ビッグ データは、企業が毎日処理する必要がある大量の組織化された非構造化データを表すために使用される用語です。 しかし、企業がデータをどう扱うかは、保有するデータの種類や量よりも重要です。 ビッグデータを分析して、より良いビジネス選択を支援し、戦略的行動を行う自信を与える洞察を見つけることができます。 この記事では、ビッグデータとは何か、ビッグデータ分析、テクノロジー、ヘルスケア、ビッグデータエンジニアリングについて説明します。
ビッグデータとは
これは、企業が収集する構造化データ、半構造化データ、および非構造化データのコレクションです。 このデータは情報を得るためにマイニングされ、機械学習プロジェクト、予測モデリング、その他の高度な分析の用途に使用できます。
ビッグ データの処理およびストレージ システムは、現在、ビッグ データ分析を支援するツールとともに、組織のデータ管理アーキテクチャの通常の一部となっています。 XNUMX つの V は、ビッグ データを説明するためによく使用されます。
- 多くの場所で利用可能な大量のデータ。
- ビッグ データ システムに保存されることが多いさまざまなデータ型。 と
- 大量のデータが作成、受信、処理される速度。
当時コンサルティング会社 Meta Group Inc. のアナリストだった Doug Laney は、2001 年にこれらの特徴に最初に気づいた人でした。2005 年に Gartner が Meta Group を買収した後、これらの特徴はさらによく知られるようになりました。 最近では、「ビッグデータ」のさまざまな説明に、真実性、価値、変動性が追加されています。
ビッグデータが重要な理由
企業はシステム内のビッグデータを使用して、業務の改善、より良い顧客サービスの提供、パーソナライズされたマーケティング キャンペーンの作成など、最終的に収入と利益を増やすことができるその他のことを行っています。 これをうまく活用している企業は、より多くの情報に基づいてビジネス上の意思決定をより迅速に行うことができるため、活用していない企業よりも優位に立つ可能性があります。
たとえば、ビッグデータは企業に顧客に関する有益な情報を提供し、それをマーケティング、広告、取引の改善に使用して、より多くの顧客の関心を集め、売上を増加させることができます。 過去と現在のデータを調べることで、顧客やビジネスバイヤーの好みがどのように変化しているかを把握できます。 これにより、企業は顧客の要望やニーズにさらに対応できるようになります。
医療専門家はビッグデータを使用して病気の兆候や危険因子を探し、医師はビッグデータを使用して患者の何が問題なのかを把握します。 また、医療団体や政府機関は、電子医療記録、ソーシャル メディア サイト、Web、その他のソースからのデータを組み合わせて、感染症の脅威や発生に関する最新情報を入手できます。
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ビッグデータ分析とは
ビッグデータ分析は、企業がより適切なビジネス上の意思決定を行うのに役立つ市場の傾向、洞察、パターンを見つけるために、大量のデータを収集、レビュー、分析する行為です。 この情報は見つけやすく、使いやすいため、企業は競争上の優位性を維持するための計画を迅速に立てることができます。
ビジネス インテリジェンス (BI) 用のツールとシステムは、グループがさまざまなソースからの構造化データと非構造化データを組み合わせるのに役立ちます。 ユーザー (通常は従業員) は、ビジネスがどのように機能し、どの程度うまくいっているのかを知るために、これらのツールに質問を入力します。 ビッグ データ分析では、XNUMX つのデータ分析アプローチを採用して、関連する洞察を明らかにし、ソリューションを導き出します。
ビッグデータ分析の例
たとえば、現代のヘルスケア ビジネスはビッグ データ分析なしでは成り立ちません。 ご想像のとおり、管理すべき患者記録、保険プラン、医薬品、ワクチンに関する情報はたくさんあります。 組織化されたデータと非構造化データの両方が大量に含まれており、分析で使用すると重要な洞察が得られます。 ビッグデータ分析はこれを迅速かつ適切に実行するため、医師はデータを使用して命を救う可能性のある正確な予測を立てることができます。
ビッグデータ分析はなぜ重要ですか?
ビッグデータ分析は、企業がデータを使用して改善方法を見つけることができるため、重要です。 ビジネスのさまざまな部分で効率を向上させることは、よりスマートな運営、より良い利益、そして顧客の満足につながります。 ビッグデータ分析は、企業がコストを削減し、顧客を重視したより良い商品やサービスを作成するのに役立ちます。
データ分析は、社会をより良く機能させるための事柄を学ぶのに役立ちます。 医療におけるビッグデータ分析は、個人の記録を追跡して分析するだけでなく、世界規模での新型コロナウイルス感染症の影響を監視する上でも重要な役割を果たします。 各国の保健当局にワクチン接種の取り扱い方法を伝え、将来のパンデミックの発生を阻止する方法を考案する。
ビッグデータ技術とは
ビッグ データ テクノロジーはソフトウェア ユーティリティです。 このテクノロジーは主に、非常に複雑な構造と大規模なデータの巨大なセットから情報を分析、処理、抽出するために作られています。 情報を扱う古い方法では、これに対処するのが困難です。
ビッグ データ テクノロジは、ディープ ラーニング、機械学習、人工知能 (AI)、モノのインターネット (IoT) などの他のテクノロジとリンクされることが多く、それらはすべてそれらによって大幅に改善されます。 これらのテクノロジを組み合わせて使用すると、ビッグ データ テクノロジは、大量のリアルタイムおよびバッチ関連のデータの調査と管理に重点を置きます。
ビッグデータ技術の種類
ビッグデータ テクノロジーのリストに入る前に、このテクノロジーがボード上でどのように機能するかについて説明しましょう。 ビッグ データ テクノロジには主に XNUMX つのタイプがあります。
#1. 運用ビッグデータ技術
このタイプのビッグ データ テクノロジには、主に人々が処理するために使用する基本的な日常データが含まれます。 インターネット取引、ソーシャルメディアプラットフォーム、特定の企業や企業からのデータなどの日常データは、業務ビッグデータを構成します。 ほとんどの場合、このデータはビッグ データ テクノロジを採用したツールで分析する必要があります。 多くの分析ビッグ データ テクノロジでは、データである「生データ」が使用されます。
運用ビッグデータ テクノロジーの具体的な例をいくつか示します。
- バス、電車、航空券、映画などのオンラインチケット予約方法。
- Amazon、Flipkart、Walmart などの電子商取引サイトからのオンライン取引またはショッピング。
- Facebook、Instagram、WhatsApp などのソーシャル ネットワーキング サイトからのオンライン データ。
- 多国籍企業では、従業員または経営陣に関する情報。
#2. 分析ビッグデータ技術
人々はよく、分析ビッグ データをビッグ データ テクノロジーの改良された形式と呼びます。 運用ビッグデータと比較すると、このタイプのビッグデータ テクノロジは少し難しいです。 ほとんどの場合、分析ビッグ データは、パフォーマンス基準が使用され、運用上の実際のデータを分析して作成されたレポートに基づいて重要なビジネス上の選択がリアルタイムで行われるときに使用されます。 これは、この形式のビッグ データ テクノロジが、ビジネス上の意思決定に重要な大量のデータを調査するのに役立つことを意味します。
以下に、分析ビッグ データ テクノロジの一般的なアプリケーションをいくつか示します。
- 株式マーケティングデータ
- 天気予報データと時系列分析
- 医師は医療情報を確認することで、その人の健康状態を監視できます。
- あらゆる知識が非常に重要となる宇宙ミッション用のデータベース
ビッグデータヘルスケアとは
ビッグ データとは、アイデア、傾向、パターンを見つけるために分析される非構造化情報および構造化情報の大規模なセットを指します。 ほとんどの場合、ビッグ データを説明するには XNUMX つの V (量、速度、多様性) が使用されます。 これは、テキスト、画像、グラフ、ムービーなどのさまざまな形式で、迅速に作成される大量のデータが含まれていることを意味します。
医療におけるビッグデータはさまざまな場所から収集され、意思決定、患者の転帰の改善、コストの削減などに役立つように研究されています。 電子医療記録 (EHR)、電子医療記録 (EMR)、個人健康記録 (PHR)、およびウェアラブル医療機器やモバイル医療アプリなどの広く使用されているデジタル医療ツールからのデータは、医療分野で最も人気のあるビッグ データ ソースの一部です。 。
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ヘルスケアにおけるビッグデータの例
電子医療記録 (EHR) には、通常、患者の病歴、人口統計情報、医薬品、予防接種、検査結果、経過記録が含まれており、おそらく医療におけるビッグ データの最も一般的なソースとなります。 以前は、この情報はファイルに手書きで書き込まれていましたが、紛失しやすく、共有するのが難しく、場合によっては読みにくい場合もありました。 現在、EHR により、医師や看護師は患者の重要な医療情報を簡単に見つけて、可能な限り最善のケアを提供できるようになります。
医療研究者は、EHR データと機械学習を利用して、手術後の合併症、心不全、薬物乱用を予測できます。
ヘルスケアにおけるビッグデータの応用
医療の専門家は、生物医学研究から患者への個別化医療の提供まで、幅広い目的で「ビッグデータ」を使用しています。 医療ではビッグデータが次の方法で使用されます。
- 予測分析を使用して、患者が特定の病気にかかる可能性を予測できる機械学習モデルを作成します。
- 施設内の患者の状態を常に監視し、医療従事者にリアルタイムでアラートを送信します。
- 保険請求や医療情報などの機密医療データの処理に関するセキュリティを向上します。
ビッグデータエンジニアリングとは
ビッグ データ エンジニアは、企業のデータを生成、テスト、分析、評価します。 ビッグデータとは、非常に大規模なデータセットを指します。 現代の経済では、企業が事業を運営する際に大量のデータを収集するのは普通のことです。
ビッグデータを適切に使用すると、企業の効率、収益性、成長能力の向上に役立ちます。 しかし、企業の「ビッグデータ」は、データを収集、保存、取得するシステムを構築する「ビッグデータ エンジニア」なしでは役に立ちません。 結局のところ、企業がビッグデータを処理できるように支援するのがビッグデータ エンジニアの仕事です。
ビッグデータエンジニアリングの職務責任
以下はすべて、ビッグ データ エンジニアの一般的な職務です。
- ソフトウェアシステムの設計と実装
- データを収集し、そのデータを処理するためのツールを作成する
- ETL メソッド (Extract、Transform、Load の略) を使用すると、
- ビジネスニーズを満たすデータ構造の開発
- 有益な情報を入手し、より良くするための新しい方法を研究する
- 多様なプログラミング言語とテクノロジーを使用した構造化データ ソリューションの開発
- さまざまな場所の情報を活用して優れたビジネスモデルを構築する
- データアナリスト、データサイエンティスト、その他のチームと協力して作業する
ビッグデータ エンジニア vs データ サイエンティスト
ビッグデータ エンジニアは、データ サイエンティストとは異なり、データの収集および抽出テクノロジーを作成および維持します。 データサイエンティストは、クリーン化されたデータを調べ、さまざまな予測モデルを使用して、それが何を意味するのかを解明します。
ビッグデータとは簡単に言うと何ですか?
ビッグ データは、特に新しいデータ ソースから取得された場合、より大きくて複雑なデータのセットです。 これらのデータセットは非常に大きいため、従来のデータ処理ツールでは処理できません。 しかし、これらの膨大な量のデータを使用すると、以前は解決できなかったビジネス上の問題を解決できるようになります。
ビッグデータの例は何ですか?
ビッグデータは、顧客データベース、トランザクション処理システム、紙、電子メール、医療記録、クリックストリーム ログ、モバイル アプリ、ソーシャル ネットワークから得られます。
データの 7 つの v とは何ですか?
7 つの v には、ボリューム、速度、多様性、変動性、真実性、視覚化が含まれます
3 種類のデータとは何ですか?
構造化データ、非構造化データ、半構造化データは、ビッグ データの XNUMX 種類です。
ビッグデータは主に何に使用されますか?
ビッグデータは、この膨大な量のデータを保存、分析、処理するために作られた一連のテクノロジーです。 これは、情報の増加による混乱のパターンを探して賢明な答えを見つけるのに役立つマクロ ツールです。 健康、農業、ギャンブル、環境保護など、さまざまな目的に役立ちます。
データの 5 つの重要性とは何ですか?
これらは、過酷な環境における材料の長期的な構造耐久性と性能を予測するモデルの特性評価、校正、検証、検証、評価を行います。
参考文献
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