用語の分析:
ビッグデータ
Gartner によると、「ビッグデータは、洞察力、意思決定、プロセスの自動化を強化するために、費用対効果の高い革新的な形式の情報処理を必要とする、大容量、高速、および/または多様性の情報資産です。」
ビッグ データとは、従来のデータベース管理システムなどの従来のアプリケーションでは効率的に処理できない大量の生データを意味します。膨大な量のため、アプリケーションは 1 台のコンピューターのメモリにデータを保存できません。このような大量の構造化データおよび非構造化データ (ビッグデータ) は、多くの場合、ビジネスを圧倒します。このデータは、戦略的なビジネス イニシアチブとより適切な意思決定のためにビジネス インサイトを分析するために活用する必要があります。
データサイエンス
データ サイエンスには、準備、分析、クリーニングなどのビッグ データ (構造化および非構造化) の処理が含まれます。また、プログラミング、数学、統計、問題解決、物事をさまざまな方法で見る能力、データを視覚的に捉えることなども含まれます。データ サイエンスは、データから洞察や情報を導き出すための技術を指す広義の用語であると言えます。
データ分析
既存のデータから意味のある情報や結論を導き出すために使用される生のデータ サイエンスは、データ分析と呼ばれます。アルゴリズムと組み合わせたツールを使用して、既存の生データから結果を抽出します。
多くの業界はこのプロセスを利用して、効果的な意思決定を行うだけでなく、古いモデルや理論を検証および反論できるようにしています。データ分析ツールは、研究者が知っている事実に基づいて結果を推定するのに役立ちます。
データサイエンス、データ分析、ビッグデータについて学ぶと、それらが同じ「データ」を扱っていることがわかります。大量のデータを処理することが重要であるため、データ分析では、この記事で説明するプロセスを広範囲に取り上げます。では、最も単純な分析形式は何でしょうか? これは、数学、統計、機械学習技術、予測モデリングを使用して、記録されたデータの効果的なパターンを理解し、設計するプロセスにすぎません。
ビッグデータの応用分野:
通信におけるビッグデータ
通信企業は、新規ユーザーを獲得し、古いユーザーを維持し、既存顧客に基盤を拡大するためにビッグデータを必要とします。ビッグデータを使用すると、ユーザーとシステム (機械生成) によって継続的に生成されるデータを組み合わせて分析することで、この分野内の関連問題を解決できます。
小売ビッグデータ
顧客のニーズを理解することは、オンライン小売業者であれ、通りの向かい側の店舗であれ、あらゆるビジネスの根幹です。ビッグデータは、企業が日常的に扱うさまざまなデータソースを分析する能力を表します。顧客の取引データ、ブログ、店舗ブランドのクレジット カードのデータ、ロイヤルティ プログラムのデータ、ソーシャル メディアなど、それを使いこなすにはビッグ データで十分です。
金融サービスのビッグデータ
ビッグデータは、小売銀行、クレジット カード会社、保険会社、民間資産管理コンサルティング会社、ベンチャー キャピタリスト、投資銀行などの組織によって使用されます。ビッグ データは、システム内に存在する大量の多重構造データの問題を解決し、それらを効果的に管理するのに役立ちます。ビッグデータの主な機能は次のとおりです。
不正行為の分析
顧客分析
運用分析
コンプライアンス分析
教育ビッグデータ
ビッグデータテクノロジーが業界や専門家に広く採用されているため、教育セクターはビッグデータの適用による影響を受けていません。最近ではビッグデータの専門家の需要が高まっているため、ビッグデータの専門家トレーナーの需要も高まっています。ビッグデータの応用分野では、企業、企業、業界向けのビッグデータの専門家を育成することで、個人が輝かしいキャリアを築くことができます。
データサイエンスの応用分野
デジタル広告
データ サイエンス アルゴリズムは、デジタル看板の表示に限らず、スローガンの表示に至るまで、デジタル マーケティングの分野に多大な恩恵をもたらしています。データ サイエンスにより、古き良き従来の広告と比較してデジタル広告のクリックスルー率が高くなります。
インターネット検索
データ サイエンスは、検索エンジンの結果の背後にある基礎となるアルゴリズムを決定する基礎です。検索エンジンで検索キーを押すと、検索エンジン ボットがインターネット上で利用可能なさまざまなコンテンツをクロールするように求められます。
推奨システム
データ サイエンスによるレコメンデーション システムは、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、インターネット上で関連する製品を見つけるプロセスを簡素化するのに役立ちます。あなたがインターネットやアプリ内広告を閲覧すると、当社はさまざまな製品を宣伝し、あなたのニーズと検索履歴に基づいた関連性に基づいた推奨事項を提供します。
データサイエンスの知識体系:
知識体系の観点から見ると、データサイエンスは主に統計、機械学習、データ視覚化、および（特定の）フィールド知識に基づいており、その主な研究内容には、データサイエンスの基礎理論、データ処理、データ計算、データ管理、データ分析、およびデータが含まれます製品開発。
基礎理論：主にデータサイエンスの新しい概念、理論、手法、技術、ツール、および研究目的、理論的根拠、研究内容、基本プロセス、主要原理、典型的な応用、人材育成、プロジェクト管理などが含まれます。データサイエンス。特に注意が必要なのは、「基礎理論」と「理論的根拠」は 2 つの異なる概念であるということです。データ サイエンスの「基礎理論」はデータ サイエンスの研究範囲内にありますが、その「理論的基礎」はデータ サイエンスの研究範囲の外にあり、データ サイエンスの理論的基礎および源です。
データ ラングリングまたはデータマンジング: データ サイエンスにおける新たな懸念事項の 1 つ。データ品質を向上させ、データ計算の複雑さを軽減し、データ計算量を削減し、データ処理の精度を向上させるために、データ サイエンス プロジェクトでは、元のデータに対して特定の処理 (データ監査、データ クリーニング、データ変換) を実行する必要があります。 、データ統合、データの感度解除、データ削減、データ注釈など。従来のデータ処理とは異なり、データ サイエンスにおけるデータ処理では、データ処理における付加価値プロセス、つまり、データ サイエンティストの創造的なデザイン、批判的思考、好奇心旺盛な質問をデータにどのように統合するかに重点が置かれていることは言及する価値があります。 . 処理アクティビティ中。
データ コンピューティング: データ サイエンスでは、集中コンピューティング、分散コンピューティング、グリッド コンピューティングなどの従来のコンピューティングからクラウド コンピューティングまで、コンピューティング モデルが根本的な変化を遂げています。より代表的なものは、Google の 3 つの主要なクラウド コンピューティング テクノロジ (GFS、BigTable、MapReduce)、Hadoop MapReduce、Spark、YARN です。コンピューティング モデルの変化は、データ サイエンスに関係するデータ コンピューティングの主なボトルネック、主な矛盾、思考パターンの根本的な変化を意味します。
データ管理：「データ処理」や「データ計算」が完了した後も、「データ分析」を（繰り返し）行ったり、データを再利用したり長期保存したりするために、データを管理・維持する必要があります。データ サイエンスでは、データ管理の手法とテクノロジーも重要な変化を遂げています。これには、従来のリレーショナル データベースだけでなく、NoSQL、NewSQL テクノロジー、リレーショナル クラウドなどのいくつかの新興データ管理テクノロジーの出現も含まれます。
データ分析: データ サイエンスで使用されるデータ分析手法は明らかに専門的であり、通常はオープンソース ツールに基づいており、従来のデータ分析とは大きく異なります。現在、R 言語と Python 言語は、データサイエンティストによって一般的に使用されるデータ分析ツールとなっています。
データ製品開発: 「データ製品」はデータサイエンスにおいて特別な意味を持ち、データに基づいて開発される製品の総称です。データ製品の開発はデータ サイエンスの主要な研究ミッションの 1 つであり、データ サイエンスと他の科学の重要な違いでもあります。従来の製品開発とは異なり、データ製品開発にはデータ中心、多様性、階層性、付加価値という特徴があります。データ製品の開発能力は、データ サイエンティストにとって競争力の主な源泉でもあります。したがって、データサイエンスを学ぶ目的の1つは、データプロダクトの開発能力を向上させることです。