今年注目すべき最も重要なビッグデータ分析のトレンド

23.11.2020 Rimra Poster
現在、ユーザーはまだ多くの目的でより多くのビッグデータを見つけようとしています。最も強調されている理由は、デジタル革命を発展させることです。それにもかかわらず、そのような膨大な量のデータを有用な洞察に変えることは、非常に複雑な作業になる可能性があります。そして、ビッグデータの難しさに直面して解決する準備ができている企業や組織は、デジタル化の発展により、財務において多くの利益を得るでしょう。 この記事では、企業が今年準備すべきビッグデータの最も重要なトレンドを紹介します。 1.データの管理は簡単ではありません。 ビッグデータ分析の背後にある大きな概念は、非常に大量のデータ内のさまざまなパターンを探し、データのパターンを検出するための機械学習モデルを設定し、それらのモデルを生産プロセスにすることです。その後、必要に応じて繰り返します。 それにもかかわらず、上記の概念は言うよりもはるかに難しいです。初心者の場合、多くのサイロからデータを収集することは、ETLとデータベースの両方のスキルを必要とするほど難しいようです。さらに、機械学習のためにデータにラベルを付けるだけでなく、クリーニングにも多くの労力と時間がかかります。このケースは、深層学習方法の観点からさらに深刻になります。大事なことを言い忘れましたが、このような複雑なシステムを大規模に安全に本番環境に送るには、多くの専門的なスキルも必要です。 上記の理由から、データの管理は実際には非常に大きな課題であり、データスペシャリストは知識を深める必要があります。 2.データサイロは増殖し続けます この予測はかなり明白なようです。 Hadoopが5年前に大きな飛躍を遂げたとき、人々は新しいイニシアチブにつながっています。それは、すべてのデータを1つのプラットフォームに統合する機能です。 それどころか、このアイデアの最大の課題は、さまざまなストレージ需要を持つ非常に多くのデータ型があることです。リレーショナルデータベースからオブジェクトストアまで、すべてに独自の長所と短所があります。また、開発者は、すべてのデータを1つのデータレイクに取り込む必要がある場合、すべての長所を最大限に活用することはできません。 ある程度、非常に多くのデータを1か所に転送することは非常に重要です。 S3などのクラウドデータストレージは、ビジネスに柔軟で手頃なストレージを提供する途上にあり、Hadoopは非構造化データストレージと分析にとって最も経済的なストレージであると今でも考えられています。ただし、他の企業には、制御すべきサイロがまだたくさんあります。高強度の集中力がなければ、データサイロは増殖し続けます。ユーザーはそれに慣れる必要があります。 3.ストリーミング分析にとって大きな年 新しいデータをより迅速に処理できれば、組織はより良く、より効果的になることは事実です。これは、ストリーミング分析の背後にある原動力と見なされています。この場合、ここでの大きな難しさは、成功するのが難しく、費用がかかることですが、これは、組織のチームが成熟し、会社をより効果的に発展させることができるという正当な理由です。 Kafka、Spark、FlinkなどのオープンソースフレームワークなどのSQL機能とともに、2019年に新たな進歩を目の当たりにする予定です。 4.蒸気を作成するためのデータの管理 一部の人々は、データを新しい石油または新しい通貨と見なしています。どのような用語を使用しても、データは価値をもたらすことが国際的に認められていますが、不注意に行うとリスクが発生します。 欧州連合によると、データが適切に管理されていない場合、財務に関連する多くの問題があります。財務に関連する悪い結果に加えて、データ侵害によって引き起こされる結果もあります。オンライン調査によると、昨年、アメリカでは約6000万人がID攻撃の悪影響を受けたと推定されています。この数は、影響を受けたと主張したのはわずか1,500万人だった2017年と比較して300%以上高くなっています。この場合、これらの課題に対処するために、データを注意深く効果的に管理する必要があります。組織の管理者は、機密データを一般に公開することについてスタッフに警告する必要があります。これは、業務にとって非常に危険です。 5.テクノロジーが発展し続けるときは、スキルを変える必要があります ビッグデータプロジェクトでは、すべての企業にとって不可欠な部分である人的資源に多くのお金が費やされています。言い換えれば、人々は主に会社の運営におけるデータの設定と運用に責任があります。使用する必要のあるテクノロジーに関係なく、データを貴重な洞察に変えるには、十分なスキルを備えた適切な人材を採用することが非常に重要です。 しかし、技術は日々開発されているため、このケースはより困難です。したがって、人々はより専門的なスキルを持っている必要があります。たとえば、今年は、企業が中立的なネットワークを本番環境に導入できる人を常に探していることがわかります。さらに、多くのプログラミング言語の中で、Pythonは依然として最も人気のある言語です。 さらに、Sparkやデータベースなどの主要なツールを扱うことができるITエンジニアは、今年はキャリアのチャンスが増えるでしょう。また、機械学習を利用できる人の需要が高まることも認識しています。新しいトレンドが現れると、新しい需要も必要になります。 それどころか、自動化されたデータサイエンスプラットフォームの開発により、企業は現在、単なるデータスペシャリストである程度まで完了することができます。要約すると、ビッグデータの道が長くなるにつれて、データと起業家の知識はさらに広がります。 6.ディープラーニングのためのより深い視野 今年最後に見られる傾向はディープラーニングです。今年は、非常に大量のデータセットを収益化する必要があるため、企業はCaffe、Kerasなどのディープラーニングフレームワークを使用して新しい試行を続けます。

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