ビッグデータ：時間の経過とともにシナリオがどのように変化したか、その影響と将来の展望

世界はますますデータ空間になり、毎日ますます多くのデータが生成されています。ある調査によると、ユーザーは毎日5,500万枚の写真、3億4,000万件のツイート、10億件のドキュメントをアップロードしており、これらは合計で25兆件のデータに相当します。うん、あなたはその権利を読んだ！

ここで問題となるのは、従来のデータ処理アプリケーションでは不十分な場合に、これだけのデータをどのように管理するかということです。ますます激化するデータ作成により、ビッグデータと呼ばれる新しい手法が生まれました。これは、大量のデータ値を保存、管理、共有するための新しい手法にすぎません。ビッグデータは2000年代初頭に勢いを増しましたが、現在のシナリオではその重要性が急上昇しています。初心者の場合、ボリューム、ベロシティ、バラエティの3つのVが含まれます。

• ボリューム：データは、ビジネストランザクション、ソーシャルメディア、マシンツーマシンデータ、その他のソースなど、いくつかのソースから収集されます。一緒に、それはHadoopなどの新しいテクノロジーを介して管理される膨大なデータ収集に変わります。これは、分散コンピューティング環境でより多くのデータセットを処理できるようにするオープンソースソフトウェアです。つまり、Hadoopを使用すると、大量のデータを短時間でシームレスに保存および管理できます。
• 速度：データが受信/収集され、処理される速度です。Search Cloud Computingは、次のように述べています。「すべてのビッグデータ分析プロジェクトは、データソースを取り込んで相互に関連付け、分析し、包括的なクエリに基づいて回答または結果をレンダリングします。つまり、人間のアナリストは、利用可能なデータを詳細に理解し、探している答えをある程度理解している必要があります。」今後は、適切なデータストリーミングのためのほぼリアルタイムおよびリアルタイムのデータ分析を理解します。
• 多様性：データは通常、構造化データと非構造化データなどのさまざまな形式で提供されます。これには、従来のデータベースとドキュメントの数値データ、電子メール、オーディオ、ビデオ、金融取引、株式相場表示データがそれぞれ含まれます。構造化データは処理に前提条件を必要としませんが、非構造化データは必要です。処理するには対称的な構造化が必要です。

これらのVは、ビッグデータの従来の定義を構成します。ただし、最近の調査では、次のようなVが追加されています。

• 信憑性：データの信憑性とは、データの意味を指します。言い換えれば、データの偏り、ノイズ、異常です。データ値は攻撃されますが、すべてが重要であるとは限りません。データは、さらにストリーミングするために、データを収集および分析する段階でフィルタリングする必要があります。どうやら、データのふるい分けには具体的なチームとパートナーが必要であり、重要でない情報は無視され、貴重な情報のみが処理されるようにしました。

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• 妥当性：データの妥当性はビッグデータのもう1つの側面です。データの信憑性と同様に、妥当性も重要な役割を果たします。これは、使用目的のデータの正確性と正確性を指します。フィルタリングされると、さらに分析および処理されます。

• ボラティリティ：ビッグデータのボラティリティとは、時間と有用性の観点からのデータの有効性を指します。この側面には、データの有効期間や保存期間などのバリエーションが含まれます。

• 変動性：変動性とは、意味が絶えず変化するデータを指します。多くの場合、これは、ソーシャルメディアの傾向や期間に関する情報など、特定の時間に表示されるデータで発生します。この種のデータは、その重要性を参照して分析および処理されます。

ビッグデータが時間の経過とともにシナリオをどのように変化させたかとその影響

増え続けるデータ収集により、組織がビッグデータ技術を採用することは不変になっています。現在、ビッグデータは特定の変化をもたらしています。どうやら、私たちはこれらの変化をテクノロジーの時代と時代と呼んでいるようです。

• ソーシャルネットワーク/メディア：現在、いくつかのメディアを介したソーシャルネットワーキングが主流になっています。何十億もの人々がソーシャルメディアを中継して、世界中の人々とつながり、言葉のビジネス、広告、交換などを広めています。今後、膨大なデータがソーシャルメディアとそのネットワークを介して生成され、ビッグデータの現れになります。

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• データソース-パブリック/オープンデータ：多くのプライベートおよびパブリック組織は、以前とは異なり、ユーザーが読み取ったり使用したりできるように多くのデータを提供しています。多くの場合、この情報は、地域および国のデータ、データ関連の経済活動、公共サービスに関する情報、人口統計学的または環境的現象、情報の移動性および輸送に関する要素です。

• モノのインターネット：当時のすべての製品と要素には、電子機器の小型化と、デジタル制御を可能にする普及したモバイルの「ユビキタス」接続機能が含まれています。たとえば、自動車やその他の国産品は、何らかの形でインターネットとテクノロジーを中心にしています。さらに、Ingenium Magazineは、次のように述べています。「私たちの環境のあらゆる部分を「充実」させて、行動的および社会的現象（交通、都市部の人々の流れなど）の両方の自然現象（地滑り、気候変動、自然現象など）に関するデータと情報を収集できます。 、安全レベルとコミュニティの監視）。今日の世界のあらゆる領域をデジタル化できるため、ほぼ無制限のデータと情報のソースになります。」

• インターネット、Web、eコマースおよびアプリ：今日生成された情報は、インターネット/ Webまたは急増しているアプリでより具体的に利用できます。ビッグデータの一部を形成している間、インターネット/ウェブ、eコマースおよびアプリは無視できません。これらは、データ使用に関してユーザーが一般的に依存する領域です。

ビッグデータの影響

ビッグデータがシナリオを変える中、特定の業界がそれらに大きな影響を与えてきました。業界ごとに、これらの影響の一部を以下に示します。

• マーケティングへの影響：マーケティングが懸念される場合、ビッグデータは、より良い消費者エンゲージメント、彼らの保持と忠誠心を持ち、マーケティング戦略から最適な出力/パフォーマンスを生み出すのに役立ちます。ビッグデータがマーケティングシナリオを裏返しに変えたと言っても過言ではありません。

画像ソース：forbes.com

• ビジネスへの影響： MatisiaConsultantsのCEO兼創設者であるKristinaRothは、次のように述べています。さらに、組織がデータを安全に保つのに役立ちました。調査の1つは、次の側面を解き放ちました。
  • IT企業の64％は、ビッグデータに多額の投資を行っています。
  • 回答者の69％は、ビッグデータが重要で優先度が高いことを確認しました。
  • CIOの75％は、bigが生産性と全体的な効率にプラスの影響を与えていることを明らかにしています。
  • 参加者の70％は、ビッグデータへの投資により、ビジネスにプラスの影響が見られたことを明らかにしました。

• 社会への影響：とりわけ、ビッグデータは日常生活や社会にも影響を与えています。より明確にするために、インテリジェンスを介してナビゲートされる自動運転車など、インテリジェンスで生活を楽にする新しいテクノロジーを観察できます。近い将来、問題が表面化する前に解決されるでしょう。インテリジェントなアプリやガジェットも、既存のものを交換する可能性があります。

これらすべてに加えて、ビッグデータは医療、ソーシャルメディアマーケティング、広告、その他の経済面にも大きな影響を及ぼします。

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ビッグデータの将来展望

そうは言っても、近いうちにビッグデータを採用する企業が増えるでしょう。さらに、研究者たちはまた、将来のビッグデータのさまざまな見通しを特定しました。これらのいくつかを次に示します。

• 運用から分析への移行：既存のテクノロジーはデータストリーミングの運用に役立っていますが、今後は、データをキャプチャしているドメイン全体でデータを分析する傾向が強くなります。言い換えれば、リアルタイムストリーミングはビッグデータの将来の側面になるでしょう。

• プライバシーが課題になります。データの増加が止まることなく激化する場合、プライバシーはこの新進の手法にとって課題になります。これは、銀行やソーシャルメディアなど、ユーザー情報が必要で重要な役割を果たす業界でさらに多くなります。

• 企業はそれから大きな利益を得るでしょう：上で議論したように、企業はビッグデータから利益を得ています。これは将来さらに多くなるでしょう。強化された最適化と生産性が主なメリットになります。より具体的には、企業は生産性のメリットとして4,300億ドルを見込んでいます。

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私たちが今注目しているビッグテクノロジーがあるとすれば、それはビッグデータ以外の何物でもありません。それはすべて、作成されている巨大なデータを蓄積するように設定されています。そうは言っても、ビッグデータは時間とともにより良くなり、世界をより良くするために革命を起こすでしょう。