어떻게 큰 데이터를 이용하여 의료 서비스의 질을 향상시킬 수 있습니까?

최근 몇 년 동안, 빅데이터는 세계 각 업종에 끊임없이 침투하여 우리의 의식주 생활에 영향을 미치고 있다. 예를 들어, 인터넷 쇼핑을 할 때, 우리는 종종 전자상가 포털이 우리에게 상품을 추천하는 것을 발견하는데, 이 상품들은 종종 우리가 최근에 필요로 하는 것이다. 이는 사용자 온라인 행동 궤적에 대한 관련 데이터가 수집되고 기록되며, 대규모 데이터 분석을 통해 추천 시스템을 통해 사용자에게 필요할 수 있는 물품을 추천하여 정확한 마케팅 목적을 달성하기 때문이다. 큰 데이터의 몇 가지 응용 프로그램 시나리오에 대해 간단히 살펴보겠습니다.

빅데이터는 의료업계에 빅데이터를 적용해 진료를 쉽게 할 수 있게 한다. 과거 환자에 대한 치료 방안은 대부분 의사의 경험을 통해 이뤄졌다. 우수한 의사는 환자에게 좋은 치료 방안을 제공할 수 있지만 의사 수준이 다르기 때문에 환자가 최고의 치료 방안을 받을 수 있다는 보장은 어렵다.

의료 업계에서 빅데이터가 심도 있게 융합됨에 따라 빅데이터 플랫폼은 대량의 병례, 병례 보고, 치료 방안, 약물 보고 등 정보 자원을 축적하고 있다. 모든 흔한 병례와 과거의 병례는 모두 기록되어 있으며, 의사는 효과적이고 지속적인 진료 기록을 통해 환자에게 고품질의 합리적인 진료 방안을 제공할 수 있다. 이렇게 하면 의사의 업무 효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 오진률을 낮춰 환자가 가장 짧은 시간 안에 최고의 치료를 받을 수 있게 한다. 의료 산업에서 빅 데이터의 응용은 다음과 같다.

(1) 의료 방안을 최적화하고 최상의 치료법을 제공한다.

대량의 다양한 병균, 바이러스, 종양 세포에 직면하여 질병의 진단과 치료 방안을 확정하는 것도 매우 어렵다. 대용량 데이터 플랫폼을 통해 다양한 환자의 질병 특성, 사례 및 치료 방안을 수집하여 의료 업계의 환자 분류 데이터베이스를 구축할 수 있습니다. 미래의 유전자 기술이 성숙할 경우, 유전자 서열 특징에 따라 환자를 분류하여 의료업계의 환자 분류 데이터베이스를 만들 수 있다. 의사는 환자를 진단할 때 환자의 질병 특성, 검사 보고서, 검사 보고서를 참고할 수 있고, 질병 데이터베이스를 참고하여 환자가 질병을 신속하게 진단하고 질병의 위치를 명확히 할 수 있도록 도울 수 있다. 의사는 치료 방안을 제정할 때 환자의 유전적 특징에 따라 유전자, 나이, 인종, 신체 상태가 비슷한 효과적인 치료 방안을 마련하고 환자에게 적합한 치료 방안을 마련하여 더 많은 사람들이 제때에 치료할 수 있도록 도울 수 있다. 동시에, 이 수치들은 제약업계가 더 효과적인 약물과 의료기기를 개발하는 데도 도움이 된다.

(2) 질병을 효과적으로 예방하고 예측한다.

환자의 질병을 해결하는 가장 쉬운 방법은 미연에 예방하는 것이다. 빅데이터를 통해 군중의 인체 데이터를 감시하고, 그 건강 데이터와 바이탈 징후를 데이터베이스와 건강 서류에 채집한다. 빅 데이터 분석의 응용 프로그램을 통해 예방, 치료, 재활, 건강 관리 전체 수명 주기를 포괄하는 통합 건강 서비스를 추진하는 것은 미래의 건강 서비스 관리의 새로운 추세입니다. 물론, 이는 의료기관이 빅데이터 건설을 가속화해야 할 뿐만 아니라, 대중이 정기적으로 데이터를 검사하고, 적시에 데이터를 업데이트하고, 빅데이터 예방과 예측 질병의 발생을 통해 조기 치료, 조기 재활을 실현할 것을 요구한다. 물론, 큰 데이터의 지속적인 발전과 각 분야에서의 응용에 따라 일부 대규모 독감도 큰 데이터를 통해 예측할 수 있습니다.

금융업계에 빅 데이터가 적용됨에 따라 빅 데이터 기술이 적용됨에 따라 점점 더 많은 금융 기업들이 빅 데이터 애플리케이션 관행에 주력하기 시작했습니다. 맥킨지의 한 연구에 따르면 금융업계는 빅데이터의 가치잠재력 지수 중 1 위를 차지했다. 다음은 금융업계에서 빅 데이터의 전형적인 응용이다.

(1) 정밀 마케팅.

인터넷의 영향으로 은행은 더 많은 사용자 정보를 파악해 360 도 사용자 초상화를 구축해 세분화된 고객을 위한 정밀 마케팅, 실시간 마케팅 등 개인화된 지능형 마케팅을 할 수 있는 절박한 욕구를 갖고 있다.

(2) 위험 통제.

대형 데이터 플랫폼의 응용 프로그램은 금융 기업 내 다중 소스 이기종 데이터 및 외부 신용 데이터를 통일적으로 관리하여 위험 제어 시스템을 개선할 수 있습니다. 내부는 데이터 무결성과 보안을 보장하고 외부는 사용자 위험을 통제할 수 있습니다.

(3) 의사 결정 지원.

빅 데이터 분석 방법을 통해 경영 의사 결정을 개선하고 경영진에게 신뢰할 수 있는 데이터 지원을 제공하여 경영 의사 결정을 보다 효율적이고 민첩하며 정확하게 할 수 있습니다.

(4) 서비스 혁신.

빅데이터 앱을 통해 고객과의 상호 작용을 개선하고, 사용자 점도를 높이고, 개인과 정부에 부가 가치 서비스를 제공하고, 금융기업의 핵심 경쟁력을 지속적으로 높일 수 있다.

(5) 제품 혁신.

하이 엔드 데이터 분석 및 포괄적인 데이터 공유를 통해 은행, 보험, 신탁, 기금 등 다양한 금융 상품을 효과적으로 연결하여 금융 기업이 다른 분야에서 교훈을 얻고 새로운 금융 상품을 만들 수 있도록 합니다.

소매업에 큰 데이터를 적용하는 것은 미국의 소매업에 전설적인 이야기가 있다. 한 가게에서 종이 기저귀와 맥주를 나란히 팔았는데, 그 결과 종이 기저귀와 맥주 판매량이 모두 증가했다! 무관해 보이는 두 가지 상품이 함께 있으면 이렇게 놀라운 효과를 얻을 수 있는 이유는 무엇입니까? 나중에 분석을 통해 이 바이어들은 대부분 기혼 남성으로 밝혀졌다. 이 남자들은 아이에게 기저귀를 사주고 맥주도 좀 사 주었다. 이 비밀을 발견한 후 월마트 상점은 대담하게 기저귀 옆에 맥주를 놓아 고객이 구매하기가 더 편리하고 판매량이 크게 증가할 수 있도록 했다.

맥주-기저귀' 라는 예는 빅 데이터의 잠재적 가치를 발굴하는 것이 소매 경쟁의 핵심 경쟁력이라는 것을 알려 드리고자 하는 것입니다. (윌리엄 셰익스피어, 맥주-기저귀, 기저귀, 기저귀, 기저귀, 기저귀, 기저귀, 기저귀, 기저귀) 다음은 소매업에서의 빅 데이터의 혁신적인 응용입니다.

(1) 소매업 시장을 정확하게 포지셔닝합니다.

기업이 지역적 소매업 시장에 진입하거나 개발하려면 먼저 프로젝트 평가와 실현가능성 분석을 진행해야 한다. 프로젝트 평가와 실현가능성 분석을 통해서만 이 시장에 진출할지 개발에 적합한지 최종 결정할 수 있다. 이 지역의 유동 인구는 얼마입니까? 소비 수준은 어떻습니까? 고객의 소비 습관은 무엇입니까? 시장에 대한 제품에 대한 인지도는 어떻습니까? 현재 시장 수급 상황은 어떻습니까? 이러한 문제 뒤에 있는 방대한 정보는 소매 업계 시장 조사의 큰 데이터를 구성하며, 이러한 큰 데이터에 대한 분석은 시장 포지셔닝 프로세스입니다.

(2) 산업 수익 관리를 지원합니다.

빅 데이터 시대의 도래는 기업 수익 관리의 발전을 위한 더 넓은 공간을 제공한다. 수요 예측, 세그먼트 및 민감도 분석에는 많은 양의 데이터가 필요하지만 전통적인 데이터 분석은 대부분 기업 자체의 역사적 데이터를 수집하여 예측 분석을 위해 전체 소매 업계의 정보 데이터를 무시하는 경우가 많기 때문에 예측 결과에 편차가 있을 수 있습니다. 수익 관리 과정에서 기업이 자체 데이터를 기반으로 일부 자동 정보 수집 소프트웨어에 의존하여 더 많은 소매 업계 데이터를 수집하고 더 많은 소매 업계 시장 정보를 파악할 수 있다면 정확한 수익 전략 개발을 촉진하고 더 높은 수익을 얻을 수 있습니다.

(3) 소매업의 새로운 수요를 발굴하다.

소매 업계의 기업으로서 온라인 소매 업계의 댓글 데이터를 수집하고 인터넷 댓글의 큰 데이터베이스를 구축하고 분사, 클러스터, 감정 분석 등의 수단을 이용하여 소비자의 소비 행동, 가치 지향, 댓글에 반영된 새로운 소비 수요 및 기업의 제품 품질 문제를 이해하고, 제품을 개선하고 혁신하며, 제품 가치를 정량화하고, 합리적인 가격을 정하고, 서비스 품질을 높일 수 있습니다.