빅 데이터, 사회 과학 및 부정적인 결과를 긍정적 인 결과로 바꾸는 방법

모바일 장치, 소셜 미디어 및 기타 구조화되지 않은 소스의 데이터 사용으로 인해 데이터 양이 빠르게 증가하고 있습니다. Hadoop과 같은 빅 데이터 기술은 다양한 소스에서 대량의 데이터를 분석하는 새로운 접근 방식을 도입함으로써 비즈니스 세계에서 운전석에 자리 잡고 있습니다.

빅 데이터는 적시에 데이터를 관리하고 분석하는 조직의 능력을 초과하는 데이터의 양, 다양성 및 속도로 정의됩니다. 빅 데이터의 진정한 이점은 사실에 기반한 빠른 의사 결정을 위해 수집 할 수있을 때 실현되며, 이는 큰 비즈니스 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 따라서 빅 데이터를 탐색하고 활용할 수있는 조직은 뚜렷한 이점이 있습니다. 여기서는 빅 데이터가 수행 할 수있는 작업, 데이터가 풍부한 하나의 필드에 적용 할 수있는 방법 및 기타 비즈니스 및 정부 영역에 적용 할 수있는 광범위한 응용 프로그램에 대해 살펴 보겠습니다.

데이터 폭발

IBM의 의료 및 생명 과학을위한 빅 데이터 솔루션 책임자 인 Charlie Schick는 빅 데이터를 정의하는 가장 좋은 방법은 "우리 모두가 매일 소비하고 소비하는 정보의 양과 복잡성이 증가하는 것"이라고 말합니다. 실제로, 우리는 매일 다양한 구매 거래 기록에서 건강 관리 의료 이미지, 과학적 연구 결과, 소셜 미디어 메시지에 이르기까지 다양한 소스를 사용하여 약 2.5 Quintillion 바이트의 데이터를 생성합니다.

트위터와 같은 소셜 미디어와 함께 검색 엔진은 대규모로 수집되는 작은 비트의 데이터의 새로운 인스턴스를 설정했습니다. 또한이 데이터 수집 및 관리에 대한 사고 방식이 바뀌 었습니다. 현재 문화는 짧은 시간에 많은 양의 작은 데이터를 소비하는 것입니다. 이 접근 방식은 데이터 관리를위한 흥미로운 기회뿐만 아니라 큰 과제를 제시합니다. 비즈니스 모델이 성공하기 위해서는 점점 더 다양한 방식으로 캡처 된 대량의 데이터를 처리 할 수 ​​있어야합니다.

데이터의 양이 주어지면 데이터를 수집하는 효율적인 메커니즘을 찾는 것이 어려워집니다. 건강 관리 및 소셜 미디어 데이터의 경우를 고려해 봅시다. 이 두 영역에는 많은 양의 데이터가 있습니다. 이러한 필드에 대한 데이터 수집은 빅 데이터의 진화에서 중요한 단계입니다. 데이터를 수집하는 적절한 메커니즘이 없으면 정확한 결과를 얻을 수 없습니다.

빅 데이터 탐색 및 처리

앞으로 빅 데이터를 탐색하고 활용할 수있는 조직은 더 많은 증거 기반 의사 결정을 내릴 수 있어야합니다. 빅 데이터를 사용하면 거의 모든 영역에서 중요한 질문에 대한 답변을 쉽게 제공 할 수 있습니다. 그러나 여기서는 빅 데이터가 큰 영향을 미칠 수있는 소셜 서비스 부문을 살펴 보겠습니다.

예를 들어, 빅 데이터는 다음 질문을 분석 및 답변하고 궁극적으로 더 나은 환자 결과를 제공 할 수 있어야합니다.

• 재입학과 사회 복지 서비스의 상관 관계는 무엇입니까?
• 체류 기간과 중재 효과 사이에 상관 관계가 있습니까?
• 집 주소와 방문 빈도는 어떤 관계입니까?
• 가족 상태, 중재 및 결과 사이에서 관련 제도를 찾을 때 비슷한 중재 후보를 식별하는 데 도움이되는 링크를 찾을 수 있습니까?
• 십대 임신이나 가정 폭력과 같은 부정적인 경향에 반응하거나 앞서 가도록 프로그램을 조정하도록 안내하는 인구 세그먼트에 대한 통찰력이 있습니까?

사회 복지 분야에서 빅 데이터를 사용하면 사회 복지사가 부정적인 추세를 주시하고 필요한 조치를 제 시간에 취할 수 있습니다. 고객이 요구 사항을 알기 전에도 요구 사항을 식별 할 수 있으면 상황을 훨씬 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 청소년 부문 내에서 학교를 그만두는 것은 잠재적 인 예라고 여겨 질 수 있습니다. 청소년이 학교에서 이탈하는 경향을 확인하거나 위험에 처한 행동이나 교육적 성과가 더 나빠지는 경향이있는 행동을 보여 주면 (데이터가 더 높은 잠재력을 보일 때) 더 많은 비용이 들지 않을 수있는 예방 조치에 개입하는 것이 가능해집니다. 더 효과적이며 클라이언트에게 전달 될 수 있습니다.

빅 데이터를 사용하면 이러한 상황을 처리하고 문제의 원인을 찾을 수 있습니다. 이것은 일단 식별되면 문제를 근절하는 데 도움이됩니다. 트렌드와 과거 데이터를 확인해야만 문제를 발견 할 수 있습니다. 소셜 미디어에서는 데이터를 분석하는 동안 트렌드 분석 메커니즘이 있어야합니다. 분석 할 데이터가 많을수록 더 정확하고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 빅 데이터는 대량의 데이터를 처리 할 수있는 방법을 제공 할뿐만 아니라 광범위한 데이터를 처리하기위한 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 빅 데이터에는 구조적, 비 구조적 및 반 구조적 데이터 집합을 처리 할 수있는 기능이 있습니다. 빅 데이터로 해결할 수있는 5 가지 실제 문제에서 자세히 알아보십시오.

사회 과학의 빅 데이터 분석

소셜 데이터 분석은 소셜 데이터 분석에 지나지 않습니다. 이 데이터는 어느 분야에서나 올 수 있습니다. 위에서 언급했듯이, 우리는 특정 부문에서 고등학교 중퇴와 같은 부정적인 결과의 정확한 이유를 찾아야합니다. 문제가 확인되면 상황을보다 쉽게 ​​처리 할 수 ​​있습니다. 빅 데이터는 이러한 통찰력을 찾는 데 도움이되는 도구입니다.