미시적 관점에서 실질적 데이터 연계방안을 제시하면 우선 헬스케어 데이터와 의료기관 내 데이터 연계가 있는데, 3차 의료기관 중심으로 수평적 데이터를 연계하며, 각 대형병원의 전문분야에 따라 데이터를 통한 연구를 특성화하여도 좋을 것이다. 더불어 국내 주요병원은 병상 및 환자 규모가 크기 때문에 빅데이터 분석의 양적 측면에서는 충분할 것으로 보인다. 
제2절에서 데이터 기반 헬스케어 혁신을 위한 거시적 관점에서 시스템 구조 마련에 초점을 두었다면 제3절에서는 미시적 관점에서 실질적 데이터 연계방안을 제시하고자 한다. 앞서 데이터 통합 방식의 방향성에서 한국의 상황을 고려하여 기능별 통합 플랫폼을 권고하였다. 그런데 플랫폼 구축의 경우 단기간에 이뤄지는 작업이 아니기 때문에 중장기적으로 구축방안을 모색하면서 동시에 각 기관에서 보유하고 있는 데이터를 현재 기술적 수준에서 연계하는 방안을 구상해 볼 수 있다. 우선적으로, 헬스케어 데이터중 성질과 기능이 유사한 의료기관 내 데이터 연계를 시도할 수 있다. 첫 번째는 3차 의료기관 중심의 수평적 데이터 연계 방법이다. 국내 5대 병원 혹은 주요 대형병원의 데이터를 연계 및 공유하여 연구를 활성화 하는 것이다. 3차 의료기관에 해당하는 주요 대형병원의 경우 이미 병원정보시스템이 도입되어 많은 환자의 정보가 구조화되어 수집·관리되고 있다. 따라서 기술적으로 비식별화 처리를 하고 각 기관에서 데이터공유에 대한 합의가 이뤄진다면 데이터 연계가 가능할 것으로 판단된다. 그리고 데이터연계 및 공유를 통한 연구는 각 대형병원의 전문분야에 따라 특성화해도 좋을 것으로 판단된다. 예를 들어 서울 아산병원은 특성화 분야로 암연구를 지정하고 국내 5대 병원의 데이터를 연계하여 연구를 진행하는 것이다. 국내 주요 병원의 경우 병상 및 내원환자 수의 규모가 크기 때문에 방대한 헬스케어 데이터가 축적되어 있다. 이로 인해 5개 병원 혹은 주요 대형병원의 데이터만 연계해도 한국인의 특이성을 고려한 빅데이터 분석을 하기에 양적인 측면에서는 충분하다.