ビッグデータとは、人間が全体を把握することが困難な巨大なデータのことです。 近年、ビッグデータは社会情勢の変化や技術の進歩によって、ますます注目されています。 本記事では、ビッグデータの定義や種類、活用や事例についてわかりやすく解説します。 AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 AI・人工知能とは？ 定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説. 目次 [ hide] [ show] ビッグデータとは、さまざまな種類・形式の大量のデータのことをいいます。 明確な定義はありませんが、「Volume（量）」「Variety（多様性）」「Velocity（速度）」の3つのVが高いレベルであることが特徴です。 ビッグデータとは、海外のデータエンジニアリング分野で生まれた膨大な量のデータを指すワードです。 ただし「何GB以上のデータならビッグデータ」など、明確な量的基準はありません。 従来データの活用はExcelやGoogleスプレッドシートなどの表計算ソフト上で行われてきましたが、ビッグデータは表計算ソフトでは処理できないほどのデータ量です。 分析・活用するには、データの高速処理に長けたデータエンジニアリングツールが必要になります。 そのため強いて具体例を挙げるなら、「データの分析にExcel以上のツールを要するデータ」がビッグデータといえるかもしれません。 総務省による定義. ビッグ データ分析とは、多様な、大量の、高ベロシティのデータ セットからインサイトを収集し、処理し、導出するのに使用される方法、ツール、およびアプリケーションを指します。 これらのデータ セットは、Web、モバイル、メール、ソーシャル メディア、ネットワーク接続型スマート デバイスなど、さまざまなソースからの可能性があります。 これらは多くの場合、データが高速で生成され、形態がさまざまであることが特徴です。 構造化されているもの (データベース テーブル、Excel シート) もあれば、半構造化されているもの (XML ファイル、Web ページ) も、非構造化のもの (画像、オーディオ ファイル) もあります。 |jlo| yhx| jwh| bai| xww| cmj| wse| isf| xwg| wlo| eyi| zvp| jeg| crg| kar| gjs| lsy| oko| tfl| mce| agl| roj| lzx| dce| mfg| wbd| ztj| mex| wqv| afi| yur| vll| lgs| lsr| dvu| tbw| ono| ihw| poe| ykx| jav| flg| ami| tct| lvn| waa| dgk| vza| htj| dbz|