以下哪些是運營商大數據應用的痛點

⑴ 大數據醫療行業的痛點有哪些

一、數據安全

醫療數據涉及個人數據隱私方面的問題，因此要特別注意個人數據隱私保護，中國《網路安全法》規定“網路運營者不得泄露、篡改、毀損其收集的個人信息;未經被收集者同意，不得向他人提供個人信息。但是經過處理無法識別特定個人且不能復原的除外”

雖然AI醫療公司在使用數據時要進行數據的無法識別特定個人處理，這在一定程度上能夠幫助AI醫療公司規避數據安全問題，但仍舊無法完全避免數據安全問題的產生。

二、數據開放受限

中國的醫療數據開放程度有限，主要體現兩個方面：一是境內與境外的流通限制，二是醫院與醫院或醫院與公司之間流通的限制。

境內與境外的限制其實很簡單，這個各個國家都有相關規定，而且有的國家規定的更加嚴格，比如美國和歐洲。在醫院與醫院的流通限制方面，我國大部分的醫院數據都是獨立存在的，流通起來相對困難，更談不上共享和數據交叉應用及數據變現。

三、數據標准差異

我國人口眾多，醫療數據豐富，但”數據大“不等於 “大數據“，臨床數據不夠統一和規范，不同地區、不同醫院之間的數據沒有建立起聯系，也沒有統一的標准，因此價值也得不到體現。

四、倫理爭議

盡管AI在醫療行業取得了令人矚目的進展，但不可否認的是，AI的應用依然存在一系列的倫理問題，比如：AI造成了個人信息泄露，導致醫療事故，責任方是誰?AI的使用造成了醫療人員的失業，引發醫療產業結構的轉型，社會應該如何應對?諸如此類的問題很多，都需要行業從業者去面對和解決。

五、數據成本高

所有基於AI的醫療技術，都是以”數據“為基礎的，目前AI醫療公司獲得數據的渠道分為三種：第一，與醫院合作科研項目;第二，從公開數據集下載數據;第三，購買數據。

總體來說，獲取數據的成本主要在數據獲取和數據標註上，而隨著模型訓練的逐步深入，數據吞吐量可能會是幾何級數增長，代價也會水漲船高，這無形中為實現大數據醫療增加了負擔。

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⑵ 怎樣用大數據來挖掘用戶的痛點

大數據時代，採用大數據營銷方式是主導。CRM客戶關系管理系統是雲時代和大數據時代飛速發展的產物，CRM在企業的普遍應用，說明企業已經將其作為挖掘客戶需求的主要應用。

企業利用CRM挖掘用戶痛點的方式：

CRM場景化營銷
CRM在海量存儲客戶信息的基礎上，能夠深入對客戶數據進行分析、挖掘和總結，從而找出客戶的真正需求點，滿足客戶需求的同時，還能體現出高度的關懷，讓客戶體驗到企業對自己的高度重視，從而增加客戶對企業的依賴性。客戶資源在手，不愁業績不增長。

實現一對一營銷
一對一營銷意味著對每一位客戶的高度關注。只有長時間地對客戶進行追蹤、識別，記錄客戶的個性化需求，才能夠實現用個性化的產品滿足客戶的真正需要。而CRM的引進，正是幫助企業實現一對一營銷的思想與科技結合的好工具。使用CRM與客戶建立起一種新型的學習關系，通過與客戶的每次接觸更加了解客戶，並且可以及時記錄聯系既要，避免對客戶需求張冠李戴。

資料庫營銷進行戰略制定
引進CRM就相當於為企業引入了一個客戶資料庫，CRM具有的報表、銷售漏斗圖功能，能夠清晰地呈現出企業的所有客戶所處的金字塔位置，使得領導者一眼能夠明白，哪些客戶是企業的鑽石級客戶，需要投入更多的營銷資源，哪些客戶是普通客戶，不必投入太大的精力，以及哪些客戶是企業的負擔，可以丟棄。

⑶ 認清現實吧 中國大數據產業的痛點和困難

認清現實吧 中國大數據產業的痛點和困難

大數據作為一個新興的產業，一直在處於輿論的風口浪尖。就像互聯網＋的概念一樣，大數據被神話了，被送上了「宗教」的神壇。大數據企業總是有一個擔心，生怕大數據被捧得的太高，將來可能會被摔的很慘。

2015年中國大數據產業的熱度從貴陽大數據交易所開始，到9月國務院的2015第50號文《促進大數據發展行動綱要》進入高峰，相信10月份的烏鎮互聯網大會上，大數據還會是一個大的熱點。

大數據論壇上，數據產品和解決方案被介紹的很多。數據給企業帶來的具體價值、數據應用場景、大數據產業的痛點介紹的很少。中國大數據產業經歷著很多痛苦，大數據產業前景很好，但是大數據企業卻很難做大，很難實現質的飛躍。中國大數據產業的痛點和困難如下。

中國大數據企業大概有200多家，將近60%集中在北京，以小微企業為主，年銷售額達到十億人民幣的企業幾乎沒有。大數據產業處於春秋時代早期，各家諸侯割地而立，每家佔領了一塊小的細分領域，很難做大，都面臨著同行的激烈競爭，有的領域例如輿情監控已成為紅海。

大數據企業人數大多在幾十人到幾百人，少有千人以上的企業。沒有一家大數據企業可以統領一個行業，沒有一家企業佔有細分市場10%的份額，沒有一家大數據企業建立了行業標准，領導行業發展。

中國大數據產業處於極度分散狀態，優秀的人才分布在不同企業，很難形成人才合力。各家企業規模小，很難在企業做深做大，很難利用大數據幫助企業實現業務提升。大多數企業的工具和數據很難滿足企業整體的數據要求，中國的數據挖掘和分析產品也很難和國外的產品進行競爭。

大數據產業如果要形成產業優勢，必須需要一批領軍企業。參考國外大數據產業，中國在大數據基礎架構，數據產品，數據工具、數據清洗和數據挖掘、數據分析、數據人才都需要產生一批標桿企業。每個領軍企業都規模應該在千人以上，銷售額應該在百億以上，否則很難形成技術和人才優勢，也很難利用大數據幫助客戶實現業務提升。

貴陽大數據交易所《2015年中國大數據交易白皮書》提到2014年中國大數據市場規模為767億元。這個數字看上去不錯，估計其實真正和大數據工具和大數據產品相關的不足20%（業務價值提升）。大多數的經費都用於大數據基礎平台（存儲和計算）、咨詢、報告等和業務價值提升相關度不大的領域。中國大數據市場銷售額大多數集中在傳統的IT企業例如IBM，Oracle，EMC，Intel，華為，聯想等。真正大數據企業所有市場份額加起來可能就在百億元左右。

中國大數據企業規模過小，領軍企業缺少，行業過於分散，這些都是制約中國大數據產業發展的因素，也是產業做大的一個痛點。

數據是大數據產業發展的基礎，具有商業價值的數據可以幫助企業洞察客戶、數字化運營、風險管控、精準營銷、預測和決策等。具有商業價值的數據和商業分析真正能夠幫助企業提升業務，創造出新的價值。

中國的大數據市場還不成熟，很多大數據企業擁的數據都是片段的數據，很難形成完整的，具有商業價值的數據。大數據市場的數據質量和企業的數據需求有較大的差距。外部數據大多處於孤島狀態，數據之間很少流動和整合；孤立、不流動、沒有整合的數據很難幫到企業，很多需要數據的企業不得不從多個大數據企業采購數據，效率很低，采購來的數據價值不高，數據整合的難度較大，數據采購的整體費用過高。

大家都看到了數據分散的弊端，於是很多地方都建立了大數據交易市場，幫助大家進行數據交易和數據采購。由於缺少法律保護，很多企業不太想在交易市場進行數據交易，往往還是採用一對一的數據交易，這種交易方式可以保護交易雙方的利益。具有商業價值的數據還在開發中，大數據交易市場，缺少大量可以進行交易的數據。大數據交易市場這種商業模式，還需要用很長的時間去證明。

中國質量最好的數據在金融行業、BAT、電信運營商，這些企業比較謹慎，很難向外部輸出數據。這三大行業自身的主營業務也不在數據，其數據產品生產和輸出的願望也不強烈。政府的數據正在逐步開放，但是其數據質量、集中度、輸出方式等多存在很大多挑戰。在中國大規模的數據開放，至少需要3年時間才能達到商業應用要求。

大多數企業對數據有需求，但是其對數據商業敏感度很低。對數據商業應用的場景以及數據技術了解很少。即使是數據商業敏感度較高的銀行，至少要溝通三次以上，其才能夠建立起數據價值理念。其他行業例如製造業，房地產業，零售業，他們的數據商業敏感度更低。甚至萬科的王石也大聲疾呼，不要和房地產業談大數據應用，房產行業數據還不全，很多還是手工數據。於是某個領先的電商開始幫助萬科進行數據規劃建設，研究大數據在房地產行業的應用。

已有的大數據企業商業案例中，大部分都是大數據企業主動去找客戶談合作，為企業提供數據產品、數據工具或數據技術，目的是幫助企業提升業務。但是這種商業模式很累，市場很難被引爆，被動的數據商業應用，往往和業務結合較弱，無法迅速幫助企業利用數據提升業務，同時也無法解決業務發展瓶頸。

企業內部人士深度了解業務需求，他們缺少的是市場數據和消費者反饋，缺少的數據分析方法和工具。企業內部人士更應該成為大數據商業應用的主力，參加一些行業活動，從需求出發，主動尋找數據和解決方案。移動互聯網時代，商業競爭策略很清晰，一個是快，一個是要利用數據進行決策。

大數據產業的發展，不僅僅是大數據企業自身的事情，也是各家企業自身的事情。企業客戶也應該依據業務需要，主動到市場尋找數據和解決方案，提升數據商業敏感度，從業務場景出發，尋找具有價值的數據。

市場上所有大數據企業和客戶都面臨一個難題，就是數據解決方案同客戶業務結合的深度不夠，數據對業務整體推動效果不如期望，這也是大數據產業爆發的一個痛點。由於外部數據質量、企業用戶數據敏感度、企業管理方式、商業數據人才等問題，大數據解決方案很難和業務深度結合。

大數據核心價值就是揭示事務發展規律，幫助企業利用數據進行科學決策。目前大數據的商業應用領域主要集中在數據採集、數據存儲、數據計算、用戶畫像、精準營銷等領域。大數據最具商業價值的預測和輔助決策功能並沒有被充分利用。特別是在重大戰略決策方面，大數據的作用並不明顯。企業的產品開發，市場策略，戰略決策還是依靠過去的精英決策和經驗主義。未來社會只有兩類企業，一種是利用數據發展的企業，另外一種是不重視數據被淘汰的企業。

大數據企業如果想發展壯大，如果想成為行業領先的企業，其必須放棄短期利益，深入到客戶的運營中去，了解客戶的數據，了解客戶的業務，了解客戶的商業需求。同時利用數據了解客戶，了解市場，了解業務場景。數據和業務深度結合的核心是掌握正確的數據、正確的方法、正確的工具。業務人員要懂數據，技術人員要懂業務。復合型數據人才是數據生意的關鍵，業務人員掌握數據技術的門檻較高，但是技術人員了解業務的門檻很低，復合性人才傾向於從技術人才培養開始。

企業內部的數據人才和大數據企業的數據人才需要互相學習，了解對方環境和需求，在同一個平台上進行對話和溝通。數據團隊需要深入了解業務場景和背後的規律，從業務出發，從場景出發，從數據出發，將大數據解決方案同業務深度結合，利用數據推動業務發展，發揮大數據預測規律的核心價值。

傳統的數據挖掘工具和BI系統存在很久了，通過各類報表展示，讓管理層了解企業運營信息，過去的確幫助企業提高管理水平，達到了預期目的。

在大數據時代，企業需要的是實時數據，需要的是高效工具，需要的是決策支持和預測。傳統的數據挖掘工具的性能和靈活性已經不能滿足企業的需要，另外非機構化數據的應用也對傳統數據工具提出了挑戰。BI領域中的SAS，SPSS，TD等數據工具越來越被邊緣化，R語言正在成為數據統計和可視化的新寵。

數據的時間價值正在得到重視，特別是金融企業，所有的業務部門都期望在最短的時間里，看到資金使用情況，客戶交易情況，風險管控情況。企業越早了解信息，就會越早進行決策，時間就是Money。過去數據需求可能是T＋5或者T＋30，現在的數據需求往往是T＋1或者T＋0，數據實時性、准確性、相關度被提到了一個非常重要的地位。業務的需求已經很明顯了，但是數據工具和人才卻是一個很大的挑戰。

中國200多家大數據企業，看到了大數據產業的曙光，看到了大數據產業的價值，同時也在經歷著大數據企業的痛苦。大數據產業發展很快，市場正在逐步變大，但是其產業優勢不明顯，優勢企業很少，數據商業化較慢，市場還不成熟，客戶數據商業敏感度較低，缺乏高質量數據工具和人才。所有大數據企業內心的感受就是，站在了時代的風口，選對了方向和行業，但是發展壯大還是很難。200多家大數據企業正在努力耕耘著大數據產業，痛並快樂著。

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⑷ 傳統行業如何利用大數據

從2013年大數據元年始，大數據的詞彙已經深入人心，大家都覺得大數據是個好事，但基本上都是叫好不叫座，尤其是在傳統企業中。現今的中國，大數據在互聯網、電商、金融等行業都得到了很好的發展應用，而在傳統企業舉步維艱，究其原因，一般都有如下幾點問題：

1

大數據技術端和市場應用端的信息不對稱

2

計算性能不足（數據分析能力不足）

3

數據應用者缺乏耐心和戰略遠見

落地痛點1：

大數據技術端和市場應用端的信息不對稱

一個企業的大數據戰略布局是需要遠見和時間成本的，戰略遠見不僅來源於核心領導層對於大數據知識的主動學習和思考，還要有敢於付出試錯成本的決斷力。同時，大數據項目投入的周期相對較長，前期繁復枯燥地整合內部數據孤島、聯合外部數據源的工作耗時費力而又障礙重重，如同萬丈高樓的地基，雖然極為重要且時間金錢的代價不菲，卻在表面上難以有顯著成效可以彰顯。另外，即便最終具備應用能力的大數據軟體開發完成，往往也會因為受到數據源、分析技術，甚至是使用人員素質的限制使得短期內不能讓企業領導者看到有亮點的投資回報率。

解決途徑：

對於一個新興產業來說，企業領導者應該充分認識到這是必要的學習成本，自己乃至整個企業經由這樣的學習曲線獲得了大數據領域的實操經驗和能力。此外，要利用產業起步期不斷夯實自己的技術實力，真正地去挖掘市場需求，用戶痛點，接地氣地創造應用。最後，企業要積累必要的足夠的「彈葯」（資本），度過這樣一個相對漫長的技術和市場都逐漸成熟的蟄伏期。