医务工作者通过应用临床研究方法，发现真实世界医疗数据的价值，如：临床存在的问题、更有效的诊疗方式、新的医学知识等。医疗学术科研成果通过发表相关学术科研论文，并转化为临床应用软件。在提升专业声誉的同时，促进科研真正向临床应用，不断推动医学研究前进。（3）智能健康管理依托医疗大数据分析、数据可视化、人工智能等技术，满足医疗机构的患者随访、慢病健康管理、疾病延续护理管理等需求。
同时，智能可穿戴设备的发展对远程健康监控起到了更大的作用。基于大数据及人工智能技术，可面向用户提供全生命周期电子健康档案、实时监控分析、健康评估、疾病风险预警、个体化管理方案等应用服务，提升医疗机构的健康管理服务水平，提升个人健康管理能力和就医体验。在公共卫生服务领域，可通过智能健康管理服务，实现大众健康知识的普及提高，做好疾病预防和疾病保健。
（4）数据化运营管理通过大数据处理和分析，可提高医疗过程数据的透明度。通过流程图、仪表盘、统计图等数据可视化应用，智能识别和分析异常，然后优化流程。通过全面的数据化运营体系，在医疗服务质量评价、医疗绩效评价等方面，辅助管理者及时发现问题，并采用数据进行科学决策，使医疗从业者、医疗机构的管理更透明，间接促进医疗服务质量的提高，减少医疗机构运营内耗，实现盈利创收。
大数据时代，如何理解“大数据”？
目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，更大的挖掘数据本身的价值，发挥数据的意义，当然就企业自身沉淀发展的数据而言很难达到“大”的定义，“大数据”目前更多依然是政府、行业、产业互联等形式获取数据，通过企业内部数据与行业数据的标杆对比实现适合企业自身的发展定位，促进企业自身的发展及业务模式的创新。
2.数据价值：通过产业数据、行业数据的获取、汇聚、处理、分析、归纳，通过一系列技术实现海量数据的快速计算、呈现，将结构化、半结构化的数据进行有效存储，对大量、动态、能持续的数据，通过运用新技术、新模型、新工具进行处理，从而获得具有洞察力和新的价值。更为科学、直观、准确的发挥数据价值，实现以数据为中心的大运营、大整合、大管控的模式支撑。
3.应用方式：目前就大环境而言，大数据更多应用于产业互联、行业分析、政务服务等环节，同时也在不同层面的进入人民的生活中，比如根据个人的兴趣爱好为其推送相关的文档链接，物品模式等。大数据拥有广泛的应用空间，结合大数据的应用进一步为企业、政府、人民生活提供更有针对性、有特色的服务。以数据为支撑作为企业战略的决策的支撑，提高数据汇总的及时性，从而进一步的提升企业的核心竞争力。
大数据具体是做什么？有哪些应用？
大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。
应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。1. 互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。
2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。3. 金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。
4. 传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。
各位大神，谁能解释一下互联网大数据是什么？有何作用？
作为一名互联网行业的从业者，我来回答一下这个问题。首先，互联网大数据目前已经形成了一个庞大的生态体系，这里面既包括技术体系，也包括业务体系，涉及到的环节包括数据采集、数据整理、存储、安全、分析、呈现和应用，随着大数据不断开始落地到行业领域，大数据自身也正在开辟出越来越大的价值空间。要想解释清楚互联网大数据，需要从多个角度来进行解读，涉及到技术体系，业务体系和发展趋势等多个方面。
从技术体系结构来看，大数据的技术体系以大数据平台为核心，而大数据平台则以分布式存储和分布式计算来展开。目前大数据技术体系已经趋于成熟，基于大数据平台的生态体系也已经形成了一定的规模。大数据平台的作用就是完成大数据的技术实现，行业领域可以基于大数据平台来完成各种大数据创新应用。从业务体系来看，大数据本身就打开了一个新的价值空间，这个价值空间就是数据价值，由于互联网本身就会产生源源不断的数据，所以大数据的价值增量也会源源不断。
不同的业务系统会产生不同的数据，所以它们产生的大数据价值也会不同。在工业互联网时代，数据在工业领域的价值会逐渐体现出来。从发展趋势来看，在工业互联网的推动下，大数据的发展趋势将逐步向智能化领域发展。由于人工智能是大数据应用的重要出口，大数据在未来人工智能的发展中将会得到越来越多的关注。我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我会陆续写一些关于互联网技术的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。
