Q：
ビッグデータは従来の分析ワークフローにどのように影響しましたか？
A：ビジネス分析またはその他の分析プロセスの追求は非常に多様であり、ケースバイケースで評価する必要があります。 ただし、ビッグデータセットを使用することで、専門家が分析プロジェクトに取り組む方法が変わった一般的な方法がいくつかあります。
おそらく、ビッグデータが分析に影響を与える最も重要な方法は、データストアの分析方法です。 ビッグデータの前は、通常、データストアは線形で1つずつ分析されていました。 コンピューターの前は、これは手作業で行われていました。 その後、Excelスプレッドシートおよびその他のツールにより、分析のより効率的な線形分析が可能になりました。 たとえば、スプレッドシートはさまざまな顧客とその購入履歴を表にし、ユーザーは平均購入に関するレポートを作成し、行ごとに各レコードを考慮に入れます。 これは、ビッグデータが登場するまで分析を行う一般的な方法でした。
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ビッグデータの世界では、分析は通常、広範なアルゴリズムとパターンの並べ替えによって行われます。 通常、手作業では行われません。時間がかかり、多くのリソースが必要になるためです。 また、ビッグデータに付属する構造ツールは、分析を手作業で行う必要がないことを意味します。 パターン認識や従来の統計分析のプロセスに取って代わる他の戦略に基づいて、はるかに効果的な分析を可能にする、ヒューリスティックまたは確率ワークと呼ばれるものの新たな使用があります。
そのため、現代の企業は、これらのより洗練されたデータマイニング手法を使用するために、あらゆる種類のハードウェアおよびソフトウェアツールに迅速に投資しています。 ビッグデータは、科学プロジェクトからビジネスプロセスまで、ほぼすべての分析方法に大きな影響を与えています。 簡単に言えば、ソフトウェアツールはデータを処理し、自動化や人工知能に近づいているものでデータをソートします。
