<<<< Wróć do spisu artykułów w numerze <<<<
No.3./2018 ● Journal of Clinical Healthcare
Paper Title: Analytical problems and limitations of information systems
| Periodical | Journal of Clinical Healthcare ● No.3./2018 |
|---|---|
| Main Theme (ENG) | Analytical problems and limitations of information systems |
| Main Theme (PL) | Problemy analityczne i ograniczenia systemów informatycznych |
| Edited by | S Kasza, A Romaszewski, Z Kopański, W Uracz, F Furmanik , S Dyl , J Tabak |
| Pages | 29-32 |
| Online since | October, 2018 |
| Authors | S Kasza, A Romaszewski, Z Kopański, W Uracz, F Furmanik , S Dyl , J Tabak |
| Keywords (ENG) | big databases, limitations in processing |
| Keywords (PL) | wielkie bazy danych, ograniczenia w przetwarzaniu |
| Abstract (ENG) | The authors emphasized that the main limitation in the processing of large databases is the ubiquitous "noise", which affects the quality of data and constitutes a serious obstacle on the way to learn reliable correlations and the selection of appropriate parameters. Today, there is a huge concentration of data flooding the source of raw data. The most spectacular example is the Internet, which multiplies its volume with each passing year. The errors formed with the analysis of clusters called jargon referring to large databases, the so-called Big Errors show the first problems in the application of new technology in the health and public health segments. Another serious limitation in making the right decisions based on Big Data is the problem of data unification. The format of file storage varies between organizations, which makes it very difficult and lengthy or completely impossible to analyze available data. Unification of data is important due to many reasons, but the most important seems to be in case of outbreak and coordinated action throughout the country. Another problem is the methodology of analyzing large databases in health care. All these issues are discussed in more detail in the above article. |
| Abstract (PL) | Autorzy podkreślili, że głównym ograniczeniem w przetwarzaniu wielkich baz danych jest wszechobecny „szum”, który wpływa na jakość danych i stanowi poważną przeszkodę na drodze do poznania wiarygodnych korelacji oraz doborze odpowiednich parametrów. Współcześnie istnieje ogromne skupisko danych zalewających źródła surowych danych. Najbardziej spektakularnym przykładem jest Internet, który z każdym rokiem zwielokrotnia swoją objętość. Tworzące się przy analizie skupisk danych błędy nazwane żargonem odnoszącym się do wielkich baz danych tzw. „Big Errors”, wykazują pierwsze problemy w stosowaniu nowej technologii w segmencie zdrowia oraz zdrowia publicznego. Innym poważnym ograniczeniem w podejmowaniu właściwych decyzji bazujących na Big Data jest problem unifikacji danych. Format przechowywania plików różni się między organizacjami, co bardzo utrudnia i wydłuża bądź całkowicie uniemożliwia analizę dostępnych danych. Ujednolicenie danych jest istotne ze względu na wiele powodów, ale najbardziej ważne wydaje się w przypadku wybuchu epidemii i skoordynowanego działania na terenie całego kraju. Kolejnym problemem jest metodologia analizy wielkich baz danych w ochronie zdrowia. Wszystkie te zagadnienia zostają szerzej omówione w powyższych artykule. |
| Rights |
CC-BY-NC-ND Ten utwór jest dostępny na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe. |
| Share |