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2.1 智能医疗为健康保驾护航
2.2 实时监控分析预测自然灾害
2.3 文化传播行业效率更高
2.4 世界赛事分析预测判断更准
2.5 告别粗放式广告
随着社会发展节奏的加快，人和大自然的和谐关系被迅速打破，首先是空气被污染，越来越多的机动车排出越来越多的废气；其次是水污染，我国号称世界工厂，世界工厂确实为中国创造了巨大的利润，但付出的代价也是惨重的。
工厂产生的大量废水无节制地排入清澈的江河中，更有甚者，一些商家为躲避环保检查，而把废水直接排入地下水系。这些排入大气中的废气和排入江河里的废水，严重超出了大自然的净化能力，大自然母亲把不能净化的污染物推给人类，因此近些年来，人们身体健康状况越来越差，癌症患病率越来越高，医院长期处在人满为患的状态。那么既然我们不能改变社会发展的步伐，我们能不能利用社会发展的结晶来保障我们的健康呢？
2014年上半年，智能手环的上市掀起了一波智能穿戴热潮，人们普遍希望通过智能手环比较全面的监测功能和后台强大的分析预测功能，来加深对自己身体状态的了解，让自己的身体状况处在掌控之中。而事实上，智能手环在医疗健康中能发挥的作用，并不像它在广告中宣称的那样强大。在以云存储和云计算为基础的大数据日益受到重视的今天，只有充分利用大数据技术，才能进一步提升医疗服务水平，进而真正实现医疗行业信息化。
跨入信息时代的大门之后，各个行业的数据量都在呈爆炸式增长。医疗行业也一样，众多医疗数据在短时期内，像从天而降的大雨迅速填满医疗数据大河，其中，涉及的数据项目众多，从总体上来看大致可以分为两个类别：一类是医院自身的数据，这类数据包括医院的经营状况、人员配备、财务支出等；另一类是在医院中的病人的状况，包括所记录的所有病患者的各类临床数据。
医学临床数据量的迅猛发展，使得这些数据拥有了更大的价值，而这些价值的实现需要把最新算法应用到海量数据中。单纯的更新升级软件系统已经远远不够，医学诊疗器械物联网和医学专用计算机架构的改造升级已经势在必行。同时，在医疗方面还需要专业的医疗数据分析人员，来对数据进行实时更新和分析处理。这些专业的分析人员还要对数据应用的环境，进行透彻的探索与研究，以便在不久的将来，让大数据应用在医疗行业中发挥更大的作用。
那么，探索应用环境与应用特点有哪些重要意义呢？这主要体现在传统技术的实时性能不能满足临床工作的真正需求。因此提高医生对大数据的重视程度，让医生能在临床工作经验中，检测大数据在工作中存在的问题，找出痛点并传达给专业的大数据分析工作者。只有通过临床医生和数据研究部门的共同协作，才能优化应用环境，最终为解决医疗问题做出贡献。
充分了解大数据应用环境和应用特点，是实现完备的大数据解决方案的第一步。在不断变化的新环境中熟练利用技术，搭配好底层基础架构和上层软件应用也非常重要。在传统技术条件下，数据化小样本是唯一的选择。而医疗行业的信息化对算法的技术要求比较高，随着数据量大批增长，曾经的技术算法、匹配算法早已落后于时代。这些算法，由于是通过一些科研项目或者临床研究项目采样后得出的，所以，在以大数据样本为前提的情况下，底层数据模型和基础设施的要求都会因为算法不同而发生变化。
为了用大数据技术为医疗行业建立新的模型，人们不仅在硬件方面进行探索，同时也在软件方面加大了研究力度。但是基于医疗数据应用本身存在的特点，例如并发量与业务处理量大、响应时间需缩短等，所以医疗数据的解决方案需要紧抓这些方面：搭建分布式结构，提高处理器性能，建立储量大、速度快的固态盘，提升集群网络的计算速度，等等。
当然，医疗服务的改善最后一步还在具体应用层面，如何优化用户的操作体验，如何使软件与硬件完美结合，这是关键问题。建立实现智能化医院，医院本身的数据分析非常重要。例如某个病种，如果将多家医院对这一病种的数据集合在一起，就可以形成一个庞大、专业的知识库，再通过大数据分析其中的指标权重体系。那么，当医院将本院特色与这些体系相互结合，将更有利于医院对某个病种做出诊断决策。
随着大数据科技的发展，国内医疗界开始引进一些国外先进技术，这些数据平台对当今医疗行业的发展具有重要意义。就拿英特尔公司架构下的大数据平台产品来说吧，一些医院已经开始将这些产品运用到实际工作中去，为地区医疗健康档案、卫生免疫等工作提供了更便捷的服务。
尽管国内不少大城市引进了医疗大数据应用，不过还有一些现实问题需要解决。医疗大数据仅仅覆盖一些传统医院还不够，要扩大其覆盖范围，最大的难点在于如何实现区域影像数据服务、区域医技数据服务的全国联网。
不得不说，现在的医疗大数据技术还处于起步阶段，在许多实际应用方面仍存在一定的困难。例如搭建B超、CT等影像中心，减少医疗设备的重复采购等。只有不断突破、创新，探索技术与应用的结合点，才能有效实现医疗服务的智能化，从而真正为大众提供便捷的医疗服务。
一提起自然灾害，惨不忍睹的画面就会浮现在脑海，江河泛滥，大地崩塌，尸横遍野……令人为之颤栗。而在这些自然灾害当中，破坏力最强、最难预测的非地震莫属了，这种极具破坏力的灾害一直威胁着人们。人们也一直在寻找预测预警地震的方法，试图将其伤害降到最低。经科学家多年理论研究表明，如果预警时间提早3秒，人员伤亡将减少14%；提早10秒，伤亡将减少39%；提早20秒，伤亡将减少63%。那么试想一下，在计算机科学如此发达的今天，我们可不可以用大数据来预测地震呢？
地震难以预测的原因，在于其涉及的学科太广，且跨度较大，多种学科之间难以实现整合。而大数据技术的发展提供了一个新的预测手段，可以用数据监控形成一个地震预警网络。根据以往的经验，我们可以建立多个测报点，只是测报点越多数据量就越大，对存储技术和数据处理技术的要求就越高，美国地质勘探局在国家黄石公园的火山口附近安放了上百个测报仪表，地质勘探局的地震预警系统随时会收到来自这些仪表的数据，在收到数据后该局通过互联网发布预警。
所以，一旦黄石火山的观测数据发生异常，政府和公众就能在第一时间知道。观测数据中既有常规数据，也有非常规突变数据。一个地区发生地震的可能性往往与异常数据的多少成正比，异常数据越多，就越容易发生地震。而预警系统的主要作用，就是针对异常数据做出最快反应，从而最大限度地降低灾害率。
现在，我国的气象部门拥有两千多个地面监测站、一百多个空间遥感站、六颗轨道同步卫星、五万多个自动监测点、六百多个农业气象数据监测点、三百多个雷达覆盖基地等，如此多的数据源源不断地产出信息，这其实就相当于一个规模非常大的数据库，当中储存了海量的数据信息。为了更好地挖掘气象大数据的深层价值，中国气象局公共气象服务中心与阿里云建立了战略合作。
由国家气象部门主导的防灾减灾工作，关系到社会的稳定和人民生命财产安全。因此，如何利用庞大的数据群，对天气和灾害进行精准预测，是非常紧迫的工作。近期，大数据基础上的遥感技术开始流行，通过对海量遥感信息的存储与分析，能够让人们对自然灾害有更多了解。这些遥感技术既可以充分测算灾害的外部特征，还可以从多角度测定其内部特征，并对地表、震区环境等数据进行详细的计算。
遥感技术与大数据相融合产生的新技术，不仅仅可以应用到地震领域，也可以应用在其他重要的自然科学课题中，比如全球洋流的循环、全球变暖、海洋风暴、地域气候变迁等，它都可以发挥很大的作用。以监测全球洋流循环为例：在地球表面，海洋占了最大面积，海洋面积是陆地面积的2.5倍，由于科学技术的限制，人类对海洋还没有更深入的了解，如果我们利用这种新技术，就能更深层地了解气候的变化规律和自然灾害的成因，进而就能为人类的防灾减灾工作提供更多的支持。
过去几年，媒体行业因为大数据的冲击而发生了巨变。以往，人们获取新闻的主要渠道是报纸、电视和电台，而那时的电视、电台承载的新闻量有限，不能撼动传统的报纸新闻。所以，每天投递在门外邮箱中的一页报纸，就成了了解新闻的“必需品”。
报纸新闻行业的繁荣，让人们能便捷地阅读新闻，养成了通过报纸来了解世界的习惯。随着大数据的出现，这个习惯慢慢动摇了，纸质新闻开始没落。人们选择获取新闻的方式更多了，办公室或家中的电脑、智能手机、地铁或公交车上的闭路电视都能随时随地为人们提供新闻。同时，看新闻如品美酒的时代已经过去，现在人们看新闻更像吃快餐，直观、杂多的内容让人目不暇接。
传统新闻媒体在与大数据媒体的争锋中败下阵来。纸媒没有能力再垄断新闻，互联网背景下，人人都是自媒体，只要有新闻谁都可以爆料。因此，信息量的过载，成为了大数据时代的一个明显标志。
大数据从单纯的“量”的优势，渐渐衍生出“质”的优势。
它是一个从纯粹数字字符整合为零散信息，再从零散信息整合为知识，最终在知识累积的基础上，衍生出智慧的过程。大数据的发展历程，同样遵从量变引起质变的规律，它不仅仅带来庞大的数据信息，更重要的是，在这些数据信息的广泛应用中，产生了数据智慧。
“数据定制”便是数据智慧的一个结晶，在大数据时代到来的今天，“定制”概念正在被越来越多的人接受。大众定制、精确推送是大数据新闻的专有名词，在对大数据的应用上一些媒体正在不断地推出新的阅读方式和新的阅读工具，比如《卫报》和《纽约时报》，它们在不断扩充自己的新闻数据库，并且把数据库与读者进行适时分享，读者可以通过媒体提供的专享渠道，获得自己定制或媒体精准推送的信息。
大数据的影响不仅停留在新闻的传播环节和受众的接受环节，在新闻的采集生产制作环节，大数据也在发挥着重要作用。智能技术发展到今天，人们可以将很多操作交给机器人去做。在新闻业内，人们也在尝试使用智能编写机器来代写新闻，然而新闻自动化和智能化离不开大数据的支持。
美国的Narrative Science是一家自动写作技术公司，它正在尝试让计算机拥有一项特殊功能，使其在大数据的基础上采集、编写新闻报道。先抛开新闻的品质优劣不谈，该计算机利用Narrative算法，间隔30秒就能自动完成一篇最新的社会事件报道。虽然机器人新闻能否合法还有待讨论，但从中我们可以看出，大数据融进了整个新闻的生产传播流程。
大数据的时代也是一个信息大爆炸的时代，透过互联网全球每个角落的信息都集中在我们的电脑屏幕上，只要人们有时间读就有读不完的新闻摆在哪里。信息技术在朝着高精尖的方向发展，同样人也在朝着个性化的方向发展，每个人都是一个特殊的个体，因此每个人所选择接受的信息也各不相同。新闻受众的变化也必然引起新闻业的变化，为大众推出可定制的个性化新闻也势在必行，大数据的运作理念为定制新闻提供了可能。新闻媒体在制作可供定制的新闻时，可以利用网络大数据来搜集不同人群的浏览习惯，根据这些搜索来的大数据划分出新闻板块，按照不同人的喜好推送新闻，从而达到新闻个性化、定制化的目的。
原始部落时期人类与所有动物一样为食物而战，到19、20世纪，食物已经不是最迫切的资源，人类争夺的对象变成了石油。到21世纪数据信息将成为人类最有价值的资源，因此可以说21世纪是一个数据的时代。大数据本质上是一种资源，海量化的数据只是它的一个表象，这种数据资源的采集类似于开采石油，不同的石油需要大面积勘探，而数据则是需要大面积梳理，也只有梳理出来的数据才具有使用价值。因此如何快速准确地梳理大数据，从中提炼出富有价值的资源，是传媒业当前面对的最大挑战。
在篮球比赛中有一个很有趣的现象，球员所在的投篮点与篮球命中率有一个可计算的固定关系，这个公式是这样的，球员站的地方距离篮板远一英尺（1英尺≈0.305米），所投篮球的命中率就会降低1%，有趣的是，当这个距离扩大到三分线时，距离又突然变大，此外在距离篮板11英尺的范围内能将大部分因未命中而丢掉的比分拿回来。其实无论是在篮球比赛中，还是世界杯或赛车比赛中都可以利用大数据来计算获胜的概率。
几千年前中国的孙子就说过：“夫未战而庙算胜者，得算多也；未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况于无算乎。”打比赛和打仗在原理上是相通的，都是依靠各项资源的合理配置来取得胜利，战争是残酷的而比赛是精彩的，我们不希望看到孙子的兵法频繁应用在战争中，因为尸横遍野的战争会摧毁太多美好的生命，然而若是将这种兵法运用于比赛中，那应该是一件不错的事情，因为那样会令比赛更加激动人心。其实现在兴起的大数据相当于添加了丰富详实的数据的《孙子兵法》，在NBA的比赛中我们可以得到论证。
篮球迷们应该知道，早在多年前，NBA比赛联盟委员会就在一些球队的训练馆内装上了内置芯片的摄像头，比如达拉斯小牛队、波士顿凯尔特人队、马刺队和火箭队等。这些内置芯片的摄像头，把拍摄到的画面适时传回计算机。摄像头分布在场馆的各个角落，无论是球员的弹跳追逐还是裁判的举手投足，它都以每秒25次的频率进行追踪，场地上的每一个动作会被完整地记录下来。从这些摄像头所记录到的视频中，球队分析人员们很快整理出了大数据图表，这些详实客观的图表为球队的训练和比赛提供了可靠的参考依据。
首先装备这个数据记录分析系统的球队从中尝到了甜头，他们开始把这些宝贵的经验分享给其他的球队，没过多久大数据技术就已经在NBA非常流行了。表面上来看，分析摄像头拍下的数据非常简单，不过是将传送到电脑上的画面转移到设定好的程序中，通过相关程序的运作得出分析结论，然后把这些结论呈送给球队，或者作为一种观战的建议拿给观众看。粗看之下这个大数据模式非常简单，其实不然，这其中最难的地方也最有价值的地方在于视觉的呈现。
大数据分析人员在将收集到的数据进行分析梳理后输入软件中，这个专用的视觉呈现软件能对不同的数据进行相对应的匹配处理，处理完成后的数据图像能够给教练或者球员提供最直接的结果，根据这个长期观察和大量分析得来的结果，球队会及时地调整队员的阵容和比赛战术。举一个客观的例子，这个系统能详细地统计出篮球的运动轨迹和落点位置，在篮板球密集的区域用红色或深黑色标出，球员们在日常训练中可以参照大数据图中标识的地方调整站位。大数据图的功能远不止于此，它还能统计不同球员相互搭配变换组合的命中率，这为教练能合理布局和快速变换组合提供了依据。
在足球比赛中，大数据的应用也很广泛。2014年世界杯大赢家德国队就是大数据的忠实客户，德国队投资引进一款数据记录设备，这些设备能记录球员的每一个动作，并将获得的数据汇总分析成为简单易懂的图表，教练能够根据这张大数据图表测算出每场比赛的赛况特点和球员在比赛中的发挥情况。
随着大数据技术的发展和它在比赛中的应用，赛事厂商们生产出了许多先进的辅助用品，比如阿迪达斯制造的球鞋F50，F50的鞋底部位安装了一款速度传感器，这个款速度传感器专门用来搜集球员在移动奔跑中的各项速度，包括瞬时速、时均速、高峰速、冲峰速等在内的多项客观数值。在球员的球鞋内部和护腕、护颈中也放置了多种探测器，这些先进的动作探测器，能捕捉球员在比赛中的每个细节动作，在将这些捕捉到的动作传回后台处理后，教练只需一个平板电脑就能清楚地看到每个队员的详细状况，根据这些数据教练能为上场队员配置和赛时战术的变换做出准确的决策。
大数据对广告业的影响不言而喻，它使广告的精准投放成为可能。我们知道，在现代化军事行动中，使用火箭炮攻城是最有效的手段，但是在野战军机动作战中，火箭炮往往起不到什么作用，因为火箭炮只是火力覆盖，而不能精确打击。
同样在广告业内，我们经常能够看到电视上各类广告狂轰滥炸，简单无趣的广告内容，不但不能促进产品销量的提升，反而给消费者留下恶俗的印象。互联网兴起后，类似电视广告模式的手法被迅速复制到网络上，我们常常遇到这种情况，点开一个网页，一大堆活蹦乱跳的广告“唰”地弹出页面，而我们想看的内容却很难找到。这种粗暴的广告令网民们十分反感，人们大都会下意识地选择关闭该页面，那么面对这种情况，该如何借助大数据来改善呢。
相信很多人都看过美剧《广告狂人》，剧中男主角扮演一个创意广告策划师，他总能想出天才的广告创意，而这些创意总能帮助处在窘境中的企业提升销量。美国广告业发展到现在又进入了新的阶段，在电子显示广告方面，他们结合大数据技术，已经发展出数字化信号、掌上互联、数字调交、3D视界等新的广告模式；在广告运营费的结算方式方面，使用大数据做充分调查，使其变得更加灵活，包括按照视频广告播出频率计费、播放广告后该产品的实际消费额收费等等，这些最新的广告模式和灵活的计费方式促进了美国广告业的繁荣，同时也提升了广告本身的质量。
然而在国内的广告业中，大部分广告的收费模式仍然很单一，大数据在广告中所起到的作用微乎其微，许多企业盲目投放广告，却没能收到很好的效果，如常常竞拍出天价的各卫视频道跨年晚会广告。随着网络的普及与发展，这些地方卫视的收视率在逐年下降，现在人们的娱乐选择已呈多元化。然而一些商家并没有认识到多元化娱乐带来的收视变革，仍然盲目耗费巨资争夺电视台大型年会的冠名权，但事实上，很多冠名商品的潜在消费者早已转移阵地，花巨资买来的冠名并不能带来太大的收获。
这种盲目投放的传统模式，缺少大数据技术的支持，因此既不能收到回报又浪费了媒体资源，可谓是两败俱伤。改革开放的不断深入为解决这一广告困局提供了新的思路，一些年轻的广告商们意识到国内广告行业的现状，对于如何解决这一问题，他们做了广泛的探索，引进国外大数据广告模式，建立起了对网民行为、广告创意、行业数据采集的监测分析系统，他们希望借助这个系统能实现广告的准确、高效投放，从而避免广告资源的浪费。
信息流广告的兴起也对传统广告业发起了新的挑战，腾讯QQ、微信、微博等新的社交媒体也成为了广告的主战场，人们对电子社交的依赖性越来越大，这种新媒体为广告的发展提供了一个全新的平台，在这个平台中，每个人都拥有自己专属的网络ID。透过大数据对这类新媒体使用人群进行调查分析，就能有的放矢地寻找到合适的广告投放对象，比如人们常常在朋友圈中暴露自己的年龄、推荐自己喜欢看的视频节目以及身边发生的许多琐琐碎碎的事件，广告商家通过广泛发掘这些数据，在不损害个人隐私的情况下，就能划分人群并找到他们的诉求点。
2014年，在中国广为流行的《舌尖上的中国》“刷爆”了各大社交平台。同时，嗅觉灵敏的商家趁机利用“舌尖”一词大做文章，无论是在互联网广告还是在电视或海报广告中，都巧妙地加入“舌尖”元素，这些借势营销在短时间内均取得了不小的成绩。由此可见，无论是互联网的大数据还是区域化电子社交平台的大数据，如果驾驭得当都能为广告传播增分。
对大数据的重视有利于占领新时代制高点，尤其是在广告行业内，随着中国自由市场贸易的不断发展，广告主们会更多地依赖广告来维持和拓展自己的销售业绩，因此广告行业的竞争也在不断加剧，新兴的广告公司会如雨后春笋般迅速崛起，如果不能在大数据化的今天建立快速精准的广告投放模式，那必将被客户抛弃。