社会关怀需求评估流程有助于识别和洞察面临生理、精神以及社会性挑战而需要帮助的人们的需求,在保障居民个人福祉和精准提供社会支持方面发挥着重要作用。通过评估生理、情绪和社会性需求,社会关怀专业人员可以更全面、更细致地了解每一位居民的境况,进而创建个性化的关怀计划来解决每一位居民的独特挑战,构建一种更有效且更加以人为中心的社会关怀方法。
社会关怀需求评估流程的重要意义主要体现在以下方面:
社会关怀资源通常是有限的,必须高效分配到最有需要的人群。对此,数据分析驱动的需求评估流程可以精准识别需求最迫切的个人和社区,确保将社会关怀资源分配到可发挥其最大影响力的人群。在社会关怀领域,及早识别需求十分重要,它有助于及时干预和提供支持,能够避免问题恶化和消耗更多成本。此外,通过分析各种干预措施的结果及其对个人福祉的影响,社会关怀人员还可以持续优化工作方法,更好地提供更高质量的社会关怀服务。
近年来,数据和数据分析已成为社会关怀领域的一股革命性力量,它们为提高社会关怀需求评估的效率和有效性带来了宝贵的机会。集二者合力,社会关怀专业人员可以获得一个强大的工具集来洞悉、预测和响应多样化的居民需求,捕获基于事实的可靠洞察,制定明智决策。
通过数据驱动的社会关怀需求评估,社会关怀专业人员可以制定翔实、精确、个性化的干预策略,提高社会关怀的准确性和有效性。关怀团队不仅可以聚合各种来源(包括健康记录、社会互动和人口统计信息)的数据,全面了解每个居民的境况和需求,还可以运行高级分析来开发预测性模型,识别健康和社会福祉存在恶化风险的居民。预测性模型能够分析历史数据和模式,帮助关怀团队及早发现问题并及早干预,进而避免问题恶化、防范危机、降低社会关怀服务负担。
数据和高级分析技术还有助于关怀团队采取主动式方法,这不仅有益于居民个人,更有益于整个社会关怀系统。例如,机器学习算法可以高效分析海量数据集,识别对人而言并非即时可见的数据模式和关联,随后关怀人员可以采取既能满足当下需求,又有助于解决未来挑战的个性化干预措施,构建一个更有活力、更具响应力的社会关怀系统。
此外,来自可穿戴装置和智能家居传感器等设备的实时数据流可以提供宝贵的居民日常活动和关怀状态洞察,这使关怀团队能够实时、持续监视个人需求和干预措施的有效性,实施反应式干预和自适应计划方法,基于现实变化来调整干预措施。
一个可摄取、整理、处理以及分析关怀需求和关怀服务交付数据的数据平台,可帮助社会关怀领域的各个利益相关方捕获基于数据的可靠洞察,更好地识别、评估以及满足居民个人和社区的多样化、不断变化的需求。它能够利用数据分析、人工智能以及机器学习技术优化资源分配,增强关怀服务交付过程,最终改善针对弱势群体的关怀成果。下图展示了如何利用 Oracle 组件构建一个覆盖完整数据分析生命周期,可帮助社会服务提供方更好地识别客户需求的分析架构。
所有这 4 项功能都单向连接到“持久化存储、整理、创建”支柱下的伺服数据存储和云端存储。
此外,流式摄取功能还连接到“分析、学习、预测”支柱下的流式处理。
这些功能在支柱内互联。云端存储不仅单向连接至伺服数据存储和托管式 Hadoop,还双向连接至批处理。
托管式 Hadoop 单向连接到伺服数据存储。
两项功能连接到“分析、学习、预测”支柱,其中伺服数据存储连接到分析和可视化功能,还连接到数据产品及 API 功能,云端存储连接到机器学习功能。
“评估、行动”支柱聚焦于如何将数据分析结果付诸实践,它分为“人与合作伙伴”、“社会关怀分析师”和“干预预警”三部分。
“人与合作伙伴”部分包括社会分析(人口统计、社会经济指标以及健康卫生相关数据)、风险评估、社会趋势分析以及群组分析。
“社会关怀分析师”部分包括根因分析、模式识别、自然语言处理、舆情分析、分类建模、聚类以及异常检测。
“干预预警”连接至流式处理。
“摄取、转换”、“持久化存储、整理、创建”和“分析、学习、预测”这三个支柱有赖于基础设施、网络、安全性和 IAM 的强大支持。
Oracle 解决方案由三大支柱组成,每个支柱负责特定的数据平台功能。第一个支柱提供数据连接、摄取和转换功能。
Oracle 主要通过三种方式将数据注入数据平台架构,帮助社会服务提供方识别和评估社会关怀需求。
持久化存储、处理和整理数据
数据持久性和数据处理有赖于三个组件,有些客户会使用所有组件,有些客户则仅使用其中一部分组件。视数据规模和数据类型不同,数据既可以加载到对象存储,也可以直接加载到一个结构化关系数据库以进行持久存储。当预计可能使用数据科学功能时,从数据源以原始形式(未处理的本机文件或提取数据)检索的数据更多时候会被从事务系统捕获和加载到云端存储。
分析数据、学习和预测
分析、学习和预测功能系通过三种技术方法实现。
数据驱动式方法意味着通过高级分析来洞悉社会关怀需求,它有助于更好地开发和提供更加个性化的社会服务,精准满足个人和社区需求。得益于数据驱动式分析,社会服务提供方可以更全面了解一个社区内各种人口统计群体的需要,不仅能从多样化的数据源(包括健康记录、社区调查结果、社会援助计划数据、人口普查数据)中捕获关于健康指标、社会经济决定因素、人口统计趋势以及服务利用模式的宝贵洞察,还能从整体角度出发来更好地识别服务交付缺口,聚焦于弱势群体,更明智地分配资源来满足最迫切的需求。
现代数据平台能够从以下方面帮助社会服务组织增强社会关怀需求评估和社会关怀服务交付的质量、效率和有效性。
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