XXI əsrin əvvəllərindən başlayaraq texnika və texnologiyaların köməyilə yaradılan rəqəmsal verilənlər hər il həndəsi silsilə ilə artır. Nəticə etibarilə verilənlərin emalı, saxlanılması və istifadəsində yeni eranı əks etdirən “Big Data” fenomeni meydana çıxmışdır.
Bu barədə AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun layihə baş mühəndisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru Məkrufə Hacırəhimova 1 saylı şöbənin elmi seminarında çıxışı zamanı bildirib.
Məruzəçi qeyd edib ki, Big Data mövcud texnologiyalar, metodlar və alqoritmlərin köməyilə toplanılması, saxlanılması, analizi və vizuallaşdırılması çətin və ya mümkün olmayan verilənlər çoxluğudur. Big Data yeni nəsil texnologiya olmaqla, böyük həcmli verilənləri real vaxt rejimində analiz edərək bilik əldə etmək və analizin nəticələrini təqdim etmək üçündür.
Onun sözlərinə görə, “Big Data” termini 1 terabaytdan zettabaytlara qədər mürəkkəb strukturlu, müxtəlif tip, yüksəksürətli, böyük həcmli verilənlər toplusuna aiddir. Tətbiq olunduğu sahələrdən asılı olmayaraq Big Datanı təsvir etmək üçün həcm, sürət və müxtəliflik kimi ümumi xarakteristikalar mövcuddur. Bu günədək böyük verilənlərin vahid tərifinin olmaması “Big Data” fenomeninin anlaşılmasında qeyri-müəyyənlik yaradır. McKinsey Global İnstitutunun hesabatında bu termin informasiyanın toplanılması, saxlanılması, idarə edilməsi, axtarışı və analizinin tipik verilənlər bazasının imkanları xaricində olan verilənlər dəsti kimi xarakterizə olunur. Daha bir populyar tərif isə Gartner şirkəti tərəfindən təklif olunmuş “3V” modelidir. Bu model Big Data texnologiyalarının əsas konsepsiyasını – böyük sürətlə və müxtəlif mənbələrdən toplanan böyük həcmli verilənləri daha səmərəli istifadə etmək, saxlamaq, analiz edərək oradan dəyərli informasiyanı əldə etmək ideyasını özündə əks etdirir. Strateji və idarəetmə baxımından mütəxəssislər bu modelin bir qədər təkmilləşdirilməsinə ehtiyacın olduğunu qeyd edərək Big Datanın həqiqilik və dəyər kimi xarakteristikalarla ölçülməsini də vacib sayırlar.
“Müasir informasiya cəmiyyəti yalnız informasiya həcminin artması ilə deyil, həm də müxtəlif fəaliyyət sahələrində informasiyanın rolunun artması ilə xarakterizə olunur, informasiya “yeni neft” adlandırılan yeni istehsal faktoru statusu əldə edir və informasiya cəmiyyətinin hərəkətverici qüvvəsinə çevrilir”, – deyə M.Hacırəhimova bildirib.
Böyük verilənlərin potensialının reallaşdırılması üçün bir çox texniki və texnoloji problemlərin həll olunmasının vacibliyindən bəhs edən məruzəçi “Google” şirkəti tərəfindən təqdim olunmuş “MapReduce” paylanmış hesablama modeli, böyük verilənlərin de-fakto standartı hesab olunan “Apache Software Fondation”un layihəsi olan “Hadoop” texnologiyası barədə geniş məlumat verib.
M.Hacırəhimova səhiyyədə Big Data mənbələri, imkanları və problemlərindən söz açıb. Bildirib ki, səhiyyə rəqəmsal dünyanın sürətlə yüksələn seqmenti olmaqla, onun böyük hissəsini (30%) özündə əks etdirir. Bunu “International Data Corporation”ın son illərə dair hesabatında verilmiş statistik rəqəmlərdə də görmək olar. Hesabatda qeyd olunub ki, səhiyyə sahəsində generasiya olunan verilənlərin həcmi son 10 ildə yüksələn xətt üzrə artmaqdadır. Belə ki, 2013-cü ildə səhiyyə sahəsindəki verilənlərin ölçüsü 153 ekzabayt idisə, 2020-ci ildə 2,314 ekzabayt olacağı proqnozlaşdırılır.
Biotibbi verilənlərdən danışan məruzəçi biotibdə effektiv və dəqiq analitik modellərin, nəzəri sistemlərin yaradılmasının yalnız biotibbin gələcək inkişafını təmin etmədiyini, həmçinin milli təhlükəsizlik, dərman istehsalı ilə əlaqəli olan mühüm strateji sənayenin inkişafında da mühüm rol oynadığını, biotibb texnologiyalarının inkişafı ilə genin deşifrələnməsinin sürətlənəcəyini qeyd edib. O, Big Data-nın teletibbi ciddi şəkildə dəyişdirdiyini bildirərək pasiyentlər haqqında müxtəlif mənbələrdən əldə olunmuş informasiyanın analizi ilə yüksək səviyyəli xidmətin təmin edilməsinin mümkünlüyündən danışıb, teletibbin əsas istiqamətləri və üstünlüklərini diqqətə çatdırıb.
M.Hacırəhimova bildirib ki, böyük həcmdə tibbi məlumatlardan yararlanaraq vaxtında və düzgün müdaxilənin təmin edilməsi, pasiyentə fərdiləşdirilmiş xidmətin göstərilməsi və səhiyyə sisteminin bütün komponentlərinə fayda vermək səhiyyədə Big Datanın ümumi hədəflərindəndir.
Böyük verilənlərin analitikası səhiyyə sistemində inqilabi dəyişikliklərə imkan verir. Bu, əməliyyatların səmərəliliyinin artırılması, xəstəlik epidemiyalarının proqnozlaşdırılmasına, səhiyyə sahəsində xərclərin optimallaşdırılmasına, kliniki sınaqların monitorinqinin keyfiyyətinin yaxşılaşdırılmasına kömək edə bilər. Tibdə Big Data pasiyentlərin xəstəlik əlamətlərinin səbəb və fəsadlarının aşkarlanmasında, diaqnozun qoyulmasında, xəstəliyin təhlükəlilik dərəcəsini və ya təkrar baş verməsini proqnozlaşdırmaqda, həmçinin ilkin tibbi-sanitar köməyin göstərilməsində mühüm rol oynaya bilər.
Məruzəçinin sözlərinə görə, səhiyyədə sürətlə artan verilənlər geniş imkanlarla yanaşı, bir sıra texniki-texnoloji, hüquqi və elmi problemlər də yaradır. Bu istiqamətdə problemlərin həlli üçün daha mükəmməl intellektual analiz üsulları, vizuallaşdırma üsulları və s. tələb olunur.
O, həmçinin fərdi tibbi məlumatlardan söz açaraq bildirib ki, burada əsas problem Big Data analizi texnologiyalarının təbiəti ilə fərdi məlumatlar haqqında qanunvericiliklə uyğunsuzluqlar və ziddiyyətlərin meydana çıxmasından ibarətdir: “Bu gün tibb müəssisələrində ən aktual problem konfidensial fərdi tibbi verilənlərin mühafizəsidir. Qanunvericilikdə fərdi məlumat subyektin kimliyini birbaşa və ya dolayısı ilə müəyyənləşdirməyə imkan verən istənilən məlumatdır. Tibbi sirr daşıyan informasiyanın onun sahibinin razılığı olmadan üçüncü şəxsə ötürülməsi qanunla qadağandır. Verilənlərin əksəriyyəti fərdi məlumat olduğundan Big Data texnologiyaları şəxsi həyatın toxunulmazlığı baxımından ciddi problemlər yaradır. Bu səbəbdən fərdi məlumatlar xüsusi mühafizə olumalıdır. İnsanlara xəbərdarlıq edilmədən onların haqqındakı verilənlərin analiz olunması etik və hüquqi cəhətdən yolverilməzdir”.
Big Datanın tibbi və kliniki tədqiqatlarda mühüm rol oynadığını qeyd edən məruzəçi həmçinin ABŞ, Kanada və Avropa ölkələrində tibbi yardım və tibbi xidmətlərin keyfiyyətinin yaxşılaşdırılması, ümumilikdə səhiyyə xidmətinin effektivliyininin yüksəldilməsi məqsədilə həyata keçirilən layihələr və tətbiq olunan müvafiq sistemlər haqqında ətraflı məlumat verdi.
“Big Data həkimlər və səhiyyə sahəsi üzrə mütəxəssislərə verilənlər əsasında idarəetmə qərarlarının qəbulu üçün böyük imkanlar və tibbi tədqiqatlar üçün geniş sahə təqdim edir. Bu baxımdan səhiyyədə Big Data ilə bağlı hüquqi bazanın inkişaf etdirilməsi, uyğun analitik texnologiyaların və mühitin seçilməsi, təhlükəsizliyin daha effektiv idarə edilməsinin təmini, eləcə də tibb üzrə elmi tədqiqatların aparılması üçün verilənlər alimlərinin hazırlanması kimi məsələlərə diqqət yetirmək vacibdir”, – deyə M.Hacırəhimova qeyd edib.
Sonra mövzu ətrafında geniş fikir mübadiləsi aparılıb. Məruzəçi seminar iştirakçılarının suallarını cavablandırıb.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.ict.az saytına istinad zəruridir.
