ビッグデータの特徴：タイプと5V

序章

世界は急速に変化しており、私たちは今、データ主導の時代を生きています。 データは、ソーシャルメディアのコメント、投稿、いいねから、毎日アクセスするeコマースWebサイトでの注文や購入のデータまで、どこにでもあります。 検索データは、検索結果を向上させるために検索エンジンによって使用されます。 大規模な組織の場合、このデータは顧客データ、売上高、財務データなどの形式になっています。

毎秒どれだけのデータが生成されるか想像できます！ 膨大な量のデータはビッグデータと呼ばれます。

ビッグデータの基本的な概念から始めましょう。

ビッグデータとは何ですか？

ビッグデータとは、構造化および非構造化された膨大なデータのコレクションを指します。 このデータは、サーバー、顧客プロファイル情報、注文および購入データ、金融取引、元帳、検索履歴、および従業員レコードから取得できます。 大企業では、このデータ収集は時間とともに継続的に増加しています。

しかし、企業が持っているデータの量は重要ではありませんが、そのデータで何をしているのかは重要ではありません。 企業は、これらの膨大なデータのコレクションを適切に分析して、洞察を得ることを目指しています。 分析は、最終的にはより良いビジネス上の意思決定につながるデータのパターンを理解するのに役立ちます。

これはすべて、時間、労力、およびコストの削減に役立ちます。 しかし、この膨大な量のデータは、従来のデータ分析方法を使用して保存、処理、および調査することはできません。 したがって、企業は、プログラムを作成し、最新のツールを開発するデータアナリストとデータサイエンティストを採用しています。 開発する必要のあるビッグデータスキルの詳細をご覧ください。

ビッグデータの種類

ビッグデータは3つの基本的な形式で存在します。 彼らです -

1.構造化データ

名前が示すように、この種のデータは構造化され、明確に定義されています。 それは、コンピューターや人間が簡単に理解できる一貫した順序を持っています。 このデータは、固定形式を使用して保存、分析、および処理できます。 通常、この種のデータには独自のデータモデルがあります。

この種のデータはデータベースにあり、列と行にきちんと格納されています。 構造化データの2つのソースは次のとおりです。

• マシン生成データ–このデータは、センサー、ネットワークサーバー、ウェブログ、GPSなどのマシンによって生成されます。
• 人間が生成したデータ–このタイプのデータは、個人情報、パスワード、ドキュメントなど、ユーザーがシステムに入力します。ユーザーによる検索、オンラインで閲覧したアイテム、プレイしたゲームはすべて人間が生成した情報です。

たとえば、会社の従業員のすべての詳細で構成されるデータベースは、構造化されたデータセットの一種です。

2.非構造化データ

構造化されていない、または明確に定義されていないデータのセットは、非構造化データと呼ばれます。 この種のデータは整理されておらず、処理、理解、分析が困難です。 一貫した形式に従っておらず、さまざまな時点で異なる場合があります。 遭遇するデータのほとんどは、このカテゴリに分類されます。

たとえば、非構造化データは、ソーシャルメディアでのコメント、ツイート、共有、投稿、いいねです。 YouTubeで視聴する動画や、WhatsApp経由で送信するテキストメッセージはすべて、非構造化データの巨大な山として積み重なっています。

3.半構造化データ

この種のデータはある程度構造化されていますが、完全ではありません。 これは最初は構造化されていないように見え、RDBMSなどのデータモデルの正式な構造には従いません。 たとえば、NoSQLドキュメントには、ドキュメントの処理に使用されるキーワードがあります。

CSVファイルも半構造化データと見なされます。

基本を学んだ後、ビッグデータの機能を理解しましょう。

読む：ビッグデータ開発者になる理由

ビッグデータの特徴

ビッグデータの主な特徴は–

1.ボリューム

ボリュームとは、大規模な組織で毎秒収集および生成される膨大な量のデータを指します。 このデータは、IoTデバイス、ソーシャルメディア、ビデオ、金融取引、顧客ログなどのさまざまなソースから生成されます。

この膨大な量のデータの保存と処理は、以前は問題でした。 しかし現在、 Hadoopなどの分散システムは、これらすべてのソースから収集されたデータを整理するために使用されています。 データのサイズは、その価値を理解するために重要です。 また、ボリュームは、データのコレクションがビッグデータであるかどうかを判断するのに役立ちます。

データ量は変動する可能性があります。 たとえば、テキストファイルは数キロバイトですが、ビデオファイルは数メガバイトです。

また読む：ビッグデータとHadoopの違い

2.バラエティ

ビッグデータの最も重要な特徴のもう1つは、その多様性です。 これは、さまざまなデータソースとその性質を指します。 データのソースは何年にもわたって変化しています。 以前は、スプレッドシートとデータベースでのみ利用可能でした。 現在、データは写真、オーディオファイル、ビデオ、テキストファイル、およびPDFで提供されています。

データの多様性は、その保存と分析にとって非常に重要です。

3.速度

この用語は、データが作成または生成される速度を指します。 このデータ生成の速度は、このデータの処理速度にも関係しています。 これは、分析と処理の後でのみ、データがクライアント/ユーザーの要求を満たすことができるためです。

センサー、ソーシャルメディアサイト、およびアプリケーションログから大量のデータが生成され、それらはすべて継続的です。 データフローが継続的でない場合、それに時間や労力を費やしても意味がありません。

4.価値

ビッグデータの特徴の中で、おそらく最も重要なのは価値です。 データの生成速度や量に関係なく、信頼性が高く有用である必要があります。 そうしないと、データは処理または分析に十分ではありません。 調査によると、質の悪いデータは企業の収益のほぼ20％の損失につながる可能性があります。

データサイエンティストは、最初に生データを情報に変換します。 次に、このデータセットがクリーンアップされ、最も有用なデータが取得されます。 分析とパターンの識別は、このデータセットで行われます。 プロセスが成功した場合、データは貴重であると見なすことができます。

5.真実性

ビッグデータのこの機能は、前の機能に接続されています。 データの信頼性の程度を定義します。 遭遇するデータのほとんどは構造化されていないため、不要な情報を除外し、残りを処理に使用することが重要です。

結論

ビッグデータは、ビジネス、マーケティング、販売、分析、研究などの主要セクターの背後にある原動力です。 これにより、世界中の顧客ベースおよび製品ベースの企業のビジネス戦略が変わりました。 したがって、分析と意思決定に関しては、すべてのビッグデータの特性を同等に重要視する必要があります。

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