大數據李喬

㈠ 大數據有什麼風險

當大數據充斥各種場合，從馬雲到釋昭慧都侃侃而談，你還能不懂什麼是大數據嗎？你也許已經聽過無數的大數據神話，但對於大數據仍停留在一知半解階段，公子義為整理為梳理什麼才是真正的大數據。

大數據是什麼？

大數據（Big Data）又被稱為巨量資料，其概念其實就是過去10年廣泛用於企業內部的資料分析、商業智慧（Business Intelligence）和統計應用之大成。但大數據現在不只是資料處理工具，更是一種企業思維和商業模式，因為資料量急速成長、儲存設備成本下降、軟體技術進化和雲端環境成熟等種種客觀條件就位，方才讓資料分析從過去的洞悉歷史進化到預測未來，甚至是破舊立新，開創從所未見的商業模式。

一般而言，大數據的定義是Volume（容量）、Velocity（速度）和Variety（多樣性），但也有人另外加上Veracity（真實性）和Value（價值）兩個V。但其實不論是幾V，大數據的資料特質和傳統資料最大的不同是，資料來源多元、種類繁多，大多是非結構化資料，而且更新速度非常快，導致資料量大增。而要用大數據創造價值，不得不注意數據的真實性。

為什麼需要大數據？

因為當從人到機器都已經被數據解構，數據不僅僅是歐巴馬口中的石油或是黃金，它更是血液，貫穿每個人一生中每個生命階段。這並非危言聳聽，更不是科幻電影，而是正在逐步成真的現實。

大數據的應用廣泛

對企業而言，大數據可望提升服務質量、增加管理效率、幫助決策和創造商業模式；對一般民眾而言，大數據是另一個自我，它可能比本人更了解本人，為你預先解決每個未知，當一切都開始數據化，你能夠不需要數據嗎？

大數據一定要很大嗎？

雖然大數據的狹義定義是，資料量要在100TB到PB之間，但其實絕大多數的企業，都不符合這個標准，大企業如eBay、亞馬遜或AT&T或許符合大數據的標准。但其實資料量只是大數據的其中一個面向，大數據揭示的是一種「資料經濟」的精神，而非只是「大」。

「大，是大數據中最無趣的部分。」公子義認為，企業真正要尋找的是非傳統的、而且未曾被挖掘過的資料，並且從這些資料中去提煉出價值，這才是對大數據應有的正確認知，而非只是執著於資料大小，只要能從看似毫無意義的數據礦坑中挖掘出金礦，有誰會在意那座礦坑原本是大得像座山還是小得像狗屋呢？和沛科技創辦人翟本喬就指出，大數據這個名字容易讓人誤導，因為真正重要的其實是大智慧。大數據不只是說資料量有多大，速度快和資料量大都可以用技術輕易解決，但種類（Variety）比較需要智慧。

沒有大數據就不能用大數據嗎？

非也，建置大數據架構與環境的確所費不貲，一般中小企業通常無法輕易投入巨額成本，但大數據時代的精神在於如何妥善利用既有或非傳統資料，從中挖掘出新商機，因此即使是中小企業甚或者是新創企業，都能在大數據時代用「大數據」。

數據應該如何建立？

就技術面來說，現在有許多業者開始提供建置成本較低的大數據處理工具和雲端系統，有些甚至跟App一樣，只要根據自身需求挑選需要購買的功能即可，例如科智提供的工業化數據管理工具即為一例。另一方面，很多時候中小企業其實不需要建設大數據系統。公子義認為，在絕大多數情況下，大數據項目其實不需要建置Hadoop系統，先用小量資料去驗證一個概念，是否能將資料轉換成商業機會，再來決定要不要建置大數據的作業環境。

大數據領域權威麥爾苟伯格（Viktor Mayer-Schönberger）在《大數據》一書中便提及，大公司有巨量資料的規模優勢，但小公司有成本及創新上的優勢，小公司因為速度夠快、靈活度高，就算維持小規模，還是能夠蓬勃發展。

要怎麼開始進行大數據項目？

第一步設置專門統籌大數據項目的部門和職銜， 而且層級越高越好，企業領導人必須足夠正視大數據的力量，才能帶動整個組織重視數據的文化。Etu負責人蔣居裕便指出，大數據其實是管理問題，而非技術問題，缺少跨部門協作，大數據項目很難有個美好的開始。

第二步，切勿陷入大數據迷思，與其急著想用數據變現，不如先回頭看看自己企業內部的問題為何，先定義問題，再試圖用數據找解方。 阿里巴巴集團副總裁車品覺建議，與其整天想著大數據，不如先整頓自己企業內部的數據，很多時候光是企業內部的數據就問題叢生，不同部門之間的數據無法兼容，「整個數據在一個中小企業裡面也是四分五裂，在這個地方沒做好的情況下，居然說你想用大數據，其實是有點難以理解。」

大數據從哪來？

任何地方。隨著物聯網興起，任何以前不可能產生資料的東西或地方都可能「資料化」。公子義認為大數據的發展可以分成三階段，正說明了大數據的來源多樣化：.com時期、社群網路時期和物聯網時期。早在2000年初網路熱潮興起，人們就已經開始研究log資料，搜集使用者的cookie和搜尋行為等。而社群網路如Facebook或Twitter將人們的互動關系數據化，這些社群數據創造了大量的商業價值。而第三階段物聯網時期，可能是最有趣的階段，無論是機器還是人都開始被數據解構，數據可能來自手錶、鞋墊甚至皮帶，這些物聯網數據將是接下來重要的數據分析對象。

大數據有什麼風險？

傳統商業分析會有的風險，大數據也都會有，這並非大數據才有的問題，「個資安全問題」一直都存在，只是隨著資料來源越來越多且資料量越來越大，資安問題更顯迫切罷了。市場研究機構Gartner研究副總裁布萊恩（Brian Prentice）指出，大數據本身並沒有資安問題，問題在企業應用資料的方式，Gartner預測2018年，企業違反商業倫理的案件中，有近50％都來自不當的大數據應用。

另一值得關切的是大數據可能帶來的「資料獨裁問題」，根據大數據領域權威麥爾苟伯格（Viktor Mayer-Schönberger）的說法，資料獨裁指的是任由資料來管控我們，盲目受到分析結果的制約，導致濫用或誤用資料。例如根據數據分析將人群分類，其實有可能會把個體給標簽化，甚至污名化某些族群，想像未來若我們用數據預先打擊犯罪，那會是什麼情景？

㈡ 北郵研究生導師名單

學術型：081200計算機科學與技術/專業型：085404計算機技術

計算機01組

物聯網服務計算、網路信息安全與大數據：牛少彰、左興權、楊娟、張雷、方維、谷勇浩、王鵬飛、黃海、陳洪、楊亞（僅招專碩）、張繼威

計算機02組

數據科學與大數據技術：吳斌、石川、於艷華、李劼、白婷、楊成

計算機03組

未來網路與大數據、智能計算與無人自主系統：王莉、張海暘、張冬梅、楊震（僅招學碩）、費愛國（兼職）

計算機04組

嵌入式人工智慧、移動智能感知、網路智能：卞佳麗、戴志濤、蔣硯軍、張成文

計算機05組

物聯網與人工智慧：羅紅、孫岩、明安龍、康學凈、劉偉、張雪松

計算機06組

智能信息處理、智能搜索與挖掘、網路軟體：杜軍平、鄧芳、劉曉鴻、孟祥武、葉文、張玉潔、潘維民、王曉茹、梁美玉、曲昭偉、邵鎣俠、薛哲、劉炳言

計算機07組

智能計算與大數據、可信與安全、智能硬體：周鋒、姚文斌、黃智瀕、裴頌偉、方沛宇、羅娟娟、易秋萍、梁洪亮、李士剛、張健（兼職，僅招學碩）

計算機08組

物聯網與多媒體計算馬華東、李文生、劉亮、張海濤、傅慧源、周安福、趙東、段鵬瑞、鄭霄龍、齊夢實

計算機09組

大數據、人工智慧、未來網路及醫療金融應用宋美娜、周文安、鄂海紅、歐中洪、任志軍（兼職，僅招學碩）

計算機10組

下一代互聯網技術、網路應用與安全：黃小紅、張沛、李丹丹、張樹壯、林昭文、孫溢、陳欣（兼職，僅招學碩）

計算機11組

智慧內生網路、人工智慧與人機交互：廖建新、王晶、王純、李煒、朱曉民、王敬宇、王玉龍、戚琦、孫海峰、沈奇威（僅招專碩）、付霄元

計算機12組

網路智能管理與通信軟體、工業互聯網：亓峰、邱雪松、李文璟、陳興渝、熊翱、劉會永、王穎、高志鵬、王智立、芮蘭蘭、楊楊、喻鵬、郭少勇、豐雷、邵蘇傑、徐思雅、周凡欽

計算機13組

智能系統（物聯網/AI/大數據/AR/軟體測試）：程渤、喬秀全、商彥磊、章洋、吳步丹、劉傳昌、金大海、王雅文、趙帥、陳勇、郭傑（兼職，僅招學碩）、趙二虎（兼職，僅招學碩）

計算機14組

移動互聯網、大數據與人工智慧、區塊鏈技術:許長橋、關建峰、楊樹傑、況曉輝（兼職）

計算機15組

面向網路協同計算的大數據與人工智慧：蘇森、鄒華、王紅熳、閆丹鳳、孫其博、徐鵬、雙鍇、李靜林、趙耀、王玉龍、王尚廣、林榮恆、程祥、張忠寶、周傲、徐夢煒、馬驍、袁泉、張乙然、羅貴陽

計算機16組

移動物聯網，人工智慧，大數據與雲計算：謝東亮、李玉宏、盧美蓮、張雷、王洪波、李昕、胡博、時岩、陳山枝（兼職，僅招學碩）

計算機17組

網路大數據與智慧計算:龔向陽、闕喜戎、熊永平、田野、張波、崔勇（兼職，僅招學碩）、徐明偉（兼職，僅招學碩）、徐恪（兼職）

㈢ 大數據可否被神化

大數據可否被神化
大數據的發展速度讓人瞠目結舌，大數據應用的快速深入也引起業界廣泛關注，如今，大數據總量的增長主要歸功於非結構化數據的增長。
廣義的非結構化數據也包括了半結構化和多結構化數據，目前普遍被認為佔到總量的85%以上，而且增速比結構化數據快得多。低信息密度的非結構化數據是大數據的一大挑戰，而挑戰才是機會，業界巨擘們創造了很多新的概念來迎接非結構化數據，NoSQL資料庫就是其中最亮麗的一個。
對此，資料庫行業的老法師Mike Stonebraker對此耿耿於懷，不惜力推「血統」更純正的NewSQL資料庫；Sybase公司的CTO Irfan Khan甚至說大數據（這個新概念）根本就是個大謊言，聲稱他們的數據倉庫工具早就能分析包括非結構化數據在內的大數據。
實際上，這類總量數據的預測，對於存儲和網路企業的投資者來說，無疑能提升信心，但對其他人來說，沒有太大意義。他們更關心的是個體行業、企業甚至個人數據的狀況。
由此，毋庸置疑，必須要對大數據有清醒的認識。大數據是一種新的數據形態和實踐，它不是取代當前主流的數據應用，而是與之並存。並且，在今後相當長的時間內，它仍然是個新鮮事物。即使年復合增長率高達32%，到2016年全球大數據技術和服務市場總額也就是240億美金左右（IDC在2012年底的預測）。不切實際、一窩蜂地上大數據項目不應鼓勵。明明不算大數據，卻偏要喬裝打扮，削足適履上馬Hadoop和NoSQL更不足取。
大數據也是一種戰略、世界觀和習慣。即使今天沒有大體量的數據，還是可以盡可能自覺、客觀、全面地測量世界，為未來的大數據實踐做准備。對於一個企業或系統來說，真正的挑戰在數據採集而非存儲。
微信在設計之初就把數據監控精細化，並納入基礎框架，這是意識和實力的體現。有多少公司像彭博社那樣「如飢似渴」地採集數據？它能夠僱傭一個衛星每周對位於俄克拉何馬的美國最大原油儲備庫拍照，根據油罐浮動頂的陰影長度來判斷原油儲備量的變化。所以，成功者有成功的必然性。
其實「數據即價值」的價值觀早已存在，Value不是大數據專享的屬性，小數據照樣有大價值。大數據的功勞在於喚醒大家的意識和覺悟。同樣，從數據中發現價值的實踐由來已久，橫跨資料庫、統計學和機器學習交叉學科的數據分析是大數據分析的基礎，但傳統的數據分析實踐是無法適應大數據的發展的。
大數據雖然價值巨大，但是不能盲目神化大數據，有些人認為大數據是能夠包治百病的靈丹妙葯，也有些人認為大數據是包裝舊觀念而已，將大數據矮化，這兩種觀點都是不可取的，對部分人來說，大數據已經是個客觀存在和競爭優勢；對絕大多數人來說，大數據可以是一種「從現在做起」的世界觀，是一種未雨綢繆、決戰未來的戰略，這樣才是正確對待大數據的態度。

㈣ 大數據時代，誰來保護我們的隱私

「小鳥雲」是深圳前海小鳥雲計算有限公司旗下雲計算品牌，國內領先的企業級雲計算服務商。團隊擁有多年行業經驗，專注雲計算技術研發，面向廣大開發者、政企用戶、金融機構等，提供基於智能雲伺服器的全方位雲計算解決方案，為用戶提供可信賴的企業級公有雲服務。

每年頻發的數據泄露事件總會帶來一些教訓，其中一條就是，無論何時開始採取數據保護措施永遠不會太晚。幸運的是，企業表現出更加關注數據隱私方面的工作，而大數據是他們最關心的領域之一。

就在昨日，五名微軟公司的前任員工在接受路透社的采訪時表示，微軟的漏洞報告數據在2013年時曾遭到過一次非法入侵，但這一事件在當時並沒有被曝光出來。

微軟的前雇員表示，微軟公司用了一個多月的時間修復了被入侵資料庫中羅列的所有安全漏洞，因此泄露出去的漏洞信息並不會對Windows產品的用戶造成多大的影響。微軟公司當時還曾聘請過第三方公司來對此次事件進行調查，以了解網路上是否有攻擊者利用泄露的漏洞信息來發動攻擊，但該公司並沒有發現任何與相關漏洞有聯系的攻擊事件。

Mary Shacklett是Transworld Data公司的總裁，該公司是一家技術研究和市場開發公司。作為業內人士，她給企業管理層提出一些建議，來確保他們的大數據採用可靠的數據隱私實踐。

實現匿名化的一種方法是對個人識別的數據元素進行加密。另一種方法是通過識別具有類似價值的個人的數據，然後將其平均化為一個綜合收益值，融入更大的數據分析中。其他方法還包括數據修訂或屏蔽。

收集由政府、企業和個人產生的數字化信息，為以知識和信息為基礎的決策創造了巨大的機會。在互惠互利的帶動下，有需求的各方之間可進行數據交流和發布。然而，在其原來形式的數據中通常包含敏感的個人信息，公布這些數據會侵犯個人隱私。集合型數據發布下的隱私保護是一個重要並富有挑戰的難題。大多數現有的技術使用泛化和整體性刪除方法，而我們提出了一種部分（局部）刪除方法對集合型數據進行匿名化。該方法保證無論攻擊者擁有多少數目的先驗知識，匿名化後數據中不再出現關於敏感信息的強關聯規則。該方法不僅大幅降低了信息損失，同時可根據下游使用場景要求，提供傾向保持原始數據分布或保護可挖掘的有用的關聯規則的選擇。初步評估顯示，我們的方法相比於經典的方法：在保持原始數據分布上優於其它方法100倍以上，保留了更多數目的可挖掘有用的關聯規則並只引入了少數虛假的規則，同時信息的損失平均減少了30％左右。

以上只是數據隱私方面工作的一部分，關於數據隱私保護還有更多的方式可循，例如確定公司內部大數據所涉及到的部門，並定期審查這些部門的數據隱私。最後，在制定和實施數據隱私保護措施時，需要以企業的業務需求和發展為基礎。

㈤ 旅遊管理論文的參考文獻

旅遊管理論文的參考文獻範例

在現實的學習、工作中，大家總少不了接觸論文吧，論文是探討問題進行學術研究的一種手段。那要怎麼寫好論文呢？下面是我整理的旅遊管理論文的參考文獻範例，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。

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[7]特派記者況昌勛.為海南牢記使命呵護綠水青山點贊[N].海南日報,2017-10-20(A05).

[8]施華贇.精準「治未病」守土當如是[N].中國國土資源報,2017-10-20(003).

[9]本報記者蘇玉君孫楠楊笑雯.大湖灣生態新區西北內陸的城鎮化樣本[N].中國氣象報,2017-10-20(005).

[10]蘭州日報全媒體記者張萬宏.蘭州激發內生動力全力推動文旅產業[N].蘭州日報,2017-10-20(006).

[11]張海英.「故宮服務」可否在全國景區推廣[N].中國商報,2017-10-20(P02).

[12].惠民工程助推群眾幸福指數不斷攀升[N].商洛日報,2017-10-20(007).

[13]記者郭猛王思達.「走遍秦皇島」,用腳步丈量出了什麼[N].河北日報,2017-10-23(009).

[14]平裕強.陵川交警大隊加強道路交通安全管理[N].太行日報,2017-10-23(003).

[15]記者汪瑛.精準扶貧咱們一起奔小康[N].商洛日報,2017-10-20(006).

[16]杜珊記者強犟.奮力脫貧攻堅打造美麗西寺[N].西部法制報,2017-10-21(004).

[17]通訊員葛卉黃旭峰.農行廣東分行農家樂貸農民創業好幫手[N].農村金融時報,2017-10-23(A05).

[18]竇群.踐行「兩山」理論推進國家公園建設[N].中國旅遊報,2017-10-23(003).

[19]本報記者馮穎.景區創新升級築牢石家莊旅遊根基[N].中國旅遊報,2017-10-23(A01).

[20]合肥晚報ZAKER合肥記者樂天茵子.既有住宅安裝電梯或將有章可循[N].合肥晚報,2017-10-24(A08).

[21]本報記者呂晶.精準招商助力追趕超越[N].榆林日報,2017-10-23(003).

[22]記者王藝.我市旅遊行業智慧化管理再上新台階[N].大連日報,2017-10-22(006).

[23]本報記者崔振海通訊員陳艷迪.讓「天生麗質」變身「美麗經濟」[N].山西經濟日報,2017-10-26(007).

[24]本報記者楊淑珍通訊員孫海韜張大鵬.「這里的警察能力與顏值俱佳」[N].人民公安報,2017-10-30(006).

[25]本報記者梁文艷.馬遙的「教學夢」做當代有為的青年教師[N].中國產經新聞,2017-10-26(003).

[26]特約記者譚玉玲.讓大丹霞旅遊發展充滿「智慧」[N].韶關日報,2017-10-23(A07).

[27]記者楊藝華通訊員曲易伸張濤.全國統一版本離境退稅系統海南上線[N].海南日報,2017-10-25(B02).

[28]本報記者劉斯會.凱撒旅遊前三季凈利增長超四成[N].證券日報,2017-10-30(C03).

[29]記者朱家芬.加強水資源管理保護保障經濟社會可持續發展[N].楚雄日報(漢),2017-10-24(001).

[30]記者呂麗霞.商南落實責任規范程序加快提案辦理[N].商洛日報,2017-10-27(003).

[31]記者董娟通訊員梁澤仁盧琳.省統計局經濟形勢調研和統計工作督查座談會在朔召開[N].朔州日報,2017-10-24(001).

[32]肖相波.青島:不斷探索全域旅遊發展新路徑[N].中國旅遊報,2017-10-31(002).

[33]山東青年政治學院旅遊學院張青.通過收益管理提升民宿經營水平的要點[N].中國旅遊報,2017-10-31(003).

[34].以全球視角,創新實現餐旅行業可持續發展[N].中國旅遊報,2017-10-31(A06).

[35]劉劍飛.故宮「全網售票」體現管理智慧[N].中國審計報,2017-10-23(007).

㈥ 區塊鏈1.0時代有哪些實際應用

區塊鏈1.0的發展與數字貨幣密切相關，應用普遍集中在貨幣轉移、兌換和支付等方面。從某種意義上講，這個時期的區塊鏈技術找到了一個解決貨幣和支付去中心化的方案。

貨幣和支付構成了區塊鏈1.0時代最顯著的應用，出現了以比特幣為代表的一系列虛擬貨幣，如萊特幣、狗幣、瑞波幣、未來幣、點點幣等，全世界前後產生過數千種數字貨幣，到現在還在運行的大概有700多種。這些「另類貨幣」充當著互聯網上的「現金」，開啟了金融領域的毀銷另一片天地在虛擬貨幣的應用場景下，個人可以用一種去中心化、分布式且全球化的方式，在個人之間分配和交易各種資源。

這個時期的區塊鏈在金融領域掀起了一股巨浪。在轉賬、匯款和數字化支付相關領域，區塊鏈技術備受關注。在這些領域，傳統方式要通過銀行等中心機構進行開戶行、對手行、清算組織、境外銀行（代理行或境外分支機構）等煩瑣的處理過程，時間長，成本髙。應用區塊鏈技術後，支付可以實現端對端的交易，去掉了繁冗的中間機構處理環節，不僅快捷，而且交易成本非宏老常低廉。尤其在跨境支付方面，基於區塊鏈的支付 系統可為用戶提供全球范圍的跨境、任意幣種的實時支付清算服務，跨境支付將以低成本方式瞬間完成。

鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業蔽余升」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

㈦ 平台轉型戰略看互聯網醫院

網紅MNC 阿斯利康近期發布其戰略項目—互聯網醫院iHospital, 動脈網點評:首次看到國際大葯企對互聯網醫院的關注. 目前沒有具體信息披露.

Dr.豆漿就從旁觀者角度點評下相關話題:

阿斯利康戰略ROADMAP平台轉型戰略ESSENTIAL FACTOR互聯網醫院發展KEY ISSUES

INTREST OF CONFLICT

本人未接受各大葯企或互聯網公司的贊助或擔任顧問或會議講者文章觀點僅僅代表個人對於行業動態的觀察\思考和評論                   

以患者為中心, 阿斯利康的戰略布局「

以患者為中心」是個非常時髦和政治正確的口號, 屬於政府和醫院公開的工作使命. 是中南海懸掛的」為人民服務」的醫療版本.

近年葯企商業轉型, 從既往」以醫生為中心」的營銷模式, 紛紛大喊轉向」以患者為中心」,一方面是回歸初心, R&D和MKT終極目標本來就是造福患者, 到了市場營銷這最後一站, 當然也必須堅持,

其次, 更重要的是醫學市場戰略必須調整: 從focus改變醫生診療決策擴展到覆蓋患者管理. 「我得關心客戶吃了以後, 回家是不是拉肚子」-阿斯利康王磊語

所謂搏飢顫患者管理, 本質是提供產品增值服務, 好比家用電器的售後保障, 作為品牌運營的一部分, 但醫療市場的售後不同在於: 人命關天, 器官零部件換不了, 賠錢不一定可以買後悔, 患者管理需求是真正的剛需高頻.

大的時代背景是急性傳染病被管控, 老齡化趨勢下的重疾慢病化, 傳統定義的心腦血管\呼吸系統\基敗免疫系統等慢性疾病, 的確需要終生疾病管理, 近20年腫瘤精準醫學顛覆式進步, 帶來腫瘤慢病化管理需求, 才是最重要\最深層次的原動力.

因為, 加強患者管理, 首先對患者有利, 完全符合醫療原則, 尤其在中國, 醫生重診斷和治療, 忽視或無力進行慢病管理是常態, 社區醫養機制待完善,

其次對於葯企, 患者管理最最直接的OUTCOME就是延長DOT,

DOT, Duration Of Treatment, 符合SMART原則制定KPI, 絕對是葯企醫學市場部行走江湖必備的錦囊, 深受廣大醫生和患者的好評!

DOT是科學與商業, 臨床與市場之間, 一個最佳/最關鍵的pivotal& leveraged POINT. 尤其是2019年醫葯市場重磅改革政策盡出, 一票制和全國帶量采購靴子落地, 市場競爭肢燃勢同水火, 未來3-5年加速分化後塵土兩歸, 但不同治療領域在核心區域市場已發掘或待瓜分的存量接近天花板.

換句話, 各路妖魔鬼怪的十八般寶貝都被收了, 徒手格鬥開場. 市場擴餅不易, 想要搶餅卻發現好吃的餅基本上分完了. 誰有金箍棒?

事實上前幾年賽諾菲就開始低調組建互聯網醫院團隊, 成立數字化營銷或電商團隊的公司也不少. 疫情期間催生很多葯企與第三方公司開展線上問診和醫葯電商等所謂雲診室, 主要目標人群就是廣大慢病患者.

回到阿斯利康, 它是中國市場矚一數二的MNC, 除了一線銷售戰鬥力強大, 其實醫學市場部和戰略規劃方面綜合實力才是發動機. 它不是最早提出這一口號的葯企, 但是據Dr.豆漿的觀察, 阿斯利康是做的最堅決和最有戰略執行力的一家葯企.

從3D戰略起步(Drug-Device-Diagnosis), 可以窺見羅氏的診斷+葯物雙驅戰略的升級. 早年的阿斯利康號稱小羅氏. 不同的是, 這里的Device不僅僅指檢測或治療設備, 而是Digital加持的創新.讓我們嘗試歸納一下阿斯利康的戰略路線圖, 可以清晰看到其從銷售終端的產品下游, 努力向患者上游漫溯.

Step1-3D戰略: 全國17000家霧化中心-提供門診霧化解決方案(Device+Drug結合)

Step2-物聯網戰略: 以無錫為線下基地和示範-提供診療一體化全程解決方案(Digital+Solution)

Step3-互聯網戰略: 拓展線上服務能力, 打通線上線下任督二脈-提供慢病\健康管理的類O2O一體化整體解決方案?

幾個特點:與產品線\產品布局密切相關: 伴隨CEO大刀闊斧刪減管線, 收縮和強化並舉, 戰略聚焦主要慢病領域, 尤其是呼吸和腫瘤產品在中國已是現金和利潤奶牛.

2018年進博會亮相的8大診療一體化解決方案, 涵蓋了呼吸\心血管\腫瘤\代謝\消化等疾病領域, 攜手30多家跨界合作夥伴, 力推健康物聯網的概念和落地.

走中國特色的MNC創新發展道路, 100年不動搖: 阿斯利康是典型的大中國小世界公司, 數字化創新是第三次產業化浪潮中, 中國與國外尤其美國相比, 起步稍晚但發展水平占優, 看看5G和互聯網物流\支付模式就清楚. 在此阿斯利康是順勢而為, 將數字化轉型的創新理念在實用層面發揮到極致.

數字化轉型與創新已成為阿斯利康的企業文化: 可謂上下同欲, 公司成立了數字化和商業創新部, BU加強Digital Communication, 醫生/患者新媒體協同傳播鋪天蓋地, 早在2015年與微醫達成戰略合作, 2018年和阿里\騰訊攜手布局智慧醫療, 在疾病教育\慢病管理\人工智慧研發等方面展開醫葯健康服務.

毫不誇張的說, 在阿斯利康, 最務實最接地氣的打法就是創新, 和其他很多葯企喊口號, 搞幾個數字化項目, 放幾個衛星不一樣. 阿斯利康最擅長將創新變成執行, 並帶來商業獲益. 不創新毋寧死不敢說, 但不創新可能被Fire掉極有可能.

從這點看, 葯企中的戰斗機-阿斯利康中國的確可稱作葯企中的華為, 但骨子裡又特別像互聯網的阿里巴巴. 拿來主義精神拿捏的出神入化(此處是褒義, 喬幫主說過創新不一定需要顛覆性). 巧的是, 兩位大boss傑克與利歐都是英語系本科畢業.

如此說來, 阿斯利康深耕中國, 且布局深遠, 創新深入骨髓, 領導者務實又開明, 想一舉殺入互聯網醫療領域, 豈不是順水推舟, 一統江湖指日可待? 「前景是光明的, 道路是曲折的」, 見於<毛澤東選集>第四卷<關於重慶談判>一文的結尾. 下半句話更精彩. 現暫且按下不表, 我們從商業模式的高度再俯瞰一下全局.

不想做平台型的葯企, 不是好葯企?

轉型成為一家平台型的公司, 這已經不是阿斯利康的商業機密. 在近年的某次年會上, 已經流傳出一句口號: 我們不僅僅是一家制葯公司, 更加是一個提供患者全程管理和創新服務的平台公司(不是原話, 是大意)

平台轉型戰略, 非同小可. 是當今互聯網時代最高水平最高難度也是最牛B的商業模式. 現在如雷貫耳的偉大公司, 尤其是近20年新晉的商業新勢力 統統都有一個特點, 如果可以打標簽, 那就是屬於平台型公司.

細數中國的BAT, 和美國的FAG, 基本上都攀上過全球排行榜top10, 可謂商業浪潮中的時代弄潮兒, 他們都是典型的平台型公司, 提供購物\社交\搜索等等高頻剛性的服務.

回到中國. 如果要列舉典型的平台型公司, 特別與互聯網和大健康領域相關, Dr.豆漿推薦其中四家偉大的公司: 阿里/騰訊/平安/葯明.這四家公司在各自的細分領域均為翹楚.

其中阿里騰訊已是互聯網壟斷級霸主, 平安作為金融保險公司, 強勢推出平安好醫生切入互聯網醫療, 並成功上市, 令人矚目, 葯明則是一家低調和頗具實力的CRO\CDMO

非常榮幸, 我與包括阿斯利康在內的這些公司, 都有過工作或合作方面的交集. Dr.豆漿滿懷尊敬和好奇學習過各家的模式. 與其中幾家的高管有過深淺不一的請教.

在Dr.豆漿看來, 平台轉型戰略實施成功, 有如下幾個關鍵因素:

足夠的技術\資源支持系統足夠的產品\信息交易需求足夠的公平\豐富生態機制

簡單說, 平台是一個人造的ECOSYSTEM. 它可以不提供任何商品, 只要扮演中間商, 部分或全部提供鏈接服務\提高生產或流通效率, 極大促進規模化交易即可.

它必須具備入口和出口, 完成閉環, 必須營造生態, 形成良性循環機制.  以亞馬遜為例, 它的經典飛輪模式包含: 客戶流-服務流-利潤流. 循環往復, 生生不息. 流量入口是客戶, 中間是服務, 出口是利潤, 再通過優化服務, 吸引更多客戶, 帶來更多利潤.

縱觀前列國內四家代表性的平台公司的運營模式:

阿里: 日用品消費級的互聯網店商交易服務平台, 拓展到支付寶金融平台, 入口是互聯網客戶. 出口是利潤(包括營收利潤,也包括數字資產, 這是未來最重要的資產形式), 阿里健康起點也是立足利用線上流量入口的客戶轉化. 天貓醫葯館只是把日用品拷貝到醫葯服務場景再走一遍, 本質是電商平台.

騰訊: 拋開最賺錢的游戲業務不說, 騰訊在互聯網醫療也頻頻投子布局, 與阿里不同, 騰訊的玩法是既當投資人搶賽道. 也自己下場當運動員試水(騰訊健康, 企鵝醫生), 聚焦疾病教育, 尋醫問葯層面, 同時也投資丁香園這樣的專美垂域公司. 它的入口則是依託超級社交用戶, 藉助QQ到微信的流量, 不停嘗新的價值轉化機制.

平安: 巨無霸金融保險公司, 戰略布局科技+金融+健康生態, 成功切入互聯網醫療就是其當家花旦-平安好醫生. 入口是其龐大的保險用戶, 中間是線上醫生服務(系擁有全職醫生軍團的互聯網醫院, 而不是其他平台屬於線下醫生招募上線方式), 出口還是線上醫葯商城的利潤. 本質上也是電商平台.

葯明: 世界排名前列的CRO/CDMO公司, 北大化學系背景的創始人, 打造了一個新葯研發和規模生產的平台, 號稱制葯界的富士康.

Dr.豆漿堅持認為葯明有華為的研發創新實力, 只是模式定位為平台, 集約化大規模提供研發與生產服務, 為整個制葯行業賦能. 它的入口是上游的制葯企業不同管線的商業需求.

前三家平台型公司有一個共同點: 擁有優勢業務所佔有或壟斷的客戶流量入口. 第一步是基於這些客戶培育和發展平台, 目標都是賦能或服務所有的客戶, 第二步是不斷拓展現有平台服務的模塊, 營造大生態, 比如阿里的消費支付生態, 騰訊的社交遊戲生態, 平安的保險健康生態.

只要想切入大健康, 扎入互聯網醫療的深海, 對這三家公司都是水道渠成的事. 因為有入口, 所以可以扎, 但能扎多深就不是簡單的事情了.

入口是源頭, 誰能逼近\觸及客戶, 誰就占據利益鏈條的上游. 狼和小羊喝水的童話我們幼兒園就聽老師說過. Dr.豆漿認為, 這也是現在葯企爭先恐後\假意真心要發誓」以患者為中心」的動機.. 動機沒有錯, 我們不推崇誅心論, 關鍵是這條路並沒有想像的容易走通.

如前分析, 以葯明為例, 其現有平台已成為國內翹楚, 但戰略升級需要平台拓展, 營造大生態則遇到困難, 因為和其他三家巨頭不同, 葯明代工的平台入口是研發需求, 距離醫生和患者用戶都有距離, 在這個平台上利用現有流量入口, 作價值轉化不容易,

葯明的戰略是從罕見病醫院切入, 借力梅奧CLINIC的醫療資源, 從研發生產的下游出發, 向上布局明碼和奧測, 力推精準醫療, 開始搶占源頭—患者. 雖然罕見病患者發病率不高, 但臨床未滿足的需求極大, 醫療和社會資源均存在不足. 罕見病患者-精準醫學-葯物研發這個閉環形成, 就會成為葯明平台拓展的成功戰略.

值得注意的是, 中間關鍵的棋子是罕見病醫院, 首先是實體醫院而非互聯網醫院. 或者說未來事實上成為罕見病領域O2O的一體化整體解決方案. 

葯明的戰略淺析打住, 繼續回到我們接下來要重點討論的阿斯利康的互聯網醫院戰略項目, 本身產品線較為豐富, 覆蓋絕大多數臨床常見疾病, 尤其慢病, 且初步形成8大解決方案矩陣, 物聯網平台轉型模式呼之欲出.

但問題來了, 互聯網醫院是葯企戰略升級必然的選擇嗎? 現有的互聯網醫療模式有哪些優勢和痛點? 互聯網醫院實施會遇到哪些難題? 為什麼那些平台級巨頭都沒有大規模入局互聯網醫院? 或者如平安好醫生模式也難以復制難以獲得徹底的商業壟斷意義上的成功?

互聯網是醫療的春葯? 什麼是解葯?

談論互聯網醫院之前, 還是回到互聯網和醫療初次邂逅, 產生火花的那個初戀場景-DMKT之MCM.

坦率地說, MCM炒作也實踐了十幾年, 請告訴我目前誰是這個業務的王者? 哪個模式跑出並驗證了所謂ROI價值模型? 是醫脈通e信使, or 丁香園的診療一體化, 還是梅斯醫學的APO?

MCM到底是個噱頭還是真金白銀的市場營銷殺手鐧?回顧不短不長的互聯網進化, 目睹近10年MCM之怪現狀, Dr.豆漿嘗試將MCM發展分為三個階段, 和王國維的三重境界理論有異曲同工之妙.

第一階段是PC時代: 端對面的廣覆蓋, 信息交互是單向.

第二階段是移動時代, 可以實現點對點的准確覆蓋, 信息交互出現雙向.

第三階段是5G/AR時代: 信息交互是立體實時的, 萬物互聯, 健康級和醫療級數據互通,

MCM後來改為MCE, 好像貼近理想了, 強調觸達和交互, 但第二階段我們就已經可以技術實現, 為啥還是如霧里看花, 拳頭砸棉花?

因為MCE醫生教育或患者管理, 或診療一體化模式, 說到底, 就是停留在只能表面看看數據分析階段. 拿數據報告當KPI向老闆匯報交差, 作為數字化項目的結果當然ok. 可是從第一階段推到第二階段, 大家忙的滿頭大汗, 卻發現真正的目標依然遙不可及.

信息交互了, 客戶畫像也靠爬蟲爬的更精準了, 最後調研結果證明醫患觀念的改變也實現了可是最後一層紗窗就是捅不破: 終端銷量結果的改變, 即醫生處方改變或者是患者依從性改變. 這個量效關系沒法用ROI價值模型來證明.

互聯網醫療的下半場怎麼玩?當然今天對MCM的探討點到為止, 以後有機會分享. 此處省略1萬字.

先回到第一性原理, 看看醫療的本質是什麼? 才能看清楚以互聯網醫院是否能夠作為解決方式顛覆和重塑這種場景, 真正取得商業化成功.

首先, 醫療是一個專業壁壘很高, 國家監管很嚴, 政策變化影響非常大的行業. 這套價值生態圈, 包括: 醫生教育和患者管理兩個核心, 而其中醫患互動環節才是關鍵. 雖然市場對民營醫院放開, 但是居於市場主導和壟斷地位的, 還是公立醫院.

經典的場景是: 企業提供葯物或設備, 通過醫患互動這個環節完成價值轉換, 終端表現是銷售達成, 上游其實是獲益方患者, 決策權很大程度又歸醫生. 現實是受限於合規和技術手段, 企業都是」以醫生為中心」作為資源重心.

其次, 中國的互聯網醫療發達和繁榮程度, 大大超過歐美, 這是事實. 觀察到我們的移動支付和電子商務之發達, 似乎可以理解, 但是當我們把目光投射到醫療健康服務的最後一公里—互聯網醫院時, 發現移動有時真的移動不了(丁香園李天天語).

以春雨醫生為代表的第一波顛覆力量開始沖擊傳統醫療行業時, 大家對」線上取代線下」的商業模式威力充滿期待. 成千上萬的醫生搖身一變成為線上醫生, 兼職開始的所謂創新醫療模式的嘗試.

伴隨國家對互聯網醫院監管的起起落落, 醫葯電商政策的鬆鬆緊緊, 人們發現互聯網醫療的熱湯很可能是春葯, 而不是解葯. 為啥不能徹底顛覆或取代公立醫院和線下醫療場景?

道理很簡單, 醫療是剛需但未必高頻. 醫療又分輕和重. 也就是消費級還是專業級. 我們紅火熱鬧的互聯網醫院只是提供線上診療場景, 解決一小部分消費級醫療服務需求. 而大多數醫療服務, 更多時候根本無法在線上完成, 必須線下

除了專業性, 就是安全性的考量. 互聯網醫院可以通過醫患互動解決很多消費級的問題, 但醫療專業級問題不是單憑互動可以解決, 和淘寶一樣, 患者也許可以對線上醫生來個貨比三家, 但是出問題了能換貨不?

很多有商業頭腦的網紅醫生, 都是善於把互聯網醫院作為延長自己服務半徑和擴大知名度的手段, 而不是生存之本. 這就是所謂」線上為線下賦能」.這批醫生的名單可以參考好大夫發布的排行榜.

最後就是醫療資源的供給側問題. 互聯網醫院看起來是搭建了平台, 方便了醫患互動, 提高了醫生教育和患者管理的效率, 但本質問題還是解決不了,

中國的醫療資源絕對和相對不足. 換句話, 全國醫療資源是有限的, 線上多了線下就少了. 你可能要問AI+醫生啥時可以上線服務或取代人工醫生?

我們呼喚互聯網醫療或寄希望於互聯網醫院, 無外乎是期待數字化醫療能實現所謂價值型醫療. 而醫療市場的核心問題在於人, 供應鏈.

理論上, 惟有技術革新才能提高醫療效率. 如果說平台轉型能解決這個難題, 那不是互聯網醫院.而是醫療大數據.

事實上, 互聯網醫院不是什麼稀奇的事情, 有塊運營資質牌照, 就能開起一家互聯網醫院. 當前從事互聯網醫療相關業務的商業模式無外乎:

醫院+互聯網: 實體醫院+互聯網醫院-某家醫院的醫生同時集體轉線上, 線下為主, 線上為輔, 專業性安全性有保障. 缺點不能解決廣覆蓋需要的轉線下場景

互聯網醫院: 天南海北的醫生注冊上線, 比如好大夫春雨來問丁香醫生, 前提是有互聯網醫院牌照, 線上消費級醫療為主, 轉線下專業級醫療為輔, 專業性安全性一般, 缺點是廣覆蓋但是提供線下服務的能力不夠

葯企聯合前兩者: 阿斯利康的模式可能是這種. 合規性高, 也可以充分發揮阿斯利康優秀的BD與資源整合能力.

終極解決之道, Dr.豆漿還是認為只有醫療大數據平台型模式. 不論採用何種技術手段, 不論以何者為中心, 如何在醫療價值鏈布局上下游, 最後的難關在於醫療大數據的壁壘打破和統一管理. 而這不是一家葯企或一個大數據公司可以做到.

因為這不是技術問題, 而是國家戰略問題.

全國打破條塊分割的醫療管理體系, 打通研發-醫療-患者環節, 提供統一結構化的電子化信息, 融合保險\金融\健康的醫療相關數據, 這種級別的醫療大數據, 在充分運用AI\5G\區塊鏈等前提下, 才能成為戰略級國家數據.

如此, 互聯網醫院只是醫療大數據平台一個節點, 猶如地球對於浩翰的宇宙, 只是一個沙礫.