來。這后面就可以進行分析和優化，比如醫生一看凡是慢性腎病的人絕大多數都有這些癥狀，然后反過來就可以說，有這些癥狀的患者得慢性腎病的概率高。以往是通過醫生、專家的經驗來判斷、診斷病癥，現在借助大數據挖掘手段和比對，可以智能診斷出患者對應的病癥，并推薦匹配的配藥。”

為了解決這個問題，當時，IBM研究院的科學家們首創了醫療信息數據倉庫的分析和共享技術（以下簡稱HIWAS）。廣東省中醫院的臨床醫生將使用它來研究傳統中西醫結合在治療慢性腎臟病方面的療效。

HIWAS儲存并整合分析匿名病人數據，為醫生提供病人病情及個人信息的詳細報告，包括年齡、性別等，以及是否患有其他病癥，如心臟病或糖尿病。該技術幫助醫生提取、過濾并綜合相關病人的數據及類似醫療狀況，幫助醫生為病人量身定制治療方案，另一方面也幫助醫生更好理解不同治療方法對不同人群所產生的反應。HIWAS還幫助科研人員為臨床及治療研究方面進行深入的數據分析。

這一探索性的項目讓醫療專業人士可以從大量數據中提取有用的臨床信息，以便更好地了解病史和預測治療效果，從而改善病人護理，并降低成本。