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ビッグデータ

Big Data

概要

従来の技術では処理困難な大量・多種・高速なデータの集合とその活用技術。

詳細解説

ビッグデータは、Volume（量）、Variety（多様性）、Velocity（速度）の3V（場合により5V）で特徴づけられる大規模データの集合とその処理・活用技術を指す。従来のRDBMSでは処理が困難なほどの規模や多様性を持つ。

Hadoopは大規模データを複数のサーバに分散して処理するオープンソースのフレームワークである。Apache Sparkはリアルタイムに近い高速処理が可能である。ビッグデータの活用にはデータサイエンティストの役割が重要である。

試験対策のポイント

暗記必須：ビッグデータは従来技術で処理困難な大量・多種・高速のデータ。特徴の3V＝Volume（量）・Variety（多様性）・Velocity（速度）。
頻出ポイント：データの種類＝構造化データ（表形式）、半構造化データ、非構造化データ（テキスト・画像・動画）。非構造化データの活用が課題。
関連づけ：データレイクに蓄積し、AI・データマイニングで分析する。IoTがデータ源として結びつく。

事例・具体例

コンビニのPOSデータ、SNSの投稿、Webのアクセスログ、GPSの位置情報、気象データなど、多種多様なデータを組み合わせて分析し、マーケティングや需要予測に活用する。