3.3.5.1　治理理念的变革

随着大数据时代的到来，大数据所具有的海量数据和强大的分析能力，将为青少年体质健康促进在理念上提供更多有价值的可能，从而促进治理主体的关联性、深度性和前瞻性思维方式的形成，也将进一步促进更加精准的健康服务政策落地和实施。大数据需要破解子数据之间的数据割裂，在遵循各主体共识的基础上，成为民众共生、共享、共创的数据财富。在正确的治理理念驱动下，形成一种多形式、多来源、实时的数据挖掘、分析和管理的精准治理体系，才能紧紧围绕培养青少年健康意识、提高青少年运动技能、改善青少年的社会生态环境和增强青少年体质健康水平的根本目标达成共识，才能形成多方主体参与、多中心协同的青少年体质健康促进共同治理的新格局。

在大数据时代，健康大数据的核心价值在于能够在海量数据中通过对数据的收集、储存、分析和应用，提取有效、及时、准确的数据，从而最大化地限制差异化的影响，推进青少年体质健康促进的科学化、精细化发展。大数据无疑将为体质健康促进提供近似“全样本”的数据基础。借助大数据的技术支持，体质健康促进将向更加个性化、人性化的健康服务模式转变。

大数据时代的到来，将会大大降低家庭、学校、群体对于健康的诉求成本，不同个体之间的信息传递也将变得更加顺畅。每个个体都可以运用信息手段表达自己的健康观点和健康需求。由此，将构成海量的体质健康“微”数据和“微”事件[126]。相关处理部门可以运用这些无序的大数据深度挖掘，将广泛无序的模糊数据进行关联重组，分析不同诉求主体的体质健康问题，而且还可以预测可能出现的健康问题，进行提早的干预或预防，进而根据适时的变化作出正确的决策。

3.3.5.2　整体效率提升

借助大数据的整合和优化功能，加快不同梯度的信息传递沟通和反馈，降低不同促进层面信息不对称造成的执行不畅、落实不严等问题。从“面”来看，借助大数据的分析和决策功能，能够为各级部门降低协调的成本和形成科学的信息化处理模式提供帮助。总之，借助大数据可以为青少年体质健康促进提供更加无缝化、多元化、高效化的协同机制，有利于多元促进格局的形成。

3.3.5.3　应用于青少年体质健康促进

随着大数据时代的到来，将体质健康促进协同体系由碎片化向网络化转变已经迫在眉睫。借助大数据的收集和贮存功能，将大量的个体数据进行收集管理，大大强化数据的有效性和真实性，为不同促进层面主体提供科学的依据。随着青少年体质健康促进工程的不断深入，对大数据中心相关数据的贮存、管理、挖掘、甄别、预测等技术手段提出更高的要求。一方面，体质健康促进安全治理体系涉及多元主体，但由于一些体制及观念不同，各主体信息数据互不相通、缺乏共享机制，造成了信息孤岛的出现；另一方面，虽然我国目前有很多体育大数据中心专门成立了健康服务，但却沿袭了我国传统治理理念的各自为政，虽然在大数据产业硬件建设、经济资本、人才培养等方面已经取得了较长足的进步，但数据共享平台的建设并未真正得到重视，进而造成了我国目前在青少年体质健康促进方面数据处理能力普遍较低、分析结果常常会出现矛盾等现象，大大降低了健康数据的利用率[68]。(www.daowen.com)

青少年体质分析支持系统基于大数据分析，需要系统保证极高的计算性能，能够在规定时间内快速地生成各类分析报表，以支撑学校的青少年健康教育决策。学校需要实时掌握青少年体质健康状态，以便迅速应对青少年不断变化的体质形势。一旦计算性能无法满足要求，则决策分析的滞后性将严重影响青少年体质健康的快速响应，从而制约青少年体质健康的快速发展。因此，如何从浩瀚的多源数据库中提取实时的决策信息反馈就变得很重要。

3.3.5.4　关联性挖掘在青少年体质健康数据中的应用

关联性挖掘就是在信息载体中查找存在于研究对象集合之间的相关性或因果结构，其结果可细化成三类：（1）验证性规则，即专家的观点得到数据支持性验证的规则；（2）含有新知识的规则，即隐含的、潜在的有价值信息或知识，不容忽视，有深入探索的必要性；（3）不合理的规则，即结果与经验性理论和论断相悖，说明经验性理论需更正或实验数据误差较大需改进。体质监测官网在数据挖掘和分析下，均有对应的运动处方和专家建议，具体到实施步骤、操作风险。未来可依托大数据分析技术实现对海量体质健康数据的有效挖掘分析，找出其中的关联性，从而对不同事物间的因果关系有更好的把握，真正促进民众的体质健康提升。

3.3.5.5　大数据与青少年体质健康促进

传统的数据挖掘受数据挖掘工具性能等方面的限制，一般先对数据做预处理之后才能做数据展示。数据挖掘需要非常多时间去做数据准备，把预处理的结果临时保存起来，用空间换时间，才能实现更多的展示；传统的数据挖掘在前期准备时间较长，对大量变化的数据无法快速处理，难以应对“实时”分析的需求。这就需要一种新的方法和工具，满足从“实时”的数据中提取有用信息的要求，数据计算新技术“内存计算”应运而生。相较于传统的数据处理方法，内存计算的优势在于：充分发挥内存的多核计算能力，在内存层面对数据进行并行处理；同时由于内存读取的速度较硬盘成倍加快，因此，内存计算可以对大容量大规模的数据进行实时分析和运算，不再需要事先进行预处理和数据建模。面对多维数据的分析，充分利用内存计算，可以支持数据模型的实时分析和处理，以亿计的数据可能从之前的几天时间缩短为数秒钟即可处理完毕。这种数据分析方法更能适应运动数据实时和动态分析的需求，尤其是针对青少年健康体质数据的动态性变化，可提供有效的支持决策建议。

构建共享开放的数据信息系统交流平台也是我国青少年体质健康促进治理现代化进程中的重要一环。虽然我国早在2007年就专门创建了国家学生体质健康网，但是时至今日该网络平台中各健康促进职能部门间、社会组织、学校、家庭、社区等的关联度与结合度仍然不高，无法使社会参与主体真正参与到实际的治理工作之中。针对此问题，可依托原有的国家学生体质健康网，并利用电子政务系统与互联网建立各方参与主体共享开放的数据信息系统共享平台，从而协调各部门间信息的流通和关联，并依照《政府信息公开条例》等相关条例切实做到青少年体质健康促进信息的公开化、透明化，打破传统层级制模式下的数据信息壁垒，同时发挥其监督、举报的功能，为提升整个青少年体质健康促进治理实效提供有力支撑。

通过应用SAP HANA产品与技术，学校可以在日常教学中正常运行的同时，来实时分析青少年体质健康情况。学校可以分析来源于所有数据源的关键交易数据和分析数据，数据由内存获取，通过灵活的视图快速将分析的结果呈现给青少年。外部数据也可以轻易地被添加至分析模型，从而与学校的其他教育数据进行整合。