医療ビッグデータ勉強会プレゼン公開版医療情報といっても、構造化データをバッチ処理する医事会計システム、非構造化データを時系列で管理する医用画像保存通信システム（PACS）、半構造化データをリアルタイム処理する持続血糖測定システム（GCM）など、種類、容量、処理速度の異なるビッグデータが存在します。今回は、北海道と歴史的関係の深いニューイングランド、デンマークの事例を交えながら、医療セキュリティ／プライバシーにおける課題と解決策を概説します。
ビッグデータの失敗はテクノロジーよりも企業文化に原因がある | readwrite.jp
希望は永遠に湧き出るものだ。特にビッグデータに関しては。ビッグデータ・プロジェクトは、これまで大した成果を残しておらず、大失敗とも言えるのだが、それでも巨額の資金が投入され続けている。2013年には310億ドルに達し、2018年までには1,140億ドルを上回ると予想されている。 だが、先日のCapgemini の報告によれば、60％の企業幹部がビッグデータは3年以内に業界を一変させると考えているようだ。一方、自社の計画が「非常に成功している」のはわずか8％で、27％は自社の努力が「成功している」と回答している。 企業が多額のコストをかけていることを考えれば、より大きな見返りを望むのは当然のことだ。しかし、本当の成功は単にテクノロジーを操るだけでなく、企業文化がデータとの親和性をもつことによって達成されるのだ。 完全なる失敗データが内包する価値に異議を唱える者はいないようだし、データはあれば
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