빅 데이터를 통합하는 방법 - 큰 데이터 소스에 액세스하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

큰 데이터 소스에 대한 액세스만으로는 충분하지 않습니다. 이러한 출처를 통합해야합니다. 머지 않아 선택할 수있는 페타 바이트의 데이터와 수백 가지 액세스 메커니즘이 제공 될 것입니다. 그러나 어떤 스트림과 어떤 종류의 데이터가 필요합니까?

• 해결하려는 문제 이해

• 관련된 프로세스 식별

• 문제 해결에 필요한 정보 확인

• 데이터 수집, 처리 및 결과 분석

기업은 수십 년 동안이 알고리즘의 변형을 수행했기 때문에이 프로세스가 익숙 할 수 있습니다. 큰 데이터가 다른가요? 예, 비즈니스가 다량의 운영 데이터를 수년간 처리해 왔지만, 대용량 데이터는 새로운 유형 개의 데이터를 사람들의 직업 및 개인 생활에 도입합니다.

의료 서비스는 오늘날 가장 중요하고 복잡한 투자 분야 중 하나입니다. 또한 대부분의 산업보다 더 많은 형태로 더 많은 데이터를 생산하는 분야이기도합니다. 따라서 건강 관리는 새로운 형태의 큰 데이터에 큰 도움이 될 것입니다. 의료 제공자, 보험업자, 연구원 및 의료 종사자는 종종 특정 질병에 대해 불완전하거나 관련이없는 데이터로 치료 옵션을 결정합니다.

이러한 불균형의 이유 중 하나는 개별 환자의 데이터를 효과적으로 수집하고 처리하는 것이 매우 어렵다는 점입니다. 데이터 요소는 종종 다른 조직에 의해 다른 위치에 저장되고 관리됩니다. 또한 전 세계에서 실시되는 임상 연구는 특정 질병이나 질병이 어떻게 접근되고 관리되는지에 대한 상황을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

표준 데이터 건강 관리 시나리오에 알고리즘 적용:

우리가 해결하고자하는 문제를 이해하십시오:

1. 특정 유형의 암 환자를 치료해야 함

   • 관련 프로세스 식별:

2. 진단 및 테스트

   • 치료 옵션 연구를 포함한 결과 분석

   • 치료 프로토콜 정의

   • 환자 모니터링 및 필요에 따라 치료 조정

   • 문제를 해결하는 데 필요한 정보 확인

3. 환자 기록

   • 피 치료 옵션의 통계 결과

   • 데이터 수집, 처리 및 결과 분석

   • 치료 시작

4. 환자 모니터링 및 필요에 따라 치료 조정

   • 이것은 오늘날 의료 종사자들이 환자들과 함께 일하는 방식입니다.대부분의 데이터는 의료 네트워크의 지역 정보이며 의사는 최신 정보 나 실습을 찾기 위해 네트워크 외부로 이동할 시간이 거의 없습니다.