Big data ja analytiikka terveydenhuollossa

Elämme datakeskeisessä maailmassa, jossa uutta digitaalista sisältöä syntyy jo muutamissa sekunneissa uskomattomia määriä. Yritykset ja organisaatiot pyrkivät analysoimaan tätä massiivista, monimuotoista ja nopeasti kasvavaa Big Dataa toimiakseen paremmin ja tehokkaammin sekä saadakseen parempaa ymm...

Täydet tiedot

Bibliografiset tiedot
Päätekijä: Sutinen, Mika
Muut tekijät: Informaatioteknologian tiedekunta, Faculty of Information Technology, Informaatioteknologia, Information Technology, University of Jyväskylä, Jyväskylän yliopisto
Aineistotyyppi: Kandityö
Kieli:fin
Julkaistu: 2016
Aiheet:
Linkit: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/51135
_version_ 1826225816408686592
author Sutinen, Mika
author2 Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology University of Jyväskylä Jyväskylän yliopisto
author_facet Sutinen, Mika Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology University of Jyväskylä Jyväskylän yliopisto Sutinen, Mika Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology University of Jyväskylä Jyväskylän yliopisto
author_sort Sutinen, Mika
datasource_str_mv jyx
description Elämme datakeskeisessä maailmassa, jossa uutta digitaalista sisältöä syntyy jo muutamissa sekunneissa uskomattomia määriä. Yritykset ja organisaatiot pyrkivät analysoimaan tätä massiivista, monimuotoista ja nopeasti kasvavaa Big Dataa toimiakseen paremmin ja tehokkaammin sekä saadakseen parempaa ymmärrystä omasta toiminnastaan. Big Data ja analytiikka ovat aihe, jota on tutkittu laajasti myös terveydenhuollon näkökulmasta. Terveydenhuolto on yksi toimialoista, joka voi hyötyä Big Datasta ja siihen kohdistuvasta analytiikasta huomattavasti. Tässä tutkielmassa kysytään kuinka analytiikka on kehittynyt ja mihin suuntaan se on kehittymässä. Kysymykseen vastataan tutustumalla liiketoimintatiedon hallinnan ja analytiikan historiaan ja kehitykseen sekä teknologioihin, jotka mahdollistavat Big Data -analytiikan. Tutkielman toisena kysymyksenä on kuinka analytiikkaa voidaan hyödyntää terveydenhuollossa. Tähän vastataan esittelemällä erilaisia analyyttisia ratkaisuja, joita terveydenhuollot organisaatiot maailmalla ovat toteuttaneet. Tämän lisäksi tutkielmassa tehdään lyhyt katsaus siihen millaisia analytiikkaan pohjautuvia ratkaisuja olisi mahdollista toteuttaa Suomessa. Tutkielmassa todetaan analytiikan kehityksen painottuvan Big Datan analytiikkaan ja terveydenhuollon toimialalla olevan lukuisia eri mahdollisuuksia analytiikan käyttöön. Tutkielma on toteutettu kirjallisuuskatsauksena käyttäen pääsääntöisesti luotettavaksi todettuja tieteellisiä julkaisuja. Joissain tapauksissa viitataan myös kaupallisten yritysten tuottamiin teknisiin kuvauksiin (white paper) ja organisaatioiden tai yritysten verkkosivuihin. Näitä viittauksia käytetään kuitenkin vain lisätietojen saamista varten spesifeistä aiheista, ei varsinaisina tieteellisen tutkimuksen lähteinä. We live in a data-centric world where new digital content is created in incredible amounts in matter of seconds. Companies and organizations attempt to analyze this massive, diverse and fast growing big data to function better and more effectively while also looking to gain new insights on how they operate. Big Data and analytics are subjects that have been researched thoroughly from the healthcare point of view. Healthcare is also one of the industries that is widely recognized to be among the top beneficiaries of Big Data analytics. In this thesis we’re looking for answers to question on how analytics have developed and to what direction analytics are being developed. This question is answered by examining the history of business intelligence & analytics, the development and technologies that make Big Data analytics possible. The second question posed in the thesis is how analytics can be used in healthcare industry. The answer is provided by doing review of analytics solutions implemented by healthcare organizations around the world. The thesis also includes a short review on what kind of analytic solutions could be done in the Finnish healthcare. In this thesis the development of analytics is discovered to be Big Data oriented and that there are many opportunities in healthcare industry for using advanced analytics. This thesis has been done as a literature review, the sources coming from well-known and reliable scientific publications. There are some references to white papers by information technology companies and to company or organizational web-pages. They are only used for providing information on specific topics and are not considered to be main sources for scientific research.
first_indexed 2016-08-31T20:21:39Z
format Kandityö
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Sepp\u00e4nen, Ville", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Sutinen, Mika", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2016-08-31T05:38:38Z", "language": "", "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2016-08-31T05:38:38Z", "language": "", "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2016", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/51135", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "El\u00e4mme datakeskeisess\u00e4 maailmassa, jossa uutta digitaalista sis\u00e4lt\u00f6\u00e4 syntyy jo muutamissa sekunneissa uskomattomia m\u00e4\u00e4ri\u00e4. Yritykset ja organisaatiot pyrkiv\u00e4t analysoimaan t\u00e4t\u00e4 massiivista, monimuotoista ja nopeasti kasvavaa Big Dataa toimiakseen paremmin ja tehokkaammin sek\u00e4 saadakseen parempaa ymm\u00e4rryst\u00e4 omasta toiminnastaan. Big Data ja analytiikka ovat aihe, jota on tutkittu laajasti my\u00f6s terveydenhuollon n\u00e4k\u00f6kulmasta. Terveydenhuolto on yksi toimialoista, joka voi hy\u00f6ty\u00e4 Big Datasta ja siihen kohdistuvasta analytiikasta huomattavasti. T\u00e4ss\u00e4 tutkielmassa kysyt\u00e4\u00e4n kuinka analytiikka on kehittynyt ja mihin suuntaan se on kehittym\u00e4ss\u00e4. Kysymykseen vastataan tutustumalla liiketoimintatiedon hallinnan ja analytiikan historiaan ja kehitykseen sek\u00e4 teknologioihin, jotka mahdollistavat Big Data -analytiikan. Tutkielman toisena kysymyksen\u00e4 on kuinka analytiikkaa voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 terveydenhuollossa. T\u00e4h\u00e4n vastataan esittelem\u00e4ll\u00e4 erilaisia analyyttisia ratkaisuja, joita terveydenhuollot organisaatiot maailmalla ovat toteuttaneet. T\u00e4m\u00e4n lis\u00e4ksi tutkielmassa tehd\u00e4\u00e4n lyhyt katsaus siihen millaisia analytiikkaan pohjautuvia ratkaisuja olisi mahdollista toteuttaa Suomessa. Tutkielmassa todetaan analytiikan kehityksen painottuvan Big Datan analytiikkaan ja terveydenhuollon toimialalla olevan lukuisia eri mahdollisuuksia analytiikan k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n. Tutkielma on toteutettu kirjallisuuskatsauksena k\u00e4ytt\u00e4en p\u00e4\u00e4s\u00e4\u00e4nt\u00f6isesti luotettavaksi todettuja tieteellisi\u00e4 julkaisuja. Joissain tapauksissa viitataan my\u00f6s kaupallisten yritysten tuottamiin teknisiin kuvauksiin (white paper) ja organisaatioiden tai yritysten verkkosivuihin. N\u00e4it\u00e4 viittauksia k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n kuitenkin vain lis\u00e4tietojen saamista varten spesifeist\u00e4 aiheista, ei varsinaisina tieteellisen tutkimuksen l\u00e4htein\u00e4.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "We live in a data-centric world where new digital content is created in incredible amounts in matter of seconds. Companies and organizations attempt to analyze this massive, diverse and fast growing big data to function better and more effectively while also looking to gain new insights on how they operate. Big Data and analytics are subjects that have been researched thoroughly from the healthcare point of view. Healthcare is also one of the industries that is widely recognized to be among the top beneficiaries of Big Data analytics. In this thesis we\u2019re looking for answers to question on how analytics have developed and to what direction analytics are being developed. This question is answered by examining the history of business intelligence & analytics, the development and technologies that make Big Data analytics possible. The second question posed in the thesis is how analytics can be used in healthcare industry. The answer is provided by doing review of analytics solutions implemented by healthcare organizations around the world. The thesis also includes a short review on what kind of analytic solutions could be done in the Finnish healthcare. In this thesis the development of analytics is discovered to be Big Data oriented and that there are many opportunities in healthcare industry for using advanced analytics. This thesis has been done as a literature review, the sources coming from well-known and reliable scientific publications. There are some references to white papers by information technology companies and to company or organizational web-pages. They are only used for providing information on specific topics and are not considered to be main sources for scientific research.", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted using Plone Publishing form by Mika Sutinen (misutine) on 2016-08-31 05:38:38.195706. Form: Kandidaatintutkielma -lomake (https://kirjasto.jyu.fi/julkaisut/julkaisulomakkeet/kandin-tutkielma-lomake). JyX data: [jyx_publishing-allowed (fi) =True]", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by jyx lomake-julkaisija (jyx-julkaisija.group@korppi.jyu.fi) on 2016-08-31T05:38:38Z\r\nNo. of bitstreams: 2\r\nURN:NBN:fi:jyu-201608313919.pdf: 1670172 bytes, checksum: aac38827e5163cdaacf4f957bb4a6775 (MD5)\r\nlicense.html: 4783 bytes, checksum: c7435be07f636d2afd844d9842f3d741 (MD5)", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2016-08-31T05:38:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2\r\nURN:NBN:fi:jyu-201608313919.pdf: 1670172 bytes, checksum: aac38827e5163cdaacf4f957bb4a6775 (MD5)\r\nlicense.html: 4783 bytes, checksum: c7435be07f636d2afd844d9842f3d741 (MD5)\r\n Previous issue date: 2016", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "35", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": "", "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "Analytiikka", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "big data", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "koneoppiminen", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "terveydenhuolto", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "liiketoimintatiedon hallinta", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "Web 2.0", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "Esineiden Internet", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Big data ja analytiikka terveydenhuollossa", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "bachelor thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-201608313919", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Kandidaatintutkielma", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Bachelor's thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Informaatioteknologian tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Informaatioteknologia", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Tietoj\u00e4rjestelm\u00e4tiede", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Information Systems Science", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.updated", "value": "2016-08-31T05:38:39Z", "language": "", "element": "date", "qualifier": "updated", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": "fi", "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "bachelorThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_51135
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:54:37Z
main_date 2016-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2016
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/facb53fe-7393-4953-8d9e-cd622fc10809\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-201608313919.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2016
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Sutinen, Mika Big data ja analytiikka terveydenhuollossa Analytiikka big data koneoppiminen terveydenhuolto liiketoimintatiedon hallinta Web 2.0 Esineiden Internet Tietojärjestelmätiede Information Systems Science
title Big data ja analytiikka terveydenhuollossa
title_full Big data ja analytiikka terveydenhuollossa
title_fullStr Big data ja analytiikka terveydenhuollossa Big data ja analytiikka terveydenhuollossa
title_full_unstemmed Big data ja analytiikka terveydenhuollossa Big data ja analytiikka terveydenhuollossa
title_short Big data ja analytiikka terveydenhuollossa
title_sort big data ja analytiikka terveydenhuollossa
title_txtP Big data ja analytiikka terveydenhuollossa
topic Analytiikka big data koneoppiminen terveydenhuolto liiketoimintatiedon hallinta Web 2.0 Esineiden Internet Tietojärjestelmätiede Information Systems Science
topic_facet Analytiikka Esineiden Internet Information Systems Science Tietojärjestelmätiede Web 2.0 big data koneoppiminen liiketoimintatiedon hallinta terveydenhuolto
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/51135 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-201608313919
work_keys_str_mv AT sutinenmika bigdatajaanalytiikkaterveydenhuollossa