Sisältö
- Tietojen räjähdys
- Suurten tietojen etsiminen ja käsitteleminen
- Yhteiskuntatieteiden big data -analyysi
Lähde: Pppbig / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
Big data voidaan soveltaa melkein mihin tahansa kenttään. Tässä tutkitaan, kuinka suurta dataa voidaan käyttää sosiaalityössä - ja mitä vaikutuksia sillä on muihin opintoaloihin.
Tietomäärä kasvaa nopeasti, koska mobiililaitteita, sosiaalista mediaa ja tietoja muista jäsentämättömistä lähteistä käytetään. Suuret tietotekniikat, kuten Hadoop, vievät kuljettajan istuimen yritysmaailmaan ottamalla käyttöön uusia lähestymistapoja suurempien tietomäärien analysoimiseksi eri lähteistä.Suuri data määritellään datan määräksi, monimuotoisuudeksi ja nopeudeksi, joka ylittää organisaation kyvyn hallita ja analysoida sitä oikeaan aikaan. Bigdatan todellinen etu toteutuu, kun se voidaan kerätä nopeita, tosiasioihin perustuvia päätöksiä varten, mikä voi johtaa suuryritysten päätöksiin. Joten organisaatioilla, jotka pystyvät tutkimaan ja hyödyntämään suurta dataa, on yleensä selkeä etu. Tutustu tässä hyvin siihen, mitä iso data voi tehdä, miten sitä voidaan soveltaa yhdelle rikkaalle kentälle ja mitä laajempia sovelluksia sillä on muille liiketoiminnan ja hallinnon aloille.
Tietojen räjähdys
Paras tapa määritellä iso data on "jatkuvasti kasvava määrä ja monimutkaisuus tietoa, jota me kaikki luomme ja kulutamme päivittäin", sanoo Charlie Schick, IBM: n terveydenhuollon ja biotieteiden suurten tietoratkaisujen johtaja. Itse asiassa joka päivä luomme noin 2,5 kvintillin tavua dataa useista lähteistä, erilaisista ostotapahtumien tietueista terveydenhuollon lääketieteellisiin kuviin, tieteellisistä tutkimustuloksista sosiaalisen median tietoihin.Hakukoneet ja esimerkiksi sosiaalinen media ovat perustaneet uuden tapauksen pienistä datatiedoista, joita kerätään laajassa mittakaavassa. Tämäkin on muuttanut ajattelumme tietojen keräämiseen ja hallintaan. Nykyinen kulttuuri on kuluttaa suurempia määriä näitä pieniä tietokappaleita lyhyinä ajanjaksoina. Tämä lähestymistapa asettaa valtavia haasteita ja mielenkiintoisia mahdollisuuksia tiedonhallintaan. Jotta liiketoimintamalli menestyisi, sen pitäisi kyetä käsittelemään suurempia tietomääriä, jotka on kaapattu pienillä ja yhä monimuotoisemmilla tavoilla.
Tietojen määrän vuoksi on haaste löytää tehokas mekanismi tietojen keräämistä varten. Tarkastellaanpa esimerkiksi terveydenhuoltoa ja sosiaalisen median tietoja. Molemmilla näillä alueilla on laaja tietosarja. Näiden kenttien tiedonkeruu on tärkeä askel isojen tietojen kehityksessä. Ilman asianmukaista mekanismia tietojen keräämiseksi meillä ei voi olla tarkkoja tuloksia.
Suurten tietojen etsiminen ja käsitteleminen
Jatkossa uskotaan, että organisaatioiden, jotka voivat tutkia ja hyödyntää suuria tietoja, pitäisi pystyä tekemään enemmän todisteisiin perustuvia päätöksiä nopeasti. Suuret tiedot avulla voimme helposti antaa vastauksia joihinkin alueisiin liittyviin merkittäviin kysymyksiin. Tässä on kuitenkin hyvä tarkastella sosiaalipalvelualaa, aluetta, jolla isoilla tiedoilla on valtaa vaikuttaa valtavasti.Esimerkiksi suurten tietojen pitäisi pystyä analysoimaan ja vastaamaan seuraaviin kysymyksiin ja tarjoamaan lopulta parempia potilastuloksia:
- Mikä on korrelaatio uudelleen ottamisen ja sosiaalipalvelujen saatavuuden välillä?
- Onko oleskelun keston ja intervention tehokkuuden välillä korrelaatiota?
- Mikä on yhteys kotiosoitteen ja vierailun tiheyden välillä?
- Onko mahdollista löytää yhteys perhetilanteen, interventioiden ja tulosten välillä, jotka voivat auttaa meitä tunnistamaan samanlaisia interventioehdokkaita, kun he tulevat hoitojärjestelmään?
- Onko olemassa tietoa väestönosasta, joka opastaa meitä mukauttamaan ohjelmiamme vastaamaan kielteisiin suuntauksiin tai etenemään niiden eteen, kuten teini-ikäinen raskaus tai perheväkivalta?
Suuret tiedot antavat mahdollisuuden käsitellä näitä tilanteita ja löytää syy ongelmiin. Tämä auttaa meitä poistamaan ongelman, kun se on tunnistettu. Voimme löytää ongelman vain tarkastelemalla suuntauksia ja historiallisia tietoja. Sosiaalisessa mediassa meitä analysoitaessa tietoja on oltava trendianalyysimekanismi. Mitä suurempi tietoryhmä analysoimme, sitä parempia ja tarkempia tuloksia voimme saavuttaa. Suuri data tarjoaa paitsi tapoja käsitellä suuria tietomääriä, mutta tarjoaa myös innovatiivisia ratkaisuja laajemman tietomäärän käsittelemiseen. Suuret tiedot pystyvät käsittelemään jäsenneltyjä, jäsentämättömiä ja osittain jäsenneltyjä tietojoukkoja. (Lisätietoja viidestä todellisen maailman ongelmasta, joita big data voi ratkaista.)