ビッグデータの仕組み

ビッグデータの仕組み

企業がビッグデータを提供する前に、そのデータがさまざまな場所、ソース、システム、所有者、ユーザー間でどのように流れるかを考慮する必要があります。この大きな「データ構造」には、従来の構造化データだけでなく、非構造化データや半構造化データも含まれるため、その実現には 5 つの重要なステップが関係しています。

ビッグデータ戦略を策定します。

ビッグデータソースを識別します。

データにアクセスし、管理し、保存します。

データを分析します。

データに基づいた意思決定を行います。

1) ビッグデータ戦略を策定する。

大まかに言えば、ビッグ データ戦略とは、組織内外のデータの取得、保存、管理、共有、使用の方法を監視および改善できるように設計された計画です。膨大な量のデータの中で、ビッグデータ戦略はビジネスの成功の基盤を築きます。戦略を策定する際には、既存および将来のビジネスとテクノロジーの目標と取り組みを考慮することが重要です。これには、ビッグデータを単なるアプリケーションの副産物としてではなく、他の貴重なビジネス資産と同様に扱うことが必要です。

2) ビッグデータのソースを理解する

ストリーミング データは、モノのインターネット (IoT) やその他の接続デバイスから送信され、ウェアラブル デバイス、スマート カー、医療機器、産業機器などから IT システムに入ります。ビッグ データが到着するとすぐに分析して、どのデータを保持するか、保存しないか、どのデータをさらに分析するかを決定できます。

ソーシャル メディア データは、Facebook、YouTube、Instagram などのサイトでのやり取りから取得され、画像、ビデオ、音声、テキスト、サウンドなどの大量のビッグ データが含まれており、マーケティング、販売、サポート機能に役立ちます。このデータは非構造化または半構造化されていることが多いため、使用と分析には特有の課題が生じます。

公開データは、米国政府の data.gov、CIA の World Factbook、EU の Open Data Portal など、多数のオープン データ ソースから取得されます。

その他のビッグデータは、データ レイク、クラウド データ ソース、サプライヤー、顧客から取得される場合があります。

3) ビッグデータにアクセスし、管理し、保存する

現代のコンピューティング システムは、膨大な量のデータ タイプに迅速にアクセスするために必要な速度、パワー、柔軟性を提供します。信頼性の高いアクセスに加えて、企業はデータを統合し、データ品質を確保し、データのガバナンスとストレージを提供し、分析用にデータを準備する方法も必要としています。一部のデータは従来のデータ ウェアハウスに保存できますが、クラウド ソリューション、データ レイク、Hadoop を通じてビッグ データを保存および処理するための柔軟で低コストのオプションもあります。

4) ビッグデータを分析する。

グリッド コンピューティングやインメモリ分析などの高性能テクノロジにより、組織はビッグ データをすべて分析に使用できるようになります。もう 1 つのアプローチは、データを分析する前に、どのデータが関連しているかを判断することです。いずれにせよ、ビッグデータ分析は、企業がデータから価値と洞察を得る方法です。ビッグデータは、人工知能などの今日の高度な分析ワークロードの素材としてますます利用されるようになっています。

5) インテリジェントでデータに基づいた意思決定を行う。

適切に管理された信頼できるデータは、信頼できる分析と信頼できる意思決定につながります。競争力を維持するために、企業はビッグデータの価値を最大限に活用し、データ主導で事業を運営し、直感ではなくビッグデータが提供する証拠に基づいて意思決定を行う必要があります。データ駆動型の利点は明らかです。データ駆動型の組織はパフォーマンスが向上し、業務の予測可能性が高まり、収益性が高まります。