Sisu
Allikas: Pppbig / Dreamstime.com
Ära võtma:
Suuri andmeid saab rakendada peaaegu igas valdkonnas. Siin uuritakse, kuidas suurandmeid saab sotsiaaltöös kasutada - ja kuidas see mõjutab teisi õppevaldkondi.
Andmemaht kasvab kiiresti tänu mobiilseadmete, sotsiaalmeedia ja muude struktureerimata allikate andmete kasutamisele. Suured andmesidetehnoloogiad, näiteks Hadoop, jõuavad ärimaailma juhi kohale, tutvustades uusi lähenemisviise suuremate andmemahtude analüüsimiseks erinevatest allikatest.Suurandmed on andmete maht, mitmekesisus ja kiirus, mis ületab organisatsiooni võimekust seda õigeaegselt hallata ja analüüsida. Suurandmete tõeline eelis realiseerub siis, kui neid saab koristada kiirete ja faktipõhiste otsuste tegemiseks, mis võib viia suurettevõtte otsusteni. Niisiis, organisatsioonidel, kes suudavad suurandmeid uurida ja ära kasutada, on tavaliselt eelis. Siit saate vaadata ka seda, mida suurandmed saavad teha, kuidas seda saab kasutada ühes andmeterikkates väljades ja millised on selle laiemad rakendused teistes äri- ja valitsemisalades.
Andmete plahvatus
Parim viis suurandmete määratlemiseks on "üha suurenev teabe hulk ja keerukus, mida me kõik loome ja tarbime iga päev", ütles Charlie Schick, IBMi tervishoiu ja bioteaduste suurandmete lahenduste direktor. Tegelikult loome iga päev umbes 2,5 kvintiljoni baiti andmeid, kasutades mitmesuguseid allikaid, alates mitmesugustest ostutehingute kirjetest kuni tervishoiu meditsiiniliste piltideni, alates teaduslike uuringute tulemustest ja lõpetades sotsiaalmeediaga.Otsingumootorid ja näiteks sotsiaalmeedia on loonud uue eksemplari, mille käigus kogutakse suures mahus väikeseid andmeid. Ka see on muutnud meie mõtteviisi andmete kogumiseks ja haldamiseks. Praegune kultuur on tarbida neid väikeseid andmeühikuid suuremas koguses lühikese aja jooksul. See lähenemisviis pakub tohutuid väljakutseid ja põnevaid võimalusi andmete haldamiseks. Ärimudeli õnnestumiseks peaks see suutma töödelda suuremaid andmemahtusid, jäädvustades neid väikestel ja üha mitmekesisematel viisidel.
Arvestades andmete mahtu, on keeruline leida tõhus kogumismehhanism. Vaatleme tervishoiu juhtumeid ja sotsiaalmeedia andmeid. Mõlemal alal on palju andmeid. Nende väljade andmete kogumine on oluline samm suurandmete arendamisel. Ilma asjakohase andmete kogumise mehhanismita pole täpseid tulemusi.
Suurandmete uurimine ja töötlemine
Edaspidi usutakse, et organisatsioonid, kes saavad suurandmeid uurida ja neid ära kasutada, peaksid suutma kiiresti teha rohkem tõenduspõhiseid otsuseid. Suurandmeid kasutades saame hõlpsalt vastuseid olulistele küsimustele peaaegu igas valdkonnas. Siinkohal tuleb aga heita pilk sotsiaalteenuste sektorile - alale, kus suurandmetel on tohutu mõju.Näiteks peaksid suurandmed olema võimelised järgmisi küsimusi analüüsima ja neile vastama ning pakkuma lõpptulemusena patsiendile paremat tulemust:
- Milline on korrelatsioon tagasivõtmise ja sotsiaalteenustele juurdepääsu vahel?
- Kas viibimise kestuse ja sekkumise tõhususe vahel on mingit seost?
- Milline on seos koduse aadressi ja külastuste sageduse vahel?
- Kas on võimalik leida seos perekonnaseisu, sekkumiste ja tulemuste vahel, mis aitab meil tuvastada sarnaseid sekkumiskandidaate, kui nad sisenevad hooldussüsteemi?
- Kas on ülevaade elanikkonna segmendist, mis juhendab meid oma programme kohandama, et reageerida negatiivsetele suundumustele nagu teismeliste rasedus või koduvägivald või liikuda neist edasi?
Suured andmed võimaldavad neid olukordi käsitleda ja probleemide põhjuseid välja selgitada. See aitab meil tuvastatud probleemi likvideerida. Probleemi saame avastada ainult suundumusi ja ajaloolisi andmeid vaadates. Sotsiaalmeedias peab andmete analüüsimisel olema trendide analüüsi mehhanism. Mida suuremat andmekogu analüüsime, seda paremaid ja täpsemaid tulemusi saame saavutada. Suurandmed pakuvad mitte ainult võimalusi suurte andmemahtude haldamiseks, vaid pakuvad ka uuenduslikke lahendusi suurema hulga andmete töötlemiseks. Suurandmetel on võimalus käsitleda struktureeritud, struktureerimata ja poolstruktureeritud andmekogumeid. (Lisateave 5-st reaalainete probleemist, mida suurandmed saavad lahendada.)