「ビッグデータとは何か？」という知識を続けながら、この記事では企業が利用できるビッグデータのトップテクノロジーをいくつか紹介します。2024年までに、世界全体で生成、収集、利用されるデータ量は149ゼッタバイトに達すると予測されています。ビジネスがこのデータを保存、処理、分析するためには、ビッグデータテクノロジーが必要です。
I. ビッグデータテクノロジーとは何か？
ビッグデータテクノロジーは、大規模なデータセットから情報を分析、処理、抽出するために設計されたソフトウェアユーティリティです。通常、このデータは大容量で非常に複雑な構造を持ち、従来のテクノロジーでは処理できません。
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II. ビッグデータテクノロジーの分類 データストレージ
このタイプのビッグデータテクノロジーには、データの取得、保存、管理を可能にするインフラが含まれます。さまざまなソフトウェアプログラムがデータに簡単にアクセスし、迅速に使用および処理できます。
Big Data technology is divided into four main types – Image: analytixlabs.com
データマイニング
データマイニングは、生データから有用な情報を抽出し、それを分析するプロセスです。通常、このデータは大量で変動が大きく、高速でストリームされます。そのため、特殊な技術なしにはデータの抽出はほぼ不可能です。
データ分析
データ分析では、技術が使用されてデータをクリーニングし、価値ある情報に変換してビジネスの意思決定を支援します。ビッグデータ分析ツールは顧客の嗜好や市場トレンドに対する洞察を提供できます。
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データ可視化
データ可視化技術は、グラフ、チャート、地図などの視覚的要素を使用してデータのトレンド、パターン、外れ値を説明します。データは処理され、大量の情報を数秒で捉えることができるグラフィカルなイラストが作成されます。
Data visualization is the visual presentation of data or information – Image: venngage.com
III. 最高のビッグデータ技術
1. Apache Hadoop
Apacheはデータストレージ技術のカテゴリーに属します。 MapReduceプログラミングモデルを使用してビッグデータを格納および処理するためのオープンソースソフトウェアプラットフォームです。この技術は柔軟性があり、すべてのデータ形式を処理し、障害から回復できます。Apache Hadoopは最も一般的に使用されるビッグデータエンジンです
2. Presto
Prestoはデータマイニング技術カテゴリーの代表的なものです。
Facebookによって開発されたPrestoは、巨大な量のデータのSQLクエリ解析を可能にするオープンソースのSQLクエリエンジンです。この技術はデータを別々の分析システムに移動せずにデータが存在する場所をクエリできます。特に、Prestoの単一のクエリは組織内の複数のソースからデータを組み合わせ、数分で分析を行うことができます。
Presto technology brings many great benefits – Image: github.com
3. Apache Spark
Apache Sparkは、データ分析技術の中でも有名な存在です。アプリケーションを実行する際に速くて効率的であるため、データ分析のための人気のあるビッグデータ技術です。
SparkにはSQL、機械学習、グラフ処理、ストリーム解析のための組み込み機能があります。また、企業のビジネスニーズに応じて迅速なタスクを実行するために、Hadoopと容易に統合することができます。
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4. Kafka
Apache Sparkに加えて、Kafkaもデータアナリティクスカテゴリーのビッグデータ技術の一部です。Kafkaは、大規模なストリーミングデータを収集、保存、読み取り、解析するためのシステムです。
リアルタイムのオンラインデータ解析では、KafkaをApache Sparkとシームレスに統合することができます。このプラットフォームは、Twitter、Spotify、Netflix、Linkedinを含む数千の組織によって使用されています。Kafkaの唯一の欠点は、良い監視ソリューションの欠如です。
Kafka is a real-time online data analytics technology – Image: developers.redhat.com
5. Tableau
Tableauはデータ可視化技術に属しています。ユーザーはTableauを使用して、さまざまな種類のチャートやダッシュボードを作成し、データの可視化と分析を行うことが容易になります。Tableauを使用すると、ユーザーはライブデータセットで作業して貴重な情報を得て、意思決定を改善することができます。これにより、ビジネス開発の促進に役立ちます。
結論
最後に、ビッグデータはまだ多くの既存のビッグデータ技術の応用を伴いながら進化しています。上記で紹介した人気のある技術の他にも、AI、NoSQL、またはブロックチェーンなどがあります。ビジネスにおけるビッグデータ技術の実装は多くの利点をもたらします。市場で利用可能なテクノロジーを最大限に活用するために、企業は直面している問題のタイプを特定する必要があります。これにより、最適な解決策を選択するのに役立ちます。
