コンテンツ
- ビッグデータ、データサイエンス、分析は本当に何を意味しますか？
- ビッグデータに関する神話があるのはなぜですか？
- ビッグデータの神話とは何ですか？
- 1.ビッグデータは単なる誇大広告です
- 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
- 2.すべての問題はビッグデータで解決できます
- 3.ビッグデータは未来を予測できる
- 4.ビッグデータは大きな組織専用です
- 5.ビッグデータの方が良いが、面倒
- 6.ビッグデータテクノロジーは成熟しています
- 7.ビッグデータは既存のデータウェアハウスに取って代わります
- 8.ビッグデータ戦略はIT責任のみ
- 9. Hadoopはビッグデータの究極のソリューションです
- 10.ビッグデータは新しい
- これらの神話は本当に重要ですか？
- 概要
ソース：Rawpixelimages / Dreamstime.com
取り除く：
ビッグデータの人気の高まりに伴い、それに関する多くの誤解が出ています。私たちは、ビッグデータを取り巻く虚偽を明らかにしようとします。
ビッグデータ、データサイエンス、ビッグデータ分析は、おそらく今日のテクノロジーの世界で最もホットな用語の一部です。しかし、同時に、これらの用語について多くの誤解と混乱があるため、人々は異なる方向に考え始めるかもしれませんが、それは正しくないかもしれません。
この記事では、これらのビッグデータの神話とその実際の意味について詳しく説明します。
ビッグデータ、データサイエンス、分析は本当に何を意味しますか？
ビッグデータの神話を見る前に、ビッグデータ、データサイエンス、分析を理解する必要があります。現在、すべてがインターネットに接続されています。これらのデータは毎日データを生成し、企業や組織がそれを利用してユーザーに関する有益な洞察を得ることができます。これはビッグデータと呼ばれます。
データサイエンスと分析は、洞察を得るためにそのようなデータを管理および利用するプロセスとして定義できます。これらの膨大なデータの分析には、多くのツールが利用できます。
したがって、これらの用語はすべて相互に関連しており、データの世界に革命をもたらします。
ビッグデータに関する神話があるのはなぜですか？
ビッグデータは一種の神と見なされます。ビジネスにとって非常に重要であるため、組織はビッグデータのサポートがなければ、他のビジネスがそれらを追い越し、レースで最後になると信じています。したがって、ビッグデータを取り巻く何千もの神話が浮上しています。そして、これらの神話に集中しすぎると、全体的なビジネス効率が妨げられる可能性があります。
ビッグデータの神話とは何ですか？
ビッグデータを取り巻く多くの神話があります。多くの人々は、それを採用することに過度に熱心であるか、採用を恐れています。これらの神話は、意思決定のスキルを著しく妨げる可能性があります。最も有名な神話のいくつかを以下で説明します。
1.ビッグデータは単なる誇大広告です
ビッグデータが誇張されていることは、大衆の非常に人気のある意見です。彼らは、ビッグデータは実際には膨大な量の「同じ古いデータ」に過ぎないと信じています。彼らは、データサイエンティストのみがデータから情報を読み取ることができることを除いて、このコンセプトに新しいものはないと考えています。これとテクノロジーに含まれる追加コストにより、さらに高価になります。そのため、小規模企業では数年間ビッグデータが使用されないことが予想されます。
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2.すべての問題はビッグデータで解決できます
企業は、分析に関連する問題はビッグデータの問題であると考えています。ただし、すべてがビッグデータの問題であるとは限りません。たとえば、いくつかの条件に従って数テラバイトの情報をいくつかのフィールドに一致させようとしている場合、それは実際にはビッグデータの問題ではありません。
3.ビッグデータは未来を予測できる
これは完全に神話ではありませんが、むしろ一部の人が半分真実と呼ぶものです。ビッグデータを正しく使用すると、将来の予測のための洞察が得られますが、これらの洞察は履歴データに基づいています。これは、洞察が分析されたデータとユーザーの要件または質問に依存することを意味します。したがって、ビッグデータは将来の予測に対して100％信頼できるものではありません。
4.ビッグデータは大きな組織専用です
多くの企業は、ビッグデータは大きな予算を持つ大企業だけのものであると考えています。これが、ほとんどの大企業がビッグデータソリューションを使用する理由です。ビッグデータは、技術的なセットアップと人材のために多くの資金を必要とします。ただし、これらのコンポーネントのコストが低下するにつれて、これらのテクノロジーの能力も向上し、より多くのスタートアップがそのようなテクノロジーを使用できるようになります。同時に、クラウドコンピューティングにより、これらのテクノロジとプラットフォームが小規模組織でも低コストで利用できるようになっていることを覚えておく必要があります。そのため、ビッグデータはあらゆるタイプの組織にとって手頃な価格になりつつあります。 （ビッグデータとクラウドコンピューティングの詳細については、「クラウドのビッグデータ-データの安全性」を参照してください。）
5.ビッグデータの方が良いが、面倒
ビッグデータでは、洞察の正確さは分析されるデータの規模と信頼性に完全に依存します。したがって、これは、間違ったタイプのデータを分析すると、洞察も間違っていることを意味します。
大量の間違ったデータも、誤った判断につながる可能性があります。もう1つの例は、データの乱雑さです。ビッグデータの分析は非常に簡単な作業ではないためです。ただし、分析ソリューションがますますユーザーフレンドリーになっているため、データの分析が容易になります。
そのため、この厄介なデータ（ビッグデータ）をクリーンにしてから分析し、適切な洞察を得ることが課題です。
6.ビッグデータテクノロジーは成熟しています
実際には、ビッグデータテクノロジーは、大量のデータを計算するための特別な機能を備えた、さまざまな種類のソフトウェアの単なるネットワークであり、時間とともに進化します。したがって、これらのネットワーク/エコシステムコンポーネントには多くの欠陥があるため、ビッグデータテクノロジーは完全には成熟していません。多様なデータタイプの最近の洪水を分析するには、まだ十分に成熟していません。ビッグデータは、ますます多くの人が採用し始めるにつれて、徐々に成熟します。
7.ビッグデータは既存のデータウェアハウスに取って代わります
これは本当に危険な神話です。ビッグデータは、あらゆる種類のデータ関連の問題のニーズを満たすのに十分に進化していません。また、ビッグデータテクノロジー/プラットフォームは、従来のデータウェアハウスやRDBMSに代わるものではないことも覚えておく必要があります。ビッグデータは特定の要件のためのものであり、どこにでも適用すべきではありません。そのため、ビッグデータは、現在のデータウェアハウスに取って代わるものではありませんが、近い将来にデータウェアハウスの要件を満たす可能性があります。 （ビッグデータの保存については、ビッグデータがデータセンターに与える影響をご覧ください。）
8.ビッグデータ戦略はIT責任のみ
ビッグデータに必要なさまざまな種類のソフトウェアとハードウェアをセットアップすることが多いため、企業にIT部門を置くことは非常に役立ちます。ただし、ビッグデータ戦略を展開するには、専任のITチームだけでは不十分です。ビッグデータ戦略は、より良い意思決定を支援するため、意思決定を担当する部門はソリューションを慎重に評価する必要があります。
9. Hadoopはビッグデータの究極のソリューションです
Hadoopは多くの場合、最高のビッグデータソリューションと見なされます。ただし、Hadoopには他にも多くの代替手段があります。最良のソリューションは、実際にあなた自身の要件に依存します。
10.ビッグデータは新しい
「ビッグデータ」という用語は新しく、現在利用可能なデータも非常に新しいものです。しかし、ビッグデータの概念とその用途は実際には非常に古いものです。多くの企業が公式に「ビッグデータ」と呼ばれる前にビッグデータを使用していたため、この神話は完全に真実ではありません。
これらの神話は本当に重要ですか？
これらのビッグデータの神話は非常に邪魔であり、悪いビジネス上の決定をもたらす可能性があります。これらの神話は、ビジネスの柔軟性を高めるために使用されていた貴重なリソースを浪費させる可能性があります。これらの神話は、あなたがあなたのビジネスにとって重要な機会を逃し、悪い決断に導くことさえも引き起こします。したがって、半分の真実はあなたのビジネスにとって本当に危険である可能性があるため、完全な真実を知っておく必要があります。
概要
ビッグデータは比較的新しい概念であり、その適切な採用により、ビジネス上の意思決定が改善され、販売と顧客満足度が向上します。しかし、すべての新しい概念と同様に、これも多くの真実ではない事実を伴います。それは主に無知な人々によって広まった噂です。これらの噂を信じることは進歩を妨げ、他の多くの問題につながる可能性があります。したがって、これらの噂に対処し、ビジネスが適切に機能するようにする方法を知っている必要があります。