智能养老服务与大数据结合

在大数据时代，智能养老服务虽然迎来了全新的发展机遇，但也面临系列发展挑战。养老大数据是开展智能养老服务的基础，也是探索智能养老服务新兴领域的重要数据支撑。因此有必要了解大数据的含义、特点、类型以及相关分析处理技术。

（一）养老大数据的含义与类型

在解释养老大数据之前，本节将简单总结大数据的含义与特点。大数据时代已经来临，这一点早已成为共识，它将在众多领域掀起变革的浪潮。大数据主要指那些体量巨大，需要新的工具与技术才能进行处理的数据集合。一般来说，大数据具有以下几个特点：一是体量巨大，非传统数据可比。数据的最小基本单位为字节（Byte），后续依次为千字节（kB）、兆字节（MB）、千兆字节或吉字节（GB）、万亿字节或太字节（TB）、千万亿字节或拍字节（PB）、百亿亿字节或艾字节（EB）、十万亿亿字节或泽字节（ZB）、一亿亿亿字节或尧字节（YB），每一个后续单位均比前面大1024倍。目前的数据量正在由TB向PB转化，未来将进一步向EB级、ZB级甚至是YB级转化。二是数据结构类型多样，既包括像日期、电话号码、地址等结构化数据，也包括网络日志、视频、音频、图片等非结构化数据。当下，非结构化数据体量和增长速度远远大于结构化数据，这是大数据的一个重要特征。三是具有价值。在数据泛滥的今天，并非所有的数据都可列入大数据之内，只有那些具有挖掘和分析价值的数据才称之为大数据。

基于上述大数据的含义与特点分析，本书认为养老大数据是通过物联网、移动互联网、智能养老服务系统等网络平台，以及手提电脑、平板电脑、手机、可穿戴设备等移动终端收集到的有挖掘分析价值的涉老数据。此外，安装在养老机构、老年人家中的各类视频传感器和监控设备，也会实时产生并传输大数据。在养老大数据中，非结构化数据占比非常高，如记录老年人生活起居、日常照料和医疗护理的图片、音频、视频、地图定位等。深入挖掘和分析养老大数据，有利于准确了解老年人的生理和心理状况，开发针对性强的涉老产品或服务，不断提高养老服务的效率和质量，最终提升老年人的满意度与幸福感。

养老大数据的来源非常广，导致其类型也非常多，主要包括以下几种类型：一是官方基础养老大数据。这些数据一般储存在涉老的政府部门中，如民政、卫生健康、公安等部门，这些部门储存有较为系统的老年人口、养老服务机构、专业服务队伍等方面的基础数据，这些数据多为结构化数据，便于后续分析处理。二是养老服务机构的监管大数据。不管是机构养老、社区居家养老，还是完全居家养老，都离不开养老服务机构的服务。老年人只要接受过养老服务机构的服务，就会产生大量文本、音频、视频等数据。养老服务机构为了有效监控管理服务人员的行为与效果，也会产生大量监管数据。三是智能养老设备大数据。随着智能社区、智能家居、智能穿戴等智能设备的广泛推广，老年人的生活起居、医疗护理等均变得“有迹可查”，产生大量的养老数据。四是老年人社交大数据。随着老年人上网人数与使用智能手机人数的不断增加，越来越多的老年人习惯于使用微信、微博、博客等，开始在网络上查询信息、表达自己的观点与看法、交友聊天等，产生了大量的文本、图片、音频、视频等数据。

（二）养老大数据的分析方法

大数据的一个非常重要的特征就是具有价值，能够被人挖掘分析处理产生经济价值与社会价值。因此，面对海量的大数据，有必要采用合适的分析方法寻找出数据之间的相关性与因果性，为各类涉老组织与个人提供做出决策、采取行动的重要依据。依托大数据分析结果，智能养老服务可以弥补传统养老服务只注重事后评估的监管不足，能兼顾实现事前模拟预测、事中实时监控、事后科学评估。

与大数据的一般分析方法类似，养老大数据的分析方法主要有以下三种：一是描述性分析，即用频次、频率、均值、方差等指标直接展示发生了什么，与传统统计描述方法不同，大数据描述分析可以借助可视化软件，更为直观、形象地展示发生了什么，比如展示某个小区内老年人去食堂就餐人数与次数；二是因果性分析，即通过更为复杂的统计分析寻找出为什么发生，分析出现某一现象的原因，供相关组织与个人参考，比如基于老年人去食堂就餐次数的变化分析食堂提供餐饮服务的质量和水平；三是预测性分析，即主要描述将来可能会发生什么，这是大数据一个非常重要的功能，能够帮助老年人或涉老组织和个人决定下一步行动，比如预测什么类型的老人会继续去食堂就餐，为吸引更多老人去食堂就餐，食堂应该采取什么样的具体措施。