由于使用移动设备，社交媒体和来自其他非结构化来源的数据，数据量正在快速增长。Hadoop等大数据技术通过引入新方法来分析各种来源的大量数据，从而成为商业领域的推动者。

大数据被定义为数据的数量，种类和速度，超出了组织及时管理和分析数据的能力。大数据的真正优势在于可以收获快速，基于事实的决策，从而实现重大业务决策。因此，能够探索和利用大数据的组织往往具有明显的优势。在这里，我们将了解大数据可以做什么，如何在一个数据丰富的领域中应用它，以及这对其他业务和政府领域有哪些更广泛的应用。

数据爆炸

定义大数据的最佳方式是“我们所有人每天都在创造和消费的信息量和复杂性不断增加，”IBM医疗保健和生命科学大数据解决方案主管Charlie Schick说。实际上，我们每天使用各种来源创建大约2.5亿个字节的数据，从各种购买交易记录到医疗保健医学图像，从科学研究结果到社交媒体消息。

搜索引擎以及社交媒体，如Twitter，已经建立了一个大规模收集的小数据的新实例。这也改变了我们对收集和管理这些数据的思考方式。目前的文化是在短时间内消耗大量的这些小数据。这种方法带来了巨大的挑战以及令人兴奋的数据管理机会。要使商业模式取得成功，它应该能够处理更大量的数据，并以越来越多样化的方式捕获。

鉴于数据量，找到一种有效的收集机制成为一项挑战。让我们考虑一下医疗保健和社交媒体数据。这两个领域都有大量数据。这些领域的数据收集是大数据发展过程中的重要一步。如果没有适当的机制来收集数据，我们就无法获得准确的结果。

探索和处理大数据

展望未来，相信能够探索和利用大数据的组织应该能够快速做出更多基于证据的决策。使用大数据，我们可以轻松地为几乎任何领域的一些重要问题提供答案。然而，在这里，我们将看看社会服务部门，这个领域的大数据有能力产生巨大影响。

例如，大数据应该能够分析并回答以下问题，并最终提供更好的患者结果：

重新入学和获得社会服务之间的相关性是什么?

住院时间和干预效果之间是否存在相关性?

家庭住址和访问频率之间有什么联系?

是否有可能找到家庭状况，干预措施和结果之间的联系，以帮助我们识别进入护理系统的类似干预候选人?

是否了解了一部分人群，指导我们调整我们的计划，以应对或超越青少年怀孕或家庭暴力等负面趋势?

事实上，在社会服务部门使用大数据可以让社会工作者密切关注消极趋势并及时采取必要行动。如果我们能够在客户了解需求之前确定需求，我们就能以非常有效的方式处理这种情况。在青年部门内辍学可被视为一个潜在的例子。如果我们检查哪些青年脱离学校的趋势或展示往往导致更高风险行为或教育表现不佳的行动 - 当数据显示出更高的潜力时 - 那么就可以采取可能不会花费更多费用的预防措施进行干预更有效，可以驱动到客户端。

大数据可以处理这些情况并找出问题的原因。一旦确定，这有助于我们消除这个问题。我们只能通过查看趋势和历史数据来发现问题。在社交媒体中，在分析数据时我们必须有一个趋势分析机制。我们分析的数据集越大，我们可以获得更好，更准确的结果。大数据不仅提供了处理大量数据的方法，而且还提供了处理更广泛数据的创新解决方案。大数据具有处理结构化，非结构化和半结构化数据集的能力。(了解大数据可以解决的5个真实世界问题中的更多信息。)

社会科学中的大数据分析

社交数据分析只不过是分析社交数据。这些数据可以来自任何领域。如上所述，我们需要找出某个部门负面结果的确切原因 - 例如高中辍学。一旦发现问题，处理这种情况就变得更容易了。大数据是一种可以发现这些见解的工具。