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:

  1. Entenda o problema que estamos tentando resolver:

  2. Necessidade de tratar um paciente com um tipo específico de cancro

  3. Identificar os processos envolvidos:



  4. Diagnóstico e testes

  5. análise de resultados incluindo opções de tratamento pesquisando

  6. Definição de protocolo de tratamento

  7. Monitor paciente e ajustar o tratamento conforme necessário

  8. Identificar as informações necessárias para resolver o problema:

  9. histórico do paciente

  10. O sangue, tecido, os resultados do teste, e assim por diante

  11. Os resultados estatísticos de opções de tratamento

  12. Reunir os dados, processá-lo e analisar os resultados:

  13. tratamento commence

  14. Monitor paciente e ajustar o tratamento conforme necessário

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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.

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