主要观点：医疗保健营销正经历重大转型，数据处理速度迅猛，组织重视结构化数据以理解患者行为并利用云数据工程。
关键信息：

• 医疗保健行业每年生成 2314 艾字节数据，90%未被利用。
• 云数据工程可将原始信息转化为营销资源，创建可扩展、实时数据管道。
• 医疗保健营销数据栈的主要组件包括摄入和流层、湖屋和存储架构、激活和个性化、转换和工作流编排、隐私合规和治理、机器学习集成。
  重要细节：
• 摄入和流层需管理高吞吐量数据摄入，减少连接开销，使用工具控制流量和队列，监控并优化性能。
• 湖屋架构结合数据湖和数据仓库的优势，用于管理结构化和非结构化数据。
• 激活和个性化需将干净数据流入营销系统，以个性化消息，涉及多种技术。
• 转换和工作流编排需支持敏感数据工作流，包括多种技术确保依赖和合规。
• 隐私合规和治理需满足监管标准，采用多种技术确保数据安全。
• 机器学习集成利用多种技术进行预测患者靶向和个性化旅程。
  结论：应投资云数据工程，统一患者数据，采用新解决方案保持敏捷合规，多数组织整合 AI 利用统一数据洞察优化营销。