此类大数据中的“羊群效应”可以通过适当的统计方法加以消除，利用，以产生更有价值的信息用于决策分析中。
以上的各个例子充分说明了在大数据时代，虽然数据库等操作建立需要专业计算机人才的贡献，统计专业人员的参与也是必不可少的。数据的管理分析并不仅仅是提取，检索，简单汇总，总结。数据本身的复杂性，使得分析的过程中充满了种种陷阱，误区。没有一定统计方面的理论知识结构，就会出现分析上的偏差，或者低效率的数据利用。在计算机算法的基础上去学习认识数据统计的性质，把算法和统计分析结合起来是未来大数据分析的一个主要方向。
结论和展望
本文浮光掠影地讲述了什么是大数据，有选择性地描述了大数据的一些特性，医疗大数据及其在北美医疗系统中的现况，揭示了大数据分析将会对医疗卫生保健领域带来巨大的影响和冲击。 大数据通过对临床及其他数据存储库进行数据管理和分析获得前所未有的洞察力并依此做出更明智的决策。
在不久的将来，大数据分析的应用将会快速，广泛的涌现在整个医疗保健机构和医疗保健行业。本文描述的数据管理框架，数据统计分析揭示了大数据的有效应用是一个系统性的工程，需要一系列专业技能来保证大数据分析的成功，包括：处理，整合，分析复杂的数据并能帮助客户充分了解数据分析的结果。要做到这些 需要多方面的专业技能及特质，包括：
计算机科学/数据开发的专业技能：扎实的计算机科学基础及运用能力，明了大数据的基础框架设施。
分析和建模能力：在了解数据的基础上迅速分析并建立有效的统计模型。这不仅需要扎实的统计学，还需要有敏锐的思考和洞察力。
好奇心和创意的思考能力：这需要对数据有着一种渴望激情，善于全面敏锐的思考并挖掘问题。一些机构寻找人才就是看谁能在讨论数据时能够灵光一现。
突出的交流能力：整合数据和结果的分析报告，能清晰明了的用非专业语言帮助客户或公众正确理解数据分析结果并做出决定。
当然，我们很难找到一个人才具有以上所有技能，但通过团队分工合作建立起高效的大数据小组是目前可行的方向。从而， 在这个大数据分析变得更加主流的时代，把握时机，脱颖而出或百尺竿头，更进一步。