Mỗi phút trong ngày, chúng tôi đều ngạc nhiên khi thấy cách hệ thống theo dõi bệnh nhân từ xa thu thập hàng nghìn mẩu dữ liệu sức khỏe bằng cách sử dụng thiết bị từ xa và hệ thống kỹ thuật số thay đổi. Do đó, nhu cầu về hệ thống và phần mềm phân tích chuyên dụng quản lý, phân tích và tận dụng dữ liệu để dự đoán sự bùng phát của dịch bệnh, tránh các bệnh có thể phòng ngừa được, giảm chi phí điều trị. Trong bài viết này, chúng tôi muốn đề cập đến cuộc cách mạng kích hoạt dữ liệu lớn truyền thống đã được dự đoán bởi Mckinsey và Công ty.
Phân tích dữ liệu lớn là gì?
Phân tích dữ liệu lớn là một quy trình hoàn chỉnh kiểm tra các tập hợp dữ liệu lớn thông qua các công cụ và quy trình khác nhau để khám phá các mẫu chưa biết, mối tương quan ẩn, xu hướng có ý nghĩa và các thông tin chi tiết khác để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhằm theo đuổi mục tiêu tốt hơn các kết quả.
Ngày nay, Dữ liệu lớn là một trong những cuộc thảo luận quan trọng nhất giữa các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và những người đứng đầu ngành. Ngày nay, chúng ta đang sống trong một thế giới được điều khiển bởi kỹ thuật số, do đó mọi doanh nghiệp đều theo đuổi Dữ liệu lớn để thu được những hiểu biết có giá trị từ lượng dữ liệu thô khổng lồ.
Vì vậy, trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ tìm hiểu Big Data Analytics là gì, tại sao nó lại quan trọng như vậy, cũng như các tính năng và lợi thế khác nhau của nó.
Dữ liệu lớn chủ yếu được đo bằng khối lượng dữ liệu. Nhưng cùng với đó, phân tích dữ liệu lớn cũng bao gồm dữ liệu đến với tốc độ nhanh và rất lớn. Cơ bản, phân tích dữ liệu lớn có ba loại Dữ liệu lớn, đó là:
- Dữ liệu có cấu trúc
- Dữ liệu phi cấu trúc
- Dữ liệu bán cấu trúc
Dữ liệu lớn có thể được đo bằng terabyte và hơn thế nữa. Đôi khi, Dữ liệu lớn có thể vượt qua hàng petabyte. Các dữ liệu có cấu trúc bao gồm tất cả các dữ liệu có thể được lưu trữ trong một cột bảng. Các dữ liệu phi cấu trúc là một trong đó không thể được lưu trữ trong một bảng tính; và dữ liệu bán cấu trúc là thứ không phù hợp với mô hình của dữ liệu có cấu trúc.
Bạn vẫn có thể tìm kiếm dữ liệu bán cấu trúc giống như dữ liệu có cấu trúc, nhưng nó không mang lại sự dễ dàng mà bạn có thể thực hiện trên dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc có thể được lưu trữ trong một cột dạng bảng. Cơ sở dữ liệu quan hệ là ví dụ về dữ liệu có cấu trúc . Rất dễ hiểu về cơ sở dữ liệu quan hệ. Hầu hết các máy tính hiện đại đều có thể hiểu được dữ liệu có cấu trúc.
Mặt khác, dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu không thể phù hợp với cơ sở dữ liệu dạng bảng. Ví dụ về phân tích dữ liệu lớn phi cấu trúc bao gồm âm thanh , video và các loại dữ liệu khác bao gồm một phần lớn như vậy của Dữ liệu lớn ngày nay.
Các bán cấu trúc dữ liệu bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Loại tập dữ liệu này bao gồm một cấu trúc thích hợp, nhưng vẫn không thể sắp xếp hoặc xử lý dữ liệu đó do một số ràng buộc. Đây là loại dữ liệu bao gồm các XML dữ liệu , file JSON , và những người khác.
Phân tích dữ liệu lớn đơn giản hóa phân tích chăm sóc sức khỏe như thế nào?
- Tối ưu hóa dịch vụ chăm sóc bệnh nhân và dòng doanh thu.
- Hãy để bạn tận dụng dữ liệu thời gian thực cho các tình huống thực tế, tức là cảnh báo thời gian thực.
- Nhận biết và cân bằng nhu cầu của bệnh nhân cũng như nhu cầu của nhân viên y tế.
- Theo kịp những thay đổi bắt buộc trong toàn ngành có ảnh hưởng đến lợi nhuận.
- Giúp duy trì hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), nơi nó kích hoạt cảnh báo và nhắc nhở khi bệnh nhân nên làm xét nghiệm mới trong phòng thí nghiệm hoặc theo dõi đơn thuốc để xem liệu bệnh nhân có tuân theo phân tích dữ liệu lớn chỉ định của bác sĩ hay không.
- Giúp ngăn chặn Lạm dụng thuốc phiện, tiếp cận những người được xác định là có “nguy cơ cao” và ngăn họ phát triển vấn đề về ma túy.
- Việc sử dụng Dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe cho phép lập kế hoạch chiến lược. Nó tạo điều kiện cho các nhà quản lý chăm sóc phân tích kết quả kiểm tra giữa những người thuộc các nhóm nhân khẩu học khác nhau và giúp họ xác định các yếu tố không khuyến khích mọi người tiếp tục điều trị.
- Nó giúp các nhà nghiên cứu y tế sử dụng một lượng lớn dữ liệu về kế hoạch điều trị và tỷ lệ hồi phục của bệnh nhân ung thư để tìm ra các xu hướng và phương pháp điều trị có tỷ lệ thành công cao nhất trong thế giới thực.
- Và phân tích Dự đoán cuối cùng giúp cải thiện việc cung cấp dịch vụ chăm sóc.
Những hứa hẹn về phân tích dữ liệu lớn lớn trong chăm sóc sức khỏe
- Âm lượng
Vào năm 2020, ước tính sẽ có nhiều dữ liệu hơn 44 lần so với năm 2009. Phần mềm và kỹ thuật dữ liệu lớn sẽ hoạt động để quản lý những khối phân tích dữ liệu lớnn này và biến chúng thành phần thông tin có giá trị.
- Vận tốc
Tốc độ chia sẻ dữ liệu của Big Data liên tục tăng theo từng ngày.
- Đa dạng
Chăm sóc sức khỏe bao gồm dữ liệu phi cấu trúc ở định dạng văn bản, luồng ngày từ các tiện ích theo dõi và cảm nhận, kiểm tra hoặc tin nhắn email, tài liệu được quét, video hoặc âm thanh và các quy trình bổ sung vào nhiều loại dữ liệu chăm sóc sức khỏe phi cấu trúc.
Những lợi thế nói trên của Phân tích dữ liệu lớn khiến nó trở thành một phần của Ngành chăm sóc sức khỏe. Thật vậy, những phát triển xung quanh dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe đã phá vỡ các lỗ hổng trong nghiên cứu khoa học và tác động lớn đến lĩnh vực gen để có một bước nhảy vọt trong sự phát triển của y học di truyền với sự trợ giúp của dữ liệu lớn.
Các cá nhân quản lý các tình huống sức khỏe phức tạp chắc chắn nên tận dụng dịch vụ có giá trị này và đơn giản hóa quy trình chăm sóc sức khỏe.
Như vậy, có thể thấy phân tích dữ liệu lớn là quy trình được sử dụng để trích xuất thông tin có giá trị chẳng hạn như các đặc điểm, mối tương quan tiềm ẩn, xu hướng thị trường và thị hiếu của khách hàng. Phân tích dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích khác nhau, giúp đưa ra quyết định tốt hơn, ngăn chặn các hoạt động gian lận,… Bài viết này sẽ đưa đến một cái nhìn chi tiết từ quy trình, phân loại và một số công cụ gợi ý.
Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.
Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!
* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.
Trân trọng,
Từ khóa:
- Dữ liệu lớn la gì
- Lịch sử hình thành Big Data
- Cách sử dụng Big Data
- Big data analytics
- Big Data la ngành gì
- Thuyết trình về Big Data
- Tài liệu về Big Data
- Môn dữ liệu lớn
Các chuyên mục nội dung liên quan
- Bản tin số mới nhất | Góc chia sẻ kiến thức số hóa & Chiến lược kinh doanh
- Trang chủ
- Marketing tổng thể
- Kiến thức WordPress
