大数据在医药行业的创新性应用

大数据各产业应用报告

大数据各产业应用 方案

目录 1.大数据概述 (6) 1.1.概述 (6) 1.2.大数据定义 (6) 1.3.大数据技术发展 (8) 2.大数据应用 (11) 2.1.大数据应用阐述 (11) 2.2.大数据应用架构 (13) 2.3.大数据行业应用 (13) 2.3.1.医疗行业 (13) 2.3.2.能源行业 (14) 2.3.3.通信行业 (14) 2.3.4.零售业 (15) 3.大数据解决方案 (16) 3.1.大数据技术组成 (16) 3.1.1.分析技术 (16) 3.1.1.1.可视化分析 (16) 3.1.1.2.数据挖掘算法 (16) 3.1.1.3.预测分析能力 (16) 3.1.1.4.语义引擎 (16) 3.1.1.5.数据质量和数据管理 (17) 3.1.2.存储数据库 (17) 3.1.3.分布式计算技术 (18) 3.2.大数据处理过程 (20) 3.2.1.采集 (20) 3.2.2.导入/预处理 (21) 3.2.3.统计/分析 (21) 3.2.4.挖掘 (21) 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop (21) 3.3.1.Hadoop的组成 (22) 3.3.2.Hadoop的优点： (25) 3.3.2.1.高可靠性。 (25) 3.3.2.2.高扩展性。 (25) 3.3.2.3.高效性。 (25) 3.3.2.4.高容错性。 (25) 3.3.3.Hadoop的不足 (25) 3.3.4.主要商业性“大数据”处理方案 (26) 3.3.2.5.IBM InfoSphere大数据分析平台 (26) 3.3.2.6.Or a c l e Bi g Da t aApplianc (27) 3.3.2.7.Mi c r o s o f t S QLServer (27) 3.3.2.8.Sybase IQ (28)

如何获取医药行业数据

一文知如何高效获取医药行业数据 【导读】在这个大数据的时代，报告没有表格和柱状图线形图，没有数据，读者们就会质疑论点的可靠性，数据挖掘数据分析的神化，让决策看起来更有说服力和可行性。无论你觉得这些数字多么苍白无力，只要备注了专业的第三方机构的出处，它就会身价倍增，公众就会增加对它的信任感而不在质疑。 1企业数据 企业财报 数据来源：企业历年年报（金融界、新浪、雪球等专业的金融机构都会有上市公司的年报）；首次上市招股说明书在证监局有的下；券商行研。 分析要点：收入与成本，毛利率利润率增长率各种率等等。建议几年年报都要下，看看数据有无造假。财报是重中之重。

企业在行业的地位 企业历年业绩增长率与行业增长率比较 行业增长率数据来源：商务部、工信部、药监局、卫计委等报道；券商行研；媒体相关评论。 分析要点：企业增长趋势和行业增长趋势是否一致。企业不同细分行业关注的数据来源侧重点有所不同，例如零售药店业更关注商业部对医药流通行业的年报。生产企业更关注工信部的生产产值的每月报告。当然企业所在行业的增长趋势如何同样值得关注。 但是我们也要注意，第三方的数据仅仅是作为公司现状和外界均值比较的参考值。需知业界各着名第三方平均20%的行业增长率是推算出来的，因为市场规模的放大倍数是“统计推算”出来的，不同推算方案结果不一。 企业在行业的排名

数据来源：工信部、商务部等。 分析要点：做医院渠道的要关注工信部的排名，此排名会影响招投标的分值，但也仅仅是多家的产品会关注，独家产品基本不受分值影响。普药同样不受工信部的排名影响。药店零售行业关注商务部排名。 2企业主营和未来重点布局已有批文产品（仅针对生产工业） 大多数公司的产品批文数十个以上，而且并非所有产品都在销，根据二八原则，先从公司的主营和未来重点布局已有批文产品入手分析。公司主营和未来重点布局已有批文产品的数据的获取方式同企业财报相同。 主营产品是否独家产品，有否独家剂型、独家规格——查询药品批文 数据来源：药监局网址-数据查询-公众查询/专业查询；中国药品注册数据库；公司官网产品介绍。

大数据在医疗行业应用调研报告

关于大数据在医疗行业应用的调研报告 1引言 早期的医学研究成果、病人的信息等，往往都以纸质档的形式锁在文件柜中。近年来，随着计算机技术、互联网技术、信息技术等的高速发展，医疗领域内的信息包括病历数据、医学检验数据和医学影像数据等正从纸质的单一数据信息向系统的数据信息方式转变。与此同时，大型卫生信息平台、医疗业务体系也在逐步建立完善。这就决定了，大数据技术必将对医疗卫生领域带来重大影响。 大数据技术使得我们可以不再完全依赖于随机采样，通过分析挖掘获取小数据无法提取的有价值信息。大数据技术可以通过临床决策支持、医疗药品研发、健康危险因素分析等方面为医疗领域从大体量、高复杂的数据中提取价值，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。 2大数据技术在医疗领域的应用情况及发展前景 2.1大数据技术在医疗领域的应用 大数据技术在医疗领域的技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值。在技术层面：大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘，大量实时监测数据分析等，为医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持；在业务层面：大数据技术可以向医生提供临床辅助决策和科研支持，向管理者提供管理辅助决策、行业监管、绩效考核支持，向居民提供健康监测支持，向药品研发提供统计学分析、就诊行为分析支持。 （1）大数据技术在医疗系统、医疗信息平台建设中的应用 大数据技术可以通过建立海量医疗数据库、网络信息共享、数据实时监测等方式，为国家卫生综合管理信息平台、电子健康档案资源库、国家级卫生监 督信息系统、妇幼保健业务信息系统、医院管理平台等提供基本数据源，并提 供数据源的存储、更新、挖掘分析、管理等功能。通过这些系统及平台，医疗 机构之间能够实现同级检查结果互认，节省医疗资源，减轻患者负担；患者可 以实现网络预约、异地就诊、医疗保险信息即时结算。 （2）大数据技术在临床辅助决策中的应用

大数据在医疗行业的应用

大数据在医疗行业的应用 医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？ 据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。 领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案

通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率 临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本

提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护 根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远

医药行业关键数据

一、医药流通 整体市场情况（摘自药品流通行业运行统计分析报告）：2015年药品流通市场规模稳定增长，但增速进一步放缓。据商务部统计系统数据显示，全国七大类医药商品销售总额16613亿元（包含七大类医药商品），扣除不可比因素同比增长10.2%，增速较上年下降5个百分点，其中药品零售市场3323亿元，扣除不可比因素同比增长8.6%，增幅回落0.5个百分点。 1、批发行业（摘自中金研究报告）。2015 年，批发行业市场规模为人民币1.42 万亿，同比增10.6%（相比于2014 年下降4.7%）。根据商务部统计，2015 年批发企业收入前3 位的企业合计收入同比+19.6%（同比仅下降0.4%），前10 位的收入同比+18.0%（同比下降1.4%），百强企业的收入同比+15.6%（同比下降2.5%）。 竞争格局（摘自药品流通行业运行统计分析报告）：全国性龙头集中度高，区域性企业更具扩张潜力。2015年主营收入前3 的批发企业市占率达33.5%（同比+2.5%），批发百强企业市占率为68.9%（同比+3.0%）。前三大龙头批发企业（均为全国性布局）已占据批发市场规模的1/3，集中度非常高。我们认为，区域性企业更具扩张潜力，扩张后的业绩增厚效应会高于全国性企业。 2、零售行业（摘自药品流通行业运行统计分析报告）。2015年，零售行业市场规模为人民币3320亿元（同比仅增8.6%）。2011-2015 年零售百强企业市占率先降再缓慢上升，2015 年为28.8%（同比+0.7%），行业集中度趋势不明显。零售行业整体集中度提升慢于“十二五”规划纲要的目标。我们认为零售行业具备进一步整合空间，全国性龙头更有望受益。 按销售渠道分类，2015年对批发企业销售额为6936亿元，占销售总额的41.8%，比上年降低1个百分点；对终端销售额为9677亿元，占销售总额的58.2%，比上年增加1个百分点；其中对医疗机构销售额为6907亿元，占终端销售额的71.4%，对零售终端和居民零售销售额为2770亿元，占终端销售额的28.6%。 二、医药终端销售 1、从销售渠道来看（摘自米内网），公立医疗机构和零售药店是药品实现销售的两大重要渠道。2013年至2014年，药品在公立医疗机构的市场份额超过76%，且呈逐年上升趋势，其销售额的增长率高于药品在实体药店终端的销售。 2、以下摘自2015 年度中国医药市场发展蓝皮书（PS:数据只更新到了2014年，主要是用于

大数据时代下的创新思维20170816

大数据时代下的创新思维 一、大数据时代下的创新思维 一、过去与未来：摩尔定律的时代VS数据为王的时代 在过去的五十年里，人类整个的发展根本的动力从科技的角度来讲，就是一个摩尔定律，什么意思呢？就是在1965年的时候，英特尔公司后来的创始人摩尔先生，他提出来在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如说容量、计算速度和复杂程度每18个月左右可以翻一番，他也没有预想到这件事一直发生了五十年，以至于整个人类发生了天翻地覆的变化。可以这么讲，我们过去的整个的社会的科技进步、工业进步以及这个GDP的提升都是靠这个摩尔定律，如果我们把这个摩尔定律带来的电信化从过去五十年中拿去，我们会发现我们可能GDP不但没有增加，而且还在减少。那么这是过去五十年的情况，在今后二十年它又会往哪儿走呢？ 在未来的二十年里，什么决定世界经济发展的方向？我认为如果说过去五十年是摩尔定律的时代，未来二十年就是数据为王的时代。大数据会带来机器智能，也就是说让我们的计算机变得非常聪明，以至于它超过我们人类的智能。为什么这么说呢？我们刚才讲了，计算机的发展速度本身是一个指数增长，而我们人的智能的发展速度是一个线性增长，甚至还会稍微慢一点，那么一定在某一个时间点，它会重合。今天可能就是这个重合的时间点，那可能你又会问了，为什么正好在这个时间点上，我们会有这么多的数据？一个是互联网的收集和积累，再有一个就是今天各种传感器，各种智能设备，各种监控设备，它们无时无刻地不在为我们提供大量的数据。而在我们过去，因为存储量、计算量不够的时候，我们把这些数据都抛弃掉了，不是说这些数据在过去不存在现在存在，只是说我们现在因为半导体事业的发展，我们有能力、有可能来存储和处理这样一些数据。 二、什么是机器智能 在讲机器智能以前，我们就首先要说说，什么是机器智能？我们都知道1946年人类第一台电子计算机诞生了，名字叫做ENIAC（电子数值积分计算机）诞生。那台计算机其实计算速度只有一秒钟五千次，大概是你的手机计算速度差不多可能几十万分之一。那么计算机诞生后不久，人类其实就开始考虑，说既然这个计算机计算速度能这么快，它能不能产生一些智能？所以五十年代初的时候，计算机老祖宗阿兰图灵就提出了一个叫图灵测试的概念。什么意思呢？就是说在屏幕后面，我放一台机器放一个人，然后我们问他一个问题，比如说天为什么是蓝色的？计算机给一个，人给一个，给出的答案让我来判断，说哪一个计算机给的？哪个是人给的？如果我判断不出来，哪个答案是计算机给的或者是人给的，已经能够把这两个答案要混淆起来了，我就认为机器和人一样的智能。人类为这个目标做了20年，这20 年的发展非常不顺利，到了1970年基本上计算机还做不了任何具有智能的事情。为什么会产生这样的问题呢？或者说这20年研究为什么会走弯路呢？主要是我们完全地按照人的方式去理解机器，没有完全按机器的方式理解。 举一个例子，预测美国总统选举结果这么一个例子。比较著名的大家可能听说过盖洛普这样一个预测公司，那么它实际上是用一些传统的抽样的统计方法做一些预测，有时灵，有时不灵。即使正确的时候，基本上误差两到三个百分点，在全国范围预测能准，但是你知道竞选是一个州一个州这么算选票，它不是一人一票制，所以它从来没有做到过美国50个州全部做对的。到了2012年，有一个毛头小伙子，这个人从来以前没有名，也不是什么了不得的科学家，他就做了一件事儿，他就在互联网上比如社交网络上，比如脸书上、推特上、地方

医药行业市场概况与划分

第一篇市场格局篇

第一篇市场格局篇 本篇是针对目前感冒药的市场总体格局，特别是口服液类感冒药的市场格局进行阐述，从而为进一步讨论品牌特征、消费者特征、消费者习惯和媒体习惯前，对市场有一个总体的把握和认识。主要研究的内容包括了感冒药的市场状况和发展前景，香雪抗病毒口服液的覆盖率状况、以及市场划分情况等。 本篇的主要架构如下： ?第一章感冒药市场概况 ·市场状况 ·竞争状况 ?第二章香雪的覆盖率状况 ·产品铺货率 ·新包装到达率 ?第三章香雪的销售比例 ·医院和药店的销售比例 ·城市和乡村的销售比例 ?第四章市场划分情况

第一章感冒药市场概况 一、市场状况 1、感冒药品市场潜力巨大 感冒类药品是我国非处方药（OTC）的重要组成部分。而OTC药品是药品行业中增长迅速且潜力巨大的品种。据相关资料显示：1990年，我国的OTC 药品销售总额是19.1亿元，1994年大约为77.16亿元，1996年达到了99.32亿元，1999年增长到了178亿元，2001年更是超过了200亿元。有关专家预计，在未来五年内，OTC类药品还将以年均15%的速度增长，到2005年可望达到600亿元，2020年我国将成为全球最大的OTC销售市场之一。 据有关资料统计，感冒类药品大约占有OTC市场20%左右的销售比例，仅次于保健类药品（大约占OTC30%）。而据国家统计局对我国城镇居民常用药消费调查，感冒药居首位，有85%的服用率，其次的润喉药、止咳药，分别有55%和48%的服用率，这三类药品实际上均属于感冒和呼吸道用药，感冒药已经城镇居民的首位常用药品。 据权威部门估计，目前我国感冒药品的市场容量大约是30—50亿元。但事实上，感冒药品的潜在市场空间是非常巨大，若这一潜在市场得以实现的话，感冒药市场容量将远远不止30-50亿元。国家统计部门的相关资料显示，全国约75%的人每年至少患一次感冒，这意味着每年全国大约有10亿人左右至少需要服用一次感冒药物，按照每次平均用药10—20元来计算，则意味着国内感冒药的潜在市场空间有100—200亿元。以上估算尚未考虑重复服用的

我国大数据产业发展现状

我国大数据产业发展现状 一、产业总体情况 （一）市场规模快速增长，供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来，我国大数据产业从无到有，全国各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显。易观国际数据显示，2011-2014年，我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元，年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测，2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度，在十二五末市场规模接近100亿元。 图1 2011-2016年我国大数据市场规模 37.447.3 5975.798.9129.326.7%24.7%28.4%30.7%30.7%0%5%10%15%20%25%30%35%0 20 40 60 80 100 120 140 201120122013 201420152016规模（亿元）增速 数据来源：易观国际数据，2015.1 我国已经初步形成了由互联网企业（以百度、阿里、腾讯为代表）、传统IT 厂商（以华为、联想、浪潮、曙光、用友等为代表）、大数据企业（以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为代表）共同组成的市场供给关系，但各环节发展水平不均衡，在

大数据产业链高端环节缺少成熟的产品和服务，面向海量数据的存储和计算服务较多，而前端环节数据采集和预处理，后端环节数据挖掘分析和可视化，及大数据整体解决方案等产品和服务较为匮乏。 （二）技术创新基础初具，应用驱动创新特征明显 技术创新基础初具。十二五以来，工业和信息化部、国家发展与改革委员会、科技部等部门高度重视大数据的发展，利用“核高基”科技重大专项、电子发展基金等进行了前沿部署，针对互联网和大数据发展的迫切需求，安排了非结构化数据管理研究、大型通用数据库系统研究等课题，对非结构化数据管理、大型数据管理的核心技术进行集中攻关。我国企业已经在大数据领域开始布局，不仅加强物理存储设备与处理能力的建设，也加快技术产品的研发与人才队伍的培养。 应用驱动创新特征明显。十二五以来，大数据领域由技术创新转驱动向应用创新驱动转变的趋势开始显现，很多技术和产品是在应用需求的引导下完成的创新和突破。在Hadoop、Spark、Storm等开源技术的影响下，大数据的技术壁垒越来越低，使得开展大数据业务的企业无需担忧技术实现问题，而是将更多的精力和资源投入到对需求的挖掘、分析和满足上。面对各行业的特性需求和不同用户的个性化需求，企业不断地创新出新技术、新产品、新业态和新模式。 （三）投融资活动初步兴起，行业应用成为热点方向 投融资活动初步兴起。十二五期间，我国大数据领域融资并

大数据在金融行业四大创新性应用..

大数据在金融行业四大创新性应用随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，而云计算的诞生，更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为时下最时髦的词汇，开始向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下，大数据也触动着金融行业管理者的神经，搅动着金融行业管理者的思维；大数据在金融行业释放出的巨大价值吸引着诸多金融行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为金融行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。 大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算。那么，对于金融行业来说，管理者应该如何来借助大数据为金融行业的运营管理服务呢？同时大数据应用又将如何突出其在金融行业的情报价值呢？对此，xx大数据情报信息中心从以下四个方面整理总结了大数据在金融行业的创新性应用。 一、大数据有助于精确金融行业市场定位 成功的品牌离不开精准的市场定位，可以这样说，一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。金融行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽金融行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解金融行业市场构成、细分市场

特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证企业品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。 企业想进入或开拓某一区域金融行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了金融行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。 企业开拓新市场，需要动用巨大的人力、物力和精力，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的，由此看出市场定位对金融行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确，企业才能构建出满足市场需求地产品，使自己在竞争中立于不败之地。但是，要想做到这一点，就必须有足够量的信息数据来供金融行业研究人员分析和判断。在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助数

大数据应用与案例分析

大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，

通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

医药行业分析

中国医药制造业概况及现状分析 2014-09-02 医药网字号:放大正常 医药网9月2日讯医药行业就是国民经济得重要组成部分,就是一个多学科、先进技术与手段高度融合得高科技产业,在各国产业体系与经济增长中都起着举足轻重得作用。在中国,医药行业越来越成为全社会关注得热点,对于保护与增进人民健康、提高生活质量,为计划生育、救灾防疫、军需战备以及促进经济发展与社会进步均具有十分重要得作用。OMRuY2H。 中国得制药行业起步于20世纪,经历了从无到有、从使用传统工艺到大规模运用现代技术得发展历程,从改革开放以来,我国医药工业得发展驶入了快车道,整个制药行业生产年平均增长速度高于世界发达国家中主要制药国家近30年来得平均发展速度,成为当今世界上发展最快得医药国家之一。JOF80Ax。 一、医药制造业规模 2013年我国医药制造业总资产达到18,479、86亿元,同比增长19、85%;行业销售收入为20,592、93亿元,较2012年同期增长20、54%;行业利润总额为2,071、67亿元,同比增幅为19、63%。6bdBeow。 单位:亿元 数据来源:国家统计局 根据国家统计局数据:截至2013年底,我国医药制造业规模以上企业数量达6525家,当中646家企业出现亏损,行业亏损率为9、90%。lIiqv1V。

数据来源:国家统计局 从国家统计局得数据来瞧,2013年医药制造业三费占行业销售收入得20、54%,占比与2012年度略有增长。当中销售费用比率以及财务费用比率均出现下幅度下滑,主要就是由于行业规模不断扩大,行业竞争日益激烈促使企业不断提高效率,加强对各项支出得控制,最大可能得提高企业得盈利能力。uBw2RZk。 2013年我国医药制造业成本费用达到18432、84亿元,当中销售成本为14639、17亿元,占比为79、42%;销售费用2342、71亿元,占比12、71%;管理费用1256、32亿元,占比6、82%;财务费用194、64亿元,占比为1、06%。uK282cc。 单位:亿元

医疗行业大数据应用的15个场景(1)知识分享

医疗行业大数据应用的15个场景 商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。 大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减

医药医疗大数据

竭诚为您提供优质文档/双击可除 医药医疗大数据 篇一：大数据在医药行业应用的15个场景 除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。 麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可

以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1、比较效果研究 研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现 ceR(comparativeffectivenessResearch，比较效果研究)，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2、临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前

“互联网+”创新应用：大数据

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 互联网带来的新技术——大数据

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 互联网带来的新技术 ?2015年政府工作报告： ? 制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 ?什么是大数据？ ?信息规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内进行处理以实现其价值的信息

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 特征一：规模性——数据体量巨大（ Volume ） KB 千字节 210=1024 bite MB 兆字节 220=1,048,576bite（百万） GB 吉字节 230=1,073,741,824bite（十亿） TB 太字节 240=1,099,511,627,776bite（万亿）PB 拍字节 250=1,125,899,906,842,620（千万亿）EB 艾字节 260=1024 PB（百亿亿） ZB 泽字节 270=1024 EB( 十万亿亿字节 )

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 特征二：多样性——数据类型繁多（Variety）?一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等 ?二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等?三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 特征三：高速性——处理速度快（Velocity） 1秒定律

大数据产业发展及应用创新

大数据产业现状及应用创新 【课程目标】 大数据时代已经来临，大数据战略已经上升到国家意志，拥有大数据的规模和利用大数据的能力已经成为国家竞争力的一种体现，大数据的重要性已经毋庸置疑。 本课程围绕大数据产业，从大数据的基本面出发，到大数据应用价值；从大数据的发展现状，到行业发展趋势及大数据市场预测；从大数据的商业模式，再到大数据的战略和大数据思维，进行了全面的分析和探讨。并重点探讨了通信行业的大数据商业模式，发展机遇及新利润增长点。 通过本课程的学习，达到如下目的： 1、了解大数据的基本面，以及大数据在各领域中的应用价值。 2、了解大数据的产业发展现状，产业布局以及大数据的商业模式。 3、了解大数据的发展趋势和市场规模，以及探讨大数据发展策略。 4、了解大数据战略和大数据思维，并用于指导开展企业大数据相关工作。 5、了解通信行业在大数据下的发展机遇与商业模式的创新。 【授课时间】 1天时间 【授课对象】 三级经理、中高层领导、政策制定者等相关人员。 【授课方式】 讲授（发展现状+发展趋势+市场预测）+企业大数据策略探讨 本课程结合当前大数据的发展现状，结合行业的特点，并探讨大数据在电信业的发展策略。实战型能落地大数据营销专家-黄俭老师简介： 滨江双创联盟荣誉理事长；上海蓝草企业管理咨询有限公司首席讲师；多家

知名企业特聘高级管理顾问。 黄老师多年在企业管理、公司战略规划、市场营销、品牌建设、员工管理、绩效考核、上市公司等等方面有着丰富的实践经验；深刻理解了东西方管理精髓。进入培训教育行业，作为资深培训讲师，在企业内训课、公开课、CEO总裁班等百余家企业和大学课堂讲授战略管理、营销管理、品牌管理等领域专业课程，结合自身的企业实践和理论研究，开发的具有知识产权的一系列新营销课程收到企业和广大学员的欢迎和热烈反馈。听黄老师上课，可以聆听他的职场经历，分享他的成绩，干货多多！课程突出实用性、故事性、新鲜性和幽默性。宽广的知识体系、丰富的管理实践、积极向上、幽默风趣构成了独特的教学培训风格，深受听众欢迎。通过一系列销售案例剖析点评，使销售管理人员掌握一些管理先进理念，分析技巧、提高解决问题的能力。黄老师近期培训的东风汽车-商用车公司，华东医药公司的销售团队在培训后，销售业绩有了20%提升。 擅长领域：战略管理/领导力系列/ 经典营销/新营销/大数据营销 授课风格：采用情景式教学法，运用相关的角色模拟和案例分析诠释授课内容，理论与实战并举，侧重实战，结合视听教材，帮助学员在理论基础与实践应用方面全面提升。广大的学员认为授课风格为：幽默风趣、条理清晰、实战、理论联系实际。 主讲课程： 《电话营销技巧》《杰出的房地产销售》《如何做好一流的客户服务》 《电子商务与网络营销》、《销售流程与技巧》、《大客户营销》、《顾问式销售》、《如何成为成功的房产销售员》、《总经理视角下的营销管理》、《非营销人员的营销管理》、《如何塑造成功的电子商务品牌》，《精准数据营销实战》、《卓越营销的营销策划》、《打造双赢关系营销》、《卓越客户服务及实战》、《海外市场客服及实务》

医疗行业大数据应用

随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展，其数量之大和种类之多令人难以置信。比如：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5 GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就可以生成和累积达数个TB甚至数个PB级的结构化和非结构化数据。 在中国，2010年，国家公布的“十二五”规划中指出要重点建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，建设电子档案和电子病历两个基础数据库等诸项目标，也就是推进医疗信息化的“3521”工程。过去由于缺少统一的电子病历系统(EMR)标准，中国的电子病历系统发展比较缓慢，医院之间不能实现共享病患信息共享，医疗服务水平也因此受到影响。为改善这一现状，国家会逐渐加大对电子病历的投入，适应这一趋势，各级医院也将加大在数据中心，IT外包等领域的投入。而随着医疗信息数据的几何倍数增长，医院信息存储将越来越受到重视，医疗信息中心的关注点也将由传统“计算”领域转移到“存储”领域上来。 有“弊”就有“利” 对于许多医疗和生命科学机构而言，努力控制大数据造成的呈螺旋上涨的成本、复杂性和风险已经成为一个至关重要的问题。然而，从另一个角度来看，医疗大数据能够带来的收益要远远超出管理它们的成本，如开放新的具有医疗价值的信息源、提高诊断准确性和速度、预测疾病和健康形态，以及取得生命科学创新的不同见解。美国管理咨询公司麦肯锡全球研究院（MGI）预测，如果美国的医疗行业能够有效利用不断增长的大数据来提高效率和质量，那么每年可创造超过

3000亿美元的额外价值。而且，在欧洲的发达国家中，仅在提高运行效率一项上，政府行政管理部门就可以利用大数据节省1000亿欧元以上的费用。 对于大多数成功的医疗机构来说，利用大数据已经成为提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。那么，我们该如何在两方面进行平衡，实现可观的效果和利润呢？ 答案存在于数据经济学中，即如何使从数据中获取价值的成本低于数据能产生的效益？如果我们能够有效地将数据存储、处理和保护成本降至最低，然后利用尖端技术将数据转化成支持临床需要与业务增长的可执行信息，我们就能实现最高的数据经济效益。 医疗大数据的挑战 然而，如何有效地将大数据存储成本降至最低，是企业和IT领导者，尤其是内容驱动的医疗和生命科学企业面临的根本性挑战。因为除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。患者的病历可能需要保存70或80年，甚至更长。许多情况下，病历还必须以原始格式永久保存，以满足法规遵从的要求。同样，生命科学研究机构有选择性的选择价值足以保留和维护数十年的数据，以期为新研究提供依据。 另外，许多医疗与生命科学研究机构在竭力应对资源紧张、持续的业务增长和新医疗技术带来的挑战。事实上，存储消费速度加快，存储资产未得到充分利用，对空间的持续需求以及动力和冷却成本的增加，都推动了总体拥有成本的不断攀升。而且，一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临更严重的局面。对于研究机构来说，数据存取是创新和竞争力的核心。这样看来，

医药行业大数据

2016年中国医药行业大数据： 慢性病患者超过2.6亿人 中国产品供应链面临质量标准的全面提升：1）药品、审评审批标准全面向欧美最高标准看齐，创新药、市场亟需产品有望获得加速审批；2）仿一致性再评价势在必行，推动已上市药品质量快速提升；3）“两票制”逐步落地、“营改增”加重代理渠道税票处理难度，行业迎来集中度快速提升的第二次浪潮。未来几年，医疗产品供给端质量标准全面提升，唯有创新型企业强者恒强。 在注射剂、辅助用药、抗生素等品种的驱动下，我国行业经过近10年的快速增长，当前国内医药行业增速逐步开始显现出下滑趋势，不少者对医疗行业的发展前景产生疑问。我国医疗行业真的饱和了吗？ 我们认为国内的医疗环境没有发生实质改变，中国有庞大的消费人群，与之对应的庞大临受试群体；中国拥有全球具竞争力的中间体和原料药制造和低成本；随着中国企业实力提升，未来中国制造中会出现中国创造，我们坚定看好行业发展前景。 我国终端药品销售情况 我国终端市场药物销售构成 我国医疗支出GDP占比、人均卫生费用、医师密度、病床数等都落后于中等发达国家，提升空间大。 部分国家医疗卫生费用占GDP比例 部分国家人均医疗卫生费用对比

医药的需求按照消费层次划分可以分为：①刚性需求和弹性需求；按照种类划分可以分为：②医药产品需求和需求。 医药的刚性需求是指满足大部分国民基础救治的医疗保障，刚性需求不是一成不变的，与人口结构的变化，疾病谱的变迁密切相关。我国人口老年化加剧，肥胖人群增多等都将驱动医药刚性需求的上升。到2040年我国60岁以上人口的比例预计将达到28%，65岁以上老年人的年均医疗开销是青壮年的3倍，老年化社会对医疗资源的需求十分巨大。 我国人口老龄化趋势 不同年龄段的年均医疗费用 随着经济发展，生活节奏的加快，中国与世界都将面对慢性病负担比率逐渐增高的问题。目前中国明确诊断的慢性病患者超过2.6亿人。影响慢病的主要社会决定因素包括工业化、城镇化和老龄化。 我国终端药品销售情况 除了人口老龄化，疾病谱的迁移导致的刚性用药需求外，随着国民收入水平的提高以及消费观念的改变，人们追求的是用疗效更好、副作用更小的高端药物、创新技术，我们将其定义为对医药的弹性需求。最具代表性的领域是抗体生物药、精准医疗、等。 精准医疗市场规模预测 全球医疗投资额 我国制药企业数量过多 制药工业集中度依然偏低

信用大数据创新应用试点示范项目申报书

附件1 信用大数据创新应用试点示范项目 申报书 项目名称：________________________ 申报方向：________________________ 申报单位：______________ ________ （加盖单位公章） 申报日期：______ 年_____ 月____ 日 北京市社会信用体系建设联席会议办公室编制

填表须知 一、申报单位应仔细阅读《关于征集信用大数据创新应用试点示范项目的通知》的有关说明，如实、详细地填写每一部分内容。 二、除另有说明外，申报表中栏目不得空缺。申报书要求提供证明材料处,请在附件中进行补充，附件1-1 为申报单位基本信息相关证明补充材料，附件1-2为申报示范项目相关证明材料。 三、申报主体对提供参评的全部资料的真实性负责，并签署申报主体责任声明（见附件1-3）。 四、申报材料要求盖章处,须加盖公章,复印无效,申报材料需加盖骑缝章，并将证明材料作为附件一并提交。 五、除表格一、二以外，其他填报格式要求：1.A4幅面编辑。 2.正文字体 3 号仿宋，单倍行距；一级标题3号黑体；二级标题 3 号楷体。

三、XXX信用大数据创新应用试点示范项目方案 1.项目承担方资质与能力 （申报主体资质、资源整合共享能力、技术基础情况、技术成果转化

能力等。） 2.项目必要性、可行性分析 （项目需求分析、必要性分析、政策和法律风险等可行性分析、已具有的技术与应用基础等） 3.实施方案 （项目目标、建设内容、进度安排、软硬件等项目投入情况、技术创新点、成果转化情况、信息安全保障体系、项目效益、项目实施后产生的信用数据以及数据的可共享性等） 4.团队实力 （项目负责人资质及工作经验、项目团队人员素质、类似项目经验、产 学研用联合协作情况等。） 附件1-1 相关证明材料 1.申报单位资格、资质和相关荣誉证明材料。 2.申报单位及项目相关的专利、标准、知识产权等证明材料 3.项目已与应用方签署的合作协议等推广证明材料。