数据脱敏是通过修改或删除原始数据中的部分信息来达到保护隐私的目的；匿名化则是通过对数据进行重新标识或者隐藏特定信息，使数据无法与特定个体关联起来；加密则是将数据转换为密文，只有拥有解密密钥的人才能查看原始数据。

在我司的京浙数据虚拟服务器上对收集到的医疗健康大数据进行脱敏处理，将患者的姓名、身份证号等直接可识别身份的信息替换为随机编号，保留疾病类型、治疗方案等医疗相关的关键信息。

除了数据脱敏之外使用匿名化技术，k-anonymity、l-diversity等，这些方法在保证数据分析效果的降低个人信息泄露的风险。

对于些非常敏感的数据，如患者的基因序列等采用加密的方式存储，确保即使数据被非法获取，无法解读其具体内容。

在数据治理方面建立完善的数据生命周期管理机制，包括数据的采集、存储、使用、销毁等环节，确保数据的安全性和合规性。

在数据加热方面，通过构建数据仓库和数据湖等方式，提供高效的数据访问和分析能力，提升数据的价值。