2023 年のベスト ビッグデータ ツールとアプリケーション

ビッグデータという用語は、教育部門、銀行、産業などでしばらくの間トレンドになっています。現在、それらは生活のあらゆる分野に関与しています。 ビッグデータとそのアプリケーションの価値は日々高まっています。 現在、さまざまな組織が、このようなデータを使用して時代を先取りする方法を常に模索しています。 この投稿では、2023 年の最新のトレンドとビッグデータ アプリケーションについて詳しく説明します。

ビッグデータとは

毎年大量のデータが生成されています。 このデータが大量に集まるとビッグデータになります。 時間とともに拡大し、静的ではありません。 ソーシャル メディアは、ビッグ データの最も良い例の 1 つです。 毎日、さまざまなデータが生成されます。 すべての人間はデータを作成することができます。 このデータは、クラウドと呼ばれるデバイスやスペースに保存されます。 他の人、デバイス、またはテクノロジーと接続して何らかのアクティビティを実行した瞬間、私たちはデータのソースになります。

世界トップクラスの大学が提供するソフトウェア開発コースをオンラインで学びましょう。 エグゼクティブ PG プログラム、上級認定プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを加速させましょう。

種類

ビッグデータは次のように分類できます。

1. 構造化された

構造化ビッグ データには、特定の長さと形式があります。 私たちのほとんどは、構造化データを扱っています。 固定形式で永続的に保存および取得されます。 このタイプのデータは機械によって処理され、組織では Excel シートの形式で使用されます。

2.構造化されていない

特定の構造を持たないデータは、非構造化データと呼ばれます。 このタイプのデータはほとんどどこにでもあります。 人間と機械の両方で作成できます。 非構造化データが分析され、そこから構造化データが形成されます。 これは、構造化データのような Excel シートには保存されません。

3.半構造化

上記の両方のタイプのデータが含まれています。 特定の形式はありません。 入力されたデータは、階層的に配置されます。 グループ内のエントリが異なる特性を持つ可能性があります。 半構造化データは、非構造化データのように Excel シートに保存できません。

需要の高いソフトウェア開発スキル

DevOps における upGrad の Advanced Certification を確認してください

特徴

以下の特徴があります

1. 音量

データは膨大な量になって初めてビッグデータになります。 したがって、特定のデータがビッグデータであるかどうかを決定する特性はボリュームです。 したがって、これは間違いなくビッグデータの重要な機能の 1 つです。

2.バラエティ

特徴としての多様性は、ビッグデータの種類自体から明らかです。 構造化データ、非構造化データ、半構造化データが必要です。 現在、データはさまざまな形式や形式で入手できます。

3.ベロシティ

ユーザーの需要を満たすためには、データを迅速に生成する必要があります。 データが作成される速度によって、それがビッグデータであるかどうかが決まります。

4. 真実性

正確さは、データの信頼性に関連しています。 この機能は、データがさまざまな要件に使用できるかどうかを決定するため、非常に重要です。

ビッグデータの働き

ビッグデータは、あらゆるトピックに関する多くの情報を即座に提供します。 このデータは、理想的な意思決定を行うのに役立ちます。 この大量のデータを処理するには、体系的で適切に構造化されたアプローチが不可欠です。 膨大な量のデータを管理するための最初のステップは、関連する情報を整理することです。 このデータは現在統合されて保存されています。 データ スペシャリストは、データをクラウドまたは任意のシステムに保存できます。また、データを保持する形式を選択するオプションがあります。 保存された情報は分析され、さまざまな目的で使用されます。 このような計算結果は、調査、顧客の好みに関する知識の取得、ビジネス上の意思決定などに使用できます。

ビッグデータの重要性

業界や企業は、ビッグデータを使用して顧客や好みを知り、意思決定を行い、利益率を高めています。 これらの手法を使用している企業は、常に市場をリードしています。 彼らは他の会社よりも有利な点があります。 これは、データが有効に使用された場合にのみ達成できます。 企業が収集したこのようなデータは、変化するユーザーのニーズを見つけて適応するのにも役立ちます。 企業だけでなく、医療分野でも使用されています。 これにより、研究者はさまざまな実験を行い、意味のある結論に達することができます。 それらは、複数の病気の薬や治療法を見つけるのに役立ちます。 この実行可能な情報は、国全体の利益のために政府とも共有されます。 ビッグデータが重要な役割を果たす分野は他にもたくさんあります。

upGrad の Python Bootcamp をチェックしてください

2023 年のビッグデータ アプリケーション

以下は、 2023 年のビッグデータ アプリケーションです。

1. 教育部門

ビッグデータは、学生、その行動、成績を理解するために教育部門で使用されています。 この情報は、教師だけでなく保護者にも役立ちます。 教師はこの情報を使用して、指導スタイルを改善し、個々の生徒に特別な注意を払います。 保護者は通常、ワードの学校での成績について把握しています。 これに加えて、入学した学生、成績、出席、支払った料金など、教育機関では毎年大量のデータが生成されます。このデータの分析は、教育機関だけでなく学生にとっても有益です。 学生のパフォーマンスを分析するために使用されるデータには、通常、科目の選択、学習のソース、授業での注意力などが含まれます。

生徒の成績の調査は、学校当局が評価システムを選択するのに役立ちます。 採点システムを選択することで、生徒の全体的なスキルが向上するはずです。 これらのスキルセットを見て、教師は彼らに合ったキャリアパスを選択するのを助けることができます. 現在、生体認証システムは、出席や授業中の表情などを記録およびキャプチャするために教育機関に導入されています。システム内のカメラは、主に学生の注意力を分析するためにデータをキャプチャします。 この情報に基づいて、教育機関は個々の学生が注意を取り戻すための特定のプログラムを開発できます。 この手法は、最終的に学生の成績を向上させました。

2. 銀行部門

銀行では、かなりの量の多様なデータが生成されます。 データは顧客に関連しています。 銀行業界は、主にこの種のデータから恩恵を受けてきました。 より多くの顧客を銀行に招待するプロジェクトを特定するのに役立ちます。 このようなデータは、銀行のビジネスを拡大する上で重要な役割を果たします。 最近では、顧客は銀行に行く必要はありません。 代わりに、銀行はそれらをトリップします。 スマートフォン デバイス、テクノロジー、ICT、オンライン バンキング サービスの出現により、顧客が長い列に並んでいる銀行に見られることはありません。 これらのサービスは、顧客と銀行の両方にとっても有益です。 スタッフの負担を軽減しました。 事務的な仕事ではなく、本質的な仕事にもっと集中できるようになりました。

このようなデータの分析は、顧客を区別するのに役立ちます。 これにより、銀行は顧客のニーズを個別に満たすサービスを設計できます。 この目的で収集されるデータには、顧客が最もよく使用するサービス、所有するアカウントの数、好みなどが含まれます。銀行は、営業担当者を通じてデータも収集します。 顧客とこれらの営業担当者とのやり取りは、データの形で保存されます。 Know Your Customer (KYC) も、銀行が顧客のデータを収集する方法の 1 つです。 収集されたこれらの情報は、高いセキュリティで保持されます。

3. ヘルスケア産業

ビッグデータが重要な役割を果たした最も重要な分野の 1 つは、ヘルスケア業界です。 この分野でさまざまな目的に使用されています。 流行の発生を予測し、病気の蔓延を防ぎ、複数の症状に対する薬や治療法を発見するために使用されます。 企業と同様に、医療専門家は患者からデータを収集します。 これにより、病院や医師は患者についてより多くのことを知ることができます。 したがって、彼らは個々の患者のための特定の治療法と対象サービスを決定することができます。 情報を分析した後に下された決定は、患者にとって役立つことが証明されています。 それは、希少疾患の治療法の発見につながりました。

収集されたビッグデータは、ヘルスケア業界が必要なスタッフの数を決定するのに役立ちました。 その分析は、各シフトに不可欠なチームを把握するのに役立ちます。 第二に、患者の物理的な記録を長期間維持することは実際には困難です。 したがって、そのようなドキュメントは現在、電子的に保存され、要件に従って取得されます。 これにより、レコードの置き忘れの問題も解決しました。 現在、人が糖尿病や血圧などの病気にかかっているかどうかを確認するためのさまざまなデバイスがあります。このように収集されたデータは、その人が苦しむ可能性のある状態を予測することができます。

4.政府

政府におけるビッグデータの適用は、広範囲に影響を及ぼします。 その影響は国を超えて見られます。 どの国の政府も日々、多くの問題に苦しんでいます。 問題を解決するために下す決定は正確でなければなりません。 これらの決定の余波は、地方、州、および国レベルで見ることができます。 このシナリオでは、ビッグ データが適切なソリューションに到達するのに役立ちます。 意思決定のわずかなミスでも、最悪の結果になる可能性があります。 ビッグデータを活用することで、一度に大量のデータを分析できます。 収集したデータを注意深く分析することも不可欠です。 同様に、適切なタイミングで迅速な意思決定を行うことも同様に必要です。

このようなデータは、国家の安全のために使用されます。 諜報機関はこのデータを分析して、国の安全を強化し、警戒を続けています。 これにより、政府はビッグデータとそれをサポートするテクノロジーに投資するようになります。 政府によるこうした取り組みは、国家の安全を向上させることができます。 ある国の政府は、別の国とデータを共有することもできます。 このようなデータは、二国間貿易や安全保障問題などに役立ち、両国が互いに支援を提供できるようになります。 国家の内部問題も、このデータを使用して解決できます。

ソフトウェア開発に関連する人気記事を読む

5. 金融セクター

金融におけるビッグデータは、複雑な金融問題を解決し、最新のトレンドに遅れずについていき、ビジネスの利益を増やすのに役立ちます。 商業部門では、顧客を知り、顧客に応じてサービスを改善するためにますます使用されています。 株式市場もビッグデータ分析の助けを借りて機能しています。 この情報化時代では、大量のデータが生成されます。 このデータを追跡することは、商業およびビジネス組織にとって不可欠です。 以前は、生成されるデータが少なかったときは人間が分析していましたが、現在はほとんどの作業がコンピューターによって行われています。

今日では、収集された大量のデータの助けを借りて、より良い取引決定が可能です。 データの分析は、企業が顧客に適したサービスを知るのに役立ちます。 製品やサービスの結果を予測できます。 これにより、計算されたリスクを取ることができるため、企業のリスク選好度が高まります。 顧客はあらゆるビジネスの魂です。 したがって、適切なサービスを提供することによって、彼らのニーズを満たすことが不可欠になります。 金融機関は、不正行為を把握できるようになりました。 いつでもどこからでもすべてのトランザクションを監視できます。 彼らは同じためにテクノロジーを利用しています。

6.メディア

ソーシャル メディア サイト、放送局、出版社など、すべてがメディアの装いの下に置かれます。 メディアは個人が娯楽や最新情報を得るために使用します。 最近のユーザーには多くのオプションがあります。 随所に有益なコンテンツがあります。 したがって、メディアハウスは、ユーザーの選択を理解するために注意を払う必要があります。 ここでビッグデータが登場します。 エンターテイメント企業は、このデータを使用してユーザーの行動パターンを分析できます。 ユーザーがより頻繁に見たいと思っているものを予測できます。 このようなタイプのデータを調査することで、傾向に近づけることができます。 傾向を明確に理解することは、ユーザー中心の情報を設計するのに役立ちます。

7. 保険業界

保険業界は、銀行業界と同様に、データを中心に展開しています。 ビッグデータは、保険セクターを従来の方法から変革すると考えられています。 保険は通常、特定のイベントが抱えるリスクを補償するために提供されます。 危険な状況で顧客に安全を保証します。 したがって、この業界がリスク管理に基づいていることは明らかです。 リスクを管理するには、問題を適切に調査する必要があります。 このようなタスクは、ビッグ データとこのデータの分析によって可能になります。 予測は、まだ発生していない状況に関して行う必要があります。 したがって、ビッグデータで可能な構造化された研究システムが必要です。

結論

ビッグデータという用語が初めて使われたのは 1920 年代のことです。 しかし、それは長い間存在しています。 ビッグデータの利用は増加の一途をたどっています。 情報化時代の今日、それは最も重要なことになっています。 ビッグデータを活用していない分野はありません。 ほぼすべての人、機械などがビッグデータのソースになっています。 人への負担を大幅に軽減しました。 ビッグデータがなければ、生成された膨大な量の情報を解釈することは事実上不可能になっていたでしょう。

独学でビッグデータプログラミングに足を踏み入れるだけでは十分ではありません。 IIIT バンガロールが提供するビッグデータ プログラミングの upGrad の Advanced Certificate Programで、スキルセットを強化し、再開してください。

このコースは、技術専門家や初心者のアナリストが、関連する主題を含む詳細なビッグデータ コースを拡張する信頼できるプログラムを通じて、ビッグ データへの取り組みを開始できるように特別に設計されています。 このコースには、ビッグ データ処理、データ ウェアハウジング、PySpark、AWS クラウドなどのトピックを含む、業界のトレンドに対応するための包括的なカリキュラムが含まれています。 このコースは、現在の業界リーダーの下で作成され、学習者が無数の将来の機会を獲得するための信頼できるオプションを拡張します。

強力なコース構造に加えて、upGrad のプラットフォームは、学習者が疑問を解決し、360 度のキャリア サポート、メンターシップ、キャリア ガイダンスなどでキャリア プランをより明確にするための充実した環境を提供します。

コースの詳細については、 upGradにアクセスしてください。

将来のキャリアに備える

コンピュータサイエンスの理学修士号を申請する