ビッグデータ を受け取ることができるツールのセットです 大量かつ多様なデータ.
膨大な量と多様性があるため、このデータは従来のソフトウェアでは解釈および処理できません。 ビッグデータは、その敏捷性と、大量のさまざまなタイプのデータを解釈する能力のために生まれました。
このデータを分析して解釈した後、たとえばビジネス戦略で使用できます。
ビッグデータとは何ですか？
ビッグデータは 可能な限り多くのデータを受け取り、識別し、解釈する目的.
このプロセスの結果、企業は新しいものの作成で収集された情報を使用できます 製品、顧客の忠誠心、ターゲットオーディエンスの関心の解釈など 状況。
NetflixやFacebookなどの企業は、ビッグデータを使用してユーザーの関心を測定し、たとえば、ブラウジングの選択に一致するコンテンツや製品を送信します。
その結果、彼らは彼らのサービスを利用する人々の希望に常に気を配っているので、彼らは多くの顧客を保持しています。
ビッグデータに見られるデータ型は何ですか？
構造化データ
これらは従来のデータベースであり、テーブル、列、および行で編成されています。 これらのタイプのデータは、テキストや数字など、解釈しやすいものです。
半構造化データ
構造化パターンと非構造化パターンの両方を持つデータです。 このタイプのデータは、構造が不均一であるため、解釈がより困難です。
いくつかの例は、オーディオファイルやソーシャルネットワークによって生成された情報ですらあります。
非構造化データ
これは今日最も一般的なデータ型であり、ビッグデータのデータの80％以上を占めています。 これらは、たとえば、ソースの多様性が非常に高い画像、ビデオ、およびドキュメントであるため、構造化されたデータでは標準化されておらず、解釈も容易ではありません。
ビッグデータの5V
ビッグデータの一般的な構造を理解するには、このツールセットを導く5つのVの機能を知る必要があります。 彼らは：
ボリューム
ボリューム そしてそのビッグデータに存在するデータの量. 2020年までに世界で約10億テラバイトが保存されると推定されています。
このボリュームは、電子メールの送信、オンラインストアでのショッピング、銀行取引、ソーシャルネットワークでのやり取りなど、インターネット上で行われる無数の種類のトランザクションから発生します。
バラエティ
ビッグデータでは、多様性とは 受信したさまざまなタイプのデータ ツールによって。
データはほとんど構造化されており、分析と解釈が簡単です。 インターネット上での即時のやり取りが増えるにつれて、データタイプも急速に変化し、そこから半構造化データと非構造化データが出現しました。
速度
速度は 受信したデータの即時解釈.
ビッグデータには毎日大量のデータが含まれていることはすでに知られていますが、もう1つの重要な特性は、このデータがツールに到達する速度です。
ほとんどの場合、相互作用とトランザクションは瞬時に行われるため、このデータの分析と解釈の速度は 特に企業がリアルタイムで問題を解決し、競争上の優位性を獲得することは、即時でなければなりません。 市場。
信憑性
真実はビッグデータの力です 使用するのに有用で真実であるデータを選択する.
膨大な量の異なる構造があるため、どの受信データが有用で信頼できるかを特定することが重要です。
真実性は、企業の戦略で使用できるものと使用できないものに直接影響を与える領域であるため、ビッグデータの最大かつ最も重要な特性の1つです。
過去のイベントを参照するデータは価値がないため、このデータは真実であることに加えて、収集された時間とも一致する必要があります。
値
値は参照します 解釈されたデータが企業にとって持つことができる有用性.
たとえば、ビッグデータを採用する企業は、その戦略にとって有用で価値のあるデータを必要としています。 そうしないと、意味をなさない、または使用できないデータは、会社にとって非効率的になります。
ビッグデータはどこに適用できますか？
ビッグデータの使用は、民間企業での使用をはるかに超えています。 この膨大なリソースのセットは、私たちが街を移動する方法、買い物をする方法、さらには流行を回避する方法を変えることに成功しました。
ビッグデータを適用できる状況は次のとおりです。
アーバンモビリティ
データの即時受信と解釈により、今日の都市内での移動方法ははるかに高速で正確になっています。
たとえば、ビッグデータが受け取った情報を使用して、そこに到達するための最良の方法を知ることができます。 目的地で、これは公共交通機関を利用することを意味します。 到着する。
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大企業が顧客や潜在的な顧客の行動を分析して理解できるのは、ビッグデータを通じてです。
そのため、インターネットを閲覧すると、検索履歴に基づいた製品やサービスの影響を受けます。
公的および個人的なヘルスケア
ビッグデータは、人々がインターネット上で言ったり検索したりすることをキャプチャすることができます。 これは、ツールがたとえば大規模なものをキャプチャするときに、大規模な流行を防ぐのに役立ちます 特定の地域の多くの人々がインフルエンザの症状やその他の症状について不平を言っています 疾患。
さらに、ビッグデータはDNA配列を数秒で解釈できるため、病気を予防したり、治療したりすることができます。
の意味も参照してください データウェアハウス そして データマイニング.