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医疗6s精细化管理方案范文1
行业先行
会议初始，全国手机媒体委员会、中移指数大数据移动互联研究院联杨元星表达了对会议召开的热烈祝贺，并提出：“当今是大数据时代，得大数据者得天下。随着智能移动设备的普及，大数据成为我们日常生活中的重要组成部分。国务院近日刚刚下发了促进大数据发展行动纲要，将大数据上升到国家战略，要求全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国。为了将现有的海量数据资源转化为经济和社会发展的动力，解决摆在政府和产业界面前的紧迫课题，抓住时代赋予的历史性机遇，在中国工程院倪光南院士等专家组带领下，在中央网信办等主管部门的指导、支持下，我们正在构建涵盖移动互联网大数据产业链的发展指数。只有在大数据的汇集共享、挖掘分析、保护利用和传播等各方面都建立统一的规范，才能以行业标准促进开放平台、技术、大数据等资源的互联互通，合作共享。”
中国移动互联网大数据挖掘预测，展现了中国移动互联网的现状，预测了中国移动互联网的发展。通过大数据挖掘为政府决策、行业企业、社会服务提供相应指导，这正是为解决大数据推动经济发展、保障国家网络安全以及改善公共服务提供的一个权威的晴雨表和风向标。
数据分享
杨元星致辞之后，中国移动互联发展指数专员张天爽宣读了《2015中国移动互联发展指数数据报告》。他认为，尽管会上时间短暂只能截取部分报告内容加以呈现，但这个指数可以服务于政府，帮助政府更好地做政府决策；可以服务于开发者，让开发者更好地找准自己的开发方向；可以更好地服务于传统行业，帮助其拥抱移动互联网，降低在经营中的风险；可以更好地帮助投资机构，找准非常优秀、有投资价值的企业。谈及移动设备的品牌，毫无疑问，苹果还是当之无愧居于霸主地位，随后是三星、小米和华为。数据报告显示，从4月到7月的采集数据来看，苹果的数据呈现了一个下降的趋势，这可能得益于其他竞争对手不断的推陈出新，主要是4月到7月，苹果并没有推出新的产品。近段时间，苹果刚了6S和其他新的产品，业界人士和广大使用者非常关注苹果在未来的数据表现。说到苹果，人们就会想到今年苹果推出的AppleWatch，从4月27日到8月23日不到四个月，AppleWatch保有量增长突破了100万。可以看到在AppleWatch上所运行的TOP排行，包括社交类、影音类、金融类、运动和饮食等多项数据分布，数据可以呈现给更多在可穿戴设备上比较感兴趣的开发者予以参考。
针对持续热度不减的WiFi和4G，现在运营状况又是怎么样的？报告指出：2015年1月，WiFi用户占比是56.9%，到了7月，数据调整到54.9%，下降了2个百分点。形成鲜明对比的是4G用户，从1月份的5.2%猛增到7月份11%。增速十分惊人。
同时，在半年左右时间里，又有哪些应用的用户使用量是上升的，哪些有所下降？首先，游戏类应用从34.7%下降到34.1%，社交聊天、影音播放，购物等都存在不同使用时间的减少。相比较，教育阅读、健康医疗、资讯新闻、交通导航、金融理财却不同程度上升。如此的数据变化，给投资人和开发者呈现了非常清晰的移动互联网发展方向。具有积极的借鉴意义，引领其朝着更加美好的方向前进。
全景呈现
除了主会场所呈现的唇枪舌剑外，“T11峰会”针对不同的领域和议题，还设定了“移动世界”、“数据星球”、“跨界融合”、“数据与计算科学”四个分会场，分别邀请了来自Newzoo、百度、UCloud、36氪、InMobi等移动领域的合作伙伴、媒体和同行们围绕移动世界的发展趋势进行了分享。
围绕大数据价值，会议邀请了来自IDC、安客诚、尼尔森、数据堂以及微软的数据和营销领域同行们展开了激烈的探讨；在跨界融合的分会场现场，宜信、禾略、欧时力、国泰君安、泰康人寿、中信银行和好屋中国的嘉宾为与会者展现了移动大数据助力跨界融合的案例与畅想；与此同时，LinkedIn、Imply、Google、Twitter的技术专家也带来了数据与计算科学领域的前沿成果分享，可谓异彩纷呈、百花齐放。
作为主办方的TalkingData，被誉为中国最大的独立第三方移动数据服务平台，自2011年起即始终专注于移动端数据服务。管理团队来自于Oracle、IBM、Microsoft、腾讯、百度、360等企业，既融合了互联网的"开放精神"又传承了传统IT的"严谨服务"这两种文化。伴随4年移动互联网的高速发展，TalkingData打造了由开发者服务平台，数据服务平台，数据商业化的完整数据服务链条。服务超过8万款移动应用及6万多应用开发者，覆盖超过17亿独立智能设备。此次作为峰会的引领主办，更是得到业界的高度肯定和行业的持续关注。
峰会落幕，标志着业界在拓展现有数据服务业务的同时，在探索移动大数据行业的发展前景、引领发展方向的道路上又迈出了坚实一步。
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移动网络的大数据格局可能比其他行业更为复杂，不仅是因为存在种类繁多的数据类型，如各种业务和支撑系统数据、设备日志、流量数据、音视频、物联网传感器数据等多种形态，而且半结构化或非结构化的数据比例远远超过结构化数据，因此无论在数据的产生和存储环节，还是在清洗转换集成环节，亦或是在分析应用环节，很少会有单一普适的解决方案可以满足所有应用场景的需求。
