Veliki podatki, družboslovje in kako negativne rezultate spremeniti v pozitivne

Obseg podatkov hitro narašča zaradi uporabe mobilnih naprav, socialnih medijev in podatkov iz drugih nestrukturiranih virov. Velike podatkovne tehnologije, kot je Hadoop, se v poslovnem svetu zavzemajo za vozniško mesto z uvedbo novih pristopov k analizi večje količine podatkov iz različnih virov.

Veliki podatki so opredeljeni kot obseg, raznolikost in hitrost podatkov, ki presega sposobnost organizacije, da jih pravočasno upravlja in analizira. Resnična prednost velikih podatkov se uresniči, ko jih je mogoče pridobiti za hitre, na dejstvih utemeljene odločitve, kar lahko vodi do velikih poslovnih odločitev. Tako imajo organizacije, ki lahko raziskujejo in izkoristijo velike podatke, ponavadi prednost. Tukaj si bomo ogledali, kaj lahko naredijo veliki podatki, kako jih je mogoče uporabiti na enem področju, bogatem s podatki, in kakšne širše aplikacije imajo to za druga področja poslovanja in vlade.

Eksplozija podatkov

Najboljši način za opredelitev velikih podatkov je "vedno večja količina in zapletenost informacij, ki jih vsi ustvarjamo in porabimo vsak dan, " pravi Charlie Schick, direktor rešitev za velike podatke za zdravstvene in življenjske znanosti pri IBM-u. Pravzaprav vsak dan ustvarimo približno 2, 5 kvintijona bajtov podatkov z različnimi viri, od različnih zapisov o transakcijah nakupov do zdravstvenih slik, od ugotovitev znanstvenih raziskav do sporočil v družbenih medijih.

Iskalniki skupaj s socialnimi mediji, kot je Twitter, so postavili nov primerek majhnih bitov podatkov, ki se zbirajo v velikem obsegu. Tudi to je spremenilo naš način razmišljanja o zbiranju in upravljanju teh podatkov. Trenutna kultura je poraba večjih količin teh majhnih podatkovnih podatkov v kratkem časovnem obdobju. Ta pristop predstavlja ogromne izzive in vznemirljive priložnosti za upravljanje podatkov. Da bi poslovni model uspel, bi moral imeti možnost obdelave večjih količin podatkov, zajetih na majhne in vse bolj raznolike načine.

Glede na obseg podatkov postane izziv, kako najti učinkovit mehanizem za njihovo zbiranje. Razmislimo o primeru zdravstvenega varstva in podatkov o socialnih medijih. Obe področji imata veliko nabora podatkov. Zbiranje podatkov za ta polja je pomemben korak v razvoju velikih podatkov. Brez ustreznega mehanizma za zbiranje podatkov ne moremo imeti natančnih rezultatov.

Raziskovanje in obdelava velikih podatkov

V prihodnosti verjamemo, da bi morale organizacije, ki lahko raziskujejo in izkoristijo velike podatke, hitro sprejemati več odločitev, ki temeljijo na dokazih. Z velikimi podatki zlahka zagotovimo odgovore na nekatera pomembna vprašanja na skoraj katerem koli področju. Tu pa si bomo ogledali sektor socialnih storitev, področje, kjer imajo veliki podatki lahko velik vpliv.

Na primer, veliki podatki bi morali biti sposobni analizirati in odgovoriti na naslednja vprašanja ter na koncu zagotoviti boljši rezultat pacienta:

• Kakšna je povezava med ponovnim sprejemom in dostopom do socialnih storitev?
• Ali obstaja kakšna povezava med dolžino bivanja in učinkovitostjo intervencije?
• Kakšna je povezava med domačim naslovom in pogostostjo obiska?
• Ali je mogoče najti povezavo med družinskim statusom, intervencijami in izidi, ki nam lahko pomagajo identificirati podobne kandidate za posredovanje, ko vstopijo v sistem oskrbe?
• Ali obstaja vpogled v del populacije, ki nas vodi, da prilagodimo svoje programe, da se odzovemo ali premaknemo pred negativnimi trendi, kot sta najstniška nosečnost ali nasilje v družini?

Dejstvo je, da bi lahko z uporabo velikih podatkov v sektorju socialnih storitev socialni delavci spremljali negativne trende in pravočasno ukrepali. Če bomo sposobni prepoznati potrebe, še preden stranka zanje ve, lahko s tem ravnamo na precej učinkovit način. Opustitev šolanja v okviru mladinskega sektorja se lahko šteje za potencialni primer. Če preverimo trende, zaradi katerih se mladi odpovedo šoli ali pokažemo dejanja, ki ponavadi vodijo k večjemu ogroženemu vedenju ali slabši uspešnosti v izobraževanju - ko podatki očitno kažejo večji potencial -, potem je mogoče posredovati s preventivnimi ukrepi, ki morda ne bodo stali več, so učinkovitejši in jih je mogoče pripeljati do stranke.

Veliki podatki omogočajo obvladovanje teh situacij in odkrivanje vzroka težav. To nam pomaga izkoreniniti težavo, ko jo enkrat ugotovimo. Težavo lahko odkrijemo le, če pogledamo trende in zgodovinske podatke. Med socialnimi mediji moramo med analizo podatkov imeti mehanizem za analizo trendov. Večji nabor podatkov, ki jih analiziramo, boljše in natančnejše rezultate lahko dosežemo. Veliki podatki ne omogočajo samo obdelave velikih količin podatkov, ampak tudi inovativne rešitve za obdelavo širšega obsega podatkov. Veliki podatki imajo možnost ravnanja s strukturiranimi, nestrukturiranimi in polstrukturiranimi nabori podatkov. (Več o tem v 5 težavah resničnega sveta lahko veliki podatki rešijo.)

Analiza velikih podatkov v družboslovju

Analiza socialnih podatkov ni nič drugega kot analiza družbenih podatkov. Ti podatki lahko prihajajo iz katerega koli področja. Kot smo že omenili, moramo ugotoviti točen razlog za negativne rezultate - na primer osip v srednjih šolah - v določenem sektorju. Ko je težava odkrita, je stanje lažje obvladati. Veliki podatki so orodje, ki omogoča iskanje teh spoznanj.