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在線醫療研究報告范文1
2010年1月,深交所的《創業板信息披露業務備忘錄第1號――超募資金使用》,對超募資金的用途作出了應當用于公司主營業務、不得用于進行證券投資等高風險投資以及為他人提供財務資助的嚴格的限制,并且要求在資金到賬后的6個月內公布超募資金的使用計劃。
在6個月期限即將到來之際,銀江電子于3月29日公開了其超募資金使用計劃,該計劃中第一項便是投資1000萬元成立銀江(北京)物聯網技術有限公司。
直言做物聯網應用領先企業
銀江電子在3月30日公開的《銀江(北京)物聯網技術有限公司建設項目可行性研究報告》(以下稱研究報告)中直言不諱地表示,銀江(北京)物聯網技術有限公司(以下稱銀江北京)立志成為全國領先的物聯網應用企業,并將物聯網技術和產品充分應用在相關行業中。
銀江北京主要依托銀江電子的行業優勢,重點切入醫療物聯網、能源物聯網、交通物聯網三個行業的部分重點應用領域,推出行業系統解決方案并完成部分系統產品的自主研發和銷售。
研究報告表明,銀江北京的應用開發是基于平臺技術TOA(面向物聯網的架構)和中間件TOC(面向物聯網的通信)等物聯網架構平臺,通過集成不同的識別裝置、傳感裝置與網關設備,快速開發并部署面向不同行業和不同應用的各種應用系統。
銀江北京的應用開發技術路徑是在感知層和網絡層采用系統集成的方式,進而在應用層為不同行業提供各種智能化應用系統,或者面向行業客戶單獨進行產品銷售或作為智能化應用。用戶可以通過計算機、移動終端、手機、專業設備等與系統進行數據交互。
在實施策略上,醫療物聯網、能源物聯網的應用系統產品將以自主研發為主,而交通物聯網應用系統產品和醫療物聯網部分應用系統產品則與直接項目建設單位進行合作研發。盡管銀江北京被定位在北京、天津和河北這一區域市場,但銀江電子認為,這一地區特別是北京擁有充足的人才資源、良好的政策支持、廣闊的市場空間和良好的典型應用全國示范效應,從而確保了銀江北京在市場競爭中具備較強的優勢。
發力醫療、能源和交通行業
銀江北京所關注的醫療、能源和交通領域既是當今物聯網的熱點領域,也是銀江電子的行業優勢所在。
在醫療領域,銀江北京將推出包括手術室的預約、物理環境監控和手術室監控(手術包、手術人員和藥物等監控)在內的醫院手術室管理系統,具有藥品、供應商、采購計劃、倉儲和用藥等信息管理功能的藥品管理系統,具有垃圾車位置、垃圾重量、操作者身份和健康等信息管理功能的醫療垃圾管理系統,以及醫院資產管理系統。
在能源領域,它將推出的油田電能管理系統,可以將油井、加熱爐、轉油站、聯合站等的電量數據通過GPRS傳送到后臺系統,從而在供電參數、用量、分段計費等方面對油井、辦公樓等油田用電單位進行24小時的實時監測;而校園電能綜合管理系統則在學生公寓、教學與辦公場所、校園照明等三個方面實現了用電控制、收費管理、節約用電和安全用電。城市路燈監控系統通過電力線載波通信技術,實現了單燈的開關遙控、回路電壓電流的遙測、電流的調節,以及對電力電纜和變壓器房的防盜報警。
交通領域是銀江電子成立初期最先涉足的領域,經過近10年的耕耘,銀江電子已經成為智能交通領域的領先企業,擁有城市交通誘導系統、高清卡口自動檢測系統、高清闖紅燈違章自動記錄檢測系統、道路交通視頻監控系統、城市快速路匝道控制系統、快速公交信號優先系統、平安城市監控系統等一批成熟的應用產品與解決方案。
從物聯網到智慧城市
成為全國物聯網應用的領先企業應該是銀江北京的目標,而銀江電子設立銀江北京的長遠戰略目的則是滿足銀江電子的智慧城市戰略的需要。研究報告稱,銀江北京的建設是為了滿足“銀江致力智慧城市建設的需要,是銀江股份實現引領智能技術未來、開啟城市物聯網新時代、打造智能城市、成為中國領先的智能化整體解決方案供應商的發展目標的必要條件?！?/p>
在線醫療研究報告范文2
刊首
(4)那些人那些事那些未來 無
無
(9)e外刊外網 無
(11)微語錄 無
(12)新聞資訊e圖說 無
新聞資訊
(14)2013年城鄉醫療救助補助資金達102．65億 無
(14)艾滋病感染者和患者達49．2萬例 無
(14)人體免疫系統工作新機制被發現 無
(14)突發公共事件衛生應急體系建立 無
(14)衛生部學習貫徹落實十精神 無
(14)衛生信息標準符合性測試進入現場預試驗環節 無
(14)北大人民醫院與普洱共建醫療衛生服務共同體 無
(15)陜瓊青：三省啟動異地就醫即時結算 無
(15)內蒙古包頭：新農合報銷網絡直達村衛生室 無
(15)深圳：將設公立醫院管理中心 無
(15)北京：醫藥分開試點醫院動態監測“大處方” 無
(15)南昌：第一醫院啟用回訪系統 無
(15)杭州：全門診預約分時段診療 無
(15)安徽：2015年建家庭醫生制度 無
(15)江西：2億建全科醫生培養基地 無
(16)美大學提供無線醫療碩士學位 無
(16)在線健康相關搜索顯著增加 無
(16)新宮頸癌篩查可改善早期診斷 無
(16)首個藥物洗脫外周支架獲批 無
(16)新技術改善乳腺癌診斷精準度 無
(16)計算醫學改善疾病診療 無
(16)智能手機分散醫務人員注意力 無
(16)x線檢查不增加癌癥風險 無
(17)統計學圖像分析協助乳腺癌診斷 無
(17)云同步健康程序追蹤藥物依從性 無
(17)無線健康平臺2．0推向歐洲市場 無
(17)新技術增加醫藥供應鏈透明度 無
(17)研究顯示虛擬形象改善健康 無
(17)減肥術后隨訪可改善效果 無
(17)在線計算體重相關糖尿病風險 無
(17)高ct使用率增加乳腺癌風險 無
(18)2011年度中國最佳醫院綜合排行榜 無
(20)從重建設到重落實——記上海醫院信息網絡大會召開 龐濤
(22)新使命新責任新發展——記深圳市醫學會衛生信息專業委員會換屆大會暨學術年會召開 龐濤
(24)
數據解答所有疑問——記廣州中醫藥大學第一附屬醫院智能運營平臺項目 何偉
(25)聯想召開首屆醫療行業核心渠道大會 童夫堯
(26)治療學進展與合理醫學的挑戰 無
評論
(30)質量控制是個學習過程 朱杰
特別報道
(32)醫改的中國路徑 相海泉
無
(36)數字看醫改 無
(36)微博看醫改 無
(38)思索未來 無
特別報道
(46)《“健康中國2020”戰略研究報告》 無
無
(47)首批試點地區和醫療機構發放居民健康卡 無
(48)衛生部加速建設新農合國家級信息平臺 無
(49)信息化內容在三級醫院復審中比重大 無
(50)衛生部要求加強衛生信息化人才建設 無
(51)電子病歷評級結果 無
(52)《中醫藥信息化建設“十二五”規劃》出臺 無
(53)全國開展衛生行業信息安全等級保護工作 無
(54)大量資金投入醫療信息化建設 無
(55)衛生信息化標準正走向統一 無
特別報道
(56)三家醫院電子病歷采納模式達到6級水平 無
無
(57)北京大學人民醫院“醫療衛生服務共同體” 無
(58)石棉縣人民醫院數字化醫院建設 無
(59)北京阜外心血管病醫院通過信息安全等保三級 無
(60)河南省實現新農合跨區域“即時結報” 無
(61)無錫市人民醫院的醫療物聯網建設 無
(62)上海仁濟醫院成功實施《抗菌藥物管理系統》 無
(63)上海市松江區建成“區域臨床影像診斷中心” 無
(64)北大醫院醫保系統雙活容災建設方案 無
(65)陜西省人民醫院建成遠程會診省級中心 無
特別報道
(66)風云人物 無
產業聚焦
(68)信息化構建“心與心”的網絡——訪北京麥迪克斯公司總經理岳順紅 楊詩昊
醫院信息化
(70)你選對打印機了嗎 龐濤
(72)構建“安全高效”的醫院內網終端管理系統 朱偉健
(74)基于wlan無線網絡系統的醫院移動營養點餐系統 畢魯佳
無
(75)華為加快重慶醫療信息化建設步伐 無
(75)銀江股份亮相中國
醫院院長年會 無
(75)浪潮大數據戰略首推一體機 無
(75)銳捷網絡提煉醫療信息化人才 無
(75)方正國際與大同五院共建數字化醫院 無
(76)專注于專業打印——訪oki打印機特別銷售部經理謝伯威 無
(78)在診療一線清晰把握病情——飛利浦intellispace重癥監護it解決方案為icu醫護人員提供全面信息支持 無
(79)惠普推出新型flowmfp數碼多功能一體機 無
在線醫療研究報告范文3
加拿大Dalla Lana公共衛生學院Laura C. Rosella博士提到，“盡管參與本次研究的所有人都在全民醫療保險覆蓋的范圍內，但目前仍有一定比例的人群已患上糖尿病但并不自知，這提醒我們當前有必要開展糖尿病篩查工作。”
目前在加拿大很少有根據最近修訂的HbA1c標準評估得到的2型糖尿病患病率（包括未確診和總體2型糖尿病及糖尿病前期患病率）。且目前仍不清楚HbA1c與FPG中哪種作為糖尿病篩查指標的表現更好。
Rosella博士及其同事使用加拿大健康衡量調查（Canadian Health Measures Survey，CHMS）數據，根據加拿大不同指南中的臨床診斷標準評估糖尿病前期、未確診和總體的糖尿病患病率。
2型糖尿病定義為FPG≥7.0 mmol/L或HbA1c≥6.5%（≥48 mmol/mol）；
糖尿病前期定義為FPG≥6.1 mmol/L且
使用FPG標準診斷的未確診糖尿病患病率為1.13%，但使用HbA1c標準診斷的未確診糖尿病患病率升高至3.09%；同樣地，使用FPG標準診斷的糖尿病前期患病率為4.3%，而使用HbA1c標準診斷后患病率升高至12.5%。
使用FPG和HbA1c標準評估的未確診糖尿病和糖尿病前期患病率在女性中的差異大于男性。
Rosella博士說，“本研究的重要發現不僅是使用某種指標診斷的糖尿病患病人數更多，還調查了這些患者的不同類型。如，我們發現經HbA1c標準發現的患者比經FPG標準診斷的明顯更年輕且超重者較少。
使用HbA1c診斷的患者通過糖尿病人群風險工具（DPoRT）預測的糖尿病風險高于使用FPG診斷的患者，但兩者間的差異無統計學意義。而使用HbA1c診斷的患者經DPoRT預測的糖尿病前期風險低于使用FPG診斷的患者。
在線醫療研究報告范文4
網絡公司介入醫檔保存
谷歌于2008年2月21日宣布說，它將開始為數千人保存或貯存醫療記錄以作為它向人們提供一種期盼已久的衛生服務。
谷歌的最初計劃是，將對美國俄亥俄州克利夫蘭市醫院的1500～10000名自愿同意的病人做個人健康記錄的電子轉移者，能使這些病人通過谷歌的這項新的服務檢索自己的健康信息，但又不會對公眾公開。
每個人的健康檔案，包括處方、過敏和醫療史的記錄將受到密碼的保護，以避免其他使用谷歌服務的人進入。谷歌把這一延伸到醫療記錄管理的服務視為其業務的一種合乎邏輯的擴展，因為它的搜索引擎已經處理過成千上億來自人們的搜索請求，希望對他們的受傷、疾病或推薦治療提供更多的信息。
不過現在谷歌對于何時啟動這項衛生服務還沒有一個特別的時間表，而在過去兩年谷歌的健康服務已積累了很多資源。谷歌的衛生項目主管馬里薩?梅耶此前已表示，這項服務在2008年會啟動。不過，谷歌為病人保存電子醫療記錄的計劃將始于克利夫蘭醫院，這是于87年前創建的一個非贏利醫學中心。這個醫院已經在其自己的名為“我的計劃”的網絡服務中保留了12萬多名病人的個人健康檔案。而把健康信息轉移到谷歌上的病人即使他們不再接受克利夫蘭醫院的治療，也仍可在網上迅速查詢和獲得自己的醫療資料。
在由克利夫蘭醫院主持的一個儀式上，梅耶在一份申明中說，他們相信病人更容易地獲得并管理自己的醫療信息。而克利夫蘭醫院的首席信息官馬丁?哈里斯則表示，克利夫蘭醫院與谷歌一起工作將“創造一個更有效和更實際的全國醫療系統”。
然而，谷歌并非是第一個建立網上文件以努力讓公眾在換了醫生或醫療保險計劃后更容易獲得其醫療記錄的高技術重量級選手。例如，谷歌的競爭對手微軟公司于2007年就引進了一項相似的服務，稱為“健康庫房”。而美國在線(AOL)的創始人之一史蒂芬?凱思也正在創建一種稱為“革命醫療”的網上系統，能夠為公眾提供管理個人衛生檔案的網上工具?？梢哉f，網絡公司正在介入和追逐包括醫療檔案保存在內的所有遠程醫療的項目，原因在于，這既可以擴大用戶，更可以贏利。
個人醫療信息安金的立法
毫無疑問，個人醫療檔案是一種極具隱私的信息，包括人們患了什么病、有無遺傳性、是否能治療、能否生育，甚至個人的性生活等都可能記錄在案，一旦泄漏對當事人恐怕將是滅頂之災。
例如，如果一個人患癌或患過癌癥，而且有家族遺傳史，那么他／她就可能面臨沒有人愿意雇用的局面，同時個人婚姻也面臨困難。這方面的例子在生活中數不勝數，無論是哪個國家都有雇主因病解雇員工的情況。在中國，甚至有傳染病也無法得到雇用，如乙肝。所以，信息時代和網絡固然是個好東西，但其殺傷力也是空前的。
意識到這一點，美國早在上個世紀推行遠程(網絡)醫療時就做了嚴格的法律論證并立法以保障公民的個人信息安全。1991年，美國衛生部(HHS)組建了電子數據交換工作組(WEDI)，研究電子數據如何交換但又不泄密的問題。隨后，1992年，WEDI提交了一份關于醫療保險電子數據交換標準化的研究報告，并于1993年發表了年度報告。
在這個報告的基礎上，美國出臺了“健康保險攜帶和責任法案”(簡稱HIPAA法案，又稱“醫療電子交換法案”)，目的是簡化管理，降低日益增長的醫療費用開支。1996年，克林頓政府簽署了經過參議院和眾議院通過的這個醫療保險改革法案。當然，這只是一個初步的方案，后來美國衛生部于2000年12月，公布了個人健康信息的隱私保護標準和實施指南。2001年5月7日，美國107屆國會通過修正案，將標準化工作延期到2004年lO月16日，并要求聯邦審計總署對HIPPA法案實施及電子數據交換標準的實施效果進行評估。如今，這一法案已在美國正常實施，但還會不斷修改和添加內容。
HIPPA法案的內容很多，其中一個重要規定是要求醫療服務供應商和保險公司，在未經患者同意的情況下不得披露患者的醫療信息。正是在這一點上人們普遍懷疑今天的谷歌和微軟等公司能否做到。
網絡公司提供的安全保障
網上貯存和閱覽醫療檔案無疑是方便了公眾，但這種服務也為隱私偷窺者提供了更多機會，后者相信谷歌對其使用者的興趣和習慣知道得很多，因為谷歌的計算機記錄了他們的搜索請求并能貯存他們在電子郵件中討論的內容。
針對這一點，谷歌早在2007年就推出了一項旨在消除安全隱患的措施。網民都知道，他們上網瀏覽或搜尋數據的紀錄，都會被儲存進一個龐大的數據庫內，執法部門可以運用權力要求商家提交這些數據，因而這令很多網民感到不安。
為了打消公眾的顧慮，爭取更多的網民，谷歌于2007年3月14日宣布，今后會定期刪除其數據儲存庫和服務器內的“餅干”(cookies)，每隔18個月便會更新系統和刪除c00kies一次，這符合美國法律要求互聯網供應商保留用戶數據的期限。所謂“餅干”(cookies)只是一個數據庫。當你在瀏覽網站的時候，網絡供應商服務器會先送一個小數據庫cookies放在你的計算機上，它會把你在網站上所書寫、記錄的文字或一些選擇，都記錄下來。當下次你再光臨同一個網站，供應商服務器會先看看有沒有它上次留下的C00ki e資料。如果有，就會依據Cookie里的內容來判斷使用者，送出特定的網頁內容給使用者。
谷歌是全球最大的網絡搜索引擎，它的cookies當然龐大和量多，而大量搜索者的個人信息就包含在這種cookies中，不僅當局，而且黑客都可以找到并獲得個人的信息。谷歌宣布每隔18個月便會更新系統和刪除cookies一次，也就刪除了個人隱私和信息，為人們提供了安全保證。而且，谷歌在一次個人司法記錄的演示中，也成功地拒絕了美國司法部要求查驗兩年前一個法庭辯論時谷歌的數百萬使用者的搜索請求。也就是說，谷歌如果在網上推出個人醫療電子檔案，是可能為使用者保密的。
但是，無論是谷歌還是微軟，都屬于第三者，會遇到麻煩，因為他們都游離于美國“健康保險攜帶和責任法案”之外。美國的HIPAA法案有嚴格的標準，其中，“未經患者同意不得披露患者的醫療信息”有多種規定。例如，該法案要求把醫療信息視為一種在醫生和病人之間的特許的交流。而在其他情況下，HIPAA法案規定，如果司法要求查詢一份醫療記錄時，醫生要通知病人。
在線醫療研究報告范文5
在臉書報告第三季度收益時，首席財務官大衛?韋納（Dave Wehner）解釋了為什么在不久的將來廣告量的增收效率將會降低?！?017年中期之后，廣告量在推動收入增長方面的作用預計將會繼續降低。在過去兩年中，我們的廣告平均收入增長約為50%。一直以來，廣告量都是推動廣告收入增長的三個主要因素之一，”韋納在電話會議上說道，“隨著這一重要因素在未來的貢獻率大幅降低，我們預計將看到廣告收入增長率出現實質上的下降。”
臉書高層的言論表明了在線廣告有它的極限，而且可能已經飽和。研究公司eMarketer估計2016年有6890萬美國人使用軟件來屏蔽廣告，比2015年增加了34.4%，而且這一數字在2017年預計將升至8660萬。
沃頓商學院管理學教授大衛?許（David Hsu）認為廣告和可用性之間已經失去了平衡?！叭绻阌脧V告屏蔽軟件的話，你就知道你屏蔽了多少廣告。太可怕了，”許說道，“這些以廣告創收的媒體賺得盆滿缽滿，卻拖慢了網絡基礎設施的速度。有些網站的體驗真是太糟糕了。”
沃頓商學院法律研究與商業道德教授凱文?韋巴赫（Kevin Werbach）認為谷歌和臉書可以采取措施來限制廣告，因為這兩家公司都有著龐大的用戶基礎和規模，有放棄這部分收入的資本。“廣告不一定非得成為在線和移動服務貨幣化的主導模式，”韋巴赫說道，“谷歌和臉書利用它們龐大的用戶群體和精準的定位投放從廣告中獲得了巨額收益，但這并不能說明這一模式適用于每一個人。”
美國互動廣告局宣布2016年上半年數字廣告收入增長了19%，達到327億美元。但是IAB同時也表示今年前半年的廣告收入中，有74%來自行業前十大公司。Pivotal研究集團分析師布賴恩?維瑟（B r i a n Wieser）在一份研究報告中表示，谷歌和臉書在第二季度中囊獲了68%的數字廣告消費，比去年的61%有所增加。
網絡媒體的難題
費德認為網頁廣告有可能會讓位于谷歌采用的那種更加直接的營銷模式。為了從廣告向其他業務轉變，公司需要更多的客戶數據。像臉書和谷歌這樣的公司已經收集了大量關于用戶特征和行為的數據。
廣告將由兩家巨頭企業和其他少數幾家企業主導?！耙詳祿橹行牡脑诰€廣告模式也會向集中化的趨勢發展，因為那些擁有最多數據的公司可以為廣告商提供最好的服務，”韋巴赫說道，“因此臉書和谷歌將獲得在線廣告收入的絕大多數份額?！?/p>
“如果你觀察一下電視演變的方式，就會發現長期以來它主要都是通過電視廣告來維持的，”韋巴赫說道，“雖然最終有線電視和訂閱模式出現了，但能有機會從市場的兩方獲得收益終究還是更好，也就是用戶和那些想要獲得這些用戶的企業。”
韋巴赫認為大型網站最終將成為集成者?！皶邢喈敹嗟挠脩粼敢鉃閳罂雀哔|量網站上不含廣告的內容付費，但是他們并不想一個一個付費，”韋巴赫說道，“所以一個自然而然的解決方案就是有一個像有線電視一樣的集合模式，用戶向一位集成者付費，然后由集成者注冊并向內容提供者付費。這也是臉書的即時文章和其他相似服務的發展方向。但是這種方法的挑戰在于它會賦予集成者巨大的權力，我們已經在通訊市場上見過這種情況了?！?/p>
費德同意以訂閱為基礎的模式將會出現。例如，臉書可以學Spotify，提供付費的優質免廣告體驗?！澳槙x版可以每月收費6美元，不僅提供免廣告體驗，還可以賦予用戶更多控制權。臉書可以從中賺更多錢，”費德說道。
消費者是否會接受這種每家公司都以數據為關系基礎的菜單式訂閱模式，這還有待觀察?！翱纯聪馧etflix、Hulu和亞馬遜這樣直接通過因特網內容的公司。它們已經可以成功地獨立運作了，”費德說道。
許教授認為不論什么樣的模式出現，都不可能是現有的參與者開發出來的。“目前的這些公司沒有一家想要嘗試新的模式，因為你不能半路上突然給消費者改道。如果你從非廣告模式開始，比從免費轉為收費模式要容易一些?！?/p>
《紐約時報》首席執行官馬克?湯普森（Mark Thompson）宣布2016年第三季度的數字新聞訂閱收入上升了15%，但同時也指出傳統紙媒業務面臨壓力。盡管如此，公司第三季度的純數字訂閱收入為5850萬美元，其公司總收入為3.635億美元?！拔覀冋诶^續優化我們的消費者推廣策略和付費模式格局。我們在國際業務上的投資也正在為我們帶來更多的訂閱。我們降低了訂戶流失率，把更多注意力放在企業和教育機構訂閱上，”湯普森說道，“與一年前相比，我們的市場調查和實地經驗讓我們對這種模式的未來增長更有信心?！?/p>
許教授認為與軟件公司Zenefits相似的商業模式也許也行得通。Zenefits放棄了人力資源軟件，轉而成為醫療保險中介，通過收取手續費創收?！拔覀兯畹倪@個時代，哪里有更多的觸點，哪里就有更多的收益模式，”S教授說道，“如果我們把所有這些數據都匯編起來，我們該拿它們來做什么呢？”
圍繞數據利用和顧客關系發展出來的這些新模式可能會給網絡媒體帶來更多生命力。
廣告模式是否注定消亡？
與此同時，在線廣告可能會隨著時間的推移逐漸式微。“廣告仍然有發展的空間，但是臉書的發言表明了它正在接近飽和點，”許教授說道。Forrester研究公司的分析師布莉吉特?馬耶夫斯基（Brigitte Majewski）在博文中說道，廣告時代即將終結。Forrester公司發現美國三分之一的成年網絡用戶都使用廣告屏蔽軟件，48%的用戶極力避免網站上的廣告。
韋巴赫認為廣告最大的問題是“用戶和廣告商之間存在不同的誘因?！薄昂苊黠@我們已經到達了一個點，許多用戶認為廣告的擴散已經太過分了，”韋巴赫說道，“目前我們看到那些依賴廣告收入的網站和廣告屏蔽軟件之間正在暗地里進行一場技術軍備競賽。這并不是一種健康或者穩定的情形?！?/p>
這場拉鋸戰將在網絡媒體和使用廣告屏蔽技術或完全放棄廣告網站的用戶之間進行。韋巴赫認為像臉書這樣的大型網站將繼續創收，而那些小的參與者將會遭殃。
在線醫療研究報告范文6
麥肯錫的報告是這樣定義的：大數據是指無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合（Big data refers to datasets whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture， store， manage， and analyze.）。
大數據這個概念又是怎么來的呢？2011 年5 月，EMC 舉辦了一次主題“云計算相遇大數據”的大會，首次拋出了“大數據”（Big Data）的概念；6 月，由EMC 贊助、IDC 編制的年度數字宇宙研究報告《從混沌中提取價值》 （Extracting Value from Chaos） ；緊接著，IBM、麥肯錫等眾多國外機構“大數據”相關研究報告，予以積極跟進。
從背景我們可以看到EMC（全球最大的外置存儲硬盤供應商）是推動“大數據”概念的主謀，他這么做當然是想多賣點硬盤，這種軟廣告式炒作不但沒引起反感和吐槽，反而被社會各界認可與接收，也是跟其社會背景密不可分。近年數據產生成本急速下降、人類產生的數據量正在呈指數級增長，其中80%以上都是傳統數據庫無法處理的非結構化數據，這些數據到底有多大呢？根據IDC 的監測，全球在2010 年正式進入ZB 時代，預計到2020 年全球將總共擁有35ZB 的數據量，如果把35ZB 的數據全部刻錄到容量為9GB的光盤上，其疊加的高度相當于在地球與月球之間往返三次……在這么直觀的比喻面前，任何語言都蒼白無力了！
也許你會說大數據這種現象不用說，我們早就看出來了，不就是數據大么，能給我們的社會帶來什么實質性的影響啊，或者我怎么沒看到它的應用？關于大數據的應用，我在這里就不贅述了，市面上各種“大數據”的書已經談了很多案例。我只想說：“剖析歷史可以洞察未來。”幾年前說“云技術”還很遙遠的那些人卻在將自己的文檔、照片、視頻上傳至“iCloud”，使用著“搜狗云輸入法”，登陸Dropbox、Yelp、Zynga等網站（這些網站正托管于亞馬遜的“云平臺”） ……那片飄在天上的“云”早已不是“觸不可及”。
根據麥肯錫全球研究所的研究報告《Big data： The next frontier for innovation， competition， and productivity》，大數據將給醫療服務、公共管理、定位服務、零售和制造各個行業帶來顯著的應用價值，例如對美國的醫療服務業每年創造價值3000億美元、約0.7%的年增長率，對美國制造業最高可下降50%的產品研發和裝配成本。麥肯錫的這份報告詳致地闡明了大數據對各行各業的利好，推薦大家閱讀，我這里只談大數據對客戶服務領域的影響。
在云時代，淘寶推出了一種極具“云”特色的客戶服務模式——云客服，云客服把社會上喜歡幫助人且有能力幫助人的淘寶人聚集在一起，使客服人員在家里或學校對客戶提供遠程服務，實現了“HO（Home Office，駐家辦公）”并充分利用了客服人員的零散時間，不僅降低了成本，還提高了效率。當然，這個“云”并不是真正意義上的云技術，只是一種概念和噱頭，而在大數據時代，又將會給客戶服務帶來哪些商業價值呢？
我認為大數據將對客戶服務帶來一次變革，給客戶服務帶來極大的想象空間和無限的發展前景，甚至可以使客服部門從原來的成本中心（高成本、低價值）轉型為利潤中心（提升品牌價值、創造收入）。在這里我舉三個例子跟大家進行探討，展望客戶服務的未來。
一、智能語音客服
目前通信運營商等在客服領域比較先進的企業已經實現了智能文字客服，通過文字識別技術和智能匹配算法對通過短信和網站文字客服提出的服務訴求智能匹配答案，不需人工判斷。要實現智能語音客服，也要通過識別和匹配這兩關。
我們先說說識別吧。早在Siri之前就已經有很多語音識別工具問世，最早的基于電子計算機的語音識別系統是由AT&T貝爾實驗室開發的Audrey語音識別系統，它能夠識別10個英文數字，現在AT&T的語音系統 Watson已經可以實現在線德語和英語的實時口譯。以現在的技術，語音的識別依然比較困難，主要面臨的難點有兩個：
1.算法
算法是軟件的核心，目前的語音識別算法使用的語言模型仍是一種概率模型，還未發展成以語言學為基礎的文法模型；算法不突破，其效果就無法取得突飛猛進的進展。算法的優化不是一朝一夕的事情，需要逐步進行，尤其是語音這種非結構化數據（不便用數據庫二維邏輯表來表現的數據），但隨著大數據分析技術（用于非結構化數據的管理分析）的發展，也會對新算法開發帶來福音，一些核心算法如特征提取、搜索算法和自適應算法也都在一步步改進，且隨著數據源的不斷豐富，算法的識別效果也越來越精準。
2.適應性
由于方言、語氣、環境和音色等因素的影響，限制了語音識別算法的效果，這就需要語言識別系統具有一定的自適應性，不同口音、方言的識別都需要以一個龐大的語音數據庫為基礎，對這些非結構化數據的管理分析就更加指望大數據技術了。至于排除環境噪音、音色等因素，個人感覺要依賴半導體傳感技術的進步，留待硬件領域的專家進一步探討。
接下來就說到匹配了。目前匹配的算法已經相對成熟，也許和大數據技術沒有直接聯系，不過其準確性也有賴于數據源的豐富程度，同時要在不斷產生的“交互數據”中動態調整匹配結果。
綜上所訴，隨著數據源越來越多、大數據技術的不斷進步，語音識別系統也在持續完善之中，說到底，算法依然是核心，而數據則是基礎，對于這類非結構化數據，也許傳統的數據庫技術Handle不住，但大數據技術卻大有可為。相信不久，語音識別的技術的突破不僅可以實現智能語音客服，還將變革人與物之間的交互方式。
二、語音文本轉換
因為這個功能的核心也是語音識別，所以大數據技術對轉換準確度的保障支撐就不用再說了。之所以單列出來談，是因為其對客戶服務別有一番作用。
對于呼叫中心而言，客服人員與用戶的通話都是要錄音備份的，這些語音數據可真的不小，僅以廣東移動為例，廣東移動客服中心每年就要新增約60T的數據存儲，這個體量對于一般的企業來說已經是“大數據”了。據悉這些數據是用磁帶來保存的，而且這些要保存幾十年不能銷毀，想想到時候光這些磁帶所占用的房間租金就是不少錢，更何況其他成本，而如果能將這些語音準確地轉換成文本，文本存儲所占用的空間就小得多（一個移動硬盤都可以存儲一個圖書館的數據量了），存儲成本直線下降，不僅實現了低成本高效率，對自然環境也是一種利好。
有人會質疑這些錄音是為了便于追溯留證，不是原始的錄音記錄，客戶不認賬怎么辦？當然，我要聲明不是所有錄音都要轉換成文本，對于客戶投訴或辦理業務的來電仍然保留錄音記錄，一則便于企業對客服人員的服務態度（說話語氣還是要靠語言才能判斷）和質量進行抽檢，二則備份留證。而對于更多的咨詢或查詢類來電，通常不必留證。將這些語音轉成文本之后不僅減少了存儲空間，這些文本數據還可用于后續的信息挖掘，用來改進服務或發現商機，畢竟文本的信息分析要比語音的容易得多。
三、客戶信息挖掘
在互聯網時代，除了用戶數、營業額等，數據已經被認為是未來的核心資源。我記得馬云曾說過類似這樣的話：“你知道全國哪個省份的女人胸圍最大么？你知道哪個城市的男人最喜歡用什么牌子的衣服、香水么？你們都不知道，淘寶知道?！泵磕暧卸嗌倨髽I關注《淘寶用戶行為報告》，以圖挖掘出一些數據來提升自己的銷量，從這里，數據的價值可見一斑。
