8.温柔的切入别人的敏感区域及隐私 。也就是说要对数据进行再升华与加工，不能让人感知以及做出“你就是在窥探我的机密和隐私，我要防备你”的反应 。9.重组，建立新规则 。相对数据的采集和管理，绝大多数企业尤其是中小企业，在数据的分析性和运用上有着巨大的短板和缺陷，这个问题非一日可克 。请记住，在数据的管理和分析运用上，不是说只有所谓的纵横向比较、基础透视及因果分析等，学习和应用更多的数据分析及运用规则及其数据，将会让我们不断重组出新的数据结果，享受到新的数据应用成果 。
大数据时代，医疗行业有哪些变迁？
医疗保健行业正在以更快的速度蓬勃发展，管理患者护理和创新药物的必要性也同样增加 。随着这些需求的增加，该行业正在采用更新的技术 。未来可能发生的一个重大变化是在医疗保健领域使用大数据和分析 。据希捷科技发起的国际数据公司（IDC）报告显示，预计大数据在医疗保健方面的增长速度将超过制造业，金融服务业或媒体等领域 。
据估计，到2025年，医疗保健数据的复合年增长率（CAGR）将达到36％ 。市场研究显示，到2022年医疗保健市场的全球大数据预计将达到342.7亿美元，复合年增长率为22.07％ 。在全球范围内，预计到2024年，大数据分析部门的价值将超过680.3亿美元，这主要得益于北美对电子健康记录，实践管理工具和劳动力管理解决方案的持续投资 。
以下是大数据可以帮助和改变整个医疗保健行业情景的五种方式：1.健康追踪大数据和分析以及物联网（IoT）正在彻底改变人们可以跟踪各种用户统计数据和重要信息的方式 。除了可以检测患者睡眠，心率，运动，行走距离等的基本可穿戴设备之外，还有新的医疗创新可以监控患者的血压，脉搏血氧计，血糖监测仪等 。持续监测身体生命体征以及传感器数据收集将使医疗保健组织能够将人们排除在医院之外，因为他们可以识别潜在的健康问题并在情况恶化之前提供护理 。
2.降低成本大数据可以成为节省超过或低于预定员工的医院成本的好方法 。预测分析可以通过预测入学率和帮助分配人员来帮助解决这个问题 。这将降低医院的投资率，实际上有助于最大限度地利用他们的投资 。保险业可以通过支持可穿戴设备和健康追踪器来节省资金，以确保患者不会在医院中度过时间 。它可以节省患者的等待时间，因为根据分析，医院将有足够的人员和床位 。
预测分析还可以通过降低再入院率来降低成本 。根据精算师协会最近的一份报告，47％的医疗保健组织已经在使用预测分析 。此外，超过57％的医疗保健行业认为，预测分析将在未来五年内为企业节省25％或更多的年度成本 。医疗保健和大数据事实：麦肯锡公司报告指出，经过20年的稳定增长，医疗保健费用现在占GDP的17.6％，即 。
比美国规模和财富的预期基准高出近6000亿美元 。3.协助高危患者如果所有医院记录都被数字化，那么它将是可以访问的完美数据，以了解许多患者的模式 。它可以反复识别接近医院的患者，并确定他们的慢性病 。这种理解将有助于为这些患者提供更好的护理，并提供有关纠正措施的见解，以减少他们的频繁访问 。这是保持清单和检查高风险患者并为他们提供定制护理的好方法 。
4.防止人为错误很多时候，人们注意到专业人员倾向于开错药或者错误地派遣不同的药物 。通常，这些错误可以减少，因为可以利用大数据来分析用户数据和处方药物 。它可以证实数据并标记潜在的处方，以减少错误并挽救生命 。对于在一天内迎合许多患者的医生来说，这样的软件可以是一个很好的工具 。医疗保健和大数据事实：医疗保险和医疗补助服务中心使用预测分析在一年内防止了超过2.107亿美元的医疗保健欺诈 。
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