Big Data refers to large, complex d

Big Data refers to large, complex datasets that are
beyond the capabilities of traditional data management
systems to store, manage, and process in a timely and
economical manner. Often in petabytes, structured, semistructured, and unstructured, Big Data creates challenges in
data capture, transfer, encryption, storage, analysis, and
visualization [1]. Big Data is a disruptive phenomenon, still
in the early stages of adoption for many sectors, but it is very
clear that harnessing its capabilities can provide compelling
benefits.
Web 2.0 companies were most successful in monetizing
Big Data. Many Big Data related innovations were also
developed by them, contributing to the industry a growing
collection of open source technologies that have dramatically
changed the culture of collaborative software development
and the scale and economics of hardware infrastructure [2].
Industry analyst reports show that Big Data and analytics
can generate significant financial values in many vertical
markets, including healthcare, finance, retail, environmental
research, genomics, and biological and life science research.
Big Data market is estimated to grow 45% annually and
expected to be over $25 billion by 2014 [3][4]. See Figure 1.
Considering the fact that healthcare spending is one of
the biggest financial challenges of the U.S., optimizing it
while improving the quality of care is extremely important
for patients to health care providers to government agencies.
Long term fiscal challenges for federal and state
governments include the growing costs of Medicare,
Medicaid, and other public health programs, which are often
hampered by lack of access and timeliness of the data that
reside across various computer systems silos [5]. According
the Harvard School of Public Health publication entitled The
Promise of Big Data, petabytes of raw information could
provide clues for everything from preventing tuberculosis to
shrinking health care costs—if we can figure out how to
apply this data [6]. Improving the care of chronic diseases,
uncovering the clinical effectiveness of treatments, and
reducing readmissions are expected to be top priority use
cases for Big Data in healthcare [7].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลขนาดใหญ่ถึงใหญ่ ซับซ้อน datasets ที่นอกเหนือจากความสามารถของการจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิมระบบการจัดเก็บ จัดการ และกระบวนการในการทันเวลา และอย่างประหยัด บ่อยใน petabytes ข้อมูลโครงสร้าง semistructured และไม่มีโครงสร้าง ขนาดใหญ่สร้างความท้าทายในการเก็บข้อมูล โอน เข้ารหัส เก็บข้อมูล วิเคราะห์ และแสดงภาพประกอบเพลง [1] ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นขวัญปรากฏการณ์ ยังคงในขั้นต้นของการยอมรับหลายภาคส่วน แต่มันมีมากล้างที่ควบคุมความสามารถสามารถให้จับใจประโยชน์บริษัทเว็บ 2.0 มีความสำเร็จสูงสุดในการสร้างรายได้จากช่องข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับนวัตกรรมยังพัฒนา โดยพวกเขา การสนับสนุนอุตสาหกรรมเติบโตชุดของเทคโนโลยีมาเปิดที่มีอย่างมากเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมในการพัฒนาซอฟต์แวร์ร่วมกันและมาตราส่วนและเศรษฐศาสตร์พื้นฐานฮาร์ดแวร์ [2]นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมรายงานแสดงข้อมูลขนาดใหญ่และวิเคราะห์ว่าสามารถสร้างมูลค่าทางการเงินที่สำคัญในแนวตั้งมากตลาด รวมแพทย์ เงิน ขาย ปลีก สิ่งแวดล้อมวิจัย genomics ชีวภาพและวิทยาศาสตร์วิจัย และมีประเมินข้อมูลตลาดเติบโต 45% เป็นประจำทุกปี และคาดว่าจะมีกว่า 25 พันล้าน เหรียญ โดย 2014 [3] [4] ดูรูปที่ 1พิจารณาความจริงที่แพทย์ใช้เป็นหนึ่งความท้าทายทางการเงินที่ใหญ่ที่สุดของสหรัฐอเมริกา เพิ่มประสิทธิภาพมันในขณะที่การปรับปรุง คุณภาพของการดูแลรักษาเป็นสิ่งสำคัญมากผู้ป่วยกับผู้ให้บริการสุขภาพหน่วยงานรัฐบาลนานระยะเวลาเงินความท้าทายสำหรับรัฐบาลกลางและรัฐรัฐบาลรวมถึงต้นทุนที่เพิ่มขึ้นของเมดิแคร์Medicaid และสาธารณโปรแกรมอื่น ๆ ซึ่งมักขัดขวาง โดยขาดการเข้าถึงและเที่ยงตรงของข้อมูลที่อยู่ในไซโลระบบคอมพิวเตอร์ต่าง ๆ [5] ตามพิมพ์ฮาร์วาร์ดเรียนสาธารณสุขที่ได้รับการสัญญาของข้อมูลขนาดใหญ่ petabytes ข้อมูลดิบได้ให้ข้อมูลสำหรับการป้องกันวัณโรคการลดขนาดต้นทุนสุขภาพ — ถ้าเราสามารถคิดออกวิธีการใช้ข้อมูลนี้ [6] ปรับปรุงการดูแลโรคเรื้อรังเปิดเจอทุ่นระเบิดประสิทธิภาพทางคลินิกของการรักษา และreadmissions ลดลงคาดว่าจะใช้ความสำคัญสูงสุดกรณีสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพ [7]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีขนาดใหญ่หมายถึงชุดข้อมูลที่มีความซับซ้อนเกินความสามารถของการจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิมระบบการจัดเก็บจัดการและกระบวนการในเวลาที่เหมาะสมและลักษณะที่ประหยัด มักจะอยู่ในเพตาไบต์, โครงสร้างแบบกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ที่สร้างความท้าทายในการเก็บข้อมูลการโอน, การเข้ารหัส, การจัดเก็บข้อมูลการวิเคราะห์และการสร้างภาพ[1] ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นปรากฏการณ์ก่อกวนยังคงอยู่ในขั้นเริ่มต้นของการยอมรับสำหรับหลายภาคแต่มันเป็นอย่างมากเห็นได้ชัดว่าการควบคุมความสามารถของตนที่น่าสนใจสามารถให้ผลประโยชน์. Web 2.0 บริษัท ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในการสร้างรายได้ข้อมูลขนาดใหญ่ หลายนวัตกรรมที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่นอกจากนี้ยังได้รับการพัฒนาโดยพวกเขามีส่วนทำให้อุตสาหกรรมเติบโตคอลเลกชันของเทคโนโลยีโอเพนซอร์สที่ได้อย่างรวดเร็วการเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมของการพัฒนาซอฟต์แวร์ร่วมกันและขนาดและเศรษฐศาสตร์ของโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์[2]. รายงานนักวิเคราะห์อุตสาหกรรมแสดงให้เห็นว่าบิ๊ก ข้อมูลและการวิเคราะห์ที่สามารถสร้างค่านิยมทางการเงินที่สำคัญในแนวตั้งหลายตลาดรวมทั้งการดูแลสุขภาพ, การเงิน, ค้าปลีก, สิ่งแวดล้อมวิจัยฟังก์ชั่นและชีวภาพและชีวิตการวิจัยด้านวิทยาศาสตร์. บิ๊กตลาดข้อมูลคาดว่าจะเติบโต 45% ต่อปีและคาดว่าจะมีมากกว่า$ 25000000000 โดย 2014 [3] [4] ดูรูปที่ 1 พิจารณาข้อเท็จจริงว่าการใช้จ่ายด้านการดูแลสุขภาพเป็นหนึ่งในความท้าทายทางการเงินที่ใหญ่ที่สุดของสหรัฐเพิ่มประสิทธิภาพขณะที่การปรับปรุงคุณภาพของการดูแลเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับผู้ป่วยที่ให้บริการดูแลสุขภาพให้กับหน่วยงานภาครัฐ. ความท้าทายทางการคลังระยะยาวสำหรับรัฐบาลกลางและรัฐรัฐบาลรวมถึงค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นของเมดิแคร์ประกันสุขภาพและโปรแกรมอื่น ๆ สุขภาพของประชาชนซึ่งมักจะขัดขวางโดยขาดการเข้าถึงและทันเวลาของข้อมูลที่อาศัยอยู่ทั่วไซโลระบบคอมพิวเตอร์ต่างๆ[5] ตามโรงเรียนฮาร์วาร์ตีพิมพ์สาธารณสุขสิทธิสัญญาของข้อมูลขนาดใหญ่, เพตาไบต์ของข้อมูลดิบที่สามารถให้เบาะแสสำหรับทุกอย่างจากการป้องกันวัณโรคในการหดตัวของค่าใช้จ่ายในการดูแลสุขภาพถ้าเราสามารถคิดออกว่าจะใช้ข้อมูลนี้[6] การปรับปรุงการดูแลโรคเรื้อรังที่เปิดโปงความมีประสิทธิภาพทางคลินิกของการรักษาและลดreadmissions คาดว่าจะมีการใช้ความสำคัญสูงสุดกรณีสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพ[7]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใหญ่ข้อมูล หมายถึง ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ ซับซ้อนเกินความสามารถของระบบการจัดการ

ข้อมูลแบบดั้งเดิมเพื่อเก็บจัดการและกระบวนการในเวลาที่เหมาะสมและ
ลักษณะประหยัด มักจะอยู่ใน petabytes , โครงสร้างกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลใหญ่สร้างความท้าทายใน
ข้อมูลจับ , โอน , การเข้ารหัสลับ , การจัดเก็บ , วิเคราะห์ , และ
การแสดง [ 1 ] ข้อมูลใหญ่เป็นปรากฏการณ์ก่อกวนยัง
ในช่วงแรกของการยอมรับมาหลายภาค แต่มันมาก
ชัดเจนว่าการควบคุมความสามารถของมันสามารถให้ประโยชน์ที่น่าสนใจ
.
Web 2.0 บริษัท ประสบความสำเร็จมากที่สุดในการสร้างรายได้
ข้อมูลใหญ่ นวัตกรรมที่ใหญ่มาก ข้อมูลที่เกี่ยวข้องยัง
พัฒนาโดยพวกเขาสนับสนุนให้กับอุตสาหกรรม คอลเลกชันของแหล่งเทคโนโลยีที่เติบโต

เปิดอย่างรวดเร็วการเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมของความร่วมมือการพัฒนาซอฟต์แวร์และขนาดและเศรษฐศาสตร์ของโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ [ 2 ] .
นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมรายงานแสดงข้อมูลที่ใหญ่และสำคัญทางการเงินการวิเคราะห์
สามารถสร้างค่าในแนวตั้ง
หลายตลาดรวมทั้งการดูแลสุขภาพ , การเงิน , ค้าปลีก , สิ่งแวดล้อม
การวิจัยลักษณะทางพันธุกรรม และชีวภาพ และการวิจัยด้านวิทยาศาสตร์ชีวิต
ข้อมูลตลาดใหญ่คาดว่าจะเติบโตร้อยละ 45 ปีและ
คาดว่าจะเกิน $ 25 พันล้านโดย 2014 [ 3 ] [ 4 ] รูปที่ 1 .
พิจารณาความจริงที่ว่าแพทย์ใช้เป็นหนึ่งในที่ใหญ่ที่สุด
ความท้าทายทางการเงินของสหรัฐฯ ปรับมัน
ในขณะที่การปรับปรุงคุณภาพของการดูแลเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับผู้ป่วยเพื่อการดูแลสุขภาพ

ให้หน่วยงานราชการความท้าทายสำหรับระยะยาวการคลังของรัฐบาลกลางและรัฐ
รัฐบาลรวมเติบโตค่าใช้จ่ายของ Medicare , Medicaid และโปรแกรม
, สาธารณสุขอื่น ๆซึ่งมักจะ
hampered โดยขาดการเข้าถึงและทันเวลาของข้อมูลที่พักในไซโลระบบคอมพิวเตอร์ต่าง ๆ
[ 5 ]
ประกาศตามคณะสาธารณสุขฯ
สัญญาข้อมูลใหญ่ petabytes ข้อมูลดิบอาจ
ให้เบาะแสทุกอย่างจากการป้องกันวัณโรค

ลดต้นทุนการดูแลสุขภาพ ถ้าเราสามารถหาวิธีที่จะใช้ข้อมูลนี้
[ 6 ] การปรับปรุงการดูแลโรคเรื้อรัง
เปิดโปงประสิทธิผลทางคลินิกของการรักษา และลด readmissions
คาดว่าจะเป็นอันดับแรก
กรณีใช้ข้อมูลใหญ่ๆ [ 7 ]