商業推動了IT不斷向前發展，云計算就是一個有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾經對近兩年大行其道的云計算表示不屑，因為云計算并不是一項新技術。但迫于市場競爭的壓力，甲骨文還是在2011年推出了云計算戰略。IBM全球高級副總裁Robert LeBlanc曾對本報記者說，IBM從上世紀六七十年代就開始做云計算了。他這么說的原因是云計算的核心技術那時就有了。然而，最近幾年由于物流云、醫療云、商務云等云計算商業模式的出現，云計算才得以開花結果。

大數據也一樣。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner將BI概念進一步升級為高級分析(Advanced Analytics)。2011年，麥肯錫闡釋大數據概念。雖然名稱不同，但實際上它們要解決的問題從來沒變過。只不過，現在的大數據分析技術能處理相比20年前更大量、多樣、實時(Volume、Variety、Velocity)的數據，即大數據。相比20年前的BI，現在的大數據分析能夠產生更大的商業價值，大數據存儲和分析技術的發展也得益于商業場景中數據量的激增和數據種類的多樣化。

因此在實施大數據分析項目之前，企業不僅應該知道使用何種技術，更應該知道在什么時候、什么地方使用。除了較早前就開始利用大數據的互聯網公司，醫療行業可能是讓大數據分析最先發揚光大的傳統行業之一。醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。因此，醫療行業將和銀行、電信、保險等行業一起首先邁入大數據時代。麥肯錫在其報告中指出，排除體制障礙，大數據分析可以幫助美國的醫療服務業一年創造3000億美元的附加價值。本文列出了醫療服務業5大領域(臨床業務、付款/定價、研發、新的商業模式、公眾健康)的15項應用，這些場景下，大數據的分析和應用都將發揮巨大的作用，提高醫療效率和醫療效果。