怎么样做好 大数据 项目？第一件事情就是建立数据交流，非常重要，整个语言统一。第二，建立数据质量。数据质量， 大数据 时代，不仅仅是数据完全正确，三个不同维度：及时性、准确性和完整性。第三才是准确问题。数据质量非常重要。
数据共享，非常难，今天每个城市推 智慧城市 ，推数据共享，最大困难依然是数据。最大问题是思想问题。非常难解决，数据本身预示着权力，对这件事情本身控制。每个城市推动过程，碰到最大问题就是 数据库 。
另外一个很重要就是分析难。简单地讲这个概念。 大数据 真正核心，怎么样把数据里面有用信息提取过来，运用到决策当中去。获取信息方法分成四类，报表、统计分析、多维分析、 数据挖掘 。 数据挖掘 ，上世纪93、94年，IBM系统提出来。现在一系列的 算法 ，我在1999年出的一本书《 数据挖掘 功能、 算法 及典型应用》，科学院、中科院普遍教材，按照不同方法进行分类。
医疗现在的问题是成本问题，美国整个医疗占15%，这样一个体系架构。我们国家面临老龄化问题，医疗产能巨大，这里面举了一些例子，医疗 大数据 价值，在美国据说每年大概三千亿，相当于GDP增长了0.7%体系架构。
医疗行业数据，数据量增长非常快速，尤其是医疗影像数据，这是非常快速的体系架构。医疗方面问题，一个是资源问题，参与主体比较复杂，尤其我们国家，信息不共享，这是我们国家目前医疗面临最大问题。
A医院拍的片子到B医院，不要，必须重新拍。电子化、信息化非常重要的医疗方面的问题，怎么解决这个问题，利用 大数据 方法。 大数据 在行业应用，医疗属于领先体系架构。
数据主要来源，包括患者档案、医疗机构、制药企业等等，所以医患和药，这是围绕这样一个体系架构去做的。它本身数据要求周期比较长，一般按要求时间很长，这里面各种各样一些数据。解决方案，本身基础是什么？这是数据架构。
利用 大数据 架构，分析临床、操作、定价问题、付款问题、支付问题、研发以及新的商业模式、体系架构、制药行业，临床决策，费用报销等等，这样一个体系架构，医疗行业应用面非常广。
我帮摩斯制药做的糖尿病，预估一个人7到8年之间，哪些人得糖尿病概率比较高。目前在广州做肝病的预估。这种方法，初级医生、中级医生预估效果好。现在到医院看病的时候，经常发现医生通过 互联网 查病历去治，这是 大数据 带来的价值，用这样一个方式。
