大数据时代的前景范文

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篇1

中图分类号：R197.324 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）19-0007-02

大数据（Big data）又称巨量资料、海量资料，指的是所涉及的资料容量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。从另一个角度上来讲，大数据是由数量巨大、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，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。（维基百科）

1 大数据是网络时代的产物

近年来在物理、天文、生物、统计等学科领域和金融、气象、军事、通讯行业中需要处理的数据已经形成了大数据现象，需要处理的数据容量发展如此之快，已经不能再用GB和TB为单位来衡量数据的存储容量，以P（1000个T），E（一百万个T）或Z（10亿个T）为计量单位的应用也将会十分常见。但是大数据真正被多数人认识和关注则是由它在互联网出现而开始的。首先是互联网的用户数量以及用户使用网络的时间的增长使用户行为数据激增，其次是随着网络应用的多媒体化，网络数据由纯文本演变为图片、音频、视频等多种格式，造成数据量大增。另外随着物联网和云计算、云存储的出现和发展，互联网节点由单一的PC机变为包括PC在内的各种智能终端，用户随时随地在线，使互联网成为一个充满海量信息流的立体网络。

Facebook创始人扎克伯格在Web2.0峰会上宣布，根据Facebook统计数据，社交分享信息量以倍数增长，今天分享信息总量比两年前增加了两倍，从现在开始后的一年，用户所产生的信息分享总量又将会翻番。互联网上不断增加的数据为互联网公司提供了进行数据挖掘和数据分析的物质基础，互联网公司可以通过对用户网络行为数据的分析来了解用户的网络行为习惯，改进服务推广模式和广告推送途径，从而获取更大的收益。目前我国大型的网络运营、电子商务企业都有专业的人员来进行大数据分析，对包括门户、搜索引擎、电子商务、SNS等业务产生的数据对用户的网上浏览、购物、娱乐习惯进行分析，为各种服务的精准投放提供决策依据，去适应或者影响用户的网络活动习惯，从而在互联网获得更大的发展空间。大数据时代已经在不知不觉中降临到我们的生活中，越来越多的数据应用在不断地改变我们的生活方式。

2 大数据为生物医学研究和医疗信息化带来机遇

大数据在许多行业和学科领域的深入应用对生物医学研究的手段方法都带来了改变。生物医学研究领域，常使用统计学方法来处理和分析科学实验或者临床研究的数据，为了分析结果的准确性，实验分析抽取样本的数量越来越大，而网络和云计算、云存储等信息技术与医学的结合使生物研究获得大数据更加方便和迅捷，生物医学的研究开始基于网络、云计算和大数据存储和大数据样本进行。例如2009年谷歌公司根据用户上网搜索内容对甲型H1N1流感的流行与暴发进行了预测，使公共卫生机构的官员获得了非常有价值的数据信息。我国深圳国家基因库中的样本量已达130万份，其中人类样本115万份，动植物、微生物等其他样本15万份。至2013年底，预计可有1000万份溯源生物样本，2015年底达到3000万份生物样本。而美国GenBank数据库中登录的DNA序列总量在2002年就已超过了280亿个碱基对。生物医学研究因为样本数据资源的极大丰富而更容易获取成果，基于大数据挖掘和分析方法的生物医学研究已经在促进人类健康方面取得了巨大成就，美国一个医疗小组对一名“腓骨肌萎缩症（CMT）”病人和他的10余名亲属进行全基因组测序，随后使用专用设备和先进的统计分析软件对获得的数百G的数据进行对比分析，很快就精确地获得了致病基因和发生突变的位点，为该疾病的预防提了可靠的遗传学依据。乔布斯在患胰腺癌以后也曾做过基因测序，希望能够通过找出DNA中有缺陷片断的方法来战胜癌症。目前我国深圳国家基因库以生物基因资源为依托，开始了大数据与医学和其他产业的整合与应用，如“全国出生缺陷样本联盟”，针对我国高发的出生缺陷、单基因遗传病、原因不明的妊娠异常在全国10个重点省市收集3万份临床样本及表型信息。为进一步研究影响出生缺陷的遗传机制和环境因素，提升我国生育健康研究的整体水平提供基础数据性支持，推动早期筛查、诊断、治疗、康复的防治技术研究。

随着医疗机构信息化建设的不断发展，以及信息化管理和物联网的应用，医疗护理工作流程中产生的数据越来越多地被医院信息系统收集和存储。医院信息中心存储的不仅是医嘱、护理记录、药物使用等诊疗数据，而是所有医患角色、医疗设备、管理和服务人员在医疗系统中所产生的所有数据。在现代医院信息化管理的“电子化、信息化、数字化、智能化”要求之下，医院基础数据的存储量已经可以用TB甚至PB来计量。针对医院的大数据应用一般可以分为两种：一是用于医院管理，如对用药、流程等进行挖掘和分析；另一种是用于临床支持，如用于临床科学研究，或者用于实时的辅助临床支持。医院决策系统是基于前者的应用，它能够提供对医院各个单位和医疗活动各个环节的整体评价分析，从而为决策者进行医护质量和医疗安全的管理和改进提供参考。医院在接诊、治疗过程中收集到的各种第一手临床诊断、治疗数据则除了为医生临床诊断和治疗提供有用信息之外，还为医疗科研提供了最真实准确的样本数据。目前我国医疗卫生信息化建设取得了很大进展，国家在区域医疗卫生信息化、医院信息化管理系统和基层医疗卫生信息化等方面都加大了投入，并与多个学科领域的研究成果相结合，推动大数据在我国临床医疗和科研中的应用。

3 大数据时代医学信息化面临的挑战

在大数据迅速发展的背景下，医学信息化的发展也面临着一些必须解决的问题。

1）数据共享的问题。美国国立生物技术信息中心（NCBI）存储了分子生物学、生物化学、遗传学领域的海量数据，其数据是对科学家无偿提供的。但是根据规定，美国科学家要想拿到政府经费，必须在申请课题时就承诺在课题完成后，将详细的研究数据提供给NCBI，这是NCBI获得大量数据的根本保证。而我国生物医学科研部门和医疗机构所积累的海量科研和临床数据目前多数仍然处于孤立使用的状态，机构之间的数据共享应用非常有限，数据孤岛现象限制了提高生物医学研究效率、建立社会医疗健康保障体系和减轻病人重复消费的经济负担。而这些机构因为利益的原因，对于拥有的医学科研数据和诊疗资料都持保护态度，不愿意向社会和同行提供数据服务。因此需要有相应的政策和措施，让医学研究机构和医疗机构的数据相互共享，真正形成生物医学研究、国民健康档案和医药信息大数据平台。

2）标准化的问题。美国劳伦斯伯克利国家实验室基因组科学部主任鲁宾（Rubin）表示，理想状态下的目标是建立统一的电子病历系统，这些信息应该有统一的标准，但现实并非如此，各个医院存储的数据标准不同，而且不同系统存储的信息也不一样。目前不同系统和科研机构之间的信息数据标准很难统一，这主要是由于设备生产厂商、软件供应商之间技术标准不统一和科研机构的研究方法各异造成的，例如不同的医院信息管理系统的电子病历数据格式和标准不同，信息中心的数据存储设备的架构也有可能不同，这造成医院间的数据信息无法流通和共享，这就为同一病人在不同医院进行治疗制造了障碍。因此大数据要在医疗信息领域得到应用，必须打破技术壁垒，解决信息标准化的问题。中国科学家更应该积极加入国际标准的讨论、设计和制定，更多参与国际上的生物医学信息共享。

3）医学大数据应用所需的复合型人才缺乏。医学信息学是生物医学与信息技术、统计、管理等学科相结合的交叉学科，在应用领域里真正掌握精通生物医学和信息科学知识的人才少而又少。为促进多学科研究和教育，美国2009年在特拉华大学创立生物信息学与计算生物学中心（CBCB），由来自5个学院的60多名教师组成，并创立或负责多个生物信息学教育项目。目前我国很少有高校设置生物医学与信息得学相交叉的学科专业，在生物医学研究领域里的复合型研究人才多数是自学或者由不同学科的导师共同培养的，这种情况造成了目前医疗大数据应用缺乏人才推动力的困境。根据相关文献分析显示，目前我国医学教育界已经认识到这个问题。

4 结束语

目前我国医疗领域的大数据应用还属于起步阶段，如上所述所面临的共享壁垒、标准统一和人才短缺的问题制约着大数据在生物医学研究和医疗信息化发展等领域发挥更大的作用。相信在政策推动和信息科学技术不断发展的前提下，大数据在医学信息化中的应用将会不断深入，在生物医学研究的发展和社会医疗保障体系的完善过程中发挥作用。

参考文献

[1]李新华.浅谈大数据时代的机遇与挑战[J].通讯世界：下半月，2013（6）：60-61.

[2]许德玮，桑梓勤.基于云计算的医疗卫生位置服务平台研究[J].医学信息学杂志，2013（6）：8-13.

[3]高汉松，肖凌.基于云计算的医疗大数据挖掘平台[J].医学信息学杂志，2013（5）：7-12.

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[2]伍青生，余颖，郑兴山.精准营销的思想和方法[J].市场营销导刊，2006（5）

[3]王波，吴子玉.大数据时代精准营销模式研究[J].经济师，2013（5）

[4]张敏，陈倩媚.四大国有商业银行优化个人客户结构的策略探讨[J].时代金融，2007（6）

[5]龚敏，刘广丹.基于大数据的精准营销应用研究综述[J].市场周刊，2016（7）

[6]李红利.试论大数据背景下的精准营销[J].才智，2016

篇3

在当今社会面临全球化和新技术革命，特别是信息技术革命的挑战时，基于技术的教育变革的重要性和紧迫性也日益明显。技术推动《计算机文化基础》教学变革已经成为现实，作为一线的教育工作者，我们思考的是应该怎样突破？

一、学好《计算机文化基础》的要素研究

经过元分析和数以千万计有效教学及课堂指导成果的综合分析研究，普遍认为以下三个要素是影响学生学好《计算机文化基础》课的最重要要素。

1.学生的学习动机和对自己的挑战性期望。学生能否进入到《计算机文化基础》学习的过程之中的前提是：他有没有学习的兴趣，有没有学习的爱好;学生能否提高质量的学习的关键是：在有了兴趣和爱好之后是否对自己有一定的挑战性期望。《计算机文化基础》课程教学实践告诉我们，一个人如果没有自觉，没有自信，不会自己学习，他就始终不会摆脱灌输式的被动学习，而且学得非常艰苦。任何一种教学改革，如果能够激发学生的学习兴趣和爱好，能够让学生产生对自身的挑战性期待，它所带来的学习效果一定是最好的。其实学生学习的不成功，最关键的是自己始终认为是一个失败者。

2.在合适的学习时间内给予学生广泛的有效的《计算机文化基础》学习机会。我们的学生不缺学习时间，和国外的学生相比，我们的学习时间够长的了。谁都明白这个道理，学习的成效并不决定于时间的长度，而是单位时间内的效度。所谓有效的学习机会，包括为学生的《计算机文化基础》学习提供多元化的课程和创设良好的学习情境等多个方面。

教师要根据《计算机文化基础》学习内容、学习对象的特征来设置学习情境，情境可以是具体的，也可以是抽象的;可以是逻辑性的，也可以是形象化的。但我们的校本课程是点缀性。我们的许多学校，真正的适性课程是比较少。

3.教师教学的针对性。有效学是具有个性化和针对性。所以教师征对《计算机文化基础》教学要关注两个词，一个是个性化，一个是针对性。我们的课堂教学，如果能从学生不同的学习需求来设计，而且能针对每个人的突出问题和特殊需求来开展教学，效果一定会非常好。

二、关于《计算机文化基础》教学针对性的思考

在影响学生学业的三个重要的因素中，有一个特别重要的因素，就是教师教学的针对性。所谓教学的针对性，至少应该包含以下三层含义：

1.通过准确的评估，在《计算机文化基础》教学时精确地知道每一个学生的优缺点。

2.在《计算机文化基础》教学中知道什么是合适的指导，特别是在什么时候，使用什么，怎么使用该课教学策略和相应的资源。

3.在日常工作中，使用《计算机文化基础》课堂结构、程序和工具来进行有区别的指导和针对性教学。

《计算机文化基础》的针对性教学意味着保证学生在他们最近发展区域内进行课堂学习活动，使他们的能力和要接受的挑战适应。理想的《计算机文化基础》教学状态是：教师能精确地知道每一个学生当前的起点和学生需要什么样的帮助才能进入下一个能力层面进行学习。现实的课堂，我们的教师根本做不到这一点。

个中原因，大致有一下几个方面：

1.《计算机文化基础》教学的目标指向有偏差。从狭义的角度去理解教该课学目标，应该是培养独立的思考者和终身学习者。而我们目前的教学从不考虑学生的个性差异和发展差异，教学就是为了让每一个学生都能得到好的分数。

2.传统的课程学习诊断方式的局限。一如KHAN所言：“标准化测验本身并不槽糕，但糟糕的是它没法对学生的每一个方面作出评估。”他希望将来的招生官关心的不再仅仅是学生的考试分数，而是他们为达到学习目标所付出的坚持不懈地努力过程。他说，如果他是招生官，他会关心有哪些学生在学习过程中展现了不俗的毅力。

3.我们的大班化教学，在一定程度上制约了教师对学生个性差异和发展差异的了解。

在某种意义上，尽管信息技术有了突飞猛进的发展，但对学生全息分析的数据工具尚未开发成功。教师凭借教学经验获得的数据不仅不全面，而且不客观，总是带有老师的主观色彩。

三、大数据给教学改革带来机遇

1.理解大数据

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System（GFS）的，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。

从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

2.大数据为教学改革带来的机遇

教学最基本的要点是：只有当教学足够精确并直接建立在学生已有基础之上时，且将学生更高一层能力时才是最有力的。如果教学没有针对性，学生或者花费太多的时间从事过于简单、不涉及学习新东西的活动上，或者太难、涉及学习或再学习太多新东西的学习活动上花费太少的时间。

大数据应用于《计算机文化基础》课堂教学，最大的影响是它有能力去关注每一个学生的微观表现。传统教学方式下我们获得的数据有两个显著的特点：一是宏观整体性的，即通过检测分析、问卷调查等方式获得学生整体的学业水平，身体发育与体质状况，社会性情绪及适应性发展等。第二是经验感知性的，即教师根据多年的教学经验和日常的观察给出对学生的大概评价。运用大数据技术，不仅可以获得一个学生在一节40分钟的课堂中所产生的全息数据约5-6GB，而且可以对这个学生在课堂学习过程中的各种行为表现，情绪态度等进行全方位分析，得出学生学业的优缺点和对待学业的态度等。如果大数据技术能广泛地运用于课堂教学，那么我们在课堂中进行针对性教学就有了可能。

这种可能的实现，需要同时具备以下四项：

第一，一套有力的评估工具，这套工具与《计算机文化基础》每堂课的学习目的相匹配，它使教师每日获得有关每一个学生进步的准确的、综合的信息，这套工具的管理使用不会过度干扰正常的课堂秩序。

第二，一个不用太多时间而又能捕捉到过程评估数据的方法。自动分析数据，并把数据转换成可有效推动《计算机文化基础》教学的信息，使教师很快即可做出《计算机文化基础》教学方案，而无须等到将来。

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[3]周枫.大数据时代档案馆的特征及发展策略[J].档案与建设，2013（8）.

[4]李小晨.大数据时代背景下的档案管理探讨[J].云南档案，2013（6）.

[5]EMC：大数据先锋，http：///microsites/bigdata2013W3/index.htm？reg=IN1&M=06388987-2697-4CE4-A2E0-764926E1C82F.