切り離さないビッグデータとデータ分析！データ分析の重要さ - ScrapeStorm

データとは？ーー幾つかのデータの定義を紹介します。

 

データは、事実または観察の結果であり、客観的なものの論理的な誘導であり、客観的なものを表すために使用される原子要素です。

データは情報の形式とキャリヤーであり、記号、単語、数字、音声、画像、動画などが含まれます。 データと情報は不可分です。

データは情報の表現であり、情報はデータの意味合いです。 データ自体は無意味であり、データはエンティティの動作に影響を与える場合にのみ情報になります。

データは連続値であり、音や画像などはアナログデータと呼ばれる、シンボルやテキストなどはデジタルデータと呼ばれます。

コンピュータシステムでは、データはバイナリ情報単位0、1の形式で表されます。

ビッグデータには極めて高速に、多くの異なる形式で生成された大量のデータです。膨大なデータ量と複雑なデータ型があり、低値密度、データ処理の適時性などは、従来のデータの特性とは異なります。

ビッグデータの定義

ビッグデータ（英: big data）とは、一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。

ビッグデータの特徴(4V)

1.膨大なデータ量(Volume)

企業はデータ量の大幅な増加に直面しています。たとえば、IDCの最新のレポートでは、2020年までに世界のデータ量が50倍になると予測しています。 現在、ビッグデータの規模は依然として絶え間なく変化する指標であり、単一のデータセットの規模は数十テラバイトから数ペタバイトの範囲です。 つまり、1PBのデータを保存するには、50GBのハードドライブを搭載した20,000台のパソコンが必要になります。 さらに、さまざまな予期しないソースがデータを生成する可能性があります。

2.低値密度(Value)

値の密度は、データの量に反比例します。ビデオを例として、1時間のビデオで、中断しない連続監視では、有用なデータは1〜2秒しかない場合もあります。強力なアルゴリズムを通じてデータを浄化するのは現在、ビッグデータを背景に早急に解決すべき問題である。

3.極めて高速(Velocity)

高速は、データが作成および移動される速度を表します。 高速ネットワークの時代では、ソフトウェアのパフォーマンスを最適化する高速コンピュータプロセッサとサーバーに基づいてリアルタイムデータストリームを作成することが一般的な傾向である。

4.多くの異なる形式(Variety)

過去に保存しやすいテキストベースの構造化データと比較して、Webログ、オーディオ、ビデオ、画像、地理的位置情報などの非構造化データが増えています。これらのデータは、データ処理機能により高い要求を課します。

ならば、ビッグデータの時代に、こう言う海量、高成長率、多様な情報資産を利用するにはさぞデータ分析に切り離さない。

データ分析の概要

データ分析とは、適切な統計分析方法で収集された大量のデータを分析し、有用な情報を抽出して結論を形成し、詳細な調査とデータの要約を実施するプロセスを指します。

役割：

ステータス分析、原因分析、予測分析

データ分析のタイプ：

記述的データ分析は主要な分析方法であり、私たちの仕事で最も一般的に使用されるデータ分析方法です。

探索的データ分析は、データ内の新機能の探索に焦点を当てています。

確認データ分析は、以前の仮定の信憑性を検証することに焦点を当てています。

分析を通じてのみ、多くのインテリジェントで詳細かつ貴重な情報を入手できます。 そのため、ビッグデータの分野では、ビッグデータの分析手法が特に重要であり、最終的な情報が価値あるものであるか否かにデータ分析は決定的な要素であると言えます。