普華永道大數據

① 普華永道的技術部是什麼部門具體職能是做什麼的

其實普華的技術部門有兩個部分的，一個呢，是對內的就是我們叫GTS。其實就是內部的做技術的平台，支持，比如說電腦的問題啊，其他技術的一些問題；對外的話，其實我們這審計裡面有一個風控審計，這個就是對外，包括大數據啊，我們的區塊鏈呢啊，我們的一些機器人。會給客戶提供一些技術的收入選方案的。這個就是對外的。

② 全球大數據產業現狀及投資前景預測

全球大數據產業現狀及投資前景預測
縱觀國內外，大數據已經形成產業規模，並上升到國家戰略層面，大數據技術和應用呈現縱深發展。面向大數據的雲計算技術、大數據計算框架等不斷推出，新型大數據挖掘方法和演算法大量出現，大數據新模式、新業態層出不窮，傳統產業開始利用大數據實現轉型升級。人工智慧、深度學習、工業物聯網、虛擬現實、智慧城市等領域的發展推動大數據的應用普及。新興行業、傳統行業圍繞數據服務體系，已經形成了傳統行業數據平台、互聯網數據平台及行業資訊類數據平台。以數據應用為基礎的新一代數據服務企業，在促進主體行業發展的同時，同樣促進了行業內中小企業的發展。
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大數據發展的產業環境分析
美國政策層面發力推動大數據應用發展。政府推出了一系列的公開數據計劃，在健康、能源、氣候、教育、金融、公共安全等領域開放數據和信息，促進創新的突破,從而推動經濟發展。美國致力於擴大聯邦數據公開范圍和受用對象的范圍，尤其擴大高價值數據資產，探討如何進一步擴展收集和分析工業競爭和創新相關的數據。
為了進一步挖掘聯邦政府數據的應用潛力，促進創新與社會進步，2016年1月美商務部發起了一項旨在使政府數據更加容易使用的數據易用性計劃(CDUP)。5月，白宮發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，為未來的大數據研發列出7條戰略計劃，旨在建立大數據創新生態系統，加強數據分析能力，從大量、多樣、實時的資料庫中提取有效信息，服務於科學研究、經濟增長與國家安全。2016年，美國應用大數據預測選舉也引起世界關注，大數據應用開始為廣大公眾所關注，數據的真實性及數據安全成為關注焦點。
英國以數據共享為根本積極推動大數據平台建設。新建哈璀(Hartree)大數據中心，投資1.13億英鎊。新建艾倫圖靈研究所，投資4200萬英鎊，開展大數據科學與技術的研究。投資1.5億英鎊建立第一個國家級老年痴呆症研究所。建立應對重大疾病新的數學研究中心。英國成立大數據戰略委員會，發布《開放數據戰略白皮書》，統一政府數字平台，開通政府部門開放數據通道，設立數據開放共享獎勵基金，2018年還將出台「數據保護通則」的專門法規，旨在開發利用數據資源產生更大的商業價值和經濟增長。
瑞典啟動國家重點科研計劃(NFP)大數據專項(Big Data, NFP75)。2017年正式啟動，計劃投入資金2.5億瑞士法郎，從2017年至2020年為期4年。該專項主要分為三個板快：大數據信息技術：大數據分析基礎性研究、大數據基礎設施構架、資料庫和計算中心;大數據相關社會及法律問題：大數據涉及對社會經濟發展的影響預測(如對貿易、商務模式、人員交通及物流的影響)、個人隱私及空間的保護及相關的社會倫理和法律問題及對策等;大數據應用：對大數據在交通、健康、災害及社會風險控制、能源轉型領域的應用展開基礎性研究。瑞士國家重點科研計劃由瑞士聯邦政府推出，目的是對關系瑞士社會經濟發展全局的重要領域展開基礎性研究並提出對策建議。
我國各地政府積極為大數據發展營造環境。2014年、2015年「大數據」首次寫入國家《政府工作報告》。在2015年3月5日舉行的兩會中，李總理在政府工作報告中提到，制定「互聯網+」行動計劃，推動移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等與現代製造業結合，促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融健康發展，引導互聯網企業拓展國際市場。
當前，《國家大數據戰略及行動綱要(2015-2025)》徵求意見稿完成。國家自然基金委、科技部支持了大量大數據研究項目;北京市、上海市、天津市、重慶市、廣東省、貴州省等制定了大數據發展規劃，多地開始建數據產業基地，天津擬打造國家數據聚集區，與北京、河北聯合建「京津冀大數據走廊」;重慶計劃將大數據培育成重要戰略性新興產業，加快建設兩江雲計算產業園，陝西西咸新區、湖北武漢光谷、貴州貴安新區等地提出要設國家級大數據基地。
上海成立數據交易中心。2016年4月1日，上海數據交易中心掛牌成立，上海數據交易中心是經上海市人民政府批准，上海市經濟和信息化委、上海市商務委聯合批復成立的國有控股混合所有制企業，承擔著促進商業數據流通、跨區域的機構合作和數據互聯、公共數據與商業數據融合應用等工作職能。交易中心以國內領先的「技術+規則」雙重架構，創新結合IKVLTP 六要素技術，採用自主知識產權的虛擬標識技術和二次加密數據配送技術，結合面向應用場景的交易規則，將在全面保障個人隱私、數據安全前提下推動數據聚合流動。
上海將圍繞「資源、技術、產業、應用、安全」融合聯動這一條主線，聚焦「政府治理和公共服務能力提升、經濟發展方式轉變」兩個方面，創新「交易機構+創新基地+產業基金+發展聯盟+研究中心」五位一體大數據產業鏈生態發展布局，力爭打造國家數據科學中心、亞太數據交換中心和全球「數據經濟」中心，形成集數據貿易、應用服務、先進產業為一體的大數據戰略高地。
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大數據產業的行業需求預測
企業需求
傳統企業的大數據轉型。隨著互聯網化進程的不斷推進，在改變了用戶消費習慣的同時，眾多傳統企業面臨了一系列必須面對的問題，其中一條核心主線就是基於已有數據的使用以及對於用戶數據的採集。對於有效利用數據，很多傳統企業開展了試探性的使用和分析，並逐步結合互聯網平台，使數據形成閉環。地產、製造、金融企業已經在逐步建立互聯網銷售平台，其實平台的本身並不是去加大產品銷售量，而是通過平台對傳統營業網點、銷售渠道的信息進行有效管理，從而建立可供判斷或分析的數據之用。
更好的吸納客戶的潛在需求，更快的適應市場變化，從而帶動新一輪研發的生成或變革。而此類企業的成長點，市場化性質，及企業性質將區別於傳統企業，而走上新業態、新模式的道路。包括車聯網、互聯網金融、汽車電商、房產電商，都已經出現了苗頭。對於大數據產業的發展，傳統企業轉型是區別於其他領域的卻又獨樹一幟的重要組成部分。
平台企業的大數據戰略。對於相對IT投入較少，IT基礎較為薄弱的領域，比如零售、餐飲、服裝、農業、出版等行業，企業不會去自建雲計算及大數據平台，更多的則是會依靠專業化的數據服務企業或是數據服務平台來滿足數據分析的需求。行業數據服務平台架構的初衷，主要是用雲服務方式解決上述行業的信息化建設及運維需求。
目前上海類似的行業數據平台不少，建築業的築想網、醫葯業的安捷力等都是在行業垂直領域專業度很高的企業，而且較之通用、普適性的平台，此類平台的發展更具有和行業發展的共存性和相通性，是大數據產業發展過程中一個非常重要的組成部分。
互聯網企業大數據規模化發展。互聯網傳媒是推動企業接觸大數據服務中一個相對快速的行業，傳媒由傳統的單向被動模式轉變成為雙向互動模式，在吸引了用戶群體的同時也通過定義用戶肖像，來推動精準營銷。精準營銷使企業享受了新媒體帶來的最實惠的成果，也為企業帶來了一份較之傳統傳媒更加具體的數據分析報告。
同樣在互聯網領域，無論是社交平台、團購還是移動應用，在其互聯網平台構建的過程中，收集、匯總、分析數據是非常重要的一個環節。通過甄別不同年齡段、性別、愛好的用戶群，來精準定位推送不同的消息，而在這些精準定位的背後，則是每天幾十甚至幾百TB的數據增長量和分析量，可以說，有了互聯網才推進了大數據產業的發展。
熱點關聯領域需求
金融大數據。中國金融信息服務產業存在產業鏈分布廣、市場空間巨大的特點，但與此同時，又表現出產業集中度非常低的現狀。因此，未來必將經歷大量的並購整合，最終出現幾家龐大的IT服務機構。傳統金融服務領域的人才資源、市場能力、技術及研發方面在全國范圍內都具有不可比擬的優勢，產業環境、配套資源都非常成熟。
在金融信息服務產業鏈中，已經擁有了證券、期貨、金融期貨、科技技術等交易所以及鋼鐵、有色金屬等各類生產物資交易所，擁有像安碩信息、萬得資訊、金仕達、銀聯、普蘭金融、春雨供應鏈等一大批具有行業代表性的龍頭企業，還有一批以經爾緯為代表的掌握大數據技術及具有資源整合能力的公司。金融領域的資料庫建設比較完善且都為結構化的數據，隨著人工智慧、深度學習等新興技術的介入，大數據將顯示出大有可為的趨勢，對基於大數據分析的成果的需求也將越加旺盛。
交通大數據。一是智能交通，在交通和環境信息的基礎上，實現交付跟蹤，工作流程監督，和人力資源管理。在智能交通系統中，如果車輛使用了該應用，就可以監測到相關數據。智慧城市首席信息官可以使用從物聯網信息庫中獲取運輸和交通過程的信息。這將大大改善交通運輸，建立服務型的支付方式，而不是簡單的付款程序，如時間收費制度。
智慧城市的核心價值是根據交通數據來建立對公民有益的基礎政策。智能交通也產生了很多新的商業創新。二是自動駕駛，目前GOOGLE藉助大數據及車載技術和感測器,以及高級輔助駕駛系統、軟體、地圖數據、GPS和無線通信數據等，實現了無人駕駛，可以預見，不久的將來，大數據在自動駕駛領域的應用越來越被看好。
新媒體大數據。大數據引領的新媒體已經顛覆了國外數個傳統媒體，比如停刊的美國《新聞周刊》以及德國出現戰後最大的紙媒倒閉潮等。以眼球經濟為基礎的傳統媒體展示型廣告已快速向以數據為基礎的網路媒體精準型廣告進行轉變。百視通和東方明珠的整合已經打造了全國最大的千億級別的傳媒上市公司。在電信、廣電及互聯網領域海量數據處理具有豐富的研發及應用經驗，所用技術涵蓋了分布式計算、海量數據處理、流計算、機器學習及神經網路等，重點關注於互聯網廣告投放技術、效果監測、目標受眾行為分析及精準細分、廣告智能匹配等。未來幾年，新媒體大數據將越來越受到業界的追捧。
製造業大數據。利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。最近幾年，從國家到地方政府，日益重視大數據在製造業特別是高端智能製造領域的應用，例如《中國製造2025》。從這個意義上來說，大數據在製造業應該發揮的潛力巨大，釋放空間和餘地很大。
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大數據投資前景預判
人工智慧等新興領域價值潛力巨大
智能化領域及智慧城市建設。大數據與深度學習、人工智慧交叉的領域成為資本追逐的焦點。例如日本提出建成超智能社會，實現ICT技術在全社會的深度融合應用。日本第五期科技計劃提出建設SOCIETY 5.0(超智能社會)，基於以人工智慧、物聯網、大數據為代表的ICT技術，研究開發先進機器人、超級計算機、感測器、高速通信等技術，實現網路空間與現實空間高度融合的信息物理系統，運用大數據促使社會生活各領域實現高度智能化，推進經濟發展與社會進步。日本超智能社會的提出，受到諸多大數據公司和風投的關注。類似，我國各地正在大力推進的智慧城市建設中的與新興技術交叉應用的環節，大數據將有著重要的一席之地。大數據與智慧交通、綠色環保、民生安全等領域的融合，在人工智慧、深度學習的帶動下，大數據應用商機無限。
支撐分享經濟智能平台被看好
分享經濟在短時間內崛起並成為全球現象，規模和影響力都呈現出指數增長。2014年12月，普華永道發布了預測報告指出全球分享經濟的規模將從2015年的150億美元增長到2025年的3350億美元。在全球經濟努力復甦的背景下，分享經濟模式的新穎性和巨大發展潛力受到各國政府的高度支持，甚至提升到了國家戰略的高度。大數據、雲計算、人工智慧將構建支撐分享經濟的智能平台，而這些平台將日益彰顯其經濟價值，從而能夠靈活、便利、及時、安全、經濟地連接不同需求的陌生人，從而在分享經濟的新模式中，大數據起到了核心作用，佔領核心的地位，其價值不言而喻。

③ 成都普華永道下屬企業有哪些

成都普華永道下屬企業有兩所。
1、普華永道數智科技（成都）有限公司，普華永道數智科技（成都）有限公司，成立於2022年，位於四川省成都市，是一家以從事軟體和信息技術服務業為主的企業。企業注冊資本400萬美元。通過天眼查大數據分析，普華永道數智科技（成都）有限公司擁有行政許可1個。
2、普華永道商務服務（成都）有限公司，普華永道商務服務（成都）有限公司，成立於2012年，位於四川省成都市，是一家以從事商務服務業為主的企業。企業注冊資本400萬美元，實繳資本400萬美元。

④ 請問在普華永道的RA部門工作是什麼體驗,具體有哪些業務模塊。感謝。

Risk Assurance（RA）部門
RA有哪些組？
RA的組分類比較特別，既不是完全按行業，也不是完全按業務，分組大概有汽車組、金融組、地產組、網路安全組、大數據組等等。校招入職的時候，基本上是隨機分配，可能有些經理在挑人的時候會有些偏好，比如喜歡財務背景or技術背景，看你簡歷里有他偏好的背景或經歷，就把你book到自己的組上了。社招入職的時候，去哪個組完全看面試你的經理或者高級經理所在的組，你入職會去面試你的經理所在的組。
RA具體是干什麼的呢？
其實RA的業務線非常多，每個組的業務都不盡相同，和審計不同，審計不同的組乾的事情都差不多，都是財務審計，只是行業不同而已，但是RA不一樣，兩個不同的組的同事可能在做的事情完完全全沒有一點相似之處，就跟倆部門似的。
RA的非車組，大概做的事情有以下這么幾類：
1.輔助審計部門在年審時做系統審計，RA會和審計部門的同事一起做年審，審計部門負責財務方面的審計，RA負責系統審計和CAATS；
2.內控項目，比如某公司要在美股上市，需要sox合規，某公司在港股上市，需要PN21合規
3.其他項目，如內審、風險相關的項目。給企業搭個風險框架啦，某金融機構需要滿足監管，要出個xxx報告啦；還有一些其他咨詢項目，種類繁多，無法一一列舉。
4.網路安全組比較特殊，做的東西技術性更強些，顧名思義，網路安全，滲透測試之類的。
RA的車組，大概做的事情有以下這么幾類：
1.大型車企經銷商財務報表審閱。
2.發票、市場活動相關的項目
3.其他各種小型咨詢項目，完全看客戶們的需求。》》》點我咨詢金融行業有哪些好的職業崗位
RA工作強度大嗎？
因組而異，因項目而異，因經理而異。總之我目前為止很少加班，一般六七點下班，忙季大部分時間都8點多點下班，偶爾會有到12點的情況，基本保證有雙休日。但是有些組加班比較多，經常10點以後，但也是周期性的，可能每季度一兩周每月一周這種，不會一直持續這種高強度。
但是和審計比起來，加班因為不那麼多，審計忙季基本一周6天，每天10點以後的節奏，所以OT沒那麼多，OT假幾乎不會有。
RA的出路有哪些？
最對口的應該是各種機構的內審、內控、風控之類的中後台部門。
所以如果你是很有野心那種，希望未來跳槽到券商投行前台，私募投資經理，資管投研這種崗位，ra並不是那麼對口的，確切的講，也不只是ra，最近幾年四大的人不論什麼部門往這些方向跳都越來越難了。
待遇
和審計部門一樣，沒差別。
最後說一句，寫這個最大的目的是想讓沒入職的人了解我們這部門是干什麼的，因為我們部門太低調，外人對我們的工作內容經常誤解，免得入職了發現和自己想的完全不一樣，屁股都沒坐熱就著急離職了，這種情況出現過不少，這樣既耽誤了入職者的時間，也對入職者所在項目組的工作有影響。
還有不少人問為啥審計的人不待見ra，emmmm，這是個好問題。說實話，能和審計合作的項目，ra的角色通常是支持性工作，審計就會覺得ra在整個項目里的角色沒自己重要，進而覺得整個ra部門只會干一點審計支持工作。

⑤ 大數據將成未來制葯業戰爭制高點

大數據將成未來制葯業戰爭制高點

近期，普華永道PWC健康研究中心發布了制葯市場的調研報告，對傳統制葯行業面臨的挑戰、新興制葯產業的優勢以及挑戰都做了梳理，並基於報告提出了一些參考意見。那麼，作為制葯行業的新興力量，該如何把握全球制葯市場的趨勢，迅速建立起自己的市場地位呢？這份報告作了詳細的說明。

消費者數據正在催化各領域的合作

隨著市場力量對制葯行業的推動、生命科學公司對患者的愈加貼近，新技術的興起、更多可獲得的消費者數據正在催化著各個領域的合作。

在過去，衛生部門的不同工作組織僅根據自己業務的優先順序作出決定。但隨著醫葯和生命科學領域產品線的再次繁榮，消費者的選擇和提供成本節約的激勵措施正在改變著行業的商業模式。隨著美國專業葯品支出達到歷史新高，購買者、醫生和患者都在將價格作為葯物預期健康效益的一個重要組成部分。

2014年，美國在醫學上花費了3739億美元，單單是能夠統計到的購買者就比2013年增加了13.1%。同時，美國降低了葯物成本，通過使用價格保護條款規定的葯品費用和強制性的價格保護。

患者正在支付更多的葯物費用，因為他們在轉向高額的自付衛生保健體系，購買一些專業葯品時有很大一部分比例是自費。醫生團體和政府越來越關注昂貴的新療法對財政的副作用。衛生保健系統正在發生變化，從根據覆蓋服務人群的數量轉變為以健康結果為依據的新支付模式。同時，患者倡導組織公開評估葯物的有效性，並提供資金和數據，以幫助葯物開發人員發現和開發未來的新療法。公共和私人買家正在為合作和研究開放他們的數據集。國會正在考慮立法，允許商業團隊推銷新產品的成本效益。技術正在提高臨床護理的連續性。

因此，生物制葯研發、美國食品和葯品管理局(FDA)的批准和商業化之間的分歧正在逐漸模糊。病人才是決定哪些葯物是有價值的。研究者正在考慮治療決策對於護理總成本的影響。而病人的數據，從總體上來說，是由保險公司來決定何時、如何以及在何種價格點來使用新的葯物。

生物制葯公司不能對病人和健康計劃通過談判獲得他們的產品而冷眼旁觀。而是要通過訪問病人的數據、依據連接葯物干預與患者的健康結果來把關葯品費用的來龍去脈。在一個獎勵成果且注重質量的制度中，合作是各方實現價值和最終提高收入的關鍵，這就是新健康經濟。

普華永道衛生研究院(HRI)的調查結果顯示：

1.買家團體和生物制葯公司通過聯系行政索賠數據與電子健康記錄進行人口研究——為了更好地理解他們的重要目標群體，比如那些患有不止一種慢性疾病的患者。

2.醫療服務提供者正在推行新的支付激勵，並通過與該葯物產業協作來衡量他們治療患者的療法的有效性。處方行為越來越多地反映復雜的成本/效益分析。

3.新進入者正帶來生物感測器技術和數字工具醫療，以幫助生物制葯公司更好地了解病人的生活，以及他們如何改變以應對葯物干預。

4.為了進行研究，患者倡導組織正在創建特定疾病的登記制度，並與臨床試驗的方案設計者做相關咨詢。

5.提出立法，如21世紀治療法案，將促使制葯公司把提高成本效益的相關數據作為一個額外的產品屬性。

制葯公司的業務變革

1.將病人的健康結果與新療法的成本和價值聯系起來，生物制葯企業必須超越葯物的研發和商業化之間的傳統界限。在獲得FDA的批准之後，葯物療效方面的資料應該繼續收集。患者最終的治療效果比究竟採取怎樣的臨床試驗方法更重要。

2.新投資試點項目。新的競爭者正在湧入醫療保健行業。數字監控和生物感測器技術的進步可以配合病人的經驗判斷潛在未滿足的需求。

3.站在支付方的立場上。保險集團和衛生系統合作，通過衛生系統提供的患者數據，保險集團可做出更保險的決策。

4.擁抱患者並作為合作夥伴。當涉及到數據所有權時，消費者將堅決捍衛自己的權益。但如果讓他們了解到研究數據信息的益處，將會有人願意共享這些數據。美國國立衛生研究院(NIH)目前已列出了39種疾病的病人記錄對研究者開放。

5.預期監管變革。監管機構正在探索新的方法來將病人的病例融入葯品審查決定。讓患者數據作為規范發展，將比等待依據法律來發展提供具有競爭力的優勢。

合作是為了更好地服務患者

傳統葯品生產商與保險公司，醫療衛生系統，病人組織和技術公司新的合作配對正在重新配置三個關鍵業務運營：葯品研發、葯品審批和產品商業化。

所有這些合作都具有一個共同點：他們的目標是利用新獲得的消費者的健康數據，發現有關葯物價值和其對健康狀況關系的真相。越來越多的人意識到，葯物開發並沒有充分解決患者的需求和臨床用葯依從性，這是各方合作的根本性原因。

隨著新葯物進入市場及與老年葯物的競爭，療效區分和價值將越來越取決於患者和購買者。可用的結果數據將對逐步決策提供幫助。想了解患者隨著時間的推移，對葯物的反應需要新能力和新證據。基於穩健的證據，對個別患者能夠開出正確的葯物是至關重要的，因為消費者可能會面臨較大的自費費用。

增加專業葯品的價格也正在加劇購買者在決定哪些葯物使用的成本效益計算。新的支付模式，如以降低醫療服務成本為目標的ACO 使得醫生也開始考慮自己的收入狀況。

但是醫生也會考慮他們病人的經濟狀況。在如癌症、多發性硬化和關節炎方面，患者的成本負擔正在上升。據2014年進行的一項HRI調查顯示，92%的醫生說他們先考慮成本再決定是否開處方。

合作將數據價值最大化

HRI對於100家保險公司的管理人員、董事和高管的調查發現，購買者希望制葯公司能夠證明葯品的價值，即使圍繞數據的懷疑仍然存在。

5% ——對制葯業提供的經濟數據非常有信心。

60%——對制葯公司必須展示出一種顯著的臨床益處表示同意。

45%——一致認為，達成明確節省成本的共識是必要的。

雖然目前沒有什麼方法可以一站式購齊患者數據和信息，但各種各樣的組織已經成功地拼湊不同的數據。生動的且具有代表性的模型結果正在逐步建立，因為人們需要管理自己的健康，獲得醫療資源。

戰略性合作可以使投在葯物開發方面的資金最大限度地利用，填補特定患者群體和證明葯物的成本和比較有效性證據缺口。

在葯物研發方面，公司需要首先了解他們已經有了什麼信息，哪些信息是必需的，哪些服務合作夥伴可以提供補充內部知識和能力。這種理解是在決定如何最好地向買家和供應商提供證據的第一步。

利用患者倡導組織和網路的優勢可以加快招聘和促進臨床研究。圍繞特定疾病領域形成的患者組織對關鍵問題擁有深刻理解，並能提供有價值的見解告知臨床試驗設計和協議。

生物制葯企業還應該考慮新進入者所扮演的各種不同角色，以支持患者組織和推動消費者參與。在開始III期臨床試驗之前，葯品生產商也應該明白從健康保險公司的角度來看競爭格局。

總結：新葯物價值將取決於消費者

合作是接觸和分析日益個性化的產品組合和價格標簽所需要數據的關鍵。現在的不同之處在於，可訪問大量的消費者和質量數據，從而構成新的夥伴關系並且幫助醫葯公司捕獲並解釋產品的價值。新技術在生物制葯方面正通過對數據大眾化的訪問和賦予消費者管理自己的健康的許可權等方法正在加快創新的步伐。

因此，快速變化的醫療保健市場需要對創新和價值重新定義。價格的競爭只會讓更多的葯物進入市場。在現實世界中，基於病人真實療效來證實葯物的價值可以作為釋放閥。腫瘤葯物的研發正在引領利用單個組織上的共享數據建立臨床實驗模型的新方法。在新健康經濟的今天，科學發現及研製出新葯物的價值將會隨著時間的推移越來越多的取決於消費者。

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⑥ 大數據技術的發展趨勢有哪些

大數據的發展趨勢

1、演算法（Algorithms）的崛起

霧計算正在迅速地獲得大量動力。霧計算是指推進連接到物聯網的終端設備和存儲數據的雲計算之間的存儲、傳輸和計算。隨著物聯網的進步，霧計算勢頭越來越猛，因為感測器變得相當精密，它們現在可以收集大量數據。

據Gartner稱，智能機器是新的現實。因此，在未來我們將看到更多的智能機器有著越來越多的精密感測器，能收集大量的數據。組織將不得不轉向霧分析，以便數據易於管理，保持洞察力可用並盡可能降低成本。

⑦ 大數據分析的8大趨勢

大數據分析的8大趨勢
大數據和分析學等學科發展十分迅速，因此企業必須努力跟上，否則就有被甩掉的危險。」他還說：「過去，新興技術往往需要十年左右的時間才能夠成熟，但是現在大大不同了，人們幾個月甚至幾周時間就能想出解決方案。」那麼，有哪些新興技術是我們應該關注，或者說科研人員正在重點研究的呢？《電腦世界》采訪了一些IT精英、咨詢師和行業分析專家，來看看他們列出的幾大趨勢吧。
1.雲端大數據分析
Hadoop是一組有一定框架結構的工具，用來處理大型數據組。它原本用於機器群，但現在情況有所變化。Forrester Research一位分析師BrianHopkins表示，現在有越來越多的技術可以運用到雲端數據處理上來了。比如亞馬遜的BI資料庫、Google的 BigQuery數據分析服務,、IBM』sBluemix 雲平台和亞馬遜的Kinesis數據處理服務。這位分析師還說，未來的大數據將是內部數據部署與雲端數據的結合體。
Smarter Remarketer是SaaS零售分析、市場細分和營銷服務的供應商，它最近將自己室內的Hadoop和MongoDB資料庫基礎設施轉移到了一個基於雲技術的資料庫—Amazon Redshift. 這家位於印第安納波利斯的公司收集線上和實體銷售數據、顧客信息和實時行為數據，之後進行分析，從而幫助零售商做出針對消費者的決策，有些決策甚至是實時的。
Abbott表示，Redshift可以節省這家公司的成本，這是因為它對於結構數據擁有強大的匯總報告功能，而且它頗具規模，使用起來相對容易。用這些虛擬設備總是要比那些實體設備便宜一些。
相比之下，位於加州山景城的Intuit在走向雲分析的過程中就要謹慎多了，因為它需要一個安全、穩定、可控的環境。目前為止，這家金融軟體公司的數據都還在自家的資料庫—Intuit Analytics Cloud裡面。Loconzolo表示：「目前我們正跟亞馬遜還有Cloudera合作，建立一個我們幾家公司公用的能跨越虛擬、現實兩個世界的、具有高度穩定性的雲端，但是現在這個問題還沒有得到解決。」然而，可以說，對於像Intuit這種銷售雲端產品的公司來說，向雲端技術進軍是必然的。Loconzolo還說道，未來我們會發展到一個階段，那時把數據放在私有雲端將是浪費的。
2. Hadoop：一個新的企業數據運行系統
Hopkins表示，向MapRece這樣的分布式分析框架，正在逐漸演化成分布式資源管理器，這些資源管理器正逐步將Hadoop變為多用途數據運行系統。「有了這些系統，你就可以進行多種多樣的操作和分析。」
這對企業來說意味著什麼呢？SQL、MapRece、in-memory、流水式處理、圖表分析還有其它工作都能在Hadoop上進行，越來越多的企業會把Hadoop當做企業數據中心。Hopkins還說：「在Hadoop上能進行各種各樣的數據處理工作，這樣的話，Hadoop會慢慢變成一個多用途的數據處理系統。」
Intuit已經開始在Hadoop建立自己的數據基地了。Loconzolo說：「我們的策略是利用Hadoop分布式文件系統，因為它和MapRece與Hadoop等聯系十分密切，這樣的話，人與產品之間的各種互動就可以實現了。
3.大數據湖泊
美國普華永道首席技術專家Chris Curran說，傳統資料庫理論認為，人們應該先設計數據集，然後再將數據輸入進去。而「數據湖泊「，也被稱作「企業數據湖泊」或者「企業數據中心」，顛覆了這個理念。「現在，我們先收集數據，然後把它們都存入Hadoop倉庫里，我們不必事先設計數據模型了。」這個數據湖泊不僅為人們提供了分析數據的工具，而且很明確地告訴你，這里有什麼樣的數據。Curran還表示，運用Hadoop的過程中人們就可以增加對數據的認識。這是一個遞增的、有機的大規模資料庫。當然，這樣一來，對使用者的技術要求相應地會比較高。
Loconzolo表示，Intuit擁有自己的數據湖泊，這個數據湖裡既有用戶點擊量的數據，也有企業和第三方的數據，所有這些都是Intuit分析雲端的一部分，但關鍵是要讓圍繞這個數據湖的工具能夠為人們有效利用起來。Loconzolo還說，對於在Hadoop建立數據湖，一個需要考慮的問題是，這個平台並沒有完完全全的為企業的需求設置周全。「我們還需要傳統企業資料庫已經有了幾十年的一些功能，比如監控訪問控制、加密、安全性以及能夠從源頭到去向地追蹤數據等等。
4.更多預測分析
Hopkins表示，有了大數據，分析師們不僅有了更多的數據可以利用，也擁有了更強大的處理打量不同屬性數據的能力。
他說：「傳統的機器學習利用的數據分析是建立在一個大數據集中的一個樣本基礎上的，而現在，我們擁有了處理了大量數字記錄的能力，甚至於每條數據有多種不同屬性，我們都應對自如。」
大數據與計算功能的結合也讓分析師們能夠挖掘人們一天中的行為數據，好比他們訪問的網站或者是去過的地方。Hopkins把這些數據稱作「稀少數據（sparsedata）」，因為要想得到這些你感興趣的數據，必須過濾掉一大堆無關的數據。「要想用傳統機器演算法對抗這種數據，從計算角度來講幾乎不可能。因為計算能力是一個十分重要的問題，特別是現在傳統演算法的速度和記憶儲存能力退化很快。而現在你可以很容易知道哪些數據是最容易分析的，不得不說，賽場易主了。」
Loconzolo表示：「我們最感興趣的地方是，怎樣在同一個Hadoop內核中既能作實時分析，又能做預測模型。這里最大的問題在於速度。Hadoop花費的時間要比現有技術長20倍，所以Intuit也在嘗試另一個大規模數據處理器Apache Spark及其配套的 Spark SQL查詢工具。Loconzolo說：「Spark具有快速查詢、製表服務和分組功能。它能在把數據保留在Hadoop內部的前提下，還將數據處理得十分出色。」
5.Hadoop的結構化查詢語言（SQR, StructuredQuery Language）：更快，更好
Gartner一位分析師表示，如果你是個不錯的編碼員或者數學家，你可以把數據丟進Hadoop，想做什麼分析就做什麼分析，這是好處，但同時這也是個問題。「盡管任何程序語言都行得通，但我需要有人把這些數據用我熟悉的形式或者語言輸入進去，這也是為什麼我們需要Hadoop的結構化查詢語言。支持與SQR類似的查詢語言的工具，讓那些懂得SQR的企業使用者們能把類似的技術運用在數據上。Hopkins認為，Hadoop的SQR打開了企業通往Hadoop的大門，因為有了SQR，企業不需要在那些能使用Java, JavaScript 和Python高端數據和商業分析師上投資了，而這些投資在以前可是少不了的一筆開銷。
這些工具也並非最近才出現的了。Apache Hive曾經為用戶提供了一種適用於Hadoop、類似於SQR的查詢語言，但是競爭對手Cloudera、PivotalSoftware、IBM還有其他銷售商提供的產品不僅性能更好，速度也更快。這項技術也適合「迭代分析（iterative analytics）」，也就是說，分析師先問一個問題，得到回答之後再問下一個問題。而這種工作放在過去可是需要建立一個資料庫的。Hopkins說：「Hadoop的SQR並不是為了取代資料庫，最起碼短期不會，但對於某些分析來說，它讓我們知道，除了那些高成本的軟體和應用之外，還有別的選擇。」
6.不僅僅是SQR(NoSQL，NotOnly SQR)—更快，更好
Curran表示,現在我們除了基於SQR的傳統的資料庫之外，還有NoSQL，這個資料庫能用於特定目的的分析，當下十分熱門，而且估計會越來越受歡迎。他粗略估計目前大概有15-20個類似的開放資源NoSQL，每一個都獨具特色。比如ArangoDB，這是一款具備圖標分析功能的產品，能更快、更直接地分析顧客與銷售人員之間的關系網。
Curran還說，開放資源的NoSQL資料庫已經存在一段時間了，但是他們依然勢頭不減，因為人們需要它們所做的分析。一位在某個新興市場的普華永道客戶把感測器按在了店面櫃台上，這樣就能監控到那裡到底有什麼產品，顧客會擺弄這些產品多長時間以及人們會在櫃台前站多久。「感測器會產生大量類似指數增長的數據，NoSQL將是未來的一個發展方向，因為它可以針對特定目的進行數據分析，性能好，而且很輕巧。」
7.深度學習
Hopkins認為，作為一種基於神經網路的機械學習技術，雖然還在發展過程中，但在解決問題方面卻已經表現出巨大的潛力。「深度學習……能夠讓計算機在大量非結構化和二進制的數據中識別出有用信息，而且它能夠在不需要特殊模型和程序指令的前提下就剔除那些不必要的關系。」
舉個例子說明：一個深度學習的演算法通過維基網路了解到加利福尼亞和德克薩斯是美國的兩個州。「我們不在需要通過模式化讓程序去理解州和國家的概念，這就是原來的機械學習和新興深度學習的區別之一。」
Hopkins還說道：「大數據運用先進的分析技術，例如深度分析，來處理各種各樣的非結構文本，這些處理問題的思路和方式，我們也是現在才開始理解。」比如，深度學習可以用來識別各種各樣不同的數據，比如形狀、顏色和錄像中的物體，甚至是圖片中的貓—谷歌建立的神經網路就做到了這一點。「這項技術所昭示的認知理念、先進的分析，將是未來的一個趨勢。」
8.內存中分析
Beyer表示，利用內存中資料庫來提升分析處理速度，這種方式已經越來越廣泛，而且只要運用得當，益處也很多。事實上，很多企業現在已經在利用HTAP（hybridtransaction/analytical processing）了，這種處理方式能在同一個內存資料庫中進行轉換和分析處理。但Beyer同時也表示，對於HTAP的宣傳有些過頭了，很多公司也過度利用這項技術。對於那些使用者需要每天多次以同樣的方式看同樣數據的系統來說，這樣的數據沒有太大變化，這時用內存中分析就是一種浪費了。
雖然有了HTAP的幫助，人們分析速度更快了，但是，所有的轉換都必須儲存在同一個資料庫里。Beyer認為，這樣的特點就產生了一個問題，分析師們目前的工作主要是把不同地方的數據匯總輸入到同一個資料庫當中去。「如果你想做任何分析都運用HTAP，所有的數據就得存在同一個地方。要把多樣化的數據進行整合。」
然而，引入內存資料庫的同時也意味著，還有另一個產品等著我們去管理、維護、整合與權衡。
對於Intuit而言，他們已經在使用Spark了，所以對引進內存資料庫的願望並沒有那麼強烈。Loconzolo說：「如果我們用Spark就能處理70%的問題，而用內存資料庫可以解決100%，那麼我們還會選擇前者。所以我們現在也在權衡，要不要馬上停用內部的內存數據系統。」
大步向前邁
在大數據和分析領域有這么多的新興趨勢，IT組織應該創造條件，讓分析師和數據專家們大顯身手。Curran認為：「我們需要評估、整合一些技術，從而把它們運用到商業領域中去。」

⑧ 金融服務領域的大數據：即時分析

近年來，「大數據」這個術語似乎比其他IT術語都更加流行。這不僅是術語的傳播，而且還有廣泛的應用，並且很多公司似乎都想趕上創新的列車。無論人們稱之為「大數據」、「數據科學」、「工業4.0」或任何其他誘人的術語，人們談論的都是一樣的事物：數據。

目前，還沒有對大數據的具體定義，但是企業可以根據5個V來測試數據，如果他們擁有所有數據，那麼他們其實採用的就是大數據。

這5個V是：數量、速度、種類、准確性、價值。然而，一些企業只停留在原有的3 個V：數量、速度、種類。遺憾的是，這些測試被認為無利可圖，因為企業可能會在詳細的分析上投入大量投資，但獲得的價值很少，因此，啟動它毫無意義。

大數據並不是每個商業等式的答案。但是，並非所有類型的數據都可以存儲或用作大數據，例如：金融服務提供商每天存儲客戶銀行轉賬等內容。這些數據不能稱為大數據，它是任何一方無法共享或分析的個人數據。金融服務提供商在用戶注冊時存儲用戶的ID，這兩者都不能稱為大數據。這是企業內部數據，應存儲在專用的數據倉庫伺服器中。另一方面，支出交易無疑可以被視為消費者行為，而這是大數據。一旦分析了這些數據，金融公司就可以為用戶提供更加個性化的服務，從而優化定價策略，提高客戶保留率，獲得競爭優勢等。

金融服務公司必須實現完全數字化，才能從大數據中獲得寶貴的見解。但是，國際金融服務商摩根士丹利公司的研究報告顯示，金融服務業的數字化指數並不高。事實上，由於IT遺留系統和過時的業務流程，只有35%的金融服務公司實現了數字化。

企業需要通過利用大數據並將其集成到日常運營中來釋放更多的機會，例如：

業務運營與戰略 在普華永道公司於2018年發布的一份報告中，美國只有38%的消費者表示他們與之互動的員工了解他們的需求; 美國以外的46%消費者也這么認為。為了解決這一業務問題，基於分析的大數據技術可以促進以客戶為中心的文化，從而增強客戶體驗，並提高運營效率。通過利用大數據，企業還可以建立自助服務平台，以吸引更多的財富管理投資者，使他們與需求保持一致，並將費用降至最低。將部門收集到的舊數據連接起來，並將其與新收集的數據集成，以獲得最大的數據完整性，這將是一個很好的實踐。

風險管理 信用評分平台是一項重要的服務，可以為全球數億名客戶提供服務。但現在必須將其提升到第二等級，以便對客戶的財務狀況提供全方位的視角。通過引入非傳統指標，客戶可以更公平地訪問金融產品。此外，大數據產生的結果可用於建立數據模型，以識別捕捉股市欺詐者的模式，並提醒金融風險機構調查這些案例。積極主動的首席風險官將定期使用大數據，以確保企業符合他們嚴格的標准。

信息技術 近年來，由於大量的網路犯罪，在金融服務的IT系統中使用大數據已成為當務之急。為了發現欺詐並防止其發生，金融企業必須具有更高級的安全級別。構建預測性分析將使IT工作人員能夠在網路攻擊入侵系統之前進行預測。戰略性地採取行動的IT工程師可以支持其他部門，為他們提供大數據即服務，其范圍包括：為財務部門自動調節流程、為營銷部門提供實時報告以增強其目標營銷活動，以及在新服務發布前構建並行大數據模型以對其進行回溯測試。IT工作者是大數據游戲中的快樂參與者，他們有能力不斷地支持跨部門的同事將暗數據轉化為戰略數據。 企業通常從大數據中探索分析其資產負債表。即使是聲明健康運營的知名公司也經常分析他們的數據。事實上，這些是獲得市場擴張、競爭優勢和利潤增長的公司。

如果企業能夠授權大數據來回答業務問題，那麼相同的大數據也可以為他們提供許多無可置疑的答案。事實上，大數據確定的答案的好處不僅僅局限於金融服務公司及其利益相關者，而且還將進一步擴大到其他領域，其中包括：

(1)無可爭議的答案：客戶細分 分析可以提供基於年齡、收入和人口統計的不同消費者行為的見解。因此，金融服務公司能夠使客戶產品與他們的定製需求保持一致，從而提高客戶保留率。受益人：消費者-金融服務提供商。

(2)無可置疑的答案：定價策略 除了其他好處之外，大規模分析可以為消費者提供更好的價格。例如：消費者可以根據他們審慎模式，在汽車保險政策上獲得具有競爭力的價格。金融服務公司能夠使用大數據來發現住房的價格過高，並建議客戶評估不同的報價，重新引導他們找到一個更合適的貸款人。受益人：消費者-競爭監管機構。

(3)無可爭議的答案：金融包容性 正如歐洲銀行管理局在2018年發布的調查中所提到的，受訪者表示，大數據對更多金融包容性有著積極影響。相當一部分消費者無法獲得金融服務，如：信用評分、住房融資等。 但是，通過涉及大數據，這些消費者可以使用可穿戴設備來改善他們的健康狀況，因此可以獲得更具競爭力和更便宜的保險套餐。擁有第一個金融產品將有助於他們融入金融生態系統。受益人：消費者-金融服務提供商-政府機構。

(4)無可置疑的答案：數據治理 使用金融服務大數據的良好做法將增加消費者對供應商的信任。如果金融服務公司分享他們的大數據技術，並解釋他們如何以合乎道德的方式使用數據來改善他們提供的服務，並更好地滿足消費者需求，他們將從中受益。隨著消費者被個性化產品所吸引，他們會故意分享更多數據以獲得更多個性化。受益人：所有上述受益人。

大數據的指導原則無處不在，但這並不意味著所有數據科學家都會得到相同的輸出，因為每家公司都有不同的數據量，這取決於分析的執行深度。並非所有大數據都能提供有價值的成熟見解。因此，行業領導者必須確保投資自己的數據是有利可圖的，並與他們的業務能力、人員技能和企業願景保持一致。

當今的金融服務公司正在尋求通過利用大數據分析來競爭，他們在數據戰略方面獲勝的結構如下：

•管理：數據遷移、數據選擇、數據存儲、數據測試

•分析：數據結構、數據分析、機器學習、數據可視化

•成果：成功指標、業務決策、貨幣化、市場領導力

數據是一種永不貶值的有形資產，使用有價值的見解是一種面向未來的戰略。因此，競爭是一個不斷變化的目標，企業必須隨時進行分析。

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⑨ 大數據帶來解決網路安全新機遇

大數據帶來解決網路安全新機遇_數據分析師考試

2015年中國互聯網大會近日在北京召開，網路安全成為討論熱點，在專家看來，傳統防禦手段已經失效。

普華永道發布的調查報告指出，2014年全球所有行業監測到的網路攻擊共有4280萬次，比上一年增長了48%。有專家分析，隨著大數據時代的到來，解決網路安全問題變得越來越難。

360公司總裁齊向東認為，以前的互聯網安全，企業面臨的是只是操作系統的安全問題，用軟體就能夠解決。但是進入萬物互聯的時代以後，包括智能攝像機、路由器、汽車，甚至隨身穿戴、智能醫療設備等，都趨於智能化、網路化，解決這些智能硬體的安全問題，無法用上網安全的解決方案完成。

齊向東透露了一組數據：2011年到2014年，國內互聯網公開的安全事故已經造成了累計11.3億用戶的信息泄露。95%的網站能夠被黑，40%網站存在後門，70%網站存在漏洞。」

隨著大數據、雲服務的普及，物聯網成為攻擊對象，網路安全威脅如「細胞分裂」般擴散。在新一代技術革命的浪潮下，信息資源已經成為基礎性社會資源，融入到了社會生活的各個領域，顛覆性地改變著人類的生活方式和生產方式。

齊向東表示，「在個人網路安全領域，360已擁有超過12億的用戶，這就相當於12億個安全大數據的「探測器」，分布在互聯網每一個節點上。每一個用戶在使用產品的同時，這些終端設備都可以實時感知各種威脅和攻擊，匯集到雲端。」

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