大数据室如何应用的？有什么大数据平台的推荐呢？

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。

1：华盛恒辉科技有限公司

上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。

在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。

在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。

2：五木恒润科技有限公司

上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。

3、浪潮

浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。

4、德格Dagle

德格智能SaaS软件管理系统自德国工业40，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、

OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

5、Manage

高亚的产品 (8Manage) 是美国经验中国研发的企业管理软件，整个系统架构基于移动互联网和一体化管理设计而成，其源代码编写采用的是最为广泛应用的

Java / J2EE 开发语言，这样的技术优势使 8Manage

可灵活地按需进行客制化，并且非常适用于移动互联网的业务直通式处理，让用户可以随时随地通过手机apps进行实时沟通与交易。

第一条　为了促进和规范健康医疗大数据应用发展，提升健康医疗服务水平，满足公众健康医疗需求，培育经济发展新动能，根据《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》《中华人民共和国网络安全法》等法律、法规，结合本省实际，制定本办法。第二条　本省行政区域内健康医疗大数据的采集、汇聚、存储、开发、应用及其监督管理等活动，适用本办法。

本办法所称健康医疗大数据，是指在疾病防治、健康管理等过程中产生的，以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的健康医疗数据集合，以及对其开发应用形成的新技术、新业态。第三条　健康医疗大数据活动应当坚持政府主导、开放融合、创新驱动、安全可控原则，严格遵守生物安全、网络安全等法律、法规，依法保守国家秘密、商业秘密，保护个人隐私以及维护信息安全。第四条　县级以上人民政府应当将健康医疗大数据开发应用纳入国民经济和社会发展规划，组织制定、实施有利于健康医疗大数据创新融合发展和人才培养的政策措施，构建健康医疗大数据产业链，探索“互联网＋医疗健康”服务新模式，推动健康医疗产业规范有序发展。第五条　县级以上人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门负责健康医疗大数据的统筹协调、监督指导、组织实施工作，网信、公安、医疗保障、药品监督管理等部门在各自职责范围内做好相关工作。

健康医疗大数据管理机构根据省人民政府的授权，承担健康医疗大数据的日常管理等工作，并可以通过依法委托、购买服务、协议合作等方式建设、运营、维护和使用健康医疗大数据平台。第六条　政府有关部门、医疗卫生机构和健康服务企业应当按照健康医疗大数据资源目录和相关标准规范，依法开展数据采集。

健康医疗大数据资源目录由省人民政府卫生健康主管部门会同医疗保障、药品监督管理等部门编制，报省人民政府大数据主管部门备案。

健康医疗大数据资源目录由基础信息、公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品管理、新型业态等组成。第七条　政府举办的医疗卫生机构和国有健康服务企业，应当依法将其提供服务产生的健康医疗相关数据汇聚到健康医疗大数据平台。

鼓励前款规定之外的数据生产单位，将其产生的健康医疗数据汇聚到健康医疗大数据平台。

法律、法规对个人隐私和个人信息保护另有规定的，依照其规定执行。第八条　省人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门应当会同有关部门，建立健康医疗大数据共享开放机制，明确共享开放的具体规定和评估机制。

县级以上人民政府卫生健康主管部门应当采取措施，推进健康医疗大数据平台与医疗卫生机构建立共享机制。第九条　健康医疗大数据管理机构应当通过政务信息资源交换共享平台为有关行政机关提供数据共享服务。

健康医疗数据属于政府信息和政务数据的，依照《中华人民共和国政府信息公开条例》《山东省电子政务和政务数据管理办法》的规定执行。第十条　健康医疗大数据管理机构应当按照下列规定对健康医疗大数据进行分类管理：

（一）对涉及商业秘密、个人隐私或者依据法律、法规规定不得开放的健康医疗数据，列为不予开放数据；

（二）对数据安全和处理能力要求较高、时效性较强或者需要持续获取的健康医疗数据，列为有条件开放数据；

（三）其他健康医疗数据，列为无条件开放数据。

对列为不予开放数据和有条件开放数据的，应当在相应的清单中列明法律、法规等依据。第十一条　对无条件开放数据，公民、法人和其他组织可以通过健康医疗大数据平台获取。

对有条件开放数据，由健康医疗大数据管理机构与数据使用单位签订数据使用协议后进行定向开放。协议应当明确数据的使用范围、条件、数据产品、保密责任和安全措施等内容。

对不予开放数据，经相关权利人同意开放或者依法进行脱敏、脱密等技术处理后，可以进行开放，但法律、法规另有规定的除外。第十二条　依法获得数据使用权的数据使用单位应当依照法律、法规规定和协议约定进行数据应用与服务技术研发，保证数据安全，其依法获得的数据开发收益受法律保护。第十三条　县级以上人民政府卫生健康主管部门应当充分利用健康医疗大数据平台，构建“互联网＋医疗健康”服务模式，推进网上健康咨询、预约诊疗、检查检验结果互认和临床科研数据整合共享，发挥优质医疗资源引领作用，推动覆盖全人口全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理一体化电子健康服务。

一、医疗大数据 看病更高效

除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。

在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，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，明确定位疾病。在制定治疗方案时，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，制定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开发出更加有效的药物和医疗器械。

医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。

二、生物大数据 改良基因

自人类基因组计划完成以来，以美国为代表，世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划，如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等。这些计划引领生物数据呈爆炸式增长，目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级，生命科学领域正在爆发一次数据革命，生命科学某种程度上已经成为大数据科学。

我们来看看今天的准妈妈们，除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装，她们还会把基因测试列入计划单。基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断，使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。

当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。

与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。我国有四大方面非常欠缺：其一，国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。其二，国外在生物大数据领域的领先人才多，尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果，总体而言，国内高水准团队还是少。其三，欧美讲求成果应用，层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用。其四，在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上，中国都亟待全面跟进。

三、金融大数据 理财利器

金融行业的大数据面临的往往是同样的问题，但是情况可能要好点，类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到，那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。

可见，大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：

（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

（2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施xyk反欺诈

（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度

（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

四、零售大数据 最懂消费者

零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产，减少不必要的生产浪费。

未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。

想象一下这样的场景，当顾客在地铁候车时，墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告，可以自由浏览产品信息，对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单，约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后，商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息，按要求配货并送达顾客家中。未来，甚至顾客都不需要有任何购买动作，利用之前购买行为产生的大数据，当你的沐浴露剩下最后一滴时，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而虽然顾客和商家从未谋面，但已如朋友般熟识。

五、电商大数据 精准营销法宝

电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。

电商可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流企业的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。

六、农牧大数据 量化生产

大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围，有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。

由于农产品不容易保存，因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好，容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告，政府将为农牧业生产提供合理引导，建议依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生，科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低，同时精度也将大大提高。

七、交通大数据 畅通出行

交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。但是，问题和困境也非常突出，从各个城市的发展状况来看，智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘：对交通信息的感知和收集有限，对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析，对交通态势的研判预测乏力，对公众的交通信息服务很难满足需求。这虽然有各地在建设理念、投入上的差异，但是整体上智能交通的现状是效率不高，智能化程度不够，使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用，也造成了大量投入上的资金浪费。这其中很重要的问题是小数据时代带来的硬伤：从模拟时代带来的管理思想和技术设备只能进行一定范围的分析，而管理系统的那些关系型数据库只能刻板的分析特定的关系，对于海量数据尤其是半结构、非结构数据无能为力。

尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算，而是更好的面对混杂，把握宏观态势；大数据必然要求我们不再热衷因果关系而是相关关系，使得处理海量非结构化数据成为可能，也必然促使我们努力把一切事物数据化，最终实现管理的便捷高效。

目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。

八、教育大数据 因材施教

随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。

在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。举一个比较有趣的例子，教师的高考成绩和所教学生的成绩有关吗？究竟如何，不妨借助数据来看。比如美国某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。

大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如，美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。

在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等，其中就应用了大量的大数据工具。

毫无疑问，在不远的将来，无论是针对教育管理部门，还是校长、教师，以及学生和家长，都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以做出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命。不久的将来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。

九、体育大数据 夺冠精灵

从《点球成金》这部**开始，体育界的有识之士们终于找到了向往已久的道路，那就是如何利用大数据来让团队发挥最佳水平。从足球到篮球，数据似乎成为赢得比赛甚至是奖杯的金钥匙。

大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹码，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。

尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。有教练表示：“在球场上，比赛的输赢取决于比赛策略和战术，以及赛场上连续对打期间的快速反应和决策，但这些细节转瞬即逝，所以数据分析成为一场比赛最关键的部分。对于那些拥护并利用大数据进行决策的选手而言，他们毋庸置疑地将赢得足够竞争优势。”

十、环保大数据 对抗PM25

前年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之内，平均降雨量达164毫米，也是北京市61年以来最大规模暴雨。此次暴雨因来势凶猛而给广大市民生活带来巨大影响。其实，摊上这种事儿，最主要的还是需要气象部门及时、准确地做出预警，并协同其他运营商部门，将这种预警信息第一时间下发到北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，前年的那场暴雨不仅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了业内人士关于一场“大数据”的探讨。

气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。天气预报的准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。

尤其是进入秋冬季以来，我国多个城市爆发雾霾天气，空气污染严重。随着PM25对于人体健康的危害日益被公众熟知，人们对于“雾霾假”的呼声也越来越高。有人调侃，重度污染天走在上班路上就是一台“人肉吸尘器”。

由此看来，依靠大数据分析北京或其他城市空气污染的形成及对策，任重道远。一是数据的来源。高耗能企业的生产规模、排放量这些数据是否层层上报，准确统计？掌握此数据的部门是否能向社会公开？北京500万辆汽车所加汽油到底有哪些成分，产生的尾气对空气污染指数的“贡献”率到底多大？二是要冲破数据挖掘分析应用的技术壁垒，当然前提就是数据公开。

在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。目前，NOAA每年新增管理的数据量就高达30PB。由NWS生成的最终分析结果，就呈现在日常的天气预报和预警报道上。

十一、食品大数据 舌尖上的安全

民以食为天，食品安全问题直是国家的重点关注问题，关系着人们的身体健康和国家安全。近几年，毒胶囊、镉大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不断考验着消费者的承受力，让消费者对食品安全产生了担忧。

近几年外国旅游者减少了到中国旅游，进口食品大幅度增加，这其中一个主要原因就是食品安全问题。随着科学技术和生活水平的不断提高，食品添加剂及食品品种越来越多，传统手段难以满足当前复杂的食品监管需求，从不断出现的食品安全问题来看，食品监管成了食品安全的棘手问题。此刻，通过大数据管理将海量数据聚合在一起，将离散的数据需求聚合能形成数据长尾，从而满足传统中难以实现的需求。在数据驱动下，采集人们在互联网上提供的举报信息，国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息，挖出不法加工点，提高执法透明度，降低执法成本。国家可以参考医院提供的就诊信息，分析出涉及食品安全的信息，及时进行监督检查，第一时间进行处理，降低已有不安全食品的危害。参考个体在互联网的搜索信息，掌握流行疾病在某些区域和季节的爆发趋势，及时进行干预，降低其流行危害。政府可以提供不安全食品厂商信息，不安全食品信息，帮助人们提高食品安全意识。

当然，有专业人士认为食品安全涉及到从田头到餐桌的每一个环节,需要覆盖全过程的动态监测才能保障食品安全,以稻米生产为例,产地、品种、土壤、水质、病虫害发生、农药种类与数量、化肥、收获、储藏、加工、运输、销售等环节,无一不影响稻米安全状况,通过收集、分析各环节的数据,可以预测某产地将收获的稻谷或生产的稻米是否存在安全隐患。

大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。

十二、政府调控和财政支出 大数据令其有条不紊

政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据还还可以帮助政府进行监控自然资源的管理，无论是国土资源、水资源、矿产资源、能源等，大数据通过各种传感器来提高其管理的精准度。同时大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。

大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理。政府运作效率的提升，决策的科学客观，财政支出合理透明都将大大提升国家整体实力，成为国家竞争优势。大数据带个国家和社会的益处将会具有极大的想象空间。

十三、舆情监控大数据 名探柯南

《黑猫警长》大家都很熟悉，它讲述的是“黑猫警长”如何精明能干、对坏人穷追不舍、跌宕起伏的故事情节。拿到大数据时代背景下的话，虽然它也能体现“黑猫警长”的尽职尽责、聪明能干，但更多的会归结到一个问题：为何还是如此的被动、低效？疾病可以预防，难道犯罪不能预防么？

答案是肯定的。美国密歇根大学研究人员就设计出一种利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法。具体做法是，研究人员通过大量的多类型数据（从人口统计数据到毒品犯罪数据到各区域所出售酒的种类、治安状况、流动人口数据等等），创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。同时，还将相邻片区等各种因素加入到数据模型中，并根据历史犯罪记录和地点统计并不断修正所得出的预测数据。

国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。大量的社会行为正逐步走向互联网，人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。社交媒体和朋友圈正成为追踪人们社会行为的平台，正能量的东西有，负能量的东西也不少。一些好心人通过微博来帮助别人寻找走失的亲人或提供可能被拐卖人口的信息，这些都是社会群体互助的例子。国家可以利用社交媒体分享的和交流信息，来收集个体情绪信息，预防个体犯罪行为和反社会行为。最近警方通过微搏信息抓获了聚众吸毒的人，处罚了虐待小孩的家长。

大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。其实，不论是哪个行业的大数据分析和应用场景，可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据，用户业务活动和交易记录，用户社交数据，这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。

近日，由东软望海和国药励展共同主办的全球医院精益运营论坛暨第二届HIA大数据国际峰会在山东青岛召开。全球医疗行业重磅专家、国内一流名校及科研学者、医院运营管理者及行业大咖共聚一堂，围绕大数据、DRG、价值医疗、医改下医院精益运营管理等进行深入探讨。

本次峰会由一场主论坛、两场平行论坛组成。论坛嘉宾围绕“价值医疗与精益运营”、“DRG引领精益变革”、“数据驱动价值医疗”三个主题发表了演讲，动脉网对嘉宾的精彩观点进行了整理。

价值医疗与精益运营

会议开始前，原国家卫计委副主任、中国卫生信息与 健康 医疗大数据学会会长金小桃明确了精益运营、价值医疗和 健康 医疗大数据三者的关系，表示价值医疗是目标，精益运营是保证， 健康 医疗大数据是核心。价值医疗的最终体现，也需要依靠精益运营、 健康 医疗大数据两者产生的效益来保证。

中国医药会计学会常务副会长，中国卫生经济学会财会分会副会长杜书伟说：“无论是医疗企业还是医疗机构，唯有坚持精益思维，以最小的资源投入，准时的创造出尽可能多的价值，提供及时的产品服务，才能满足中国发展的要求。”

“价值医疗就是提供高质量的医疗服务。”中美 健康 峰会组织理事长、哈佛大学教授、纽约科学院终身顾问William AHaseltine从安全、质量和患者满意度三个方面来定义价值医疗，并对如何提供高质量医疗服务提出了三点建议，即医护中心要确保每一位患者都有权获得高质量的医疗服务；管理层要进行人才培养；医生也有进行基础研究，提高医疗服务水平。

东软集团董事长兼首席执行官刘积仁则从医疗的艺术与工程角度来进行了演讲。为什么要谈医学的艺术和工程？刘积仁认为，医疗没有艺术将没有医学的进步，没有工程将不会今后事业的持续性发展。

“从艺术到工程的实现路径，需要通过新技术的力量破解医疗行业的‘痛点’，医学的工程化将以数据为驱动，以连接为桥梁，以人工智能为创新应用，为患者和医疗机构创造价值，从而建立起新医疗服务模式与生态。”刘积仁说，在工程化变革中，医疗费用的支付方将通过各种方式控制支出，医院从按服务收费向按结果付费过渡，医院有病人就挣钱的时代即将过去。

东软望海产品与数据研究院院长郭启勇教授作《数据驱动精益运营与价值医疗——2019医院运营分析报告导读》演讲。郭院长强调，全球都面临医疗和经济发展基础的矛盾，尤其是人口众多的中国。

医疗支付方式的改变就像是一场蝴蝶效应，大到医疗系统、保险公司，小到医生、护士和患者，所有相关人员和机构都必须做出改变。以DRG为主的支付方式改革推动了医疗体系变革，使医院、医保、政府三方协同、创造价值医疗。同时，作为东软望海产品与数据研究院院长，郭启勇在会上公布了《2019年医院运营分析报告》导读内容，精彩内容让大家先睹为快。

DRG引领精益变革

本场平行论坛上，三位行业专家针对如何助力DRG信息标准化发展、如何实现精细化绩效成本核算，以及如何借助DRG推进现代医院的精益运营等问题展开了一场深度的学术交流和经验分享。

国家卫健委卫生发展研究中心客座研究员、上海 健康 医学院客座教授邵晓军从国际的角度，分析了DRG的发展历程，为我国借鉴国外先进经验、未来落实DRG改革提供了参考。青岛市海慈医疗集团总院长刘宏则用具体事例分析了信息化支撑下的医院精准绩效考核制度，表明运用信息化平台实施绩效管理是医院提高管理水平的重要手段。刘宏说：“信息化的支撑对绩效考核的运作具有重要作用。在信息化支撑方面，我们始终坚持三个原则，即标准、数据共享、安全。”

河南省人民医院总会计师李建军作为本次平行论坛的最后一位演讲嘉宾首先谈到了目前医疗环境的变化、政策的变化，随后从医院资源运营等方面，分享了DRG在医院财务方面发挥的作用。

数据驱动价值医疗

在第二场平行论坛上，海内外行业专家进行深度对话，探讨了大数据、人工智能等新兴 科技 与医疗和管理的融合，分析了创新医疗服务路径与模式，对大数据驱动价值医疗进行了丰富解读。

四川省人民医院院长邓绍平以智慧医疗为着力点，结合自身实践，从如何理解、如何认识、如何快速推进智慧医疗发展三个方面，分析了医院数字战略对驱动智慧医疗发展的重要意义。邓绍平认为智慧医疗可以从三个方面带来作用，降低成本、辅助诊断、解决医疗资源短缺和不均。要想快速推进智慧医疗的发展，“离不了改革、创新，特别是离不开科学技术和人才。”

武汉儿童医院院长邵剑波则通过AlphaGo、迁移学习、人工肺三个人工智能和 健康 医疗的事例，来佐证人工智能实践能力，以及就自身经历分享了人工智能在辅助医生决策、临床的规范性等方面起到的积极作用。

如何将AI路径与DRG进行融合？邵剑波对DRG的未来也进行了展望，在未来，希望 科技 企业能够通过AI的早期规范诊断，把DRG从单纯的付费系统转变为整体的医疗 健康 服务系统。

医疗数字化建设是医疗行业数字化的最重要部分。美国医疗大数据上市企业Health Catalyst的首席临床官Holly Rimmasch女士则从不同的角度谈了谈价值驱动的医保问题。英特尔(中国)有限公司行业解决方案集团首席技术官CTO吴闻新从底层技术的维度 探索 目前的数据服务，以及基于价值的医疗服务话题。吴闻新总结到：“业务从医疗流程化转变至医疗数字化，我们要提供医疗价值服务，需要考量用什么样的技术来处理数据。”

最后一位演讲嘉宾江西省萍乡市人民医院院长苏晓清则分享了其所在医院以糖尿病路径管理为纽带，建立基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动的分级诊疗制度的体会，为提升基层医疗卫生服务能力，引导优质医疗资源下沉，切实促进基本医疗卫生服务水平，提供了行之有效的实践和方法。

来源: 动脉网

医疗大数据是个很宽泛的概念，他有很多详细的分类，包括：电子病历数据，这是患者就医过程中所产生的数据，包括患者基本信息、疾病主诉、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据等，这类数据一般产生及存储在医疗机构的电子病历中，这也是医疗数据最主要的产生地。电子化的医疗病历方便了病历的存储和传输，但是并未达到进行数据分析的要求。大约80%的医疗数据是自由文本构成的非结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括包含非统一文字的表格字段。通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是医疗大数据分析的基础。电子病历中所采集的数据是数据量最多、最有价值的医疗数据。通过和临床信息系统的整合，内容涵盖了医院内的方方面面的临床数据集。在电子病历的互通互联上，出于各自的利益性（限制病人转诊），各大电子病历企业也不愿意使数据互通互联。根据美国政府相关报告显示，其电子病历共享比例也仅为30%左右。

检验数据

医院检验机构产生了大量患者的诊断、检测数据，也有大量存在的第三方医学检验中心也在产生数据。检验数据是医疗临床子系统中的一个细分小类，但是可以通过检验数据直接患者的疾病发展和变化。目前临床检验设备得到迅速发展，通过LIS 系统对检验数据进行收集，可以对疾病的早发现早诊断和正确诊断做出贡献。

影像数据

随着数据库技术和计算机通讯技术的发展，数字化影像传输和电子胶片应运而生。医疗影像数据是通过影像成像设备和影像信息化系统产生的，医院影像科和第三方独立影像中心存储了大量的数字化影像数据。医学影像大数据，是由DR、CT、MR 等医学影像设备产生所产生并存储在PACS 系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像数据集合。与检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的核心范畴。医学影像数据量非常庞大，影像数据增速快，标准化程度高。影像数据和临床其他数据比较起来，它的标准化、格式化、统一性是最好的，价值开发也最早。

费用数据

医院门诊费用、住院费用、单病种费用、医保费用、检查和化验收入、卫生材料收入、诊疗费用、管理费用率、资产负债率等和经济相关的数据。除了医疗服务的收入费用之外，还包含医院所提供医疗服务的成本数据，包含药品、器械、卫生人员工资等成本数据。在DRGs 按疾病诊断相关组付费模式中，需要详细的成本数据核算。通过大样本量的测算，建立病种标准成本，加强病种成本核算和精细化成本管理。

基因测序数据

基因检测技术通过基因组信息以及相关数据系统，预测罹患多种疾病的可能性。基因测序会产大量的个人遗传基因数据，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB。一家基因测序企业每月产生的数据量可以达到数百TB 甚至1PB。

智能穿戴数据

各种智能可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重、体脂、血糖、心电图等健康体征数据的监测都变成可能，患者的单一体征健康数据以及运动数据快速上传到云端，而且数据的采集频率和分析速度大大提升。除了生命体征之外，还有其他智能设备收集的健康行为数据，比如每天的卡路里摄入量、喝水量、步行数、运动时间、睡眠时间等等。智能穿戴设备虽然在这两年遇冷，用户很难形成粘性，但是并不意味着智能穿戴设备所产生的数据没有意义。提供健康数据和服务，可能是智能穿戴厂商未来的转型之路。健康大数据的收集必须依靠硬件载体，智能穿戴设备还将会遇到自己的第二春。

体检数据

体检数据是体检机构所产生的健康人群的身高、体重、检验和影像等数据。这部分数据来自医院或者第三体检机构，大部分是健康人群的体征数据。随着亚健康人群、慢病患者的增加，越来越多的体检者除了想从体检报告中了解自己的健康状况，还想从体检结果中获得精准的健康风险评估，以及如何进行健康、慢病管理。

移动问诊数据

通过移动设备端或者PC 端连接到互联网医疗机构，产生的轻问诊数据和行为数据。曾经通过互联网问诊企业春雨医生的数据，分析各地医生互联网问诊的活跃度、细分疾病种的问诊行为。通过这些数据的分析，对行业发展、互联网问诊企业的决策有非常重要的帮助。

近日，《广东省卫生 健康 事业发展“十四五”规划》出台，提出了“十四五”期间围绕卫生 健康 事业的多项主要任务与重点工作，概括起来主要有以下几个方面：

一是大力巩固“顶天立地”医疗卫生大格局。 对标国际一流，集中优势资源推进国家医学中心、国家区域医疗中心、国家临床重点专科群和我省国际医学中心建设，深入推进中医药强省、粤港澳大湾区中医药高地建设，扩大优质医疗资源供给。发挥高水平医院辐射带动作用，推动市域整体医疗水平和县级医院临床专科能力提升，巩固基层医疗卫生服务网底，推动优质医疗资源均衡布局。

二是持续深化医药卫生体制改革。 坚持以人民 健康 为中心，推动将 健康 融入所有政策，大力推进分级诊疗体系建设、公立医院高质量发展、“三医”联动、行业综合监管等重点改革。

三是加快构建强大的公共卫生体系。 加快建设现代化疾控体系，提高卫生应急能力和重大疫情救治能力。坚持预防为主、防治结合，优化重大疾病防治策略，强化重大传染病和地方病防控，实施慢性病综合防控，健全精神卫生和心理 健康 服务体系。

四是深入推进 健康 广东建设。 持续开展爱国卫生运动，强化食品安全风险监测，完善全民健身公共服务体系、 健康 促进与教育体系，推进基本公共卫生服务，全方位干预主要 健康 因素。强化生育政策配套衔接，加强一老一小、残疾人、职业人群等 健康 保护，保障人民全生命周期 健康 。大力发展 社会 办医，深入推进医养康养融合，积极发展多样化 健康 服务。

五是健全完善 健康 优先发展保障体系。 加强人才队伍建设，提升 科技 创新和生物安全能力，发展数字 健康 ，推进 健康 湾区建设与国际合作，加强卫生 健康 法治建设，加大卫生 健康 事业投入，全面构建广东省卫生 健康 事业高质量发展的保障体系。

在具体任务中，多次强调数字化、信息化的作用。

01

在持续深化医药卫生体制改革的过程中，主要涉及几个方面：

加快建设分级诊疗体系，其中提到将建立完善分级诊疗技术标准和工作机制，加快推进医疗卫生机构间电子 健康 档案和电子病历等信息共享，为患者提供顺畅转诊和连续诊疗。

推动公立医院高质量发展，将强化信息化支撑作用，支持公立医院开展互联网诊疗，规范互联网诊疗运营模式，推动完善 “互联网 医疗服务” 项目、 价格，进一步规范 “互联网 医疗服务” 的医保报销范围。

推进医疗保障和医药服务协同改革，将符合条件的 “互联网 医疗服务” 纳入医保支付范围， 探索 “互联网 医疗服务” 异地就医直接结算。

强化医疗卫生行业综合监管，建设数据共享、 业务协同的省级综合监管平台，充分融入我省 “一网统管” 体系，推动实现医疗卫生行业智慧化监管。

将通过实施多项深化医改项目来进行落实，例如卫生综合监督执法能力提升工程，推进省级综合监管平台建设，实现全省医疗卫生行业智慧化监管。药事管理服务改革项目，建立健全远程处方审核机制，依据远程医疗平台面向基层医疗卫生机构开展远程集中处方前置审核、 远程药学会诊等，实施 “AI药师” 工程，提升基层药师能力等。

02

完善 健康 优先发展保障体系，明确将大力发展数字 健康 。

推进新一代信息技术在医疗卫生 健康 行业深度应用创新发展，建成国家 “ 互联网 医疗 健康 ” 示范省，建强 健康 医疗新型基础设施，增强数字 健康 发展能力。

依托电子政务外网，整合各级各类基础网络资源建设全省统一的 健康 医疗业务网络。健全权威统一的省市二级全民 健康 信息平台，推进电子 健康 档案与电子病历、公共卫生服务信息的对接联动。

完善 “互联网 医疗 健康 ” 服务监管平台，推动 “互联网 医疗 健康 ” 规范有序发展。在二级以上医院普遍开展以数据为核心的智慧医院建设，发展智慧服务、智慧临床、智慧管理，优化智慧医疗服务流程，提供线上线下无缝衔接的连续服务。

加强智能化早期预警能力建设，提高公共卫生服务数字化、智能化水平。以医疗卫生智能监管和绩效评价综合系统为重点，建设卫生 健康 全方位数字化治理新体系。

规范和加强 健康 医疗大数据保障体系建设， 深化 健康 医疗大数据在临床科研、教育培训、产品研发、行业治理等方面应用， 探索 形成广东特色 健康 医疗大数据发展模式。

完善全民 健康 信息化标准体系，加强信息和网络安全防护。

实施数字 健康 工程。建设广东卫生 健康 云，实现医疗 健康 “一张网”。健全省、 市两级全民 健康 信息综合管理平台，初步建成全省医疗 健康 大数据中心。建设一 批 “互联网 医疗 健康 ” 示范市、 县 (区)。持续深化医疗 健康 信息便民惠民 “五个一” 行动。推动医学人工智能、5G、区块链等新技术在医疗卫生领域创新应用，打造一批示范智慧医院。到2025年，全省建成超200家互联网医院。建设智慧化多点触发预警信息系统，提高公共卫生早期预警能力。建设数字化 健康 教育支撑工程，开展个性化、智能化教育信息服务。加快推进广东建设国家 健康 医疗大数据研究院、 健康 医疗大数据中心建设，遴选一批协同创新基地医院、 企业，形成 健康 医疗大数据发展集群。

03

疾控体系建设、中医药发展、医养康养等多个领域同样强调信息化的作用。

推进疾控体系现代化建设。实施疾病预防控制机构能力提升工程，全面改善疾控机构设施设备条件，建设符合现代疾病预防控制需求的疫情监测预警系统、实验室检测系统和决策支持系统，强化监测预警、 风险研判、 决策管理、 检验检测、 流 行病学调查和现场调查处置能力。

推进卫生应急管理体系和能力现代化。加强卫生应急信息化建设，推动部门间信息互联共享。

促进中医药传承创新发展。强化中医药信息化支撑驱动，促进新一代信息技术在中医药领域深度应用。

深入推进医养康养融合发展。加强医养结合信息化支撑，增加智慧 健康 养老产品供给。

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