illustration de big data

定義: ビッグデータ

「ビッグデータ」という用語は過去 10 年にわたって辞書に登場し始めましたが、概念自体は少なくとも第二次世界大戦以来存在していました。最近では、ワイヤレス接続、インターネット 2.0、その他のテクノロジーにより、大規模なデータ セットの管理と分析が私たち全員にとって現実のものになりました。

「ビッグデータ」とは、 データセットは従来の処理アプリケーションには大きすぎて複雑すぎる そしてデータ管理。人々が自分のデバイスでより多くのデータを生成するにつれて、モバイル テクノロジーとモノのインターネットの出現により、ビッグ データの人気が高まりました。たとえば、位置情報ベースのサービス、Web 閲覧履歴、ソーシャル メディア アクティビティ、さらにはフィットネス アプリによって生成されたデータを考えてみましょう。

この用語は、ビジネス インテリジェンスを生成するために大量のデジタル情報を収集および分析するプロセスを指すこともあります。データセットが増大し続け、アプリケーションがより多くのデータをリアルタイムかつ継続的に生成するにつれて、企業はビッグデータの保存、管理、分析のためにクラウドに目を向けるようになっています。

ビッグデータはなぜそれほど重要なのでしょうか?

消費者は、待ち時間が瞬時に済むデジタル世界に住んでいます。今日のクラウドベースのビジネスの世界では、デジタル販売取引からフィードバックやマーケティングの改善に至るまで、あらゆるものが急速に進化しています。これらの高速トランザクションはすべて、同様に高速でデータを生成およびコンパイルします。多くの場合、この情報をリアルタイムで活用するかどうかが、その情報を活用してターゲット ユーザーを 360 度把握できるか、それとも競合他社に顧客を奪われるかの違いになります。

データ操作の管理と使用の可能性 (および潜在的な落とし穴) は無限です。ビッグデータが組織を変革する主な方法をいくつか紹介します。

経済インテリジェンス : 組織の利益のために重要なデータの取り込み、分析、適用を記述するように設計されたビジネス インテリジェンスは、現代の市場をめぐる戦いにおいて不可欠な武器です。ビジネス インテリジェンスは、アクティビティと課題のポイントをマッピングして予測することで、組織のビッグ データを製品に活用します。

革新 : 業界や市場内で発生する無数の相互作用、パターン、異常を潜望鏡レベルで分析することで、ビッグデータを使用して製品や新しく創造的なツールを実現します。

企業「X」がビッグデータを確認し、暑い気候ではフランス南部では製品 B が製品 A の 2 倍近くの割合で売れているのに対し、フランス北部または東部では売上が一定であることを発見したと想像してください。企業「X」は、製品 B の人気と即時入手可能性を強調するユニークな広告を使用して、南フランス市場をターゲットにしたソーシャル メディア キャンペーンを推進するマーケティング ツールを開発できます。このようにして、企業「X」はビッグ データを使用して、潜在的な利益を最大化する新しい製品やパーソナライズされた製品や広告。

所有コストの削減 : 節約された 1 ペニーが獲得した 1 ペニーであるなら、ビッグデータは多くのペニーを節約します。 IT プロフェッショナルは、機器の価格ではなく、年間契約、ライセンス、人件費などのさまざまな要素によって運用を評価します。

ビッグデータから得られる洞察は、リソースがどの部分で十分に活用されていないのか、どの領域にさらに注意を払う必要があるのか​​を迅速に判断するのに役立ちます。これらの情報を組み合わせることで、管理者は最新の環境での運用に十分な柔軟性を持って予算を維持できるようになります。

ほぼすべての分野で、 組織やブランドはビッグデータを使用してイノベーションを起こします。運送会社はこれを利用して輸送時間の計算と料金の設定を行います。ビッグデータは画期的な科学研究と医学研究の根幹であり、これまで不可能だったペースでの分析と研究を可能にします。そしてそれらは私たちの日常生活に影響を与えます。

分析、データセンター、データレイク

ビッグデータは実際には、データそのものではなく、新しい使用例やアイデアに関するものです。ビッグデータ分析には、隠れたパターン、未知の相関関係、市場動向、顧客の好み、新しいビジネスのアイデアを明らかにするために、非常に大規模で詳細なデータセットを調査することが含まれます。従来のデータ ウェアハウスでは集約されたデータしか保存できなかったために、以前は不可能だった質問をすることができるようになりました。

モナリザの絵を見ているときに、大きなピクセルだけが見えると想像してみてください。これは、データセンター内の顧客に対する見方です。顧客を詳細に把握するには、それらの顧客に関するナノレベルの詳細なデータを保存し、データマイニングや機械学習などのビッグデータ分析を使用して詳細な状況を把握する必要があります。

データ レイクは、多数のソースからの重要なデータを生の詳細な形式で格納する中央ストレージ リポジトリです。構造化データ、半構造化データ、または非構造化データを保存できるため、将来の使用に備えてデータをより柔軟な形式で保存できます。データを保存するとき、データ レイクはデータを識別子とメタデータ タグに関連付けて、より迅速に取得できるようにします。科学者は、データレイクを使用して、データにアクセスし、準備し、分析することをより迅速かつ正確に行うことができます。分析専門家にとって、さまざまな非従来形式で利用できるこの膨大なデータの貯蔵庫は、感情分析や不正行為の検出など、さまざまなユースケースのデータにアクセスするユニークな機会を提供します。

異常なデータに対する一般的なツール

上記のすべてを理解するには、基本から始める必要があります。ビッグ データの場合、これらは通常、Apache Software プロジェクトの 3 つの製品である Hadoop、MapReduce、Spark です。

ハドゥープ は、ビッグ データを操作するために設計されたオープン ソース ソフトウェア ソリューションです。 Hadoop ツールを使用すると、ビッグ データのセットを処理するために必要な処理負荷を、数個または数十万個の個別のコンピューティング ノードに分散することができます。 Hadoop は、ペタバイト単位のデータを小さな処理サイトに移動するのではなく、その逆のことを行い、情報セットの処理速度を劇的に加速します。

MapReduceは、名前が示すように、データ セットのコンパイルと編成 (マッピング) を行ってから、タスクやクエリに答えるために使用される、より小さく編成されたセットにデータ セットを精製するという 2 つの機能を実行するのに役立ちます。

スパーク これは、Apache Foundation のオープンソース プロジェクトでもあり、大規模な処理と機械学習のための超高速の分散フレームワークです。 Spark の処理エンジンは、スタンドアロン インストール、クラウド コンピューティング サービス、または Kubernetes や Spark の前身である Apache Hadoop などの一般的な分散コンピューティング システムが既に実行されている場所であればどこでも実行できます。

Apache のこれらのツールやその他のツールは、組織内でビッグ データを活用するための最も信頼できる方法の 1 つです。

ビッグデータの将来の用途

クラウド コンピューティング テクノロジの爆発的な普及に伴い、増え続けるデータ量に対処する必要性が、デジタル アーキテクチャ設計における主要な考慮事項となっています。トランザクション、在庫、さらには IT インフラストラクチャさえも純粋な仮想状態で存在できる世界では、優れたビッグ データ アプローチにより、次のような多くのソースからデータを取り込むことで全体的なビューが作成されます。

  • 仮想ネットワークのログ
  • セキュリティ イベントとパターン
  • グローバルなネットワークトラフィックパターン
  • 異常の検出と解決
  • コンプライアンス情報
  • 顧客の行動と好みの追跡
  • 地理位置情報データ
  • ブランド感情追跡のためのソーシャル チャネル データ
  • 在庫レベルと出荷追跡
  • 組織に影響を与えるその他の特定のデータ

メガ データの傾向に関する最も保守的な分析でも、オンプレミスの物理インフラストラクチャが継続的に削減され、仮想テクノロジーへの依存が高まっていることが示されています。この進化は、マシンがそれをエミュレートするビットやバイトに置き換えられる世界を管理できるツールやパートナーへの依存度の増大を伴うことになるでしょう。

ビッグデータは将来の重要な一部であるだけでなく、未来そのものになる可能性があります。企業、組織、そしてそれらをサポートする IT プロフェッショナルがその使命にどのように取り組むかは、データの保存、移動、理解の進化する方法によって今後も形作られていくでしょう。

ビッグデータ、クラウド、サーバーレス コンピューティング

クラウド プラットフォームが導入される前は、ビッグ データの処理と管理はすべてオンプレミスで行われていました。 Microsoft Azure、Amazon AWS、Google BigQuery などのクラウドベースのプラットフォームの導入により、データ管理プロセスをリモートで実行することが有利 (有利) になりました。

サーバーレス アーキテクチャ上のクラウド コンピューティングは、企業や組織に次のような一連のメリットをもたらします。

効率 – ストレージ レイヤーとコンピューティング レイヤーの両方が分離されているため、ストレージ レイヤーにデータ量を維持する限り、必要な計算の実行にかかる時間に対して料金が発生します。

導入時間の短縮 – 数時間、場合によっては数日かかるマネージド クラスターの展開とは異なり、サーバーレス ビッグ データの適用には数分しかかかりません。

耐障害性と可用性 – デフォルトでは、クラウド サービス プロバイダーによって管理されるサーバーレス アーキテクチャは、サービス レベル アグリーメント (SLA) に基づいた耐障害性と可用性を提供します。したがって、管理者に連絡する必要はありません。

スケーリングと自動スケーリングの容易さ – 定義された自動スケーリング ルールにより、アプリケーションはワークロードに応じてスケーリングできます。これにより治療費が大幅に削減されます。

ビッグデータ用のツールの選択

優れたデータ統合ツールを使用すると、このプロセスを大幅に簡素化できます。ビッグ データ管理ツールに求めるべき機能は次のとおりです。

たくさんのコネクタ :世の中にはたくさんのシステムやアプリケーションがあります。大規模データ統合ツールに事前に構築されたコネクタが多いほど、チームはより多くの時間を節約できます。

オープンソース : オープンソース アーキテクチャは一般に、ベンダー ロックインを回避しながら、より高い柔軟性を提供します。さらに、ビッグ データ エコシステムは、使用したり採用したくなるオープンソース テクノロジーで構成されています。

携帯性 : 企業がハイブリッド クラウド モデルを採用することが増えているため、ビッグ データ統合を一度構築すれば、オンプレミス、ハイブリッド、クラウドなどどこでも実行できることが重要です。

使いやすさ : ビッグ データ統合ツールは、ビッグ データ パイプラインを簡単に視覚化できるように、グラフィカル インターフェイスを使用して簡単に学習および使用できる必要があります。

価格の透明性 : データ統合ツールのベンダーは、コネクタの数やデータ量が増加したことを責めるべきではありません。

クラウドの互換性 : データ統合ツールは、単一クラウド、マルチクラウド、またはハイブリッド環境でネイティブに実行でき、コンテナー内で実行でき、サーバーレス コンピューティングを使用してビッグ データ処理のコストを最小限に抑え、アイドル状態ではなく使用した分だけ支払う必要があります。サーバー。

統合されたデータ品質とガバナンス : ビッグデータは通常、外部の世界から取得され、関連するデータはビジネス ユーザーにリリースされる前に厳選および管理する必要があります。そうしないと、ビジネスにとって大きな責任となる可能性があります。ビッグデータ ツールまたはプラットフォームを選択するときは、データの品質とガバナンスが組み込まれていることを確認してください。

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