Zawartość
- Eksplozja danych
- Eksploracja i przetwarzanie dużych zbiorów danych
- Analiza Big Data w naukach społecznych
Źródło: Pppbig / Dreamstime.com
Na wynos:
Duże zbiory danych mogą być stosowane w prawie każdym polu. Tutaj badamy, w jaki sposób duże zbiory danych mogą być wykorzystywane w pracy socjalnej - i jakie są implikacje dla innych dziedzin nauki.
Ilość danych szybko rośnie z powodu korzystania z urządzeń mobilnych, mediów społecznościowych i danych z innych nieustrukturyzowanych źródeł. Technologie Big Data, takie jak Hadoop, zajmują miejsce kierowców w świecie biznesu, wprowadzając nowe podejścia do analizy większych ilości danych z różnych źródeł.Duże zbiory danych definiuje się jako ilość, różnorodność i szybkość danych, które przekraczają zdolność organizacji do zarządzania i analizowania ich w odpowiednim czasie. Prawdziwą zaletą dużych zbiorów danych jest fakt, że można je gromadzić w celu podejmowania szybkich decyzji opartych na faktach, które mogą prowadzić do podejmowania dużych decyzji biznesowych. Tak więc organizacje, które są w stanie eksplorować i wykorzystywać duże zbiory danych, mają zwykle wyraźną przewagę. Tutaj dobrze przyjrzyj się, co potrafi duże zbiory danych, jak można je zastosować w jednej dziedzinie bogatej w dane oraz jakie szersze zastosowania ma to dla innych obszarów biznesu i administracji.
Eksplozja danych
Najlepszym sposobem zdefiniowania dużych zbiorów danych jest „stale rosnąca ilość i złożoność informacji, które każdy z nas tworzy i konsumuje każdego dnia”, mówi Charlie Schick, dyrektor ds. Rozwiązań Big Data dla służby zdrowia i nauk przyrodniczych w IBM. W rzeczywistości każdego dnia tworzymy około 2,5 kwartyliona bajtów danych, korzystając z różnych źródeł, od różnych rejestrów transakcji zakupu po zdjęcia medyczne w służbie zdrowia, od wyników badań naukowych po media społecznościowe.Wyszukiwarki wraz z mediami społecznościowymi, na przykład, stworzyły nowy przykład małych fragmentów danych gromadzonych na dużą skalę. To także zmieniło nasz sposób myślenia o gromadzeniu i zarządzaniu tymi danymi. Obecna kultura polega na konsumowaniu większych ilości tych małych danych w krótkim okresie czasu. Takie podejście stwarza ogromne wyzwania, a także ekscytujące możliwości zarządzania danymi. Aby model biznesowy odniósł sukces, powinien być w stanie przetwarzać większe ilości danych, przechwytywanych na małe i coraz bardziej zróżnicowane sposoby.
Biorąc pod uwagę ilość danych, znalezienie skutecznego mechanizmu ich gromadzenia staje się wyzwaniem. Rozważmy przypadek danych dotyczących opieki zdrowotnej i mediów społecznościowych. Oba te obszary mają duże zestawy danych. Gromadzenie danych dla tych pól jest ważnym krokiem w ewolucji dużych danych. Bez odpowiedniego mechanizmu gromadzenia danych nie możemy uzyskać dokładnych wyników.
Eksploracja i przetwarzanie dużych zbiorów danych
W przyszłości uważa się, że organizacje, które mogą eksplorować i wykorzystywać duże zbiory danych, powinny być w stanie szybko podejmować więcej decyzji opartych na dowodach. Korzystając z dużych zbiorów danych, możemy z łatwością udzielić odpowiedzi na niektóre istotne pytania z niemal dowolnego obszaru. Spójrzmy jednak dobrze na sektor usług społecznych, obszar, w którym duże zbiory danych mogą wywrzeć ogromny wpływ.Na przykład duże zbiory danych powinny być w stanie analizować i odpowiadać na następujące pytania i ostatecznie zapewniać lepszy wynik dla pacjenta:
- Jaka jest korelacja między ponownym przyjęciem a dostępem do usług socjalnych?
- Czy istnieje związek między długością pobytu a skutecznością interwencji?
- Jaki jest związek między adresem domowym a częstotliwością odwiedzin?
- Czy można znaleźć związek między statusem rodzinnym, interwencjami i wynikami, który może pomóc nam zidentyfikować podobnych kandydatów do interwencji, którzy wchodzą do systemu opieki?
- Czy jest jakiś wgląd w część populacji, która prowadzi nas do ulepszania naszych programów, aby reagować na negatywne trendy, takie jak ciąża nastolatków lub przemoc domowa, lub wyprzedzać je?
Duże zbiory danych pozwalają poradzić sobie z tymi sytuacjami i odkryć przyczynę problemów. Pomaga nam to wyeliminować problem po zidentyfikowaniu. Problem możemy odkryć tylko na podstawie trendów i danych historycznych. W mediach społecznościowych podczas analizy danych musimy mieć mechanizm analizy trendów. Im większy zestaw analizowanych danych, tym lepsze, dokładniejsze wyniki możemy osiągnąć. Big data zapewnia nie tylko sposoby obsługi dużych ilości danych, ale także zapewnia innowacyjne rozwiązania do przetwarzania szerszego zakresu danych. Big data ma zdolność obsługi uporządkowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych zestawów danych. (Dowiedz się więcej w 5 rzeczywistych problemach, które Big Data może rozwiązać.)