ビッグデータとは最も人気のある 10 のビッグデータツール

公開: 2023-01-18

ビッグデータとは

ビッグデータとは、大量の構造化データと非構造化データが急速に生成および収集されることを指し、従来のデータ処理ツールを使用して処理することを困難にしています。これらの大規模なデータセットは、ソーシャルメディア、センサーデータ、トランザクションレコードなど、さまざまなソースから取得できます。データを分析して洞察を明らかにし、より良い意思決定を行います。

一般に、ビッグデータには、許容される経過時間内にデータをキャプチャ、キュレート、管理、および処理するために一般的に使用されるソフトウェアツールの能力を超えるサイズのデータセットが含まれます。ビッグデータの「サイズ」は常に変化するターゲットです。現在、データセットは、数十テラバイトから数ペタバイトまでのデータの範囲であれば、ビッグデータと見なされます。ビッグデータの 3 つの主な特徴は、量、速度、多様性です。

ボリュームとは、生成されるデータの量を指し、ペタバイトまたはエクサバイト単位で表示される場合があります。このデータは、ソーシャルメディア、センサーデータ、トランザクションレコードなどのさまざまなソースから取得でき、構造化されている場合と構造化されていない場合があります。

速度とは、データが生成されて処理される必要がある速度を指します。このデータはリアルタイムで生成されるため、すぐに分析して処理する必要があります。

多様性とは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど、生成されるさまざまな種類のデータを指します。このデータは、構造化、半構造化、または非構造化されている可能性があり、処理および分析するには専用のツールと技術が必要です。

ビッグデータは、金融、ヘルスケア、小売、運輸などのさまざまな業界で使用され、洞察を得て、より適切な意思決定を行います。機械学習や人工知能などの高度な分析は、多くの場合、ビッグデータを分析して隠れたパターン、傾向、および洞察を明らかにするために使用されます。

ビッグデータの例

ツイート、Facebook の投稿、Instagram の写真などのソーシャルメディアデータ。消費者の感情や行動に関する洞察を得ることができます。
IoT デバイスから収集されたデータなどのセンサーデータ。機器のパフォーマンスと環境の状態に関する洞察を提供できます。
株価や取引量などの財務データ。市場の動向や投資機会に関する洞察を得ることができます。
電子カルテやゲノミクスデータなどの医療データ。患者の健康に関する洞察を提供し、新しい治療法の開発に役立ちます。
販売データや顧客の購入履歴などの小売データ。消費者の購買行動に関する洞察を提供し、在庫管理に役立ちます。
車両からの GPS データや交通データなどの交通データ。交通パターンに関する洞察を提供し、ルートの最適化に役立ちます。
ウェブサーバーからのデータをログに記録します。これにより、ユーザーの行動に関する洞察が得られ、ウェブサイトの最適化に役立ちます。
病気の遺伝的素因に関する洞察を提供し、個別化医療に役立つゲノムデータ。

これらは、今日生成および収集されているビッグデータの多くのソースのほんの一例です。ビッグデータから得られる洞察は、効率の向上、運用の最適化、およびビジネスの成長の促進に使用できます。

ビッグデータの種類

構造化データ: このタイプのデータは、リレーショナルデータベースなどの特定の形式で編成されます。構造化データの例には、金融取引、顧客記録、センサーデータなどがあります。
半構造化データ: このタイプのデータには何らかの構造がありますが、構造化データほどではありません。半構造化データの例には、電子メール、ソーシャルメディアの投稿、ログファイルなどがあります。
非構造化データ: このタイプのデータには事前定義された構造がなく、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのさまざまな形式で提供されます。非構造化データの例には、画像、ビデオ、オーディオ、およびテキストドキュメントが含まれます。
ストリーミングデータ: このタイプのデータはリアルタイムで生成および処理され、処理および分析には特殊なツールと技術が必要です。ストリーミングデータの例には、ソーシャルメディアデータ、センサーデータ、金融市場データなどがあります。
ダークデータ: このタイプのデータは、組織が収集、処理、および保存するが、決して使用しないデータです。ダークデータは構造化されておらず、電子メール、ソーシャルメディアの投稿、ログファイルなど、さまざまな形式で見つかる可能性があります。
公開データ: このタイプのデータは、データを一般に公開する政府機関、研究機関、およびその他のエンティティによって生成されます。公開データは、研究や公共サービスの改善に使用できます。

これらのタイプのデータにはそれぞれ独自の特性があり、処理と分析にはさまざまなツールと手法が必要です。さまざまな種類のビッグデータを理解することは、組織がデータの管理、保存、分析の方法についてより適切な決定を下すのに役立ちます。

ビッグデータの利点

ビッグデータ処理には、次のようないくつかの利点があります。

意思決定の改善: 大量のデータを分析することにより、組織は従来の方法では見えなかった洞察とパターンを明らかにすることができます。これにより、より良い意思決定と戦略的計画が可能になります。
効率の向上 : ビッグデータ処理は、組織が非効率性を特定し、運用を最適化するのに役立ちます。たとえば、在庫管理、サプライチェーンの最適化、詐欺の特定と防止に役立ちます。
新製品開発: ビッグデータを使用して消費者の行動に関する洞察を得ることができ、それを使用して新しい製品やサービスを開発できます。
パーソナライゼーション: ビッグデータを使用して、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンや製品やサービスの推奨など、顧客向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。
コスト削減: 非効率性を特定して運用を最適化することにより、ビッグデータ処理は組織のコスト削減に役立ちます。
不正検出: ビッグデータを使用して、クレジットカード詐欺や保険金請求詐欺などの不正行為を検出できます。
予測メンテナンス: ビッグデータを使用して、機器に障害が発生する可能性が高い時期を予測できるため、組織はメンテナンスをスケジュールし、ダウンタイムを削減し、効率を高めることができます。
予測モデリング: ビッグデータを使用して予測モデルを構築できます。この予測モデルは、組織が売上や顧客の行動などの将来のイベントを予測するのに役立ちます。

全体として、ビッグデータ処理は組織に貴重な洞察を提供し、より良い意思決定、効率の改善、成長の促進を支援します。

トップビッグデータツールとソフトウェア

#1 Apache Hadoop

Apache Hadoop は、使いやすいプログラミングインターフェイスを利用して、複数のコンピュータークラスターに大規模なデータセットを分散できるオープンソースソフトウェアです。

特徴：
- 大規模データセットの分散ストレージと処理
- 新しいノードを追加することでシステムを簡単に拡張できるため、スケーラビリティ
- ノード間でデータが複製されるため、フォールトトレランス
- 幅広いデータ形式とストレージシステムのサポート
- 高いデータスループット
- Apache Spark や Apache Hive などの他のビッグデータツールとの統合

Apache Hadoop ウェブサイト

#2 アパッチスパーク

Apache Spark は、大規模なデータセットをすばやく処理できるオープンソースの分散コンピューティングシステムです。

特徴：
- 高速分析のためのインメモリデータ処理
- 多様なデータフォーマットやストレージシステムに対応。
- SQL、ストリーミング、機械学習のサポート
- Apache Hadoop や Apache Kafka などの他のビッグデータツールとの統合
- クラスターまたは単一のマシンで実行可能
- Java、Python、および Scala の高レベル API

アパッチスパークのウェブサイト

#3 アパッチカフカ

Apache Kafka は、大量、高スループット、低レイテンシーのデータストリームを処理できる、オープンソースの分散型イベントストリーミングプラットフォームです。

特徴：
- 高スループットでフォールトトレラントなデータストリーミング
- リアルタイムデータ処理のサポート
- 新しいノードを追加することでシステムを簡単に拡張できるため、スケーラビリティ
- 幅広いデータ形式とストレージシステムのサポート
- Apache Storm や Apache Hadoop などの他のビッグデータツールとの統合

アパッチカフカのウェブサイト

#4 エラスティックサーチ

Elasticsearch は Lucene ライブラリに基づく検索エンジンで、全文検索、パフォーマンス分析、ロギングに使用できます。

特徴：
- リアルタイムの検索と分析
- 新しいノードを追加することでシステムを簡単に拡張できるため、スケーラビリティ
- 多様なデータフォーマットやストレージシステムに対応。
- ファセット検索や地理空間検索などの高度な検索機能
- Logstash や Kibana などの他のビッグデータツールとの統合

Elasticsearch ウェブサイト

#5 タブロー

Tableau は、幅広いデータソースに接続し、インタラクティブな視覚化とダッシュボードを作成できるビジネスインテリジェンスおよびデータ視覚化ソフトウェアです。

特徴：
- ビジュアライゼーションを作成するためのドラッグアンドドロップインターフェイス
- ビッグデータプラットフォームを含む幅広いデータソースのサポート
- ビジュアライゼーションやダッシュボードを共有する機能などのインタラクティブ機能とコラボレーション機能
- 予測や統計モデリングなどの高度な分析
- R や Python などの他のビッグデータツールとの統合

Tableau Web サイト

#6 アパッチストーム

Apache Storm は、データストリームをリアルタイムで処理できるリアルタイムの分散コンピューティングシステムです。

特徴：
- リアルタイムデータ処理
- 新しいノードを追加することでシステムを簡単に拡張できるため、スケーラビリティ
- 多様なデータフォーマットやストレージシステムに対応。
- Java、Python、Ruby などの複数のプログラミング言語のサポート
- Apache Kafka や Apache Hadoop などの他のビッグデータツールとの統合

Apache ストーム Web サイト

#7 クラウデラ

Cloudera は、ビッグデータの管理と分析のための追加のツールとサービスを含む Apache Hadoop のディストリビューションです。

特徴：
- 大規模データセットの分散ストレージと処理
- 新しいノードを追加することでシステムを簡単に拡張できるため、スケーラビリティ
- 多様なデータフォーマットやストレージシステムに対応。
- 機械学習や SQL などの高度な分析
- Apache Spark や Apache Kafka などの他のビッグデータツールとの統合
- オープンソース版とエンタープライズ版の両方で利用可能

Cloudera ウェブサイト

#8 モンゴDB

MongoDB は、大量の非構造化データを処理できる NoSQL ドキュメント指向データベースです。

特徴：
- JSON に似たドキュメントのサポート
- 水平スケーリングのサポート
- 豊富なクエリ言語のサポート
- リアルタイム分析のサポート
- Apache Spark や Apache Hadoop などの他のビッグデータツールとの統合
- オープンソース版とエンタープライズ版の両方で利用可能

MongoDB ウェブサイト

#9 データブリック

Databricks は、データエンジニアリング、機械学習、および分析のためのクラウドベースのプラットフォームです。

特徴：
- Apache Spark のサポート
- 新しいノードを追加することでシステムを簡単に拡張できるため、スケーラビリティ
- 多様なデータフォーマットとストレージシステムに対応
- 機械学習や SQL などの高度な分析
- Apache Kafka や Elasticsearch などの他のビッグデータツールとの統合
- オープンソース版とエンタープライズ版の両方で利用可能

Databricks の Web サイト

#10 タレンド

Talend は、さまざまなソースからのビッグデータの統合と管理を可能にするビッグデータ統合ツールです。

特徴：
- 多様なデータフォーマットとストレージシステムに対応
- Java、Python、Ruby などの複数のプログラミング言語のサポート
- リアルタイムデータ処理のサポート
- データ品質とデータガバナンスのサポート
- Apache Hadoop、Apache Spark、MongoDB などの他のビッグデータツールとの統合
- オープンソース版とエンタープライズ版の両方で利用可能

タレントのウェブサイト

これらは、現在利用可能な最も人気のあるビッグデータツールとソフトウェアの一部ですが、他にも多くのオプションがあります。これらのツールの多くには特定のユースケースがあり、ジョブに適したツールを選択することが重要であることに注意してください。

ビッグデータとは最も人気のある 10 のビッグデータ ツール