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大数据时代运营商的机遇与挑战
“大数据”通过新处理模式而具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能
力，对各个应用领域的创新发挥着重要作用，并正以一种戏剧性的方式改变数据
管理的各个方面。
大数据发展现状
（一）大数据
麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐
渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长
和消费者盈余浪潮的到来，“大数据”时代正式到来。麦肯锡对大数据的定义就
是从个体数据集的大体量入手的：大数据是指那些很大的数据集，大到传统的数
据库软件工具已经无法采集、存储、管理和分析。传统数据库有效工作的数据大
小一般来说在 10-100TB，因此 10-100TB 通常成为大数据的门槛，IDC 在给大数
据做定义时也把阈值设在 100TB。
大数据具有 4 个 V 属性即 Volume（体量大），Velocity（快速化），Variety（类
型杂），Value（价值大）。因此从其属性出发，大数据可被定义为：由数量巨大、
结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，
通过数据的整合共享，能够成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯以及交叉复
用形成的智力资源和知识服务能力。大数据，其显性特征是超出一般算法或一般
硬件计算处理能力的“大”规模数据；其伴随的另一个特征，就是拥有足以刻画样
本特征空间以外的“超额”样本。前者显性特征推动了并行/云计算的软硬件发
展，后者则从商业模式和数据分析的方法论层面推动了行业变化。
IDC 预测，全球数据在 2015 年将达到 10 万亿 TB。IBM2012 年研究称，整个
人类文明所获得的全部数据中，有 90%是过去两年内产生的，而到了 2020 年，
全世界所产生的数据规模将达到今天的 44 倍。在 IDC 另一研究中称，全球大数
据技术和服务市场将在未来几年保持 31.7%的年复合增长率，2016 年的总规模有
望达到 238 亿美元。照此计算，大数据市场的增速将达到同期整个信息和通信技
术领域增速的 7 倍。该市场正在迅速从各种既有市场和新市场中吸收技术和服
务。虽然今后的情况仍有可能发生很多变化，需求与供给也仍不确定，但 IDC
仍然预计，这一市场将在 2012 至 2016 年间实现强劲增长。如此巨大数据信息
数量带来的将是大数据庞大的应用市场规模。
（二）大数据带来的创新冲击
1. 大数据对信息产业的影响
大数据的热潮兴起于新一代信息技术的融合发展，物联网、移动互联网、数
字家庭、社会化网络等应用使得数据规模快速扩大，对大数据的处理和分析的需
求日益旺盛，推动了大数据领域的发展。反过来，大数据的分析、优化结果又反
馈到这些应用中，进一步改善其使用体验，支撑和推动新一代信息技术产业的发
展。
大数据将为信息产业带来新的增长点。IDC 预测，全球数据在 2015 年将达到
10 万亿 TB。面对爆发式增长的海量数据，基于传统架构的信息系统已难以应对，
同时传统商业智能系统和数据分析软件面对以视频、图片、文字等非结构化数据
为主的大数据时，也缺少有效的分析工具和方法。信息系统普遍面临升级换代的
迫切需求为信息产业带来新的、更为广阔的增长点。
大数据将加速信息技术产品的创新融合发展。大数据面临着有效存储、实时
分析等挑战，必将对芯片、存储产业产生重要影响，将推动一体化数据存储处理
服务器、内存计算等产品的升级创新。对数据快速处理和分析的需求，将推动商
业智能、数据挖掘等软件在企业级的信息系统中得到融合应用，成为业务创新的
重要手段。
2. 大数据对金融行业的影响
随着互联网和大数据的发展与普及，互联网企业跨界涉足金融业日趋常态，
渗入范围不断扩大，并向金融业的核心领域拓展，打破了原有的竞争格局体系。
数据大集中的背景下，大数据对金融行业产生的影响巨大，比如银行业的客户市
场细分化程度日趋提高，对数据的集中管理、应用、安全的需求更加迫切。保险
企业则大力向电子商务模式转变，而证券公司间的竞争则早已突破地域限制，网
上证券交易发展迅猛。
首先，数据的挖掘整理，以及有效分析对于提升客户服务水平的价值日趋凸
显。其次，大数据能够加强风险的可审性和管理力度，支持业务的精细化管理。
当前中国银行业利率市场化改革已经起步，利率市场化必然会对银行业提出精细
化管理的新要求。再次，大数据支持服务创新，能够更好地实现“以客户为中心”
理念，通过对客户消费行为模式进行分析（比如事件关联性分析），提高客户转
化率，开发出不同的产品以满足不同客户的市场需求，实现差异化竞争。
3. 大数据对医疗行业的影响
麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服
务业一年创造 3000 亿美元的附加价值。我国医疗行业早就遇到了海量数据和非
结构化数据的挑战，近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多
医疗机构有资金来做大数据分析。
在临床决策辅助方面，精准分析病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的
大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。
在医疗质量监督方面，通过对医院内部数据的分析，可以充分地发挥医院自
我评价的作用，促进医院内部“医疗质量和医疗安全”的持续改进。
在疾病预测方面，大量的数据可以分析出疾病、症状及实验室数据的相关性，
从而帮助临床科研人员建立针对某一些典型疾病的预测模型，该模型具有动态自
我学习的特点，会随着数据的更新而不断调整。
在临床试验分析方面，分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适
应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行
重新定位，或者实行针对其他适应症的营销。
在个性化治疗方面，通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化
治疗。这一应用将考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应关系，
然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。目前个性化医疗还处在
初期阶段。
4. 大数据对电子商务行业的影响
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