ビッグデータとは–特性、タイプ、利点、例
公開: 2020-05-06最近、「ビッグデータ」という言葉が脚光を浴びていますが、ビッグデータとは何かを知っている人はあまりいません。 企業、政府機関、HCP（医療提供者）、金融機関、学術機関はすべて、ビッグデータの力を活用して、顧客体験の向上とともにビジネスの見通しを向上させています。
IBMは、世界中の企業が毎日約2.5兆バイトのデータを生成していると主張しています。 世界のデータのほぼ90％は、過去2年間だけで作成されています。
したがって、ビッグデータは今日ほとんどすべての業界に浸透しており、世界中の企業や組織の成功の背後にある主要な原動力であることを確信しています。 しかし、この時点で、ビッグデータとは何かを知ることは重要ですか？ ビッグデータ、ビッグデータの特徴、ビッグデータの種類などについて話しましょう。
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目次
ビッグデータとは何ですか？ ガートナーの定義
ガートナーによると、ビッグデータの定義–
「ビッグデータ」とは、洞察と意思決定を強化するための費用対効果の高い革新的な情報処理を必要とする、大量かつ高速で多様な情報資産です。」
この定義は、「ビッグデータとは」に明確に答えています。 質問–ビッグデータとは、企業や組織に利益をもたらす可能性のある貴重な情報を明らかにするために処理および分析する必要のある複雑で大規模なデータセットを指します。
ただし、ビッグデータとは何かに答えるのをさらに簡単にするビッグデータの特定の基本的な信条があります。
- これは、時間とともに指数関数的に増加し続ける大量のデータを指します。
- 非常に大量であるため、従来のデータ処理技術を使用して処理または分析することはできません。
- これには、データマイニング、データストレージ、データ分析、データ共有、およびデータ視覚化が含まれます。
- この用語は、データ、データフレームワーク、およびデータの処理と分析に使用されるツールと手法を含む包括的な用語です。
ビッグデータの種類
ビッグデータとは何かについて順調に進んでいるので、ビッグデータの種類を見てみましょう。
構造化
構造化はビッグデータの一種であり、構造化データとは、固定形式で処理、保存、取得できるデータを意味します。 これは、単純な検索エンジンアルゴリズムによってデータベースから簡単かつシームレスに保存し、アクセスできる高度に整理された情報を指します。 たとえば、会社のデータベースの従業員テーブルは、従業員の詳細、職位、給与などが整理された形で表示されるように構成されます。
非構造化
非構造化データとは、特定の形式や構造がまったくないデータを指します。 これにより、非構造化データの処理と分析が非常に困難で時間がかかります。 電子メールは非構造化データの例です。 構造化と非構造化は、ビッグデータの2つの重要なタイプです。
半構造化
半構造化は、ビッグデータの3番目のタイプです。 半構造化データは、上記の両方の形式を含むデータ、つまり構造化データと非構造化データに関係します。 正確には、特定のリポジトリ（データベース）に分類されていないものの、データ内の個々の要素を分離する重要な情報またはタグが含まれているデータを指します。 したがって、データの種類は終わりになります。 データの特性について説明しましょう。
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ビッグデータの特徴
2001年に、GartnerのアナリストであるDoug Laneyは、ビッグデータの3つのV（バラエティ、速度、ボリューム）をリストアップしました。 ビッグデータの特徴について話し合いましょう。
これらの特性は、単独で、ビッグデータとは何かを知るのに十分です。 それらを詳しく見てみましょう。
1）バラエティ
さまざまなビッグデータとは、複数のソースから収集された構造化データ、非構造化データ、および半構造化データを指します。 以前は、データはスプレッドシートとデータベースからしか収集できませんでしたが、現在、データは、電子メール、PDF、写真、ビデオ、オーディオ、SM投稿などのさまざまな形式で提供されています。 多様性はビッグデータの重要な特徴の1つです。
2）速度
速度とは、基本的に、データがリアルタイムで作成される速度を指します。 より広い見通しでは、変化率、さまざまな速度での受信データセットのリンク、およびアクティビティバーストで構成されます。
3）ボリューム
ボリュームはビッグデータの特徴の1つです。 ビッグデータは、ソーシャルメディアプラットフォーム、ビジネスプロセス、マシン、ネットワーク、人間の相互作用などのさまざまなソースから毎日生成されている膨大な「大量の」データを示していることをすでに知っています。このような大量のデータは、データウェアハウス。 これでビッグデータの特徴は終わりです。
金融業界におけるビッグデータの役割と給与
ビッグデータのメリット（特徴）
- ビッグデータの最大の利点の1つは、予測分析です。 ビッグデータ分析ツールは結果を正確に予測できるため、企業や組織はより適切な意思決定を行うと同時に、運用効率を最適化し、リスクを軽減できます。
- ビッグデータ分析ツールを使用してソーシャルメディアプラットフォームからのデータを活用することにより、世界中の企業は、全体的な消費者体験を強化するためにデジタルマーケティング戦略を合理化しています。 ビッグデータは、顧客の問題点に関する洞察を提供し、企業が自社の製品やサービスを改善できるようにします。
- 正確であるため、ビッグデータは複数のソースからの関連データを組み合わせて、非常に実用的な洞察を生み出します。 ほぼ43％の企業が、無関係なデータを除外するために必要なツールを欠いています。そのため、最終的には、大量のデータから有用なデータをハッシュ化するのに数百万ドルの費用がかかります。 ビッグデータツールはこれを減らすのに役立ち、時間とお金の両方を節約できます。
- ビッグデータ分析は、企業がより多くの販売リードを生み出すのに役立つ可能性があり、それは当然、収益の増加を意味します。 企業はビッグデータ分析ツールを使用して、自社の製品/サービスが市場でどの程度うまく機能しているか、および顧客がそれらにどのように対応しているかを理解しています。 したがって、は時間とお金をどこに投資するかをよりよく理解できます。
- ビッグデータの洞察により、常に競合他社の一歩先を行くことができます。 市場を選別して、ライバルが提供しているプロモーションやオファーの種類を把握し、顧客により良いオファーを考え出すことができます。 また、ビッグデータインサイトを使用すると、顧客の行動を学習して顧客の傾向を理解し、高度に「パーソナライズされた」エクスペリエンスを提供できます。
ビッグデータを使用しているのは誰ですか？ 5アプリケーション
ビッグデータを使用している人々は、ビッグデータとは何かをよく知っています。 そのような業界をいくつか見てみましょう。
1）ヘルスケア
ビッグデータはすでにヘルスケアセクターに大きな違いを生み出し始めています。 予測分析の助けを借りて、医療専門家とHCPは、個々の患者に個別の医療サービスを提供できるようになりました。 それとは別に、フィットネスウェアラブル、遠隔医療、リモートモニタリング（すべてビッグデータとAIを利用）は、生活をより良い方向に変えるのに役立っています。
2）アカデミア
ビッグデータは、今日の教育の強化にも役立っています。 教育はもはや教室の物理的な境界に限定されていません–学ぶべき多くのオンライン教育コースがあります。 学術機関は、新進の学習者の総合的な育成を支援するために、ビッグデータテクノロジーを活用したデジタルコースに投資しています。
3）銀行
銀行セクターは、不正の検出をビッグデータに依存しています。 ビッグデータツールは、クレジットカード/デビットカードの誤用、検査トラックのアーカイブ、顧客統計の誤った変更などの不正行為をリアルタイムで効率的に検出できます。
4）製造
TCS Global Trend Studyによると、製造業におけるビッグデータの最も重要な利点は、供給戦略と製品品質の向上です。 製造業では、ビッグデータは透過的なインフラストラクチャの作成に役立ち、それによってビジネスに悪影響を与える可能性のある不確実性と無能さを予測します。
5）IT
ビッグデータの最大のユーザーの1つである世界中のIT企業は、ビッグデータを使用して機能を最適化し、従業員の生産性を高め、事業運営におけるリスクを最小限に抑えています。 ビッグデータテクノロジーをMLおよびAIと組み合わせることにより、ITセクターは、最も複雑な問題の解決策を見つけるためのイノベーションを継続的に推進しています。
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6.小売
ビッグデータは、従来の実店舗での働き方を変えました。 長年にわたり、小売業者は、地域の人口統計調査、POSスキャナー、RFID、顧客のポイントカード、店舗の在庫などから膨大な量のデータを収集してきました。 現在、彼らはこのデータを活用して、パーソナライズされた顧客体験を作成し、売り上げを伸ばし、収益を増やし、優れた顧客サービスを提供し始めています。
小売業者は、スマートセンサーとWi-Fiを使用して、最も頻繁に使用される通路である顧客の動きを追跡し、顧客が通路にとどまる時間などを追跡しています。 また、ソーシャルメディアデータを収集して、顧客が自社のブランドやサービスについて何を言っているかを理解し、それに応じて製品の設計とマーケティング戦略を微調整します。
7.輸送
ビッグデータ分析は、運輸業界にとって計り知れない価値を持っています。 世界中の国々では、民間および政府が運営する輸送会社の両方がビッグデータテクノロジーを使用して、ルート計画の最適化、交通の制御、道路の混雑の管理、およびサービスの向上を行っています。 さらに、輸送サービスはビッグデータを使用して収益管理、技術革新の推進、ロジスティクスの強化、そしてもちろん市場での優位性を獲得しています。
ビッグデータのケーススタディ
1.ウォルマート
ウォルマートはビッグデータとデータマイニングを活用して、顧客向けにパーソナライズされた製品の推奨事項を作成します。 ウォルマートは、これら2つの新しいテクノロジーの助けを借りて、最も頻繁に購入される製品、最も人気のある製品、さらには最も人気のある製品バンドル（互いに補完し、通常は一緒に購入される製品）を示す貴重なパターンを明らかにできます。
これらの洞察に基づいて、ウォルマートは個々のユーザー向けに魅力的でカスタマイズされた推奨事項を作成します。 データマイニング技術を効果的に実装することにより、小売大手はコンバージョン率を向上させ、顧客サービスを大幅に改善しました。 さらに、ウォルマートはHadoopおよびNoSQLテクノロジーを使用して、顧客がさまざまなソースから蓄積されたリアルタイムデータにアクセスできるようにします。
2.アメリカンエキスプレス
クレジットカードの巨人は、膨大な量の顧客データを活用して、ユーザーの忠誠心を表す可能性のある指標を特定します。 また、ビッグデータを使用して、115の異なる変数とともに過去のトランザクションを分析するための高度な予測モデルを構築し、潜在的な顧客離れを予測します。 ビッグデータソリューションとツールのおかげで、American Expressは、今後4〜5か月で閉鎖される可能性が高いアカウントの24％を特定できます。
3.ゼネラルエレクトリック
ゼネラルエレクトリックのジェフ・イメルト会長の言葉を借りれば、過去数年間、GEは「物理的世界と分析的世界」という両方の長所を統合することに成功してきました。 GEはビッグデータを徹底的に活用しています。 ゼネラルエレクトリックの下で動作するすべてのマシンは、それらがどのように動作するかに関するデータを生成します。 次に、GE分析チームは、これらの膨大な量のデータを処理して、そこから関連する洞察を抽出し、それに応じてマシンとその操作を再設計します。
今日、同社は、どんなに小さな改善であっても、会社のインフラストラクチャで重要な役割を果たしていることに気づきました。 GEの統計によると、ビッグデータは米国の生産性を1.5％向上させる可能性があり、20年間で収集すると、平均国民所得が驚異的な30％増加する可能性があります。
4.ユーバー
Uberは、世界の主要なタクシーサービスプロバイダーの1つです。 顧客データを活用して、ユーザーが最も人気があり、最も使用されているサービスを追跡および識別します。 このデータが収集されると、Uberはデータ分析を使用して顧客の使用パターンを分析し、どのサービスをより重視して重要にするかを決定します。
これとは別に、Uberは別のユニークな方法でビッグデータを使用します。 Uberはそのサービスの需要と供給を綿密に調査し、それに応じてタクシー料金を変更します。 これは、このように機能するサージ価格設定メカニズムです。急いでいて、混雑した場所からタクシーを予約する必要がある場合、Uberは通常の2倍の料金を請求します。
5.Netflix
Netflixは、世界中の人々が使用する最も人気のあるオンデマンドオンラインビデオコンテンツストリーミングプラットフォームの1つです。 Netflixは、レコメンデーションエンジンの主要な支持者です。 顧客データを収集して、ユーザーの特定のニーズ、好み、好みのパターンを理解します。 次に、このデータを使用して、個々のユーザーが何を好むかを予測し、それらのユーザー向けにパーソナライズされたコンテンツ推奨リストを作成します。
今日、Netflixは非常に広大になり、ユーザー向けに独自のコンテンツを作成しています。 データは、推奨エンジンと新しいコンテンツの決定の両方を促進する秘密の要素です。 Netflixで使用される最も重要なデータポイントには、ユーザーが視聴するタイトル、ユーザーの評価、好みのジャンル、ユーザーが再生を停止する頻度などがあります。 Hadoop、Hive、Pigは、Netflixで使用されるデータ構造の3つのコアコンポーネントです。
6.プロクター・アンド・ギャンブル
プロクター・アンド・ギャンブルは何年も前から私たちの周りにいます。 しかし、「古い」会社であるにもかかわらず、P＆Gはその方法でどこにも古いものに近いものではありません。 P＆Gは、ビッグデータの可能性を認識し、世界中の各ビジネスユニットにビッグデータツールとテクノロジーの実装を開始しました。 ビッグデータの使用の背後にある同社の主な焦点は、リアルタイムの洞察を利用してよりスマートな意思決定を推進することでした。
この目標を達成するために、P＆Gは、企業のリポジトリとオンラインソースの両方から、R＆D、サプライチェーン、顧客対応業務、および顧客とのやり取り全体で大量の構造化データと非構造化データの収集を開始しました。 グローバルブランドは、マネージャーが最新の業界データと分析にアクセスできるようにするビッグデータシステムとプロセスを開発しました。
7. IRS
はい、政府機関でさえビッグデータの使用を躊躇していません。 米国内国歳入庁は、ビッグデータを積極的に使用して、個人情報の盗難、詐欺、および時期尚早の支払い（税金を支払う必要があるが期限内に支払わない人々）を防止しています。
IRSは、ビッグデータの力を利用して、税法や税法の遵守を確保および実施しています。 現在のところ、IRSは、特に個人情報の盗難の場合に、数十億ドルを含む詐欺や詐欺を回避することに成功しています。 過去3年間で、20億米ドル以上も回復しました。
まとめ
「ビッグデータとは」に答えられたと思います。 十分に明確に質問します。 ビッグデータの種類、ビッグデータの特徴、ユースケースなどをご理解いただければ幸いです。
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