何志康編著的《大數據崛起(馬雲與阿裡的大數據帝國)》講述了大數據的各個分支內容和實用方法，包括大數據與智能醫療，大數據與實時監控，大數據與文化傳播，大數據與世界賽事預測，大數據與支付手段，大數據與影視業以及大數據與銀行業等。本書文字通俗易懂，便於社會各階層人士無障礙閱讀。

大數據的應用越來越普遍，中國互聯網三巨頭( 阿裡、百度、騰訊)都對大數據寄予厚望。其中，阿 裡巴巴集團已將“大數據”列為重點發展對像，馬雲 曾多次公開表示，阿裡巴巴未來的業務群將以大數據 為核心。 何志康編著的《大數據崛起(馬雲與阿裡的大數 據帝國)》分為五個部分、共十二章，從大數據的源 起，到大數據在各個領域的應用，再到大數據在未來 的發展，結合馬雲與他的阿裡巴巴集團對大數據的應 用實例，生動而嚴謹地對大數據進行了剖析。另外， 讀者通過閱讀本書，不僅可以了解到大數據的種種優 勢，還能看到大數據的局限，並從中掌握大數據的運 營方法與技巧。

**部分 大數據崛起
第1章 大數據現狀
1.1 大數據的前世今生
1.2 從1G到5G，互聯網的跨越式發展
1.3 大數據革命帶來了什麼
1.4 中國遭到大數據衝擊
1.5 來自中國的數據狂人
第2章 大數據的*新應用
2.1 智能醫療為健康保駕護航
2.2 實時監控分析預測自然災害
2.3 文化傳播行業效率*高
2.4 世界賽事分析預測判斷*準
2.5 告別粗放式廣告
第二部分 馬雲的大數據
第3章 活在數據裡的淘寶網
3.1 馬雲的創業之路和用人之道
3.2 中小城市賣家與買家的對比數據
3.3 天貓創業再度起航
3.4 女性為阿裡撐起了半邊天
3.5 商鋪退貨率數據能說明什麼
第4章 支付風雲
4.1 從票號到銀行的支付歷程
4.2 第三方支付如何創造歷史
4.3 從線上走向線下的支付轉折
4.4 抓住機遇，造就支付偉業
4.5 對**支付的探索
第5章 從賣貨到賣數據
5.1 阿裡集團向大數據轉型
5.2 BAT大數據各有千秋
5.3 讀懂阿裡指數的技巧
5.4 數據運營全新布局
5.5 雲計算在中國的興起
第三部分 世界大數據裡的阿裡
第6章 走出去戰略
6.1 揚子鱷大戰藍海鯨
6.2 速賣通——啟動**模式
6.3 美國上市風波
6.4 把**物流推向**
6.5 “中國制造”出口新格局
第7章 和PayPal的較量
7.1 風行世界的強勢PayPal
7.2 速賣通拆離PayPal的深層考量
7.3 支付寶遭遇PayPal，這場支付較量誰*具優勢
7.4 內部整合——阿裡金融並入支付寶
7.5 支付寶對**支付市場的探索
第8章 美國演繹
8.1 赴美上市潮是否是中國企業的新出路？
8.2 京東、阿裡同臺逐鹿
8.3 阿裡巴巴與***的“遭遇戰”
第四部分 數據的救贖
第9章 分割國企蛋糕
9.1 大數據逆轉征信市場
9.2 銀行轉型迫在眉睫
9.3 銀行“寶”們的美好時代
9.4 螞蟻金服晉級阿裡“帝國”新驅動
9.5 阿裡影業——探索影視圈
**0章 完善中的阿裡巴巴
10.1 淘寶打假進行時
10.2 解決低價“原罪”的心病
10.3 阿裡巴巴的結構煩惱如何解決
10.4 阿裡漏洞——修復誠信缺失的問題
**1章 大數據時代的隱憂
11.1 大數據下的保密措施
11.2 用大數據預防犯罪
11.3 大數據是一把雙刃劍
11.4 理性對待大數據
11.5 如何保護信息安全
第五部分 大數據的未來
**2章 新信息時代
12.1 “大數據”成為院校新寵
12.2 21世紀新基礎資源
12.3 大數據激活新軟件
12.4 大數據——醫生新助手
結語

2．1智能醫療為健康保駕護航 隨著社會發展節奏的加快，人和大自然的和諧關 繫被迅速打破，首先是空氣被污染，越來越多的機動 車排出越來越多的廢氣；其次是水污染，我國號稱世 界工廠，世界工廠確實為中國創造了巨大的利潤，但 付出的代價也是慘重的。
工廠產生的大量廢水無節制地排八清澈的江河中 ，*有甚者，一些商家為躲避環保檢查，而把廢水直 接排入地下水繫。這些排入大氣中的廢氣和排八江河 裡的廢水，嚴重超出了大自然的淨化能力，大自然母 親把不能淨化的污染物推給人類，因此近些年來，人 們身體健康狀況越來越差，癌癥患病率越來越高，醫 院長期處在人滿為患的狀態。那麼既然我們不能改變 社會發展的步伐，我們能不能利用社會發展的結晶來 保障我們的健康呢？ 2014年上半年，智能手環的上市掀起了一波智能 穿戴熱潮，人們普遍希望通過智能手環比較全面的監 測功能和後臺強大的分析預測功能，來加深對自己身 體狀態的了解，讓自己的身體狀況處在掌控之中。而 事實上，智能手環在醫療健康中能發揮的作用，並不 像它在廣告中宣稱的那樣強大。在以雲存儲和雲計算 為基礎的大數據日益受到重視的**，隻有充分利用 大數據技術，纔能進一步提升醫療服務水平，進而真 正實現醫療行業信息化。
跨入信息時代的大門之後，各個行業的數據量都 在呈**式增長。醫療行業也一樣，眾多醫療數據在 短時期內，像從天而降的大雨迅速填滿醫療數據大河 ，其中，涉及的數據項目眾多，從總體上來看大致可 以分為兩個類別：一類是醫院自身的數據，這類數據 包括醫院的經營狀況、人員配備、財務支出等；另一 類是在醫院中的病人的狀況，包括所記錄的所有病患 者的各類臨床數據。
醫學臨床數據量的迅猛發展，使得這些數據擁有 了*大的價值，而這些價值的實現需要把*新算法應 用到海量數據中。單純的*新升級軟件繫統已經遠遠 不夠，醫學診療器械物聯網和醫學專用計算機架構的 改造升級已經勢在必行。同時，在醫療方面還需要專 業的醫療數據分析人員，來對數據進行實時*新和分 析處理。這些專業的分析人員還要對數據應用的環境 ，進行透徹的探索與研究，以便在不久的將來，讓大 數據應用在醫療行業中發揮*大的作用。
那麼，探索應用環境與應用特點有哪些重要意義 呢？這主要體現在傳統技術的實時性能不能滿足臨床 工作的真正需求。因此提高醫生對大數據的重視程度 ，讓醫生能在臨床工作經驗中，檢測大數據在工作中 存在的問題，找出痛點並傳達給專業的大數據分析工 作者。隻有通過臨床醫生和數據研究部門的共同協作 ，纔能優化應用環境，*終為解決醫療問題做出貢獻 。
充分了解大數據應用環境和應用特點，是實現完 備的大數據解決方案的**步。在不斷變化的新環境 中熟練利用技術，搭配好底層基礎架構和上層軟件應 用也**重要。在傳統技術條件下，數據化小樣本是 **的選擇。而醫療行業的信息化對算法的技術要求 比較高，隨著數據量大批增長，曾經的技術算法、匹 配算法早已落後於時代。這些算法，由於是通過一些 科研項目或者臨床研究項目采樣後得出的，所以，在 以大數據樣本為前提的情況下，底層數據模型和基礎 設施的要求都會因為算法不同而發生變化。
為了用大數據技術為醫療行業建立新的模型，人 們不僅在硬件方面進行探索，同時也在軟件方面加大 了研究力度。但是基於醫療數據應用本身存在的特點 ，例如並發量與業務處理量大、響應時間需縮短等． 所以醫療數據的解決方案需要緊抓這些方面：搭建分 布式結構，提高處理器性能，建立儲量大、速度快的 固態盤，提升集群網絡的計算速度，等等。
當然，醫療服務的改善*後一步還在具體應用層 面，如何優化用戶的操作體驗，如何使軟件與硬件完 美結合，這是關鍵問題。建立實現智能化醫院，醫院 本身的數據分析**重要。例如某個病種-如果將多 家醫院對這一病種的數據集合在一起，就可以形成一 個龐大、專業的知識庫。再通過大數據分析其中的指 標權重體繫。那麼，當醫院將本院特色與這些體繫相 互結合，將*有利於醫院對某個病種做出診斷決策。
隨著大數據科技的發展，**醫療界開始引進一 些國外**技術，這些數據平臺對當今醫療行業的發 展具有重要意義。就拿英特爾公司架構下的大數據平 臺產品來說吧，一些醫院已經開始將這些產品運用到 實際工作中去，為地區醫療健康檔案、衛生免疫等工 作提供了*便捷的服務。
盡管**不少大城市引進了醫療大數據應用，不 過還有一些現實問題需要解決。醫療大數據僅僅覆蓋 一些傳統醫院還不夠，要擴大其覆蓋範圍，*大的難 點在於如何實現區域影像數據服務、區域醫技數據服 務的全國聯網。
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