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大数据是很火,但关键要“活”起来_数据分析师
2015-03-29
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大数据是很火,但关键要“活”起来_数据分析师


鉴于大数据在IT圈内近乎拽上天的地位,笔者最近一直在阅读学习《大数据时代》,据说这本书能带来生活、工作与思维的大变革。《大数据时代》有个核心观点是大数据依赖的是相关关系,而不是因果关系。它告诉你的是会发生什么,而不是为什么发生。而笔者也想借维克托之口通过本文告诉外界,我们终将会进入一场轰轰烈烈的大数据时代。至于为什么会发生,笔者也想补充一点说,在这个讲究“连接”的世界,抛却那些技术盲,没有人会逃出数字化世界的魔咒。

  本文中,笔者想将这个热火的三个字带引到移动大健康领域,探讨大数据对这个符合人性“长命百岁”领域的可借鉴与启迪意义。

  核心:大数据的最大本事在于预测

  很多人都在聊大数据,其实根本不了解为何身边人聊它。难道你认为,跟着奥巴马聊大数据的国家战略只是很潮么?笔者觉得,大数据的最大本事在于能在问题发生前预测性地给出答案。维克托·迈尔·舍恩伯格用“黑匣子”表述大数据意义的理论非常形象——问题从一个端口进去,中间是一个集合成千上万数据的“黑匣子”,经过一番计算机工程后,答案从另一个端口出去。

  所以,思忖一下大数据对于这个信息化时代的价值便是——它是将充斥世界的海量数据采用数学算法予以“提纯”、钻取并随后或抽出规律,或处理成有用信息。

  运用到大健康上,怎么看?拿咱们极客圈精神领袖乔帮主举例好了。帮主自罹癌至离世长达八年之久,这几乎创造了胰腺癌历史上的奇迹。据悉,乔布斯在抗癌斗争中支付大量费用对自身DNA和肿瘤DNA进行排序,他得到了包括整个基因密码的数据文档。这样的话,医生们能基于乔的特定基因组成按所需效果用药,如果癌症病变导致药物失效,医生可以及时更换另一种药,乔布斯靠这种获得所有数据而非传统样本的方式将生命延长了好几年。

  笔者认为在探讨健康大数据的话题时,首先要明确一个时间节点——患病。在这个时间节点之前,其实是有一系列原因可以表征疾病不是偶然的。比如说基因、环境、生活习惯。在时间点之后,你需要进入常规的医疗诊断流程:1、患者提供各类体征信息;2、医生获得体征信息,进行诊断,下处方或提供治疗方案;3、药房开药给患者或者在医院进行其它相关治疗。

  软硬结合的健康数据采集器应景而生,比如智能血压仪、血糖仪。患病前,人类用肉眼看不到的隐患,会被机器用计算机工程“瞄准”,带你用无限接近精准的相似度一步步逼近真相。这是福音,人类不是得了病之后再去采集数据,而是之前就能采集你所有的日常健康数据,这或将该死的病患扼杀在摇篮中,或也能将医生从医院机构桎梏中彻底解放。

  歧途:单纯地量化与呈现数据,然后就没有然后了

  可是呢?如今国内的那群天天叫嚷着大数据的采集器们都在做什么??以笔者熟稔的健康类可穿戴设备为例。加速度传感器、蓝牙模块,振动马达、三轴传感器……采集数据的硬件装备几乎都是极好的,那么然后呢?

  很多计步器们或在做这件事——“恭喜您,今天又跑了多少万步,消耗了多少大卡”,这是数据的告知;很多血压仪们或在做另一件事——“血压阶段曲线显示,您今日的血压达到峰值,小心龙/凤体欠安哟”,这至多还是在数据告知的基础上添加了数据呈现……然后,大部分可穿戴们就没有然后了。

  而一个完整的数据钻取挖掘过程是这样的:基于用户数据的大数据仓库→真正的数据中心核心数据资产→基于用户数据行为分析的数据再利用→让数据价值得到升华,按照这样的流程,很多可穿戴系们往往只做到了步骤一、二。

  比如,一台心脏监控仪的心电图每秒钟就能产生1000个读数。但是只有部分的数据是被保存使用的,大部分都束之高阁了。即使这些数据都能在一定程度上表现出病人的情况。当与其他病人的数据一起考虑的时候,它们就能显现出哪些治疗方法是有效的。

  好可惜啊,很多机器在刚触及数据大金矿的表层时就屁颠屁颠地抛开铲子躺在金矿上呼呼睡懒觉了。

  方案:打通 “孤岛”之困,让数据流淌

  移动健康的标配模式便是“硬+软+云”,可千万别忽视这最后的云储存,循序渐进地上传至云端的庞杂数据才是众兵家厮杀的最终大奶酪。此前,笔者曾在《首轮可穿戴潮:不是卖功能,而是卖可能》一文中已阐明了类似的观点。你瞧,IT大佬百度为何迫不及待地开通Dulife平台,旗下又收纳了一匹匹健康类可穿戴黑马PICOOC、MUMU等科技公司产品。原因何在?了解BAT三巨头的人都清楚:马云擅布局、马化腾爱产品、李彦宏懂技术。技术控的李彦宏一直坚信——互联网倘若想更好地发展,必须靠云。云端数据是“软”+“硬”最终的果实和结晶。

  如果采集器们对辛苦采集的数据不注重利用与反馈,那些漂至云端的大数据终究是不接地气的、终究是冷冰冰的一组数字堆砌物而已。

  临末还想阐述的一个重点就是前文提及到的“黑匣子”,这里隐藏了外行人难以得知的大数据算法——即机器是如何分析和解读采集的数据的。

  比如,站在一台智能秤上,它会根据你人体的BMI、体脂率、肌肉量等健康数据经过“黑匣子”处理后,打分,测出你属于“九重体型”中的哪一种。并且,它还会一对一地给出相应的运动和饮食方案。目前PICOOC Latin正在进行这个步骤。

  数字是灵动的,数据终归也是要双向流动的。上一步“黑匣子”输出的答案,或变成了下一步要输入另一个“黑匣子”的问题。比如Latin智能秤测量后给出运动方案后,下一步由其智能手环来监督贯彻下去,同时将运动结果再次反馈上传,形成完整的闭环。这充分打通了整个数据产业链,让数据不再只是困于数据库“孤岛”中。

  如果让数据流淌地更凶猛些,或许健康大数据的未来就像某医药公司高层所讲,体检机构、药厂、保险公司以及医疗仪器生产厂家之间建立一个信息汇总以及数据分析平台,将各个领域的信息孤岛连接起来,给消费者和健康行业带来完全颠覆性的未来。

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