ビッグデータとは何か、そしてそれが重要である理由–ビッグデータへの究極のガイド

公開: 2021-12-13

ビッグデータは、今日の世界に存在する大量のデータを処理する革新的なアイデアです。ビッグデータ企業が大量のデータをどのように処理するかわからない場合は、このガイドを読んで、ビッグデータ分析サービスと2022年のトップビッグデータ企業に関するすべてを学んでください。

現在、複数のソーシャルアプリが利用可能であり、毎日データの大規模な同化につながっています。毎日のユーザーがソーシャルメディアに接続してデータを共有することは間違いありません。すべての企業や企業でさえ、世界中で機密データを共有しています。データの量が限られていると誤解しないでください。ビッグデータ企業やユーザーが膨大な量のデータをどのように処理するのか疑問に思ったことはありませんか？ここでビッグデータが登場します。このブログでは、ビッグデータ、ビッグデータ分析サービス、2022年のトップビッグデータ企業に関連するあらゆる側面に光を当てます。しかし、最初に、ビッグデータとは何かを理解しましょう。

ビッグデータ–簡単な要約

ガートナーによると、ビッグデータとは、解釈と意思決定プロセスを改善するために費用対効果の高い独自のタイプのデータ処理を必要とする、膨大な量、速度、多様性を備えた資産のデータです。したがって、ビッグデータとは、有用な情報を得るために処理および評価する必要のある複雑で膨大なデータ量を指します。

ビッグデータとは、物理デバイスが保存および処理するには膨大なデータを指します。代わりに、この用語は、多くのマシンを1つのリソースに結合できるクラウドシステムを指します。たとえば、人工知能は、ソーシャルメディアからの何十億もの公開写真を分析することによって、物、人、感情を認識します。同様に、デジタル広告エンジンは、何十億ものコンテンツをフィルタリングして、それらに関連する広告を見つけます。

ビッグデータの種類

次のカテゴリのビッグデータは、すべてのレベルの分析に関連しています。大量のデータを扱う場合、ビッグデータ分析会社は、評価される前に、最初に元のデータがどこから来て、データを処理する方法を理解する必要があります。

したがって、プロジェクトを価値あるものにするためには、データ抽出を迅速に行う必要があります。ビッグデータの意味を理解したので、さまざまな種類のビッグデータを見てみましょう。

構造化

構造化データは、大量のデータを処理するのに便利です。データの処理、保存、取得に役立つ事前定義されたパラメータによってディメンションが決定され、適切に構成されています。さらに、それは簡単な検索エンジンの方法を使用してデータベースから迅速に保持および回復されたきちんと注文された資料を指します。

たとえば、設計された従業員テーブルは会社のデータベースにあり、従業員の詳細、職務、給与、およびその他の情報を整理します。

非構造化

すべてのデータが慎重にキュレートされ、構造化データとしてソートされているわけではありません。調査によると、すべてのデータの約20％のみが構造化データに分類されます。非構造化データは、特定の形状やパターンがないデータ型です。構造化データはプロセスを高速化しますが、非構造化データは時間と労力を要します。

したがって、非構造化データの処理と分析は非常に困難になり、非常に時間がかかります。コンピューターで行うほとんどすべてのアクションにより、非構造化データが作成されます。誰も彼らの電話を口述したり、彼らが書くすべてのツイートに意味のあるタグを追加したりしていません。

半構造化

このデータ型は、構造化データと非構造化データが混在しています。ほとんどの場合、メタデータを含む非構造化データに変換されます。まず、時間、場所、デバイスIDスタンプ、電子メール、またはデータの後半のセマンティックタグなどが作成されます。

より具体的には、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、データ内のさまざまな部分を分離する重要な情報またはタグを持つデータが含まれます。

さて、それはすべて、さまざまな種類のビッグデータに関するものです。

ビッグデータがビジネスの成長に与える影響

ビッグデータは、企業が大量のデータをより効率的に管理することに影響を与えます。 Grand View Research Incの調査によると、ビッグデータは2025年までに1232.3億米ドルに達するでしょう。その結果、ビッグデータ分析会社は、ライバルがデータインフラストラクチャから収集できる量にアクセスできない隠された真実を見つけるでしょう。クライアント。したがって、企業はデータアーキテクチャを再構築し、データをマージし、古い技術を根絶しています。ビジネスがビッグデータを使用する理由は次のとおりです。

企業はビッグデータで顧客サポートを向上させ、利益を増やすことを目指しています。さらに、いくつかの企業は顧客関係を改善したいと考えています。その他の目的には、優れたターゲットマーケティング、コスト削減、および運用効率の向上が含まれます。
ビッグデータアプリケーションを使用すると、企業はコストを節約しながら大量のデータを保存できます。クラウドベースのインテリジェンスとHadoopは、そのようなテクノロジーの2つの例です。これらは、企業がデータを分析し、より良い意思決定を行うのを支援します。さらに、データ侵害には保護の強化が必要であり、テクノロジーが提供する可能性があります。その結果、ビッグデータは組織を社会的および経済的に改善します。したがって、多くの政府機関がビッグデータの成長を促進するためのポリシーを策定しました。
ロボットによるプロセスの自動化により、ビッグデータの助けを借りて運用の生産性が向上します。大量のリアルタイムデータを一度に調べて、自動化された意思決定のために事業運営に統合することができます。さらに、データ収集とストレージは、スケーラブルなITインフラストラクチャとクラウドサービスの低コストで自動化されます。
ビッグデータはまた、膨大な量のデータを評価できないために、これまで発見されていなかったビジネスチャンスを明らかにします。複雑なデータセットでも、新しい製品を作成したり、既存の製品を刷新したりできます。競争の世界では、専有データは非常に貴重になります。
新しいデータソースを計算するための高速データ分析テクノロジーにより、企業は情報を即座に評価し、インテリジェントで賢明な意思決定を行うことができるようになりました。

ビッグデータ企業のユースケース

いくつかのビジネス上の問題とユースケースは、ビッグデータ分析サービスの恩恵を受けています。以下にいくつかの例を示します。

顧客分析

大企業は顧客データを分析して、顧客体験、コンバージョン、維持を改善します。

不正防止

ビッグデータは、社内の悪意のあるトランザクションやパターンを検出するのに役立ちます。それらは、不正行為やリスクの軽減を示している可能性があります。

価格の最適化

ビッグデータ分析は、企業が製品やサービスの価格を最適化するのに役立ち、結果として収入が増加します。

運用分析

多くの企業は、運用パフォーマンスを改善し、資産をより有効に活用したいと考えています。

その結果、企業はビッグデータ分析を使用してメソッドを解き放ち、より効果的に実行してパフォーマンスを向上させることができます。

2022年のトップビッグデータ分析会社

すべての大企業はビッグデータを使用しています。これは、企業がより短い時間でより良い判断を下すのに役立ち、仕事をより利用しやすく、収益性の高いものにします。膨大なデータでさえ、企業は顧客のニーズをよりよく理解し、顧客とのリアルタイムの1対1の会話に参加することができます。運用にビッグデータを実装する2022年のトップビッグデータ企業を見てみましょう。

アマゾン

アマゾンはパイオニア、オンライン小売業者です。彼らは購入者に関するあらゆる情報を追跡して、特定の製品にどのようにお金を使っているかを把握します。このデータは、顧客とのやり取りを改善し、アイテムを提案し、消費者の体験とサービスを強化するソーシャルメディア広告アルゴリズムにフィードするために収集されます。

グーグル

ビッグデータ分析会社のGoogleは、ビッグデータを利用してユーザーが何を求めているかを把握しています。まず、検索履歴、地域、傾向に基づいて、Googleはユーザー設定を取得します。次に、高度な推定を実行するアルゴリズムを介して、Googleは、消費者のニーズを満たすための重要性と権限に基づいて、並べ替えまたは配置されたインデックス付きリストを表示します。

最後に、Googleは、ユーザーのニーズに合わせてパーソナライズされた関連性に関するランク付けされた検索結果を表示します。インデックス付きサイト、フィルタリングツール、リアルタイムフィード、グラフデータページ、テキストおよび構造検索、Google翻訳、およびその他のテクノロジーは、顧客の要件をよりよく理解します。

Netflix

Netflixは、より良いユーザーの要件、選択、および好みのパターンを理解するための情報を収集します。その後、ビッグデータは各ユーザーが何を楽しんでいるかを予測し、カスタムコンテンツ推奨リストを作成します。 Netflixは、加入者向けにオリジナルのコンテンツを開発しているところまで上昇しています。

データは、レコメンデーションアルゴリズムとコンテンツ作成の決定を促進する重要な要素です。同社は、見たタイトル、ユーザーの評価、好きなジャンル、視聴者が再生を一時停止する頻度など、さまざまなデータポイントを使用しています。

アメリカンエキスプレス

このクレジットカード会社は、大量の消費者データをスキャンして、ユーザーの忠誠心を示す可能性のある特性を特定します。また、ビッグデータを使用して、以前のトランザクションを調査するための複雑な予測モデルと、クライアントの離職を予測するための115の他の要素を作成します。その結果、American Expressは、ビッグデータのソリューションと機能を使用して、間もなく閉鎖される可能性のある顧客アカウントの24％を検出できます。

ビッグデータのVを分解する

「ビッグデータの5つのV 」は、ビッグデータの重要な部分をよりよく理解するのに役立つビッグデータの5つの基本的なプロパティです。ビッグデータの5つのVを見ていきましょう。これは、企業がビッグデータがどのように効果的に機能するかを理解するのに役立ちます。

1.速度

データが生成および転送される速度は、速度と呼ばれます。この速度は、ネットワークテクノロジーとハードウェアが向上するにつれて向上し、企業はより多くのデータポイントを同時に記録できるようになります。

たとえば、医療業界で患者を監視し、データを収集するために、さまざまな医療機器が利用できるようになりました。したがって、病院内の医療機器からウェアラブル機器に取得されたデータは、迅速に配信され、分析される必要があります。

2.ボリューム

ボリュームとは、収集されたデータの量を指します。したがって、ビッグデータの正確な大きさは、取得した情報によって決まります。例えば; 中小企業のeコマースデータと比較すると、Netflixデータベースの顧客分析は膨大なものになります。ただし、どちらも大量のデータを収集するため、ビッグデータと見なされる場合があります。

3.バラエティ

「多様性」という用語は、利用可能な幅広いデータ型を指します。たとえば、組織は、それぞれが異なる値を持つさまざまなソースからデータを取得する場合があります。

組織の内部と外部の両方に存在する可能性があります。たとえば、製品レビューで感情分析を実行して、ポジティブまたはネガティブを特定することが含まれる場合があります。ビッグデータは、「肯定的なレビューの割合」のスコアをすばやく知るのに役立ちます。

4.価値

収集されたデータの価値は、価値として知られています。企業のビッグデータの中には、選択をしたり結果を出したりするのに無駄なものがあるかもしれません。一方、企業は、コンプライアンスの目的に価値のない膨大な量のデータを取得して維持する場合があります。

ただし、ビッグデータを自主的に収集するためには、企業は収集されたデータと、それが企業にどのように役立つかを正確に分析する必要があります。現在または今後数日間でデータがほとんど使用されない場合は、情報の収集を停止することをお勧めします。役に立たないデータは、気を散らす原因になる可能性があります。

5.真実性

データの品質または信頼性は、信憑性として知られています。結果の分析の正確性がわからない場合は、ビッグデータを収集することは無意味です。一般に、信憑性は、収集されたデータの保証のレベルを表します。残念ながら、データが乱雑になり、使用するのが混乱することがあります。

情報が欠落している場合、膨大な量のデータがソリューションよりも多くの混乱を引き起こす可能性があります。たとえば、すべての注文データ、特に不正な購入やキャンセルされた購入を入力した場合、eコマースのコンバージョン率の調査は人為的に上昇しているため、信頼できません。

ビッグデータ：未来は何ですか？

今後数年間で、ビッグデータ市場は拡大する可能性があります。重要な理由は、組織化されたデータと構造化されていないデータの急速な成長です。生活のあらゆる面でのテクノロジーの優位性の高まりと携帯電話の普及は、他のいくつかの要因です。これにより、より大量のデータが生成されます。予測期間中、データ分析の需要が高まると、ビッグデータの需要が高まります。また、利益率の向上により、業界のデジタルビジネスの数は急増しています。

ヘルスケア、金融、エネルギーなどの他のセクターは、顧客体験を向上させるためにビッグデータ分析サービスに大きく依存しています。たとえば、国際的なビッグデータ分析企業は2020年に48.5億ドルを稼ぎ、2028年までに255.6億ドルに成長し、2021年から2028年までのCAGRは23.1パーセントになります。

通常の運用でビッグデータをインテリジェントに使用することで、企業は市場の変化に対してデータに基づいた意思決定を迅速に行うことができ、これは純利益に直接影響します。さらに、競争はすべてのセクターで絶えず激化しており、企業はエラーの余地がなく、競争力を維持するためにエンドツーエンドの分析とイノベーション技術が必要になっています。

エンディングノート

間違いなく、ビッグデータは状況を変えています。事実、現在のデータの流入を効率的に使用する方法を学ぶことは、ビッグデータ企業がより多くの情報に基づいた結論でより良く成長するのに役立ちます。ビッグデータの重要な側面は、そのサイズではなく、その多様性です。関連する洞察を得るために、多くのデータを調べる必要はありません。必要なのは、正しいデータを分析していることを確認することだけです。

データ革命の真の恩恵を受けるには、消費者、市場、競合他社の完全なパノラマを提供できるビッグデータ分析サービスの使用を開始してください。これらはすべて、今日の最新のビッグデータテクノロジーでデータとして使用でき、企業に市場要素への前例のないアクセスを提供します。