ビッグデータとは何ですか？ ビッグデータ分析が重要な理由

何世紀にもわたって、データは私たちの生活に重要な役割を果たしてきました。 つまり、毎日2.5兆バイトのデータを作成しています。 これは、世界のデータの90％が過去2年間だけで作成されたことを意味します。 そして、従来の方法では分析できないほど大きなこの膨大なデータセットは、ビッグデータと呼ばれます。 この構造化データと非構造化データを調べるために、ビッグデータ分析手法が使用されます。

この記事では、この大量のデータとは何か、ビッグデータ分析とは何か、そしてなぜそれが重要なのかについて説明します。

ビッグデータとは何ですか？

• 製品ですか？
• それはツールのセットですか？
• 大企業だけが使用するデータセットですか？
• 大企業はビッグデータリポジトリをどのように扱っていますか？
• このデータのサイズはどれくらいですか？
• ビッグデータ分析とは何ですか？
• ビッグデータとHadoopの違いは何ですか？

ビッグデータとは何かという答えを探すときに、これらの質問や他のいくつかの質問が思い浮かびます。 さて、最後の質問はあなたが尋ねるものではないかもしれませんが、他の質問は可能性があります。

したがって、ここでは、それが何であるか、その目的または価値は何か、そしてなぜこの大量のデータを使用するのかを定義します。

今日の企業は、競争力を維持し、収益性を高め、将来に備えるための新しくより良い方法を模索しています。業界の専門家によると、ビッグデータ分析は、新しいアイデアを学び、新しい洞察を引き出し、時代を先取りする方法を提供します。

ビッグデータとは、構造化データと非構造化データの両方を指し、日常的にビジネスを圧倒します。 ただし、重要なのはデータのサイズではなく、データの使用方法と処理方法です。 ビッグデータ分析を使用して分析し、企業が移動するためのより優れた戦略的意思決定を行うことができます。

ガートナーによると：

ビッグデータは、洞察と意思決定を強化するための費用効果が高く革新的な形式の情報処理を必要とする、大量、高速、多様な情報資産です。

ビッグデータの重要性

物事を理解する最良の方法は、その歴史を知ることです。

データは何年も前から存在しています。 しかし、この概念は2000年代初頭に勢いを増し、それ以来、企業は情報の収集を開始し、ビッグデータ分析を実行して将来の使用に備えて詳細を明らかにしました。 これにより、組織は迅速に作業し、俊敏性を維持することができます。

これは、ダグ・レイニーがこのデータを3つのV（ボリューム、ベロシティ、およびバラエティ）として定義したときでした。

ボリューム：ギガバイトからテラバイト以上に移動されたデータの量です。

速度：データ処理の速度は速度です。

多様性：データには、構造化されたものから構造化されていないものまで、さまざまな種類があります。 構造化データは通常、非構造化データでは数値です–テキスト、ドキュメント、電子メール、ビデオ、オーディオ、金融取引など。

これらの3つのVにより、ビッグデータの理解が容易になりましたが、従来のフレームワークを使用してこの大量のデータを処理することは容易ではないことも明らかになりました。 これは、Hadoopが誕生した時期であり、次のような特定の質問がありました。

• Hadoopとは何ですか？
• Hadoopはビッグデータの別名ですか？
• Hadoopはビッグデータとは異なりますか？

これらすべてが生まれました。

それでは、それらに答え始めましょう。

ビッグデータとHadoop

ビッグデータとHadoopの関係を理解するために、レストランの例えを例として取り上げましょう。

トムは最近、シェフと一緒にレストランをオープンしました。彼は1日に2つの注文を受け取り、RDBMSと同じようにこれらの注文を簡単に処理できます。 しかし、やがてトムはビジネスを拡大することを考え、より多くの顧客を引き付けるためにオンライン注文を取り始めました。 この変更により、彼が注文を受け取る割合が増加し、今では2ではなく1時間あたり10の注文を受け取り始めました。 これと同じことがデータでも起こりました。 スマートフォンやソーシャルメディアなどのさまざまなソースの導入により、データの増加は大きくなりましたが、突然の変更により、大量の注文/データの処理は容易ではありません。 したがって、この問題に対処するための別の種類の戦略が必要になります。

この状況に気づいて、トムは解決策を考え始めました。 同様に、技術の進歩に伴い、驚くべき速度でデータが生成され始めました。 大量の注文を処理するために、トムはさらに4人のシェフを雇いました。 すべてが順調に進んでいましたが、4人のシェフが使用した食品棚は同じであるため、ボトルネックになりつつあり、ソリューションはそれほど効率的ではありませんでした。

同様に、データの問題である巨大なデータセットに取り組むために、複数の処理装置がインストールされましたが、集中型ストレージ装置がボトルネックになったため、これも効果的ではありませんでした。 これは、集中型ユニットがダウンすると、システム全体が危険にさらされることを意味します。 したがって、データとレストランの両方に対してより良いソリューションを探す必要がありました。

トムは効率的な解決策を思いつきました。彼はシェフを2つの階層、つまりジュニアシェフとヘッドシェフに分割し、各ジュニアシェフにフードシェルフを割り当てました。 たとえば、料理がパスタソースだとします。 トムの計画によれば、1人のジュニアシェフがパスタを準備し、もう1人のジュニアシェフがソースを準備します。 先に進むと、パスタとソースの両方を料理長に渡し、料理長が両方の材料を組み合わせてパスタソースを準備し、最終的な注文が届きます。 このソリューションはトムのレストランでは完璧に機能し、ビッグデータではこれはHadoopによって行われます。

Hadoopは、コモディティハードウェアの大規模なクラスターに分散してデータを保存および処理するために使用されるオープンソースソフトウェアフレームワークです。 Hadoopは、データを複製とともに分散して保存し、フォールトトレランスを提供し、ボトルネックの問題に直面することなく最終結果を提供します。 ここで、Hadoopがビッグデータの問題をどのように解決するかについてのアイデアを持っている必要があります。

• 大量のデータを保存します。
• 非構造化、半構造化、構造化など、さまざまな形式でデータを保存します。
• データの処理速度。

つまり、これはビッグデータとHadoopの両方が同じであることを意味しますか？

両者には違いがあるので、それは言えません。

ビッグデータとHadoopの違いは何ですか？

• ビッグデータは大量のデータを表す概念にすぎませんが、ApacheHadoopはこの大量のデータを処理するために使用されます。
• Apache Hadoopは一連の目標と目的を達成するプログラムであるのに対し、これは多くの意味を持つ複雑なものです。
• この大量のデータは、Apache Hadoopがさまざまな形式のデータを処理するのに対し、複数の形式のさまざまなレコードのコレクションです。
• Hadoopは処理機であり、ビッグデータが原材料です。

これで、このデータが何であるか、Hadoopとビッグデータがどのように機能するかがわかりました。 企業がこのデータからどのように利益を得ているかを知る時が来ました。

企業はビッグデータからどのように利益を得ていますか？

この大規模なデータが企業の優位性を高めるのにどのように役立つかを説明するいくつかの例：

コカコーラとビッグデータ

コカ・コーラは紹介の必要がない会社です。 何世紀にもわたって、この会社は消費財のリーダーでした。 そのすべての製品はグローバルに配布されています。 コカコーラを勝ち取る1つの理由は、データです。 しかし、どのように？

コカコーラとビッグデータ：

収集されたデータを使用し、ビッグデータ分析を介して分析するコカ・コーラは、次の要因を決定できます。

• ジュース製品を生産するための適切な成分ミックスの選択
• レストラン、小売店などでの製品の供給
• 購入者の行動、ロイヤルティプログラムを理解するためのソーシャルメディアキャンペーン
• 調達およびHRプロセスのためのデジタルサービスセンターの作成

Netflixとビッグデータ

他のビデオストリーミングサービスの先を行くために、Netflixは常にトレンドを分析し、人々がNetflixで探しているものを確実に入手できるようにします。 彼らは次のデータを探します：

• 最も閲覧されたプログラム
• トレンド、顧客が消費して待つことを示しています
• プロモーション用のビジュアル、クリック数、視聴に費やした時間
• 顧客がプログラムを視聴するために使用するデバイス
• 一気見、部分的な視聴、連続視聴、または完全なシリーズの視聴者が好きなもの。

多くのビデオストリーミングおよびエンターテインメント企業にとって、ビッグデータ分析は、加入者を維持し、収益を確保し、地理的な場所に基づいてコンテンツ視聴者のタイプを理解するための鍵です。 この膨大なデータは、Netflixにこの機能を提供するだけでなく、他のビデオストリーミングサービスが視聴者が何を望んでいるか、Netflixや他の人がそれをどのように配信できるかを理解するのにも役立ちます。

それに加えて、ビッグデータ分析が次のような正確な結果を出すのに役立つ次のデータを保存する企業があります。

• Twitterのサーバーに保存されたツイート
• Googleによる車の乗り物の追跡から保存された情報
• 地方および国の選挙結果
• 受けた治療と病院の名前
• 使用したクレジットカードの種類、およびさまざまな場所での購入
• 何、人々がNetflix、Amazon Prime、IPTVなどで視聴するとき、そしてどのくらいの時間

うーん、これが企業が私たちの行動を知っている方法であり、彼らは私たちのためにサービスを設計しています。

ビッグデータ分析とは何ですか？

パターンを理解し、洞察を得るために大規模なデータセットを調査および調査するプロセスは、ビッグデータ分析と呼ばれます。 これには、意味のある相関関係を導き出すためのアルゴリズム的および数学的プロセスが含まれます。 データ分析の焦点は、研究者が知っていることに基づいた結論を導き出すことです。

ビッグデータ分析の重要性

理想的には、ビッグデータはさまざまなソースから収集された膨大なデータの予測/予測を処理します。 これは、企業がより良い意思決定を行うのに役立ちます。 データが使用される分野には、機械学習、人工知能、ロボット工学、ヘルスケア、バーチャルリアリティ、その他のさまざまなセクションがあります。 したがって、データを整理して整理する必要があります。

これにより、組織は変化し成長する機会が得られます。 そして、これがビッグデータ分析が普及しつつあり、最も重要である理由です。 その性質に基づいて、4つの異なる部分に分けることができます。

これに加えて、大規模なデータもこれらの次の分野で重要な役割を果たします。

• 新しい機会の特定
• 組織でのデータ活用
• より高い利益と効率的な運用の獲得
• 効果的なマーケティング
• より良いカスタマーサービス
• ライバルに対する競争上の優位性

これで、すべてのフィールドでデータが重要な役割を果たすことがわかりました。 ビッグデータとその4つの異なる部分がどのように機能するかを理解する時が来ました。

ビッグデータ分析とデータサイエンス

データの分析には、機械学習、データマイニング、統計などの高度な技術とツールの使用が含まれます。 このようにさまざまなソースからさまざまなサイズで抽出されたデータは、分析を提供するために使用されます。

一方、データサイエンスは、データを処理するための科学的方法を含む包括的な用語です。 データサイエンスは、数学、データクレンジングなどの複数の領域を組み合わせて、ビッグデータを準備および調整します。

データサイエンスは複雑であるため、非常に困難ですが、世界的に生成される情報の前例のない成長に伴い、膨大なデータの概念も進化しています。 したがって、ビッグデータを含むデータサイエンスの分野は切り離せません。 データには、構造化された、構造化されていない情報が含まれますが、データサイエンスは、特定の科学分野を含むより焦点を絞ったアプローチです。

ビジネスとビッグデータ分析

需要の高まりにより、データを分析するためのツールの使用は、組織が新しい機会を見つけ、ビジネスを効率的に運営するための新しい洞察を得るのに役立つため、増加しています。

さらに、顧客企業に焦点を当てることにより、事業を改善し、より多くの利益を得ることができます。 Hadoopのようなツールは、ストレージコストの削減に役立ちます。 これにより、ビジネスの効率が向上し、これにより、コストとエネルギーを節約し、より迅速な意思決定を行うことができます。

ビッグデータ分析のリアルタイムのメリット

何年にもわたってデータは大幅に増加しており、そのため、次のような業界でデータ使用量が増加しています。

• 銀行
• 健康管理
• エネルギー
• テクノロジー
• 消費者
• 製造

全体として、データ分析は今日の企業にとって不可欠な部分になっています。

仕事の機会とビッグデータ分析

データはほとんどどこにでもあるため、生成されているデータを収集して保存することが急務です。 これが、ビッグデータ分析がITの最前線にあり、ビジネスの改善と意思決定において重要になった理由です。 データの分析に熟練した専門家には、多くの機会があります。 彼らは、ビジネスの成長を支援する従来のビジネス分析手法と新しいビジネス分析手法の間のギャップを埋めることができるものです。

ビッグデータ分析のメリット

1. コスト削減
2. より良い意思決定
3. 新製品とサービス
4. 不正検出
5. より良い販売洞察
6. 市況を理解する
7. データの正確性
8. 価格の改善

ビッグデータ分析の仕組みとその主要テクノロジー

単一のテクノロジーで大規模なデータを網羅することはできませんが、高度なビッグデータ分析をデータに適用して、情報から最大の価値を引き出すことができます。

最大のプレーヤーは次のとおりです。

機械学習：機械学習は、より大きく、より複雑なデータを学習および分析して、より高速で正確な結果を提供するように機械をトレーニングします。 AI組織の機械学習サブセットを使用すると、収益性の高い機会を特定でき、未知のリスクを回避できます。

データ管理：データは常に組織に出入りしているため、データが高品質であり、確実に分析できるかどうかを知る必要があります。 データが信頼できるものになると、マスターデータ管理プログラムを使用して、組織を同じページに表示し、データを分析します。

データマイニング：データマイニングテクノロジーは、データの隠れたパターンを分析するのに役立ち、複雑なビジネス上の質問に対する回答を得るためのさらなる分析に使用できます。 データマイニングアルゴリズムを使用すると、企業はより適切な意思決定を行うことができ、問題のある領域を特定して、コストを削減することで収益を増やすこともできます。 データマイニングは、データ検出および知識検出とも呼ばれます。

Hadoop： Hadoopは、コンピューターサーバー上で組織化された方法でデータ処理とデータアプリケーションのストレージを管理するのに役立つオープンソースソフトウェアです。 Hadoopは、機械学習、データマイニングなど、高度なビッグデータ分析イニシアチブをサポートする重要なテクノロジーになりました。Hadoopシステムは、さまざまな形式の構造化データと非構造化データを処理できるため、データの収集、処理、分析を簡単に行うことができます。

インメモリ分析：このビジネスインテリジェンス（BI）手法は、複雑なビジネス問題を解決するために使用されます。 RAMコンピュータのシステムメモリからのデータを分析することにより、クエリの応答時間を短縮し、より迅速なビジネス上の意思決定を行うことができます。 このテクノロジーにより、データ集約テーブルの保存やデータのインデックス作成のオーバーヘッドがなくなり、応答時間が短縮されます。 このインメモリ分析は、組織が反復的でインタラクティブなビッグデータ分析を実行するのに役立つだけではありません。

予測分析：予測分析は、既存のデータから情報を抽出して、将来の結果と傾向を判断および予測する方法です。 データマイニング、モデリング、機械学習、AIなどの手法を使用して、現在のデータを分析し、将来の予測を行います。 予測分析により、組織はプロアクティブになり、将来を予測し、結果を予測することができます。さらに、予測から利益を得るアクションを提案し、予測と影響に利益をもたらす決定を提供します。

テキストマイニング：テキストマイニングは、テキストデータマイニングとも呼ばれ、非構造化テキストデータから高品質の情報を取得するプロセスです。 テキストマイニングテクノロジーを使用すると、これまで気づかなかった洞察を明らかにすることができます。 テキストマイニングは機械学習を使用しており、データサイエンティストや他のユーザーがビッグデータプラットフォームを開発し、データを分析して新しいトピックを発見するのに役立つため、より実用的です。

ビッグデータ分析の課題とその解決方法

毎分膨大な量のデータが生成されるため、データの保存、管理、利用、分析は困難な作業になりつつあります。 大企業でさえ、大量のデータを使用するためにデータ管理とストレージに苦労しています。 この問題は、組織が課題を特定し、それらの解決に向けて取り組む必要がある理由であるデータを単に保存するだけでは解決できません。

1. ビッグデータの不適切な理解と受け入れ
2. ビッグデータ分析による有意義な洞察
3. データの保存と品質
4. データのセキュリティとプライバシー
5. リアルタイムでの意味のあるデータの収集：スキル不足
6. データ同期
7. データの視覚的表現
8. データ管理の混乱
9. 大きなデータの構造化
10. データからの情報抽出

ビッグデータの組織的メリット

ビッグデータはデータを整理するのに役立ちませんが、企業に多くのメリットをもたらします。 トップ5は次のとおりです。

• 市場動向の理解：ビッグデータとビッグデータ分析を使用して、企業は簡単に市場動向を予測し、顧客の好みを予測し、製品の有効性、顧客の好みを評価し、顧客の行動を予測することができます。 これらの洞察は、見返りとして、購入パターン、購入パターン、好みなどを理解するのに役立ちます。 このような事前の情報は、物事の計画と管理に役立ちます。
• 顧客のニーズを理解する：ビッグデータ分析は、企業がより良い顧客満足度を理解し、計画するのに役立ちます。 それにより、ビジネスの成長に影響を与えます。 24 * 7のサポート、苦情の解決、一貫したフィードバックの収集など。
• 会社の評判の向上：ビッグデータは、誤った噂に対処し、顧客のニーズにより良いサービスを提供し、会社のイメージを維持するのに役立ちます。 ビッグデータ分析ツールを使用すると、顧客のニーズと期待を理解するのに役立つ否定的な感情と肯定的な感情の両方を分析できます。
• コスト削減策を推進する：ビッグデータを導入するための初期コストは高くなりますが、それでも、支払う以上の利益と有益な洞察が得られます。 ビッグデータは、データをより効果的に保存するために使用できます。
• データを利用可能にする：ビッグデータの最新のツールは、構造化された読みやすい形式で、データの必要な部分をいつでもリアルタイムで存在させることができます。

ビッグデータが使用されるセクター：

• 小売およびEコマース
• 金融サービス
• 電気通信

結論

これにより、ビッグデータとは何かという具体的な定義はないと結論付けることができますが、それでも大量のデータがビッグデータであることに同意するでしょう。 また、ビッグデータ分析は知識を高め、有益な結論に達するのに役立つため、時間とともに重要性が増しています。

ビッグデータの恩恵を受けたい場合は、Hadoopを使用すると確実に役立ちます。 ビッグデータを管理し、理解しやすくする方法を知っている方法なので。