Nagy adatok, társadalomtudományok és a negatív eredmények pozitívra változtatása

Az adatmennyiség gyorsan növekszik a mobil eszközök, a közösségi média és az egyéb nem strukturált forrásokból származó adatok miatt. A nagy adattechnológiák, mint például a Hadoop, az üzleti világ vezető helyére kerülnek, új megközelítések bevezetésével a nagyobb mennyiségű adat elemzésére különféle forrásokból.

A nagy adat az az adatmennyiség, változatosság és sebesség, amely meghaladja a szervezet azon képességét, hogy időben kezelje és elemezze. A nagy adatok valódi előnye akkor realizálódik, ha azokat gyors, tényeken alapuló döntésekhez lehet betakarítani, ami nagy üzleti döntésekhez vezethet. Tehát azoknak a szervezeteknek, amelyek képesek felismerni és kihasználni a nagy adatokat, általában egyértelmű előnyeik vannak. Itt megnézzük, mit tehetnek a nagy adatok, hogyan lehet alkalmazni egy adatgazdag területen, és milyen szélesebb körű alkalmazásokat kínál ez más üzleti és kormányzati területeken.

Az adat robbanás

A nagy adatok meghatározásának legjobb módja az "egyre növekvő mennyiségű és összetett információ, amelyet mindenki létrehoz és felhasznál minden nap" - mondta Charlie Schick, az IBM egészségügyi és élettudományi nagy adatmegoldásainak igazgatója. Valójában minden nap körülbelül 2, 5 kvintill bájtnyi adatot állítunk elő különféle források felhasználásával, a különféle beszerzési tranzakciók feljegyzéseitől az egészségügyi orvosi képekig, a tudományos kutatási eredményektől a szociális média üzenetekig.

A keresőmotorok és a közösségi média, például a Twitter, új példányt állítottak fel az adatok kis méretű gyűjtésére. Ez is megváltoztatta az adatok gyűjtésének és kezelésének gondolkodásmódját. A jelenlegi kultúra az, hogy e kis adatelemek nagyobb mennyiségeit rövid időn belül fogyasztják. Ez a megközelítés hatalmas kihívásokat és izgalmas lehetőségeket jelent az adatkezelés számára. Ahhoz, hogy egy üzleti modell sikeres legyen, képesnek kell lennie arra, hogy nagyobb mennyiségű adatot dolgozzon fel, kis méretű és egyre változatosabb módon rögzítve.

Az adatok mennyiségét figyelembe véve kihívást jelent egy hatékony mechanizmus megtalálása az adatgyűjtéshez. Vizsgáljuk meg az egészségügyi ellátás és a szociális média adatait. Mindkét terület nagy adatsorral rendelkezik. Ezekre a mezőkre vonatkozó adatgyűjtés fontos lépés a nagy adatok fejlődésében. Anélkül, hogy megfelelő adatgyűjtési mechanizmussal rendelkeznénk, nem kaphatunk pontos eredményeket.

A nagy adatok felkutatása és feldolgozása

Folytatva azt gondoljuk, hogy a nagy adatok felkutatására és kihasználására képes szervezeteknek képesnek kell lenniük gyorsabb bizonyítékokon alapuló döntések meghozatalára. A nagy adatok felhasználásával könnyen megválaszolhatunk néhány jelentős kérdést szinte bármilyen területen. Itt azonban átnézzük a szociális szolgáltatások ágazatát, egy olyan területet, ahol a nagy adatok hatalmas hatást gyakorolhatnak.

Például a nagy adatoknak képeseknek kell lenniük a következő kérdések elemzésére és megválaszolására, és végül jobb betegek eredményét kell biztosítaniuk:

• Mi a kapcsolat a visszafogadás és a szociális szolgáltatásokhoz való hozzáférés között?
• Van-e összefüggés a tartózkodás időtartama és a beavatkozás hatékonysága között?
• Mi a kapcsolat az otthoni cím és a látogatások gyakorisága között?
• Megtalálható-e kapcsolat a családi állapot, a beavatkozások és az eredmények között, amelyek segítenek azonosítani a hasonló beavatkozási jelölteket, amikor belépnek az ápolási rendszerbe?
• Van-e betekintés a népesség egy olyan szakaszába, amely arra irányítja bennünket, hogy módosítsuk programjainkat, hogy reagáljunk olyan negatív tendenciákra, mint például a tini terhesség vagy a családon belüli erőszak?

Való tény, hogy a szociális adatok nagy adatainak használata lehetővé teheti a szociális munkások számára, hogy figyelemmel kísérjék a negatív tendenciákat, és időben meghozzák a szükséges intézkedéseket. Ha még azelőtt tudunk azonosítani az igényeket, mielőtt az ügyfél tudomást szerez róluk, akkor sokkal hatékonyabban tudjuk kezelni a helyzetet. Potenciális példa lehet az iskolaelhagyás az ifjúsági szektorban. Ha megvizsgáljuk azokat a trendeket, amelyek szerint a fiatalok elhagyják az iskolát, vagy demonstrálnak olyan intézkedéseket, amelyek általában nagyobb kockázati magatartáshoz vagy oktatási alulteljesítéshez vezetnek - amikor az adatok egyértelműen azt mutatják, hogy nagyobb a potenciál -, akkor lehetővé válik a megelőző intézkedések beavatkozása, amelyek esetleg nem fizetnek többet, de hatékonyabbak és vezérelhetők az ügyfél felé.

A nagy adatok lehetővé teszik ezen helyzetek kezelését és a problémák okának felfedezését. Ez segít azonosítani a problémát, miután azonosítottuk. A problémát csak a trendek és a történelmi adatok áttekintésével fedezhetjük fel. A közösségi médiában az adatok elemzése során trend-elemző mechanizmussal kell rendelkeznünk. Minél nagyobb adatsort elemezünk, annál jobb, pontosabb eredményeket érhetünk el. A nagyméretű adatok nemcsak lehetőséget kínálnak nagy mennyiségű adat kezelésére, hanem innovatív megoldásokat is kínál az adatok szélesebb körének feldolgozására. A nagy adatok képesek kezelni a strukturált, nem strukturált és félig strukturált adatkészleteket. (Tudjon meg többet az 5 valós világbeli probléma megoldásáról, amelyet a nagy adatok oldhatnak meg.)

Big Data elemzés a társadalomtudományban

A társadalmi adatok elemzése nem más, mint a társadalmi adatok elemzése. Ezek az adatok bármilyen területről származhatnak. Mint fentebb említettük, meg kell határoznunk a negatív eredmények - például a középiskolából kimaradók - pontos okát egy adott ágazatban. Miután a problémát azonosították, könnyebb lesz kezelni a helyzetet. A nagy adatok olyan eszköz, amely lehetővé teszi ezeknek a betekintéseknek a megtalálását.