社保大数据哪里可以获取

qq_28165517 2015-12-19 04:51:12

正在开发一个B2B的一个应用，客户有个要求能让员工通过应用查社保情况，哪位大侠知道可以通过webservice去调用的社保数据资源？

谢谢！

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xw4501339 2016-06-24

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聚合数据有接口

海兰 2016-01-05

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可以咨询下相关社保部门有没有提供呀

全国社保卡服务平台-电子社保卡-二维码扫描-获取个人信息-代码

《大数据发展概况及行业解决方案》是一份综合性的文档，它详细描绘了大数据技术从诞生到发展的历程，并深入探讨了如何在不同的行业中应用这些技术以解决实际问题。这份文件不仅回顾了大数据的概念和核心技术，如数据挖掘、机器学习和云计算等，还分析了大数据在金融、医疗、零售、物流等行业中的创新应用案例。随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业获取竞争优势的关键资源。该文档指出，通过高效地收集、存储、分析和处理海量数据，组织能够洞察市场趋势、优化业务流程、提升客户服务以及增强决策制定的数据驱动性。例如，在金融行业，大数据技术能够帮助银行和保险公司实现风险管理和欺诈检测；在医疗领域，则可以通过分析患者数据来提高诊断准确性和治疗效率。此外，文档还强调了大数据解决方案的安全性和隐私保护问题，提出了在确保数据安全的同时，如何遵守相关法律法规的建议。它为读者提供了一种全面的视角，去理解和把握大数据技术在当前及未来社会经济发展中的重要性和潜力。总而言之，《大数据发展概况及行业解决方案》是一个信息丰富、实用性强的参考资料，它不仅适合技术专业人士和数据分析师，也适合任何对大数据及其在各行各业中应用感兴趣的人士。通过阅

大数据在健康医疗行业中应用价值 1 健康医疗大数据平台 2 健康医疗大数据应用 3 4 健康大数据发展趋势及智能医疗智能医疗大数据全文共20页，当前为第1页。 2 健康医疗大数据概述健康医疗大数据平台架构健康医疗大数据的采集处理与存储健康医疗大数据平台智能医疗大数据全文共20页，当前为第2页。 1. 健康医疗大数据概述健康医疗大数据是指所有与医疗卫生和生命健康活动相关的数据集合，既包括个人从出生到死亡的全生命周期过程中，因免疫、体检、治疗、运动、饮食等健康相关活动所产生的大数据，又涉及医疗服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的聚合临床诊疗数据医疗机构是健康医疗大数据的最主要来源，基于电子病历的临床诊疗数据是健康医疗大数据的核心，目前医疗卫生机构中存在大量处理业务的信息系统，如医院内的医院信息系统（HIS）、临床信息系统（CIS）、电子病历系统（EMR）、检验信息系统（LIS）、放射信息系统（RIS）、影像信息系统（PACS）等，临床诊疗数据便是这类系统产生的最主要数据。医学影像数据图像存储与传输系统（PACS）是应用于医院的数字医疗设备如CT、MRI（核磁共振）、US（超声成像）、X光机、DSA（数字减影）、CR（计算机成像）等设备所产生的数字化医学图像信息的采集、存储、管理、诊断以及信息处理的综合应用系统，该系统会产生大量的医学影像文件。 www.iresearch.com.c 智能医疗大数据全文共20页，当前为第3页。 1. 健康医疗大数据概述基因检测数据随着基因测序成本的降低，基因测序服务迅速开展，数据越来越多，基因检测数据成了健康医疗大数据的重要组成部分。公共卫生机构数据医疗卫生系统中，除医院、基层医疗卫生机构之外，还有数量众多的专业公共卫生机构，如疾病预防控制中心、妇幼保健机构、专科疾病防治院（所、站）、卫生监督所（中心），这类机构的数据也是健康医疗大数据的重要组成部分智能健康电子产品、可穿戴设备、健康医疗移动应用产生的数据随着物联网、移动互联网、医疗硬件技术的发展，越来越多的智能健康电子产品、可穿戴设备、健康医疗移动应用于健康、亚健康人群以及疾病患者的日常健康或疾病管理过程中，这类软硬件均会高频次地产生海量的健康医疗数据，这类数据可以作为个人电子健康档案的有力补充其他健康相关数据 www.iresearch.com.c 智能医疗大数据全文共20页，当前为第4页。健康管理基因院外数据辅助诊断临床诊疗智能监测测序基因数据影像电子病历就医行为健康档案血糖智能化血压其他健康医疗大数据分为三大类，院外数据、院内数据以及基因数据。健康医疗大数据分类及应用消费基因精准医疗疾病早筛 ….. 预防预警保险控费疾病图谱 …… 慢病管理在线问诊健康干预（饮食、健身等）区域信息化外联平台供应链管理精准营销患者管理 …… 医学影像病理影像 …… 1. 健康医疗大数据概述-健康医疗大数据分类及应用智能医疗大数据全文共20页，当前为第5页。 2. 健康医疗大数据平台架构构建健康医疗大数据平台。平台通过数据开放服务与数据共享服务，分别向医疗机构、社会公众、政府、企事业单位和患者提供数据服务。智能医疗大数据全文共20页，当前为第6页。 2. 健康医疗大数据平台架构智能医疗大数据全文共20页，当前为第7页。 2. 健康医疗大数据平台架构智能医疗大数据全文共20页，当前为第8页。 3. 健康医疗大数据的采集处理与存储如何高效、准确地获取这些异构的健康医疗数据是健康医疗大数据中心首先要解决的问题。健康医疗大数据源采集的难点数据分散在多个系统，不同的数据库，结构和数据格式也各不相同部分乡镇或社区医疗机构无信息化系统，数据采集无法进行部分基层医疗机构HIS等系统厂家复杂，很多已无后续技术支持，难以获取相关医疗数据大型医院仅提供简单的数据接口，无法获得深度的医疗数据部分医疗数据如影像、基因测序数据文件巨大部分医疗数据对实时性要求较高。智能医疗大数据全文共20页，当前为第9页。 3. 健康医疗大数据的采集处理与存储健康医疗大数据采集方法智能医疗大数据全文共20页，当前为第10页。 3. 健康医疗大数据的采集处理与存储健康医疗大数据的存储健康医疗数据具有数据类型多，结构复杂、数据量大。要求提供关系型数据库（RDBMS）、NoSQL数据库、分布式文件系统、内存数据库等多种方式的存储，同时要求系统具备快速搭建能力、监控能力、调优能力、管理能力等。数据清洗 1）数据去重：将各个来源的健康医疗数据中重复的个体或医疗记录删除。 2）数据补全：将健康医疗数据中缺失的部分通过计算逻辑

医疗大数据应用分析医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第1页。目录医疗大数据的背景医疗大数据应用需求医院信息系统建设状况医疗大数据应用解决方案医疗大数据应用案例医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第2页。 2009年3月，中共中央国务院在《关于深化医药卫生体制改革的意见》（中发〔2009〕6号）中明确指出：建立实用共享的医药卫生信息系统。大力推进医药卫生信息化建设。以推进公共卫生、医疗、医保、药品、财务监管信息化建设为着力点，整合资源，加强信息标准化和公共服务信息平台建设，逐步实现统一高效、互联互通。为贯彻落实国家和省（区、市）深化医药卫生体制改革的有关精神，全国各地以地级市为单位，启动了区域"智慧医疗"建设工程，不同程度地建立了区域卫生信息平台，实现区域内卫生信息数据采集与共享。随着医疗卫生信息化的不断发展，医疗大数据的时代已经悄然而至，并已渗透到医疗服务的方方面面。医疗卫生行业的各个政府监管部门、医疗机构、医务人员、公司企业对医疗数据的需求越来越大。如何充分应用医疗大数据，提升我国医疗健康管理水平，提高医疗机构服务质量和效率，辅助临床诊断和临床决策支持等，把医疗大数据转换成经济价值，成为各方关注的重点、难点，面临的挑战。医疗大数据的背景医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第3页。目录医疗大数据的背景医疗大数据应用需求医院信息系统建设状况医疗大数据应用解决方案医疗大数据应用案例医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第4页。医疗大数据的主要来源饮食运动免疫心理计划生育预防检查治疗康复转归其他计划生育妇幼诊断用药检查病理检验手术治疗体格检查检验运动理疗预防慢病养老心理基因保险美容保健疗养宁养残疾死亡疾病预防与控制环境生态水质气候卫生监管机构疾病预防控制中心卫生监督所其他机构其他机构药企保险卫生资源卫生管理急救输血体检美容保健公共场所餐饮基因测序社会保险商业保险药品研发药品追踪药品反应药品销售医疗大数据来源医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第5页。医疗大数据应用需求医疗大数据应用的各大需求方及其需求综合卫生管理公共卫生管理卫生资源管理医疗服务质量与安全管理疾病预防控制疾病管理卫生费用分析预测药品监管提高临床业务质量和服务效率医疗安全保障医疗质量管理优质医疗服务疾病分析预测院长决策支持绩效考核分析规范化治疗临床决策支持辅助临床诊断就诊行为分析医学科研支持降低医疗费用个人健康管理个体化医疗疾病分析预测基因测序个人日常感官数据药物研发药品作用追踪药品销量统计药品销量预测降低研发成本降低物流成本精准营销增加销售额降低医疗费用加强医保欺诈监管基本药物临床应用分析设计面向患者和医生的新险种市场和销售推广提升全民健康水平医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第6页。监管机构的医疗大数据应用需求医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第7页。监管机构的医疗大数据应用需求现状/问题需求/目标解决方案信息孤岛：无法（实时）获取所需要的医疗卫生机构的相关数据，无法为诊疗、卫生管理提供数据支持。推进医疗机构之间数据的互联、互通、互认区域医疗卫生信息平台区域医疗大数据中心数据标准：标准体系缺乏，标准不统一，结构不规范，数据共享成为首要困难。制定卫生行业统一数据标准相关厂商以标准建设应用系统制定卫生行业统一数据标准数据共享以标准为参考数据应用：医疗卫生数据分散，难以整合，标准不一，无法提供有意义、有价值的数据。将现有医疗卫生数据整合，可直接提供有意义、有价值的数据。区域医疗大数据中心数据整合数据应用：卫生统计指标无法直接取数，需要二次手工整合、处理。将现有医疗卫生数据整合，可直接提供有意义、有价值的数据。区域医疗大数据中心商业智能数据分析、预测：医疗健康数据保存在数据库中，只是作为健康记录数据提供调阅，未发挥真正价值，服务于医疗健康。医疗健康大数据研究、挖掘和探索，研发医疗智能应用，提供决策支持。 大数据探索、分析建立分析预测模型医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第8页。医疗机构的医疗大数据应用需求医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第9页。医疗机构的医疗大数据应用需求现状/问题需求/目标解决方案信息孤岛：无法获取患者在其他医疗机构的就诊记录数据，患者的健康档案数据不完整。推进医疗机构之间数据的互联、互通、互认区域医疗卫生信息平台区域医疗大数据中心数据应用：现有的诊疗数据未能够为临

大数据与精准营销作者：暂无来源：《东方企业家》 2014年第5期 大数据正成为市场准入的一个门槛，像BAT、Google、苹果、脸书为什么势不可当？就是数据带来的震撼效果。文／陈宇新麦肯锡给大数据的定义是：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 IDC 这样描述大数据：大数据技术是新一代的技术与架构，它被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速(velocity) 的采集、发现和分析，从大体量(volumes)、多类别(variety) 的数据中提取价值。 IDC 的定义描述了大数据时代的三大特征，即俗称的"3V"。Volume( 海量)，数据容量越来越大；Velocity( 速度)，数据量增长越来越快，需要处理的速度和响应越来越快；Variety( 多样性)，指各种各样类型的数据出现，过去的数据更多的是结构化的，现在越来越多的数据是半结构，甚至是完全没有结构的数据。"3V"是对大数据最基本特征的归纳，得到业界的共识。谈到电商和精准营销，中欧商业评论提出一个新概念"大数据微时代"，认为一方面数据越来越多，另一方面正因为数据多，所以我们可以看到各个体系的细节，使互联网和大数据对个体顾客测量优化和营销传播变成可能，这样便可以用大数据做精准营销。汽车行业正是大数据微时代淘金梦想之地。原因很多，车联网可以聚集数据，另外汽车的潜在消费者多为社会中产阶级以上，这批人也是电商理想目标人群，因为他们的收入已经达到非常高的水平，这些数据如果能够结合，商业前景将十分可观。 大数据微时代营销有哪些特点？ 1. 依据顾客行为而非想法的营销决策模式。传统营销需要做调查，大数据时代不需要问，通过消费者的搜索行为，他们想购买什么、想搜什么，就反馈出来他们的偏好。使我们可以大规模个性化做精准营销。 2. 个性化、告别抽样，大数据手段每个人都有个体性。 3. 连续性，互联网时代技术可以实现连续收集数据。 4. 实时性，登录电商网站实时获取消费者信息，实时推介。 5. 互动性。精准推送互动。 6. 可测性，顾客很多方面都可以做到可测性。 大数据与精准营销全文共2页，当前为第1页。 7. 可试验性，传统推送广告更多是判断，大数据时代不需要做判断，可以试验，给一些客户推送广告信息，如果反应不好可以换一批信息，这样就可以快速做试验，通过试验得到优化的结果。 大数据与精准营销全文共2页，当前为第1页。 8. 数据积累的正反馈效应。做得越精准消费者越多，数据就越准确，大数据成为市场准入的一个门槛，BAT、Google、苹果、脸书势不可当就是数据带来的震撼效果，以前所谓做大不一定做强，在数据时代做强和做大变成正相关关系，这是战略趋势，BAT 大量并购目的就是为了做大，让数据来源就更广泛、数据更精度，可以变得更强。精准营销的前景非常好，但是丰满的理想和骨感的现实还有问题存在，大数据营销应用的现状是：1. 说的比投的多。2. 投的比做的多。3. 做的比懂的多，取得很多数据、有很多数据报告，却不能理解数据背后到底给什么信息。4. 懂的得比赚的多，懂很多，但是目前刚刚起步，收入不多。5. 今后我们赚的比现在想的多。大数据外溢性非常强，一个数据可能是从汽车搜起，但是会用到电商，还可能会搜到保险、医疗等，一旦数据被取得，它的应用方价值往往超出我们想象，无限的商机在背后。前景很光明，那么这种光明的前景如何才能实现呢？如何成功实现机遇大数据精准营销？首先要养成大数据的思维方式，思考方式、管理问题的方式、管理创新的方式都用大数据思维方式。现在我们进入到在互联网时代要用互联网思维，互联网思维是从外到内的思维方式，不是我们需要什么？而是了解顾客需要什么？不是我们能开发什么东西？而是我们能整合哪些资源？我想用技术，但是不一定要拥有这个技术，可以从网上、从合作伙伴得到这样的技术开发这样的产品，互网思维更多从外到内的思考，更多外界的环境资源怎么样有效整合资源、怎么有效地调动消费者使我们产品卖出去。还应该注意目前大数据应用当中也有潜在的问题，不是数据越多越好，不是有了数据一定能赚钱、产生商业价值，我要讲大数据精准营销有三大陷阱：有数不一定有据，看中文解释，数和据解释不一样，问题根源数据代表性和潜在的样本误差，很多时候数据虽然大，但是我们看到还是有误差；大而不全的问题。往往我们收集数据的时候，自己数据收集非常多，但是竞争对手数据非常少；内生变量模糊因果关系，我们大数据介入消费者购买过程当中，对消费者真实偏好和评价测量变得越来越困难，大数据用得越多，大数据价值某种变得越来越小。测量本人干扰数据的真实度，使数据变得更小。 大数据赢家至少具备以下资源优势其中之一：产品优势，或者产品大家喜欢，或者你对客户了解特别了解，还有数据来源特别多，还

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