コンテンツ
- ビッグデータの特徴
- 適切なパスの欠如
- データ分類の問題
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- データ性能
- 過負荷
- 分析ツール
- 適切な場所にいる適切な人
- データの形式
- 非構造化データ
- 結論
出典：Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
取り除く：
ビッグデータは分析に革命をもたらし、企業にとって非常に大きな価値がありますが、それがうまく管理され分析されている場合に限ります。
ビッグデータにはさまざまな形式と構造があります。近年、ビッグデータ分析はビジネス上の意思決定に大きな影響を与えており、非常に大きな価値がある一方で、いくつかの問題点があります。
この記事では、これらの分析の問題点について説明しますが、まず、ビッグデータのいくつかの特性に焦点を当てましょう。
ビッグデータの特徴
ビッグデータは、いくつかの特性によって定義できます。
- ボリューム—ビッグデータ自体という用語はサイズを指し、ボリュームはデータの量を指します。データのサイズによって、ビッグデータと見なされるかどうかのデータの値が決まります。
- 速度—データが生成される速度は速度として知られています。
- 正確性—これはデータの正確さを指します。分析の精度は、ソースデータの正確さに依存します。
- 複雑さ—大量のデータは複数のソースから取得されるため、データ管理は困難なプロセスになります。
- 多様性–理解すべき重要なことは、ビッグデータが属するカテゴリーです。これは、データの分析にさらに役立ちます。
- 変動—この要因は、データが示すことができる不整合を指します。これにより、データを効果的に管理するプロセスがさらに妨げられます。
次に、いくつかの問題点について説明します。
適切なパスの欠如
データが異なるソースからのものである場合、大量のデータを処理するための適切で信頼できるパスが必要です。
より良いソリューションのために、パスは顧客の行動に対する洞察を提供する必要があります。これは、フロントエンドシステムとバックエンドシステムを統合するための柔軟なインフラストラクチャを作成する最大の動機です。その結果、システムの実行を維持するのに役立ちます。
データ分類の問題
分析プロセスは、データウェアハウスに大量のデータが読み込まれたときに開始する必要があります。主要なビジネスデータのサブセットを分析することで実行する必要があります。この分析は、意味のあるパターンと傾向について行われます。
データは保存する前に正しく分類する必要があります。データをランダムに保存すると、分析にさらに問題が生じる可能性があります。データの量が多いため、異なるセットとサブセットを作成することが適切なオプションになる可能性があります。これは、ビッグデータの課題を処理するためのトレンドを作成するのに役立ちます。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
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データ性能
パフォーマンスのためにデータを効果的に処理する必要があり、洞察なしに意思決定を行うべきではありません。一貫性を保つために需要、供給、利益を追跡するために、データを効果的に実行する必要があります。このデータは、リアルタイムのビジネス洞察のために処理する必要があります。
過負荷
大量のデータセットとサブセットを保持しようとすると、過負荷が発生する可能性があります。ここでの主な問題点は、どの情報を異なるソースから保持するかを選択することです。ここでは、保持するデータを選択する際の信頼性も重要な要素です。
一部の種類の情報はビジネスには不要であり、将来の合併症を避けるために削除する必要があります。ビッグデータプロジェクトを成功させるための洞察を得るために専門家がいくつかのツールを使用すると、過負荷の問題を解決できます。
分析ツール
現在の分析ツールは、以前のパフォーマンスに関する洞察を提供しますが、将来の洞察を提供するにはツールが必要です。この場合、予測ツールが最適なソリューションになる可能性があります。
また、管理者や他の専門家に分析ツールへのアクセスを許可する必要もあります。専門家の指導により、ビジネスをより高いレベルに引き上げることができます。これにより、ITサポートに対する支援が少なくなり、適切な洞察が得られます。
適切な場所にいる適切な人
多くの人事部門のモットーは「適切な場所にいる適切な人」であり、ビッグデータでも同じです。適切な人にデータと分析アクセスを提供します。これにより、リスク、コスト、プロモーションなどに関連する予測の適切な洞察を得ることができ、分析をアクションに変換できます。
s、sales、tracking、cookieを介して企業が収集したデータは、適切に分析できない場合は役に立ちません。分析は、消費者が望むものを提供するために重要です。
データの形式
収集された大量のデータがあり、構造化または非構造化、さまざまなソースから取得できます。データの処理が不適切であり、何を保存し、どこに保存するのかを認識していないと、ビッグデータの処理が妨げられる可能性があります。データの各形式の使用法は、それを処理する人に知られている必要があります。
非構造化データ
さまざまなソースからのデータは、構造化されていない形式になる場合があります。標準の事前定義された方法で編成されていないデータを含めることができます。たとえば、s、システムログ、ワードプロセッシングドキュメント、およびその他のビジネスドキュメントはすべてデータソースになります。
課題は、このデータを正しく保存して分析することです。調査によると、毎日生成されるデータの80％は構造化されていません。
結論
企業内のデータは、サイズが大きく、処理能力を高める必要があるため、管理が困難です。従来のデータベースではこれを効率的に処理できません。大量のデータを簡単に管理および分析できれば、組織はより良い意思決定を下すことができます。
さまざまなソースからの組織の従業員の詳細を格納するペタバイトのデータである可能性があります。適切に編成されていないと、使用が難しくなる可能性があります。さらに多くの非構造化データが異なるソースから入ってくると、状況は悪化します。
ビッグデータには、ビジネス上の意思決定と分析を改善する可能性があります。今日、銀行、サービス、メディア、通信はビッグデータに投資しています。大量のデータを扱う場合、上記の問題点を考慮する必要があります。