數據孤島是什麼？
我們很多人都經歷去醫院看病的時候需要帶着片子，病歷等信息，那你是否想過爲什麼呢？ 在醫療領域，不同醫院和診所可能使用不同的電子病歷系統和數據庫。這些系統之間的數據格式和接口可能不兼容，導致患者在不同醫療機構就診時，醫生無法直接訪問和整合他們的完整病歷信息。 這是因爲技術標準不一致、醫院管理獨立性強、隱私法規等限制，都可能造成醫療數據難以共享和整合。 同樣很多人也經歷過去不同的政府部門辦理業務，需要跑不同的部門十分繁瑣，這是因爲政府不同部門和機構負責不同的公共服務和數據收集。例如，稅務部門、社會保障部門和衛生部門各自管理大量數據，但這些數據通常無法無縫整合和共享，導致公共服務效率低下，法律、隱私保護、政府結構獨立等因素限制了政府部門間數據共享和整合的能力。 這就是我們聽到的數據孤島的多個例子，數據孤島是指數據無法有效整合和共享的現象。 數據孤島存在的原因可以有多種： 1.技術障礙：不同系統或平臺使用的數據格式、存儲方式、接口標準等不同，導致數據難以互通互用。 2.組織結構問題：大型組織內部不同部門或業務單位間缺乏有效的數據共享機制和文化，導致數據被垂直或功能性隔離。 3.法律和隱私問題：數據涉及敏感信息或受到法律法規的限制，導致數據共享受到限制或阻礙。
4.數據所有權和控制權：數據的所有者或控制者不願意或無法與其他實體共享數據，可能涉及商業利益、競爭關係等問題。
5.成本和資源限制：數據整合和共享可能需要大量的資源和成本，某些組織可能無法或不願意投入這些資源。
6.文化和意識形態：某些組織或個人可能認爲數據應該是私有的，不願意或不習慣與其他方共享數據。Q·
常見的解決數據孤島的技術手段？
當前研究和實踐解決數據孤島的技術手段主要是：聯邦學習（Federated Learning）、零知識證明（Zero-Knowledge Proofs，ZKP）和全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）、安全多方計算（Secure Multiparty Computation，SMC）、差分隱私（Differential Privacy）、拆分學習（Split Learning）。 今天由於篇幅的原因，我們就不一一展開講了，主要講下全同態加密（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
