The Application of Big Data in the Management of Healthcare Organizations. A Review of Selected Practical Solutions

• Autorzy: Andrzej Chluski , Leszek Ziora

Warianty tytułu

Zastosowanie big data w zarządzaniu organizacjami służby zdrowia. Przegląd wybranych rozwiązań

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The goal of the paper is to present the application of big data solutions in the process of organizations' management especially concerning healthcare subjects. It raises the issue of big data application in multiple areas, including supporting decisions and the improvement of efficiency and efficacy of the whole decision-making process. Big data technologies have manifold advantages for the organizations which implemented it and may be an element which can contribute to the achievement of a competitive advantage of such an organization. The review paper presents the notion of big data solutions with a brief presentation of its architecture and also puts an emphasis on the benefits of its application in healthcare subjects and the management of organizations. It describes the methods and techniques of data processing for the purpose of huge volumes of data analysis. On the basis of the literature review and an analysis of the McKinsey report, the Big Data Executive Survey 2013 report, IBM, Intel research and case studies, it presents selected examples of big data application in healthcare.(original abstract)

Celem artykułu jest prezentacja rozwiązań big data w procesie zarządzania organizacjami z naciskiem na ukazanie ich zastosowania w zarządzaniu organizacjami służby zdrowia. Artykuł porusza kwestie zastosowania big data w wielorakich obszarach działalności organizacji, łącznie ze wsparciem procesu decyzyjnego i udoskonaleniem jego efektywności. Rozwiązania big data przynoszą organizacjom, które je wdrożyły, wiele różnorodnych korzyści i mogą być elementem przyczyniającym się do osiągnięcia przewagi konkurencyjnej organizacji. Niniejszy artykuł przeglądowy przedstawia istotę rozwiązań big data wraz z przykładową architekturą, przedstawia również korzyści zstosowania big data w zarządzaniu organizacjami i podmiotami służby zdrowia. Opisuje metody i techniki przetwarzania dużych wolumenów danych dla celów analitycznych. Na bazie przeglądu literatury, analizy raportów McKinseya, Big Data Executive Survey, badań i studium przypadku firm IBM i Intel prezentuje praktyczne przykłady zastosowań big data w służbie zdrowia.(abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Big Data; Management of health services; Organization of health care

PL

Big Data; Zarządzanie służbą zdrowia; Organizacja ochrony zdrowia

• Czasopismo: Informatyka Ekonomiczna / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
• Rocznik: 2015
• Numer: nr 1 (35)
• Strony: 9--18

Twórcy

autor

Andrzej Chluski

• Czestochowa University of Technology

autor

Leszek Ziora

• Czestochowa University of Technology

Bibliografia

• Berman J., 2013, Principles of Big Data, Morgan Kaufmann Elsevier, Waltham.
• Big Data Executive Survey, 2013, http://dev.gentoo.org/~dberkholz/osbc/NVP-Big-Data-Survey-2013-Summary-Report.pdf, New Vantage Partners, Boston.
• Capitalizing on the Power of Big Data for Healthcare, 2013, Intel, SAS white paper, Big data analytics. Healthcare, http://www.intel.com/content/www/us/en/healthcare-it/sas-big-data-digitization-of-healthcare-white-paper.html.
• Cisco big data case study, 2013, http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/enterprise/cisco-on-cisco/BigData_Case_Study-1.pdf Cisco IT Case Study, August.
• Cottle M., Hoover W., Kanwal S., Kohn M., Strome T., Treister N., 2013, Transforming Health Care Through Big Data Strategies for leveraging big data in the health care industry, Institute for Health Technology Transformation, http://ihealthtran.com/big-data-in-healthcare.
• EY Report, 2014, Big data, changing the way businesses compete and operate, Insights on governance, risk and compliance, April , http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/EY_-_Big_data:_changing_the_way_businesses_operate/$FILE/EY-Insights-on-GRC-Big-data.pdf.
• IBM Research, 2013, WatsonPaths, http://www.research.ibm.com/cognitive-computing/watson/watsonpaths.shtml

Identyfikatory

DOI

10.15611/ie.2015.1.01