過去数年間、データはデジタル世界を席巻してきました。ビッグデータ技術は数々の注目を集め、現在のデジタル時代の万能ナイフであることが証明されています。2022年には、さまざまな種類のビッグデータ技術が大幅に進歩するでしょう。2022年にIT業界に革命をもたらすビッグデータのツールと技術を調べてみましょう。しかし、まずはビッグデータ技術の分類をより深く理解しましょう。
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ビッグデータ技術の分類
ビッグ データ テクノロジーには、さまざまなアプローチとツールが含まれます。これらは、データの効率的な収集、保存、および表示に役立ちます。実装するさまざまなテクノロジーを検討する場合、運用テクノロジーと分析テクノロジーの 2 種類のソリューションに直面します。
管理技術
この種のソフトウェアは、さまざまな方法で毎日生成される大量のデータを管理します。例としては、オンライン注文、ソーシャル ネットワーキング、企業データなどがあります。さらに、運用テクノロジーは情報システムと分析システムの間のギャップを埋めます。
ドキュメント データベースなどの NoSQL テクノロジは、さまざまな運用上の義務を管理するために進化してきました。人間によるデータ操作に加えて、ほとんどのオペレーティング システムでは、システム内の機能データに関するリアルタイムのインテリジェンスをある程度提供する必要があります。
統計的手法
分析ツールは、実際のパフォーマンスを評価し、リアルタイムで重要なビジネス上の選択を行うのに役立ちます。この形式のテクノロジは、運用テクノロジよりも複雑です。したがって、この形式のソフトウェアは、広範な事後分析に適しています。この需要に対応するために、MPP データベース システムと MapReduce がよく使用されます。
ただし、これら 2 つのテクノロジーのカテゴリは相互に排他的ではありません。企業は、隠れた洞察の領域を横断するために、両方のアプローチを使用することがよくあります。
2022年に知っておくべきビッグデータ技術トップ10
情報の急激な増加と複雑さは、高度なテクノロジーなしには管理できません。高度なテクノロジーは、多くの洞察を整理するのに役立ちます。ビッグ データのテクノロジーと方法論は、ノイズを最上部に運び、洞察を最下部に留めます。さらに、整理された構造化されていない情報に集中しながら、膨大な量のデータを迅速に管理する必要があります。
NoSQLデータベース
NoSQL データベースは、すべてのビッグ データ テクノロジーのリストのトップを占めています。NoSQL は、リレーショナル データベースと SQL データベースに代わるものとして登場しました。現代のコンピューター設計とは異なり、後者は限られた一連の整理された情報のみを保存します。
NoSQL データベースは、スケーラブルな情報ストレージのパラダイムを適用します。識別可能な構造やリンクなしで情報を保持します。これらのデータベースには、整理されたテーブルではなく、写真、ビデオ、ソーシャル メディアの投稿などのさまざまな資料が含まれています。
NoSQL システムは、低コストで膨大な計算を実行する新しいクラウド コンピューティング アーキテクチャを使用するように設計されています。これにより、運用上の義務がより管理しやすくなり、導入コストも削減されます。NoSQL テクノロジーにより、企業は大量の多様なリアルタイム データを簡単に保存、取得、分析できます。
データレイク
さらに、情報量が膨大になったことで、より洗練されたストレージ技術が開発されました。ユーザーは、あらゆる種類とサイズのデータをデータ レイクに保存できます。その結果、データ レイクは CRM、ERP、センサー、スマート デバイスなど、あらゆるビジネス関連テクノロジーからデータを収集できます。
これらのクラウドベースのビッグデータ ソリューションの利点には、スケーラビリティとデータ形式の多様性があります。その結果、データ管理費用が削減されます。さらに、データ レイクにより、オンサイトでの処理が可能になります。たとえば、BI システムにより、企業は詳細な分析、予測モデリング、結果の視覚化を活用できます。
エンドユーザーの観点から見ると、医療現場ではデータレイクが増加すると予想されます。医療記録の適応性により、医療現場はこのテクノロジーにとって肥沃な環境となります。そこで、Amazon は HIPAA 準拠のサービスである HealthLake を導入しました。これは医療およびライフサイエンス業界に対応し、大規模なクエリと分析のために健康情報の包括的なイメージを提供します。
人工知能
ビッグ データを活用するには、企業は膨大な量のデータをふるいにかけることのできる自動化ツールを必要とします。人工知能はまさに入力処理を容易にするツールです。AI とビッグ データのユニークな相互作用により、比類のない分析機能が生まれます。
これまではSQL、分析、コンピューターなどの統計手法が融合して、AIと機械学習が生まれました。AIは、手間も手間もかからない分析モデルを作成します。調査によると、この組み合わせにより、すべての肉体労働の約80%、データ処理労働の70%、収集作業の64%を自動化できます。これは、人工知能がデータの収集、保存、検索を含むサイクルのすべての側面を強化できることを示しています。
自然言語処理を使用することで、AI はさまざまな形式のデータを区別し、データセット間の潜在的なつながりを識別できます。また、人間の典型的なミスのパターンを識別し、潜在的なデータの問題を検出して解決することもできます。ただし、両者のパートナーシップは相互に有益です。AI システムが持つデータが多いほど、その結果はより正確になります。
予測分析
ビッグ データに関連するツールとテクノロジーのリストで次に挙げられるのは、予測分析です。ビッグ データの最大の資産は、将来の結果を予見し予測する能力です。予測分析では、データを使用して予測をモデル化し、組織を将来の開発に備えます。
予測分析は、多くのビジネスで必要とされています。この形式の分析は、企業が隠れた傾向を発見したり、アイテムを分類したり、売上を予測したりする必要がある場合に不可欠です。これは、不正検出システム、広告キャンペーン、ヘルスケアの精度、ビッグデータをサポートします。
ブロックチェーン
ブロックチェーンは数十年にわたって最先端のテクノロジーであり、レガシー IT および金融システムの救世主として歓迎されています。しかし、このビッグデータ テクノロジーとは一体何でしょうか? この技術は、情報分野に適用すると、元帳ベースの取引データの保存コストを最小限に抑えることができます。
これらの膨大なデータ レイクを保存するために、Amazon Web Services や Microsoft Azure などの一般的なクラウド ストレージ プロバイダーを使用すると、コストがかかります。Storj やその他の分散ストレージ プロバイダーが提供したパイロット プロジェクトでは、AWS と比較して最大 90% のコスト削減が示されました。
ビジネスインテリジェンスの将来動向
リアルタイムのアクセスにより、企業は受信したデータを分析して、有意義な洞察を提供できます。ビッグデータは、リアルタイムの戦略的意思決定を促進し、競争上の優位性をもたらします。
今後数年間、革新的なテクノロジーが間違いなく増加します。これは、新しいビジネスの展望の創出とデータのフライホイールの拡大に貢献します。人工知能、予測分析、ブロックチェーンは、2022年に最も効果的な処理技術です。したがって、意思決定の権限はこの3つに委ねられることになります。
注目の画像: fullvector による画像
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