『ビッグデータ時代』という本に出てくるビッグデータとは何を意味するのでしょうか？

書籍「ビッグデータ時代」におけるビッグデータとは、「すべてのデータまたはすべてのデータ」を指し、「巨大データ」とも呼ばれます。これは、膨大な量のデータを指します。ソフトウェア ツールは、企業がより前向きなビジネス上の意思決定を行えるよう、合理的な時間内で情報を取得、管理、処理、整理することができます。

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。

書籍『ビッグデータ時代』におけるビッグデータとは、「すべてのデータ、またはすべてのデータ」を指します。

ビッグデータ (ビッグデータ) または膨大な量のデータとは、現在の主流では適切な時間内に取得、管理、管理することができないほど大量のデータを指します。ソフトウェア ツール: 情報を処理および整理して、企業がより前向きなビジネス上の意思決定を行えるようにします。

Victor Meyer-Schoenberg と Kenneth Cukier 著「ビッグデータの時代」では、ビッグデータとは、ランダム分析 (サンプリング調査) などの近道を使わずにすべてのデータを利用することを指します。データ: ボリューム、速度、多様性、および値。

ビッグ データの概念の発展の歴史:

「ビッグ データ」という用語への最初の言及は、オープン ソース プロジェクト Nutch of に遡ります。アパッチ組織。当時、ビッグ データは、Web 検索インデックスを更新するために同時にバッチ処理または分析する必要がある大規模なデータ セットを表すために使用されていました。 Google MapReduce と Google File System (GFS) のリリースにより、ビッグ データはもはや大量のデータを記述するためだけでなく、データの処理速度もカバーするようになりました。

1980 年にはすでに、有名な未来学者アルビン トフラーが著書『第三の波』の中でビッグ データを「第 3 の波のカデンツァ」として熱狂的に賞賛しました。

しかし、2009 年頃から、インターネット情報技術業界では「163 ビッグデータ」という言葉がよく使われるようになりました。米国インターネット データ センターは、インターネット上のデータは毎年 50%、2 年ごとに 2 倍ずつ増加し、現在、世界中のデータの 90% 以上が近年生成されたものであると指摘しています。また、データとは単に人々がインターネット上に公開する情報だけを指すのではなく、世界中の産業機器や自動車、電力メーターなどには無数のデジタルセンサーが設置されており、位置、動き、振動、温度、湿度などの情報を計測し、伝達しています。物質の変化によっても、大量のデータ情報が生成されます。

ビッグ データの概念構造:

ビッグ データは、現在の段階に至るまでのインターネットの発展の現れまたは特徴にすぎません。神話する必要はありません。クラウドコンピューティングに代表される技術革新を背景に、本来収集や利用が難しかったこれらのデータが容易に活用されるようになり、あらゆる分野での継続的な革新により、ビッグデータは徐々に多くのデータを生み出します。人間にとっての価値。

第二に、ビッグデータを体系的に認識したい場合は、それを包括的かつ慎重に分解する必要があります。3 つのレベルから始めます:

最初のレベルは理論であり、理論は認識です。それを知る唯一の方法であり、広く認識され普及しているベースラインでもあります。ビッグデータの特徴の定義からビッグデータ業界の全体像と特徴を理解し、ビッグデータの価値の議論からビッグデータの貴重性を深く分析し、ビッグデータの発展傾向を洞察します。ビッグデータのプライバシーという特別かつ重要な問題からスタートし、人間とデータの間の長期的なゲームをある観点から検証します。

第 2 レベルはテクノロジーです。テクノロジーはビッグデータの価値を具体化する手段であり、進歩の基礎です。クラウドコンピューティング、分散処理技術、ストレージ技術、認識技術のそれぞれの発展から、ビッグデータの収集、処理、保存、結果形成までの全プロセスを解説します。

3 番目のレベルは実践であり、実践はビッグ データの究極の価値の表現です。インターネットビッグデータ、政府ビッグデータ、企業ビッグデータ、個人ビッグデータの4つの側面から、ビッグデータが示した美しい光景と今後の実現の青写真を解説します。

ビッグ データの概念の特徴:

従来のデータ ウェアハウス アプリケーションと比較して、ビッグ データ分析には、大量のデータと複雑なクエリと分析という特徴があります。 「Journal of Computer Science」に掲載された記事「Architecting Big Data: Challenges, Current Status and Prospects」では、ビッグデータ分析プラットフォームに必要ないくつかの重要な機能を列挙し、現在の主流の実装プラットフォームである並列データベース、MapReduce、ハイブリッドを分析しています。両者をベースにアーキテクチャを分析・整理し、それぞれの長所と短所を指摘するとともに、各方向の研究状況と著者のビッグデータ解析への取り組みを紹介し、今後の研究を展望する。

ビッグ データの 4 つの「V」または特性には 4 つのレベルがあります。まず、データの量が膨大です。 TB レベルから PB レベルまで、第 2 に、データの種類が豊富です。上記のウェブログ、ビデオ、写真、地理的位置情報など。 3つ目は、処理速度が速く、1秒ルールによりさまざまなデータから価値の高い情報を素早く取得できる点で、これも従来のデータマイニング技術とは根本的に異なります。第 4 に、データが適切に活用され、正確かつ正確に分析されている限り、高い価値の利益がもたらされます。業界では、ボリューム、多様性、速度、価値の 4 つの「V」に要約されています。

ビッグデータは、ある意味、最先端のデータ分析テクノロジーです。つまり、さまざまなデータから価値のある情報を迅速に得ることができるのがビッグデータ技術です。これを理解することは非常に重要であり、それがこのテクノロジーの潜在力を非常に多くのビジネスにもたらす原動力となっています。

ビッグデータの概念の使用:

ビッグデータは、ビッグデータテクノロジー、ビッグデータエンジニアリング、ビッグデータサイエンス、ビッグデータアプリケーションなどの分野に分類できます。今、人々が最も話題にしているのは、ビッグデータ テクノロジーとビッグ データ アプリケーションです。工学と科学の問題はまだ真剣に受け止められていません。ビッグデータエンジニアリングは、ビッグデータの計画、構築、運用、管理の体系的なエンジニアリングを指します。ビッグデータサイエンスは、ビッグデータネットワークの開発と運用におけるビッグデータの法則と自然活動および社会活動との関係の発見と検証に焦点を当てます。 。

モノのインターネット、クラウド コンピューティング、モバイル インターネット、車両のインターネット、携帯電話、タブレット、PC、地球の隅々に広がるさまざまなセンサーはすべて、データ ソースまたは伝送手段です。

例としては、ウェブログ、RFID、センサー ネットワーク、ソーシャル ネットワーク、ソーシャル データ (社会のデータ革命のおかげ)、インターネットのテキストとファイル、インターネット検索インデックス、通話詳細の記録、天文学、大気科学、ゲノミクスなどがあります。 、生物地球化学、生物学、およびその他の複雑および/または学際的な科学研究、軍事偵察、医療記録、写真アーカイブ、ビデオアーカイブ、および大規模な電子商取引。

ビッグデータの役割

一般企業にとって、ビッグデータの役割は主にデータの分析と活用と二次加工開発の2つの側面に反映されます。プロジェクト。西進情報のビッグデータを分析することで、隠されたデータを掘り出すだけでなく、これらの隠されたメッセージを物理的な販売を通じて顧客ベースの向上に活用することもできます。データの二次展開については、ネットワークサービス事業などで活用されることが多く、その情報を集約・分析することで、お客様のニーズに合わせたパーソナライズされた企画を立案したり、新たな広告・マーケティング手法を創出したりすることができます。ビッグデータ分析を通じて製品とサービスを組み合わせるのは偶然ではなく、これを実現した人がデータ時代のリーダーとなることがよくあります。

要約すると、ビッグデータの応用は時代の進歩を示すだけでなく、人々がより深い探求を行うよう促すことにもなります。また、ビッグデータの研究には、上記の内容に加えて、ビッグデータの3つの特徴である大規模、高速、データの多様性を理解する必要があります。これら 3 つの側面を研究することにより、データの性質を観察することが容易になるだけでなく、ソフトウェア処理プラットフォームの効果的な動作にも役立ちます。

関連知識の詳細については、FAQ 列をご覧ください。

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