ビッグデータ解析に必要な技術やツールについて説明する前に、まずはビッグデータ解析について理解しましょう。

ビッグデータを定義するのは、主にデータセットの容量である。ビッグデータは通常、巨大なデータセットである。データベース管理システム（DBMS）を用いて管理される巨大なデータベース（VLDB）がビッグデータという言葉の前身である。現在、ビッグデータは3種類のデータセットに分類される。

構造化データセット スマートコンピューターやアプリケーションは、構造化されたデータをあらかじめ設定されたフォーマットで展開し、より快適に処理できるようにプログラムされています。

基本的な形で利用し、結果を出すことができるデータである。例えば、従業員の給与記録などのリレーショナルデータなどがある。

非構造化データセット

構造化されていないデータセットは、適切なフォーマットやアライメントがないものである。例えば、人間のテキスト、グーグルの検索結果などがある。したがって、これらの任意のデータセットの集まりは、正確な結果を得るために構造化されたデータセットに変換するために、より多くの処理能力と時間を必要とします。

半構造化データセット

構造化データと非構造化データの両方が混在しているデータセットである。したがって、これらのデータセットは適切な構造を持つかもしれないが、ソートや処理のための特定要素がない。例えば、RFIDやXMLデータなどがある。

ビッグデータ処理には、物理マシンと仮想マシンのユニークな構造が必要です。そのため、できるだけ早く結果を得るために、処理は同時に行われる。現在、ビッグデータには、クラウドコンピューティングやAIなどの技術も含まれています。そのため、多数の操作や作業を自動化することで、手作業による取り込みや手抜きを減らすことができます。ビッグデータの進化は、一般的に受け入れられている定義を与えることを困難にしています。

なぜビッグデータ解析が重要なのか？

組織は、ビッグデータ解析を使用して、ビジネスに関連する成果を高めるデータ駆動型の意思決定を行っています。したがって、より影響力のあるマーケティング、独自の収益機会、顧客のパーソナライズ、機能効率の向上などの利点があります。したがって、これらの利点は、有用な戦略を持つ相手に対して競争上の利益をもたらすことができます。

ビッグデータ解析に必要な技術とツール

データ分析のためのビッグデータ技術

プレディクティブ・アナリティクス

企業が意思決定におけるリスクを回避するためのプレミアムツールの1つである予測分析は、企業を支援することができます。このように、予測分析のハードウェアとソフトウェアの説明は、ビッグデータを処理することによって、予測戦略を見つけ、評価し、展開することができます。このように、このようなデータにより、企業は来るべきものに備え、研究し、理解することで、クラック問題をサポートすることができるのです。

NoSQLデータベース

これらのデータベースは、スケーラブルな数のリポジトリノードにわたって、責任を持って効率的にデータを管理するためのものです。NoSQLデータベースは、リレーショナルデータベースのテーブル、JSONドキュメント、またはKey-Valueのペアリングとしてデータを保持します。

ナレッジディスカバリーツール

複数のソースに保存されているビッグデータを解析するためのツール。したがって、これらのソースは、多様なファイルシステム、API、DBMS、または同様のプラットフォームである可能性があります。このように、トラッキングとナレッジディスカバリーツールによって、企業はデータを分離し、活用することができる。

分散ストレージ

ビッグデータソースの異なるノードの障害や損失、破損を変化させる方法として、分散ファイルストアはデータを複製しています。従って、時々情報は広範なコンピュータネットワークの低いレイテンシーの速いアクセスのためにコピーされる。このように、これらは典型的な非リレーショナルデータベースである。

インメモリデータファブリック

インメモリーデータファブリックは、膨大な量のデータをシステムリソースに分散させるのに有効である。例えば、ダイナミックRAM、フラッシュストレージ、ソリッドステートストレージドライブなど。また、接続されたノードでのビッグデータへの低レイテンシーでのアクセスや処理が可能になる。

データ解析のためのビッグデータツール

Xplenty（エクスプレンティ

Xplentyは、クラウド上で分析用のデータを結合、処理、整理するためのプラットフォームです。また、すべてのデータソースを一緒に取得します。その反射的なグラフィック・インターフェースは、ETL、ELT、レプリケーション・ソリューションの実行を支援します。

Xplentyは、ローコード、ノーコードでデータパイプラインを形成するためのツールキットです。Xplentyは、マーケティング、セールス、サポート、開発者向けのソリューションを備えています。

Xplentyは、ハードウェアやソフトウェアなどの資金を調達することなく、データを最大限に活用するための支援をします。また、Eメール、チャット、電話、オンラインミーティングによるヘルプを提供します。

主な特徴

• Xplentyは柔軟でスケーラブルなクラウドプラットフォームです。
• 様々なデータストアに直接接続することができ、すぐに使えるデータ変換要素が豊富に用意されています。
• Xplentyの豊富な表現言語を使って、複雑なデータ準備機能を実装することができます。
• Xplentyは、進化したカスタマイズと柔軟性のためのAPIコンポーネントを提供します。

アドベリティ

Adverityは、柔軟なエンドツーエンドのマーケティング分析メディアです。マーケティング担当者は、マーケティング・パフォーマンスを一元的に把握することができます。また、マーケティング担当者は、新しいインサイトをリアルタイムで簡単に発見することができます。

その結果、データに裏打ちされたビジネス上の意思決定、成長率の向上、およびROIの測定が可能になります。

主な機能

• 迅速なデータ処理と変換を一度に。
• パーソナライズされた、既成概念にとらわれないレポーティング。
• 顧客主導の戦略
• 高いスケーラビリティと柔軟性
• 卓越したカスタマーサポート
• 高いセキュリティとガバナンス
• 強力なビルトイン予測分析
• ROI アドバイザーによるクロスチャネルパフォーマンスの迅速な解釈。

Dataddo（ダタド

Dataddoは、ノーコーディングで利用できるクラウドベースのETLプラットフォームです。幅広いコネクターと、メトリックと品質を選択できる機能により、柔軟性を確保します。また、高速で分かりやすい頑丈なデータパイプラインを作成します。

Dataddoは既存のデータスタックにシームレスにプラグインするため、まだ使われていないアーキテクチャに機能を追加したり、基本的なワークフローを変更する必要はない。Dataddoの直感的なインターフェースと迅速なセットアップにより、他のプラットフォームの使い方を知ることに時間を費やすことなく、データの結合に集中することができます。

主な機能

• 簡単なユーザーインターフェースで非技術系ユーザーにも最適。
• アカウント作成後、数分でデータパイプラインを展開できる。
• 最新のコネクタを 最新のコネクタをリクエストから10日以内に追加できます。
• セキュリティ GDPR、SOC2、ISO 27001に準拠している。
• ソース作成時の機能・指標をカスタマイズ可能。
• すべてのデータパイプラインの状態を同時に追うことができる中央管理システムを持っている。

アパッチ ハドープ（アパッチ・ハードープ

アパッチ ハドープは、大量ファイルシステムやビッグデータを扱うためのソフトウェアフレームワークである。ハドープは、Javaで構成されるオープンソースのフレームワークであり、クロスプラットフォームで提供される。

ハドープはJavaで構成されたオープンソースのフレームワークであり、クロスプラットフォームのサポートを実現しています。

しかし、これは最高のビッグデータツールです。Fortune 50」の半数以上の企業がハドープを利用しています。そのため、アマゾン ウェブ サービス、インテル、マイクロソフト、フェイスブックなどのビッグネームが利用されています。

主な特徴

• ハドープの最大の特徴は、HDFS（ハドープ 分散型ファイルシステム）というファイルシステムで、あらゆる種類のデータやプレーンテキストを同じファイルシステム上で扱うことができることです。
• 研究開発用途で威力を発揮する。
• 高いスケーラビリティ。
• コンピュータのクラスタ上でリラックスできる高可用性サービス。

CDH (Clouderaディストリビューション ハドープ) - クラウデラ ディストリビューション フォー ハドープ

CDHは、エンタープライズクラスの技術展開に努めています。そのため、完全にオープンソースで、アパッチ ハドープ、アパッチ スパーク、アパッチ インパラ、その他多くを含む無料のプラットフォームの割り当てを持っています。

そのため、無限のデータを収集、戦略、整理、位置付け、そして拡散することができます。

主な機能

• 広い分布。
• Clouderaマネージャーは、ハドープクラスタを非常によく管理します。
• 快適な導入。
• 複雑でない管理
• セキュリティとガバナンスが高い

まとめ

ビッグデータの運用を支援するツールは、市場にたくさんあります。そのため、オープンソースのツールもあれば、有料のツールもある。プロジェクトのニーズに応じて、適切なビッグデータツールを賢く選択する必要があります。したがって、ツールを最終決定する前に、1つは常に最初に試用版を探索し、彼らのレビューを得るために、ツールの既存の顧客と接続することができます。