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到不同企业，数据壁垒高企。 梅永红认为，农业大数据的标准仍在建构中，其完整性、统一性有待提高。“农业涉及的数据很多，无效数据同样多，让企业去甄别数据真实性、可靠性，是否可用，并不实际。”他建议，相关部
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领域。 医疗健康资源，包括大数据的共享问题首当其冲。詹启敏认为，智慧医疗推进过程中的挑战在于大数据的标准、储存、安全和共享，涉及到个人隐私和知识产权。 “医疗资源共享远远不能实现，即使是一个大
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系统，实现大数据的标准化，则无疑对进一步的资产标准化有强大的支撑作用。 征信体系往往是通过会员机构建立信用信息共享平台，打破各机构间“信息孤岛”。美国征信最有特色的地方，是从三大征信局到FICO都是私
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要花３秒申请，１秒到账，０人工干预。这样基于大数据的标准化放贷模式，导致放贷费用从上千元一笔到几块钱一笔，完全不在一个数量级。同样的， 京东农村金融的养殖贷用数据匹配贷款，使得农村贷款人不需要一次性将
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不确定性决定了大数据的标准操作模式，即先收集，后使用。因此，数据量越来越大，但数据却并不消亡，可以永久存活在服务器中。 虽然我们不能从宏观层面为数据买卖提供一个明确的动机，但至少目前而言，数据存在着实
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