Publicação
Clinical big data
| Resumo: | Hoje em dia, organizações nos mais distintos setores de atividades, estão a gerar enormes quantidade de dados, a uma grande velocidade e variedade. Este fenómeno ditou um crescente desenvolvimento tecnológico, denominado de big data, que já é reconhecido como uma das mais importantes áreas do futuro da informação. Devido a facto, as organizações têm procurado novas soluções de forma a melhorarem os seus serviços e tirar partido das vantagens destas novas tecnologias. A realidade vivida na indústria da saúde é similar à descrita anteriormente. É um setor onde se tem armazenado digitalmente enormes quantidades de dados e com enormes benefícios provenientes destas novas tecnologias. Apesar disso, são poucas as organizações ligadas ao setor da saúde que fazem investimentos nesta área e que estão a aproveitar o potencial do big data. Tendo por motivação todos os aspetos referidos, a finalidade da presente dissertação consiste na avaliação da potencialidade do big data na saúde e proceder à análise e seleção de uma solução de big data capaz de colmatar as necessidades clínicas. Desta forma, neste documento consta uma análise SWOT ao big data na saúde, mais concretamente as suas forças, fraquezas, oportunidades e ameaças com o intuito de ajudar as organizações a avaliar o potencial do big data. Para auxiliar na escolha de uma solução de big data foi elaborada uma análise a três distribuições comerciais de big data, tendo por base o método Analytic Hierarchy Process e ainda uma análise benchmarking a arquiteturas de big data na saúde. Ainda neste documento é incluída uma revisão de literatura sobre: o lado teórico do big data, onde é explicada a sua definição, características e desafios; o lado prático do big data, onde são descritas as principais ferramentas e tecnologias; big data na saúde, onde são enumeradas vantagens, desvantagens, tipos de dados e exemplos da utilização do big data na saúde. Para a realização da dissertação, teve-se em consideração quatro abordagens metodológicas: o estudo de caso, o “Design Science Research Methodology for Information Systems” , o processo de Benchmarking e o “Analytic Hierarchy Process”. |
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| Autores principais: | Dias, Cristiana Filipa Rodrigues |
| Assunto: | big data big data technologies big data solutions big data in healthcare tecnologias de big data soluções de big data big data na saúde |
| Ano: | 2020 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | português |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | Hoje em dia, organizações nos mais distintos setores de atividades, estão a gerar enormes quantidade de dados, a uma grande velocidade e variedade. Este fenómeno ditou um crescente desenvolvimento tecnológico, denominado de big data, que já é reconhecido como uma das mais importantes áreas do futuro da informação. Devido a facto, as organizações têm procurado novas soluções de forma a melhorarem os seus serviços e tirar partido das vantagens destas novas tecnologias. A realidade vivida na indústria da saúde é similar à descrita anteriormente. É um setor onde se tem armazenado digitalmente enormes quantidades de dados e com enormes benefícios provenientes destas novas tecnologias. Apesar disso, são poucas as organizações ligadas ao setor da saúde que fazem investimentos nesta área e que estão a aproveitar o potencial do big data. Tendo por motivação todos os aspetos referidos, a finalidade da presente dissertação consiste na avaliação da potencialidade do big data na saúde e proceder à análise e seleção de uma solução de big data capaz de colmatar as necessidades clínicas. Desta forma, neste documento consta uma análise SWOT ao big data na saúde, mais concretamente as suas forças, fraquezas, oportunidades e ameaças com o intuito de ajudar as organizações a avaliar o potencial do big data. Para auxiliar na escolha de uma solução de big data foi elaborada uma análise a três distribuições comerciais de big data, tendo por base o método Analytic Hierarchy Process e ainda uma análise benchmarking a arquiteturas de big data na saúde. Ainda neste documento é incluída uma revisão de literatura sobre: o lado teórico do big data, onde é explicada a sua definição, características e desafios; o lado prático do big data, onde são descritas as principais ferramentas e tecnologias; big data na saúde, onde são enumeradas vantagens, desvantagens, tipos de dados e exemplos da utilização do big data na saúde. Para a realização da dissertação, teve-se em consideração quatro abordagens metodológicas: o estudo de caso, o “Design Science Research Methodology for Information Systems” , o processo de Benchmarking e o “Analytic Hierarchy Process”. |
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