范文一：大数据对医疗卫生服务信息的影响

大数据对医疗卫生服务信息的影响

大数据，指所涉及的资料量规模巨大到无法透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。大数据是当前企业界政府部门研究的热点，学术界也对其在科学研究中的应用开展了大量研究，医疗卫生事业也将会在大数据的时代潮流之下有所改变。随着经济的发展和科技的进步，海量的医疗信息数据为医疗信息化带来了新的挑战。医疗行业的大数据不仅量大且繁杂，其中蕴含的信息价值也是丰富且多样。据了解，医疗大数据的来源主要包括四类：一是制药企业和生命科学；二是临床决策支持和其他临床应用，包括诊断相关的影像信息等；三是费用报销、利用率和欺诈监督；四是患者行为、社交网络。相应的，这些大数据均蕴含相当高的价值。临床实验数据，居民的行为与健康管理数据形成了“大数据”，如何对其进行分析利用，是当下研究的工作重点。

大数据在医疗个性化服务中的应用。利用好“大数据”可以提升医疗价值，形成个性化医疗，即基于基因科学的医疗模式，同时通过对居民健康影响因素进行分析，对患者健康信息进行整合，为疾病的诊断和治疗提供更好的数据证据，进行居民健康知识库的积累，从而改进居民健康。在基因测序领域，通过测定基因序列获得越来越多的遗传信息，大数据技术可对这些信息加以管理及利用，为今后人们的基因测序提供更简便的分析。在个性化药物的开发领域，研发药物时，大数据技术可通过考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应三者之间的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素，针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。 在个人健康管理方面，利用大数据技术，对个人健康进行全生命周期管理，实现在任何时间、任何地点都可以访问相关信息，从而保证了健康信息的一致性、连续性，利于健康分析人员能够有效地对个人健康状况进行分析并及时进行干预。，利用大数据技术对所有产生数据进行分析，汇总成一个健康风险指数，用户可以看到自己的健康风险指数和同龄、同性别人群的平均风险指数，并且能明确自己的健康风险在同龄人群中的排位，可使用户对自己健康状况有个初步的评估并对行为方式或生活习惯等进行调整。

大数据时代下，电子病历的应用。医院电子病历管理系统所产生和保存的病案信息是医疗卫生“大数据”的重要信息来源，医疗卫生部门应整合电子病历等信息资源，以大数据信息管理理念构建医疗卫生信息共享中心，充分发挥电子病历等医疗信息资源在寻求最佳治疗途径、提高诊疗水平、防控流行病疫情等方面的利用价值。病历档案，是指按规范记录患者病情和医生诊疗情况的档案，是医护人员记录患者疾病诊疗过程的文件，它客观、完整、连续地记录了患者的诊疗经过、病情变化、治疗效果等情况，是医院医疗、教学、科研的基础资料，也是医学研究的原始材料。大数据技术为创新病历档案信息资源利用模式带来了新的机遇，运用大数据理念创新病案信息管理和利用模式，对于提高病历档案的信息化管理水平具有重要意义。

大数据的发展促进了肿瘤登记的发展。恶性肿瘤对人类生命健康和社会发展危害极大，全球每年死于恶心肿瘤的人数八百万左右，要有效降低恶性肿瘤的危害，首先必须及时、完整、准确地掌握恶性肿瘤流行病学资料。但肿瘤资料数量巨大、种类多、分布广，有关数据库相互孤立，大部分为非结构化数据等原因，传统数据收集方法难以及时、完整和准确地收集肿瘤资料，尤其是有关临床分期、治疗和随访等信息，同时传统数据库管理办法也难以管理越来越多的、复杂的肿瘤数据，严重制约了肿瘤登记工作的发展。大数据技术为肿瘤登记和研究带来了便利，采用大数据技术和方法，可有效解决肿瘤登记和研究面临的困局。

信息时代的竞争是知识的竞争, 而知识的竞争主要是数据的竞争, 数据竞争将成为经济发展的必然前提。海量的数据，倘若没有好好利用管理，就像深深掩埋的石油，无法发挥其本

来的价值和开发潜在的用途。但是，在大数据的背景下，网络信息高效便捷，但同时信息安全也面临着很多挑战。现阶段的信息安全手段已经不能满足大数据时代信息安全的实际要求。大数据环境下公共卫生信息安全的重要性不容忽视，不管大数据技术的应用领域有多广，尤其是医疗卫生服务信息，对于患者自身健康状况的隐私保护尤为重要，因此，在采用大数据技术时，信息安全是一切的前提。

参考文献

[1]李娟. 医疗卫生信息化综合大数据平台关键技术探究[J]，金陵科技学院学报，2014,30(4):21-24

[2]许德泉，杨慧清. 大数据在医疗个性化服务中的应用[J]， 中国卫生信息管理杂志，2013，10(4):301-304

[3]邬雪艳，孙永杰. 云计算和大数据助力医疗协同，新视界，2013年4月15日

[4]丁丽萍. 大数据时代电子病历应用前景探析，档案，2015,48-50

[5]魏矿荣，刘慎超，魏东霖，梁智恒，陈万青. 大数据对肿瘤登记发展的影响[J]，科学通报，2015,60(5):491-498

[6]万美. 大数据时代的公共卫生信息安全[J]，医学信息杂志，2014,35(12):56-58

[7]罗秀梅. 大数据化背景下精神病医疗档案的隐私保护技术研究，黑龙江档案，2015年第1期

范文二：对医疗大数据的认识

重庆大学研究生文献综述

对医疗大数据的认识

姓 名：

学 号：

指导教师：

专 业：

重庆大学光电工程学院

二O 一六年十一月

1 医疗大数据产生的背景

在任何一个初具规模的医院，每天接待上万的患者前来就诊，患者的基本信息、影像信息与其他特殊诊疗信息汇集在一起是一个庞大的数据。据统计，上海市区域医疗信息平台（上海市“医联工程”及县区卫生数据中心）已经积累了覆盖3900万人群、1400TB 数据量的电子诊疗与健康档案等医疗卫生数据（涵盖了全市38家三级医院3900万就诊人群的医疗信息，包括患者基本信息、就诊信息、健康档案、检验及影像检查报告、医学影像图像文件、住院相关病历、医保结算等医疗卫生数据，涉及就诊记录2.1亿条，处方记录9.1亿条）。

日积月累，这个数据量将会持续快速增长，为医院的数据存储、集成、调用等应用带来巨大压力。除了数据规模巨大之外，医疗行业的数据类型和结构极其复杂，如PACS 影像、B 超、病例分析等业务产生的非结构化数据，这些数据存储复杂，并且对传统的处理方法和技术带来巨大挑战【1】。医疗大数据得到人们的关注，并渴望有一种新的技术可以从这些看似杂乱无章的数据中得到价值。目前，为了提高人们的健康水平以及医疗水平，医疗行业在大数据环境下的各个领域异常活跃[2]。

2 医疗大数据的相关概念

2.1 医疗大数据的定义

医疗数据是医生对患者诊疗和治疗过程中产生的数据，包括患者基本数据、入出转数据、电子病历、诊疗数据、医学影像数据、医学管理、经济数据等，以患者为中心，成为医疗信息的主要来源。

随着医疗卫生信息化建设进程的不断加快，医疗数据的类型和规模正以前所未有的速度快速的增长，以至于无法利用目前主流软件工具，在合理的时间内达到撷取、管理并整合成为能够帮助医院进行更积极目的经营决策的有用信息。规模巨大的临床实验数据、疾病诊断数据以及居民行为健康数据等汇聚在一起形成了医疗大数据。

2.2 医疗大数据的主要来源

2.2.1 制药企业、生命科学

药物研发所产生的数据是相当密集的，对于中小型的企业也在百亿字节（TB ）以上的。在生命科学领域，随着计算能力和基因测序能力逐步增加，美国哈弗医学院个人基因组项目负责人詹姆·鲍比就认为，到2015年，将会有5000万人拥有个人基因图谱，而一个基因组序列文件大小约为750MB [3]。

2.2.2 临床医疗、实验室数据

临床和实验室数据整合在一起，使得医疗机构面临的数据增长非常快，一张普通CT 图像含有大约150MB 的数据，一个标准的病理图则接近5GB 。如果将这些数据量乘

以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院积累的数据量就可达数万亿字节甚至数千万亿字节（PB ）之多。

2.2.3 费用、医疗保险、利用率

患者在就医过程中产生的费用信息、报销信息、新农合基金使用情况等。

2.2.4 健康管理、社交网络

随着移动设备和移动互联网的飞速发展，便携化的生理设备正在普及，如果个人健康信息都能连入互联网，那么由此产生的数据量将不可估量。

2.3 医疗数据的基本类型

2.3.1 医院信息系统（HIS ）数据

HIS 是医院的核心系统，是对医院及其所属各部门的人流、物流、财流进行综合管理的系统，围绕着医疗活动的各个阶段产生相关数据，包括各门诊数据及病房数据两大主流数据流。

2.3.2 检验信息系统（LIS ）数据

LIS 是HIS 的一个重要组成部分，其主要功能是将实验仪器传出的检验数据经分析后，生成检验报告，通过网络存储在数据库中，使医生能够方便、及时的看到患者的检验结果。

2.3.3 医学影像存档和传输系统（PACS ）数据

PACS 数据主要是将数字化医院影像科室日常核磁、CT 、超声、各种X 线机、各种红外仪等设备产生的图像存储起来。

2.3.4 电子病历（EMR ）数据

EMR 不同于以医疗机构为中心的门诊或者住院病历，是真正以患者为中心的诊断和其他检验数据的“数据池”，它将患者诊断过程中生成的影像和信号，如X 线检查、CT 扫描等纳入电子病历中，并以统一的形式组织起来。

2.4 医疗大数据的特性

2.4.1 数据规模大（volume ）

例如一个CT 图像含有大约150MB 的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB ，一个标准的病理图则大得多，接近5GB 。

2.4.2 数据结构多样（variety ）

相对于其他行业，医学中的数据类型更加多种多样，如电子病案中关于人口学特征的数据为纯文本型；检验科中有关患者生理、生化指标为数字型；影像科中如B 超、CT 、MR 、X 线片等为图像资料。

医疗数据通常会包含各种结构化表、非（半）结构化文本文档（XML 和叙述文本）、医疗影像等多种多样的数据存储形式。

2.4.3 数据增长快速（velocity ）

一方面，医疗信息服务中包含大量在线或实时数据分析处理，例如，临床决策支持中的诊断和用药建议、流行病分析报表生成、健康指标预警等；另一方面，得益于信息技术的发展，越来越多的医疗信息被数字化，因此在很长一段时间里，医疗卫生领域数据的增长速度将依然会很快。

2.4.4 数据价值巨大（value ）

毋庸置疑，数据是石油，是资产，是资源，医疗大数据不仅与每个人的个人生活息息相关，对这些数据的有效利用更关系到国家乃至全球的疾病防控、新药品研发和顽疾攻克的能力。

2.4.5 多态性

医疗大数据包括纯数据（如体检、化验结果）、信号（如脑电信号、心电信号等）、图像（如B 超、X 线等）、文字（如主诉、现/往病史、过敏史、检测报告等），以及用以科普、咨询的动画、语音盒视频信息等多种形态的数据，是区别于其他领域数据的最显著特征。

2.4.6 不完整性

医疗数据的搜集和处理过程经常相互脱节，这使得医疗数据库不可能对任何疾病信息都能全面反映。大量数据来源于人工记录，导致数据记录的偏差和残缺，许多数据的表达、记录本身也具有不确定性，病例和病案尤为突出，这些都造成了医疗大数据的不完整性

2.4.7 时间性

患者的就诊、疾病的发生过程在时间上有一个进度，医学检测的波形、图像都是时间函数，这些都具有一定的时序性。

2.4.8 冗余性

医学数据量大，每天都会产生大量信息，其中可能会包含重复、无关紧要甚至是互相矛盾的记录。

3 医疗大数据的主要应用

根据全球管理咨询公司麦肯锡的一份最新报告显示，医疗保健领域如果能够充分有效地利用大数据资源，医疗机构和消费者便可节省高达4500亿美元的费用[4]。

3.1 服务居民

居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院、社区及线上的服务保持持续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢病干

预、管理、健康预警及健康宣教（保健方案订阅、推送）。

医疗机构物联网的建设，包括移动医疗、临床监控、远程患者监控等（例如，充血性心脏的标志之一是由于保水而增加体重，通过远程监控体重发现相关疾病，提醒医生及时采取治疗措施，防止急性状况发生），减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。

3.2 服务医生

临床决策支持，如用药分析、药品不良反应、疾病并发症、治疗疗效相关性分析、抗生素应用分析；或是制定个性化治疗方案。

3.3 服务科研

包括疾病诊断与预测、提高临床试验设计的统计工具和算法、临床实验数据的分析与处理等方面，如针对重大疾病识别疾病易感染基因、极端表型人群；提供最佳治疗路径。

3.4 服务管理机构

规范性用药评价、管理绩效分析；流行病、急病等预防干预及措施评价；公众健康监测，付款（或定价）、临床路径的优化等。

3.5 公众健康服务

包括危及健康因素的监控与预警、网络平台、社区服务等方面。

4 国内外医疗大数据技术应用现状

4.1 国外医疗大数据技术应用现状

美国远程医疗（telemedicine) 公司研制成功了一款功能强大的医疗设备“智能心脏”（smartheart ），把手机变成了一款功能齐全的医疗工具，用来监测用户可能存在的心脏病问题。智能心脏与智能手机相连，在安装运行了相应的程序后，手机拥有“医疗级”的心脏监测功能，并能够在30s 内在手机屏幕上显示用户的心电图。医生可随时对患者的心脏进行监测和分析，提前做好预防措施。智能心脏解决了心脏病预防方面最关键的问题—时间。这在心脏病预防领域是一项重大的突破性技术。目前，“智能心脏”设备已经开始在网上销售。

意大利电信近期推出了Nuvola It Home Docto 系统，可让在都灵Molinette 医院的慢性病患者通过手机在家中监测自己的生理参数，相关数据将自动的通过手机发送到医疗平台，也可以通过ADSL 、WiFi 和卫星网络得到应用。医生通过网页接入这

个平台，及时获取数据并调整治疗方案。

4.2 国内医疗大数据技术应用现状

ＩＢＭ在上海的部分医院推出了ＢＹＯＤ系统，即员工自费终端，用来提高医生和护士在医院的移动性。通过和开发商合作，推出移动护理应用，将医生和护士的各种移动终端连在同一网络下，便于医生和护士了解患者在医院的位置和健康状况，也提高了医生和护士的移动性。

在上海，医联工程横向覆盖全市三级医院，纵向连通各区属医疗机构，已覆盖3900万患者，建成国内最大的患者诊疗档案库，拥有8.2亿条医嘱、1.8亿个病案、8100万份检验检查报告和107太字节医学影像数据；医联工程在服务医改、支撑资源整合、分布式影像网络会诊、三级医院诊疗信息社区调阅等方面，大幅度提升了区域卫生服务水平。

医联工程建成以来，对于患者，就医更方便，“一院办卡，跨院就医”“就医一站式付费”，共发放1300余万张医联卡，每月提供70万专家预约号源，人均节约就诊时间60min 、排队时间45min ；对于医生，服务看诊、提高医疗质量，支持每日5000人次实时诊疗档案调阅、1.25万人次重复医疗智能提醒，节约大量医疗费用；对于管理者，实现精细化管理，建成集医疗管理、绩效考核和统计分析为一体的整合平台，为医院管理提供决策支持。

5 医疗大数据安全

5.1 人的安全

医疗大数据安全中“人”的安全，涉及的是数据隐私保护问题。在医疗过程中，患者的个人隐私主要有：在体检、诊断、治疗、疾病控制、医学研究过程中涉及的个人肌体特征、健康状况、人际接触、遗传基因、病史病历等[5]。这些内容还能被分为显性与隐性，显性一般是医嘱、诊断书、X 线片、检查结果、报告单、病历、病案、住院患者床头卡等数据；隐性则是指蕴藏在这些数据历的信息，如患者血液组织所蕴含着的基因信息，患者罹患疾病所反应出的生活方式或者折射出的家族遗传历史等。

5.2 数据安全

一是易成为网络攻击的显著目标，在网络空间中，医疗大数据的关注高，其中含有的敏感数据会吸引潜在的攻击者；二是对现有存储或者安全防范措施提出挑战，特别是数据大集中后复杂多样的数据存放在一起，常规的安全扫描手段无法满足安全要求。这些问题将表现在数据资源共享、数据资产界定和盘活，以及数据真实性判断等各个方面。

6 医疗大数据的未来展望

6.1 社会化医学

曾任美国克利夫兰医学中心（Cleveland Clinic ）心血管科主任的美国心脏病学家埃里克·托普（Eric Topol），新近出版了一本名为《颠覆医疗》[6]的书，在此书中他认为：互联网的沉浸式和参与式文化培育了消费者，“每10个美国人中就有超过8位在网络上查询与健康相关的问题”，甚至有的“患者会自带着一系列摘自网络的医学问题”去访问医生，对自身病情、疾病和药物的知悉程度较过去高出很多，与此同时，医生的权威性大幅度降低。由此可见，这就是未来的趋势—社会化医学。

6.2 个性化医学

个性化医疗，是指以个人基因组数据位基础，结合蛋白质组和代谢组等相关内环境数据，考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系，为患者量身设计出最佳治疗方案，以期达到治疗效果最大化和副作用最小化的定制医疗模式。实施个性化医疗，首先针对特定疾病亚群进行分类，然后根据这些亚群的特异性发病机制进行药物开发，最终对这些亚群患者进行针对性治疗。这些涉及医学、生物、环境、社会和心理等诸多因素，传统的数据分析技术会遭遇瓶颈，很难以开展针对性研究，故而引发了大数据技术的介入。在现有研究中，通过对医疗大数据的分析和利用，可以完善个性化医疗。较著名的是德国默克公司正与Regenstrief 研究院一起实施的个性化医疗项目。考察遗传变异、对特定疾病的易感染性和对特殊药物的反应三者之间的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。针对不同的患者采取不同的治疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。 7 总结

根据国际数据公司（International Data Corporation， IDC）的预测，中国的大数据市场在2012~2016年将增长5倍，其中最多份额将集中在政府、银行、医疗卫生、电信等四大行业【7】。医疗行业的数据已进入大数据时代，使用大数据库作为工具，将会辅助产生更有效、更加经济的医疗政策，更好的产品和服务[8]医疗大数据为我国带来了机遇的同时也带来了挑战，虽然只是刚刚起步，但是前景还是值得期待的。

参考文献

[1]（于广军 杨佳泓主编 医疗大数据 上海科学技术出版社P14）

[2]（Kayyali B ，Knott D ， Van Kuilen S. The big-data revolution in US health care: Accelerating value and innovation[J]. Mc Kinsey & Company，2013)

[3]（David Marco ，John Wiley. Building and managing the meta data repository: a full lifecycle guide[M]. New York: John Wiley & Sons Inc,2000）

[4]（Kayyali B ，Knott D ， Van Kuilen S. The big-data revolution in US health care: Accelerating value and innovation[J]. Mc Kinsey & Company，2013）

[5]（汤啸天. 个人健康医疗信息和隐私权保护[J].同济大学学报：社会科学版，2006,17（3）：117-123）

[6]（http://www2.ciw.com.cn/h/2562/389894-21523.html）

[7]（Inmon W. Building the data warehouse[M]. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons Inc，2002）

[8]（郭晓科主编 《大数据》 清华大学出版社 p22）

范文三：大数据对政府的大影响

作者：刘润生 来源：学习时报 字数：2412

大数据的膨胀

近年来，美国各级政府开始面对由数据的数量、种类和速度剧增所引发的变革浪潮。例如，2011年全球产生的数据量达?1.8ZB，并且预计将每年翻番。这一数据量相当于2000亿部时长2小时的高清电影，一个人要连续看4700万年才能看完。这种现象是企业和政府必须面对的，也是无法回避的。

随着互联网的发展以及多种来源的信息汇集至政府机构，政府部门需要继续设法管理大量的数据。政府部门可以从传感器、卫星、社交媒体、移动通讯、电子邮件、无线射频识别设备和企业应用程序持续不断地接收数据。因此，政府领导人面临的挑战是，捕集、摄取、分析、存储和分配数据，保障数据安全，并将其转化为有意义、有价值的信息。

美国联邦政府接收的数据量之大，令人难以置信，这使信息过载成为一项根本挑战。在数据量急速膨胀的过程中，新信息要么是未曾发现的信息，要么是未曾有过的信息。产生的问题是，如何有效地捕捉新的真知灼见。对大数据进行恰当地管理、建模、分享和转化，为从中提取新的深刻见解，并以过去根本不可能的方式做出决策，提供了机遇。简言之，政府领导面临的任务和工作挑战日益加剧，可利用的数据激增，并且过时落伍的信息管理能力完全限制了其应对能力，于是政府领导陷于进退两难之地。他们面临的问题包括：如何收集、管理和利用所有的新数据？如何保护和控制数据？如何提高组织间的信息共享，以获得更加综合且相互联系的情报？如何通过更好地了解数据的出处，并回溯至经过验证的可信数据源，从而提高数据的可信度？有哪些先进的可视化技术、工具和格式可用于表达信息，从而实现快速分析，并提出新的深刻见解？为抓住机遇，如何缩小人力资本的缺口？

大数据的特征

大数据是指大量、高速、复杂、变化不定的数据，需要用先进的方法和技术实现信息的收集、存储、分配、管理和分析。

体量大、类型多和速度快是大数据的显著特征。目前，15%的信息是结构化信息，便于存储在关系型数据库中。电子邮件、视频、呼叫中心对话和社交媒体等非结构化信息占85%，这对于运用常规的业务情报工具来提取有意义的信息造成了挑战。传感器、平板电脑和移动电话等产生信息的设备继续成倍增加。随着全世界的联系更加紧密，社交网络也在加速发展。这些共享信息的选择意味着公众、政府和企业间互动方式的根本转变。

从大数据的特征来看，数据源增加、传感器的分辨率提高，使得大数据的体量大。数据源增加、数据通讯的吞吐量提高、数据生成设备的计算能力提高，使得大数据的速度快。移动设备、社交媒体、视频、聊天、基因组学研究和各种传感器使得大数据的类型多以数据为基础的决策要可追溯，要有理有据，这使得大数据还应具备准确性的特征。

大数据的这些特征将决定政府在大数据业务和整个大数据生态系统中收集、分析、管理、存储及分配数据的方式。

大数据的价值

驾驭大数据，在整个政府和全球经济中创造价值，其影响是广泛而深远的。

政府善政的许多重要原则与大数据有相通之处。从根本上说，大数据能够通过改进政府机构和整个政府的决策，使政府机构更加英明地提高政府工作效率，为利益相关者服务。利用各种渠道的各种数据，快速获得关键、准确的深刻见解，将显著改进政府的各项关键政策和工作。

此外，驾驭大数据还将为私营部门创造新的市场和商业机遇，使企业能够完善市场情报，从而为客户创造更多价值。它还能够帮助小企业减少商业上的不确定性。

大数据的应用

虽然大数据带来的挑战让人望而生畏，但不是不可克服，并且其机遇令人无法抗拒。为处理政府事务，并体现利益相关者的要求，管理和利用大数据有许多潜在应用和方法。大数据的各种应用需要以服务对象为中心，需要具备以创新的方式重用和利用数据的能力。

医疗。对于医疗服务的提供方和支付方来说，在减少医疗成本的同时不断提高医疗质量和效率仍然是一个难以实现的目标，而这也是改善民生的重大机遇。2010年，全美医疗支出占国内生产总值的17.9%，比2000年增长13.8%。而且，某些慢性疾病如糖尿病的患病率正在增加，正在消耗更多的医疗资源。对这些疾病和其他相关健康服务的管理将深刻地影响国家的福祉。在这方面大数据可以发挥作用。为在广大人群中取得最有效的医疗效果，更多地使用电子健康记录（电子健康档案），并与新的分析工具相结合，将提供挖掘信息的机会。研究人员可以利用信息寻找有效的统计趋势，并依据真实的医疗服务质量开展医疗评估。

交通。通过完善信息和自动驾驶功能，大数据有可能在许多方面彻底改变交通的面貌。开车的人多，交通堵塞就多，其后果是浪费能源，造成全球气候变暖，耗费时间和金钱。手持设备、车辆和道路上的分布式传感器则可以提供实时交通信息。这些信息，再加上更好的自动驾驶功能，可以使驾驶更安全，交通堵塞更少。智能汽车日益互联的新型交通生态系统有可能彻底改变道路使用方式。

教育。大数据可以对美国教育及其在全球经济中的竞争力产生深远影响。例如，通过深入地跟踪和分析学生的在线学习活动——精细至每个鼠标点击动作，研究人员能够确定学生的学习方式和提高学习的方法。这种分析可以针对成千上万的学生进行，而不是孤立的小型研究。课程和教学方法，无论是在线的，还是传统的，都可以根据大规模分析所收集到的信息进行修订。

征税。由于迅速发现异常的能力日益增加，政府税务部门可以缩小“税收缺口”，即纳税人应付税款与其自愿缴税额之间的差额，并且对于那些试图进行不当纳税申报的人，会深刻地改变他们的行为方式。大多数税务机构实行“自愿缴税与追讨欠税并举”的模式。在这种模式下，它们接受纳税人的纳税申报单并办理退税，并对一部分纳税申报单进行抽查，以找出有意或无意欠税的情况。大数据则能够提高欺诈检测的水平，在纳税申报之初就揭露违规情况，减少问题退税的发放。

总之，政府机构不应把大数据看作是应对信息分析挑战的信息技术解决方案，而应该把它作为一项战略资产，可用来取得更好的工作成果，可在战略规划、业务架构和人力资本方面作出部署。

范文四：大数据对现代决策的影响

大数据对现代决策的影响

随着云计算技术的快速普及,加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发,人类进 入了大数据时代。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源 管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业,已成为一个影响国 家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代,基于数据判断、决策成为国家、企业 和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境,并将对企业的传统决策方式产 生巨大影响。

首先,大数据对企业决策方式产生影响。数据生产信息,信息改善决策,进而提高 生产力。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择 及评估等决策实施过程, 进而对企业的管理决策产生影响。 大数据下的决策环境更复杂, 决策时效性更强,而决策知识分布更广泛,分散式决策成为大数据下决策的主要形式。 大数据时代,普通员工也拥有了决策权利,扁平化组织结构的趋势将更明显,决策权分 配应顺应这种变化。

其次, 大数据对管理决策数据产生影响。 大数据环境下, 数据的特点首先是规模大、 类型多、结构多样,包含文本、图片、视频等。数据使用之前需对数据进行整理、抽取 和集成,保证数据的质量和可靠性,再采用统一结构来存储这些数据。传统的数据库管 理系统和数据分析手段已无法适用, Google 、 Amazon 、微软等企业都推出了大数据解决 方案,它要求企业更新技术,以适应大数据处理的需要;其次是数据产生速度快,应用 场景从离线转向在线,并出现实时处理需求。但这些数据之间交互广、价值密度低且呈 碎片化,从大数据中提取有用信息,为管理决策提供支持,成为企业的迫切需求。 再次,大数据对决策参与者产生影响。在管理决策过程中,数据所起的所用是无法 取代的,但需要将依据数据的决策和人的主观决策相结合,因此决策参与者在大数据时 代仍然是最重要的决策因素。大数据改变了长期以来依靠经验、理论和思想的管理决策 方式,直觉判断让位于精准的数据分析。首先对于企业高层管理者来说,传统的决策因 为数据稀缺,重要的决策往往依赖企业领导者的经验,而大数据可以保证从问题出发而 不用担心数据缺失或者数据获取困难,决策重心回到问题本身,领导者的任务是发现和 提出正确的问题。 其次对于企业一般管理者和员工, 可以很方便地获得决策所需的信息, 决策能力大大增强,决策倾向于依靠企业一线员工。再次,由于媒体不断宣传和数据获 取便利,普通民众开始认识并利用大数据,每个人都能进入大数据世界,成为数据分析 家,进而参与决策。

最后,大数据对决策组织产生影响。大数据下全员参与使得企业决策参与者角色发 生了改变,决策权的重新分配,必然影响企业决策组织结构和决策文化。企业决策组织 结构重要的两项因素就是集中决策、分散决策的选择和决策权分配问题。信息技术、网

络技术的发展,以“金字塔”型为代表的传统组织结构被企业管理网络化、权力分散化 和体现人本管理的扁平化组织结构所替代。此外,大数据对企业管理决策文化的影响巨 大,大数据时代不是“我们想的是什么,而是我们知道些什么” 。企业用大数据进行决 策,首先要转变思维模式,遇到重大决策时,先进行数据收集、分析,再进行决策,企 业管理者的思维变化也会提高企业员工利用大数据进行决策的执行力。

在大数据下,企业管理决策环境的改变,导致管理决策方式、决策数据、决策参与 者和决策组织都发生了巨大改变,为企业管理决策创新提供了新的思路和途径。大数据 的研究和应用才刚刚起步,只有认识到大数据对企业管理决策的影响,抓住这一趋势, 才能改善企业在大数据环境下的数据资源利用能力,发现大数据中蕴含的知识,进而提 高企业管理决策能力和效率。

范文五：大数据对贵州农业的影响

成果声明

本人的毕业论文是在贵州民族大学人文科技学院工学部钱志宽老师的指导下独立撰写并完成的。毕业论文没有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权行为，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。

论文作者签名： 日期： 年 月 日

目录

摘 要： ..................................................................................................................................... 2 引言 ........................................................................................................................................... 3 第一章 大数据对贵州发展农业的带动作用 ......................................................................... 5

1.1大数据优化贵州的农业布局 ..................................................................................... 5 1.2大数据推动贵州农业快速发展 ................................................................................. 5 第二章 大数据对贵州的影响 ................................................................................................. 7 2.1大数据在农业当中的应用 ............................................................................................. 7 2.2大数据对贵州农业的影响 ......................................................................................... 7 2.2.1贵州土地资源 .......................................................................................................... 8 2.2.2大数据对农业的监控作用 ...................................................................................... 8 2.2.3大数据使农业技术获取更加快捷 ........................................................................ 10 2.2.4大数据使农业的信息处理更加智能 .................................................................... 10 第三章 贵州对于农业大数据发展的政策 ........................................................................... 11 结语 ......................................................................................................................................... 12 参考文献 ................................................................................................................................. 13 致谢词 ..................................................................................................................................... 14

摘 要：随着大数据技术的不断发展，相关产业被逐渐引入到我国各省市建设之中。各级政府部门不断为大数据产业发展提供有利的政策支持及市场保障，这对于加速推动大数据产业发展有着十分重要的意义。相对的，大数据产业的崛起及发展对于其所在地的经济、农业等都将发挥积极的带动作用。贵州省作为一个以农业为主省份在大数据的迅速发展下将其应用到农业中是势在必行的。并且大数

据下的农业更具智能化、现代化。现在贵州省各部门都对大数据的应用有着积极的带动作用，特别是对于农业这方面。本文即针对近年来贵州省农业大数据产业的发展状况相关分析，以及大数据对贵州农业产生了哪些影响。 关键词：大数据产业 贵州发展

Abstract: with the continuous development of big data technology, related industries have been gradually introduced into the construction of various provinces and cities in china. Government departments at all levels continue to provide favorable policy support and market support for the development of large data industry, which has a very important significance for accelerating the development of large data industry. Relative, the rise and development of large data industry for its location of the economy, agriculture and so will play a positive role in driving. Guizhou Province as a major agricultural province in the rapid development of large data will be applied to agriculture is imperative. And the agriculture of the big data is more intelligent, modern. Now all departments of Guizhou province have a positive role in the application of large data, especially for agriculture. This paper is aimed at the development of Guizhou province in recent years, the development of large agricultural data industry analysis, as well as large data on the impact of agricultural production in Guizhou.

Key words: big data industry Guizhou development

引言

贵州位于我国西南地区，贵州省土地面积约17.61万平方千米。贵州省耕地

面积广阔主要以农业为主，但农业产量并不如人意，因为贵州地形主要以喀斯特地貌和岩石夹层为主。近年来大数据产业在贵州发展迅速，在各行业都应用到当然在农业上应用广泛。所以大数据对农业的影响也是非常大的。农业上的大数据有很多如：气象监测，每年的各品种的农业产量的统计。现在政府对于大数据的相关政策可以使得其在各方面得到了非常好的应用。下面我们就浅谈下大数据对贵州农业的影响。

第一章 大数据对贵州发展农业的带动作用

在以前的农业当中农业的产品是比较单一的，并且对农业生产这方面是比较重视的，使得农民的收入只有靠买各种农产品和打工而获得。使得农民对农业产生了强烈的依赖性，从而使得农业兼其他行业的现象十分严重，而农户兼其他业行的现象为又容易使农业出现比较广阔的经营现象。我国现在很多农民农忙时耕种农闲事外出打工的现象，农闲时打工的现象导致农业在一定程度上产生了相对其他行业的边缘化，很多农民不愿意花更多的时间来学习相关的农业知识和技术，使得专业的农业无法有效的发展下去。我国的农业发展缓慢不是因为劳动力不足而是因为农民对农业知识的不重视，没有相关的技术支撑以及科学的养殖，种植的专业知识。导致农业无法形成具有专业的稳定的行业。“近年来随着大数据的

【1】

不断发展相信将其应用到农业上会使其成为农业更具现代化的行业。”而且随着大数据的引进使得农业的模式不会这么的单一。相信大数据会使得农业的发展更加的先进和使农业成为一个多元化的行业。 1.1大数据优化贵州的农业布局

图1贵州农业增值在总行业的比例

由图1可以看出贵州农业在各行业的增值比例还是比较大的，但农业所占的比例特不是很高因为农业现在还没有形成一种专业的体系，但随着大数据的发展农业也有了比较大的进步，别是近年来随着大数据的发展使得农业相对于其他行业显得不是那么的落后。 1.2大数据推动贵州农业快速发展

我们针对大数据下的农业做了专门的研究，大数据可以很好的反映出消费者对各种农产品的消费情况。农产品的种类比较多，我们可以通过大数据进行分析，每个地区的主要农产品有哪些以及消费者对哪些农产品的需求量较大。而且可以通过网上销售进行农产品的经营。

经过多年的发展贵州也已经形成自己的产业链，

这对于贵州的农业发展起到了很好的推动作用。对于农业的开发利用起到了很好的作用。**主席在访问贵州时就说了“贵州大数据，我看行”这充分说明了大数据在贵州发展的可行性。影响农业产量主要有气象、土地资源等，通过大数据可以很准确的对各地的气象进行监控从而预测近几天甚至近几个月的天气，可以对各地的土地资源进行分析适合种植什么农作物。这对于农业是非常重要的。从这些可以看出大数据对贵州农业起到的推动作用是非常巨大的。

第二章 大数据对贵州的影响

中国农业大数据的市场规模可以看出大数据农业的增长趋势是十分巨大的。贵州省又是我国大数据的发展大省可以看出大数据在贵州的发展前景，自从贵州引入大数据以来建立了很多和大数据息息相关的行业如：富士康，移动公司等。在这些企业的影响下带动了贵州的经济发展。其次在科技水平的不断提到下对于贵州各行业的发展起到了重要作用。“大数据的引入使得贵州可以告别传统的廉价劳动力的生产方式，从而开辟出一条更具现代化更具技术含量的农业道路，更

【2】

接近于世界水准。”而且随着大数据的发展必将会吸引大量的人才，在这些有知识有技术的人才的带领下可使得各行业的发展更具现代化。 2.1大数据在农业当中的应用

“农业是产生大数据的无尽源泉，也是大数据应用的广阔天地。农业数据涵盖面广、数据源复杂。关于农业大数据，顾名思义，就是运用大数据理念、技术和方法，解决农业或涉农领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题，是

【3】

大数据理论和技术在农业上的应用和实践农业当中的。”大数据特别复杂。从大数据的各个领域发展来看，主要以农业为核心（其中包含了种植业、养殖业、产品加工业等子行业），逐渐发展到很多子行业（养殖饲料、农用化肥、农药、仓库、屠宰，肉类加工业等）。在宏观经济调测的数据背景下，还应用到了气象、进出口价格、自然或者人为灾害等监控数据。在地域方面，可以根据国外的地域情况应用到我国农业当中。以国内数据为核心，以国际农业数据作为参考。但是不能只包括全国层面的数据，还应该包括省累数据，甚至地市级数据，为各区域农业发展打下结实的基础。“从广度来看，不仅包括统计数据，还包括涉农经济主体基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、地理空间坐标信息等，从专业性来看，应分步构建农业领域的专业数据资

【4】

源，进而应逐步有序规划专业的子领域数据资源。” 2.2大数据对贵州农业的影响

图2可以看出中国农业大数据的市场规模发展是十分迅速的。预测2018年后中国农业大数据将会出现跨越式的发展。然而贵州是一个以农业为主的省份，大数据对以贵州特别是对于农业的影响是巨大的，抓住大数据发展的机遇可以使贵州的经济发展取得较大的进步。通过大数据可以使农业摆脱农产品单一的销售模式，可以让农业更具技术性，可以让贵州农业今后的发展与世界接轨。 2.2.1贵州土地资源

图3贵州省耕地资源

“贵州是一个没有平原支撑的山区农业省，生态农业建设存在种种问题和困难，在农业和农村经济建设中依靠科技进步，坚持经济发展与生态建设的辩证统一是确保农业可持续发展的一条不可逾越的基本原则。但是近年来，贵州生态农

【5】

业建设取得一些成绩和经验，实现了粮食增产、农业增效、农民增收。”贵州省全省农用地1525.49万公顷，耕地面积449.62万公顷。但由于贵州的地形主要以丘陵为主导致了贵州农业生产的局限性。但是依然可以看出贵州对农业的依赖性和发展农业的优势。通过大数据可以准确的对土地进行了解分配。 2.2.2大数据对农业的监控作用

影响农业最相关的就是气象，而气象是可以跟大数据结合起来的。各地的气象大数据在历史长河中其实有着惊人的相似，如果有人能够利用大数据做精准的分析，是能够预测出来年的气候的。除了气象，影响农民收入的另一个问题其实是市场因素，有时候农民增收了，菜贱伤农、奶贱伤农、蒜你狠、姜你军、豆你玩等等事情还出现，除了投机倒把商人的原因，很大原因也是供大于求。如果能够把各种数据汇总起来，这些因素其实是可以避免的。比如说，今年西北的柿子大丰收，贱卖也没人买，通过大数据模型，发现东南柿子很贵，供不应求，那是

不是可以多运一段距离？再比如，今年的玉米受到国际粮价和国内长处影响价格

140012001000

800数量

6004002000

2000

1994

1997

年份

2003

图4 贵州省1994-2003年的农产品产量的变化

从上图可以看出1994-2003年粮食是成逐年递增的趋势，而棉花、油料、肉类、奶类、水产品都处于一个较低的水品上，这主要是由于贵州省的地形所造成的结果；在前三十年糖料的产量是比较乐观的，过了1997年之后糖料的产量急剧下降；而水果在1994-1997年时都处于一个比较低的水品，过了1997年之后就突然上升，保持了一段时间，又突然下降回到原来的水平;与此同时大牲畜在1994-1997年之间都是处于较低的水平，之后就开始突然上升。从表中可以找出规律从而选择下一年该选择什么品种比较好。

2.2.3大数据使农业技术获取更加快捷

农业是一个包含很广阔的行业，包括了生产、销售、推广等问题。现在通过大数据使得农业由传统静态到智能动态的转变。使用现代化的技术可以让农业的气象监测、市场分析、环境管理等问题得到了显著的发展。在种植农作物的过程中，由于温度、湿度、光照、降雨量、PH等的传感器以及植物生长都需要监测仪器的数据。在以往的农业上这些事无法实现的。大数据时代可以让种植户在网络上学习相关种植技术，使得种植户的学习知识更加方便快捷。而且可以和农业专家面对面的交流。在销售农产品时可以通过网络如：淘淘网等进行销售。这样既节约了成本及人力而却有着广阔的市场，也可以统计各种农产品的销售情况及消费者对产品的评价。

2.2.4大数据使农业的信息处理更加智能

在农业监测方面我国已经建立了一个庞大的农业监测系统。比如贵州农业部的农产品监测和预警系统，国家粮食局的宏观调测系统，商务部门的重要生产资料和重要商品预测系统，新华社的全国农副产品和农资价格行情监测系统以及海关总署进出口食品安全监测与预警系统等。农业大数据与农产品监测预警，但对很多数据的处理相对比较差。在大数据时代下农业的分析及数据处理将成为农业的一个重要环节。对于贵州这个信息比较落后的省份大数据可以使得农业的信息获取更加的快捷。

第三章 贵州对于农业大数据发展的政策 随着贵州进一步推进田园化、园区设施化、生产机械化、管理经营信息化，强化农业基础设施配套建设，“到2020年园区农业设施的比重将达到80%以上。”

【6】贵州农业现代化设备较差的问题将得到解决。“以水果基地为例，目前全省还有大部分水果生产基地基础设施和配套设施严重不足，有设备的生产基地比例不

【7】足2%。”根据计划贵州省将全面建设农业生产基地和配套各种农业设备。严格按照田地成方的、各种水渠成网络、每条路都相连、出现干旱及时灌溉、出现洪涝能排水的标准，退出高标准的农业设施、农业综合开发项目建设和建设农田水利设施等，配套完善园区机耕种、生产的便利道路、排水沟渠、提供水的肥料的管理、蓄水池、仓库设施等。在园区建设方面，贵州将在种植、养殖等产业园区加快设施化水准，使用大棚和工业化的生产方式，推广绿色的节水技术适应喷水试的灌溉方式，建设跨各个区域冷链物流方式，不断提高农业的技术水平。在农业机械化方面，贵州将引进国外的农耕机械和加大对机械的研究力度。大力推广自动化、智能化农业机械。对于秸秆处理，果实采摘，都采用机械化的操作方式。在相对落后的各县、乡、镇给予购买农用机械补贴。

结语 在大数据发展迅速的时代将其应用到农业上，相信可以使得农业的发展更具现代化、智能化。可以将科技、数据、思想比作大数据时代的生产工具、生产资料与生产者。这三个条件互相联系，协调发展，这样才能保证大数据在农业及其他领域能得到充分的应用。以后的研究可以遵守这方面进行，建设多元化的团队，建设农业大数据平台的农业大数据发展的思路和方法，整合来自农业中的各种数据，让农业专家和各领域的专家结合大数据工具进行分析来提高农业的智能化及现代化。大数据深入贵州农业的发展是贵州农业转型的一大壮举，也必将为推动全国经济社会发展发挥积极的带动作用。贵州省通过近几年的不断创新和勇于尝试的精神把大数据在农业的应该变得更加稳定、广泛，逐步让大数据产业奠定了结实的基础，为全省大数据下的农业起到了巨大的带动作用，并且带动相关产业的快速且高效发展注入了一剂强心剂。贵州省也将在大数据产业的带动下，优化农业等其他产业的布局、创新各行业的发展模式、提高各行业的科技水平，从而实现全省的经济水平有着跨越式的发展。

参考文献

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（7） 孙忠富,杜克明,郑飞翔,尹首一. 大数据在智慧农业中研究与应用展望[J]. 中国农业科

技导报,2013,06:63-71

致谢词

非常感谢?.老师在我大学的最后学习阶段——毕业设计阶段给自己的指导，从最初的定题，到资料收集，到写作、修改，到论文定稿，他给了我耐心的指导和无私的帮助。为了指导我们的毕业论文，他放弃了自己的休息时间，她他的这种无私奉献的敬业精神令人钦佩，在此我向他表示我诚挚的谢意。同时，感谢所有任课老师和所有同学在这四年来给自己的指导和帮助，是他们教会了我专业知识，教会了我如何学习，教会了我如何做人。正是由于他们，我才能在各方面取得显著的进步，在此向他们表示我由衷的谢意，并祝所有的老师培养出越来越多的优秀人才，桃李满天下！

通过这一阶段的努力，我的毕业论文《大数据对贵州农业的影响》终于完成了，这意味着大学生活即将结束。在大学阶段，我在学习上和思想上都受益非浅，这除了自身的努力外，与各位老师、同学和朋友的关心、支持和鼓励是分不开的。 在本论文的写作过程中，我的导师钱志宽老师倾注了大量的心血，从选题到开题报告，从写作提纲，到一遍又一遍地指出每稿中的具体问题，严格把关，循循善诱，在此我表示衷心感谢。同时我还要感谢在我学习期间给我极大关心和支持的各位老师以及关心我的同学和朋友。

感谢各位专家的批评指导

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