İçerik
Kaynak: Pppbig / Dreamstime.com
Paket servisi:
Hemen hemen her alanda büyük veriler uygulanabilir. Burada, sosyal hizmette ne kadar büyük verilerin kullanılabileceğini ve diğer çalışma alanları için ne gibi etkileri olduğunu inceliyoruz.
Mobil cihazlar, sosyal medya ve diğer yapılandırılmamış kaynaklardan gelen verilerden dolayı veri hacmi hızla artıyor. Hadoop gibi büyük veri teknolojileri, çeşitli kaynaklar arasında daha büyük miktarda veriyi analiz etmek için yeni yaklaşımlar sunarak iş dünyasında sürücü koltuğuna oturmaktadır.Büyük veriler, bir organizasyonu zamanında yönetme ve analiz etme yeteneğini aşan verilerin hacmi, çeşitliliği ve hızı olarak tanımlanır. Büyük verinin asıl avantajı, büyük iş kararlarına yol açabilecek hızlı, gerçeğe dayalı kararlar için toplanabileceği zaman gerçekleşir. Bu nedenle, büyük verilerden yararlanabilen ve yararlanabilen kuruluşlar, belirgin bir avantaja sahip olma eğilimindedir. Burada, ne kadar büyük verinin yapabileceğine, veri bakımından zengin bir alanda nasıl uygulanabileceğine ve bunun diğer iş ve devlet alanlarında ne kadar geniş uygulamalara sahip olduğuna bir göz atın.
Veri Patlaması
IBM'in sağlık ve yaşam bilimleri için büyük veri çözümleri direktörü Charlie Schick, "Büyük verileri tanımlamanın en iyi yolu," her gün hepimizin yarattığı ve tükettiği bilginin sürekli artan miktarı ve karmaşıklığı "dır. Aslında, her gün, çeşitli satın alma işlem kayıtlarından sağlık tıbbi görüntülerine, bilimsel araştırma bulgularından sosyal medyaya kadar çeşitli kaynakları kullanarak yaklaşık 2,5 milyonlarca bayt veri oluşturuyoruz.Arama motorları, sosyal medya ile birlikte, büyük miktarda toplanan küçük veri bitlerinin yeni bir örneğini oluşturdu. Bu da, bu verileri toplama ve yönetme hakkında düşünme biçimimizi değiştirdi. Mevcut kültür, bu küçük veri parçalarından daha büyük miktarları kısa sürede tüketmektir. Bu yaklaşım, büyük zorlukların yanı sıra veri yönetimi için heyecan verici fırsatlar sunuyor. Bir iş modelinin başarılı olması için, küçük ve giderek farklı şekillerde toplanan daha büyük miktarda veriyi işleyebilmesi gerekir.
Verilerin hacmi göz önüne alındığında, toplanacak verimli bir mekanizma bulmak zorlaşır. Sağlık ve sosyal medya verileri durumunu ele alalım. Bu alanların her ikisi de büyük veri kümelerine sahiptir. Bu alanlar için veri toplama, büyük veri evriminde önemli bir adımdır. Veri toplamak için uygun bir mekanizma olmadan, kesin sonuç alamayız.
Büyük Verileri Keşfetme ve İşleme
İleriye dönük olarak, büyük veriyi keşfedebilen ve yararlanabilen kuruluşların hızlı bir şekilde daha fazla kanıta dayalı karar verebilmeleri gerektiğine inanılmaktadır. Büyük verileri kullanarak hemen hemen her alanda bazı önemli sorulara kolayca cevap verebiliriz. Bununla birlikte, burada, büyük verilerin çok büyük bir etki yaratma gücüne sahip olduğu bir alan olan sosyal hizmetler sektörüne bir göz atın.Örneğin, büyük veriler aşağıdaki soruları analiz edip cevaplayabilmeli ve nihayetinde daha iyi bir hasta sonucu sağlamalıdır:
- Yeniden kabul ve sosyal hizmetlere erişim arasındaki ilişki nedir?
- Kalış süresi ile müdahalenin etkinliği arasında bir ilişki var mı?
- Ev adresi ile ziyaret sıklığı arasındaki bağlantı nedir?
- Aile statüsü, müdahaleler ve sonuçlar arasında, bakım sistemine girerken benzer müdahale adaylarını tespit etmemize yardımcı olabilecek sonuçlar arasında bir bağlantı bulmak mümkün müdür?
- Genç hamileliği veya aile içi şiddet gibi olumsuz eğilimlere yanıt vermemiz veya ilerlememiz için programlarımızı ince ayarlamamız için bize rehberlik eden nüfusun bir kesimi hakkında bir içgörü var mı?
Büyük veriler bu durumlarla başa çıkmayı ve sorunların nedenini keşfetmeyi mümkün kılar. Bu, bir kez tanımlandıktan sonra sorunu gidermemize yardımcı olur. Sorunu ancak trendlere ve tarihsel verilere bakarak keşfedebiliriz. Sosyal medyada verileri analiz ederken trend analizi mekanizmasına sahip olmamız gerekir. Analiz ettikçe daha büyük veri seti elde edersek, daha iyi, daha doğru sonuçlar elde ederiz. Büyük veri, yalnızca büyük miktarda veriyi işlemenin yollarını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda daha geniş bir veri aralığını işlemek için yenilikçi çözümler sunar. Büyük veri, yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri kümelerini işleme yeteneğine sahiptir. (5 Gerçek Dünyadaki Daha Fazla Bilgi Edinin Büyük Veriler Çözebilir.)