网站建设技术：大数据的数据治理与应用场景

大数据技术在技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值在技术层面：大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘，大量实时监测数据分析等，为管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持；在业务层面：大数据技术可以提供辅助决策和科研支持，向管理者提供管理辅助决策、行业监管、绩效考核支持。
医疗大数据治理，医疗大数据的采集及管理、分析等环节的统称，目的是妥善管理“有用”的数据并从海量数据中挖掘价值。
医疗大数据采集及管理。
目前，医疗数据大多散落在各个系统，碎片化、低质量、孤立分类、类型多样、标准不一，而优质的数据采集手段可以实现异构数据融合及数据的初步清洗，为后续的大数据分析及应用奠定坚实的数据基础。开发合规前提下的数据标准化集成采集平台，可实现数据较高质量的存储和及时调用。
数据脱敏问题，敏感大数据分类：进行分类大数据挖掘需要对医疗保险号码等敏感数据进行分类。分类应来自业务词库模型并被传承到不同的数据库中数据的所有物理实例中。
发现敏感数据，敏感的大数据可能隐蔽在非结构化文本中，大数据挖掘应考虑数据分析工具的利用，以便自动发现非结构化字段的敏感数据。
执行数据隐私，可以通过使用数据分析工具发现敏感的大数据，以监督对政策的遵从度。
标记敏感数据，只有在识别到敏感数据的位置时，组织才能执行政策，因此在业务词库中标记敏感数据非常关键。
医疗大数据价值闭环，大数据与机器学习、深度学习等技术和循证医学、影响组学相结合，可以为健康管理等场景提供解决方案;打通底层数据，构建互联互通的数据平台。数据互通可以优化各应用场景的体验，各应用场景产生的数据又可以进一步丰富数据，由此形成一个价值闭环。

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