Como integrar o Big Data
Basta ter acesso a fontes de dados grandes não é suficiente. Você vai precisar para integrar essas fontes. Em breve haverá petabytes de dados e centenas de mecanismos de acesso para você escolher. Mas qual córregos e que tipos de dados que você precisa?
Entenda o problema que você está tentando resolver
Identificar os processos envolvidos
Identificar as informações necessárias para resolver o problema
Reunir os dados, processá-lo e analisar os resultados
Este processo pode soar familiar, porque as empresas têm vindo a fazer uma variação deste algoritmo para décadas. Então, é big data diferente? Sim, mesmo que as empresas têm lidado com grandes quantidades de dados operacionais para os anos, big data introduz nova tipos de dados na vida profissional e pessoal das pessoas.
streams do Twitter, posts no Facebook, os dados do sensor, dados de RFID, logs de segurança, dados de vídeo e muitas outras novas fontes de informação estão surgindo quase que diariamente. Como essas fontes de dados grandes emergir e expandir-se, as pessoas estão tentando encontrar maneiras de usar esses dados para melhor servir os clientes, parceiros e fornecedores. As organizações estão procurando maneiras de usar esses dados para prever o futuro e que tenha mais ações.
Healthcare é uma das áreas mais importantes e complexas de investimento hoje. É também uma área que produz cada vez mais dados em mais formas do que a maioria das indústrias. Portanto, cuidados de saúde é susceptível de beneficiar grandemente por novas formas de big data. Os profissionais de saúde, as seguradoras, os profissionais pesquisadores, e de saúde, muitas vezes tomar decisões sobre as opções de tratamento com dados que está incompleta ou não relevantes para doenças específicas.
Parte da razão para esta diferença é que é muito difícil recolher e processar dados de forma eficaz para pacientes individuais. Os elementos de dados são frequentemente armazenados e gerenciados em diferentes locais por diferentes organizações. Além disso, a pesquisa clínica que está sendo realizado em todo o mundo pode ser útil na determinação do contexto de como uma doença ou doença específica pode ser abordado e conseguiu.
Aplicar o algoritmo a um cenário normal de saúde de dados:
Entenda o problema que estamos tentando resolver:
Necessidade de tratar um paciente com um tipo específico de cancro
Identificar os processos envolvidos:
Diagnóstico e testes
análise de resultados incluindo opções de tratamento pesquisando
Definição de protocolo de tratamento
Monitor paciente e ajustar o tratamento conforme necessário
Identificar as informações necessárias para resolver o problema:
histórico do paciente
O sangue, tecido, os resultados do teste, e assim por diante
Os resultados estatísticos de opções de tratamento
Reunir os dados, processá-lo e analisar os resultados:
tratamento commence
Monitor paciente e ajustar o tratamento conforme necessário
Esta é a forma como os médicos trabalham com pacientes hoje. A maioria dos dados é local para uma rede de cuidados de saúde, e os médicos têm pouco tempo para ir fora da rede para encontrar a informação ou a prática mais recente.