一、工程实施过程中提出的管理调整

通过对于上述问题及挑战的分析，认为医疗领域的项目在大数据工程实施过程中要有以下管理调整：

1、区分数据与信息

数据与信息二者并不是一回事、定义也不尽相同。数据只有在准确并获得及时更新的情况下才能与实际信息相符。如果二者不相符，那么这部分数据根本没有保存的价值。仅在系统中承载数据还远远不够，在信息收集或分析前需要确认这些数据是否实际有效。

2、对数据进行细致观察，做好整体规划

由于现在数据生态系统孤立且凌乱，容纳数据的各系统之间往往也严重脱节、根本无法彼此交互。最重要的是，数据捕捉与存储各自采取不同方式，这不仅引发大量潜在错误、还迫使工作人员不得不以手动方式加以处理。因此，在大数据技术中首先要对数据进行细致观察，做好整体规划，确定系统的交互方式、数据捕捉与存储方式等，以保证后续工作的顺利进行。

3、对大数据有清晰的认识，小规模入手

Big Data还处于发展初期，还存在许多潜在的问题和不被众所所理解的地方。公司建立大数据项目，需要接触新的技术、流程和基础设施，一般需要很长时间才能看到结果。管理者们还是需要多了解相关知识，对大数据技术有清晰的认识。不要贪大图快，需按步骤一步一步来，比较明智的作法是，计划完毕，从小规模入手。

4、将数据映射至业务流程

很多机构在推动数据质量项目时经常纯粹从“数据及系统的角度”审视数据，这时，管理者应该从更为宏观的视角进行观察，识别不同数据在日常工作中会被哪些业务流程所使用。识别重复数据条目的最佳方式在于后退一步，将数据的捕捉与存储机制与各业务流程线加以映射。只有这样技术人员才能准确把握整个机构的数据流，并更好地找出哪部分流程最容易发生错误或出现重复条目。

5、平衡大数据的各种技术

大数据技术涉及到数据存储、处理等多种技术，由于大数据容易消耗巨大的时间和成本，因此，在实行大数据技术战略部署时，如何平衡各种技术，组成高效的系统是一个非常重要的问题。首先要明确组成高效的医疗系统的因素是什么，然后通过考虑何时、如何使用数据、要达到什么目标，从而获得解决方案，而不是研究阻碍关键业务驱动因素（如效率和连续性）。通过这种方式，以平衡大数据技术中的各种技术，达到预期目标。

未来几年内，大数据所创造的价值将会达到530亿美元，同时产生10万个工作岗位，还会产生文化、社会、政治等方面的影响，正所谓得数据者得天下。虽然目前大数据技术在医疗领域大规模应用的条件还没有完全成熟，但随着高速网络、云计算中心等基础设施的日趋完善和大数据技术的不断发展，医疗领域发展的趋势必将是以大数据技术驱动的个性化、创新化、便利化医疗。