ビッグデータにはどのような特徴があるのでしょうか?
ビッグデータの特徴: 1. 容量; データのサイズによって、考慮されるデータの価値と潜在的な情報が決まります。 2. タイプ; データタイプの多様性。 3. 速度; データを取得する速度。 4. 変動性; データの処理および効果的な管理のプロセスを妨げます。 5. 信頼性、データの品質。 6. 複雑さ: 複数のソースからの膨大な量のデータ。 7. 価値: ビッグデータを合理的に使用して、低コストで高い価値を生み出す。
このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。
ビッグデータ (ビッグデータ) とは、IT 業界用語であり、従来のソフトウェア ツールでは一定の時間範囲内で取得、管理、処理することができないデータの集合を指します。強力な機能、洞察力、プロセス最適化機能を備えた、大規模で急速に成長する多様な情報資産。
ビクター・マイヤー・シェーンベルクとケネス・キュキアが著した「ビッグデータ時代」では、ビッグデータとは、ランダム分析(サンプリング調査)などの近道ではなく、すべてのデータの分析と処理を指します。ビッグデータの 5V 特性 (IBM が提案): Volume (容量)、Velocity (高速)、Variety (多様性)、Value (値密度の低さ)、および Veracity (信頼性)。
ビッグデータの特徴
容量 (量): データのサイズがデータを決定します考慮される価値と潜在的な情報;
Variety: データ型の多様性;
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Velocity: データの取得速度を指します;
Variability (変動性): データの処理と効果的な管理のプロセスを妨げます。
真実性: データの品質。
複雑さ: データの量は膨大で、複数のチャネルから送信されます。
Value (価値): ビッグデータを合理的に活用して、低コストで高い価値を生み出すこと。
ビッグ データの価値は次の側面に反映されます。
(1) 大規模データの場合- スケール消費 製品やサービスを提供する企業は、精密なマーケティングにビッグデータを活用できます;
(2) 小さくても美しいモデルを持つ中小規模の企業は、ビッグデータをサービス変革に活用できます;
(3) インターネットの圧力の下で変革を迫られる伝統的な企業は、時代に遅れずにビッグデータの価値を最大限に活用する必要があります。
しかし、経済発展における「ビッグデータ」の重要性は、それが社会問題に対するすべての合理的思考を置き換えることを意味するものではなく、科学発展の論理が大量のデータによって失われることはありません。有名な経済学者ルートヴィヒ・フォン・ミーゼスはかつてこう思い出させました、「今日、多くの人は無駄なデータの蓄積に忙しく、問題を説明し解決する際の特別な経済的重要性の理解を失っています。…これは確かに私たちがすべきことです。」については警戒してください。
この急速に発展するスマート ハードウェアの時代において、アプリケーション開発者を悩ませる重要な問題は、電力、カバレッジ、伝送速度、コストの間の微妙なバランスをどのように見つけるかということです。ビジネス組織は関連データと分析を活用して、コストの削減、効率の向上、新製品の開発、より賢明なビジネス上の意思決定などを支援します。たとえば、ビッグデータと高性能分析を組み合わせることで、企業にとって有益な次の状況が発生する可能性があります。
(1) 障害、問題、欠陥の根本原因をタイムリーに分析することで企業を救うことができる毎年数万ドル、1億米ドル。
(2) 渋滞を回避するために、数千台の高速車両のリアルタイムの交通ルートを計画します。
(3) 利益の最大化を目標に、すべての SKU、価格を分析し、在庫を整理します。
(4) 顧客の購買習慣に基づいて、顧客が興味を持ちそうな優遇情報をプッシュします。
(5) 多数の顧客の中からゴールドメダル顧客を迅速に特定します。
(6) クリック ストリーム分析とデータ マイニングを使用して不正行為を回避します。
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ビッグ データ構造の処理スキル: チャンキング: データ セットを分割してチャンクに処理し、メモリ消費を削減します。ジェネレーター: データ セット全体をロードせずにデータ項目を 1 つずつ生成します。無制限のデータ セットに適しています。ストリーミング: ファイルやクエリ結果を 1 行ずつ読み取ります。大きなファイルやリモート データに適しています。外部ストレージ: 非常に大規模なデータ セットの場合は、データをデータベースまたは NoSQL に保存します。

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