重要なプロジェクトを完了するために土壇場まで待ったことがありますが、実際に処理できるよりもはるかに多くの情報を処理する必要があることがわかりましたか？あなたは時計が締め切りまでの時間と分を数えるのを見ていますが、あなたの目の前にはまだたくさんの資料が残っているので、あなたはまだあなたの髪を抜いたいと思うほど分析する必要があります。 「はい」と答えた場合は、ビッグデータの概念を直接体験したことになります。
「ビッグデータ」という用語は、データベース管理ツールやその他の従来のデータ処理アプリケーションを使用している場合でも、非常に大きく複雑であるため、処理が実質的に不可能なデータセットを指します。
ゲノミクス、物理学、生物学研究など、多くの分野の科学者は、膨大なデータセットを処理する必要があるため、研究の障害に絶えず直面しています。これらの障害は、予算と時間の管理に支障をきたし、非常に苛立たしいものになる可能性があります。
ただし、前向きなニュースがあります。2012年の時点で、適度な時間で処理できるデータセットのサイズの制限は、数エクサバイトのデータと同じくらい高かったです。エクサバイトの概念に慣れていない場合は、1千億に相当します。 バイト。それはかなり巨大です！
ビッグデータは毎日指数関数的に大きくなっています。これは、いくつか例を挙げると、モバイルデバイス、リモートセンサー、ソフトウェアログ、カメラ、マイク、ワイヤレスネットワークでデータが収集されていることが一因です。そして、データを収集するデバイスの数は、目覚ましいペースで増え続けています。毎日収集する情報の量を考慮してください。同僚に電話したり、友達にテキストを送ったり、犬の写真を撮ったり、寝る前にFacebookをチェックしたりします。
驚くべきことに、情報を保存する世界の技術的能力は、1980年代以降40か月ごとに実質的に2倍になっています。 2012年には、2.5兆バイトのデータが毎日作成されました。 ！
ビッグデータと見なされるものは、セットを管理している問題の組織の機能と、データセットの処理と分析に使用されるアプリケーションの機能によって大きく異なります。
科学におけるビッグデータの概念の例は、大型ハドロン衝突型加速器です。この衝突型加速器は、世界最大かつ最高エネルギーの粒子加速器として有名です。 1億5000万のセンサーが1秒間に4000万回データを配信し、1秒間に約6億回の衝突が発生します。それはたくさんのデータです！
研究者は、収集された不要なデータの99.999％を除外しますが、それでも1秒あたり100回の衝突が発生します。分析のためにすべてのデータを収集すると、1日あたり500エクサバイトを超えることになります。この数を概観すると、これは1日あたり500兆バイトに相当し、世界の他のすべてのソースを合わせたもののほぼ300倍になります。
「データサイエンティスト」などの称号を持つことは、現実からそう遠くない時代に生きています。ビッグデータとクラウドコンピューティングという2つの画期的なテクノロジーの融合は、すぐに世界を変える広範囲にわたる影響を生み出しています。
ビッグデータは、組織が消費者の要求をより適切に予測して対応できるようにするために不可欠です。しかし、未処理のデータが世界の情報の少なくとも80％を占める場合、多くの企業は分析したデータのわずか20％で重要な決定を下します。これは確かに理想的ではありません。
クラウドコンピューティングはオンデマンドで完全に無制限のリソースを提供するため、クラウドホスティングコンピューティングモデルはビッグデータに完全に一致します。プロバイダーから購入したクラウドベースのソリューションにより、企業は以前は利用できなかったリモートネットワーク上の処理アプリケーションにアクセスし、Webブラウザーやモバイルアプリケーションを介してこれらのアプリケーションにアクセスできるようになります。
クラウドは、莫大なコストをかけずに大量のデータを保存する手段を提供することにより、企業がお金を節約するのに役立ちます。クラウドでは、ハードウェアとソフトウェアを購入したり、社内に保管したりする必要がないため、会社の予算と利用可能なオフィススペースの両方が向上します。クラウドソリューションはサーバーのエネルギー消費を削減するため、オーバーヘッドが削減され、二酸化炭素排出量が削減されます。
また、クラウド内にデータを保存すると、デスクトップ、タブレット、携帯電話など、さまざまなデバイスから情報にアクセスできると同時に、自然災害や悪意のある攻撃から強力に保護されます。
クラウドコンピューティングとビッグデータを組み合わせて、便利で用途の広い自動化されたソリューションを作成すると、利益を生み出す機会が非常に高くなります。
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