什么是大数据应用

大数据分析被用于提供个性化医疗、预测分析，以及减少医疗服务中的浪费和变异性。通过分析患者数据，医疗机构可以为患者提供更精准的治疗方案。

在金融领域，大数据可以加速工作处理过程，为投资决策、投资组合管理和风险管理提供更好的洞见。金融机构利用大数据实时跟踪股市变化、计算风险价值，并根据股价波动自动重新平衡投资组合。

在 COVID-19 大流行期间，政府利用大数据跟踪感染者，疫情传播的影响控制在最小化。中国、韩国和以色列等国家是早期采用者。大数据分析还被用于选举，例如印度人民党在 2014 年大选中利用大数据获胜。

大数据被用于减贫工作，例如利用手机元数据和卫星图像来预测贫困水平。这有助于政府和组织更有针对性地制定减贫政策和措施。

在商业领域，大数据被用于预测消费者需求、实现数据驱动的市场双向发展能力，以及通过预测性维护和问题预防来改善 IT 运营状况。

在公共服务领域，大数据可用于分析处方药数据，研究药物发布和采用模式。

大数据分析所使用的数据源（如社交媒体数据）可能无法代表整体人群，导致结果偏差和错误结论。同时，大数据分析也容易遇到多重比较问题，即同时检验大量假设时，很可能产生许多看似显著的虚假结果。

整合和分析异构大数据和小型数据集是一大挑战，尽管这种整合可能开辟最有前景的新领域。这不仅在逻辑上是个挑战，在分析上也是如此。

大数据应用还面临隐私和不完善的方法学问题。这些问题在技术基础设施和资源匮乏的发展中地区尤为严重。

即使没有大规模数据分析，数据预处理的 "提取、转换、加载“ 部分也是大数据项目中的一大挑战。 

随着数据指数级增长，组织需要能够高效大规模运行的数据管理软件，并持续监控和重新配置基础架构以保持峰值响应时间。

合规性法规和客户/业务需求也在快速变化，组织必须不断评估基础架构决策以保持IT敏捷性、法律合规性和降低成本。启动新的数据管理策略可能很有挑战性，因为庞大的数据量和部门间的数据孤岛都是不小的阻力。规划且让员工接受新系统和流程也需要付出时间和努力。

通过应用大数据分析和机器智能，IT 部门能够通过整个系统而不是孤立的数据点获取洞见。这种被称为 IT 运维分析 (ITOA) 的过程，可以预测并防止潜在的 IT 运维问题，从而提高IT运维效率。

与传统的基于调查的数据收集方式相比，大数据每个数据点的成本更低，并应用了诸如机器学习和数据挖掘等高级分析技术，还包括社交媒体和应用程序等新兴数据源。这可以实现更高效和更经济的数据收集与分析。

在医疗保健领域，大数据应用可以提供个性化医疗、预测分析和自动化患者数据报告，从而优化医疗保健流程，提高效率。据估计，欧洲发达国家政府通过有效利用大数据，可在运营效率改进方面节省超过 1000 亿欧元。

大数据集成能够打破数据孤岛，将来自不同系统的数据进行整合，使组织能够更轻松地访问和分析数据。这有助于简化工作流程，提高整体运营效率。

利用人工智能和光学字符识别 (OCR) 等技术，大数据应用可以自动化各种业务流程，如文档处理和数据录入，从而提高生产力，降低开支。