人們產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)——據(jù)研究公司Frost&Sullivan預(yù)測(cè)，到2025年，全球數(shù)據(jù)流量每年將超過100 ZB(1ZB=10億GB)。因此，毫不奇怪的是大數(shù)據(jù)正在改變世界各地的行業(yè)，正在成為許多組織的最高優(yōu)先級(jí)。據(jù)Frost&Sullivan報(bào)告，超過一半的財(cái)富1000強(qiáng)企業(yè)表示在整個(gè)公司范圍內(nèi)采取了大數(shù)據(jù)措施。通過正確的分析實(shí)踐，組織可以用大數(shù)據(jù)來提高效率、降低成本和做出更明智的決策。

　　然而，要想充分利用大數(shù)據(jù)和分析，組織需要進(jìn)行幾項(xiàng)重大投資：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)科學(xué)技能和一個(gè)針對(duì)整個(gè)組織的戰(zhàn)略。據(jù)此(對(duì)比上述要求)很多組織會(huì)發(fā)現(xiàn)，他們不僅在采用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析方面落后了，而且也沒能看到大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析帶來的有效成果。此外，組織擁有的數(shù)據(jù)變得越多，就越難從中提煉出有意義的洞察。

　　在醫(yī)療保健行業(yè)尤其如此。該行業(yè)產(chǎn)生和儲(chǔ)存了大量數(shù)據(jù)，但無法完全處理它們。從電子健康記錄到數(shù)字掃描和來自智能手機(jī)APP及可穿戴設(shè)備的跟蹤數(shù)據(jù)，一名患者的完整病史可能就是由幾種不同類型的數(shù)據(jù)組成。醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)努力將這些洪水般的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成一些可操作的東西。

　　越來越多的醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)正在轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)——一種可擴(kuò)展的解決方案，用于提取數(shù)據(jù)、構(gòu)建算法和生成持續(xù)的洞察。通過使用數(shù)字平臺(tái)將不同來源的數(shù)據(jù)匯集在一起，并在整個(gè)機(jī)構(gòu)范圍內(nèi)讓受數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)自動(dòng)化，醫(yī)院能充分掌握他們的數(shù)據(jù)，并用它來預(yù)測(cè)成本、效率和患者體驗(yàn)。

　　編譯：鄧桂華。本文來自nextgov