大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了灵活可扩展的基础设备，是产生大数据的平台之一。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很可能是新一轮的技术革命。数据挖掘、机器学习和人工智能等新兴技术可能会改变数据世界中的许多算法和基础理论，实现科技突破。
密接人群锁定、疫情地图绘制、食品安全追溯、智能交通调度……在疫情防控和城市治理中，大数据的作用日益凸显。但对大数据的认知和理解上，有一点必须厘清：“大数据”不等于“多数据”，不是简单地把大量数据堆积在一起，而是要进行深度加工处理，进一步加强系统整合、数据整合、功能整合，提高信息的精准度、可靠度，让数据真正发挥作用，产生价值。
有一种观点认为，大数据之“大”，就是多多益善、以量取胜。事实并非如此。大数据的“大”与大小没有关系，而是能级的高下，即对数据的“加工能力”。本轮疫情中，大数据虽然发挥了重要作用，但也暴露出一些问题。探究问题背后的原因，在于数据采集、处理不够精准，在贯通、集成、共享等方面也有待提高。市民对此提出批评建议，一方面是警醒我们更好地尽职履责，把工作谋深做细做实;另一方面，也凸显出挖掘用好大数据的重要性、紧迫性，使之更具实战性、实用性。同时要坚持法治思维，实现在有效保障个人信息安全前提下的智慧化治理。
大数据不仅是一种物态、一种技术，更是一种应用、一种思维。古人就已认识到“大数据”的作用。战国时期，魏国国相李悝把农民种地的收成，按年景分为“熟年”和“饥年”，具体又细分为“上中下”“小中大”等。国家根据不同的年景调整农产品价格，保护农民耕种的积极性。现代的大数据技术，无论是在归纳分析的广度和深度，还是在应用的场景、领域方面，都远远胜过古代版“大数据”。但本质是一样的：大数据的价值不在“多”而在应用，只有经过挖掘、加工的数据，才是有意义的数据，才能创造价值。
在现代城市治理中，大数据是一项系统工程，涉及科学技术、政府行政、社会治理、公共服务等方方面面。我们的城市每时每刻都在产生海量数据，要想让数据真正发挥作用，需要进一步完善顶层设计和整体规划，打破信息壁垒，拔掉“数据烟囱”，消除“数据孤岛”，促进互联互通、共用共享，形成以服务为导向的数据结构和应用体系。我们要从此轮疫情中总结经验教训，坚持需求导向、平战结合，加快建设符合南京实际、彰显特大城市特色的信息化应用平台，不断提高大数据应用的精细化、精准化水平，确保实用、管用、好用。
城市的核心是人。再庞大再详实的数据，如果不能为人所用，就等同于废纸。用好大数据，应瞄准市民最关心的问题，挖掘群众最现实的需求，将数据资源切实应用于交通、教育、医疗等民生领域。让枯燥冰冷的数据有温度、懂人心，群众才能拥有更多获得感、幸福感、安全感。
大数据的应用场景和数据治理
1.大数据应用场景-辅助诊疗。
2.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。
3.大数据应用场景-管理系统：医院各种数据、信息呈现分散化的状态，分布式地散落于医院内外各系统中，基于大数据整合的医院管理系统可从医院数据、信息分布式管理出发，集合各种异构数据，建立数据信息用户中心等方式，全面提高数据管理水平。
4.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。
5.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。
6.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。租用服务器可咨询梦飞云idc了解。
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