随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为推动各行各业变革的重要力量。在医疗保障领域,疾病诊断相关数据(Diagnosis Related Groups,DRGs)作为医疗大数据的重要组成部分,在提升医疗服务质量、促进资源高效配置以及显著降低医疗成本等方...随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为推动各行各业变革的重要力量。在医疗保障领域,疾病诊断相关数据(Diagnosis Related Groups,DRGs)作为医疗大数据的重要组成部分,在提升医疗服务质量、促进资源高效配置以及显著降低医疗成本等方面具有重要意义。如何有效地利用这些数据为医疗保障决策管理提供支持,成为当前亟待解决的重要问题。本文旨在探讨基于医疗保障疾病诊断相关数据的大数据分析决策管理系统的设计与实现,以期为医疗保障领域的智能化、精细化管理提供新的思路和方法。展开更多
针对传统中小企业客户数据呈现杂乱无序状态且缺乏标准化的现状,提出一种创新的数据治理技术。该技术整合多源异构数据,该技术汇聚多源异构数据,融合光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)等多种方法,构建标准化的中小企业...针对传统中小企业客户数据呈现杂乱无序状态且缺乏标准化的现状,提出一种创新的数据治理技术。该技术整合多源异构数据,该技术汇聚多源异构数据,融合光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)等多种方法,构建标准化的中小企业基础信息数据湖,从源头提升数据质量。引入“熵减”理念,利用智能算法对数据质量进行量化评估,能够及时定位并解决数据质量问题。同时,搭建时序数据库并构建基于熵减的马尔科夫链模型,以此预测未来数据质量趋势,精准治理潜在问题区域。该技术不仅实现了数据价值的最大化,还显著降低了治理成本,提高了数据治理的效率与准确性,为企业降本增效提供了有力支撑。展开更多
文摘随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为推动各行各业变革的重要力量。在医疗保障领域,疾病诊断相关数据(Diagnosis Related Groups,DRGs)作为医疗大数据的重要组成部分,在提升医疗服务质量、促进资源高效配置以及显著降低医疗成本等方面具有重要意义。如何有效地利用这些数据为医疗保障决策管理提供支持,成为当前亟待解决的重要问题。本文旨在探讨基于医疗保障疾病诊断相关数据的大数据分析决策管理系统的设计与实现,以期为医疗保障领域的智能化、精细化管理提供新的思路和方法。
文摘针对传统中小企业客户数据呈现杂乱无序状态且缺乏标准化的现状,提出一种创新的数据治理技术。该技术整合多源异构数据,该技术汇聚多源异构数据,融合光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)等多种方法,构建标准化的中小企业基础信息数据湖,从源头提升数据质量。引入“熵减”理念,利用智能算法对数据质量进行量化评估,能够及时定位并解决数据质量问题。同时,搭建时序数据库并构建基于熵减的马尔科夫链模型,以此预测未来数据质量趋势,精准治理潜在问题区域。该技术不仅实现了数据价值的最大化,还显著降低了治理成本,提高了数据治理的效率与准确性,为企业降本增效提供了有力支撑。
