数据融合是指将来自不同来源、格式和结构的数据进行整合和统一处理，消除数据冗余与冲突，实现数据的一致性和完整性。通过数据融合，企业能够获得更全面、准确的业务视图，提升决策的科学性和精准度。本栏目将介绍数据融合的技术方法、应用场景及实践案例，助力企业构建高效、智能的数据分析体系。
数字化转型的洪流中，企业面临的最大挑战之一，往往不是“有没有数据”，而是“数据太多，整合太难”。据《中国数字化转型蓝皮书（2023）》调研，90%以上的企业在跨部门、跨系统数据汇总时，遇到过数据孤岛与业务断层。你有没有经历过这样的场景：营销、销售、生产、人事各自为政，业务大屏上呈现的数据，来自十几个不同的系统，更新频率不一致，数据口径还对不上？每次业务协同会议，领导问一句：“这个数据是不是最新的？
医疗信息化的变革，已经不是纸上谈兵，而是正在影响每一家医院、诊所和健康管理机构的实际运营。你知道吗？据《中国医院信息化发展报告（2023）》显示，超过82%的三甲医院已将知识图谱、AI辅助诊疗等新型技术纳入日常业务流程，但真正实现数据价值闭环的不足20%。背后的原因，是知识与数据的孤岛，和AI模型落地的“最后一公里”难题。医疗知识图谱与AI技术的深度融合，正成为破解这一局面的核心钥匙。想象一下，医
2023年，中国活跃健康APP用户数突破4亿，平均每人每天产生超过1MB的健康数据——步数、心率、睡眠质量、饮食记录……可这些碎片化的健康数据，绝大多数还停留在“自娱自乐”。有多少用户，真正能把APP里记录的运动、血糖、体温，直接上传医生系统？有多少医院接入了健康APP数据为慢病管理提供智能预警？更现实的是，很多患者依然靠“手写本”给医生看“数据”，信息割裂、重复采集、无法追踪，成为智慧医疗落地的
在线问诊平台每天承载着数百万次真实对话，有人说这是一座尚未被挖掘的数据“金矿”，但也有人质疑：这些碎片化、非结构化的数据，真的能支撑起AI诊断的未来吗？你是否曾在半夜用手机自助问诊，却发现AI答复与真实医生的距离感？背后其实是数据与技术的双重挑战。当前医疗行业数字化转型加速，智慧医疗成了风口，但“数据到底值不值钱”“大模型能否做医生的第二大脑”始终是悬而未决的大问题。本文将带你深入这些问题，用实际
你是否想过这样一个场景：学生在健康课上举手提问，老师却能在几秒钟内调出他过往的学习数据、健康档案，甚至预测下一阶段的知识薄弱点和健康风险？这不是科幻——这是人工智能与健康教育数据融合后即将发生的现实。根据《2023中国智慧教育发展报告》，国内健康教育数据每年以30%以上的速度增长，而仅有不到20%的学校能实现数据智能化应用。大量“沉睡”的数据被埋藏在各种平台、系统和纸质档案中，未能转化为真正提升教
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