Содержание
Источник: Pppbig / Dreamstime.com
вынос:
Большие данные могут применяться практически в любой области. Здесь мы рассмотрим, как большие данные могут быть использованы в социальной работе - и какие последствия это имеет для других областей исследования.
Объем данных быстро растет благодаря использованию мобильных устройств, социальных сетей и данных из других неструктурированных источников. Технологии больших данных, такие как Hadoop, занимают место водителей в мире бизнеса, предлагая новые подходы к анализу больших объемов данных из различных источников.Большие данные определяются как объем, разнообразие и скорость данных, которые превышают способность организации своевременно управлять и анализировать их. Истинное преимущество больших данных реализуется, когда их можно использовать для быстрых, основанных на фактах решений, которые могут привести к принятию крупных бизнес-решений. Таким образом, организации, которые могут исследовать и использовать большие данные, как правило, имеют явное преимущество. Здесь мы рассмотрим, что могут делать большие данные, как их можно применять в одной области, богатой данными, и какие более широкие приложения это имеет для других областей бизнеса и правительства.
Взрыв данных
Лучший способ определения больших данных - это «постоянно растущий объем и сложность информации, которую мы все создаем и потребляем каждый день», - говорит Чарли Шик, директор по решениям в области больших данных для здравоохранения и наук о жизни в IBM. Фактически, каждый день мы создаем приблизительно 2,5 квинтиллионных байта данных, используя различные источники, от различных записей транзакций покупок до медицинских изображений здравоохранения, от результатов научных исследований до социальных сетей.Поисковые системы наряду с социальными сетями, например, создали новый экземпляр небольших объемов данных, собираемых в больших масштабах. Это также изменило наш взгляд на сбор и управление этими данными. Текущая культура заключается в том, чтобы потреблять большие количества этих небольших фрагментов данных за короткие промежутки времени. Этот подход представляет огромные проблемы, а также захватывающие возможности для управления данными. Чтобы бизнес-модель преуспела, она должна иметь возможность обрабатывать большие объемы данных, захваченных небольшими и все более разнообразными способами.
Учитывая объем данных, становится сложной задачей найти эффективный механизм их сбора. Давайте рассмотрим случай данных здравоохранения и социальных сетей. Обе эти области имеют большие наборы данных. Сбор данных для этих областей является важным шагом в эволюции больших данных. Без надлежащего механизма сбора данных мы не сможем получить точные результаты.
Изучение и обработка больших данных
В перспективе считается, что организации, которые могут исследовать и использовать большие данные, должны иметь возможность быстро принимать решения, основанные на фактических данных. Используя большие данные, мы можем легко дать ответы на некоторые важные вопросы практически в любой области. Здесь, однако, следует взглянуть на сектор социальных услуг, область, где большие данные могут оказать огромное влияние.Например, большие данные должны быть в состоянии проанализировать и ответить на следующие вопросы и в конечном итоге обеспечить лучший результат для пациента:
- Какова взаимосвязь между реадмиссией и доступом к социальным услугам?
- Есть ли корреляция между продолжительностью пребывания и эффективностью вмешательства?
- Какая связь между домашним адресом и частотой посещения?
- Можно ли найти связь между семейным положением, вмешательствами и результатами, которые могут помочь нам идентифицировать похожих кандидатов на вмешательство при их поступлении в систему ухода?
- Есть ли понимание части населения, которая побуждает нас настраивать наши программы, чтобы или реагировать на негативные тенденции, такие как подростковая беременность или насилие в семье, или двигаться вперед?
Большие данные позволяют справиться с этими ситуациями и выяснить причину проблем. Это помогает нам искоренить проблему, однажды выявленную. Мы можем обнаружить проблему, только взглянув на тенденции и исторические данные. В социальных сетях при анализе данных у нас должен быть механизм анализа тенденций. Чем больший набор данных мы анализируем, тем лучше и точнее мы можем достичь результатов. Большие данные не только предоставляют способы обработки больших объемов данных, но также предоставляют инновационные решения для обработки более широкого диапазона данных. Большие данные способны обрабатывать структурированные, неструктурированные и полуструктурированные наборы данных. (Узнайте больше в 5 реальных проблемах, которые могут решить большие данные.)