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定義-ビッグデータの意味
ビッグデータとは、従来のデータマイニングおよび処理技術が基礎となるデータの洞察と意味を明らかにできない場合に使用されるプロセスを指します。 構造化されていないデータや時間に敏感なデータ、または単に非常に大きいデータは、リレーショナルデータベースエンジンで処理できません。 このタイプのデータには、ビッグデータと呼ばれる異なる処理アプローチが必要です。これは、すぐに利用可能なハードウェアで大規模な並列処理を使用します。
Techopediaはビッグデータを説明します
簡単に言うと、ビッグデータは私たちが住んでいる世界の変化を反映しています。変化するものが多いほど、変化はデータとしてキャプチャされ、記録されます。 例として天気を考えてみましょう。 天気予報士にとって、地域の状況について世界中で収集されるデータの量は膨大です。 論理的には、ローカル環境が地域効果を決定し、地域効果がグローバル効果を決定することは理にかなっていますが、逆の場合もあります。 何らかの方法で、この気象データはビッグデータの属性を反映します。大量のデータにはリアルタイム処理が必要であり、大量の入力は機械生成、個人の観測、または太陽点のような外力です。
このような情報の処理は、ビッグデータが非常に重要になった理由を示しています。
- 現在収集されているほとんどのデータは構造化されておらず、従来のリレーショナルデータベースにあるものとは異なるストレージと処理が必要です。
- 利用可能な計算能力は急上昇しているため、ビッグデータを処理する機会が増えています。
- インターネットはデータを民主化し、利用可能なデータを着実に増やしながら、より多くの生データを生成しています。
生の形式のデータには値がありません。 データを価値あるものにするためには、データを処理する必要があります。 ただし、ここには、ビッグデータ固有の問題があります。 ネイティブオブジェクト形式から使用可能な洞察までデータを処理することは、そのための莫大な資本コストに見合う価値がありますか？ または、ビッグデータツールで処理するギャンブルを正当化するには、値が不明なデータが多すぎますか？ 私たちのほとんどは、天気を予測できることには価値があることに同意するでしょう。問題は、その価値が、信頼できる天気予報にすべてのリアルタイムデータを処理するコストを上回るかどうかです。
