大数据李乔

㈠ 大数据有什么风险

当大数据充斥各种场合，从马云到释昭慧都侃侃而谈，你还能不懂什么是大数据吗？你也许已经听过无数的大数据神话，但对于大数据仍停留在一知半解阶段，公子义为整理为梳理什么才是真正的大数据。

大数据是什么？

大数据（Big Data）又被称为巨量资料，其概念其实就是过去10年广泛用于企业内部的资料分析、商业智慧（Business Intelligence）和统计应用之大成。但大数据现在不只是资料处理工具，更是一种企业思维和商业模式，因为资料量急速成长、储存设备成本下降、软件技术进化和云端环境成熟等种种客观条件就位，方才让资料分析从过去的洞悉历史进化到预测未来，甚至是破旧立新，开创从所未见的商业模式。

一般而言，大数据的定义是Volume（容量）、Velocity（速度）和Variety（多样性），但也有人另外加上Veracity（真实性）和Value（价值）两个V。但其实不论是几V，大数据的资料特质和传统资料最大的不同是，资料来源多元、种类繁多，大多是非结构化资料，而且更新速度非常快，导致资料量大增。而要用大数据创造价值，不得不注意数据的真实性。

为什么需要大数据？

因为当从人到机器都已经被数据解构，数据不仅仅是欧巴马口中的石油或是黄金，它更是血液，贯穿每个人一生中每个生命阶段。这并非危言耸听，更不是科幻电影，而是正在逐步成真的现实。

大数据的应用广泛

对企业而言，大数据可望提升服务质量、增加管理效率、帮助决策和创造商业模式；对一般民众而言，大数据是另一个自我，它可能比本人更了解本人，为你预先解决每个未知，当一切都开始数据化，你能够不需要数据吗？

大数据一定要很大吗？

虽然大数据的狭义定义是，资料量要在100TB到PB之间，但其实绝大多数的企业，都不符合这个标准，大企业如eBay、亚马逊或AT&T或许符合大数据的标准。但其实资料量只是大数据的其中一个面向，大数据揭示的是一种「资料经济」的精神，而非只是「大」。

「大，是大数据中最无趣的部分。」公子义认为，企业真正要寻找的是非传统的、而且未曾被挖掘过的资料，并且从这些资料中去提炼出价值，这才是对大数据应有的正确认知，而非只是执着于资料大小，只要能从看似毫无意义的数据矿坑中挖掘出金矿，有谁会在意那座矿坑原本是大得像座山还是小得像狗屋呢？和沛科技创办人翟本乔就指出，大数据这个名字容易让人误导，因为真正重要的其实是大智慧。大数据不只是说资料量有多大，速度快和资料量大都可以用技术轻易解决，但种类（Variety）比较需要智慧。

没有大数据就不能用大数据吗？

非也，建置大数据架构与环境的确所费不赀，一般中小企业通常无法轻易投入巨额成本，但大数据时代的精神在于如何妥善利用既有或非传统资料，从中挖掘出新商机，因此即使是中小企业甚或者是新创企业，都能在大数据时代用「大数据」。

数据应该如何建立？

就技术面来说，现在有许多业者开始提供建置成本较低的大数据处理工具和云端系统，有些甚至跟App一样，只要根据自身需求挑选需要购买的功能即可，例如科智提供的工业化数据管理工具即为一例。另一方面，很多时候中小企业其实不需要建设大数据系统。公子义认为，在绝大多数情况下，大数据项目其实不需要建置Hadoop系统，先用小量资料去验证一个概念，是否能将资料转换成商业机会，再来决定要不要建置大数据的作业环境。

大数据领域权威麦尔苟伯格（Viktor Mayer-Schönberger）在《大数据》一书中便提及，大公司有巨量资料的规模优势，但小公司有成本及创新上的优势，小公司因为速度够快、灵活度高，就算维持小规模，还是能够蓬勃发展。

要怎么开始进行大数据项目？

第一步设置专门统筹大数据项目的部门和职衔， 而且层级越高越好，企业领导人必须足够正视大数据的力量，才能带动整个组织重视数据的文化。Etu负责人蒋居裕便指出，大数据其实是管理问题，而非技术问题，缺少跨部门协作，大数据项目很难有个美好的开始。

第二步，切勿陷入大数据迷思，与其急着想用数据变现，不如先回头看看自己企业内部的问题为何，先定义问题，再试图用数据找解方。 阿里巴巴集团副总裁车品觉建议，与其整天想着大数据，不如先整顿自己企业内部的数据，很多时候光是企业内部的数据就问题丛生，不同部门之间的数据无法兼容，「整个数据在一个中小企业里面也是四分五裂，在这个地方没做好的情况下，居然说你想用大数据，其实是有点难以理解。」

大数据从哪来？

任何地方。随着物联网兴起，任何以前不可能产生资料的东西或地方都可能「资料化」。公子义认为大数据的发展可以分成三阶段，正说明了大数据的来源多样化：.com时期、社群网络时期和物联网时期。早在2000年初网络热潮兴起，人们就已经开始研究log资料，搜集使用者的cookie和搜寻行为等。而社群网络如Facebook或Twitter将人们的互动关系数据化，这些社群数据创造了大量的商业价值。而第三阶段物联网时期，可能是最有趣的阶段，无论是机器还是人都开始被数据解构，数据可能来自手表、鞋垫甚至皮带，这些物联网数据将是接下来重要的数据分析对象。

大数据有什么风险？

传统商业分析会有的风险，大数据也都会有，这并非大数据才有的问题，「个资安全问题」一直都存在，只是随着资料来源越来越多且资料量越来越大，资安问题更显迫切罢了。市场研究机构Gartner研究副总裁布莱恩（Brian Prentice）指出，大数据本身并没有资安问题，问题在企业应用资料的方式，Gartner预测2018年，企业违反商业伦理的案件中，有近50％都来自不当的大数据应用。

另一值得关切的是大数据可能带来的「资料独裁问题」，根据大数据领域权威麦尔苟伯格（Viktor Mayer-Schönberger）的说法，资料独裁指的是任由资料来管控我们，盲目受到分析结果的制约，导致滥用或误用资料。例如根据数据分析将人群分类，其实有可能会把个体给标签化，甚至污名化某些族群，想象未来若我们用数据预先打击犯罪，那会是什么情景？

㈡ 北邮研究生导师名单

学术型：081200计算机科学与技术/专业型：085404计算机技术

计算机01组

物联网服务计算、网络信息安全与大数据：牛少彰、左兴权、杨娟、张雷、方维、谷勇浩、王鹏飞、黄海、陈洪、杨亚（仅招专硕）、张继威

计算机02组

数据科学与大数据技术：吴斌、石川、于艳华、李劼、白婷、杨成

计算机03组

未来网络与大数据、智能计算与无人自主系统：王莉、张海旸、张冬梅、杨震（仅招学硕）、费爱国（兼职）

计算机04组

嵌入式人工智能、移动智能感知、网络智能：卞佳丽、戴志涛、蒋砚军、张成文

计算机05组

物联网与人工智能：罗红、孙岩、明安龙、康学净、刘伟、张雪松

计算机06组

智能信息处理、智能搜索与挖掘、网络软件：杜军平、邓芳、刘晓鸿、孟祥武、叶文、张玉洁、潘维民、王晓茹、梁美玉、曲昭伟、邵蓥侠、薛哲、刘炳言

计算机07组

智能计算与大数据、可信与安全、智能硬件：周锋、姚文斌、黄智濒、裴颂伟、方沛宇、罗娟娟、易秋萍、梁洪亮、李士刚、张健（兼职，仅招学硕）

计算机08组

物联网与多媒体计算马华东、李文生、刘亮、张海涛、傅慧源、周安福、赵东、段鹏瑞、郑霄龙、齐梦实

计算机09组

大数据、人工智能、未来网络及医疗金融应用宋美娜、周文安、鄂海红、欧中洪、任志军（兼职，仅招学硕）

计算机10组

下一代互联网技术、网络应用与安全：黄小红、张沛、李丹丹、张树壮、林昭文、孙溢、陈欣（兼职，仅招学硕）

计算机11组

智慧内生网络、人工智能与人机交互：廖建新、王晶、王纯、李炜、朱晓民、王敬宇、王玉龙、戚琦、孙海峰、沈奇威（仅招专硕）、付霄元

计算机12组

网络智能管理与通信软件、工业互联网：亓峰、邱雪松、李文璟、陈兴渝、熊翱、刘会永、王颖、高志鹏、王智立、芮兰兰、杨杨、喻鹏、郭少勇、丰雷、邵苏杰、徐思雅、周凡钦

计算机13组

智能系统（物联网/AI/大数据/AR/软件测试）：程渤、乔秀全、商彦磊、章洋、吴步丹、刘传昌、金大海、王雅文、赵帅、陈勇、郭杰（兼职，仅招学硕）、赵二虎（兼职，仅招学硕）

计算机14组

移动互联网、大数据与人工智能、区块链技术:许长桥、关建峰、杨树杰、况晓辉（兼职）

计算机15组

面向网络协同计算的大数据与人工智能：苏森、邹华、王红熳、闫丹凤、孙其博、徐鹏、双锴、李静林、赵耀、王玉龙、王尚广、林荣恒、程祥、张忠宝、周傲、徐梦炜、马骁、袁泉、张乙然、罗贵阳

计算机16组

移动物联网，人工智能，大数据与云计算：谢东亮、李玉宏、卢美莲、张雷、王洪波、李昕、胡博、时岩、陈山枝（兼职，仅招学硕）

计算机17组

网络大数据与智慧计算:龚向阳、阙喜戎、熊永平、田野、张波、崔勇（兼职，仅招学硕）、徐明伟（兼职，仅招学硕）、徐恪（兼职）

㈢ 大数据可否被神化

大数据可否被神化
大数据的发展速度让人瞠目结舌，大数据应用的快速深入也引起业界广泛关注，如今，大数据总量的增长主要归功于非结构化数据的增长。
广义的非结构化数据也包括了半结构化和多结构化数据，目前普遍被认为占到总量的85%以上，而且增速比结构化数据快得多。低信息密度的非结构化数据是大数据的一大挑战，而挑战才是机会，业界巨擘们创造了很多新的概念来迎接非结构化数据，NoSQL数据库就是其中最亮丽的一个。
对此，数据库行业的老法师Mike Stonebraker对此耿耿于怀，不惜力推“血统”更纯正的NewSQL数据库；Sybase公司的CTO Irfan Khan甚至说大数据（这个新概念）根本就是个大谎言，声称他们的数据仓库工具早就能分析包括非结构化数据在内的大数据。
实际上，这类总量数据的预测，对于存储和网络企业的投资者来说，无疑能提升信心，但对其他人来说，没有太大意义。他们更关心的是个体行业、企业甚至个人数据的状况。
由此，毋庸置疑，必须要对大数据有清醒的认识。大数据是一种新的数据形态和实践，它不是取代当前主流的数据应用，而是与之并存。并且，在今后相当长的时间内，它仍然是个新鲜事物。即使年复合增长率高达32%，到2016年全球大数据技术和服务市场总额也就是240亿美金左右（IDC在2012年底的预测）。不切实际、一窝蜂地上大数据项目不应鼓励。明明不算大数据，却偏要乔装打扮，削足适履上马Hadoop和NoSQL更不足取。
大数据也是一种战略、世界观和习惯。即使今天没有大体量的数据，还是可以尽可能自觉、客观、全面地测量世界，为未来的大数据实践做准备。对于一个企业或系统来说，真正的挑战在数据采集而非存储。
微信在设计之初就把数据监控精细化，并纳入基础框架，这是意识和实力的体现。有多少公司像彭博社那样“如饥似渴”地采集数据？它能够雇佣一个卫星每周对位于俄克拉何马的美国最大原油储备库拍照，根据油罐浮动顶的阴影长度来判断原油储备量的变化。所以，成功者有成功的必然性。
其实“数据即价值”的价值观早已存在，Value不是大数据专享的属性，小数据照样有大价值。大数据的功劳在于唤醒大家的意识和觉悟。同样，从数据中发现价值的实践由来已久，横跨数据库、统计学和机器学习交叉学科的数据分析是大数据分析的基础，但传统的数据分析实践是无法适应大数据的发展的。
大数据虽然价值巨大，但是不能盲目神化大数据，有些人认为大数据是能够包治百病的灵丹妙药，也有些人认为大数据是包装旧观念而已，将大数据矮化，这两种观点都是不可取的，对部分人来说，大数据已经是个客观存在和竞争优势；对绝大多数人来说，大数据可以是一种“从现在做起”的世界观，是一种未雨绸缪、决战未来的战略，这样才是正确对待大数据的态度。

㈣ 大数据时代，谁来保护我们的隐私

“小鸟云”是深圳前海小鸟云计算有限公司旗下云计算品牌，国内领先的企业级云计算服务商。团队拥有多年行业经验，专注云计算技术研发，面向广大开发者、政企用户、金融机构等，提供基于智能云服务器的全方位云计算解决方案，为用户提供可信赖的企业级公有云服务。

每年频发的数据泄露事件总会带来一些教训，其中一条就是，无论何时开始采取数据保护措施永远不会太晚。幸运的是，企业表现出更加关注数据隐私方面的工作，而大数据是他们最关心的领域之一。

就在昨日，五名微软公司的前任员工在接受路透社的采访时表示，微软的漏洞报告数据在2013年时曾遭到过一次非法入侵，但这一事件在当时并没有被曝光出来。

微软的前雇员表示，微软公司用了一个多月的时间修复了被入侵数据库中罗列的所有安全漏洞，因此泄露出去的漏洞信息并不会对Windows产品的用户造成多大的影响。微软公司当时还曾聘请过第三方公司来对此次事件进行调查，以了解网络上是否有攻击者利用泄露的漏洞信息来发动攻击，但该公司并没有发现任何与相关漏洞有联系的攻击事件。

Mary Shacklett是Transworld Data公司的总裁，该公司是一家技术研究和市场开发公司。作为业内人士，她给企业管理层提出一些建议，来确保他们的大数据采用可靠的数据隐私实践。

实现匿名化的一种方法是对个人识别的数据元素进行加密。另一种方法是通过识别具有类似价值的个人的数据，然后将其平均化为一个综合收益值，融入更大的数据分析中。其他方法还包括数据修订或屏蔽。

收集由政府、企业和个人产生的数字化信息，为以知识和信息为基础的决策创造了巨大的机会。在互惠互利的带动下，有需求的各方之间可进行数据交流和发布。然而，在其原来形式的数据中通常包含敏感的个人信息，公布这些数据会侵犯个人隐私。集合型数据发布下的隐私保护是一个重要并富有挑战的难题。大多数现有的技术使用泛化和整体性删除方法，而我们提出了一种部分（局部）删除方法对集合型数据进行匿名化。该方法保证无论攻击者拥有多少数目的先验知识，匿名化后数据中不再出现关于敏感信息的强关联规则。该方法不仅大幅降低了信息损失，同时可根据下游使用场景要求，提供倾向保持原始数据分布或保护可挖掘的有用的关联规则的选择。初步评估显示，我们的方法相比于经典的方法：在保持原始数据分布上优于其它方法100倍以上，保留了更多数目的可挖掘有用的关联规则并只引入了少数虚假的规则，同时信息的损失平均减少了30％左右。

以上只是数据隐私方面工作的一部分，关于数据隐私保护还有更多的方式可循，例如确定公司内部大数据所涉及到的部门，并定期审查这些部门的数据隐私。最后，在制定和实施数据隐私保护措施时，需要以企业的业务需求和发展为基础。

㈤ 旅游管理论文的参考文献

旅游管理论文的参考文献范例

在现实的学习、工作中，大家总少不了接触论文吧，论文是探讨问题进行学术研究的一种手段。那要怎么写好论文呢？下面是我整理的旅游管理论文的参考文献范例，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

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[14]平裕强.陵川交警大队加强道路交通安全管理[N].太行日报,2017-10-23(003).

[15]记者汪瑛.精准扶贫咱们一起奔小康[N].商洛日报,2017-10-20(006).

[16]杜珊记者强犟.奋力脱贫攻坚打造美丽西寺[N].西部法制报,2017-10-21(004).

[17]通讯员葛卉黄旭峰.农行广东分行农家乐贷农民创业好帮手[N].农村金融时报,2017-10-23(A05).

[18]窦群.践行“两山”理论推进国家公园建设[N].中国旅游报,2017-10-23(003).

[19]本报记者冯颖.景区创新升级筑牢石家庄旅游根基[N].中国旅游报,2017-10-23(A01).

[20]合肥晚报ZAKER合肥记者乐天茵子.既有住宅安装电梯或将有章可循[N].合肥晚报,2017-10-24(A08).

[21]本报记者吕晶.精准招商助力追赶超越[N].榆林日报,2017-10-23(003).

[22]记者王艺.我市旅游行业智慧化管理再上新台阶[N].大连日报,2017-10-22(006).

[23]本报记者崔振海通讯员陈艳迪.让“天生丽质”变身“美丽经济”[N].山西经济日报,2017-10-26(007).

[24]本报记者杨淑珍通讯员孙海韬张大鹏.“这里的警察能力与颜值俱佳”[N].人民公安报,2017-10-30(006).

[25]本报记者梁文艳.马遥的“教学梦”做当代有为的青年教师[N].中国产经新闻,2017-10-26(003).

[26]特约记者谭玉玲.让大丹霞旅游发展充满“智慧”[N].韶关日报,2017-10-23(A07).

[27]记者杨艺华通讯员曲易伸张涛.全国统一版本离境退税系统海南上线[N].海南日报,2017-10-25(B02).

[28]本报记者刘斯会.凯撒旅游前三季净利增长超四成[N].证券日报,2017-10-30(C03).

[29]记者朱家芬.加强水资源管理保护保障经济社会可持续发展[N].楚雄日报(汉),2017-10-24(001).

[30]记者吕丽霞.商南落实责任规范程序加快提案办理[N].商洛日报,2017-10-27(003).

[31]记者董娟通讯员梁泽仁卢琳.省统计局经济形势调研和统计工作督查座谈会在朔召开[N].朔州日报,2017-10-24(001).

[32]肖相波.青岛:不断探索全域旅游发展新路径[N].中国旅游报,2017-10-31(002).

[33]山东青年政治学院旅游学院张青.通过收益管理提升民宿经营水平的要点[N].中国旅游报,2017-10-31(003).

[34].以全球视角,创新实现餐旅行业可持续发展[N].中国旅游报,2017-10-31(A06).

[35]刘剑飞.故宫“全网售票”体现管理智慧[N].中国审计报,2017-10-23(007).

㈥ 区块链1.0时代有哪些实际应用

区块链1.0的发展与数字货币密切相关，应用普遍集中在货币转移、兑换和支付等方面。从某种意义上讲，这个时期的区块链技术找到了一个解决货币和支付去中心化的方案。

货币和支付构成了区块链1.0时代最显著的应用，出现了以比特币为代表的一系列虚拟货币，如莱特币、狗币、瑞波币、未来币、点点币等，全世界前后产生过数千种数字货币，到现在还在运行的大概有700多种。这些“另类货币”充当着互联网上的“现金”，开启了金融领域的毁销另一片天地在虚拟货币的应用场景下，个人可以用一种去中心化、分布式且全球化的方式，在个人之间分配和交易各种资源。

这个时期的区块链在金融领域掀起了一股巨浪。在转账、汇款和数字化支付相关领域，区块链技术备受关注。在这些领域，传统方式要通过银行等中心机构进行开户行、对手行、清算组织、境外银行（代理行或境外分支机构）等烦琐的处理过程，时间长，成本髙。应用区块链技术后，支付可以实现端对端的交易，去掉了繁冗的中间机构处理环节，不仅快捷，而且交易成本非宏老常低廉。尤其在跨境支付方面，基于区块链的支付 系统可为用户提供全球范围的跨境、任意币种的实时支付清算服务，跨境支付将以低成本方式瞬间完成。

链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业蔽余升”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。

㈦ 平台转型战略看互联网医院

网红MNC 阿斯利康近期发布其战略项目—互联网医院iHospital, 动脉网点评:首次看到国际大药企对互联网医院的关注. 目前没有具体信息披露.

Dr.豆浆就从旁观者角度点评下相关话题:

阿斯利康战略ROADMAP平台转型战略ESSENTIAL FACTOR互联网医院发展KEY ISSUES

INTREST OF CONFLICT

本人未接受各大药企或互联网公司的赞助或担任顾问或会议讲者文章观点仅仅代表个人对于行业动态的观察\思考和评论                   

以患者为中心, 阿斯利康的战略布局“

以患者为中心”是个非常时髦和政治正确的口号, 属于政府和医院公开的工作使命. 是中南海悬挂的”为人民服务”的医疗版本.

近年药企商业转型, 从既往”以医生为中心”的营销模式, 纷纷大喊转向”以患者为中心”,一方面是回归初心, R&D和MKT终极目标本来就是造福患者, 到了市场营销这最后一站, 当然也必须坚持,

其次, 更重要的是医学市场战略必须调整: 从focus改变医生诊疗决策扩展到覆盖患者管理. “我得关心客户吃了以后, 回家是不是拉肚子”-阿斯利康王磊语

所谓搏饥颤患者管理, 本质是提供产品增值服务, 好比家用电器的售后保障, 作为品牌运营的一部分, 但医疗市场的售后不同在于: 人命关天, 器官零部件换不了, 赔钱不一定可以买后悔, 患者管理需求是真正的刚需高频.

大的时代背景是急性传染病被管控, 老龄化趋势下的重疾慢病化, 传统定义的心脑血管\呼吸系统\基败免疫系统等慢性疾病, 的确需要终生疾病管理, 近20年肿瘤精准医学颠覆式进步, 带来肿瘤慢病化管理需求, 才是最重要\最深层次的原动力.

因为, 加强患者管理, 首先对患者有利, 完全符合医疗原则, 尤其在中国, 医生重诊断和治疗, 忽视或无力进行慢病管理是常态, 社区医养机制待完善,

其次对于药企, 患者管理最最直接的OUTCOME就是延长DOT,

DOT, Duration Of Treatment, 符合SMART原则制定KPI, 绝对是药企医学市场部行走江湖必备的锦囊, 深受广大医生和患者的好评!

DOT是科学与商业, 临床与市场之间, 一个最佳/最关键的pivotal& leveraged POINT. 尤其是2019年医药市场重磅改革政策尽出, 一票制和全国带量采购靴子落地, 市场竞争肢燃势同水火, 未来3-5年加速分化后尘土两归, 但不同治疗领域在核心区域市场已发掘或待瓜分的存量接近天花板.

换句话, 各路妖魔鬼怪的十八般宝贝都被收了, 徒手格斗开场. 市场扩饼不易, 想要抢饼却发现好吃的饼基本上分完了. 谁有金箍棒?

事实上前几年赛诺菲就开始低调组建互联网医院团队, 成立数字化营销或电商团队的公司也不少. 疫情期间催生很多药企与第三方公司开展线上问诊和医药电商等所谓云诊室, 主要目标人群就是广大慢病患者.

回到阿斯利康, 它是中国市场瞩一数二的MNC, 除了一线销售战斗力强大, 其实医学市场部和战略规划方面综合实力才是发动机. 它不是最早提出这一口号的药企, 但是据Dr.豆浆的观察, 阿斯利康是做的最坚决和最有战略执行力的一家药企.

从3D战略起步(Drug-Device-Diagnosis), 可以窥见罗氏的诊断+药物双驱战略的升级. 早年的阿斯利康号称小罗氏. 不同的是, 这里的Device不仅仅指检测或治疗设备, 而是Digital加持的创新.让我们尝试归纳一下阿斯利康的战略路线图, 可以清晰看到其从销售终端的产品下游, 努力向患者上游漫溯.

Step1-3D战略: 全国17000家雾化中心-提供门诊雾化解决方案(Device+Drug结合)

Step2-物联网战略: 以无锡为线下基地和示范-提供诊疗一体化全程解决方案(Digital+Solution)

Step3-互联网战略: 拓展线上服务能力, 打通线上线下任督二脉-提供慢病\健康管理的类O2O一体化整体解决方案?

几个特点:与产品线\产品布局密切相关: 伴随CEO大刀阔斧删减管线, 收缩和强化并举, 战略聚焦主要慢病领域, 尤其是呼吸和肿瘤产品在中国已是现金和利润奶牛.

2018年进博会亮相的8大诊疗一体化解决方案, 涵盖了呼吸\心血管\肿瘤\代谢\消化等疾病领域, 携手30多家跨界合作伙伴, 力推健康物联网的概念和落地.

走中国特色的MNC创新发展道路, 100年不动摇: 阿斯利康是典型的大中国小世界公司, 数字化创新是第三次产业化浪潮中, 中国与国外尤其美国相比, 起步稍晚但发展水平占优, 看看5G和互联网物流\支付模式就清楚. 在此阿斯利康是顺势而为, 将数字化转型的创新理念在实用层面发挥到极致.

数字化转型与创新已成为阿斯利康的企业文化: 可谓上下同欲, 公司成立了数字化和商业创新部, BU加强Digital Communication, 医生/患者新媒体协同传播铺天盖地, 早在2015年与微医达成战略合作, 2018年和阿里\腾讯携手布局智慧医疗, 在疾病教育\慢病管理\人工智能研发等方面展开医药健康服务.

毫不夸张的说, 在阿斯利康, 最务实最接地气的打法就是创新, 和其他很多药企喊口号, 搞几个数字化项目, 放几个卫星不一样. 阿斯利康最擅长将创新变成执行, 并带来商业获益. 不创新毋宁死不敢说, 但不创新可能被Fire掉极有可能.

从这点看, 药企中的战斗机-阿斯利康中国的确可称作药企中的华为, 但骨子里又特别像互联网的阿里巴巴. 拿来主义精神拿捏的出神入化(此处是褒义, 乔帮主说过创新不一定需要颠覆性). 巧的是, 两位大boss杰克与利欧都是英语系本科毕业.

如此说来, 阿斯利康深耕中国, 且布局深远, 创新深入骨髓, 领导者务实又开明, 想一举杀入互联网医疗领域, 岂不是顺水推舟, 一统江湖指日可待? “前景是光明的, 道路是曲折的”, 见于<毛泽东选集>第四卷<关于重庆谈判>一文的结尾. 下半句话更精彩. 现暂且按下不表, 我们从商业模式的高度再俯瞰一下全局.

不想做平台型的药企, 不是好药企?

转型成为一家平台型的公司, 这已经不是阿斯利康的商业机密. 在近年的某次年会上, 已经流传出一句口号: 我们不仅仅是一家制药公司, 更加是一个提供患者全程管理和创新服务的平台公司(不是原话, 是大意)

平台转型战略, 非同小可. 是当今互联网时代最高水平最高难度也是最牛B的商业模式. 现在如雷贯耳的伟大公司, 尤其是近20年新晋的商业新势力 统统都有一个特点, 如果可以打标签, 那就是属于平台型公司.

细数中国的BAT, 和美国的FAG, 基本上都攀上过全球排行榜top10, 可谓商业浪潮中的时代弄潮儿, 他们都是典型的平台型公司, 提供购物\社交\搜索等等高频刚性的服务.

回到中国. 如果要列举典型的平台型公司, 特别与互联网和大健康领域相关, Dr.豆浆推荐其中四家伟大的公司: 阿里/腾讯/平安/药明.这四家公司在各自的细分领域均为翘楚.

其中阿里腾讯已是互联网垄断级霸主, 平安作为金融保险公司, 强势推出平安好医生切入互联网医疗, 并成功上市, 令人瞩目, 药明则是一家低调和颇具实力的CRO\CDMO

非常荣幸, 我与包括阿斯利康在内的这些公司, 都有过工作或合作方面的交集. Dr.豆浆满怀尊敬和好奇学习过各家的模式. 与其中几家的高管有过深浅不一的请教.

在Dr.豆浆看来, 平台转型战略实施成功, 有如下几个关键因素:

足够的技术\资源支持系统足够的产品\信息交易需求足够的公平\丰富生态机制

简单说, 平台是一个人造的ECOSYSTEM. 它可以不提供任何商品, 只要扮演中间商, 部分或全部提供链接服务\提高生产或流通效率, 极大促进规模化交易即可.

它必须具备入口和出口, 完成闭环, 必须营造生态, 形成良性循环机制.  以亚马逊为例, 它的经典飞轮模式包含: 客户流-服务流-利润流. 循环往复, 生生不息. 流量入口是客户, 中间是服务, 出口是利润, 再通过优化服务, 吸引更多客户, 带来更多利润.

纵观前列国内四家代表性的平台公司的运营模式:

阿里: 日用品消费级的互联网店商交易服务平台, 拓展到支付宝金融平台, 入口是互联网客户. 出口是利润(包括营收利润,也包括数字资产, 这是未来最重要的资产形式), 阿里健康起点也是立足利用线上流量入口的客户转化. 天猫医药馆只是把日用品拷贝到医药服务场景再走一遍, 本质是电商平台.

腾讯: 抛开最赚钱的游戏业务不说, 腾讯在互联网医疗也频频投子布局, 与阿里不同, 腾讯的玩法是既当投资人抢赛道. 也自己下场当运动员试水(腾讯健康, 企鹅医生), 聚焦疾病教育, 寻医问药层面, 同时也投资丁香园这样的专美垂域公司. 它的入口则是依托超级社交用户, 借助QQ到微信的流量, 不停尝新的价值转化机制.

平安: 巨无霸金融保险公司, 战略布局科技+金融+健康生态, 成功切入互联网医疗就是其当家花旦-平安好医生. 入口是其庞大的保险用户, 中间是线上医生服务(系拥有全职医生军团的互联网医院, 而不是其他平台属于线下医生招募上线方式), 出口还是线上医药商城的利润. 本质上也是电商平台.

药明: 世界排名前列的CRO/CDMO公司, 北大化学系背景的创始人, 打造了一个新药研发和规模生产的平台, 号称制药界的富士康.

Dr.豆浆坚持认为药明有华为的研发创新实力, 只是模式定位为平台, 集约化大规模提供研发与生产服务, 为整个制药行业赋能. 它的入口是上游的制药企业不同管线的商业需求.

前三家平台型公司有一个共同点: 拥有优势业务所占有或垄断的客户流量入口. 第一步是基于这些客户培育和发展平台, 目标都是赋能或服务所有的客户, 第二步是不断拓展现有平台服务的模块, 营造大生态, 比如阿里的消费支付生态, 腾讯的社交游戏生态, 平安的保险健康生态.

只要想切入大健康, 扎入互联网医疗的深海, 对这三家公司都是水道渠成的事. 因为有入口, 所以可以扎, 但能扎多深就不是简单的事情了.

入口是源头, 谁能逼近\触及客户, 谁就占据利益链条的上游. 狼和小羊喝水的童话我们幼儿园就听老师说过. Dr.豆浆认为, 这也是现在药企争先恐后\假意真心要发誓”以患者为中心”的动机.. 动机没有错, 我们不推崇诛心论, 关键是这条路并没有想象的容易走通.

如前分析, 以药明为例, 其现有平台已成为国内翘楚, 但战略升级需要平台拓展, 营造大生态则遇到困难, 因为和其他三家巨头不同, 药明代工的平台入口是研发需求, 距离医生和患者用户都有距离, 在这个平台上利用现有流量入口, 作价值转化不容易,

药明的战略是从罕见病医院切入, 借力梅奥CLINIC的医疗资源, 从研发生产的下游出发, 向上布局明码和奥测, 力推精准医疗, 开始抢占源头—患者. 虽然罕见病患者发病率不高, 但临床未满足的需求极大, 医疗和社会资源均存在不足. 罕见病患者-精准医学-药物研发这个闭环形成, 就会成为药明平台拓展的成功战略.

值得注意的是, 中间关键的棋子是罕见病医院, 首先是实体医院而非互联网医院. 或者说未来事实上成为罕见病领域O2O的一体化整体解决方案. 

药明的战略浅析打住, 继续回到我们接下来要重点讨论的阿斯利康的互联网医院战略项目, 本身产品线较为丰富, 覆盖绝大多数临床常见疾病, 尤其慢病, 且初步形成8大解决方案矩阵, 物联网平台转型模式呼之欲出.

但问题来了, 互联网医院是药企战略升级必然的选择吗? 现有的互联网医疗模式有哪些优势和痛点? 互联网医院实施会遇到哪些难题? 为什么那些平台级巨头都没有大规模入局互联网医院? 或者如平安好医生模式也难以复制难以获得彻底的商业垄断意义上的成功?

互联网是医疗的春药? 什么是解药?

谈论互联网医院之前, 还是回到互联网和医疗初次邂逅, 产生火花的那个初恋场景-DMKT之MCM.

坦率地说, MCM炒作也实践了十几年, 请告诉我目前谁是这个业务的王者? 哪个模式跑出并验证了所谓ROI价值模型? 是医脉通e信使, or 丁香园的诊疗一体化, 还是梅斯医学的APO?

MCM到底是个噱头还是真金白银的市场营销杀手锏?回顾不短不长的互联网进化, 目睹近10年MCM之怪现状, Dr.豆浆尝试将MCM发展分为三个阶段, 和王国维的三重境界理论有异曲同工之妙.

第一阶段是PC时代: 端对面的广覆盖, 信息交互是单向.

第二阶段是移动时代, 可以实现点对点的准确覆盖, 信息交互出现双向.

第三阶段是5G/AR时代: 信息交互是立体实时的, 万物互联, 健康级和医疗级数据互通,

MCM后来改为MCE, 好像贴近理想了, 强调触达和交互, 但第二阶段我们就已经可以技术实现, 为啥还是如雾里看花, 拳头砸棉花?

因为MCE医生教育或患者管理, 或诊疗一体化模式, 说到底, 就是停留在只能表面看看数据分析阶段. 拿数据报告当KPI向老板汇报交差, 作为数字化项目的结果当然ok. 可是从第一阶段推到第二阶段, 大家忙的满头大汗, 却发现真正的目标依然遥不可及.

信息交互了, 客户画像也靠爬虫爬的更精准了, 最后调研结果证明医患观念的改变也实现了可是最后一层纱窗就是捅不破: 终端销量结果的改变, 即医生处方改变或者是患者依从性改变. 这个量效关系没法用ROI价值模型来证明.

互联网医疗的下半场怎么玩?当然今天对MCM的探讨点到为止, 以后有机会分享. 此处省略1万字.

先回到第一性原理, 看看医疗的本质是什么? 才能看清楚以互联网医院是否能够作为解决方式颠覆和重塑这种场景, 真正取得商业化成功.

首先, 医疗是一个专业壁垒很高, 国家监管很严, 政策变化影响非常大的行业. 这套价值生态圈, 包括: 医生教育和患者管理两个核心, 而其中医患互动环节才是关键. 虽然市场对民营医院放开, 但是居于市场主导和垄断地位的, 还是公立医院.

经典的场景是: 企业提供药物或设备, 通过医患互动这个环节完成价值转换, 终端表现是销售达成, 上游其实是获益方患者, 决策权很大程度又归医生. 现实是受限于合规和技术手段, 企业都是”以医生为中心”作为资源重心.

其次, 中国的互联网医疗发达和繁荣程度, 大大超过欧美, 这是事实. 观察到我们的移动支付和电子商务之发达, 似乎可以理解, 但是当我们把目光投射到医疗健康服务的最后一公里—互联网医院时, 发现移动有时真的移动不了(丁香园李天天语).

以春雨医生为代表的第一波颠覆力量开始冲击传统医疗行业时, 大家对”线上取代线下”的商业模式威力充满期待. 成千上万的医生摇身一变成为线上医生, 兼职开始的所谓创新医疗模式的尝试.

伴随国家对互联网医院监管的起起落落, 医药电商政策的松松紧紧, 人们发现互联网医疗的热汤很可能是春药, 而不是解药. 为啥不能彻底颠覆或取代公立医院和线下医疗场景?

道理很简单, 医疗是刚需但未必高频. 医疗又分轻和重. 也就是消费级还是专业级. 我们红火热闹的互联网医院只是提供线上诊疗场景, 解决一小部分消费级医疗服务需求. 而大多数医疗服务, 更多时候根本无法在线上完成, 必须线下

除了专业性, 就是安全性的考量. 互联网医院可以通过医患互动解决很多消费级的问题, 但医疗专业级问题不是单凭互动可以解决, 和淘宝一样, 患者也许可以对线上医生来个货比三家, 但是出问题了能换货不?

很多有商业头脑的网红医生, 都是善于把互联网医院作为延长自己服务半径和扩大知名度的手段, 而不是生存之本. 这就是所谓”线上为线下赋能”.这批医生的名单可以参考好大夫发布的排行榜.

最后就是医疗资源的供给侧问题. 互联网医院看起来是搭建了平台, 方便了医患互动, 提高了医生教育和患者管理的效率, 但本质问题还是解决不了,

中国的医疗资源绝对和相对不足. 换句话, 全国医疗资源是有限的, 线上多了线下就少了. 你可能要问AI+医生啥时可以上线服务或取代人工医生?

我们呼唤互联网医疗或寄希望于互联网医院, 无外乎是期待数字化医疗能实现所谓价值型医疗. 而医疗市场的核心问题在于人, 供应链.

理论上, 惟有技术革新才能提高医疗效率. 如果说平台转型能解决这个难题, 那不是互联网医院.而是医疗大数据.

事实上, 互联网医院不是什么稀奇的事情, 有块运营资质牌照, 就能开起一家互联网医院. 当前从事互联网医疗相关业务的商业模式无外乎:

医院+互联网: 实体医院+互联网医院-某家医院的医生同时集体转线上, 线下为主, 线上为辅, 专业性安全性有保障. 缺点不能解决广覆盖需要的转线下场景

互联网医院: 天南海北的医生注册上线, 比如好大夫春雨来问丁香医生, 前提是有互联网医院牌照, 线上消费级医疗为主, 转线下专业级医疗为辅, 专业性安全性一般, 缺点是广覆盖但是提供线下服务的能力不够

药企联合前两者: 阿斯利康的模式可能是这种. 合规性高, 也可以充分发挥阿斯利康优秀的BD与资源整合能力.

终极解决之道, Dr.豆浆还是认为只有医疗大数据平台型模式. 不论采用何种技术手段, 不论以何者为中心, 如何在医疗价值链布局上下游, 最后的难关在于医疗大数据的壁垒打破和统一管理. 而这不是一家药企或一个大数据公司可以做到.

因为这不是技术问题, 而是国家战略问题.

全国打破条块分割的医疗管理体系, 打通研发-医疗-患者环节, 提供统一结构化的电子化信息, 融合保险\金融\健康的医疗相关数据, 这种级别的医疗大数据, 在充分运用AI\5G\区块链等前提下, 才能成为战略级国家数据.

如此, 互联网医院只是医疗大数据平台一个节点, 犹如地球对于浩翰的宇宙, 只是一个沙砾.