Bagaimana Mengintegrasikan Data Big - dummies

Hanya mempunyai akses kepada sumber data besar tidak mencukupi. Anda perlu mengintegrasikan sumber-sumber ini. Tidak lama lagi akan ada petabytes data dan beratus-ratus mekanisme akses untuk anda pilih. Tetapi yang aliran dan jenis data apa yang anda perlukan?

• Memahami masalah yang anda cuba selesaikan

• Kenal pasti proses yang terlibat

• Kenal pasti maklumat yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah

• Kumpulkan data, memproses dan menganalisis hasil

Proses ini mungkin terdengar biasa kerana perniagaan telah melakukan variasi algoritma ini selama beberapa dekad. Begitu data besar berbeza? Ya, meskipun bisnis berurusan dengan data operasional yang besar selama bertahun-tahun, data besar memperkenalkan jenis baru jenis data ke dalam kehidupan profesional dan pribadi orang.

Aliran Twitter, kiriman Facebook, data pengesan, data RFID, log keselamatan, data video, dan banyak lagi maklumat baru yang baru muncul hampir setiap hari. Oleh kerana sumber-sumber data besar ini muncul dan berkembang, orang cuba mencari jalan untuk menggunakan data ini untuk memberikan perkhidmatan yang lebih baik kepada pelanggan, rakan kongsi, dan pembekal. Organisasi sedang mencari cara untuk menggunakan data ini untuk meramalkan masa depan dan mengambil tindakan yang lebih baik.

Penjagaan kesihatan adalah salah satu bidang pelaburan yang paling penting dan kompleks hari ini. Ia juga merupakan kawasan yang semakin menghasilkan lebih banyak data daripada kebanyakan industri. Oleh itu, penjagaan kesihatan mungkin sangat bermanfaat oleh bentuk data besar baru. Penyedia penjagaan kesihatan, penanggung insurans, penyelidik, dan pengamal penjagaan kesihatan sering membuat keputusan mengenai pilihan rawatan dengan data yang tidak lengkap atau tidak berkaitan dengan penyakit tertentu.

Sebahagian daripada sebab perbezaan ini adalah sangat sukar untuk mengumpul dan memproses data secara berkesan untuk pesakit individu. Unsur data sering disimpan dan diuruskan di tempat yang berbeza oleh organisasi yang berbeza. Di samping itu, penyelidikan klinikal yang sedang dijalankan di seluruh dunia dapat membantu dalam menentukan konteks bagaimana penyakit atau penyakit tertentu mungkin didekati dan diurus.

Terapkan algoritma ke senario penjagaan kesihatan data standard:

1. Memahami masalah yang kami cuba selesaikan:

   • Perlu merawat pesakit dengan jenis kanser tertentu

2. Kenal pasti proses yang terlibat:

   • Diagnosis dan pengujian

   • Analisis hasil termasuk penyelidikan pilihan rawatan

   • Definisi protokol rawatan

   • Memantau pesakit dan menyesuaikan rawatan yang diperlukan

3. Kenal pasti maklumat yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah:

   • Sejarah pesakit

   • Darah, tisu, keputusan ujian, dan sebagainya

   • Keputusan statistik pilihan rawatan

4. Kumpulkan data, proseskannya, dan analisa hasilnya:

   • Rawatan bermula

   • Monitor pesakit dan menyesuaikan rawatan yang diperlukan

     

Inilah cara pengamal perubatan bekerja dengan pesakit hari ini.Kebanyakan data adalah setempat ke rangkaian penjagaan kesihatan, dan doktor tidak mempunyai masa untuk keluar dari rangkaian untuk mencari maklumat atau amalan terkini.