数据孤岛是什么？
我们很多人都经历去医院看病的时候需要带着片子，病历等信息，那你是否想过为什么呢？ 在医疗领域，不同医院和诊所可能使用不同的电子病历系统和数据库。这些系统之间的数据格式和接口可能不兼容，导致患者在不同医疗机构就诊时，医生无法直接访问和整合他们的完整病历信息。 这是因为技术标准不一致、医院管理独立性强、隐私法规等限制，都可能造成医疗数据难以共享和整合。 同样很多人也经历过去不同的政府部门办理业务，需要跑不同的部门十分繁琐，这是因为政府不同部门和机构负责不同的公共服务和数据收集。例如，税务部门、社会保障部门和卫生部门各自管理大量数据，但这些数据通常无法无缝整合和共享，导致公共服务效率低下，法律、隐私保护、政府结构独立等因素限制了政府部门间数据共享和整合的能力。 这就是我们听到的数据孤岛的多个例子，数据孤岛是指数据无法有效整合和共享的现象。 数据孤岛存在的原因可以有多种： 1.技术障碍：不同系统或平台使用的数据格式、存储方式、接口标准等不同，导致数据难以互通互用。 2.组织结构问题：大型组织内部不同部门或业务单位间缺乏有效的数据共享机制和文化，导致数据被垂直或功能性隔离。 3.法律和隐私问题：数据涉及敏感信息或受到法律法规的限制，导致数据共享受到限制或阻碍。
4.数据所有权和控制权：数据的所有者或控制者不愿意或无法与其他实体共享数据，可能涉及商业利益、竞争关系等问题。
5.成本和资源限制：数据整合和共享可能需要大量的资源和成本，某些组织可能无法或不愿意投入这些资源。
6.文化和意识形态：某些组织或个人可能认为数据应该是私有的，不愿意或不习惯与其他方共享数据。Q·
常见的解决数据孤岛的技术手段？
当前研究和实践解决数据孤岛的技术手段主要是：联邦学习（Federated Learning）、零知识证明（Zero-Knowledge Proofs，ZKP）和全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）、安全多方计算（Secure Multiparty Computation，SMC）、差分隐私（Differential Privacy）、拆分学习（Split Learning）。 今天由于篇幅的原因，我们就不一一展开讲了，主要讲下全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）。#美国5月核心PCE物价指数年率增幅创2021年3月以来新低 #Mt.Gox将启动偿还计划 #币安合约锦标赛 #VanEck提交首个SolanaETF #VanEck提交首个SolanaETF $BTC