-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
DNET_BigData
nishi_74322014 edited this page Sep 11, 2026
·
1 revision
- 戻る(サービス)
- 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)
以下の増加(量(Volume)だけではない!)。
-
データ量
-
テクノロジー
- 超並列処理(Massively Parallel Processing)
- 分散処理
-
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
- ストリーム処理(分散処理の該当節を参照)
-
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
-
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
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)。
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
企業が蓄積したデータ
SNSの情報
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
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)
事務で発生するデータ
業務で発生するデータ
- POSなどのデータ
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。
- 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.
データサイエンス力の該当節を参照。
-
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
-
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)
人間が行う。
フロントエンドからバックエンドまでの流れ
- Device、Edge(データの発生場所)
- Cloud
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。
データ活用塾
https://www.zetta.co.jp/bigdata/
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
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
https://www.coursera.org/specializations/big-data
- Introduction to Big Data
https://www.coursera.org/learn/big-data-introduction?specialization=big-data - Big Data Modeling and Management Systems
https://www.coursera.org/learn/big-data-management?specialization=big-data - Big Data Integration and Processing
https://www.coursera.org/learn/big-data-integration-processing?specialization=big-data - Machine Learning With Big Data
https://www.coursera.org/learn/big-data-machine-learning?specialization=big-data
Tags: 移行, サービス, DX, ビッグデータ, 開発基盤
このWikiは「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム 開発基盤部会」によって運営されています。