ビッグデータの特徴
ビッグデータは一般的に3つのV（Volume、Variety、Velocity）で特徴づけられます：
- Volume（量）：データの規模
- Variety（多様性）：様々な種類のデータ
- Velocity（速度）：データの処理・分析に必要なスピード
ビッグデータの概念には、組織がデータを実際に活用し、様々なビジネス課題を解決するための関連要素が含まれています：
- ビッグデータをサポートするITインフラ
- データに適用される分析手法
- ビッグデータプロジェクトに必要な技術とスキルセット
- ビッグデータが意味を持つ実際のケース
ビッグデータと分析
ビッグデータから本当の価値を引き出すのは、データ分析です。分析なしでは、ビジネスでの活用が限られたデータセットに過ぎません。分析によって、企業は以下のような利点を得ることができます：
- 収益の増加
- 顧客サービスの向上
- 効率性の改善
- 競争力の強化
データ分析には、トレンドや将来の活動予測など、データセットに含まれる洞察や結論を導き出すための調査が含まれます。分析により、組織はマーケティングキャンペーンの実施時期や場所、新製品・サービスの導入などについて、より良いビジネス判断を行うことができます。
分析には、より高度なインテリジェントなビジネスアプリケーションも含まれます。予測分析は科学機関でも活用されています。
最も高度な分析タイプはデータマイニングで、アナリストは大規模なデータセットを評価して、関係性、パターン、トレンドを特定します。
データ分析には以下のような種類があります：
- 探索的データ分析（パターンと関係性の特定）
- 確認的データ分析（データセットの正確性を検証する統計的手法）
- 定量的分析（統計的に比較可能な数値データ）vs定性的分析（動画、画像、テキストなどの非個人データ）
ビッグデータを支えるITインフラ
組織は以下のインフラを整備する必要があります：
- データの収集と保存
- アクセスの提供
- 保存・転送中の情報セキュリティ
高レベルのインフラには以下が含まれます：
- ビッグデータ用のストレージとサーバーシステム
- データ統合・管理ソフトウェア
- ビジネスインテリジェンスとデータ分析ソフトウェア
多くのインフラは集中管理されますが、クラウドコンピューティングサービスへの依存度が高まっています。
データ収集には情報源が必要です。Webアプリ、SNS、モバイルアプリ、メールストレージなど、多くのアプリケーションは既に導入されています。
IoTの普及に伴い、企業はデータ収集のためにあらゆる種類のデバイス、車両、製品にセンサーを配置し、新しいアプリケーションを展開する必要があるかもしれません。IoT駆動の分析には、専門的な技術とツールが必要です。
関連テクノロジー
一般的なデータ用のITインフラに加えて、ビッグデータ特有のテクノロジーもあります。
Hadoopエコシステム
Hadoopはビッグデータと最も密接に関連するテクノロジーの一つです。Apache Hadoopプロジェクトは、スケーラブルで分散されたコンピューティングのためのオープンソースソフトウェアを開発しています。
Hadoopソフトウェアライブラリは、シンプルなプログラミングモデルを使用して、コンピューターグループ全体で大規模なデータセットの分散処理を可能にするフレームワークです。単一のサーバーから数千台のマシンまでスケーリングでき、各マシンがローカルの計算とストレージを提供します。
主要なコンポーネント：
- Hadoop Common：他のHadoopパーツをサポートする共通ユーティリティ
- Hadoop分散ファイルシステム：アプリケーションデータの高可用性を提供
- Hadoop YARN：クラスターリソースの計画と管理のフレームワーク
- Hadoop MapReduce：大規模データセットの並列処理のためのYARNベースシステム
Apache Spark
HadoopエコシステムのAパート、Apache Sparkは、Hadoopでビッグデータ処理エンジンとして使用されるオープンソースのクラスターコンピューティングフレームワークです。
Sparkは重要なビッグデータ処理フレームワークの一つとなり、Java、Scala、Python（特にAnaconda Python）のサポートを提供しています。
ビッグデータプロジェクトをお考えの方は、ぜひご連絡ください！
