Video: De toekomst van Fleetmanagement met XPOfleet 2024
Alleen toegang hebben tot big data-bronnen is niet genoeg. U moet deze bronnen integreren. Binnenkort zijn er petabytes aan gegevens en honderden toegangsmechanismen waaruit u kunt kiezen. Maar welke streams en welke soorten gegevens heb je nodig?
-
Begrijp het probleem dat u probeert op te lossen
-
Identificeer de betrokken processen
-
Identificeer de vereiste informatie om het probleem op te lossen
-
Verzamel de gegevens, verwerk deze en analyseer de resultaten
Dit proces klinkt wellicht bekend omdat bedrijven al decennia lang een variatie op dit algoritme uitvoeren. Zijn de big data anders? Ja, hoewel bedrijven al jaren te maken hebben met grote hoeveelheden operationele gegevens, introduceert big data nieuwe typen gegevens in het professionele en persoonlijke leven van mensen.
Twitter-streams, Facebook-berichten, sensordata, RFID-gegevens, beveiligingslogs, videogegevens en vele andere nieuwe informatiebronnen komen bijna dagelijks naar boven. Naarmate deze bronnen van big data zich ontwikkelen en uitbreiden, proberen mensen manieren te vinden om deze gegevens te gebruiken om klanten, partners en leveranciers beter van dienst te zijn. Organisaties zijn op zoek naar manieren om deze gegevens te gebruiken om de toekomst te voorspellen en om betere acties te ondernemen.
Gezondheidszorg is vandaag een van de belangrijkste en meest complexe investeringsgebieden. Het is ook een gebied dat in toenemende mate meer gegevens in meer vormen produceert dan de meeste industrieën. Daarom zal de gezondheidszorg waarschijnlijk veel baat hebben bij nieuwe vormen van big data. De zorgverleners, verzekeraars, onderzoekers en zorgverleners nemen vaak beslissingen over behandelingsopties met gegevens die onvolledig of niet relevant zijn voor specifieke ziekten.
Een deel van de reden voor deze ongelijkheid is dat het erg moeilijk is om effectief gegevens te verzamelen en te verwerken voor individuele patiënten. Gegevenselementen worden vaak opgeslagen en beheerd op verschillende plaatsen door verschillende organisaties. Bovendien kan klinisch onderzoek dat over de hele wereld wordt uitgevoerd nuttig zijn bij het bepalen van de context voor hoe een specifieke ziekte of ziekte kan worden benaderd en beheerd.
Pas het algoritme toe op een standaardgezondheidsscenario voor gegevens:
-
Begrijp het probleem dat we proberen op te lossen:
-
Behoefte om een patiënt met een specifiek type kanker te behandelen
-
-
Identificeer de betrokken processen:
-
Diagnose en testen
-
Resultatenanalyse inclusief onderzoek naar behandelopties
-
Definitie behandelingsprotocol
-
Monitor patiënt en pas de behandeling indien nodig aan
-
-
Identificeer de informatie die nodig is om het probleem op te lossen:
-
Patiëntgeschiedenis
-
Bloed, weefsel, testresultaten, enz.
-
Statistische resultaten van behandelingsopties
-
-
Verzamel de gegevens, verwerk deze en analyseer de resultaten:
-
Start behandeling
-
Monitor de patiënt en pas de behandeling aan indien nodig
-
Dit is hoe artsen vandaag met patiënten werken.De meeste gegevens zijn lokaal voor een netwerk in de gezondheidszorg en artsen hebben weinig tijd om buiten het netwerk te gaan om de nieuwste informatie of oefening te vinden.
