基于大数据和移动互联技术的应用

文/张孟琦

随着移动互联网、云计算、大数据等新兴信息技术的飞速发展,当今社会逐步进入移动大数据时代。在此背景下,新兴的医疗模式、教育模式和图书管理模式应运而生，学习基于大数据和移动互联技术的应用实例，了解移动大数据的发展趋势，有助于移动大数据更好的发展。

1 大数据和移动互联技术现状

1.1 大数据

大数据，是计算机行业的名词，是指数据量十分庞大，难以统计、管理和计算的数据集合。传统数据分析针对于小规模、精确度要求不高的数据，分析方式存在局限性，分析结果精确度不高，存在一定的结果偏差；大数据分析针对于规模庞大、高精确度要求的数据，其独特优点在于将大规模的数据信息进行处理后，可以得出数据与数据之间的潜在联系，实现高准确度的预测。

1.2 移动互联技术

移动互联技术，指的就是在智能手机、平板电脑、智能穿戴设备等方面进行的网络互联技术，移动互联技术是在4G网络兴起后发展起来的。移动设备小巧方便、易于携带的特点受到广大用户的欢迎，为人们的生活提供便利。

2 移动大数据应用实例

2.1 智慧医疗系统

2.1.1 医疗机制的现状

（1）患者方面。疾病患者往往对自己的病情没有准确的认识，习惯到大医院问诊，看病周期长，流程繁琐，耗费资源，不但加重了医院的负担，而且导致“看病难”现象的发生。

（2）医生方面。由于病人多，医生少，留给每位病人的诊断时间受到了限制，这就可能导致医生对病人没有全方位的了解，频繁的检查和低效的治疗方案不但给病人带来额外的经济支出，而且导致“看病贵”现象的发生。同时，城市的级别决定了医疗水平的差异，低级别的医疗水平很可能导致病人治疗延误、病情恶化。

（3）医患关系方面。医患纠纷的爆发多出现于病人病情突发意外时期。医生和患者能否及时有效的沟通，直接关系到病人的救治。医生若未能及时了解自己病人的情况，过度治疗，会给病人带来高昂的治疗费用，浪费宝贵的医疗资源，同时激化医患矛盾。

2.1.2 智慧医疗系统的使用

（1）病人终端系统。病人可以事先使用血糖仪、血压计等家庭健康管理套装检测出自己身体的各项数据，之后打开手机移动终端的智慧医疗软件，在软件中输入体重、血糖、血压等信息并提交，软件会根据病人输入的信息进行大数据分析，推荐最适合患者的医院，若选择就诊，则可以在平台上预约看病的时间，病人只需要按照规定的时间去看病就可以了。

（2）医生终端系统。在大数据背景下，病人的各项病情信息上传，大数据会对信息进行分析和处理，得出可能性较高的病因，帮助医生尽快确诊，及时采取治疗措施，将疾病对病人的伤害降到最低。同时，每一次上传的病情信息都会记录在数据库中，包括病人的过敏史、疾病史等，医生在此基础上会更加严格用药的标准和剂量。

（3）中央系统信息转换。当病人将信息上传时，系统会将信息传送到指定医生的移动终端中，当医生确诊时，系统会将诊断信息及时反馈给病人。当医生需要病人住院时，系统会根据病人的需求安排相应规格的病房，当病人病情好转，可以出院，系统也会及时提醒病人。当病人不满意当前主治医生时，可以提交申请，更换主治医生。中央系统能够及时协调病人与医生的关系，既有利于医生的诊断，又可以让病人获得最佳的医疗服务。

2.2 智慧教学工具

2.2.1 传统教学工具的现状

（1）学生方面。随着多媒体的不断发展，各个年龄段的学生都渴望获得形式更加丰富的课堂，单一使用传统的教学工具如PPT、Word显得有些呆板，新兴的教学工具更被学生所期待。

（2）教师方面。传统的教学工具只能体现在课堂教学方面，在课堂管理、实时签到、布置作业、课堂互动等方面未能体现，新兴的教学工具被教师所期待。

（3）学生和教师联系方面。教育质量取决于学生的学习情况和老师的教学计划，处理好二者之间的联系，既可以提高学生的学习成绩也可以提高老师的课堂效率，因此，新兴的教学工具被学生和教师所共同期待。

2.2.2 智慧教学工具的使用

（1）学生客户端。在学生客户端，学生可以发送异步消息，向老师提出课程相关问题；可以通过移动客户端在线签到；可以在老师发布的题库中进行习题练习；可以在课堂的多媒体上发送弹幕实时互动。另一方面，利用大数据分析技术，统计学生的答题情况，得出学生薄弱知识单元，学生可以根据数据反馈，加强相应单元的学习。

（2）教师客户端。在教师客户端，教师可以运用互联网技术创建“线上题库”并发布，借助微信等公共平台向学生推送新发布的学习任务；可以从在线题库的答题情况进行大数据分析，根据分析结果，进行教学总结；可以及时督促学生上传作业扫描件到数据库，进行网上评分；若该班级的任课老师未能及时回复学生在平台上提出的问题，其他班级老师可以代为回答。

（3）智慧教学工具服务器。服务端提供课堂录制视频，方便同学反复观看；服务端进行大数据分析，根据考勤、答题等学习情况，给任课教师推荐该生课堂平时成绩。

2.3 智慧图书管理系统

2.3.1 传统图书管理系统的现状

（1）借阅者方面。传统的图书管理系统，限制了查询图书的地点，借阅者需要去到图书馆的指定位置才可以查到是否有自己想去借阅的图书，同时存在没有借阅到自己心仪图书的情况；另一方面，图书馆也会随着节假日调整开馆日期，借阅者提前预知图书馆的开馆情况也是很有必要的。

（2）图书管理员方面。使用传统的图书管理系统，需要扫描借阅证上的二维码，方可把图书借出，借阅者如果忘记携带借阅证，图书管理员则不可借出图书；同时，若不法人员仿制借阅证，盗用冒用借阅者的身份信息，将会对借阅者和图书馆造成双重损害。

（3）图书管理系统本身。传统图书管理系统通常是单机版软件，借阅者和管理人员都只能在公共图书管理设备上面进行操作，若机器故障，则借阅服务不能进行，耽误借阅者借书学习，另一方面，存于数据库的数据也会相应的丢失，在图书管理方面造成麻烦。

2.3.2 基于大数据和移动互联技术的智慧图书管理系统

（1）借阅者客户端。将智慧图书管理系统制作成移动端的手机APP可以随时随地的进行图书查询、图书预约、图书续借办理、图书馆的开放时间、预约座位等操作，避免了借不到图书的情况，通过大数据分析技术可以获取图书信息推荐，根据借阅书籍的相关性，判断读者的兴趣喜好，推送出相关图书。

（2）图书管理员客户端。用户在手机移动端注册账号，提高了身份标识的可靠性；同时，手机完全可以替代借阅证，避免了无证无法借书的情况。图书的借阅与当下流行有很大的关联，当某一领域成为热点话题时，该领域的图书往往会出现短缺的情况，通过大数据分析提前预知图书的缺货情况，上报采买部门，提前采买相关书籍，让尽可能多的读者可以借阅到相关图书。

（3）服务器端。联网的图书管理系统可以上传数据到云端，避免数据丢失；用户可在各自的移动端设备上进行操作，避免公共图书管理设备故障导致的无法借书情况。

3 移动大数据应用的缺陷

3.1 数据安全

通过对上述三种基于大数据和移动互联技术的实例分析，我们不难发现，大数据的发展需要庞大的数据支持，为了获取这些数据，软件开发企业或许会用不法手段收集用户兴趣爱好、姓名、出生年月、手机号码等个人隐私，用户的信息泄露问题是移动大数据面临的最大挑战。例如：智慧医疗系统存在会泄露病人病情隐私，对病患造成精神上的伤害；智慧图书管理系统存在泄露借阅者兴趣喜好和作息规律等。如果这样的数据被泄露，后果不堪设想。

3.2 移动大数据应用的高能耗

在大数据背景下,用户在享受QQ、微信、视频应用等APP的同时，都在无时不刻消耗着网络流量和电能等资源。今后随着移动端用户量的持续增长和大数据技术的飞速发展，解决移动大数据技术的能耗问题迫在眉睫。

4 完善移动大数据应用的建议

4.1 针对数据安全

运营商需要事先与用户签订协议，在协议的规定范围内合理收集用户信息，确保用户的个人隐私不会受到严重侵犯。与此同时，网络信息安全问题已经被国家所重视，国家将会加快相关法律建设，尽早出台大数据分析与个人隐私的管理办法。在未来，我们需要共同努力，营造一个“风清气正”且安全的移动大数据环境。

4.2 针对移动大数据应用的高能耗

利用大数据解决自身高能耗问题。在网络服务侧，借助大数据分析技术，掌握不同地区的移动用户数量及网络资源需求，完成更具有针对性的网络站点部署，动态匹配用户网络需求。在用户终端侧，借助智能设备系统的大数据分析，得出用户的网络使用习惯和网络资源需求，动态选择适合进行操作的无线网络，从而节约网络资源，减少能耗，实现低能耗通信。

5 结束语

综上所述，移动大数据在医疗、教学、图书管理等领域的应用都体现了移动大数据的美好前景，为上述领域带来不一样的用户体验。在移动大数据的背景下，智慧医疗系统可以提供更加轻松、高效、安全的医疗；智慧教学工具可以提供更加生动、全面、有趣的学习；智慧图书管理系统可以提供更加方便、自由、有预知性的管理。针对移动大数据的信息安全问题，国家方面应当加强网络环境的监管，完善相关法律法规；开发者和用户方面也必须加强个人隐私意识，提高防范。在移动大数据的高能耗问题上，国内外网络和软件从业者也应当肩负起实现低能耗上网、优化网络资源配置等问题的重担，做到“以大数据治大数据”。在未来，移动大数据将会应用在更多领域，贯穿到更多学科，体现在生活的方方面面。