医疗大数据分析，主要就是分享目前医疗数据里面的治理重要性，并且结合相应的案例。对于目前的it行业来说，医疗大数据分析中有着很多头疼的事情，主要就在于业务系统涉及很多，所以也就成为了一大关键的挑战，采用医疗大数据分析就能够有效改善患者的就医体验。本文就来讲解医疗大数据分析的3大考虑因素，行业经验解决方案。

1、医疗大数据分析的影响因素——流程

医疗大数据分析过程中，也同样会面临着较大的挑战。

比如，如何才能够让数据达到业务流程优化的一种效果，达到合理利用医疗资源的作用比如，一个医生给患者在看病过程中时间不能够降低。

所以大数据还是应该趋向于科学性医疗大数据的治理，这和流程有着直接关系，比如数据到底应该怎么采集、数据该如何治理，这些都和数据的质量有着直接的关系。一般情况下要选择一些专业的BI软件，比如帆软FineBI。

2、医疗大数据分析的原材料——大数据

很多人在使用医疗大数据分析过程中，也往往涉及到一大问题，就在于数据采集的转化。每一个节点就相当于噪音增加，噪音也同样会衰竭很多，导致更多的数据丢失，这也是一种传统的数据仓库技术逐渐被替代的原因。

大数据，也包含海量的结构化数据，以及非结构化的数据，还有文本形式等等。

大数据的技术就可以利用好大数据。比如帆软FineBI这一款软件，简单来说是把所有的数据源全部都拿过来，就好像韩信点兵一般，有着更好的效果，可以有效提升数据的质量，为下一步数据的处理做好准备，能够达到生命周期管理的一大效果。

3、医疗大数据分析的基础——数据治理

医疗大数据分析过程中，虽然数据质量具有信息准确性的特色，给机构带来更多的可靠性。不过在这整个过程中，也必须要保证可访问性的一致性，还有安全性的标准，这些都是不容忽视的，只有如此才能够保证所有数据的安全操作。

对于各大的企业来说，正确的挑选一款软件很重要。在目前的市场上，FineBI这款软件使用比较多，具有合规性的管理能够达到一些条件的效果，符合各种不一样的企业合规性标准，操作也更加的方便。

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