2022年に台頭するトップビッグデータテクノロジー

ビッグデータアプリケーションはもはや未来のものではありません。それらはここにあり、世界中で着実に勢いを増しています。 このブログでは、さまざまなタイプのビッグデータテクノロジーと、それらが業界全体でどのように成功を推進しているかを探ります。

ビッグデータ入門

デジタル時代では、企業は日常的に大量のデータを生成し、遭遇します。 「ビッグデータ」は本質的に、時間とともに指数関数的に増加するこの大量のデータのコレクションを説明するために使用される用語です。 膨大で多様な備蓄から関連情報を抽出したい場合、企業はスマートデータ管理システムを採用することが今や不可欠です。

Gartnerによると、ビッグデータには次の特徴があります。

• 大量かつ高速です。
• 多種多様な情報資産が含まれています。
• 費用効果が高く革新的な形式の処理が必要です。
• 組織の意思決定を強化します。

今日、私たちは、人工知能（AI）や機械学習（ML）などの新しいテクノロジーを利用して、従来の管理ツールを超えたビッグデータ企業の新種を目の当たりにしています。 そうする理由を理解しましょう。

ビッグデータの需要

ビッグデータテクノロジーとは、データマイニング、共有、視覚化などを組み込んだソフトウェアソリューションを指します。これらは、並べ替え、調査、改造、分析などに使用される特定のデータフレームワーク、ツール、および手法を採用しています。 インターネット時代では、そのような機能を持つことで業績を大幅に向上させることができます。

ビッグデータテクノロジーは、その使用法に基づいて、運用テクノロジーと分析テクノロジーに分類できます。 前者には、オンライントランザクション、ソーシャルメディアなど、企業が日常的に生成するデータが含まれます。eコマースプラットフォーム（Amazon、Flipkartなど）からのオンライン購入、フライトや映画のオンラインチケット予約は実際の生活です。例。 このデータはさらに分析ビッグデータテクノロジーに送られ、重要な意思決定のための洞察を得ます。 株式市場、天気予報、および医療健康記録のドメインからの複雑なデータは、分析技術の範囲内にあります。

現代のデータ分析会社は、データ管理タスクに取り組むための専門スタッフを必要としています。 最近のNASSCOMレポートによると、資格のある技術的に熟練した専門家に対する現在の需要は、業界ですぐに使える人材の供給を上回っています。 約14万人が、幅広いビッグデータスペースの「スキルギャップ」を表しています。 これはまた、IT労働力にビッグデータアプリケーションの知識と実用性を提供する際の根本的な機会を浮き彫りにします。 データサイエンスをよく理解しているITプロフェッショナルは、ヘルスケア、自動車産業、ソフトウェア開発、eコマースなどの多くの分野で有利な雇用を見つけることができます。

この観点から、以下にいくつかの主要なテクノロジーについて説明しました。 あなたの疑問を明確にし、あなたがスキルアップのために考慮すべき分野を発見するために読んでください。

2022年のビッグデータテクノロジートップ10

1.人工知能

人工知能（AI）は、機械学習（ML）やディープラーニングなどの拡張テクノロジーとともに、IT業界だけでなく、業界全体の変化に拍車をかけています。 これは、機械で人間の能力を構築することを扱うコンピュータサイエンスとエンジニアリングの学際的な部門です。

アプリケーションは、音声ベースのアシスタントや自動運転車から、正確な天気予報やロボット手術まで多岐にわたります。 さらに、AIとMLは、組織が次のレベルに革新できる方法でビジネス分析を強化しています。 最大の利点は、人間が見落としがちな潜在的な問題を特定することにより、競合他社に先んじることにあります。 したがって、ソフトウェアの専門家やITプロジェクトマネージャーがAIの基本を理解することが適切になっています。

2.SQLベースのテクノロジー

SQLはStructuredQuerylanguageの略で、データベースに格納されているデータの構造化、操作、および管理に使用されるコンピューター言語です。 MySQLのようなSQLベースのテクノロジーの知識は、ソフトウェア開発の役割にとって必須です。 組織がリレーショナルデータベースからの構造化データのクエリを超えて成長するにつれて、NoSQLデータベースの実践的なスキルが生まれ、パフォーマンスが向上します。

NoSQLには、最新のアプリケーションの設計と開発に使用できるさまざまなテクノロジーがあります。 データを蓄積および取得するための特定の方法を提供できます。これらの方法は、リアルタイムWebアプリおよびビッグデータ分析ソフトウェアにさらに展開されます。 MongoDB、Redis、およびCassandraは、市場で最も人気のあるNoSQLデータベースの一部です。

3.Rプログラミング

Rは、Eclipseベースの環境を介した統計計算、視覚化、および通信を支援するオープンソースソフトウェアです。 プログラミング言語として、Rは一連のコーディングおよびペーシングツールを提供します。

データマイニング担当者と統計家は、主にデータ分析のためにRを実装しています。 これにより、品質のプロット、グラフ化、およびレポートが可能になります。 さらに、C、C ++、Python、Javaなどの言語とペアリングしたり、Hadoopやその他のデータベース管理システムと統合したりできます。

4.データレイク

データレイクは、構造化データと非構造化データの統合リポジトリです。 蓄積の過程で、非構造化データをそのまま保存するか、さまざまなタイプのデータ分析を実行して構造化データに変換することができます。 後者の場合、ダッシュボード、データの視覚化、リアルタイムのデータ分析などを利用する必要があります。これにより、より良いビジネス推論を収集する可能性がさらに高まります。

現在、AI対応のプラットフォームとマイクロサービスは、データレイクプロジェクトに必要な多くの機能を事前に統合しています。 データ分析会社は、ログファイル、ソーシャルメディア、クリックストリーム、モノのインターネット（IoT）デバイスの新しいデータソース全体に機械学習を適用することも増えています。

これらのビッグデータテクノロジーを利用する組織は、積極的な関与と十分な情報に基づく意思決定を通じて、機会への対応を改善し、成長を促進することができます。

5.予測分析

予測分析はビッグデータ分析のサブパートであり、以前のデータに基づいて将来の行動とイベントを予測します。 次のようなテクノロジーを利用しています。

• 機械学習;
• データモデリング;
• 統計的および数学的モデリング。

予測モデルの定式化には、通常、回帰手法と分類アルゴリズムが必要です。 トレンドを予測するためにビッグデータを展開する企業には、高度な精度が必要です。 したがって、ソフトウェアおよびITの専門家は、このようなモデルを適用して、さまざまなパラメーター間の関係を調査および掘り下げる方法を知っている必要があります。 正しく行われると、彼らのスキルと貢献はビジネスリスクを大幅に最小限に抑えることができます。

5. Hadoop

Hadoopは、分散クラスターにデータを格納するオープンソースのソフトウェアフレームワークです。 これを行うために、MapReduceプログラミングモデルを使用します。 ここに、知っておくべきいくつかのHadoopの重要なコンポーネントがあります。

• YARN：リソース管理タスクを実行します（たとえば、アプリケーションへの割り当てやジョブのスケジューリング）。
• MapReduce：分散ストレージシステム上でデータを処理できるようにします。
• HIVE：SQLに精通した専門家がデータ分析を実行できるようにします。
• PIG：高レベルのスクリプト言語としてHadoop上でデータ変換を容易にします。
• Flume：非構造化データをファイルシステムにインポートします。
• Sqoop：リレーショナルデータベースから構造化データをインポートおよびエクスポートします。
• ZooKeeper：Hadoop環境で分散サービスを同期することにより、構成管理を支援します。
• Oozie：特定のタスクを完全に実行するために、さまざまな論理ジョブをバインドします。

6. Apache Spark

リアルタイムのデータ処理フレームワークであるSparkは、意欲的なソフトウェア開発者にとってもう1つの必知のツールです。 SQL、機械学習、グラフ処理、ストリーミング分析の機能が組み込まれています。 一部のユースケースには、クレジットカード詐欺検出システムやeコマースレコメンデーションエンジンが含まれます。

また、Hadoopと簡単に統合して、ビジネスニーズに応じて迅速なアクションを実行できます。 Sparkは、データ処理においてMapReduceよりも高速であると考えられており、データサイエンスの専門家の間で人気があります。

ビッグデータの活用を検討している企業にとって、スピードは最優先事項です。 彼らは、さまざまなソースから入力を収集して処理し、洞察と有用な傾向を返すことができるソリューションを求めています。 ニーズの緊急性と即時性により、ストリーミング分析などのテクノロジーへの関心が高まっています。 IoTの台頭により、このようなアプリケーションはさらに成長することが期待されています。 また、エッジコンピューティング（作成元に近いデータを分析し、ネットワークトラフィックを削減するシステム）では、ビッグデータ企業の需要が高まる可能性があります。

7.処方分析

処方分析は、特定の状況で望ましい結果に向けて行動を導くことに関係しています。 たとえば、可能な行動方針を提案することで、企業が境界製品の出現などの市場の変化に対応するのに役立ちます。 このように、予測分析と記述分析を組み合わせます。

処方分析は、データモニタリングを超えて、2022年に最も人気のあるビッグデータテクノロジーの1つです。 これは、21世紀の企業の2つの基盤である、顧客満足度と運用効率を強調しています。

8.インメモリデータベース

データエンジニアは、データベースの設計とアーキテクチャを完全に理解することが重要です。 とはいえ、時代に遅れずについていき、次のテクノロジーを試すことも同様に重要です。 一例として、インメモリコンピューティング（IMC）があります。この場合、複数の場所に分散している多くのコンピューターがデータ処理タスクを共有します。 データには瞬時に、あらゆる規模でアクセスできます。 ガートナーは、業界のアプリケーションが2022年末までに150億ドルを超えると予測しています。

IMCアプリケーションは、ヘルスケア、小売、IoTの各セクターですでに繁栄しています。 e-Therapeuticsのような企業は、ネットワーク主導の創薬にそれを使用しています。 一方、 Zalandoのようなオンライン衣料品会社は、インメモリデータベースの助けを借りて、増加するデータ量を柔軟に管理することができました。

9.ブロックチェーン

ブロックチェーンは、ビットコインのような暗号通貨の背後にある主要なテクノロジーです。 一度書き込まれると、削除または変更できない方法で構造化データを独自にキャプチャします。 これにより、安全性の高いエコシステムが実現し、銀行、金融、証券、保険（BFSI）に最適です。

BFSIとは別に、ブロックチェーンアプリケーションは、教育やヘルスケアなどの社会福祉セクターで注目を集めています。 そのため、データベーステクノロジに関する高度な知識を持つソフトウェアの専門家は、さまざまなオプションを利用できます。

これにより、2022年に注目すべきいくつかの主要なビッグデータアプリケーションについて簡単に説明しました。現在の技術進歩のペースでは、将来の範囲は広大で有望に見えます。

ここで、専門の高等教育がこの分野でマークを付けるのにどのように役立つかを理解しましょう。

ビッグデータのスキルアップ方法は？

IIIT-BangaloreとupGradによるビッグデータのソフトウェア開発のエグゼクティブPGプログラムは、グローバルIT業界の次世代リーダーを育成するためのビッグデータの専門分野を提供します。

13か月のコースはオンライン形式で提供され、働く専門家に切望されている柔軟性を提供します。 就職説明会、模擬面接、業界メンターシップセッションを通じてキャリアサポートを促進します。 アマゾン、グーグル、マイクロソフトなどのトップリクルーターからの面接の質問に排他的にアクセスできます。 また、データサイエンス、データ構造、アルゴリズムで追加の認定を取得することもできます。 これらの資格は、将来の雇用主にあなたのスキルを示しています。

上記のような学習オプションは、エントリーレベルのITプロフェッショナルから高く評価されています。 コーダー、プロジェクトマネージャー、データアナリスト、およびソフトウェア開発者はすべて、実践的で業界指向の学習経験から恩恵を受けることができます。

このブログが2022年の顕著なビッグデータテクノロジーに精通していることを願っています

そして、新たな展望であなたのキャリアパスを描くようにあなたを動機づけました！

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