智慧医疗带来的好处

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智慧医疗带来的好处范文第1篇

成绩有目共睹，今天的温医大附一院在门诊量370多万的情况下，基本实现了患者就诊“零排队”。而在2010年，陈肖鸣由温州医科大学附属第二医院院长调任温医大附一院时，望着老院区“乌泱泱”的门诊大厅，陈肖鸣的感受与患者一样，都是“很糟糕”。在他看来，不解决这个问题就是不作为，他的“拗劲儿”上来了。

为了减少挂号的等待时间，医院与中国电信114、中国移动12580合作，开设24小时电话挂号预约服务专线，患者可以通过电话、网络、手机APP、支付宝、自助机等渠道预约科室、医生以及就诊时间。为了减少缴费的等待时间，医院创新地开展了预存款与诊间结算系统，患者可以在省内建设银行的各个网点进行医院就诊卡充值，也可以通过院内自助机在医院就诊卡里预存费用，然后通过护士站进行出、入院结算，大大减少了排队现象。通过这一系列措施，一直被人们诟病的“三长一短”即挂号排长队、就诊排长队、缴费排长队，看病时间短的问题在温医大附一院被逐一化解。

关于信息化的应用，陈肖鸣并没有做盲目的技术追随者，而是将其作为服务患者的一种手段，“院外关怀系统”就是医院诸多信息技术应用中的典范。陈肖鸣将这套系统定义为实时互动医户关系――受互联网思维影响，他喜欢将患者称为用户，对患者进行从入院前到出院后的健康管理。这套全国首创的服务系统分为“医患沟通”“分级诊疗”“院外医疗”三部分，不仅能够记录患者就诊前的病情，确保方便查看，提高门诊就诊效率；同时，还能够帮助患者实现快速转诊，减少办手续的繁琐，并且，患者出院后，还可以与医生进行实时沟通。

智慧医疗带来的好处范文第2篇

人工智能不是一项单一的科技产业，而是将其他行业进行融合的工具，例如将机器人和保姆结合产生的“看家机器人”，将导航和汽车结合产生的“车联网”等。在人工智能技术逐步成熟的当下，谁率先在应用上实现突破，谁就有可能在智能时代的竞争中占据优势。

目前，从医疗健康的监测诊断、智能医疗设备，到教育领域的智能评测、个性化辅导、儿童陪伴，从电商零售领域的仓储物流、智能导购和客服，到应用在智能汽车的自驾技术，都能看到人工智能的身影。

中国在过去的一年里，长虹、TCL、创维等家电企业都纷纷人工智能家电产品，希望借助人工智能打破家电行业的销售难题。

不久前，搜狗公司2016全年财报，搜狗借助人工智能技术实现了较大的业绩增长。

近年来，百度先后成立了大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室，并通过架构调整全面发力人工智能。2016年百度世界大会上，推出“百度大脑”，该项目将对语音、图像、自然语言处理和用户画像、无人驾驶等领域进行重点关注和研发。

人工智能技术的重大突破必将带来新一轮科技革命和产业革命'对社会经济和人类生活的方方面面将产生深远的影响。

人工智能将为现代化发展更换“发动机”。咨询公司埃森哲研究了美国、芬兰、英国等12个发达国家并作出预测，到2035年，人工智能将帮助这些国家生产率提高40%左右。

对于中国而言，人工智能带来的好处将是多方面的。就经济来说，借助人工智能新技术实现自动化，将极大提高生产率，节省劳动成本；优化行业的现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；通过创造新市场、新就业，将促进市场更加繁荣，开拓更广阔的市场空间。

在产业升级方面，中国的传统制造业大而不强的问题亟待克服，人工智能恰恰为制造业转型升级提供了便利和动力，一是这些企业拥有行业海量的数据和大量资金；二是在生产力水平急需提升、传统人口红利逐渐消失的情况下，传统企业有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务，提高收益，降低企业成本。因此，制造业既是人工智能可以大有作为的领域，也是中国发展人工智能的优势领域。

《全球人工智能发展报告2016》显示，中国人工智能专利申请数累达到15745项，列世界第二；人工智能领域投资达146笔，列世界第三。

智慧医疗带来的好处范文第3篇

随着云计算模式的兴起，数字信息在各领域的急剧膨胀，信息类型、来源也变得愈来愈复杂，大数据概念便迅速在国内蔓延开来。当下，智慧城市在我国的建设迎来了一个小期，业内人士认为智慧城市的“智慧”之处恰恰体现在大数据的应用。

然而在大数据与智慧城市有何种关系，又能为智慧城市的建设带来什么的推动力？本刊特别专访了北京大学信息科学技术学院智能科学系知名教授马修军博士。

大数据将引领大变革

记者：现在大数据涉及很多方面，但目前被提及比较多的是存储和计算，实际上可能还涉及传输、数据挖掘、数据应用场景。对此您有什么看法，又怎么定义大数据的？您认为在这些方面中，哪些是最重要的？

马修军：大数据有4个特征，即数据量大（Volume）、类型多样（Variety）、数据增长迅速（Velocitv）和数据价值巨大（Value）。前三个V比较好理解，关于第4个V大家很容易理解数据很有价值，但往往认识不到，相对于数据量而言数据价值平均值很小，挖掘大数据中的价值犹如沙里淘金，这也是大数据通常与Hadoep、NoSQL、数据分析与挖掘、数据仓库、商业智能，以及开源云计算架构等诸多热点话题联系在一起的原因。大数据不只是存储和计算，数据智能分析等相关技术非常重要。

在大数据时代，最重要的是掌握数据核心技术，例如IBM提供了从端到端、整体的大数据解决方案，惠普收购了数据分析仓库供应商Vertica，SAP推出了内存数据库HANA等。

记者：国内大数据应用领域的现状是怎样的？跟国外的差距在哪儿？

马修军：国内和国外在大数据应用领域最早的都是互联网领域的，包括电子商务、社交网络、搜索引擎等，最具代表性的是亚马逊和淘宝的电子商务数据、Twitter和新浪微博数据，Facebook社交网络数据。例如，Facebook用户每月分享30亿条内容，Twitter每天发送和转发12TB的信息，淘宝每天有超过30亿条店铺、商品浏览纪录及上千万的成交、收藏纪录。其他大数据应用领域主要是银行和电信等行业，中国工商银行近期部署了PB级大型数据仓库项目，中国移动早就部署了云计算和Hadoop数据分析中心。

可以说国内在大数据主要应用领域的发展并不比国外慢，在大数据的各种基础软件及应用软件、硬件产品方面，大数据技术以开源为主，尚未形成绝对技术垄断，即便是IBM、Oracle等行业巨擘，也同样是集成了开源技术，我国核心技术与先进国家的差距也在缩小。

记者：如果大数据能在一个领域有所突破，最有可能是哪个领域？

马修军：15年前，美国最庞大的数据仓库其规模只有数TB，且只有像沃尔玛、万事达这些极少数的公司才拥有如此庞大的数据。而如今，从生活中的购物交易，到工业上的生产制造，从社交网络媒体信息，到在线视频图像资料，从企业的信息管理系统，到政府部门的电子政务，都产生着大量的数据。可以预见，随着物联网的蓬勃发展，成万上亿计的网络传感器被嵌入到现实世界的各种设备中，如移动电话、智能电表、汽车和工业机器，大数据的价值还将进一步显现。

另一方面，IT企业和运营商全面部署基于云计算的数据中心，为大数据应用提供了优越的基础设施条件。近几年，大数据将会在金融、电信、医疗、物流、供应链、移动位置服务等领域有重大突破。

记者：近年来，相关业界的专家也表示大数据将引发新的“智慧革命”，您对所谓的“智慧革命”怎么理解？

马修军：大数据引发的所谓“智慧革命”，是说大数据正在对每个领域都造成影响，在商业、经济和其他领域中，将日益基于数据分析做出决策行为，而不是像过去更多凭借经验和直觉。未来，数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。大数据时代，人类社会第一次拥有了精准记录把握复杂世界的能力，理论上讲我们可以建立起一个不需要简化的大数据“世界模型”，可以精准地把握变化趋势，进而做出决策。

一个最新的例子就是Facebook在2012年5月18日的IPO。在此之前，几乎没有人敢说自己有把握去预测Facebook上市当天股价的走势，但是Twitter却神奇般地做到了。社交媒体监测平台DataSift监测了Facebook IPO当天Twitter上的情感倾向与Facebook股价波动的关联。例如，在Facebook开盘前Twitter上的情感逐渐转向负面，25分钟之后，Facebook的股价便开始下跌。而当Twitter上的情感转向正面时，Facebook股价在8分钟之后也开始了回弹。最终，当股市接近收盘时，Twitter上的情感转向负面，10分钟后Facebook的股价又开始下跌。最终的结论是：Twitter上每一次情感倾向的转向都会影响Facebook股价的波动，延迟情况只有几分钟到20多分钟。

这仅仅只是基于社交网络产生的大数据进行“预见未来”的众多案例之一，事实上“大数据”所能带来的巨大商业价值，已经被人认为将引领一场足以匹敌20世纪计算机革命的巨大变革。奥巴马政府已经把大数据上升到了国家战略的层面，启动“大数据研究和发展计划”，这也从一个侧面凸显了大数据对当今社会的重要程度。

数据是智慧城市建设的基础

记者：智慧城市无疑是城市信息化建设的热点，然而各地在建设中似乎都遇到推进困难、找不到突破口等问题，那么智慧城市建设当前遇到的瓶颈主要体现在哪些方面？

马修军：自IBM提出智慧城市概念以来，我国各地先后举办了多次论坛，也有多个城市进行了智慧城市规划，启动了若干建设项目，可以说中国城市已经实现了智慧城市概念的认知，开始进入全面规划建设的开端。智慧城市可以规划美好蓝图，但关键是如何实施，许多已经完成规划的城市都面临着如何启动的困局。目前，智慧城市建设面临的瓶颈主要是体制方面的问题。

智慧城市最重要的特征是协同，包括多个层面的协同：（1）政府机制层面，在解决跨部门联动和政府整合服务方面，各部门是否具备协同机制；（2）业务系统和数据共享层面，目前各业务系统和数据建设纵强横弱，以条为主，缺乏块的横向联合，智慧城市建设的核心是精准的数据，衡量智慧城市的标准是数据的开放性；（3）服务层面，智慧城市的最终应用是服务，市民、企业和政府管理部门获得的服务有多少是协同的，整合了多少部门、公众服务，应该是一个关键衡量指标。

目前，国内智慧城市的建设都面临着机制问题，若要破局需在机制、业务系统和数据整合，以及服务整合方面进行全面考虑。

记者：当前虽然有了云计算、物联网，但缺乏大数据分析处理的核心技术，很多领域的智能乃至智慧都只是空壳，在您看来大数据的核心技术都有那些，我国的薄弱环节在哪些方面？

马修军：物联网是智慧城市的数据采集能力，以实现对城市运行的实时精准掌控，相当于智慧城市的感官系统；云计算则是可靠、经济、易部署的IT基础设施，相当于智慧城市的身体。而大数据智能分析系统则是智慧城市的神经中枢。

“大数据”是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析能力的数据集，形成了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据并存的格局，这对传统的数据库管理技术带来了挑战，而另一方面，现有数据库系统软件相关的数据处理技术价格高昂，给智慧城市建设带来了巨大的成本压力，智慧城市建设迫切需要一个适合大数据成本的高效处理平台。大数据核心技术要解决的问题，包括对数据库高并发读写要求、对海量数据的高效率存储和访问需求、对数据库高可扩展性和高可用性的需求，使得传统SQL主要性能没有用武之地，NoSQL模式变得非常流行。互联网巨头对于NoSQL数据模式应用非常广，比如谷歌的Big Table、Facebook的Cassand ra及亚马逊的Dynamo等。

在过去的几十年中，我国信息产业，一直落后于国外的巨头，长期处在产业链的末端，但国家一直在核高基领域进行重点攻关研发，如CPU、操作系统、办公软件、数据库等，培养了基础系统软件领域的大量人才。在新兴的大数据处理领域，中外公司几乎站在同一起跑线，单纯考虑狭义的大数据处理技术（如Hadoop、MapReduce、模式识别、机器学习等），中外差距仅有5年左右。近年来，国际lT公司早已提前布局大数据核心技术，例如IBM近5年10亿美元以上级别的大手笔收购多与如何有效处理大数据有关，2007年IBM花费20亿美元收购了商务智能软件供应商Congnos，2009年IBM斥资12亿美元收购SPSS软件，201 0年IBM以17亿美元的代价收购了数据库分析供应商Netezza；数据库软件巨头甲骨文收购商业智能解决方案提供商海波龙（Hyperion），收购另―IT巨头SUN公司，推出了Oracle大数据机和Exalytics商务智能服务器，构建自己的大数据平台解决方案；SAP在大数据实时分析的领域中，推出了内存数据库HANA平台，以应对大数据实时分析的挑战；此外EMC、Informatica、Taredata等公司，也都在大数据领域布局了核心技术平台。

从大数据核心技术产业方面，我国信息技术产业领域的公司仍没有及时抓住转型契机，相对而言，缺乏在大数据领域的核心技术投入和研发方面存在巨大差距。

记者：智慧城市与大数据间关系是怎样的？

马修军：智慧城市要体现出人类社会对现代城市和运营管理新的科技发展的水平，需要对大数据充分分析和利用，深入分析我们收集的数据，以深入、系统全面洞察力解决，促进人类智慧运用管理城市，通过先进的技术包括数据挖掘和功能的强大的运算系统，从而来整合分析跨地域、跨行业、跨部门的海量数据的处理，将特定的知识应用于特定的行业和特定的解决方案中，来更好地支持整个城市经济社会发展的决策和相关行动。

未来的智慧城市系统是一个开放的大数据平台，一个统一的城市操作系统，通过物联网将城市的人、地、物、事统一成一个有机的整体，所有数据流转其中，形成一个大数据平台，所有屏幕都可接入，通过网聚的力量，汇集市民智慧，实现城市的可持续性发展。

记者：在城市的数字化、网络化过程中，信息孤岛成为了致命伤，那在智慧城市的建设中，如何通过大数据的概念去解决信息孤岛？

马修军：智慧城市建设的核心是最大限度地开发整合、融合和利用各类城市资源，实现城市范围内，不同部门、不同行业、不同群体、不同系统之间的数据融合与业务协同，利用物联网、云计算、移动互联网等信息技术，提升城市全面规划能力和公共设施水平、增强城市服务能力、激发城市活力。数据是智慧城市建设的基础，需要各界一起探索面向智慧城市建设的大数据运营模式，打破现有信息孤岛问题。

智慧城市建设期望每一个城市都是个性化的，无论是政府主导还是企业主导模式，关键是形成可持续服务于建设城市的独立服务主体，不能把智慧城市建设当成一种解决方案全球推广而获益，而是针对每一个城市深耕细作，做出个性化的智慧城市运营服务，从城市发展的长远来收回投资。这个需要考验投资建设智慧城市企业的价值观和理念，并不是只有资金实力，关注业绩的企业能做到的。

数据开放的利与弊

记者：在数据开放的过程中，政府、企业和个人对于数据的使用又应该如何调节？

马修军：智慧城市建设，在大规模部署物联网汇集城市海量实时数据的同时，应以开放协作平台的方式，提供精细粒度的数据访问接口，提高数据可读性，为不同层次和不同权限用户提供精细粒度数据访问，从而实现全面的互联互通，在开放协作平台上汇聚市民的智慧，开发深度应用，实现真正的深入的智能化。

智慧城市的关键是形成一个统一的数据开放平台，是统一梳理部门业务系统和数据，形成统一开放平台，各部门按统一信息开放标准开放数据和功能访问API，实现应需而动的数据和业务整合。统一信息平台不需要整合各部门数据和业务，只要搭建起访问各部门数据和功能的开放API接口，用过通过统一平台，授权、审计数据访问，从而实现信息的流动。国际上从2009年开始出现了数据开放浪潮，美国ClO委员会专门成立了Data.gov网站，重点解决针对信息分散，缺乏整体性问题，英国政府也紧随其后，进行政府数据开放网站建设。

智慧医疗带来的好处范文第4篇

Hanni对于外企的营销有一套逻辑化的理论和经验。如何把洋经验运用于本土企业，Hanni也有自己的见解。

本土企业不愿意做市场细分

《新营销》：你在诺基亚工作了6年，从营销的角度，你认为诺基亚有哪些可取之处？

Hanni：诺基亚的市场细分和产品分类做得很好，比如土豪、商务人士、时尚白领、中老年人等不同消费群体，对手机的需求不同。经过大量的市场调研以及分析总结后针对不同的人群分类，可以帮助产品研发部门更好地设计产品功能。同时市场部也可以有针对性地制定营销策略。例如商务人士，对性能要求比较高，我们在写字楼做试用，在机场做广告。而在经济欠发达的三、四线城市，客户需要性价比高，功能简单的产品，市场推广形式完全不同。比如接地气的路演，大篷车活动，甚至在主要的手机一条街张贴海报，粉刷宣传语等。

《新营销》：企业该如何做市场细分？

Hanni：市场细分是公司制定发展战略的重要一环。市场部门通过调研、分析、研究后，对企业目标客户做出分类并对其消费特点进行深入探讨，包括购买习惯，购买场所，决策链等。针对不同的客户，推出不同的产品，以及制定相应的营销策略。这个过程，需要有前瞻性的智慧，同时还需要公司决策层有魄力以及坚持。

IBM和诺基亚都在市场细分方面做得很出色。以IBM为例，公司在做营销计划时，会有几个维度的细分。第一是企业规模，分为小型企业、中型企业和大型企业，对应销售的产品以及市场推广的方式都不同。第二是决策人的级别，跟不同的人谈不同的话题，传递的信息也要有针对性。比如企业的CEO，他们是最终的决策者，他们关心的是收入、成本、效率等话题，跟他们谈技术实现就不对。而IT经理关心设备的安全性和兼容性等技术指标，跟他们谈产品更合适。第三是客户的状态，比如是不是现有的安装客户，还是目前正在使用竞争对手产品的客户，或者是潜在的购买客户。每一种类别的客户，需求有所不同，对产品及解决方案了解的程度也有差别，营销策略也需要相应的调整。

《新营销》：中国本土企业对市场分析、营销的逻辑思维跟外企有何不同？

Hanni：我接触的本土企业不算多，但是观察到他们都有个通病，就是不太愿意在市场分析、消费者细分以及市场战略规划方面多花时间和精力。原因有几方面，首先是公司发展得太快，来不及分析；其次是市场部门只是在执行销售部门或者公司决策者拍脑袋的想法。 外企的市场部门是公司的核心部之一，有清晰的分工。对于B2B公司而言，市场部包括市场分析、战略规划、活动执行，渠道市场， 市场运营等部门。而B2C公司部门就更多，针对不同的产品类别，都有相应的品牌、营销市场、产品市场等专业部门。一句话，就是本土企业对市场营销的重视程度不够。

营销是一套组合拳

《新营销》：单就营销手法而言，你认为中国本土企业做营销有什么不足之处？

Hanni：本土企业和外企在市场营销上特点不同，各有优劣。外企推崇360度整合营销，就是多管齐下，海陆空联合作战。但是弊端也很明显，比如决策流程慢，对市场变化反应滞后。而本土企业更了解中国市场，对于消费者的心态，消费习惯以及有很大的优势。举个例子，比如《来自星星的你》热播不久，我们就看到国内一些企业拿啤酒炸鸡、教授做话题，进行广告、软文宣传，并且通过社交网络进行推广。

在这一点上，外企做不到。短短的反应时间，市场人员解释清楚为什么要调整策略已经不易，更别说还有一堆可行性分析需要研究。当然，本土企业快速反应也有弊病，比如容易一窝蜂，一个热点出来了，所有厂家都在跟，较少考虑热点是否贴合品牌的特性和打动目标客户。如果本土企业和外企能够互相学习，既快速反应，又能有的放矢，那么对销售的促进作用就会更大。这里就正好提到另外一个话题就是本土企业不太重视市场推广的ROI，很多时候不计成本的投入，效果不明显。

《新营销》：你如何把营销费用花在刀刃上？

Hanni：这个问题其实是每个市场营销人都会遇到的问题。市场部虽然说是花钱的部门，但是市场的资源或者说费用永远是有限的，不可能什么推广方式都使用，要通过分析决定优先级，把有限的市场费用花在能带来销量增长的通路上。

举个例子，很多年前，诺基亚推出轰动一时尚跨界设计L’Amour系列产品（7360，7370，7380），这是针对潮流、品位人群的产品。大量地投放杂志或电视广告，成本很高，我们想到了选择时尚服装品牌联合举办活动作为主要的推广渠道。由于产品的粉色的外观以及独创的花朵造型，很能抓住时尚女性的心，并且很有装饰性，我们就与当时最流行的女性服装品牌合作，在商场玻璃墙贴上跟手机上一样的时尚造型，并且在柜台放样品。店家肯定问：我有什么好处？我们给店铺提供样机，让客户免费体验手机，只要客户购买店铺的产品就能参与抽奖，店铺也通过品牌合作，带来了销量，实现了双赢。后来，销售以及渠道的反馈都很好，花了很少的钱，但覆盖面、推广效果比投放硬广告好得多。这就是营销效率。

《新营销》：中国本土企业的营销费用普遍不多，也不会投入很多资金做市场调研，你认为在有限的资源下如何做出好的营销效果？

Hanni：这个观点我不太同意，中国本土企业的营销费用并不少，只不过是大部分都用在广告投放上，没有在策略、分析上下功夫。另外，在企业规模小的情况下，市场调研、分析不需要投入很多资金去请全球性的调研公司，可以由企业的市场部门通过数据分析，现有客户调研等方式来执行。关键是重视程度，目前中国经济发展这么快，中国企业对长远规划不太重视，这才是根本。

凡客诚品是我曾经很喜欢的一个国内品牌，在品牌创立早期，它的营销做得非常好，明星效应高，挖掘了客户的潜在需求，还创新地推出凡客体。后来它慢慢地淡出人们的视线，抛开经营，供应链，产品质量，客户服务不讲，我的观察就是它对目标客户分析不够清晰，市场战略不够持续。从产品定位来讲，凡客的定位是城市屌丝，他们对价格比较敏感，喜欢上网，喜欢尝试新东西。凡客在留住客户的时候，可以采用的市场策略是定期推出物美价廉的新产品，通过数据库营销，积极建立与客户沟通的渠道，增加重复购买的比率。另外随着第一批客户慢慢脱离屌丝阶层，对于这部分消费者的需求，凡客没有有效的策略留住 。同时，过度的依赖广告，造成了运营成本增加，ROI偏低就会带来企业经营方面的问题。营销是一套组合拳，不能打了一拳后就不打了，它是一个可持续的、有计划的过程。

《新营销》：IBM有一个明显的特点，策略性特别强。你认为企业该如何制定、调整自己的营销计划？

Hanni：IBM能成为百年老店，离不开它的高瞻远瞩。2006年IBM提出智慧的地球，关乎未来发展。在接下来的几年，IBM一直推广这个愿景，并在策略执行时不断调整，将目标变成可执行的策略，比如分解到不同的行业，智慧电力、智慧交通、智慧医疗、智慧教育等等。例如智慧医疗，IBM可以做电子病历、医疗系统管理的解决方案等，帮助医院提高效率。现在我们已经看到很多地方都在采用IBM的智慧解决方案。市场营销战略必须与企业的愿景一致，营销方式也要朝这个角度出发，设计打动不同消费群的营销内容，并定期将执行结果和目标做对比，相应的调整策略和具体计划。

《新营销》：现在很多企业更关心执行，例如怎么做新媒体营销吸引用户，对此你有什么建议？

智慧医疗带来的好处范文第5篇

在云计算和大数据的发展中，一直被提及的一件事情――是不是会出现互联网的第二次价值？这个价值可能窗口期不是很长，一旦大规模产业化应用的时候，从中发现问题的机会和之前创造技术带来的机会有所不同。现在数据有所变化，例如网民如今每次点击谷歌收费两美元，实际上其后台的支持非常大，互联上百万台的服务器、存储上百PB的服务器，而且功耗也很大，主要方式实际上是互联网进入了一个新的运营商的概念，不是基础设施而是服务运营商的概念。

云计算和大数据主要的问题

作为城市智慧，中国智慧应该在哪里？从一方面来说有交通、医疗、社区等等，这些方式保证了标准规范，有了安全支撑以后，更多的通过服务商和系统的管理运维可以提供对于社会和企业更多的友好应用。所以这种模式的发展可能会对于当前很多的状态产生改变，就像互联网改变了过去的几类传统产业，比如数字传媒业、电子商务、教育、医疗等，在整个现代服务业方面可能都会面临新的影响和冲击，特别是金融系统，所以互联网和信息化是非常重要的孪生兄弟，互联网快速发展也使得我们能更多的利用好资源。

既然如此就出现两个新问题：怎么用好这个资源，怎么管好这个资源。在技术上已经有了很多探索，包括之前面向科学计算、网格计算，互联网应用当中P2P等等有很多方式，实际上一个基本问题就是为了管好资源，而管好资源的基础是能够对这些资源真的形成创造能力和服务能力以及高可靠能力，所以管好资源很重要。

第一个方面就是资源的共享和管理。资源和数据已经成为了重要的基础设施，尤其是在信息化的发展里面，资源共享和管理是特别重要的。此外，资源本身在信息化中已经是一个重要的耗能产业，同时海量资源进入管理当中，也会对我们实际应用带来特别重要的影响。 去年光棍节淘宝交易额达到新的水平，在这样资源需求和供给极大的增长，短时间爆炸的时期，如何建立高可靠的资源管理，就是云计算面临的第一个重要挑战。

第二个方面是数据分析处理能力。 大数据是我们用现在的方法还不能有效处理的这类数据，所以从一个角度来说人类智慧还没有达到找到更有效对所有数据衡量进行分析的能力，科学数据是研究的基础，所以在数据走向丰富的时候，也可能会给我们带来影响。

此外，大数据的出现确实在某些方面给我们带来一些价值，在医疗应用、数据计算分析中都有很多好处，同时在社会活动中、经济领域都有通过对数据的归类和分析来进行预测。同时大数据分析也是对一种方法、一类数据的分析，是对所有的分析。

因此如何用好这些数据，就需要提高数据分析的处理能力。数据分析处理能力最重要的就是对于软件开发设计，这在传统的软件中已经是一个非常大的问题。面对互联网大量数据的出现，还有一个新问题，即在大数据时代软件工具还有不适应的问题，面向云计算和大数据仍需要的新一类技术和科学。

第三个方面则是网络安全和数据安全。要想资源能够被用好，能够放心地用，安全问题无论怎么强调都不过分。对于大数据来说，隐私和共享的问题成为新的矛盾。

科学问题与建议

在通信方面，互联网如今改变了很多通信的方式，实际上互联网正在改变我们的经济和社会生活。谷歌公司有4.5亿模型预测传染病，阿里巴巴能预测金融风险，有了搜索引擎就可以熟悉更多的浏览器，有了电子商务就可以熟悉客户的消费行为。如果我们行为方式有所改变，对大数据的分析处理是否能够有助于我们科学研究？这几年，科学研究是基于大数据的科学研究，在传统科学计算领域开始进入到网络计算，也提出了理论研究、实验研究、计算研究之外的数据密集型的研究，更有人提出大数据是否能成为科学研究。对此也有专题研究，同时美国、欧盟以及中国都启动对大数据研究的科学问题，因为对未来问题的发现也是一个重要的机遇，究竟大数据能否改变或者影响我们一定程度的思维模式，如果是的话，它会从什么角度开始？例如，在日常生活和行为方式上，我们通常在做饭时会用检查的方式来解决饭菜是否熟了的问题，这是在科技社会当中基本的经济统计的方法，以量本是均匀的假定进行我们的行为。但是大数据下的数据是不断变化的，表达的方式是多样的，所以过去以产量的方式可能结合了产量样本的分析，或者基于一个区域一个时间内对于施工下产量样本的共同研究。我们买一双鞋通常不会跑遍所有当地的商店，而是基本差不多就行，从科学方向的走向看着差不多就行情况下，计算就变得非常需要。

是否从大数据思维中我们能够发现认识更多的有关大数据的问题，这个问题表现特征对作为从事计算机的角度而言，第一个关心的就是大数据能不能处理。

在大数据下，过去易解的问题在现有环境下也可能变得不可解的，比如说一个PB的数据，光用现在最快硬盘读取速度1.9天，一个GB的数据需要五年左右完成，百度一天网页超过10个PB，百度用最快硬盘把数据读完就需要19天，一天数据需要19天读完，显然在数据处理当中它已经不是能解决的。过去认为能算的问题在这里可能算不了，所以对这类问题还需要有很多新研究。

其次是关于数据表征和度量的问题。要想计算、把它表示出来，大量毫无规律的数据怎么度量，怎么给社会提供数据？所以对于大数据、云计算的处理，一个基本的问题就是数据表征和度量的问题。其中涉及到数据极大的量，而且数据度量越来越难，如何度量？如何理解？有可能数据分析结果给我们带来直观上完全不一样的认识，但是它的合理性在哪里？数据表征度量是解决计算之后最重要的问题。

第三是数据怎么在实际处理中有效结合。现在数据处理当中比较为人熟悉的是hadoop，它不失为有效的方法，但是有很多局限性，例如面对计算能力，数据不断的增量发展，不仅要解决一段的数量，还要解决间接增加，不仅解决向下的分析方法，还有相融合分析数据，这可能对现在的软件系统提出新挑战，并且也适时产生很多研究。新的大数据、云计算处理模型是什么样，对现有的存储，体积机构有什么影响？如何有效支持数据分析和发展？在这里可能就形成了未来存储和计算的互动，就像拥有大数据的企业和公司一样，其存储和计算能力一定不是通用商业性，而是有效解决跟它最契合的数据内容。

第四是可信问题，建立隐私和数据的安全保护。这一类问题在大数据当中，在线模型云计算有很多挑战，这个领域安全问题在在线云计算当中多年来一直排在首位，其次才是性能和可用性。

大数据现在还没有真正形成一个产业，而在虚拟世界或者是对云计算的发展上却有相当大的机遇。

另一个方面，大数据如今还处在起步阶段，过渡的商业炒作对提升关注有好处，但是很容易忽略它后面的问题，因此也应该权衡好技术发展和产业应用的关系。此外，大数据的投资，在云计算也有很多基础，在教育、医疗、交通、能源利用方面大数据的分析的确有了效果而且有很多投资在此发展。大数据热度不减，是因为预测到了未来产业会应用巨大。