Ciclo superior big data

propiedad de los datos en la investigación

No es fácil entender la mezcla de información de pacientes, médicos, consumidores y pagadores que componen los big data en la sanidad, pero aprovechar su valor crea una visión holística de 360 grados que puede tener un impacto significativo en el resultado final.
Al conectar los datos de los pacientes con múltiples fuentes de información de terceros para crear un índice maestro de pacientes preciso, de repente es posible analizar décadas de información con exactitud y obtener información procesable que permita obtener el máximo beneficio del nuevo entorno de atención sanitaria basado en el valor.
Desde nuestra plataforma original de gestión clínica basada en la nube CliniXdata, que resolvió los problemas de interoperabilidad clínica, hasta los servicios y productos de gestión de big data que hacen posible la recopilación y el análisis de datos limpios, entendemos el entorno de big data en la atención sanitaria.
A medida que el sector ha pasado del papel a lo digital, hemos visto cómo se dispara el volumen de datos y ofrecemos soluciones inteligentes para recopilar, analizar y aplicar los conocimientos a partir de los patrones que revelan. Estamos a su disposición para eliminar los perfiles duplicados de los pacientes a menos del uno por ciento y consolidarlos bajo un único identificador de paciente con la dirección postal y de correo electrónico correctas, e incluso para proporcionar un repositorio de datos clínicos completo que gestione los datos fuera de las instalaciones para que los clientes no tengan que contratar a personas in situ para gestionar los datos.

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ResumenLos grandes datos son un campo emergente en el que la tecnología innovadora ofrece nuevas formas de extraer valor del tsunami de información disponible. Como ocurre con cualquier área emergente, los términos y conceptos pueden estar abiertos a diferentes interpretaciones. El ámbito de los Big Data no es diferente. Este capítulo examina las diferentes definiciones de «Big Data» que han surgido en los últimos años para etiquetar datos con diferentes atributos. La cadena de valor del Big Data se introduce para describir el flujo de información dentro de un sistema de Big Data como una serie de pasos necesarios para generar valor y conocimientos útiles a partir de los datos. La cadena de valor permite el análisis de las tecnologías de big data para cada paso dentro de la cadena. El capítulo explora el concepto de ecosistema de big data. Examina el uso de la metáfora del ecosistema dentro de la comunidad empresarial para describir el entorno de los negocios y cómo puede extenderse al contexto de big data. Se identifican las principales partes interesadas de un ecosistema de big data junto con los retos que hay que superar para hacer posible un ecosistema de big data en Europa.Palabras claveGran colisionador de hadrones Capital riesgo Ecosistema empresarial Ecosistema de datos Cadena de suministro de información

problemas de propiedad de los datos

Los big data van más allá del volumen, la variedad y la velocidad. Es necesario conocer estas 10 características y propiedades de los big data para prepararse tanto para los retos como para las ventajas de las iniciativas de big data.
El término big data empezó a aparecer de forma escasa a principios de la década de 1990, y su prevalencia e importancia aumentaron exponencialmente con el paso de los años. Hoy en día, el término big data se considera a menudo parte integrante de la estrategia de datos de una empresa.
Es posible que haya oído hablar de las tres V de los big data, pero creo que hay otras siete características importantes que debe conocer. Convenientemente, cada una de estas propiedades también empieza por v, así que vamos a hablar de las 10 V de los big data.
El volumen es probablemente la característica más conocida de los big data; esto no es una sorpresa, teniendo en cuenta que más del 90 por ciento de todos los datos actuales se han creado en los últimos dos años. La cantidad actual de datos puede ser realmente asombrosa. He aquí algunos ejemplos:
— Se estima que en 2016 se tomaron 1,1 billones de fotos, y se prevé que esa cifra aumente un 9 por ciento en 2017. Como la misma foto suele tener múltiples instancias almacenadas en diferentes dispositivos, servicios de intercambio de fotos o documentos, así como servicios de redes sociales, también se espera que el número total de fotos almacenadas aumente de 3,9 billones en 2016 a 4,7 billones en 2017.

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No es ningún secreto que las empresas inteligentes utilizan la Mejora Continua (IC) para mejorar; sin embargo, las empresas realmente inteligentes integran el big data en sus ciclos de IC para ser lo mejor posible.La IC es la filosofía de la mejora interminable de un producto, servicio o proceso. Hace varias décadas que el Dr. W. Edwards Deming popularizó lo que hoy conocemos como el ciclo Planificar-Hacer-Estudiar-Actuar (PDSA), que es la metodología más conocida para implementar la IC. Numerosas empresas han institucionalizado esta metodología en diversas áreas de su negocio, entre ellas su ciclo de planificación anual, y sin embargo no son muchas las que aprovechan plenamente el potencial que tienen con el big data cuando se trata de sus ciclos anuales de mejora. La IC y los datos son una unión que merece la pena explorar, así que vamos a profundizar un poco más en este tema.VER: Un nombre mejor para DevOps: ‘mejora continua’ (ZDNet)Planificar con big dataEn la planificación tradicional, los objetivos suelen fijarse en función del rendimiento histórico; la planificación con big data consiste principalmente en fijar objetivos y desarrollar un plan de acción.