大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了靈活可擴展的基礎設備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計算機和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很可能是新一輪的技術革命。數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和人工智能等新興技術可能會改變數(shù)據(jù)世界中的許多算法和基礎理論，實現(xiàn)科技突破。
密接人群鎖定、疫情地圖繪制、食品安全追溯、智能交通調度……在疫情防控和城市治理中，大數(shù)據(jù)的作用日益凸顯。但對大數(shù)據(jù)的認知和理解上，有一點必須厘清：“大數(shù)據(jù)”不等于“多數(shù)據(jù)”，不是簡單地把大量數(shù)據(jù)堆積在一起，而是要進行深度加工處理，進一步加強系統(tǒng)整合、數(shù)據(jù)整合、功能整合，提高信息的精準度、可靠度，讓數(shù)據(jù)真正發(fā)揮作用，產(chǎn)生價值。
有一種觀點認為，大數(shù)據(jù)之“大”，就是多多益善、以量取勝。事實并非如此。大數(shù)據(jù)的“大”與大小沒有關系，而是能級的高下，即對數(shù)據(jù)的“加工能力”。本輪疫情中，大數(shù)據(jù)雖然發(fā)揮了重要作用，但也暴露出一些問題。探究問題背后的原因，在于數(shù)據(jù)采集、處理不夠精準，在貫通、集成、共享等方面也有待提高。市民對此提出批評建議，一方面是警醒我們更好地盡職履責，把工作謀深做細做實;另一方面，也凸顯出挖掘用好大數(shù)據(jù)的重要性、緊迫性，使之更具實戰(zhàn)性、實用性。同時要堅持法治思維，實現(xiàn)在有效保障個人信息安全前提下的智慧化治理。
大數(shù)據(jù)不僅是一種物態(tài)、一種技術，更是一種應用、一種思維。古人就已認識到“大數(shù)據(jù)”的作用。戰(zhàn)國時期，魏國國相李悝把農(nóng)民種地的收成，按年景分為“熟年”和“饑年”，具體又細分為“上中下”“小中大”等。國家根據(jù)不同的年景調整農(nóng)產(chǎn)品價格，保護農(nóng)民耕種的積極性。現(xiàn)代的大數(shù)據(jù)技術，無論是在歸納分析的廣度和深度，還是在應用的場景、領域方面，都遠遠勝過古代版“大數(shù)據(jù)”。但本質是一樣的：大數(shù)據(jù)的價值不在“多”而在應用，只有經(jīng)過挖掘、加工的數(shù)據(jù)，才是有意義的數(shù)據(jù)，才能創(chuàng)造價值。
在現(xiàn)代城市治理中，大數(shù)據(jù)是一項系統(tǒng)工程，涉及科學技術、政府行政、社會治理、公共服務等方方面面。我們的城市每時每刻都在產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，要想讓數(shù)據(jù)真正發(fā)揮作用，需要進一步完善頂層設計和整體規(guī)劃，打破信息壁壘，拔掉“數(shù)據(jù)煙囪”，消除“數(shù)據(jù)孤島”，促進互聯(lián)互通、共用共享，形成以服務為導向的數(shù)據(jù)結構和應用體系。我們要從此輪疫情中總結經(jīng)驗教訓，堅持需求導向、平戰(zhàn)結合，加快建設符合南京實際、彰顯特大城市特色的信息化應用平臺，不斷提高大數(shù)據(jù)應用的精細化、精準化水平，確保實用、管用、好用。
城市的核心是人。再龐大再詳實的數(shù)據(jù)，如果不能為人所用，就等同于廢紙。用好大數(shù)據(jù)，應瞄準市民最關心的問題，挖掘群眾最現(xiàn)實的需求，將數(shù)據(jù)資源切實應用于交通、教育、醫(yī)療等民生領域。讓枯燥冰冷的數(shù)據(jù)有溫度、懂人心，群眾才能擁有更多獲得感、幸福感、安全感。
大數(shù)據(jù)的應用場景和數(shù)據(jù)治理
1.大數(shù)據(jù)應用場景-輔助診療。
2.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(chǎn)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)。
3.大數(shù)據(jù)應用場景-管理系統(tǒng)：醫(yī)院各種數(shù)據(jù)、信息呈現(xiàn)分散化的狀態(tài)，分布式地散落于醫(yī)院內外各系統(tǒng)中，基于大數(shù)據(jù)整合的醫(yī)院管理系統(tǒng)可從醫(yī)院數(shù)據(jù)、信息分布式管理出發(fā)，集合各種異構數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)信息用戶中心等方式，全面提高數(shù)據(jù)管理水平。
4.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。
5.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。
6.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。租用服務器可咨詢夢飛云idc了解。
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