O que diferencia Big Data da análise convencional em saúde pública?

A principal diferença entre Big Data e a análise convencional em saúde pública está na quantidade e na variedade de dados. 1. Volume: Big Data envolve grandes volumes de dados, que podem incluir informações de registros eletrônicos de saúde, redes sociais, dispositivos vestíveis, entre outros. A análise convencional geralmente lida com conjuntos de dados menores e mais estruturados. 2. Variedade: Big Data abrange diferentes tipos de dados, como dados estruturados (números, tabelas) e não estruturados (textos, imagens, vídeos). A análise convencional tende a focar em dados mais homogêneos e organizados. 3. Velocidade: Big Data permite a análise em tempo real ou quase em tempo real, enquanto a análise convencional pode ser mais lenta e menos dinâmica. 4. Complexidade: Big Data requer técnicas avançadas de análise, como aprendizado de máquina e inteligência artificial, para extrair insights significativos, enquanto a análise convencional pode usar métodos estatísticos mais simples. Essas diferenças permitem que Big Data ofereça uma visão mais abrangente e detalhada da saúde pública, possibilitando intervenções mais eficazes e personalizadas.