Big data is een term die wordt gebruikt om de grote hoeveelheden georganiseerde en ongestructureerde data te beschrijven waar bedrijven dagelijks mee te maken hebben. Maar wat bedrijven met de gegevens doen, is belangrijker dan het type of de hoeveelheid gegevens die ze hebben. Big data kunnen worden geanalyseerd om inzichten te vinden die u helpen betere zakelijke keuzes te maken en u het vertrouwen geven om strategische stappen te zetten. In dit artikel leggen we uit wat big data is, big data-analyse, technologie, gezondheidszorg en big data-engineering.
Wat zijn bigdata
Dit is een verzameling gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens die bedrijven verzamelen. Deze gegevens kunnen worden ontgonnen voor informatie en worden gebruikt in machine learning-projecten, voorspellende modellering en ander gebruik van geavanceerde analyses.
Systemen voor verwerking en opslag van big data zijn nu een vast onderdeel van de databeheerarchitecturen van organisaties, samen met tools die helpen bij big data-analyse. De drie V's worden vaak gebruikt om big data te beschrijven:
- de grote hoeveelheid gegevens die op veel plaatsen beschikbaar is;
- een grote verscheidenheid aan gegevenstypen die vaak zijn opgeslagen in big data-systemen; En
- de snelheid waarmee veel gegevens worden gemaakt, ontvangen en verwerkt.
Doug Laney, destijds analist bij het adviesbureau Meta Group Inc., was de eerste die deze eigenschappen opmerkte in 2001. Nadat Gartner Meta Group in 2005 kocht, kregen ze nog meer bekendheid. Meer recentelijk zijn waarheidsgetrouwheid, waarde en variabiliteit toegevoegd aan verschillende beschrijvingen van 'big data'.
Waarom zijn big data belangrijk?
Bedrijven gebruiken big data in hun systemen om de bedrijfsvoering te verbeteren, een betere klantenservice te bieden, gepersonaliseerde marketingcampagnes op te zetten en andere dingen te doen die uiteindelijk de inkomsten en winst kunnen verhogen. Bedrijven die het goed gebruiken, kunnen een voorsprong hebben op bedrijven die dat niet doen, omdat ze sneller en met meer informatie zakelijke beslissingen kunnen nemen.
Big data geeft bedrijven bijvoorbeeld nuttige informatie over hun klanten die ze kunnen gebruiken om hun marketing, advertenties en deals te verbeteren om meer klanten te interesseren en de verkoop te verhogen. U kunt erachter komen hoe de smaak van klanten of zakelijke kopers verandert door naar gegevens uit het verleden en het heden te kijken. Hierdoor kunnen bedrijven beter inspelen op wat klanten willen en nodig hebben.
Medische experts gebruiken big data om te zoeken naar tekenen en risicofactoren van ziekten, en artsen gebruiken het om erachter te komen wat er mis is met hun patiënten. Ook kunnen zorggroepen en overheidsinstanties up-to-date informatie krijgen over dreigingen of uitbraken van infectieziekten uit een mix van gegevens uit elektronische medische dossiers, sociale-mediasites, internet en andere bronnen.
Lees ook: WAT ZIJN DATASTRUCTUREN: Definitie, typen en alles wat u moet weten
Wat is big data-analyse
Big data-analyse is het verzamelen, beoordelen en analyseren van enorme hoeveelheden gegevens om markttrends, inzichten en patronen te vinden die bedrijven kunnen helpen betere zakelijke beslissingen te nemen. Deze informatie is gemakkelijk te vinden en te gebruiken, zodat bedrijven snel plannen kunnen maken om hun concurrentievoordeel te behouden.
Tools en systemen voor business intelligence (BI) helpen groepen om gestructureerde en ongestructureerde data uit verschillende bronnen te combineren. Gebruikers (meestal werknemers) stellen vragen in deze tools om meer te weten te komen over hoe het bedrijf werkt en hoe goed het het doet. Big data-analyse maakt gebruik van de vier data-analysebenaderingen om relevante inzichten te ontdekken en oplossingen af te leiden.
Voorbeeld van Big Data-analyse
Moderne zorgbedrijven kunnen bijvoorbeeld niet zonder big data-analyse. Zoals je misschien wel kunt raden, zijn er veel patiëntendossiers, verzekeringsplannen, medicijnen en informatie over vaccins om bij te houden. Het heeft een enorme hoeveelheid zowel georganiseerde als ongestructureerde gegevens, die ons, wanneer gebruikt met analyses, belangrijke inzichten kunnen geven. Big data-analyse doet dit snel en goed, zodat artsen de gegevens kunnen gebruiken om nauwkeurige voorspellingen te doen die levens kunnen redden.
Waarom is Big Data-analyse belangrijk?
Big data-analyse is belangrijk omdat het bedrijven in staat stelt hun gegevens te gebruiken om manieren te vinden om te verbeteren. Het verhogen van de efficiëntie in verschillende delen van een bedrijf leidt tot slimmere operaties, betere winsten en tevreden klanten. Big data-analyse helpt bedrijven kosten te besparen en betere goederen en diensten te maken waarbij de klant centraal staat.
Data-analyse helpt ons dingen te leren die onze samenleving beter laten werken. Big data-analyse in de gezondheidszorg volgt en analyseert niet alleen individuele dossiers, maar speelt ook een belangrijke rol bij het wereldwijd monitoren van COVID-19-uitkomsten. Het vertelt de gezondheidsafdelingen van elk land hoe ze met vaccinaties moeten omgaan en bedenkt manieren om pandemieën in de toekomst te voorkomen.
Lees ook: Een perfecte combinatie van big data en onroerend goed
Wat is big data-technologie
Big data-technologie is een softwarehulpprogramma. Deze technologie is meestal gemaakt om informatie te analyseren, verwerken en ophalen uit een enorme set van zeer gecompliceerde structuren en een grote set gegevens. De oude manieren om met informatie om te gaan hebben het daar moeilijk mee.
Big data-technologieën worden vaak gekoppeld aan andere technologieën zoals deep learning, machine learning, kunstmatige intelligentie (AI) en het Internet of Things (IoT), die er allemaal sterk door worden verbeterd. Wanneer deze technologieën samen worden gebruikt, richten big data-technologieën zich op het bestuderen en beheren van grote hoeveelheden realtime en batchgerelateerde gegevens.
Soorten Big Data-technologie
Voordat we naar de lijst met big data-technologieën gaan, laten we het hebben over hoe deze technologie op het bord functioneert. Er zijn twee hoofdtypen Big Data-technologieën:
#1. Operationele Big Data-technologieën
Dit type big data-technologie omvat voornamelijk de dagelijkse basisgegevens die mensen gebruiken om te verwerken. Dagelijkse gegevens zoals internettransacties, socialemediaplatforms en gegevens van een specifiek bedrijf of firma omvatten operationele big data. Meestal zijn deze gegevens een noodzaak om te analyseren met tools die gebruik maken van big data-technologieën. Veel analytische big data-technologieën maken gebruik van 'onbewerkte gegevens', dat zijn de gegevens.
Hier zijn enkele specifieke voorbeelden van operationele big data-technologieën:
- Online ticketboekingsmethode voor zaken als bussen, treinen, vluchten, films en meer.
- Online handelen of winkelen via e-commercesites zoals Amazon, Flipkart, Walmart, enz.
- Online gegevens van sociale netwerksites zoals Facebook, Instagram, WhatsApp, etc.
- In multinationale bedrijven, de informatie over werknemers of topmanagers.
#2. Analytische Big Data-technologieën
Vaak wordt Analytical Big Data een verbeterde vorm van Big Data-technologie genoemd. In vergelijking met operationele big data is dit type big data-technologie iets moeilijker. Meestal wordt analytische big data gebruikt wanneer prestatiecriteria worden gebruikt en belangrijke zakelijke keuzes in realtime worden gemaakt op basis van rapporten die zijn gemaakt door operationele, reële gegevens te analyseren. Dit betekent dat deze vorm van big data-technologie dient om grote hoeveelheden gegevens te onderzoeken die cruciaal zijn voor het nemen van zakelijke beslissingen.
Hieronder volgen enkele veelvoorkomende toepassingen van analytische big data-technologieën:
- Voorraadmarketinggegevens
- Gegevens over weersvoorspellingen en analyse van tijdreeksen
- Artsen kunnen de gezondheid van een persoon in de gaten houden door hun medische gegevens in te zien.
- Databases voor ruimtemissies, waarbij elk stukje kennis erg belangrijk is
Wat is big data-gezondheidszorg
Big data verwijst naar grote sets van zowel ongestructureerde als gestructureerde informatie die worden geanalyseerd om ideeën, trends en patronen te vinden. Meestal worden de drie V's (volume, snelheid en variëteit) gebruikt om big data te beschrijven. Dit betekent dat het veel gegevens bevat die snel worden gemaakt en in verschillende vormen voorkomen, zoals tekst, afbeeldingen, grafieken of films.
Big data in de gezondheidszorg komt van veel verschillende plaatsen en wordt bestudeerd om onder andere te helpen bij het nemen van beslissingen, het verbeteren van patiëntresultaten en het verlagen van kosten. Elektronische medische dossiers (EPD), elektronische medische dossiers (EMD), persoonlijke medische dossiers (PHR) en gegevens van veelgebruikte digitale gezondheidsinstrumenten zoals draagbare medische apparaten en mobiele gezondheidsapps zijn enkele van de meest populaire bronnen van big data in de gezondheidszorg .
Lees ook: GROOTSTE VERZEKERINGSMAATSCHAPPIJEN IN 2023: Topbedrijven ter wereld, VS, VK en Canada
Big Data-voorbeelden in de gezondheidszorg
Elektronische medische dossiers (EHR's), die meestal de medische geschiedenis van een patiënt, demografische informatie, medicijnen, vaccinaties, testresultaten en voortgangsnotities bevatten, is misschien wel de meest voorkomende bron van big data in de gezondheidszorg. In het verleden werd deze informatie met de hand opgeschreven in bestanden die gemakkelijk te verliezen, moeilijk te delen en soms zelfs moeilijk te lezen waren. Nu maken EPD's het voor artsen en verpleegkundigen gemakkelijk om de belangrijke medische informatie van een patiënt te vinden en hen de best mogelijke zorg te bieden.
Medische onderzoekers kunnen EPD-gegevens en machine learning gebruiken om te anticiperen op complicaties na een operatie, hartfalen en drugsmisbruik.
Big Data-toepassingen in de gezondheidszorg
Professionals in de gezondheidszorg gebruiken "big data" voor een breed scala aan zaken, van biomedische studies tot het geven van gepersonaliseerde medicijnen aan patiënten. De gezondheidszorg gebruikt big data op de volgende manieren:
- Voorspellende analyses gebruiken om machine-learningmodellen te maken die de kans kunnen voorspellen dat een patiënt een bepaalde ziekte krijgt.
- De toestand van patiënten in een faciliteit de hele tijd bewaken en in realtime waarschuwingen naar medisch personeel sturen.
- Verbetering van de beveiliging rond de verwerking van gevoelige medische gegevens zoals verzekeringsclaims en medische informatie.
Wat is Big Data-engineering
Big data-engineers produceren, testen, analyseren en evalueren de gegevens van een bedrijf. Big data verwijst naar extreem grote datasets. In de moderne economie is het normaal dat bedrijven tijdens het runnen van hun bedrijf veel gegevens verzamelen.
Wanneer ze op de juiste manier worden gebruikt, kunnen big data bedrijven helpen hun efficiëntie, winstgevendheid en groeivermogen te verbeteren. Maar de 'big data' van bedrijven is niet bruikbaar zonder een 'big data engineer' die systemen bouwt om gegevens te verzamelen, op te slaan en op te halen. Uiteindelijk is het de taak van big data engineers om bedrijven te helpen omgaan met hun big data.
Big Data Engineering Taakverantwoordelijkheden
Al het volgende zijn algemene taken voor big data-engineers:
- Ontwerp en implementatie van softwaresystemen
- Hulpmiddelen creëren voor het verzamelen van gegevens en het verwerken van die gegevens
- Met behulp van de ETL-methode, wat staat voor Extract, Transform en Load,
- Het ontwikkelen van datastructuren die voldoen aan de zakelijke behoeften
- nieuwe manieren onderzoeken om nuttige informatie te verkrijgen en deze te verbeteren
- Ontwikkelen van gestructureerde data-oplossingen met diverse programmeertalen en technologieën
- Informatie uit vele plaatsen gebruiken om goede bedrijfsmodellen te maken
- Samenwerken met data-analisten, datawetenschappers en andere teams
Big Data-ingenieur versus datawetenschapper
Big data-ingenieurs creëren en onderhouden technologieën voor het verzamelen en extraheren van gegevens, in tegenstelling tot datawetenschappers. Datawetenschappers kijken naar de opgeschoonde data en gebruiken verschillende voorspellingsmodellen om erachter te komen wat het allemaal betekent.
Wat is big data in eenvoudige bewoordingen?
Big data zijn grotere en complexere gegevenssets, vooral als ze afkomstig zijn uit nieuwe gegevensbronnen. Deze gegevenssets zijn zo groot dat traditionele tools voor het verwerken van gegevens ze niet aankunnen. Maar u kunt zakelijke problemen oplossen met deze enorme hoeveelheden gegevens die u voorheen niet kon oplossen.
Wat is een voorbeeld van big data?
Big data is afkomstig van klantendatabases, transactieverwerkingssystemen, papier, e-mails, medische dossiers, clickstream-logboeken, mobiele apps en sociale netwerken.
Wat zijn de 7 v's van gegevens?
De 7 v's omvatten volume, snelheid, variëteit, variabiliteit, waarheidsgetrouwheid en visualisatie
Wat zijn de 3 soorten gegevens?
Gestructureerde data, ongestructureerde data en semi-gestructureerde data zijn de drie soorten big data.
Waar wordt big data voornamelijk voor gebruikt?
Big data is een reeks technologieën die zijn gemaakt om deze enorme hoeveelheid gegevens op te slaan, te analyseren en te verwerken. Het is een macrotool die helpt bij het vinden van slimme antwoorden door te zoeken naar patronen in de chaos als gevolg van informatiegroei. Het dient een doel voor veel dingen, waaronder gezondheid, landbouw, gokken en het redden van het milieu.
Wat zijn de 5 belang van gegevens?
Ze karakteriseren, kalibreren, verifiëren, valideren en evalueren modellen die anticiperen op structurele duurzaamheid en prestaties op lange termijn van materialen in ruwe omgevingen.
Referenties
Gerelateerde artikelen
- Een perfecte combinatie van big data en onroerend goed
- DATA SCIENTIST SALARIS: gemiddelde datawetenschappers betalen 2023
- WAT ZIJN DATASTRUCTUREN: Definitie, typen en alles wat u moet weten
- DATA ANALYSE BEDRIJVEN: Top Data Analytics Bedrijven van 2023
- WAT IS REKRUTEREN: Topstrategieën, bureau en operaties
