大數據離不開云處理，云處理為大數據提供了靈活可擴展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很可能是新一輪的技術革命。數據挖掘、機器學習和人工智能等新興技術可能會改變數據世界中的許多算法和基礎理論，實現科技突破。
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，大數據的作用日益凸顯。但對大數據的認知和理解上，有一點必須厘清：“大數據”不等于“多數據”，不是簡單地把大量數據堆積在一起，而是要進行深度加工處理，進一步加強系統整合、數據整合、功能整合，提高信息的精準度、可靠度，讓數據真正發揮作用，產生價值。
有一種觀點認為，大數據之“大”，就是多多益善、以量取勝。事實并非如此。大數據的“大”與大小沒有關系，而是能級的高下，即對數據的“加工能力”。本輪疫情中，大數據雖然發揮了重要作用，但也暴露出一些問題。探究問題背后的原因，在于數據采集、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據的重要性、緊迫性，使之更具實戰性、實用性。同時要堅持法治思維，實現在有效保障個人信息安全前提下的智慧化治理。
大數據不僅是一種物態、一種技術，更是一種應用、一種思維。古人就已認識到“大數據”的作用。戰國時期，魏國國相李悝把農民種地的收成，按年景分為“熟年”和“饑年”，具體又細分為“上中下”“小中大”等。國家根據不同的年景調整農產品價格，保護農民耕種的積極性。現代的大數據技術，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“大數據”。但本質是一樣的：大數據的價值不在“多”而在應用，只有經過挖掘、加工的數據，才是有意義的數據，才能創造價值。
在現代城市治理中，大數據是一項系統工程，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生海量數據，要想讓數據真正發揮作用，需要進一步完善頂層設計和整體規劃，打破信息壁壘，拔掉“數據煙囪”，消除“數據孤島”，促進互聯互通、共用共享，形成以服務為導向的數據結構和應用體系。我們要從此輪疫情中總結經驗教訓，堅持需求導向、平戰結合，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，不斷提高大數據應用的精細化、精準化水平，確保實用、管用、好用。
城市的核心是人。再龐大再詳實的數據，如果不能為人所用，就等同于廢紙。用好大數據，應瞄準市民最關心的問題，挖掘群眾最現實的需求，將數據資源切實應用于交通、教育、醫療等民生領域。讓枯燥冰冷的數據有溫度、懂人心，群眾才能擁有更多獲得感、幸福感、安全感。
大數據的應用場景和數據治理
1.大數據應用場景-輔助診療。
2.醫療大數據價值閉環：大數據與機器學習、深度學習等技術和循證醫學、影響組學相結合，可以為健康管理等場景提供解決方案;打通底層數據，構建互聯互通的數據平臺。數據互通可以優化各應用場景的體驗，各應用場景產生的數據又可以進一步豐富數據，由此形成一個價值閉環。
3.大數據應用場景-管理系統：醫院各種數據、信息呈現分散化的狀態，分布式地散落于醫院內外各系統中，基于大數據整合的醫院管理系統可從醫院數據、信息分布式管理出發，集合各種異構數據，建立數據信息用戶中心等方式，全面提高數據管理水平。
4.醫療大數據治理：醫療大數據的采集及管理、分析等環節的統稱，目的是妥善管理“有用”的數據并從海量數據中挖掘價值。
5.醫療大數據采集及管理：目前，醫療數據大多散落在各個系統，碎片化、低質量、孤立分類、類型多樣、標準不一，而優質的數據采集手段可以實現異構數據融合及數據的初步清洗，為后續的大數據分析及應用奠定堅實的數據基礎。開發合規前提下的數據標準化集成采集平臺，可實現數據較高質量的存儲和及時調用。
6.數據脫敏問題
敏感大數據分類：進行分類大數據挖掘需要對醫療保險號碼等敏感數據進行分類。分類應來自業務詞庫模型并被傳承到不同的數據庫中數據的所有物理實例中。
發現敏感數據：敏感的大數據可能隱蔽在非結構化文本中，大數據挖掘應考慮數據分析工具的利用，以便自動發現非結構化字段的敏感數據。
執行數據隱私：可以通過使用數據分析工具發現敏感的大數據，以監督對政策的遵從度。
標記敏感數據：只有在識別到敏感數據的位置時，組織才能執行政策，因此在業務詞庫中標記敏感數據非常關鍵。租用服務器可咨詢夢飛云idc了解。
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