海量的醫(yī)療大數(shù)據(jù)來自于各個(gè)業(yè)務(wù)信息子系統(tǒng)，阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度低，在完成數(shù)據(jù)收集之后，隨后就面向后續(xù)的數(shù)據(jù)清洗和加工步驟。如何把這些海量數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一的阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行清洗，是很多行業(yè)和企業(yè)現(xiàn)在面臨的最大困境。

  阿里云數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)ODS層設(shè)計(jì)包含了三個(gè)特性：其一，數(shù)據(jù)同步功能，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增量或全量同步到ODPS[3]；其二，阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如日志）進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理后再存儲(chǔ)；其三，支持歷史數(shù)據(jù)的積累和清洗，能根據(jù)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求及稽核審計(jì)要求保存信息。

  全域數(shù)據(jù)采集與引入：以需求為驅(qū)動(dòng)，以數(shù)據(jù)多樣性的全域思想為指導(dǎo)，采集與引入全業(yè)務(wù)、多終端、阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)多形態(tài)的數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范數(shù)據(jù)架構(gòu)與研發(fā)：統(tǒng)一基礎(chǔ)層、公共中間層、應(yīng)用層的數(shù)據(jù)分層架構(gòu)模式，通過數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化的方式實(shí)現(xiàn)指標(biāo)口徑統(tǒng)一。連接與深度萃取數(shù)據(jù)價(jià)值：阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)形成以業(yè)務(wù)核心對(duì)象為中心的連接和標(biāo)簽體系，深度萃取數(shù)據(jù)價(jià)值。統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理：構(gòu)建元數(shù)據(jù)中心，通過資產(chǎn)分析、應(yīng)用、優(yōu)化、運(yùn)營四方面來看清數(shù)據(jù)資產(chǎn)、降低數(shù)據(jù)管理成本、阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)追蹤數(shù)據(jù)價(jià)值。統(tǒng)一主題式服務(wù)：構(gòu)建服務(wù)元數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)服務(wù)查詢引擎，面向業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)出口與數(shù)據(jù)查詢邏輯，屏蔽多數(shù)據(jù)源與多物理表。