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關 鍵 詞 數據庫；信息資源；信息管理系統；企業發展
中圖分類號：F293 文獻標識碼：A 文章編號：1671—7597（2013）031-068-01
數據庫是長期存儲在計算機內有組織的大量的共享的數據信息的集合，是按照一定的數據結構來組織、存儲和管理數據信息的倉庫。信息資源是企業在生產和管理過程中產生的一切資料、數據和圖片等信息的總稱。信息管理系統是指能提供企業管理所需的信息的人機交互系統。
1 數據庫的結構與特點
1）數據庫主要有三層基本結構：①物理數據層。即數據存儲層，它是指在物理存貯設備上實際存儲的數據，是最原始的數據，是用戶需要加工的數據；②概念數據層。它是數據庫管理員概念下的數據庫，定義了每個數據的邏輯及數據間的邏輯聯系；③邏輯數據層。即用戶層，它是用戶所看到和使用的數據庫。
2）數據庫主要有七個特點：①數據的共享性。即所有用戶可可通過各種方式同時使用數據庫進行數據存取，數據庫也包含所有用戶所需求的數據，從而實現了數據的共享；②數據的簡潔性。數據共享的實現減少了文件系統中所必需的建立用戶各自的應用文件，從而減少了數據的大量重復和冗余度；③數據的一致性。數據的共享也保證了數據的一致性；④數據的集中控制性。數據庫避免了文件管理方式中的分散狀態，對數據進行集中控制和管理，便于對數據丟失或泄露的及時處理；⑤數據的獨立性。即數據庫中的邏輯結構和應用程序相互獨立和數據物理結構和數據邏輯結構相互獨立；⑥數據的安全性。防止數據丟失、錯誤更新和越權使用；⑦數據的可建設性。數據庫功能強大，技術可升級，有良好的可建設性。
2 數據庫在企業中的發展現狀
1）企業對數據庫的重視度不夠。企業對數據庫的發展建立不夠重視，目前文件系統和文件管理還是企業信息管理的主要途徑，企業沒有將數據庫當做一個企業的重要產業來建設，沒有主要的職能部門對數據庫進行管理和建設，投入的人力物力少，投入的資金也不夠，導致了企業數據的丟失，企業信息資源供應不及時，企業內部能共享的信息重復占用資源等問題，造成了企業的巨大經濟損失。很多企業只著重于眼前的利益，沒有長遠的經濟目光，對數據庫的開發建設程度不高。要想讓一個企業能長遠的立足和發展，就必須加大對數據庫和信息管理的開發力度。
2）企業對數據庫的認識不夠。數據庫的建設和信息管理系統的開發，不僅是為了科研部門的相關研究工作，同時也是為經濟、銷售、政治等其他部門提供可靠的信息資源的保證。數據庫對企業信息資源的管理功能強大，在數據庫中集中控制企業各個部門的數據，能快速地查找到數據的根源，能及時地處理數據的遺失和泄露。
3）企業對數據庫的建設水平低。數據庫技術在企業中的開發還處于初級階段，企業并沒有完全成熟的和完善的數據庫下的信息管理系統。不夠成熟的計算機開發技術也還跟不上數據庫建設的需要和社會的需求。不夠完整的數據庫體系結構，不夠成熟的數據庫開發技術，不夠充足的認識和不夠重視的發展等，這些都是數據庫在企業中的發展駐足不前的原因。
就現階段而言，還是有相當一部分的企業擁有了相對比較完善的數據庫技術和信息管理系統。企業要長足發展，信息的數量和管理力度必將加大，能解決這一系列信息相關問題的數據庫技術就是瑰寶了。因此，加大加快發展企業中的數據庫技術是想要長足發展和生存的企業現階段的主要任務之一。
3 數據庫在企業中的發展前景
1）企業對數據庫的需求增加。隨著企業發展的逐步壯大，企業信息資源也將更加復雜，信息數據量更大。傳統的文件系統和文件管理已經遠遠無法滿足企業現代化的需求。數據庫在企業中的發展意味著數據處理和信息資源管理的高效率，對企業來說，更高的效率意味著更大的利益和更廣的競爭空間。
2）企業對數據庫的技術要求加大。數據庫在企業中的開發和建設技術不夠完善，但同時也有了更大的發展空間。飛速發展的企業對數據庫技術要求越來越高，這是數據庫技術的機遇，也是企業的機遇。因此，努力開發企業數據庫技術和建設信息管理系統是企業發展的必備籌碼。
3）知識產權對數據庫的保護。信息的高速發展讓信息逐步成為了一項產業，信息也作為商品進行交易，《知識產權協定》對數據庫和信息資源進行保護，抑制了企業間的不正當競爭行為。安全的外部環境為數據庫在企業中的發展提供了良好的平臺。
4 結束語
數據庫在企業中的發展就像新長的嫩葉，沒有很完善的體系結構和技術，沒有得到很大的關注和重視，但是它卻有更廣闊的發展空間，更大的需求量，安全的環境也是它將迅速發展的有利條件之一。由數據庫技術實現的信息管理系統已經成為企業發展的重要保障，是企業信息化發展和企業競爭的必備條件之一。一個企業要想快速健康的發展，就必須發展自己的數據庫技術和信息管理系統。為了迎接二十一世紀新挑戰，在繼承傳統企業信息資源管理的優勢下，結合新興的數據庫技術和計算機科學技術，努力實現、提高和改善對數據及信息資源的使用。
參考文獻
[1]黃欣.數據庫在企業中的發展現狀及前景分析[J].信息與電腦（理論版），2006（2）.
通訊作者：李娟
【摘要】 目的 探討動脈灌注介入先期化療在局部晚期宮頸癌術前的臨床應用效果。方法 選擇近期筆者所在醫院就診的92例局部晚期宮頸癌病例，觀察組52例術前行動脈灌注介入先期化療，對照組40例行常規化療，分析兩組術中病理結果、術后不良反應。 結果。觀察組與對照組術中所見組織病理結果對照顯示，切緣未見癌細胞者61.5%，宮旁單側見癌細胞者19.2%，宮旁雙側見癌細胞者、盆腔淋巴結轉移者各9.6%；顯著優于對照組（P
【關鍵詞】 動脈灌注介入； 先期化療； 局部晚期宮頸癌
宮頸癌是女性常見的惡性腫瘤之一，發病率僅次于乳腺癌，在女性惡性腫瘤中居第2位，但80%發生于發展中國家。我國宮頸癌發病率與死亡人數約占世界1/3［1］。隨著血管介入術在婦科腫瘤領域的成熟應用，動脈灌注介入先期化療在局部晚期宮頸癌手術前的應用依越來越受到臨床醫生的關注。本組研究回顧性分析本科室動脈灌注介入先期化療應用于局部晚期宮頸癌手術的臨床效果，報道如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料 收集2009年1月～2011年2月筆者所在醫院治療的92例宮頸癌女性患者。年齡為47～72歲，中位年齡為65.9歲。病理組織類型情況：鱗癌72例（包括早期浸潤性鱗癌29例，浸潤深度≤5 mm），腺癌18例，腺鱗癌2例。癌細胞高分化者47例，癌細胞中分化者33例，癌細胞低分化者12例。臨床分期Ⅱa期40例，Ⅱb期22例，Ⅲa期者17例，Ⅲa期者11例，Ⅳa期者2例。術前接受動脈灌注介入先期化療的52例患者分為觀察組，其余40例分為對照組，術前給予常規靜脈化療。兩組患者年齡、病理組織類型及分期等一般資料差異無統計學意義（P>0.05），具有可比性。
1.2 方法 （1）觀察組術前動脈灌注介入先期化療：用泥鰍導絲引導經右股動脈置管，依據術中動脈造影顯示癌組織所在部位及血供情況，選擇癌組織血管染色較為優勢側的子宮動脈分支，抽出導絲留置導管，連接導管于輸液泵的，化療方案為：順鉑5 0 mg/m2加于1500 ml生理鹽水，紫杉醇45 mg/m2加于1000 ml生理鹽水中，滴注速度為80～100 ml/h。持續化療3天。（2）對照組常規化療：每日給予順鉑50 mg/m2加于1500 ml生理鹽水靜滴，紫杉醇45 mg/m2加于1000 ml生理鹽水靜滴，持續化療3 d。
1.3 不良或毒副反應評定 毒性反應按世界衛生組織抗癌藥物不良反應評價標準進行判定，分為0-Ⅳ度［2］。
1.4 統計學處理方法 使用SPSS 13.0統計學軟件包對數據進行處理，計量數據用均數±標準差表示，率的比較采用χ2檢驗。以P
2 結果
2.1 觀察組與對照組術中所見組織病理結果對照情況 觀察組52例患者中，術中所見組織病理結果：切緣未見癌細胞者61.5%，宮旁單側見癌細胞者19.2%，宮旁雙側見癌細胞者、盆腔淋巴結轉移者各9.6%；顯著優于對照組的40.0%、30.0%、15.0%及15.0%，差異具有統計學意義（P
2.2 兩組毒性反應對照情況 觀察組52例患者中，出現口腔粘膜炎有17例（32.7%），Ⅰ級占6例，Ⅱ級11例；惡心或嘔吐24例（46.2%），Ⅰ級9例，Ⅱ級7例，Ⅲ級5例，Ⅳ級3例；脫發20例（38.5%），Ⅰ級9例，Ⅱ級6例，Ⅲ級3例，Ⅳ級2例；白細胞減少41例（78.8%），Ⅰ級24例，Ⅱ級14例，Ⅲ級3例；血小板下降40例（76.9%），Ⅰ級22例，Ⅱ級17例，Ⅲ級1例。對照組與觀察組化療不良反應差異無統計學意義（P>0.05）。兩組不良反應也都能耐受，經對癥處理后，癥狀緩解或消失。
3 討論
局部晚期宮頸癌組織不易控制，極易發生附近淋巴結及遠處轉移，以及不良的預后因素等。如在術前進行有效的化療，減小局部癌組織體積，抑制癌細胞轉移到附近淋巴管及血管內，可大大降低手術的切除難道，同時也可降低術后遠處的轉移率。通過介入術于兩側髂內動脈置入化療管，快速灌注化療藥物。宮頸癌動脈灌注先期化療的優點包括：（1）可使局部宮頸癌組織在短期內得到較高的藥物濃度，與同等劑量靜脈通道給藥相比，藥物濃度約高數倍；（2） 藥物可直接進入腫瘤供血動脈，局部藥物濃度高，避免被肝、腎等組織破壞及首過效應，降低了藥物血漿蛋白合率；（3）縮小宮頸癌原發病灶同時，可消滅術前已存在的病灶附件的亞臨床及微小轉移病灶，縮小癌組織體積，降低手術難度，擴大了宮頸癌手術適應癥，使原無法手術切除的患者重獲手術機會［3］。
本資料結果顯示，觀察組患者術中所見組織病理結果，切緣未見癌細胞者61.5%，宮旁單側見癌細胞者19.2%，宮旁雙側見癌細胞者、盆腔淋巴結轉移者各9.6%；顯著優于對照組的40.0%、30.0%、15.0%及15.0% （P0.05），具有臨床應用價值。
參考文獻
［1］ 姚志敏，佟小強，宋莉，等.宮頸癌術前動脈化療栓塞療效.介入放射學雜志，2009，18（3）：189-192.
［2］ Ashrafian LA，Antonova IB，Aleshikova OI，et prehensive evaluation of neoadjuvant chemotherapy for locally-advanced cervical carcinoma （stage IIb-IIIb）.Vopr Onkol,2009， 55（4）：463-70.
關鍵詞：數據分析；統計學；課程體系；大數據
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2014）49-0248-02
隨著社交網絡的逐漸成熟，移動帶寬迅速提升，云計算、互聯網應用的豐富，更多的傳感設備、移動終端接入到網絡，由此產生的數據及增長速度將比歷史上的任何時期都要多，都要快。“大數據”時代已經來臨，它對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。大數據是指海量數據集，其來源包括動漫數據、企業IT應用帶來的數據、博客、點擊流數據、社交媒體、機器和傳感數據等。它是互聯網、電子商務的又一次重大革命，對數據處理、數據挖掘、數據分析提出了新的挑戰。如今互聯網行業、電子商務行業中的數據應用及分析已經相當普遍，為了應對大數據時代的要求，同時要具備較強的統計學功底和嫻熟的計算機軟件運用能力，而今完全具備這些能力的數據分析專業人才是極其匱乏的。數據分析師便應運而生，不僅互聯網行業、電子商務行業需要大量的數據分析師，近年來項目數據分析事務所不斷涌現，而項目數據分析師因其專業技能及量化的數據分析為客戶以及所在單位控制決策風險、保證利益最大化而備受各界青睞，以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際，也被視為我國21世紀的黃金職業。《華商報》將項目數據分析師納入了新七十二行，《HR管理世界》將項目數據分析師評為七大賺錢職業。本文就如何在統計學專業開展數據分析方向進行了闡述，首先論述了數據分析的重要意義，其次討論了數據分析方向的課程構建，最后分析了如何加強理論與實踐環節的結合。
一、數據分析的重要意義
大數據預測美國總統：美國時代周刊報道稱，數據驅動的競選決策才是奧巴馬競選獲勝的關鍵。數據分析團隊在籌集競選經費、鎖定目標選民、督促選民投票等各個環節的決策中都發揮了重要作用。這意味著華盛頓競選專家的作用極具下降，能夠分析大數據的量化分析家和程序員的地位卻大幅提升。如今從事專業數據分析工作的企業如項目數據分析師事務所、數據挖掘公司等都應市場需求而大力發展，并且受到風險投資的青睞。如美國社交數據挖掘公司Datasift于2012年宣布，獲得1500萬美元風險投資。2013年，DataSift成為Twitter的“認證合作伙伴”，主要負責海量微博社交數據分析。這是該公司今年第二筆融資，五月份其曾融資720萬美元。又如面向開發者的大數據應用軟件平臺服務提供商Continuity最近獲得1000萬美元的融資，目前融資總額已經達到1250萬美元。
數據分析的應用無處不在，那什么是數據分析呢？數據分析就是用適當的統計方法對數據進行分析，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析技術不僅能通過對真實數據的分析去發現問題，還能夠通過經濟學原理建立數學模型，對投資或其他決策是否可行進行分析，預測未來的收益及風險情況，為做出科學合理的決策提供依據。在提高工作效率的基礎上，也增強企業管理的科學性。無論是在國家政府部門，還是企事業單位中，數據分析工作都是進行決策和做出工作決定之前至關重要的一個環節。因此，針對項目可行性、風險承載力、投資回報率以及相關經濟效益指標等方面的分析工作顯得格外重要。在這個工作過程中，專業的數據分析人員扮演著無比重要的角色，數據分析成果的質量高低直接決定著項目投資、企業經營決策計劃最終的方向。所以，各個行業對數據分析人員的需求之多是不言而喻的。傳統行業，如政府機構：一類是計委、經委、統計局等一些經濟綜合管理部門所設有的調研處、研究室和情報所。第二類是商業、糧食、物資、銀行等經濟主管業務部門會設有信息中心或調研室，從本系統、本部門的業務出發進行專業性調研，提供支持本部門的市場信息。而伴隨著數據分析應用的擴大，其在新興行業中也得到了發展，如計算機軟硬件及IT行業、電子商務與網絡游戲、金融保險、消費品、咨詢業與廣告媒體、大型設備與重工業以及房地產行業等對數據分析師的需求量很大，尤其是電子商務，由于利用互聯網，能夠比傳統零售業具有更好的數據收集和管理能力，能積累海量的數據，因此更看重從海量數據中挖掘出用戶偏好和市場機會。研究機構：比如市場研究公司、咨詢公司、證券公司、研究院。自主創業：取得注冊項目數據分析師（CPDA）資格證可以自主創建或就業于項目數據分析師事務所等。所以，數據分析的行業應用是極其廣泛的，并且隨著大數據時代的到來，數據分析尤其是數據挖掘將借助互聯網的發展，逐步形成人們依靠的重點，并可能成為未來發展與競爭的重點之一。由此我們可以看到數據分析師的就業前景是非常廣泛而樂觀的，無論是數學專業、統計專業，還是計算機專業的學生，都可以通過系統的學習數據分析課程來適應對數據分析人才的要求。
二、課程體系構建
1.主干課程。主干課程包含高代、數分、概率論、數理統計、多元統計分析、時間序列分析、市場調查與分析、統計預測與決策、數據結構、C語言、數據分析、數據挖掘、大數據分析與展示。理論課程的學習可以使學生了解數據分析的基本內容，學會如何對已獲取的數據進行加工處理，如何對實際問題進行定量分析，以及如何解釋分析的結果。掌握幾種常用數據分析方法的統計思想及基本步驟，并具備一定的分析論證能力。
2.實驗課程。數據分析的操作離不開計算機。目前數據分析行業常用的一些統計軟件有SAS、SPSS和R軟件。SAS軟件是一個模塊化、集成化的大型應用統計系統。它的功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等。SPSS軟件是一個社會科學統計軟件包，是采用圖形菜單驅動界面的統計軟件，SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等。R軟件是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統，包括：數據存儲和處理系統、完整連貫的統計分析工具、優秀的統計制圖功能、可操縱數據的輸入和輸入等功能。這三個軟件在數據分析中針對不同行業的需求有不同方向的應用。
3.專業課程。從數據分析的行業需求出發，好的數據分析人員不僅要有較強的數據分析能力，還要有該行業的背景及相關知識的儲備，這樣才能將數據分析與行業特性聯系起來，發揮數據分析的最大功能，即所謂的“因地制宜”。同時要兼顧學生的興趣與學習的聯系，需提供多領域的課程選擇，如：經濟學、金融學、保險學、管理學、會計學等。而在軟件學習方面也要拓寬渠道，除了實驗課程安排學習的軟件，學生可根據自身發展意向再多掌握一些軟件如：SQL數據庫，熟悉office常用功能，尤其熟練運用Word和PowerPoint、Excel圖表及數據分析等。同時還應該結合對數據分析師的要求設置一些相關課程：投資數據分析、市場調研與預測、預測技術分析、現金流量表編制、風險投資項目篩選、不確定性分析、編制數據分析報告等。
三、實踐環節
培養數據分析的專業型人才目的就是為了學以致用。數據分析本身就是為了從數據中發現問題、建立模型、預測收益風險企業決策進而做出合理正確的決策判斷。因此，學習了基本的知識和技能就要運用到實際操作中。學校可以和本地的數據分析事務所，或者大量需求數據分析人員的互聯網行業建立實訓基地，進行合作式教學，使得學生在實習的過程中能夠理論聯系實際，切身體會數據分析的商業操作體系，這樣就能夠促進學生有目的、有取舍地針對自身情況學習鉆研，繼而就能夠培養出適應經濟發展，滿足市場需求的應用型人才。
四、結語
在大數據時代到來之時，數據分析在互聯網中的應用將會空前廣泛，與此同時對數據分析師的需求也將會井噴，無論是在軍事、工業、企業還是在政治上，大數據分析都將會十分緊缺。因此，目前對數據分析師的培養刻不容緩。本文從分析數據分析行業發展及其重要意義、數據分析專業課程設置以及教學實踐環節方面對構建數據分析課程體系進行了探討。不僅從教學課程的內容上予以安排，而且更加注重引導學生自主學習，特別強調理論結合實踐的合作式教學。希望能夠結合行業需求合理地構建課程，培養出專門從事數據分析的項目數據分析師，從而能夠滿足市場需求和自身發展。
參考文獻：
[1]范金城.數據分析[M].科學出版社，2010.
[2]http：///jrt/120922/70953.shtml
[關鍵詞]數據庫；大數據；發展趨勢
doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2016.12.120
[中圖分類號]TP311.13 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2016）12-0-01
大數據是近年來由科學領域研究并逐步推廣應用于社會各行業數據應用的熱門信息技術概念。其中大數據在科學研究與IT產品領域發揮著愈發重要的數據分析作用，在我國的關注與應用程度也與日俱增。因而本文對大數據這一熱點概念，進行相應的內涵探討。同時因數據庫一直是數據管理研究領域的重要內容與手段，故從數據庫角度出發對大數據研究的應用與發展做相應的探究。
1 大數據概論
大數據概念的產生最早出現于20世紀80年代末，但真正為人們所關注并形成理論則是在2011年之后。大數據的概念可用其特征4V來表述：Volume，由TB級別向更高級別躍升的數據量；Variety，指數據的類別與來源繁多復雜；Velocity，指快速的處理響應速度；Veracity，則是指數據具備的可靠性與可用準確性。這些特征表明大數據是具有多類優勢、適應于現代網絡信息需求的新式數據，只要是為應用而將各種類別、質量的數據做相應的處理工作就可以視其為大數據。大數據原本應用于科學研究領域，隨著其發展與推廣，現在大數據已應用于各類社會生產與生活的數據范疇之中，無論是諸如軍事、天文、生物一類的科學實驗用數據，還是互聯網、社交媒介、網絡傳感器等生活交流用數據，或電子商務領域數據都屬于大數據的范圍。
2 大數據研究的技術難題與發展方向
大數據是數據庫應用的拓展延伸，也是數據管理技術的進步體現。其研究主要涵蓋大數據的分類、周期管理與質量管理三方面。由于其4V特性對處理速度、數量質量優異、類型來源等方面的高要求，其研究目前主要存在對大數據語義建模、管理分析性能、數據處理的存儲系統三面技術提升的難題，這也是大數據研究未來發展的三大方向與目標。語義建模是根據數據來源與結構要求而需要做多種類型、來源數據的語義抽象工作，并將各數據之間的聯系做歸納考量。而對大數據數量與處理速度的特點需求，其研究基礎就是對數據管理分析性能的優化權衡上，在這方面需要脫離傳統數據庫管理中以記賬（Billing）與訂票（Booking）為目標進行的OLTP功能，從高效實現數據分析與管理的角度出發，選用數據倉庫或OLAP系統優化大數據分析的性能。而對其數據處理存儲系統的技術要求，目前正在探索“內存計算+列存儲”模式、MPP集群計算機系統的研究與應用，但其存儲系統性能與可靠性還需做進一步的完善和改進。因此，以成熟可行的計算機系存儲系統的發展，支持當今應用形勢下大數據處理與管理需要解決技術上存在的難題。
3 基于數據庫下大數據研究的應用分析與發展趨勢
數據分析是大數據研究的主要途徑與內容，如前文所言，基于數據庫下的大數據分析主要應用于社交媒體、互聯網、位置需求與電子商務智能等數據分析領域，其分析應用又可分為對應消費者與對應企業兩類，其中涉及到Web數據應用的主要是消費者需求，而商務智能應用則大多應企業需要。這兩類大數據應用領域，各自的分析研究思路與發展趨勢也各不相同，對應消費者的數據分析其應用基礎是信息服務，即由各類新式的信息服務吸引消費者進而予以互聯網瀏覽與應用，這其中大數據分析就是將客戶在互聯網中的流量與應用轉化為可償性數據信息并產生利潤。其應用思路是信息服務提供商為消費者提供新式的服務信息（如新產品的推薦），再引導客戶瀏覽消費的商業應用模式。大數據分析在其中起著分析計算消費者信息、產品商家信息的作用，由于其數據處理與計算的響應速度需求極大，大數據研究能很好地適應各類新型Web應用，成為未來互聯網數據應用領域最主要的數據分析手段。對應企業應用的商務智能數據分析其適用主體和數據庫應用的主體相同，均為較大型的企事業單位，其對數據分析的運行可靠性與系統的獨立性有專門的需求。而傳統的商務智能數據分析系統大多自成系統，因其平臺封閉性難以與數據庫資料相銜接，影響企業對數據分析的需求實現，此類研究背景給了大數據分析在企業商務智能系統應用的契機，利用大數據研究快速分析大量、多類型數據的特點，對數據庫予以直接的分析處理應用，是未來大數據研究在商務智能領域發展的主要趨勢之一。
4 結 語
大數據是以應用為基礎誕生的數據分析概念，對數據的分析應用是其存在與研究的前提。要了解并研究大數據的發展與趨勢，就要以數據庫技術為前提，從其實際在各領域的應用出發，系統探索大數據研究的發展方向與應用前景，筆者期望通過對其的探討分析，為大數據研究的進步與推廣提供助力。
主要參考文獻
男性主義從2011年底開始大規模進專營店，商和零售網絡開發速度算是比較快，差不多半年時間就導入了2000多個柜臺。但是，在這個過程中，我們也慢慢感覺到了現實瓶頸，店家普遍認為男士品類銷售占比過低，所以不太愿意投入太多精力。男士護膚市場的前景無需贅述，大家愁的只是動銷。那今年下半年開始，我們著力解決的就是產品在終端的動銷問題。
為此，我們將從三大方面著手。
一板斧：男女品類聯動促銷
男女品類聯動促銷，簡單說，就是消費者購買多少男性主義的產品，就送店內任意等值的女士產品。由此產生的促銷費用，由男性主義全部核銷。
對于我們大家來講，其實心里面是清楚的，幾乎任何一個進店的女性消費者，她的另一半、她的父親、她的兒子，都是有護膚需求的。但之前，只是沒有把這一需求挖掘出來。那現在，我們大力推廣男女品類聯動促銷方案，就是要將這塊需求真正激發出來。我們這次活動的主題很有愛，就叫“愛你等于愛自己”。
不得不說，我們這次的投入很大。三季度，我們準備了1000萬元投入到這項促銷活動中。不過，預計當期就可以為男性主義帶來5000萬元到6000萬元的銷售。在目前正在執行這個活動的幾大連鎖中，目前比較有亮點的應該是福建濃妝淡抹，截止到7月31日，男性主義在福建濃妝淡抹連鎖系統的月銷售額已超過150萬，在成為濃妝淡抹7月份品牌銷量冠軍的同時，也將其店內男士護膚品類的占比從2%提升到9%。這個結果讓濃妝淡抹自己也嚇了一跳，他們也沒有想到男士的量會有這么高的增長。
為了讓活動在終端門店更易操作和復制，我們盡力做到了讓整個執行流程標準化，同時還會安排資深培訓師提供戰前培訓，派美導協助門店營造購物環境。這場活動最早于6月15日啟動，目前已在湖南、山西、甘肅等多個省份鋪開。我想經過這場活動的推廣，應該再沒有哪家店會認為男士是沒有量的，關鍵是怎么做，關鍵是廠家愿不愿意去做扎實的終端動銷工作。
二板斧：幫門店做數據分析
最近幾年，人工不斷漲，房租不斷漲，利潤空間漸縮，逼著我們精打細算，那最好的方式就是建立起數據化思維習慣，以銷售數據為根據，合理調節庫存，對現有資源進行更優分配。
為什么我們有能力幫助門店做數據分析？老實說，數據分析這件事，我們已經做了很多年。在全國上千家屈臣氏和超市賣場網點，我們一直在持續采集終端數據。我們受益于此，也因此積累下很多經驗。所以，進入專營店渠道后，我們也想把好的經驗與專營店客戶共享。
針對專營店門店特點，我們公司的IT部門已經聯合淘寶一家數據分析外包商合作開發出一款專業數據分析軟件。在這個軟件里，關鍵數據指標一目了然。借助這個軟件，專營店老板可以通過非常直觀的圖表隨時了解其店銷變化情況，每個品牌或品類在店內的表現情況，由此來發現問題，指導下階段的工作。
這款數據分析軟件共開發了一年多時間，今年7月份第一版已經通過我們的測試，8月份會陸陸續續地給合作門店裝機。因為考慮到客戶對數據的敏感性，所以我們這個軟件設計的是單機版，不聯網，用起來相信會比較放心。
我們希望我們的客戶，除了能通過男性主義這個品牌獲得當期利潤，還能因為與男性主義合作而獲得“額外的利潤”。
三板斧：店商聯合推廣計劃
我們這幾年走下來發現，全國十幾萬家專營店，真正做過店鋪品牌推廣的幾乎沒有。這么多年，我們幾乎將全部的精力都花在了打折、做客單價、做成交率、做店內促銷活動上，店鋪本身的品牌推廣都給無意識地忽略了。五個街區以內的目標消費者知不知道你這個店跟別的門店有什么不同？
現在大家都很清楚，店銷=進店人數×成交率×客單價，那后兩個已經做到極致了，再挖的空間已經很小，進店人數怎么處理，幾乎只有店鋪推廣這一條路子。在這方面，做得比較好的，我知道的就數劉船高的金甲蟲，那在當地做得真是好。但他畢竟是少數，有大量的店在這方面根本沒有動作。
那行，你不做，或者不知道怎么做，我來幫你去做店鋪品牌的推廣。所以，我們7月份開始聯手專營店啟動聯合推廣計劃。具體形式是聯合拍攝微電影，店鋪與男性主義品牌將深度植入“愛你等于愛自己”的故事情節中。拍完后，我們還會提供在當地的投放計劃。目前，我們在每個城市最主要的投放渠道就是電影院，電影開場前的貼片廣告投入成本非常低，每場電影大概20多塊錢的投放費用，一個月拿幾千塊出來，在當地就能實現不錯的效果。
【關鍵字】移動通信網絡；網絡優化；發展前景；廣西
1移動網優的必要性
（1）移動網優的概念及其具體操作
移動通信網絡優化是通過對現已運行的網絡的通信數據進行收集處理分析后，制定優化方案達到擴充網絡容量、增加覆蓋范圍、提供良好的通信服務的目標。
移動網優的具體操作可以分為四個步驟，為采集數據、分析數據、具體實施、網絡評估。
采集數據有以下幾種途徑。第一，OMC數據采集：通過OMC操作管理中心對整個話務數據進行統計，這些主要數據通常有：話務量、掉話率、擁塞率、接通率以及成功切換率等。第二，DT數據采集，驅車在車上通過各種儀器設備對無線網絡進行測量和記錄，測量的記錄主要有場強覆蓋情況、信令序列、通話質量、切換情形以及受干擾情況和發生的主要通話溝通事項等。第三，CQT語音質量測試，在測試區內選取測試點，進行一定數量的撥打測試。第四，用戶投訴。第五，其他數據收集。
數據分析要對以下幾個方面進行處理分析：第一，對話務進行統計分析，這主要針對的是OMC上收集的數據，通過分析調整小區的特定參數使得各項指標提高，增強通信質量。第二，對路測數據分析，通過DT測試了解發生掉話、切換失敗和語音質量不高等問題的原因，調整不當的參數，優化配置資源分配。第三、對信令進行分析，信令分析主要是對A接口、Abis接扣進行跟蹤的數據進行分析。
完成數據分析后應根據其分析出來的問題提出具體實施方案，具體實施主要包括硬件調整、參數調整等，調整后還應對優化后的網絡進行測試，查看其是否達到預期目標，對方案進行評估。
（2）移動通信網絡優化的重要性
面對日益增長的通信用戶數量，僅靠現有的技術是無法維持所有用戶數的通信需求，網絡出現的問題也不斷增多，諸如手機掉話、無信號覆蓋、通信質量差等問題極大地削減了用戶對移動通信的認可度。面對諸如問題便滋生了移動網絡優化這一技術產業，以維持日常的移動網絡維護與建設，以保障用戶能夠使用更加穩定及完善的通信質量。
當前，移動通信網絡優化已成為移動通信行業發展的關鍵點。對于移動通信運營商而言，移動通信網絡優化既是移動通信行業衍生出來的子行業，又是其發展重點。隨著競爭不斷激烈化，各個運營商為了不斷壯大用戶數量并發展其新的用戶，那么他們的工作重心必須從網絡建設轉向網絡維護以及管理，這樣，在龐大的不斷快速增長的用戶群的基礎上開展增值業務的開拓，才能保證其健康發展。而網絡質量是提高競爭力的最關鍵和前提的因素，從技術上來說就是實施網絡優化。
網絡優化是一個長期的過程，它貫穿于網絡發展的全過程。只有不斷提高網絡的質量，才能增加移動用戶的滿意和對服務品牌的認知度，進而吸引和發展更多的用戶。
2移動網優的發展前景
目前我國的網絡優化行業的還處于以服務為主、產品為輔的市場結構模式，指標優化服務仍然是主流業務。隨著移動通信技術的快速發展，移動網絡優化也在不斷向前發展。對此，國家對通信行業給予了大力的政策扶持，通信業處于高速發展時期，而網絡優化作為網絡部署及運營周期中的重要部分，注定了其市場規模的逐漸增大，其中網絡優化市場規模由2006年的77.54億元至2010年的155.23億元，年復增長率達到18.95%，增長的速度遠遠高于經濟的發展速度，擁有國家的大力扶持，移動網絡優化在今后幾十年內仍將快速發展，市場規模也將不斷增大。
可以預見，以網絡優化為主的新興公司數量迅速增加，競爭著移動通信產業高速發展帶來的商業機遇。隨著行業競爭激烈化和用戶需求多樣化與差異化，網絡優化服務也開始由基本的網絡測試層面向用戶感知與體驗層面的方向發展。同時行業的發展與競爭促進了具有高技術含量的網絡優化軟硬件產品在整個網絡優化市場規模的不斷增加，激烈的競爭環境也將為網絡優化行業的發展注入活力，競爭的加劇也在為網絡優化服務市場帶來廣闊發展空間。
3 廣西移動網優的現狀
廣西的總體地貌是山地丘陵地貌，幾個較發達的城市位于山地丘陵之間的盆地之中，天然的地理地勢制約著全區的通信網絡覆蓋，這也無形中給廣西移動網絡優化業務的發展帶來了更大的潛力。在廣西許多的山地地區，由于孤島效應，經常出現切換關系的相鄰基站因地形的阻擋覆蓋不到的“飛地”，當用戶在“飛地”覆蓋區，很容易因沒有切換關系而引起掉話、無法接通等問題，要解決這一系列的通信問題，就必須優化移動通信網絡，為運營商提供更好的基站建設方案和網優系統，提高用戶移動通信的穩定性。
網絡優化的流程分為數據采集、數據分析、制定網絡優化方案、實施優化方案、優化總結等。數據采集是網絡優化的前提，需要運用大量的人力，數據的采集、整理、歸納和匯總都需要由人工來完成。在這一階段雖然工作難度比較低，但是工作量比較大，所以需要的人力也比較多；而數據分析則難度較大，需要由工程師來完成數據的判斷、分析和確定工作，并且要對數據所反映出的問題進行系統的總結，從而制定出一套完善的優化方案需要較高專業素質的人才。在廣西，大多數移動網優公司采用的是DT數據采集法，即驅車在各采集點進行數據收集分析，由于許多地方的交通狀況、人力因素等種種問題，負責數據采集的人員往往肩負著既沉重又辛苦的任務，這也影響到了網優這一職業在廣西的發展，而由于廣西屬于較貧瘠的西部地區，很難吸引專業素質較高的專業人才從事數據分析工作，這些都使廣西移動網優的現狀不容樂觀。
4結語
對于不斷更新的移動通信技術，移動網絡優化的技術要求也將不斷更新，這就要求從事移動網絡優化的技術人員不斷的增強自己的技術水平，積極學習并吸收不斷進步的移動通信技術，才能適應時代前進的步伐，使移動網絡優化行業發展壯大。
參考文獻：
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作者簡介：
吳乾升（1991—），男，漢族，廣西昭平縣，現就讀于廣西大學通信工程專業。
關鍵詞：大數據營銷；市場營銷戰略；展覽市場營銷
基金項目：本文系2014年重慶文理學院學生科研項目資助（項目號：XSKY2014098）
一、問題提出
隨著展覽業的不斷發展，傳統的營銷戰略決策方式已或多或少露出一些弊端。如在營銷戰略選擇上盲目跟風，見利就上，導致某一地區或某一產業領域超負荷舉辦同類展覽項目。或不計成本，不明目標地在某一營銷手段上狂轟濫炸。如何高效運用營銷資源，在競爭激烈的展覽市場獨樹一幟，成為展覽業規范化潮流中的中流砥柱，已經成為亟需解決的問題。
二、大數據在展覽市場營銷決策中的意義
（一）明確展覽營銷對象
大數據通過對展覽相關數據進行聚類分析、關聯規則、回歸和分類推測等高級分析理論與方法的處理，精準鎖定展覽營銷的地理區位，明確目標客戶定位及分類。依據展覽組織者自身定位，劃分出適合自己的市場范圍、目標客戶類型及分布。為營銷戰略的制定，設立起清晰的標靶。
（二）提升展覽營銷效果
在有明確營銷對象的前提下，展覽組織者可以將各個營銷渠道、營銷方式的反饋信息進行數據處理，選擇出最直接、最有效的渠道、方式或渠道組合、方式組合，使得品牌信息、產品信息等傳達到特定目標客戶的手中，提升營銷效果。
（三）樹立展覽業高端、專業新形象
通過社交網站、行業協會、電信信息以及其他盈利、非盈利信息轉手機構獲得相關數據信息，經過回歸和分類預測，鎖定本展會的專業觀眾及意愿參展商。如此，既可以避免對公眾媒體狂轟濫炸而造成的資源浪費，也可以使展覽會的社會形象變得更高端、更專業。
三、大數據在展覽市場營銷戰略決策中的應用
大數據在展覽市場營銷決策中的應用，主要包括三個方面的內容，即目標市場戰略、市場競爭戰略、市場推廣戰略。
（一）目標市場戰略
1.市場細分
對展覽市場來說，消費者和企業是兩個重要組成部分。通過數據分析，可以得出本展覽消費群和產業群的區位分布。如，本展覽是珠寶、汽車等消費展，組展商可以收集全國各大城市近幾年人均GDP、恩格爾系數、基尼系數、CPI系數等數據，運用數據高等分析中的聚類分析，得出本展會在各大城市的市場消費總額、群體分布結構以及消費欲望值。
如此種種，便可將全國相關市場分為若干部分，并能在數據可視化后，將這些部分評為A、B、C......等若干等級。各等級市場需配有相應的市場戰略。主要戰略可根據市場發展矩陣分為：市場滲透戰略、市場開發戰略、產品開發戰略、多元化發展戰略。至此，市場細分也就完成了。
2.目標市場選擇
經過市場細分，確定意向市場，下一步就是結合企業本身的資金、資源、最大限度的承接能力等選擇目標市場。如何使現有的資源得到有效整合，自然離不開數據分析。數據來源既可以是歷史數據，如：歷屆同類型展會的盈虧平衡分析，也可以是計量經濟學的數據建模，得出估計數值及邊際回報率。由此得出各個細分市場盈利空間，選擇最佳目標市場。
再者，大數據并不僅僅包含數值數據。政府對某一方面的某種支持也是數據的一種。如上海自由貿易試驗區的掛牌運營對金融、航運、會議、展覽等行業都有相當大的支持力度。明確自身不足，有效利用外部資源也是大數據應用于展覽市場營銷中的目標市場選擇戰略的方式之一。
3.市場定位
目標市場鎖定后，就要對參展商、專業觀眾、贊助商的目標定位。
①參展商定位。對參展商而言，其目的主要有：了解市場行情、鞏固現有市場、開拓新市場、與同行進行交流等。組展商可以通過：跟展，信息購買，行業協會，電信，郵局，網絡、展會APP數據反饋等，其中尤以網絡途徑為佳。美國西雅圖的專業搜索引擎營銷咨詢公司Global Strategies Inc （GSI）在網絡定為客戶方面做得相當出眾。
②專業觀眾/消費者定位。對于消費型的展會，消費者的定位卻需要系統數據分析。需要商場的消費記錄、內部數據庫、外部數據庫、數字網絡和參展商定位所提及的途徑等提供數據。得到數據之后，針對其購物習慣及喜好，選擇其最常接觸到的媒介傳播展會信息。
③贊助商定位。展會贊助商，一般選擇與自己企業產品有聯系的展會進行贊助，有了參展商的信息，贊助商不難找到，但要考慮到贊助商企業的財務計劃及預算，自然也需要經行數據分析。
（二）市場競爭戰略
當今展覽市場并非一家獨大的壟斷市場，而是群雄逐鹿的完全競爭市場。大數據在展覽市場營銷戰略決策中的應用，競爭戰略分析是相當重要的。
1.競爭者分析
企業需要估計目標市場中競爭者的優勢及劣勢，了解競爭者執行各種既定戰略的情報，以及其是否達到了預期目標。為此，企業需要搜集近幾年有關競爭者的相關數據，如展位價格、市場占有率、利潤率、現金流量、發展戰略等。得到這些數據并非易事，主要是間接方式，如第二手資料、別人的介紹和對服務供應商、參展商及其他相關利益者進行調查。問卷調查在數據分析中是個不錯的選擇，可以讓上述群體對競爭者的某些方面進行打分。然后運用關聯原則，倒推出想了解的信息，并把競爭者進行分類，分成市場領導者、市場挑戰者、市場跟隨者等級別以便后面的競爭戰略決策。
2.基本競爭戰略
市場占有率與投資收益率是成正比的，所以組展者要不斷提高自身的市場占有率，但首先要對其他競爭者進行試探性的攻擊。同時，要把競爭者的反應數據系統地記錄下來，包括反應的時間、反應的規模、反應的激烈程度。將數據進行比較分析，對競爭者進一步分類：從容不迫型競爭者、選擇型競爭者、強勁型競爭者、隨機型競爭者。組展商可以自己跟各類競爭者進行基本數據比較，找到自己的市場地位，結合競爭者反應程度選擇競爭戰略。
3.優化競爭戰略
利用大數據提升自己的競爭力，優勝劣汰，優化競爭環境。作為大數據在展會中的具象――展覽通，該服務系統具備三個條件：第一是云計算，滿足數據擴張的需要；第二是運用互動二維碼技術，強化展會現場的互動性；第三就是移動通信。展覽通作為升級版，可以為每一個觀眾提供一個電子檔案，記錄其在展會現場的訪問路徑；參展商可以拿到觀眾的信息清單，并可以直接下載到手機目錄；還可為展會組織方提供一個詳細的展后報告。根據展后報告，展會組織方可以清楚看到現場參展商按被關注程度而行成的排名。這將為組織方提供可參考的數據，如攤位設計、布局情況，以方便下一屆展會現場的規劃。
（三）市場推廣戰略
目標市場已經找到，競爭戰略已經制定，如何運用媒介將展會信息及時傳到展會所需的參展商、專業觀眾/消費者、贊助商，大數據分析仍是最有效的方法。
1.展會前期推廣
展會前期推廣的形式主要有：開展推介活動、廣告、舉辦新聞會、海外推廣、網站推廣、項目招展、項目招商、專業觀眾組織、貴賓邀請、贈票計劃、配套服務等。大數據營銷戰略中相關利益者推廣基本遵循差異化、精確化，如同參展商與專業觀眾定位，不必多說。在此重點闡述媒體推廣的數據分析應用。
現今社會通行的媒體主要有：電視、廣播、網絡、報刊、郵件、電話短信、各種流動媒體、各種街頭媒體和新興的自媒體等。各有所長，各有所短。數據分析所需的資料有：投放收益率、信息失真率、媒體信息接收率等。結合本展會信息的具體受眾，采用最有效的媒體營銷組合。經濟學中有“2/8定律”，在考慮資金有限的情況下，可以選擇少數幾個最有效和效益一般的媒體，果斷放棄其余效益最差的媒體。
2.展會當期推廣
展會當期推廣強調及時性、準確性。包括展會APP信息傳播推廣、現場接待和服務和資料分送。
展會APP是展會現場推廣的重要方式之一。其簡單、快捷，可以實現智能手機全覆蓋。此外利用APP還可以收集使用APP客戶的信息，便于以后組展商建立數據庫及進行數據分析。如會展通、展會通兩款APP就是兩個很好的例子。
現場接待和服務。現場是展覽會營銷的重要窗口，組展商除了要有真摯的服務態度外，還要有精確地數據化管理。如安排辦卡、報到、入場、金融、郵政、翻譯、安保、保潔、快餐、茶點等，都可以借助數據化進行管理。
資料分送。要把下一屆展會宣傳資料同時送出，還要防止濫竽充數的參觀者隨意領取又隨手丟棄。這就需要根據參觀者的參展記錄來區分，因前期已經做了充足的數據準備，此問題不難解決。
3.展會后期推廣
一是展后宣傳。 展后宣傳是將展會的全部新聞稿提供給合作媒體，新聞稿包括的統計數據有：參觀人數、平均參觀時間、展位布局、成交額、展商和觀眾的反饋意見、下屆展會信息等。將這些信息數據可視化后，直觀的呈現在公眾面前。
二是展后關系維系和發展。 因前期數據準備，組展商可以清晰地了解每個參展商及專業觀眾的參展信息，有能力對其進行世上獨一份的致謝，并把這些信息入庫，更新客戶信息，為下屆展會打下堅實基礎。
四、結語
大數據在展覽市場營銷戰略決策中的應用前景廣闊，作用巨大。但因多種因素的限制及不完善，導致展覽市場營銷戰略決策時仍缺乏大數據分析能力，運用不夠成熟，同時也有一些忌憚，如個人隱私問題。現今，整個數據分析行業已達成一致的共識：盡可能確保收集到的數據是安全的。隱私安全問題解決后，更充分地、更具創造性地將數據分析運用到展會營銷市場戰略決策中，提高戰略決策科學性，迎來展覽行業大數據時代！
參考文獻：
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大數據有四個特點：容量大，多樣化，速度快以及高價值。但隨著人們對于大數據的逐漸了解，開始討論大數據究竟能夠給人們帶來什么樣的價值？它未來有十大發展方向：
方向一 大數據分析領域快速發展
數據蘊藏價值，但是數據的價值需要用IT技術去發現、去探索，數據的積累并不能夠代表其價值的多少。而如何發現數據中的價值已經成為企業用戶密切關注的話題，于是大數據分析領域成為了人們密切關注的問題，畢竟，這直接關系到數據的利用情況。隨著大數據行業IT基礎設施的不斷完善，大數據分析技術將迎來快速發展，不同的挖掘技術，挖掘方法將是人們未來比較重視的領域，因為，這個領域直接關系到數據價值的最終體現方式。
方向二 分布式存儲有了用武之地
大數據的特點就是數量多且大，這就使得存儲的管理面臨著挑戰，這個問題就需要新的技術來解決，分布式存儲技術將作為未來解決大數據存儲的重要技術。分布式存儲系統將數據分散存儲在多立的設備上。這就解決了傳統存儲方式的存儲性能瓶頸問題。分布式網絡存儲系統采用可擴展的系統結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。
方向三 大數據與云計算的結合
如果再找一個可以跟大數據并駕齊驅的IT熱詞，云計算無疑是跟大數據關系非常大的一個詞語。很多人在提到大數據的時候總會想到云計算，二者還是有很多不同的，一句話來解釋二者：云計算是硬件資源的虛擬化，大數據則是海量數據的高效處理。
雖然大數據與云計算并不是一個東西，但是二者之間還是有著千絲萬縷的關系的。云計算相當于我們的計算機和操作系統，將大量的硬件資源虛擬化之后再進行分配使用，大數據則是我們處理的數據。云計算是大數據的處理器的最佳平臺，未來，這種趨勢的發展將越來越讓二者的關系更緊密。
方向四 隱私問題讓大數據受影響
數據價值對于企業來說是非常重要的，但是同樣也有阻礙著大數據發展的一些因素，在這些因素中，隱私問題無疑是困擾大數據發展的一個非常重要的要素。一些我們之前看似并不重要的數據信息，在大數據中心，許多這樣的信息就很可能輕松了解一個人的近期情況，從而造成了個人隱私問題。而且如今隨著大數據的發展，個人隱私越來越難以保護。有可能出現利用數據犯罪的情況，當然關于大數據隱私方面的法律法規并不全，還需要有專門的法規來為大數據的發展掃除障礙。
方向五 大數據推動基礎架構向Scale-out發展
基礎架構是大數據首先面臨的挑戰，如何讓基礎架構能夠存取更多的數據？傳統的基礎架構能否滿足用戶需求？目前來說，雖然基礎架構面臨著一些挑戰，但是他的挑戰并不是很大，隨著大數據行業的發展，而且這種數據的增長將呈現爆炸式增長，就對傳統的架構形成了挑戰。隨著大數據量的逐漸增大，可以通過分布式的處理方式把應用復雜分散到分布式系統的各個節點上，而傳統的數據處理將是運算能力非常強、CPU主頻非常高的一臺機器來處理，而不是大數據這種多個節點、多個CPU核數來處理，這代表了大數據時展方向從Scale-up轉向Scale-out。
方向六 數據共享聯盟的成立
對于大數據來說，未來，可能將不同的行業更加細分，針對不同的行業有著不同的分析技術。但是同樣對于大數據來說，數據的多少雖然不意味著價值更高，但是更多的數據無疑更有助于一個行業的分析價值的發現。例如，對于醫療行業，如果每一個醫院對自己的數據進行分析，相信也能夠獲得相應的價值，但是如果想獲得更多的更大的價值，那么就需要全國，甚至全世界的醫療信息共享，這樣才能夠通過平臺進行分析，獲取更大的價值，所以，為了數據可能會呈現一種共享的趨勢，數據聯盟可能出現。
方向七 大數據安全越來越受重視
隨著數據價值的越來越重要，大數據的安全穩定也將會逐漸被重視，大數據不斷增長，無論對數據存儲的物理安全還是對數據的管理方式都要求越來越高，從而對數據的多副本與容災機制提出更高的要求。
方向八 大數據將催生一些新的行業
一個新行業的出現，必將在工作職位方面有新的需求，大數據的出現也將推出一批新的就業崗位，例如，大數據分析師，數據管理專家等等。具有豐富經驗的數據分析人才將成為稀缺的資源，數據驅動型工作將呈現爆炸式的增長。
方向九 大數據將成為企業IT核心
隨著大數據價值逐漸被發展，大數據將成為企業IT的核心，畢竟在這個以盈利為主導的行業環境中，誰能夠為企業帶來更多的價值將會更重要。以往IT系統更多的在企業中是扮演輔助工作的任務，而隨著大數據的發展，IT系統也將具有更大的意義。如今，社會化數據分析也正在崛起，這對于IT和非IT來說都影響深遠。越來越多的企業將開始分析輿情、地理位置、行為、社交圖景和富媒體社會化數據來更好地了解客戶需求，進行更有效的風險管理，IT部門也開始利用社交媒體應用協作解決問題，或者定義需求。
方向十 中國成為大數據最重要的市場
1.1物聯網
物聯網是可將物與物、人與人、人與物相互關聯，實現智能控制的一種網絡技術。就是利用局部網絡或互聯網等通信技術把自來水廠既有的傳感控制器、機器、人員等通過新的方式聯在一起，實現信息化、遠程管控和智能化的網絡。
1.2大數據
大數據技術可將水廠內一系列的數據庫集成化，抽取挖掘數據信息，并轉換成指導企業生產管理的有效信息。大數據，主要就是指數據量巨大、種類多、產生速度快、有創造價值潛力的數據庫。被譽為“大數據時代的預言家”的牛津大學維克托·邁爾-舍恩伯格教授解釋：大數據分析就是分析全體數據不要抽樣數據，要接受數據的復雜多樣性不要追求個別類型數據的精確，要事物相關關系不要難以捉摸的因果關系［2］。
1.3機器人
傳統一線工人是通過對設備的看、觸、聽、嗅、測等感觀進行巡視判斷。而設備巡檢機器人一旦投運，將不受環境影響，實現24小時不間斷高強度的自動巡檢，甚至還可以將每次巡檢的內容上傳大數據庫進行儲存，方便以后查閱。
2面向智慧水廠的大數據管理理論
對于智慧水廠而言，其大數據往往是從各種復雜系統中得到的，每一個系統都有著獨立的數據集和分散的鏈接，數據的共性和網絡的整體特征隱藏在這些數據網絡的集合中，但通過大數據可以將這些反映相互關系的鏈接整合起來，構成一張完整的大數據關系網。分析大數據也就是分析大數據后面的網絡，大數據面臨的科學問題本質上可能就是網絡科學問題，一些網絡參數和性質也許能刻畫大數據背后網絡的共性［5］。智慧水廠部分大數據及這些數據之間可能的聯系，其中包含了來自水廠自身、調度及外部的諸多數據，這些不同數據之間彼此關聯、交織成網，以一種現階段看來無比混雜并且難以準確描述的方式支撐和推動著配水廠的運行與發展。
3面向智慧水廠的大數據分析前景