首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

医保数据中台新春大促

医保数据中台是一个综合管理平台,用于集中管理和分析医保数据。它可以帮助医疗机构、保险机构和相关政府部门更好地利用医保数据,提高数据分析和决策能力,进而优化医疗资源配置、提高医疗服务质量和降低医疗成本。

医保数据中台的分类:

  1. 数据采集:通过与各个医疗机构、保险机构和政府部门的数据源接口对接,实时获取和采集医保数据。
  2. 数据整合:将采集到的医保数据进行整合和清洗,确保数据的准确性和完整性。
  3. 数据存储:将整合后的医保数据进行存储和管理,以便后续的数据分析和应用。
  4. 数据分析:通过数据挖掘和分析算法,对医保数据进行深度分析,发现其中的规律和价值,提供决策支持和业务优化建议。
  5. 数据可视化:将分析结果通过可视化的方式展示,以便用户直观地理解和利用医保数据。
  6. 数据安全:确保医保数据的安全性和隐私保护,采取相应的安全措施,如数据加密和权限管理等。

医保数据中台的优势:

  1. 整合性:能够将分散的医保数据整合到一个平台上,方便统一管理和分析。
  2. 实时性:可以实时获取和处理医保数据,提供及时的数据分析和决策支持。
  3. 精准性:通过数据挖掘和分析算法,可以发现医保数据中的潜在规律和趋势,提供精准的业务分析和预测。
  4. 可扩展性:可以根据需求进行功能扩展和定制化开发,满足不同机构的需求。
  5. 可视化:通过可视化的方式展示数据分析结果,使用户可以直观地理解和利用医保数据。

医保数据中台的应用场景:

  1. 医疗机构:可以通过医保数据中台对医疗资源的使用情况进行分析,优化医疗资源配置,提高服务效率和质量。
  2. 保险机构:可以利用医保数据中台对保险赔付情况进行分析,识别风险,优化保险产品和服务策略。
  3. 政府部门:可以利用医保数据中台对医疗费用的支出情况进行监控和分析,制定相关政策和措施。

腾讯云相关产品和产品介绍链接:

  • 腾讯云数据湖服务:https://cloud.tencent.com/product/dlc
  • 腾讯云数据仓库服务:https://cloud.tencent.com/product/dms
  • 腾讯云数据万象服务:https://cloud.tencent.com/product/ci
  • 腾讯云可视化分析服务:https://cloud.tencent.com/product/vid

请注意,以上链接仅为示例,并非真实可用链接。具体的腾讯云产品和链接请根据实际情况查询腾讯云官方网站获取最新信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

新春:买域名送解析,域名续费享优惠!

/ .xyz/.love/.link/.art 新春价: 20元以下 特价 解析 DNS解析 专业版 新春价:  188元 /年 29元/年 DNS解析 企业版 新春价:  2680元...1999元起 购买入口 扫码直达DNSPod新春专场 买域名送 解析 买.cn 送解析专业版 新春价:  217元起 28.91元起 买.com 送解析专业版 新春价: 256元起 68...元起 买.top 送解析专业版 新春价:  197元起 9元起 买.xyz 送解析专业版 新春价:  206元起 18元起 域名 续费 .com续费 新春价:  75元/年 72元/年 .cn...续费 新春价:  38元/年 35元/年 .com.cn续费 新春价:  38元/年 35元/年 .top续费 新春价:  28元/年 25元/年 .xyz续费 新春价:  79元/年...75元/年 .net续费 新春价:  79元/年 75元/年 购买入口 扫码直达DNSPod新春专场

31.6K20

鹅厂AI新春折扣有点猛!

模型如雨后春笋般涌现,并以惊人的速度和规模,重塑着我们对AI能力的认知。...腾讯云AI产品的新春采购节,正是我们对这一信念的践行。...本次新春,腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品,从语音识别到语音合成,从AI绘画到数智人,从人脸核身到人脸特效,从文字识别到机器翻译,再到腾讯同传等,每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...腾讯云新春AI会场特设两大专区: @首单专区:新用户购买,限购1次,最低0.4折! @特惠专区:不限新老用户,最低1.5折!...更多腾讯云AI产品新春折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单!

18410
  • 通大数据平台在的进化

    一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是技术指南!...而经过这些年的发展,早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...,大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的通快递,是一家以快递为主体,以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。...对于企业而言,除了支持业务创新,也是一次对自身技术架构的练兵和全链路演练。通过大的极致考验,企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在的经验和思考,也会加速企业日常的业务创新节奏,提升技术驱动的创新效率,打造增长新引擎。

    4.7K40

    数据即服务——数据的四支柱

    而作为众多“”核心成员之一的“数据”,似乎成了“”家族的最顽强的那个,在沸沸扬扬“”质疑声苦苦地挣扎着…… — 01— 我们在谈「数据」的时候, 到底在谈论什么?...在过去了两年里,我做了一些关于的数据研究,也写了几篇数据的文章,试图去理解和定义清楚“什么是数据”。...笔者认为:数据更像是一个数据产品或数据服务的数据能力工厂,它由“产品导向、数据服务、敏捷团队、赋能中心”四支柱支撑,提供数据资产加工,数据分析和应用,数据服务输出等能力——数据即服务。 ?...在数字化转型的背景下,培训赋能是一个被广泛提及的话题,即,通过培训的方式赋予人或团队的某些能力,主要包括:技术赋能、数据赋能、工具赋能等。...写在最后的话 产品导向、数据服务、敏捷团队、培训赋能是构成数据的四支柱,是“让数据用起来”的基础,缺少一个都会使整个架构不稳。

    1.6K30

    数据:什么是数据

    数据:什么是数据 什么是数据 数据是全新的架构变革。过去三十年,企业数据管理都以传统的IT架构为基础。...由此,集成式的建设方式给技术部门形成巨大的维护成本和治理成本,并没有达到数据建设的真正目的。 数据的基本能力 数据具有数据服务的能力。...传统企业搭建数据,如果仅完成了API接口的创建,仅仅是完成了数据建设的其中一环。因此,数据并不是端到端的技术赋能平台。...数据的建立可以帮助企业对数据进行风险隔离,确保一方不影响另一方。 数据应用方式 数据应用方式一为帮助业务部门灵活使用数据分析。数据改变了以往业务部门数据分析技术能力不足的窘况。...SaaS层:从技术角度讲SaaS层是业务用户或技术用户直接可以使用的服务和功能,包括数据分析工具、数据挖掘工具、可视化工具、清洗工具、建模工具等不同的数据工具;还包括不同层次的数据应用,如屏可视化应用

    3.3K10

    数据,什么是数据

    数据开发,核心数据模型的变化是相对缓慢的,同时,对数据进行维护的工作量也非常;但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化,是非常快速的。...能力问题:数据的处理和维护是一个相对独立的技术,需要相当专业的人来完成,但是很多时候,我们有一把的应用开发人员,而数据开发人员很少。 这三类问题都会导致应用开发团队变慢。...数据平台的出现是为了解决数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题,所以先撇开业务需求、把企业所有的数据都抽取出来放到一起,成为一个数据集,其中有结构化数据、非结构化数据等。...企业内部业务众多,不同业务可能存在很多重复数据。所谓的数据资产目录就是把数据的模型去重、归一、梳理,变成一个树状结构,这个树状结构不直接对应数据的字段。...数据治理问题:和业务独立开的数据治理少有成功的,数据标准要有(数据资产目录),通过数据资产目录将共有的纬度、共性的业务模型提炼出来,在此基础之上数据治理需要跟业务场景紧密结合。

    1.7K31

    数据是什么:数据剖析

    点击观看咖分享 抗击疫情,腾讯云在行动。数据被誉为大数据的下一站,成为了人们谈论的焦点,2019年也被称为数据元年。但是数据是什么?它和数据仓库、商业智能、大数据平台有什么区别?...本文是对TVP史凯老师的直播演讲整理,为大家剖析数据的愿景和本质。 本次腾讯云大学咖分享课程邀请 腾讯云最具价值专家TVP 史凯 分享关于“数据是什么:数据剖析”课程的内容。...四、数据的本质和六能力模型 在这样的愿景和使命下,数据是什么?它应该构建什么样的能力呢? 1. 数据的本质 数据是什么?...数据的六能力模型 在此基础之上,我们把数据抽象成6能力,在六能力基础之上支撑的就是数据的使命和愿景:构建数据驱动的智能企业。...结合前面所说的六数据能力模型,业务数据的集成环境,实际上包含了数据服务的开发和协作,所以也可以说数据是虚拟化的业务数据的集成环境。

    3.8K52

    数据

    数据模型是分层次的,以前叫作数据仓库模型,概括为三层,基础模型一般是关系建模,主要实现数据的标准化,我们叫作“书同文、车同轨”,融合模型一般是维度建模,主要实现跨越数据的整合,整合的形式可以是汇总、关联...,也包括解析,挖掘模型其实是偏应用的,但如果用的人多了,你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到,比如离网挽留的模型具有很大的共性,就应该有人把它规整到模型,以便开放给其它人使用,是相对的...数据服务将数据模型按照应用要求做了服务封装,就构成了数据服务,这个跟业务台中的服务概念是完全相同的,只是数据封装比一般的功能封装要难一点,毕竟OLTP功能的变化有限,而数据分析受市场因素的影响很大,变化更快...随着企业大数据运营的深入,各类大数据应用层出不穷,对于数据服务的需求非常迫切,大数据如果不服务化,就无法规模化,比如浙江移动封装了客户洞察、位置洞察、营销管理、终端洞察、金融征信等各种服务共计几百个,每月调用量超过亿次...但有数据模型和数据服务还是远远不够的,因为再好的现成数据和服务也往往无法满足前端个性化的要求,这时候就得授人以鱼不如授人以渔了,数据的最后一层就是数据开发,其按照开发难度也分为三个层次,最简单的是提供标签库

    3K42

    数据库如何应对保障活动

    现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,促进行时;第三部分,后复盘。...“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...压测过程应特别留意以下指标:TPS、事务响应时间、成功事务数、各服务器的CPU、内存以及磁盘使用情况等。针对数据库而言,压测可以发现瓶颈点,优化更有针对性。...比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。

    6.8K00

    数据建设(二):数据简单介绍

    构建数据时需要企业从战略、组织、人才方面全方位规划配合,而不仅仅停留在工具和产品层面,所以在一些互联公司在宣布战略时,会伴随组织架构调整,例如:合并数据处理部门,合并业务部门等等。...)来调制一桶糖醋汁(相当于数据产品),以后每天倒一点点糖醋汁就可以做出一盘糖醋菜(业务应用), 这个调制糖醋汁以及使用糖醋汁做出一盘糖醋菜的这个过程就相当于构建了一个数据。...如果你家十天半个月才吃一次糖醋菜,频率很低(相当于某个业务应用很低),就没有必要调制一桶糖醋汁放在那儿(没必要构建中)。...是一种经营理念,是一种组织形式,是“平台思维”的自然演进。 又包含业务、技术数据。...三、数据与业务区别和联系 一个企业可以同时拥有业务数据,两者是相辅相成的。

    4.9K63

    #凯哥讲数据#数据的使命、愿景、本质和六核心能力

    数据的成为了新的趋势 自2019年3月18日《数据已成下一风口,它会颠覆数据工程师的工作么》成为第一篇数据十万+ 的文章后,数据的趋势一路走高。...愿景 数据的终极愿景是什么 数据的愿景是打造数据驱动的智能企业 使命 数据为什么存在 数据的使命是赋能业务以数据智能的能力,让业务更智慧,为企业创造业务价值 数据的本质...行业里有众多的数据体系 阿里数据 阿里的数据分为五个模块,包括: 数据产品:阿里数据数据屏,生意参谋; 数据资产管理:从资产地图,到资产运营; 数据开发管理,从数据采集到应用开发...数据的六核心能力 当我们把数据工厂的概念解耦,一一对应到企业数据体系,我们就能解构出数据的六核心能力,如下图所示: 数据资产的规划和治理 第一是数据战略 数据资产的规划和治理,是数据的基础功能...但是,对应到数据的六核心能力的组件部分,是有不同的产品或开源的方案可以复用的。

    2.2K32

    数据建设(一):数据出现的背景

    数据的取数效率低下 在数据建设过程中有一些指标可能在构建数据应用体系下没有及时的统计在数据集市,就造成了运营、数据分析这些非技术人员需要给技术人员提临时性的数据分析需求,这个过程来来回回沟通加上调试...3、集群资源成本 在企业数据建设中经常是“数据上线容易下线难”,在数据开发中一张数据表从上线之后,我们就一直不停的加工产出结果,很少关注这张表到底产生了多少价值,被多少部门多少人在使用,如果一张表后期没有人去使用...4、数据口径难统一 当一个公司体量非常时,其业务形态比较复杂,往往统计同一个指标时不同的部门有各自的口径。假设我们公司是一个年销售额几千亿的企业,在计算一些指标时要考虑各种各样的因素。...二、为什么要构建数据 以上我们分析了数据建设中出现的各种问题,那么为什么出现这些问题呢?...解决以上三个方面问题关键就是需要一套机制,通过这套机制整合企业数据,规范、快速的形成数据服务能力,为企业经营决策、精细化运营提供支撑,这套机制就是数据。 三、思维导图总结 ​ ​

    1.4K51

    数据建设(一):数据出现的背景

    数据出现的背景一、数据建设中出现的问题在企业数据建设过程,都离不开大数据平台建设,大数据平台建设涉及数据采集、数据存储、数据仓库构建、数据处理分析、数据挖掘机数据可视化等等一系列流程。...3、集群资源成本在企业数据建设中经常是“数据上线容易下线难”,在数据开发中一张数据表从上线之后,我们就一直不停的加工产出结果,很少关注这张表到底产生了多少价值,被多少部门多少人在使用,如果一张表后期没有人去使用...4、数据口径难统一当一个公司体量非常时,其业务形态比较复杂,往往统计同一个指标时不同的部门有各自的口径。假设我们公司是一个年销售额几千亿的企业,在计算一些指标时要考虑各种各样的因素。...二、为什么要构建数据以上我们分析了数据建设中出现的各种问题,那么为什么出现这些问题呢?...解决以上三个方面问题关键就是需要一套机制,通过这套机制整合企业数据,规范、快速的形成数据服务能力,为企业经营决策、精细化运营提供支撑,这套机制就是数据。三、思维导图总结图片

    1.6K93

    数据建设(四):企业构建数据评估

    ,到底要不要构建数据?...六、不同行业数据需求 数据的构建并没有行业限制,任何行业都可以构建数据,只是不同行业、不同阶段的企业所需要的数据应用能力不同,对数据的依赖度也不同。...数据建设是一个持续完善的过程,任何企业构建数据不是一下完成,下面是一些行业所处的阶段以及对数据的共性需求。...,需要数据的能力支撑 大多看中短期收益,不注重建设完整的数据能力 4、地产行业 数据应用能力成熟度 处于决策支撑向数据驱动过度阶段 对数据的诉求 业务迫切:市场从黄金期进入白银期,增量时长有限...项目规模:一般只有台服务商才能承建 7、央企 数据应用能力成熟度 处于决策支撑向数据驱动过度阶段 对数据的诉求 业务多元化:集团形态业务板块多元,数据跨业态 信息化基础好:规模较大且业务复杂

    2.7K71

    什么是数据?全面解读数据

    ”早期是由美军的作战体系演化而来的,技术上说的“”主要是指学习这种高效、灵活和强大的指挥作战体系。阿里在今年发布“双+ET”数字化转型方法论,“双”指的是数字和业务。...数据是什么 数据是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。数据数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。...广义的数据包括了数据技术,比如对海量数据进行采集、计算、存储、加工的一系列技术集合,今天谈到的数据包括数据模型,算法服务,数据产品,数据管理等等,和企业的业务有较强的关联性,是企业独有的且能复用的...它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设,减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。 建立数据的原因 数据和业务相比,面临的情况可能会更加复杂一点。...03 数据是培育业务创新的土壤 企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上,即从数据开始,不能总是从基础做起,数据数据创新效率的保障。

    2.2K21

    内容数据的区别

    数据不仅仅是技术架构,更是一种数据驱动的业务运营理念。在数据台架构数据从各个业务系统抽取、清洗、整合,形成统一的数据资产。...数据的架构通常包括以下几个核心组件:数据采集层:这是数据的第一步,主要负责从各种源系统(如业务系统、物联网设备、日志文件等)收集数据。...数据使用的场景企业数据分析:数据整合了企业内部的各种数据资源,通过数据清洗、转换、整合,实现数据的汇聚、整合和分析。...内容数据的区别内容是一个集中的平台,负责管理和分发各种形式的内容,如文本、图片、视频、音频等。...内容专注于管理和分发各种类型的内容资源,而数据则聚焦于企业数据的整合、治理和利用,两者在业务场景和目标上有明显的差异。如何使用MassCMS创建内容

    13710

    数据建设从数据的认知开始

    数据必备的核心能力 ? 现实,由于对数据的认知不够全面,导致数据的落地困难重重,目前数据的建设往往是技术组件的堆积,是传统数据仓库的改版。...当然不是,由于一些客观原因,在科技建设的过程造成数据体系烟囱式的建立,一个个的数据孤岛已然形成,数据建设的一目标就是消除数据孤岛,打通金融企业数据链路。...数据建设的核心是数据数据管理的核心也是数据数据应用的核心还是数据数据对于金融企业如此重要,那么数据建设过程,我们依靠什么样的数据体系来构建我们的数据?...数据安全将是金融企业数据治理的一个重点,也是金融企业的科技从业人员将要面临和解决的一难题。 4 数据之“用”,体现在数据服务 “用”,即使用、应用。...2、常见的数据服务类型: 数据屏:数据可视化屏是一个很重要的“面子”,它一方面能够通过酷炫的效果让人眼前一亮,同时也能把业务和数据的“里子”有效的传达出来,表里如一。

    1.7K40
    领券