5Vのビッグデータ：包括的なガイド

ビッグデータは、学習者の間で最も広く急速に成長している用語の1つです。 これは単なる用語ではなく、今日の最も重要な資産を扱う広大な領域です。 データ。 今日のデジタル時代では、デバイスと人間は情報を処理するためにデータに等しく依存しています。 単純なFacebookプロファイルから、グローバルネットワークを備えた巨大な組織まで、データはそれらすべてを組み合わせたものです。 コミュニケーション、トランザクション、ビジネス、および組織のすべての従来の媒体は、時代に追いつくためにデジタル手段に進化しています。 多くのサービスを規制するためのデータへの依存はかつてないほど高まっています。

データ検索は、変化する顧客行動に対応しようとする業界にとって深刻な懸念事項ですが、データ収集についてはどうでしょうか。

データ収集は、複数のソースから毎日生成される膨大な量のデータに続く検索に対する大きな懸念として高まっています。 より良いビジネス上の意思決定を行い、より良いサービスを拡張するために、オンラインプラットフォームはデータを取得しますが、データが大幅に増加する場合は、同じデータを管理することが懸念事項になります。 さらに、ほとんどのデータは構造化されておらず、完全に生であるため、そこから価値を得るのはほぼ不可能です。 ビッグデータは、増え続けるデータの問題に対処するのに役立ちます。

ビッグデータの種類についてもっと知るために、ビッグデータの世界に飛び込みましょう

ビッグデータとは何ですか？

ビッグデータとは、組織が保持し、さまざまなソースから収集された膨大な量のデータを指し、指数関数的に増加しています。 これらのソースは、eコマース、ソーシャルメディア、検索履歴、トランザクション、およびデジタルデバイスを介してアクセスされる他のすべてのデジタルアクティビティにまで及ぶ可能性があります。 ビッグデータは構造化データと非構造化データのコレクションであり、複雑すぎて使用できませんが、拡張ドメインはそれを処理するための設備も整っています。 広範なドメインは、従来とは異なる方法で大量のデータを分析し、その生の形式から価値を抽出して、企業や組織にとって貴重な洞察を獲得します。

データ収集は、企業がデータから価値を引き出す方法を知っている場合にのみ価値があります。 今日、顧客データの取得は単なる調査フォームではありませんが、不十分なリソースを改善するためにそれを使用するのはどうでしょうか。 生データは、そこから生成された洞察がないと役に立たなくなり、ビッグデータはさまざまなサービスを拡張して適切なデータを引き出し、不足しているプロセスを改善するのに役立ちます。 デジタルアクセシビリティの成長により、企業はパーソナライズされたトークンを使用してオンラインで顧客をターゲットにすることが容易になり、AI、ソーシャルメディア、またはその他のインターネットアプリケーションを通じて明示的にキュレーションされたオファーを提供しています。 ただし、アプリケーションが不正確な場合、データが多すぎると結果がゼロになる可能性があります。

ビッグデータインストルメンテーションは、データ分析などの複数のツールを使用して、従来の管理データベースでは取得できない関連データを抽出します。 これらの大規模なデータセットは、あらゆるビジネスに大きな変化をもたらす可能性があります。 したがって、ビッグデータの概念を理解することは、あなたの努力を一段と高めるのに非常に役立ちます。

ビッグデータの特徴

ビッグデータとそれがさまざまなビジネス活動に与える影響をよりよく理解するために、ビッグデータの特性は5つのカテゴリに分類されます。これはビッグデータの5Vとも呼ばれます。 それらの効果を理解するために、これらの5つのVについてもっと学びましょう！

音量

ビッグデータの量は、さまざまなソースからコンパイルされた膨大な量のデータで構成される、そのサイズを直接参照します。 これらのソースは、ソーシャルメディア、eコマース、センサー、金融取引などとは異なる場合があります。 データの量は、ビッグデータのカテゴリに分類されるかどうかを判断する上で非常に重要です。 たとえば、ローカルWebサイトでのヒットを通じて取得されたデータは、eコマースWebサイトが1日にコンパイルするデータよりも比較的少なく、どちらも洞察を生成するために重要ですが、データのサイズはローカルWebサイトよりもeコマースプラットフォームの方が大きくなります。 。

速度

データが生成されるデータフローの速度は、ビッグデータの重要な要素の1つです。 データの継続的な流れにより、データが処理され、顧客のニーズを満たす速度と幅が決まります。 データの速度は、データフローの連続性を効率的に制御して、その量を理解します。 データが連続していない場合、ビッグデータで検討するのに十分な大きさではありません。 最も顕著なデータソースは、ソーシャルメディアサイト、センサーマシン、およびネットワークです。 低速の大量のデータよりも高速のデータフローが常に優先されるため、速度はボリュームよりも大きくなります。

バラエティ

ビッグデータの3番目のVは多様性を指し、受信するデータの多様性を規制します。 急速にデジタル化される前は、データフォームはドキュメントやPDFなどにまで制限されていましたが、現在ではデータフォームはより多様化しています。 画像、動画、GIFは、何百万人もの人々が共有する、頻繁に使用されるいくつかのデータ要素です。 データの多様性も、構造化データ、半構造化データ、非構造化データの3つのカテゴリに分類されます。 多様性の重要性は、その奉仕組織に関連しています。 たとえば、顧客サービス部門は、販売データではなく顧客データを利用して分析する必要があります。

真実性

このカテゴリは、取得したデータの品質を示します。 正確性とは、蓄積されたデータの不確実性と不整合を指し、膨大な量と多様なソースで混乱することがよくあります。 特定のデータセットを最大限に活用するには、関連するドメインに従ってフィルタリングおよび構造化することが不可欠です。

価値

関連するデータは、意味のある洞察を抽出するために重要です。 アナリストは、データ品質が悪いと良いよりも害を及ぼす可能性があると言います。そのため、収集されたデータはいくつかのパラメーターを介して処理され、貴重な情報が抽出されます。 データサイエンティストとアナリストは生データを分析します。生データは、最も役立つ情報を取得するために整理およびクリーンアップされます。 このデータはさらに分析され、パターン識別で処理されて、価値があるかどうかが判断されます。

読む：ビッグデータ開発者になる理由

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ビッグデータは急速に成長している業界であり、世界中の技術専門家に有利なキャリアの機会を提供しています。 インドもビッグデータの専門家への需要が高まっており、今後も成長が見込まれます。 指数関数的に増加するテクノロジーの世界で関連性を維持するための最良の方法は、最新の業界トレンドに追いつくことです。ビッグデータは現在、主要なものです。

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