Cum se integrează datele mari - dummies

Doar accesul la sursele de date mari nu este suficient. Va trebui să integrați aceste surse. În curând vor exista câțiva kilograme de date și sute de mecanisme de acces pentru care puteți alege. Dar ce fluxuri și ce tipuri de date aveți nevoie?

• Înțelegerea problemei pe care încercați să o rezolvați

• Identificați procesele implicate

• Identificați informațiile necesare pentru rezolvarea problemei

• Adunați datele, procesați-le și analizați rezultatele

Acest proces poate părea familiar deoarece întreprinderile au făcut o variație a acestui algoritm de zeci de ani. Deci, datele mari sunt diferite? Da, chiar dacă întreprinderile se ocupă de cantități mari de date operaționale de ani de zile, datele importante introduc noi date de tip în viața profesională și personală a oamenilor.

Fluxurile de Twitter, postările de pe Facebook, datele senzorilor, datele RFID, jurnalele de securitate, datele video și multe alte surse noi de informații apar aproape zilnic. Pe măsură ce aceste surse de date mari apar și se extind, oamenii încearcă să găsească modalități de a utiliza aceste date pentru a le servi mai bine clienților, partenerilor și furnizorilor. Organizațiile caută modalități de utilizare a acestor date pentru a anticipa viitorul și pentru a întreprinde acțiuni mai bune.

Îngrijirea medicală este una dintre cele mai importante și complexe zone de investiții de astăzi. Este, de asemenea, un domeniu care produce din ce în ce mai multe date în mai multe forme decât majoritatea industriilor. Prin urmare, asistența medicală este foarte probabil să beneficieze în mare măsură de noile forme de date importante. Furnizorii de asistență medicală, asigurători, cercetători și practicieni din domeniul sănătății iau adesea decizii privind opțiunile de tratament cu date incomplete sau care nu sunt relevante pentru anumite boli.

O parte a motivului pentru această discrepanță este că este foarte dificil să se adune și să se proceseze în mod eficient datele pentru pacienții individuali. Elementele de date sunt adesea stocate și gestionate în diferite locuri de către diferite organizații. În plus, cercetarea clinică care se desfășoară în întreaga lume poate fi utilă pentru a determina contextul în care ar putea fi abordată și gestionată o anumită boală sau boală.

Aplicați algoritmul la un scenariu standard de sănătate a datelor:

1. Înțelegeți problema pe care încercăm să o rezolvăm:

   • Necesitatea de a trata un pacient cu un anumit tip de cancer

2. Identificați procesele implicate:

   • Diagnosticarea și testarea

   • Analiza rezultatelor inclusiv cercetarea opțiunilor de tratament

   • Definirea protocolului de tratament

   • Monitorizarea pacientului și ajustarea tratamentului după cum este necesar

3. Identificarea informațiilor necesare pentru rezolvarea problemei:

   • Istoricul pacientului

   • Rezultatele statistice ale opțiunilor de tratament

   • Adunați datele, procesați-le și analizați rezultatele:

4. Începeți tratamentul

   • Monitorizați pacientul și ajustați tratamentul după cum este necesar

   • Acesta este modul în care medicii lucrează astăzi cu pacienții.Cele mai multe date sunt locale la o rețea de asistență medicală, iar medicii au puțin timp să meargă în afara rețelei pentru a găsi cele mai recente informații sau practici.