一、企业如何实现数据共享？

企业如何打破数据孤岛，实现数据共享？

先给明思路：想要打破企业内部的数据孤岛，就要建立起企业统一的数据决策分析平台

通俗点说，数据决策分析平台能打通、收集企业内部各系统中的数据，然后在统一的数据平台框架下实现对数据的挖掘和分析，最后通过可视化的手段进行数据展示，从而解决数据孤岛。

数据决策平台定位

• 满足企业运营的基础能力建设
• 建立起企业信息化基础
• 加快业务运转效率

数据分析决策平台如何建立？

完整方案可参考：数据决策分析平台建设方案，不过多赘述，以下为部分节选

• 平台建设目标
• 数据平台三步走建设规划
• 搭建企业数据分析指标体系
• .....

案例分享 | 南孚电池集团数据平台建设

南孚电池集团通过帆软报表工具FineReport建立了南孚数据报表平台，统一了集团数据标准，建立集团统一的数据仓，自动生成各部门管理报表，不仅减少了反复取数、洗数等低价值工作的人工参与，还加快了企业内部的数据响应速度，及时为中高层的决策和业务人员的数据分析提供支持。

案例细节展示

使用帆软作为统一数据展示平台，通过在线化数据平台搭建，数据自动化流转设置，四大会计报表出具时间从原来每月8日提到3日前，大大节省财务人员的月结宝贵时间。

通过移动端功能，南孚集团实现销售收入快报的展示，让营销和财务部门人员能够对销售数据做到“心中时刻有数”，公司管理层也能通过移动端随时随地了解不同产品，不同渠道的销售状况，并做出快速决策，提升决策效率，实现企业核心经营数据透明。

利用FR打通各业务系统数据的功能，业务部门抛弃了以往依靠手工分别对ERP和物流系统进行数据输出的方式，依据现有库存报表的逻辑进行需求分析，每月定时维护库存信息表，年总销售数量，安全库存参考填报等重要指标信息，最终实现用户仅需输入特定筛选条件，即可进行报表展示的效果，大大提升业务部门的工作效率。

需要强调说明的是，FineReport不仅仅只是一款报表工具，它更是企业级数据可视化管理应用软件，能够帮助企业将经营过程中的复杂数据和流程进行梳理与整合，形成一套报表系统。

目的是在于让已有繁琐的数据处理方式更加方便有序、使混乱的业务流程管理规范统一，这对于需要信息化/数字化转型/解决数据孤岛问题的企业来说是必备软件。

小结：

总的来说，想让企业数据孤岛问题得到有效改善，就必须建立好统一的数据决策分析平台。

从而实现自动获取ERP，MES等平台财务，销售，库存，生产等基础数据，清洗并组建底层数据仓库，最终以简洁明了的方式展示所需报表信息，真正做到“数据统一化”“数据可视化”。

需要注意的是，在建设过程中，必须要注意数据平台的性能，大数据分析平台的性能一定要保证高效，保证在数据量激增的情况下可以支撑海量数据分析，否则将会前功尽弃。

篇幅有限，如果正处在数据决策分析平台0-1建设的朋友，可参考以下方案，其中包含生产、营销、财务、库存四个模块方案介绍，并附带成功客户案例供参考↓↓

企业大数据决策分析平台建设方案

二、EXCEL如何实现数据共享？

1把目标文件放入共享文档中，进行共享设置及授权，直至文档下面出现一只托举的手。

2打开EXCEL表格----文件----选项----高级-----计息此工作簿时（）：----在---更新指向其他文档的链接（D）的框中打钩。

3在共享的电脑的运行中键入共享电脑局域网的网址，进行共享设置以后打开电脑时会自动更新

三、contentprovider是如何实现数据共享？

Android提供了ContentProvider，一个程序可以通过实现一个ContentProvider的抽象接口将自己的数据完全暴露出去，而且ContentProviders是以类似数据库中表的方式将数据暴露，也就是说ContentProvider就像一个“数据库”。

　　那么外界获取其提供的数据，也就应该与从数据库中获取数据的操作基本一样，只不过是采用URI来表示外界需要访问的“数据库”。

　　外部访问通过ContentResolver去访问并操作这些被暴露的数据。

四、智慧城市 数据共享

智慧城市一直被视为未来城市发展的方向之一，它利用先进的技术手段来优化城市管理和服务，提升居民生活质量。其中，数据共享在智慧城市建设中扮演着重要的角色，不仅可以促进各个部门之间的信息流通和协作，还能为居民提供更便捷、高效的公共服务。

智慧城市的定义

智慧城市是指利用信息和通信技术，对城市的各个方面进行智能化管理和优化，以提升城市的可持续发展和居民的生活品质的城市形态。智慧城市的建设需要各种数据的支撑和运用，而数据共享则是其中至关重要的一环。

数据共享的重要性

在智慧城市建设中，各部门和单位都会产生大量的数据，这些数据如果处于信息孤岛状态，不能进行有效共享和利用，将大大降低智慧城市的建设效率和水平。数据共享可以打破各个部门之间的信息壁垒，实现数据的互通互联，促进城市各方面的协同发展。

数据共享的挑战与解决方案

在实际应用中，数据共享面临着诸多挑战，如数据安全、隐私保护、数据标准等问题。针对这些挑战，可以制定相关的政策法规和数据管理机制，加强数据安全和隐私保护措施，同时推动数据标准化和共享平台的建设，以促进数据共享的顺利实施。

数据共享的优势

数据共享不仅能够提高城市管理的效率和水平，还可以为居民提供更便捷、个性化的服务。比如，在智慧交通领域，通过数据共享可以实现交通拥堵的实时监测和智能调度，提高交通运行效率，为市民提供更舒适的出行体验。

数据共享的未来发展

随着人工智能、大数据等新技术的不断发展，数据共享在智慧城市建设中的作用将越来越突出。未来，数据共享将更加智能化、个性化，为智慧城市的发展带来新的活力和机遇，推动城市朝着更智慧、更宜居的方向发展。

五、医疗数据共享标准和规范？

第一条 为加强健康医疗大数据服务管理,促进“互联网+医疗健康”发展,充分发挥健康医疗大数据作为国家重要基础性战略资源的作用,根据《中华人民共和国网络安全法》等法律法规和《国务院促进大数据发展行动纲要》《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等文件精神,就健康医疗大数据标准、安全和服务管理,制定本办法。

第二条 我国公民在中华人民共和国境内所产生的健康和医疗数据,国家在保障公民知情权、使用权和个人隐私的基础上,根据国家战略安全和人民群众生命安全需要,加以规范管理和开发利用。

第三条 坚持以人为本、创新驱动,规范有序、安全可控,开放融合、共建共享的原则

六、智慧城市与数据共享

智慧城市与数据共享

智慧城市的崛起已经成为当今社会发展的重要趋势之一。随着科技的不断进步和创新，城市的基础设施正朝着智能化的方向发展。而数据共享在这个过程中扮演着至关重要的角色。那么，智慧城市与数据共享之间存在着怎样的关系呢？本文将对这个话题展开深入探讨。

首先，智慧城市的概念是指利用先进的信息技术和通信技术来提升城市运行效率、改善居民生活质量的发展模式。这种模式下，城市的各项基础设施、公共服务和居民生活都得到了有效的整合和优化。智慧城市的建设需要大量的数据支持，而这些数据的收集、处理和分析离不开数据共享的支持。

数据共享是指将数据资源进行开放，在不违反法律法规和隐私保护原则的前提下，供各方使用和利用。在智慧城市的背景下，数据共享的范围涵盖了城市的各个方面，如交通、能源、环境、公共安全等。通过数据共享，不同的城市管理部门、企业和居民可以共同获取和利用城市的数据资源，从而实现更好的城市管理和智慧生活。

数据共享对于智慧城市的发展具有多重重要意义。首先，数据共享可以提供全面、准确的数据支持，为智慧城市的决策制定提供科学依据。通过对大数据的深度分析，城市管理者可以更好地了解城市的运行状况和问题所在，进而采取相应的措施来解决这些问题。这样，城市的发展和建设就能更加精准和高效。

其次，数据共享还可以促进不同行业和部门之间的合作与协同。在智慧城市建设中，各个领域的数据密切相关，相互之间存在着复杂的关联性。通过数据共享，不同的部门和企业可以更好地协同工作，共同应对城市发展中所面临的挑战和问题。这种合作模式有助于优化资源配置，提升城市综合竞争力。

此外，数据共享还能够促进创新和创业的发展。在智慧城市建设过程中，大量的数据资源可以为创新提供源源不断的动力和灵感。通过数据共享，创业者可以获取到各个领域的数据，进行深度挖掘和分析，寻找潜在的商机和市场需求。这为创新型企业的兴起提供了良好的土壤，进一步推动了智慧城市的发展。

然而，数据共享也存在一些挑战和难题。首先是数据隐私和安全问题。大规模的数据共享可能涉及到个人隐私和商业机密的泄露风险，这就需要建立起严格的数据隐私保护机制和安全措施。其次是数据标准和互操作性的问题。不同部门和企业的数据存在着格式和标准的差异，这导致数据共享的难度增加。因此，建立统一的数据标准和提高数据互操作性是数据共享的重要任务。

总之，智慧城市与数据共享密不可分。数据共享为智慧城市的建设提供了可靠的数据支持，有助于提升城市运行效率、改善居民生活质量。但数据共享也面临着挑战，需要合理规划和管理。随着技术的不断发展，相信智慧城市与数据共享会在未来取得更加互利共赢的发展。

七、智慧医疗大数据专业就业前景？

很好。

该专业是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科专业，其研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

在医疗体制改革的大背景下，医疗下乡与精准治疗在逐步的进行市场布局，智能医学工程的核心是用智能替代人力，提高诊断的疗效，减少人力的消耗;借助大数据的分析工具，及时完善并快速预测相关的疾病趋势，为卫生健康事业保驾护航。

就业前景主要是针对大中型医疗设备制造厂家的研发人员、互联网背景下的医疗医药资源公司分析人员、国家卫生体系的公务员以及各业务单元的大区经理等等。

八、如何利用阿里大数据实现智慧医疗

背景

随着互联网的迅猛发展，大数据已经成为推动各行业变革的重要力量。其中，医疗领域也开始逐渐引入大数据技术，以实现智慧医疗的目标。阿里巴巴作为中国最大的电子商务巨头之一，拥有庞大的用户数据库和丰富的技术经验，也开始将大数据技术应用于医疗领域，推动智慧医疗的发展。

阿里大数据在智慧医疗中的应用

1. 疾病预测与防控

阿里大数据通过分析海量的医疗数据，可以快速识别出潜在的疾病风险因素，从而预测和防控疾病的发生。比如，通过分析用户的健康数据和社交媒体的互动信息，可以发现与疾病发生相关的行为模式和生活习惯，提醒用户采取相应的预防措施。

2. 医疗资源优化

阿里大数据可以帮助医疗机构进行医疗资源的优化分配。通过分析病人的就诊情况和医疗资源的分布情况，可以实现医疗资源的合理调配。比如，在某个地区发生了一起突发事件，阿里大数据可以通过实时分析就诊情况和医疗设备分布情况，及时调派医疗资源到需要的地方，提高救治效率。

3. 个性化医疗服务

阿里大数据可以帮助医疗机构实现个性化医疗服务。通过分析病人的健康数据和病历资料，可以为每个病人提供定制化的治疗方案和健康管理建议。比如，根据病人的基因信息和健康习惯，可以制定个性化的用药方案，提高治疗效果。

阿里大数据在智慧医疗中的挑战

1. 数据安全和隐私保护

在医疗领域使用大数据技术，数据安全和隐私保护是一个重要的问题。阿里大数据需要保证用户的个人隐私不被泄露，同时也需要解决数据被黑客攻击的风险。

2. 数据质量和准确性

大数据的应用需要依赖高质量、准确的数据。在医疗领域，由于数据来源的多样性和复杂性，数据质量和准确性是一个挑战。阿里大数据需要与医疗机构和医生紧密合作，确保数据的质量和准确性。

结语

阿里大数据在智慧医疗领域的应用前景广阔。通过发掘医疗数据中蕴含的信息，可以提高医疗资源的利用效率，改善病人的医疗体验，促进医疗服务的升级。然而，在应用大数据技术的同时，也需要解决数据安全和隐私保护等问题。希望未来阿里大数据能够与医疗机构、政府部门等各方合作，共同推动智慧医疗的发展。

感谢您阅读本文，相信通过对阿里大数据在智慧医疗中的应用的了解，您对智慧医疗的发展前景有了更深入的了解。

九、大数据智慧医疗

大数据智慧医疗是当今医疗领域发展的热点之一。随着技术的不断进步，大数据的应用在各个行业都起到了重要的作用，医疗行业也不例外。

大数据在智慧医疗中的应用

随着互联网的快速发展和医疗信息化的推进，医疗行业逐渐进入了数字时代。采集、存储和分析海量的医疗数据，已经成为了医疗机构所面临的重要任务。这些数据包括患者的病历、检查报告、医生的诊断结果等。

大数据技术为医疗行业带来了很多新的机遇和挑战。通过分析这些数据，医生可以更加准确地诊断疾病，提供更好的治疗方案。同时，大数据还可以帮助医疗机构改进工作流程，优化资源配置，提高医疗效率。

除了提供更好的医疗服务之外，大数据还可以用于疾病的预测和预防。通过分析大数据，可以发现疾病的潜在风险因素，及时采取相应的干预措施。这对于提高人们的健康水平和降低医疗成本都具有重要意义。

大数据智慧医疗的优势

大数据智慧医疗相比传统医疗模式有很多优势。首先，大数据可以提供更全面、准确的医疗信息。传统的医疗模式往往只能获取有限的病历数据，而大数据能够整合多个来源的数据，包括患者的生活习惯、基因信息、环境因素等，从而更全面地了解患者的状况。

其次，大数据可以提供个性化的医疗服务。传统的医疗模式往往是“一匹马医全体”，而大数据可以根据患者的特点和需求，量身定制个性化的诊疗方案。这样不仅能提高治疗效果，还可以减轻患者的痛苦和负担。

此外，大数据还可以提高医疗资源的利用效率。通过分析患者的数据，可以发现医疗资源的分布不均衡情况，及时调整和优化资源配置。这样可以避免资源的浪费，提高资源的利用效率，从而降低医疗成本。

大数据智慧医疗的挑战

虽然大数据智慧医疗有很多优势，但也面临着一些挑战。首先，隐私和安全问题是大数据应用面临的重要问题。医疗数据属于敏感信息，如果没有合适的安全保障措施，可能会被不法分子利用。因此，在推进大数据智慧医疗的过程中，必须加强数据安全的管理和监控。

其次，数据的质量和准确性也是一个关键问题。大数据的分析结果的质量和准确性依赖于数据的质量。如果数据存在错误或者遗漏，那么分析结果就会产生偏差。因此，在采集和整合数据的过程中，必须保证数据的质量和准确性。

此外，大数据的应用还需要医疗人员具备相应的技术和知识。医生和护士需要具备数据分析和挖掘的能力，才能更好地应用大数据技术。因此，培养医疗人员的数据素养，也是推进大数据智慧医疗的一个重要任务。

展望未来

大数据智慧医疗是医疗行业发展的方向，也是一项具有广阔前景的技术。随着技术的不断进步和医疗信息化的推进，大数据智慧医疗将会发挥越来越重要的作用。

未来，大数据将会更好地服务于智慧医疗。通过进一步整合和分析大数据，可以实现更准确的疾病预测和诊断，为患者提供更好的治疗方案。同时，借助人工智能等新技术，大数据智慧医疗还可以实现更智能化的医疗服务，提高医疗效率和质量。

总之，大数据智慧医疗是未来医疗行业发展的必然趋势。通过充分利用大数据技术，可以提供更好的医疗服务，提高医疗效率，降低医疗成本。同时，也带来了一些挑战，包括隐私和安全问题、数据质量和准确性等。只有克服这些挑战，才能更好地推进大数据智慧医疗的发展。

十、大数据 智慧医疗

大数据在智慧医疗领域的应用

随着科技的不断进步，大数据应用在各个领域的重要性日益凸显，智慧医疗也成为受益匪浅的领域之一。大数据技术的引入为医疗行业提供了全新的解决方案和创新机会，对于医疗资源的高效利用、病患的个性化治疗以及医疗决策的优化起到了至关重要的作用。

大数据在智慧医疗领域的应用可谓涵盖方方面面，从病患的健康管理到医院的运营管理等，都可以通过大数据技术实现更好的效果和结果。

1. 病患个性化治疗

传统的医疗模式往往是以疾病为中心，而大数据的出现将焦点从疾病转移到了病患个体。通过分析病患的历史病例、基因数据、生活习惯等多种因素，医生可以为每个病患量身定制的个性化治疗方案。这种个性化治疗模式可以更好地满足病患的需求，提高治疗的效果。

例如，通过大数据分析发现，某一种疾病在男性患者中的发病率高于女性患者，医生可以据此调整治疗方案，为男性患者提供更有针对性的治疗方案，从而改善治疗效果。

2. 医疗资源的高效利用

医疗资源有限，如何合理分配和利用这些资源一直是医疗行业面临的难题。大数据的引入可以通过分析患者的就诊数据、医院的资源分布等信息，优化医疗资源的配置。这种精确的资源配置可以使医疗资源能够更好地满足患者的需求，提高就医效率。

举例来说，通过大数据分析发现某个地区某种疾病的高发趋势，医院可以在该地区增加相应的医疗资源，提前做好准备，以提高对该疾病的治疗效果。

3. 医疗决策的优化

医生在做出决策时需要考虑很多因素，比如病患的病史、疾病的发展情况、最新的治疗方案等。而大数据技术可以提供大量的医疗数据和相关研究结果，帮助医生更好地做出决策。

举例来说，某种新的治疗方案出现后，医生可以通过分析大数据中的病例数据，评估该治疗方案的有效性和安全性，从而更客观地做出治疗决策，减少风险。

4. 疾病预测和预防

大数据的应用还可以帮助医生预测疾病的发展趋势和风险，从而采取相应的预防措施。通过分析大数据中的相关因素，如环境因素、生活方式等，可以发现疾病的潜在风险因素，并采取相应的预防措施，减少疾病的发生。

例如，通过大数据分析发现某个地区某种疾病的发生率与空气质量密切相关，医生可以提醒居民注意空气质量，预防该疾病的发生。

5. 医疗研究与创新

大数据技术的应用还可以推动医疗研究的进步与创新。通过分析大数据中的医疗数据和病例信息，研究人员可以发现新的治疗方法、发展新的药物等。这种基于大数据的医疗研究可以快速获得更多的数据支持，加速研究的进展。

例如，通过大数据分析发现某种药物在治疗某种疾病时具有更好的效果，研究人员可以进一步研究该药物，以开发更好的治疗方案。

结语

大数据技术的应用给智慧医疗带来了巨大的机遇和挑战。通过合理利用大数据技术，可以实现病患的个性化治疗、医疗资源的高效利用、医疗决策的优化、疾病的预测和预防以及医疗研究的创新。然而，大数据技术的应用也面临着数据安全、隐私保护等问题，需要在技术和法律等多方面做出努力。

随着大数据技术的不断进步和应用的推广，智慧医疗领域将会迎来更多的创新和突破。相信在不久的将来，大数据技术将为我们提供更好的医疗服务和健康管理，改善我们的生活质量。