Raqamli texnologiyalarning Yangi O‘zbekiston rivojiga ta’siri

 
RAQAMLI TEXNOLOGIYALARNING 
YANGI 
O‘ZBEKISTON
 RIVOJIGA 
TA’SIRI
 
Xalqaro ilmiy-amaliy konferensiyasi
 
выгоды от более эффективного принятия решений. Ресурсы данных в здравоохранении, 
такие как клинические данные, данные о пациентах, фармацевтические данные и т. д., 
должны обрабатываться и анализироваться надлежащим образом, чтобы создавать 
возможности, преобразованные в бизнес
-
ценности. Их анализ основан на методах таких как 
моделирование, симуляция, машинное обучение, визуализация, интеллектуальный анализ 
данных и другие. Эти методы разрабатывают модели, которые загружаются 
необработанными большими данными, и для того, чтобы справиться с их объемом и 
временем их обработки, используются вычислительные приложения, такие как 
Apache 
Hadoop
. Эти приложения позволяют выполнять распределенную обработку больших 
наборов данных в кластерах с использованием простых моделей программирования. 
Эффективное использование инструментов или моделей анализа данных может достичь 
«гибкости» организаций только при постоянном взаимодействии различных объединенных 
ресурсов. Эти модели полезны для заинтересованных сторон, чтобы предлагать решения 
наблюдаемых проблем на основе количественных показателей и предлагать альтернативы, 
которые могут привести к повышению производительности.
Потенциальные преимущества анализа больших данных
. Наши результаты 
контент
-
анализа показывают, что преимущества, связанные с аналитикой больших данных, 
можно разделить на пять категорий: преимущества ИТ
-
инфраструктуры, операционные 
преимущества, организационные преимущества, управленческие преимущества и 
стратегические преимущества. Двумя наиболее убедительными преимуществами 
аналитики больших данных являются ИТ
-
инфраструктура и операционные преимущества. 
Наши результаты показывают, что сокращение избыточности системы, избежание 
ненужных затрат на ИТ и быстрая передача данных между ИТ
-
системами здравоохранения 
являются элементами, наиболее часто упоминаемыми в категории преимуществ ИТ
-
инфраструктуры; повышают качество и точность клинических решений, обрабатывают 
большое количество медицинских записей за считанные секунды и сокращают время 
поездок пациентов это элементы с высокой частотой встречаемости в категории 
эксплуатационных преимуществ. Это означает, что аналитика больших данных обладает 
двойным
потенциалом при ее внедрении в организации. Это не только повышает 
эффективность ИТ
-
технологий, но и способствует оптимизации клинических операций. 
Кроме того, наши результаты также указывают на то, что аналитика больших данных все 
еще находится на ранней
стадии развития в здравоохранении из
-
за ограниченных 
преимуществ аналитики больших данных на организационном, управленческом и 
стратегическом уровнях.