ビッグデータ、データサイエンス：それらは何ですか？

‍はじめに

データはどこにでもあり、私たちが作成するデジタルデータの量は指数関数的に増加しています。作業者がデータを手動で処理していた時代は、ずっと昔のように感じます。インターネットが登場し、多くの人が自分たちでデータを自動的に入力して生成することは不可能だと思っていた他の技術の進歩も起こりました。次のような用語 ビッグデータ そして データサイエンス 特にビジネスや研究で非常に頻繁に使用されていますが、 どういう意味?

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ビッグデータとは？

ビッグデータとは、効果的に処理できない、または従来の方法では処理できない大量のデータを指します。これまでの計算技術の限界は、大量のデータを抽出、分析、管理するための高度なツールやテクノロジーを使用することでした。 ビッグデータは、速度、量、価値、多様性、信憑性の5つのVで識別できます。 ビッグデータの処理に使用されるツールには、Apache、Hadoop、Shark、Flinkなどがあります。その後、ビッグデータを人工知能や機械学習プログラムに「フィード」して、ビッグデータを最大限に活用することができます。

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データサイエンスとは

データサイエンスは企業の戦略的意思決定を支援するものであり、今日最も求められている分野の1つです。データサイエンスは、構造化データ、非構造化データ、および半構造化データを扱います。データクレンジング、準備、分析などが含まれます。データサイエンスは、統計、数学、プログラミング、問題解決を組み合わせて、データを革新的に分析します。 基本的に、データを調査し、詳細な分析を通じてパターンを見つけます。

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これらのテクノロジーは経済にどのような影響を与えていますか？

今やすべてがデータを中心に展開していますが、今では あらゆる活動や産業における燃料。ビジネス指向も、製品重視のモデルからデータ重視のモデルへと進化しました。データはあらゆる分野の進歩を促し、企業が新しい戦略を模索できるようになっています。 科学的発見、医学の進歩、デジタル広告、その他想像できることなら何でも。

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ビッグデータ対データサイエンス

これら 2 つの用語の定義がわかったので、それぞれの意味をより正確に特定できる著しい違いを見てみましょう。ビッグデータのみ 店舗、がデータを処理、管理するのに対し、データサイエンスは 分析する 科学的にねビッグデータはデータの保存と管理に限られていますが、Hadoop のようなフレームワークの新機能も分析を容易にします。これら 2 つの用語の役割も異なります。 データサイエンティストは次のことを行う必要があります データから分析し、洞察を引き出す しっかりとしたストーリーテリングで結果を伝えます。一方、ビッグデータスペシャリストは ビッグデータクラスターを開発、保守、管理します 大量に。

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ソース: リンク

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ビッグデータの応用

ビッグデータはデータを通じて洞察を与えることを目的としていますが、さまざまな業界のビジネスに活用できます。ビッグデータが現実の世界でどのように応用されているかを見てみましょう。

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金融サービス向けビッグデータ: クレジットカード会社、小売銀行、保険会社、プライベート・ウェルス・マネジメント・アドバイザー、ベンチャー・ファンド、投資銀行はすべてビッグデータを使用しています。膨大な量の多構造化データはビッグデータによって処理され、後で顧客分析、コンプライアンス分析、不正分析、業務分析に利用される可能性があります。

通信におけるビッグデータ: 通信サービスプロバイダーもビッグデータを活用して、顧客や加入者ベースの拡大によって毎日作成される膨大な顧客生成データと機械生成データを組み合わせて分析できます。

小売業界向けビッグデータ: 小売企業は、実店舗でもオンライン店舗でもビジネスゲームを強化するために、取引、ウェブログ、ロイヤルティプログラム、ソーシャルメディアなどの日常的なデータを活用して、顧客をよりよく理解する必要があります。そうすることで、企業は顧客分析に基づいてより適切な行動を取ることができるようになります。

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データサイエンスの応用

データサイエンスもいたるところに応用されています。しかし、私たちが日常的に使用するプログラムでデータサイエンスがどのように使われているかを理解するために、データサイエンスがどこで使われているかを見てみましょう。

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インターネット検索: オンラインでの情報検索がこれまでになく簡単になりました。1 つの質問または関連する語句では、ほとんどの場合、検索クエリの最初のページで回答が見つかります。それがデータサイエンスです。目の前にある何百万もの検索パターンから学びます。

デジタル広告: 全体 デジタルマーケティング spectrumはデータサイエンスアルゴリズムを使用して広告を戦略的に配置します。デジタルバナーやビルボードは、配置やタイミングがデータサイエンスによって最適化されるため、従来の広告よりもクリック率がはるかに高くなります。

パーソナライズされたレコメンデーションシステム: YouTube、Spotify、Netflix、およびその他のストリーミングサービスは、これらのプラットフォームを使用してお客様のデータを収集します。ユーザーがスキップボタンを押したかどうか、特定のセクションでマウスをホバーさせたりスクロールが止まったりする時間、その他のアクションを分析して、ユーザーの関心を維持するレコメンデーションシステムに影響を与えます。データサイエンスは、ユーザーの要求や情報の関連性に応じた提案を行うために使用されます。

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結論

ビッグデータはデータサイエンスの一部であり、多くの類似点を共有しているため、混同されがちです。この記事では、この 2 つの違いと、実際のアプリケーションで使用される場所について説明します。

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