ビッグデータを統合する方法 - 大きなデータソースにアクセスするだけのダミー

大きなデータソースにアクセスするだけでは不十分です。これらのソースを統合する必要があります。間もなくあなたはペタバイトのデータと何百ものアクセス・メカニズムを選ぶことになります。しかし、どのストリームとどのような種類のデータが必要ですか？

• 解決しようとしている問題を理解する

• 関係するプロセスを特定する

• 問題を解決するために必要な情報を特定する

  <！データが収集され、処理され、結果が分析されます。このプロセスは、何十年もの間、このアルゴリズムのバリエーションを実行してきたため、よく知られているように思えます。大きなデータはどう違うのですか？はい、企業は長年に渡って大量の運用データを処理していましたが、大きなデータは新しい

• 種類

のデータを人々の職業生活や個人生活にもたらします。 <！ Twitterのストリーム、Facebookの投稿、センサーデータ、RFIDデータ、セキュリティログ、ビデオデータ、その他多くの新しい情報源がほぼ毎日出現しています。これらの大きなデータ源が出現し拡大するにつれて、顧客はこのデータを使用して顧客、パートナー、サプライヤに役立つ方法を模索しています。組織は、このデータを使用して将来を予測し、より良い行動をとる方法を模索しています。 <！ - 3 - >

ヘルスケアは今日最も重要で複雑な投資分野の1つです。また、ほとんどの産業よりも多くの形でより多くのデータを生成する領域でもあります。したがって、医療は大きなデータの新しい形で大きな恩恵を受ける可能性が高い。医療提供者、保険会社、研究者、および医療従事者は、特定の病気に不完全または関連しないデータを用いて治療オプションを決定することがよくあります。この相違の理由の1つは、個々の患者のデータを効果的に収集して処理することは非常に難しいということです。データ要素は、しばしば、異なる組織によって異なる場所に格納され、管理される。さらに、世界各地で行われている臨床研究は、特定の病気や病気がどのように接近して管理されるのかを判断するのに役立ちます。

問題を理解しようとしている問題を理解する：

特定の種類のがん患者を治療する必要がある

関係するプロセスを特定する：

診断および試験

治療オプションの研究を含む結果分析

1. 治療プロトコルの定義

   • 患者を監視し、必要に応じて治療を調整する

2. 問題を解決するために必要な情報を特定する

   • 患者の病歴

   • 治療を開始する

   • 患者を監視し、必要に応じて治療を調整する

3. 治療の選択肢の統計結果

   • データを収集して処理し、これは、医療従事者が今日の患者とどのように働くかです。データの大部分は医療ネットワークのローカルであり、医師は最新の情報や練習を見つけるためにネットワーク外に出る時間はほとんどありません。