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DNET_BigData

nishi_74322014 edited this page Sep 11, 2026 · 1 revision

ビッグデータ

概要

  • 時代はビッグデータのハズ?
  • EXCELに入り切るかどうか?(1つの基準)

3V

以下の増加(量(Volume)だけではない!)。

量(Volume)

  • データ量

  • テクノロジー

    • 超並列処理(Massively Parallel Processing)
    • 分散処理

処理速度(Velocity)

  • データの生成される速度

  • テクノロジー

    • ストリーム処理(分散処理の該当節を参照)
      • データ収集(DC)系
      • シングル・イベント・プロセッサ(SEP)系
      • 複雑イベントプロセッサ(CEP)、
        イベントストリームプロセッサエンジン(ESP)系

多様性(Variety)

  • 扱うデータの多様性

  • テクノロジー

    • 現実的な難題の多い分野
    • まだテクノロジーが問題を解決していない分野

4V, 5V

Veracity

  • データの正確さ

  • テクノロジー
    多様性(Variety)と同様に、まだテクノロジーが問題を解決していない分野

Value

移行メモ: 元ページでは見出しのみで本文が無い(書きかけ)。

詳細

データの泉源

オープンデータ

公共の公開されたデータ

  • 機械判読に適したデータ形式
  • 二次利用が可能な利用ルール

企業データ

企業が蓄積したデータ

データの発生場所

SNSデータ

SNSの情報

Webサイト・データ

サイト運営中に生成される情報

  • ログ・データ
  • Webシステムにエントリされたデータ
  • マルチメディア(音声・動画)の再生データ

カスタマー・データ

顧客に関する情報

  • CRM、カード

  • POSなどのデータ

  • 患者データ(AIの活用例の該当節を参照)

オフィス・データ

事務で発生するデータ

オペレーション・データ

業務で発生するデータ

  • POSなどのデータ

センサー・データ

センサーが生成するデータ

  • 製造業系
  • 医療系
  • , etc.

のモニタリング・システム。

※ 沢山あって網羅しきれない。

データの種類

構造化データ

  • テーブル構造
  • ネットワーク構造
  • 時系列(統計解析の該当節を参照)
  • , etc.

非構造化データ

データサイエンス力の該当節を参照。

データからの知識発見

データの収集と整形

  • 全体の80-90%

  • データの収集の問題

    • どこにある?
    • 生データのデジタル化
    • 業務システム(レガシー)
    • 外部システム
    • 分析手段が属人的
    • 結果が理解されない。
  • 基盤:データ・パイプライン

機械学習ツール

  • 人工知能(AI)

  • 学習に必要なデータの量の問題

    • 人間:O(1)
    • 知識主導型学習:O(10)
    • 従来型学習:O(10^2)-O(10^4)
    • 深層学習:O(10^6)

データの解釈と評価

人間が行う。

基盤部分

スタック&コラボレーション

  • IoT → ビッグデータ → 人工知能(AI)

  • プロダクトの組み合わせ(本ページの「データ・パイプライン」節を参照)

フロントエンドからバックエンドまでの流れ

突如として人気を博してきた背景には、
ビッグデータを重視するようになった企業の姿勢がある。

参考

関連

ゼッタテクノロジー株式会社

データ活用塾
https://www.zetta.co.jp/bigdata/

ビッグデータ活用講座

https://www.zetta.co.jp/bigdata/l_000_top.shtml

  • 始めに ビッグデータとは
  • 第1回 問題解決方法
  • 第2回 データクレンジング
  • 第3回 単純集計とカテゴライズ
  • 第4回 Excelを使ったクロス集計
  • 第5回 多重クロス集計1
  • 第6回 多重クロス集計2
  • 第7回 アソシエーション分析1
  • 第8回 アソシエーション分析2

特別講座

https://www.zetta.co.jp/bigdata/sl_101.shtml

  • 杉浦先生基調講演:前編
  • 杉浦先生基調講演:中編
  • 杉浦先生基調講演:後編

ビッグデータ | Coursera

https://www.coursera.org/specializations/big-data


Tags: 移行, サービス, DX, ビッグデータ, 開発基盤

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