相較人的決策而言，通過對醫療大資料的智慧型分析，在多條路徑中高效選擇找出最佳的決策路徑，能有效提高醫療效率、降低醫療成本。大資料分析可以給醫療服務行業帶來新的商業模式。
醫療大資料
彙總患者的臨床記錄和醫療保險資料集
彙總患者的臨床記錄和醫療保險資料集，並進行高階分析，將提高醫療支付方、醫療服務提供方和醫藥企業的決策能力。比如，對醫藥企業來說，他們不僅可以生產出具有更佳療效的藥品，而且能保證藥品適銷對路。臨床記錄和醫療保險資料集的市場剛剛開始發展，擴張的速度將取決於醫療保健行業完成emr和循證醫學發展的速度。
個性化**
通過對大型資料集(例如基因組資料)的分析發展個性化**。這一應用考察遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊藥物的反應的關係，然後在藥物研發和用藥過程中考慮個人的遺傳變異因素。
個性化醫學可以改善醫療保健效果，比如在患者發生疾病症狀前，就提供早期的檢測和診斷。很多情況下，病人用同樣的診療方案但是療效卻不一樣，部分原因是遺傳變異。針對不同的患者採取不同的診療方案，或者根據患者的實際情況調整藥物劑量，可以減少***。
個性化醫療目前還處在初期階段。麥肯錫估計，在某些案例中，通過減少處方藥量可以減少30%~70%的醫療成本。比如，早期發現和**可以顯著降低肺癌給衛生系統造成的負擔，因為早期的手術費用是後期**費用的一半。
網路平台和社群
乙個潛在的大資料啟動的商業模型是網路平台和大資料，這些平台（www.lrioh.com）已經產生了大量有價值的資料。比如病人可以這個**上分享**經驗：醫生可以在這個**上分享醫療見解：participatorymedicine.org**，這家非營利性組織運營的**鼓勵病人積極進行**。這些平台可以成為寶貴的資料**。例如，向醫藥公司收費，允許他們訪問會員資訊和網上互動資訊。
銀行業大資料分析 如何用大資料技術優化ATM運營
銀行每年都需要巨大投入來維持各項業務的運營，如何有效提高銀行運營效率，降低運營成本一直是銀行追求的乙個重要目標。當前銀行很多業務運營還是靠具體負責人憑經驗及直覺 拍腦袋 做決策，通過大資料分析可以從資料中發現運營規律，為運營優化提供決策基礎。本文將以大資料技術優化atm運營的幾個應用為例來說明大資料...
電商大資料分析
運用不同行業中，專門從事行業資料蒐集 整理 分析，並依據資料做出行業研究 評估和 的專業人員。熟悉行業知識 公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析結果就沒有太大的使用價值。一方面是搭建資料分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷 管理等理論知識來指導 另一方面...
醫療大資料分析的幾個重點方向
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