網(wǎng)站建設技術：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)治理與應用場景

大數(shù)據(jù)技術在技術層面、業(yè)務層面都有十分重要的應用價值在技術層面：大數(shù)據(jù)技術可以應用于非結構化數(shù)據(jù)的分析、挖掘，大量實時監(jiān)測數(shù)據(jù)分析等，為管理系統(tǒng)、綜合信息平臺等建設提供技術支持；在業(yè)務層面：大數(shù)據(jù)技術可以提供輔助決策和科研支持，向管理者提供管理輔助決策、行業(yè)監(jiān)管、績效考核支持。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的采集及管理、分析等環(huán)節(jié)的統(tǒng)稱，目的是妥善管理“有用”的數(shù)據(jù)并從海量數(shù)據(jù)中挖掘價值。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)采集及管理。
目前，醫(yī)療數(shù)據(jù)大多散落在各個系統(tǒng)，碎片化、低質量、孤立分類、類型多樣、標準不一，而優(yōu)質的數(shù)據(jù)采集手段可以實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)融合及數(shù)據(jù)的初步清洗，為后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析及應用奠定堅實的數(shù)據(jù)基礎。開發(fā)合規(guī)前提下的數(shù)據(jù)標準化集成采集平臺，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)較高質量的存儲和及時調用。
數(shù)據(jù)脫敏問題，敏感大數(shù)據(jù)分類：進行分類大數(shù)據(jù)挖掘需要對醫(yī)療保險號碼等敏感數(shù)據(jù)進行分類。分類應來自業(yè)務詞庫模型并被傳承到不同的數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的所有物理實例中。
發(fā)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)，敏感的大數(shù)據(jù)可能隱蔽在非結構化文本中，大數(shù)據(jù)挖掘應考慮數(shù)據(jù)分析工具的利用，以便自動發(fā)現(xiàn)非結構化字段的敏感數(shù)據(jù)。
執(zhí)行數(shù)據(jù)隱私，可以通過使用數(shù)據(jù)分析工具發(fā)現(xiàn)敏感的大數(shù)據(jù)，以監(jiān)督對政策的遵從度。
標記敏感數(shù)據(jù)，只有在識別到敏感數(shù)據(jù)的位置時，組織才能執(zhí)行政策，因此在業(yè)務詞庫中標記敏感數(shù)據(jù)非常關鍵。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)價值閉環(huán)，大數(shù)據(jù)與機器學習、深度學習等技術和循證醫(yī)學、影響組學相結合，可以為健康管理等場景提供解決方案;打通底層數(shù)據(jù)，構建互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)平臺。數(shù)據(jù)互通可以優(yōu)化各應用場景的體驗，各應用場景產生的數(shù)據(jù)又可以進一步豐富數(shù)據(jù)，由此形成一個價值閉環(huán)。

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