Come integrare i Big Data - dummy

Il solo accesso alle fonti di Big Data non è sufficiente. Dovrai integrare queste fonti. Presto ci saranno petabyte di dati e centinaia di meccanismi di accesso tra cui scegliere. Ma quali flussi e quali tipi di dati hai bisogno?

• Capire il problema che si sta tentando di risolvere

• Identificare i processi coinvolti

• Identificare le informazioni richieste per risolvere il problema

• Raccogli i dati, elaborali e analizza i risultati

Questo processo può sembrare familiare perché le aziende hanno eseguito una variazione di questo algoritmo per decenni. Quindi i big data sono diversi? Sì, anche se le aziende hanno a che fare con grandi quantità di dati operativi per anni, i big data introducono nuovi tipi di dati nella vita professionale e personale delle persone.

I flussi di Twitter, i post di Facebook, i dati dei sensori, i dati RFID, i registri di sicurezza, i dati video e molte altre nuove fonti di informazione stanno emergendo quasi quotidianamente. Man mano che queste fonti di big data emergono e si espandono, le persone stanno cercando di trovare modi per utilizzare questi dati per servire meglio clienti, partner e fornitori. Le organizzazioni sono alla ricerca di modi per utilizzare questi dati per prevedere il futuro e intraprendere azioni migliori.

L'assistenza sanitaria è oggi una delle aree di investimento più importanti e complesse. È anche un'area che produce sempre più dati in più forme rispetto alla maggior parte delle industrie. Pertanto, l'assistenza sanitaria trarrà grandi benefici dalle nuove forme di big data. Gli operatori sanitari, gli assicuratori, i ricercatori e gli operatori sanitari spesso prendono decisioni sulle opzioni di trattamento con dati incompleti o non pertinenti per malattie specifiche.

Parte della ragione di questa disparità è che è molto difficile raccogliere e elaborare efficacemente i dati per i singoli pazienti. Gli elementi dei dati sono spesso archiviati e gestiti in luoghi diversi da organizzazioni diverse. Inoltre, la ricerca clinica che viene condotta in tutto il mondo può essere utile per determinare il contesto per come una specifica malattia o malattia potrebbe essere affrontata e gestita.

Applicare l'algoritmo a uno scenario standard di dati sanitari:

1. Capire il problema che stiamo cercando di risolvere:

   • Necessità di trattare un paziente con un tipo specifico di cancro

2. Identificare i processi coinvolti:

   • Diagnosi e test

   • Analisi dei risultati inclusa la ricerca delle opzioni di trattamento

   • Definizione del protocollo di trattamento

   • Monitorare il paziente e regolare il trattamento secondo necessità

3. Identificare le informazioni richieste per risolvere il problema:

   • Anamnesi del paziente

   • Sangue, tessuto, risultati dei test e così via

   • Risultati statistici delle opzioni di trattamento

4. Raccogliere i dati, elaborarli e analizzare i risultati:

   • Inizio trattamento

   • Monitorare il paziente e regolare il trattamento secondo necessità

     

Questo è il modo in cui i medici lavorano con i pazienti oggi.La maggior parte dei dati è locale per una rete sanitaria e i medici hanno poco tempo per uscire dalla rete per trovare le informazioni o le pratiche più recenti.