定義ABCの概念

私たちはデータが豊富な時代に生きています。 少し考えてみましょう。私たちに関するどのようなデータが含まれている可能性がありますか インターネット、サイバースペースに浮かんでいますか？ 名前、名前、おそらく住所（オンラインで購入したもので、当然、家に到着しなければならなかったもの）、 音楽 私たちが聞いていること（SpotifyリストまたはSoundcloudで聞いていること）、私たちが見ている記事（Amazonや他のオンラインストアで見ているページの製品）、その他多数。

この量のデータは、処理および分析されると、個々の人々と一連のデータの両方について結論を導き出すことができます。 人口、そしてそれらの好みに応じてこれらを区別するためにさえ、私たちは推奨の形で特定の個人に適用できるという結論。 このために、 規律 の ビッグデータ.

私たちは定義します ビッグデータ 大規模なキャプチャ、管理、分析を扱う計算科学の分野として データセット、この分析から結論を導き出し、これらの結論をケースに適用する コンクリート。

つまり、 ビッグデータ それは完全な規律であり、コレクションと ストレージ 大規模なデータセットの。

データが不足しているだけでなく、多くの場合、私たちが望む以上のものを持っている、またはそれが本当に役立つ可能性がある時代では、 ビッグデータ また、分析を実行して結論を​​出すのに本当に役立つデータを選択する方法についても説明します。

の究極の目標 ビッグデータ 当社またはイニシアチブの利益を得ることです。

具体的なケースを考えてみましょう。オンラインミュージックストアがあり、顧客の意見から、 曲名、アーティスト名、再生回数などの情報を保存します。 歌。

これらすべてのデータを分析すると、いくつかの結論に達することができます。 私たちのそれぞれが クライアント 彼らの音楽の選択肢を1つまたはいくつかの特定のジャンルに分類するのが通例であり、カタログにある各グループとアーティストをこれらのジャンルに分類することができます。

だから、私たちは使用することができます ビッグデータ 私たちの店の顧客に彼らの好みに合った特定のグループからの音楽を聞く（そしてもちろん後で買う！）ことを勧める。

このように、私たちはそれぞれの個人的な好みに合わせてより調整されたサービスを提供します 顧客は、よりパーソナライズされているため、店舗ではなく「あなたの店舗」を提供します ジェネリック。

ザ・ ビッグデータ これは、たとえばソーシャルネットワークでフォローするページやプロファイルを提案するために使用する分野、またはコンテンツWebサイトで読書を提案するために使用する分野です。

アマゾンは、の使用を例示するビジネスの1つです ビッグデータこの有名なウェブサイトのすべてのユーザーの問い合わせと購入の分析から、新製品のどの提案を個々のユーザーに表示する必要があるかが結論付けられます。

ただし、インターネット上で私たちに提案されているすべてが、以下の傾向分析の結果であるとは限らないことに注意してください。 ビッグデータ.

また、提案を行う企業と製品の製造業者との間の商業的合意を考慮に入れて、それらが提案に表示されるようにする必要があります。

技術的には、ソリューションの使用 ビッグデータ 大きな処理能力が必要です。

そのため、大規模サーバーや施設などの専用コンピューターシステムの使用に慣れています。 専門会社が特定の研究のために、または全体を通して使用するためにクライアントに賃貸する専門会社 年。

何度も ビッグデータ 完全に構造化されていないデータ収集を処理する必要があります。 そのため、これらのタイプのアプリケーションで使用するには特定のソリューションが必要です。

専門の技術プロファイルは ビッグデータ 将来的には需要が高くなります。

言い換えれば、あなたがコンピュータサイエンスの分野で仕事をすることを考えているなら、あなたはすべきです 考える の分野に真剣に特化 ビッグデータ、需要をカバーするための供給が不足している。

その後の分析のためのデータ収集は、インターネットや人だけでなく、IoTセンサーを使用して行うこともできます。

このようにして、たとえば、 分析する ドライバーの行動パターン。駐車センサーからデータを収集して、最も忙しい時間や運転パターンを把握します。 移動.

写真：Fotolia-lasse / georgejmclittle

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