大数据应用：大数据在医保管理中的应用与面临挑战
医疗保险面临基金收支平衡压力增大、医疗服务违规行为多发、传统经验决策方式落后等多方面挑战，从信息化建设角度，人社部门推进全民参保登记、医保智能监控、支付方式改革和移动支付探索等工作，积极开展了医保大数据应用。但在应用过程中仍然面临数据质量有待提升、数据应用尚不充分、安全体系还需健全等问题。继续深化医保大数据应用，下一步应重点围绕四个方面：
瓴羊Dataphin隐私计算：数据安全流通方案
隐私计算可以理解为是在隐私保护的前提下，完成对数据的计算工作，面向敏感数据有使用需求而又不能明文出域的情况，实现数据“可用不可见”的效果，将数据价值最大化。
通过本书，你可以学习到：
1、隐私计算核心技术能力；
2、数据安全流通将价值最大化；
3、各行业隐私计算应用场景示例；
4、隐私计算技术背后的决策思考
APP 安全评估报告：直面移动应用安全威胁，守护用户数据安全
移动APP安全问题日益严重，包括数据泄露、恶意软件和权限滥用等威胁。例如，Ring App安全漏洞导致用户信息曝光，13款Android应用暴露大量用户数据。此外，工信部通报50款APP违规收集个人信息。安全评估是保障APP安全的关键，涉及代码安全、数据传输安全、用户权限管理和隐私保护等方面。经过评估，这款APP在所有方面表现出色，符合最高安全标准，确保用户隐私和数据安全。
基于DataWorks搭建新零售数据中台
文章作者：许日（欢伯），在2016年盒马早期的时候，转到盒马事业部作为在线数据平台的研发负责人，现任阿里云计算平台DataWorks建模引擎团队负责人。
文章简介：本篇文章向大家分享新零售企业如何基于DataWorks搭建数据中台，从商业模式及业务的设计，到数据中台的架构设计与产品选型，再到数据中台搭建的最佳实践，最后利用数据中台去反哺业务，辅助人工与智能的决策。
内容贡献：李启平（首义），盒马从初创至今的数据研发负责人，有非常资深的数仓及数据中台建设的经验，原阿里巴巴国际业务数仓负责人。
数据安全最佳实践（3）：数据集成加解密
随着《个保法》《数安法》的发布，法律对企业的数据安全使用和管理提出了更高的要求。数据集成是数据业务中的一个重要场景，不仅可能涉及到多方数据，并且一般集成数据体量巨大。不论是基于法律的要求还是对业务数据的保护，集成过程中的数据安全都是十分重要的。
Dataphin提供基于数据集成的数据加解密服务，提供常用的商密和国密算法，并支持密钥的权限管理和使用审计，确保客户数据集成链路上的数据安全。
