ビッグデータ環境における構造化データ - ダミー

構造化データ という用語は、一般に、大きなデータのために定義された長さとフォーマットを持つデータを指します。構造化データの例には、数字、日付、および 文字列 と呼ばれる単語と数字のグループが含まれます。ほとんどの専門家は、この種のデータがそこにあるデータの約20％を占めていることに同意します。構造化データは、おそらくあなたが扱っているデータです。通常、データベースに格納されます。

<！構造化されたビッグデータのソース

これは通常のように見えるかもしれませんが、実際には、構造化されたデータはビッグデータの世界で新たな役割を担っています。技術の進化は、構造化されたデータの新しいソースを、リアルタイムで大量に提供します。データのソースは2つのカテゴリに分けられます：

コンピュータ生成またはマシン生成：

• マシン生成データは、一般に人間の介入なしにマシンによって生成されるデータを指します。 <！人間が生成した：

  これは人間がコンピュータとの相互作用で供給するデータである。一部の専門家は、機械と人間のハイブリッドである第3のカテゴリーが存在すると主張する専門家もいる。しかしここでは、最初の2つのカテゴリに関心があります。

• センサデータ： 無線周波数IDタグ、スマートメータ、医療機器、および全地球測位システムのデータが含まれます。企業はサプライチェーン管理と在庫管理のためにこれに関心があります。

<！ウェブログデータ：

サーバ、アプリケーション、ネットワークなどが動作するとき、彼らはその活動に関するあらゆる種類のデータを取得する。これは、サービスレベル契約やセキュリティ違反の予測など、膨大な量のデータに役立ちます。

• POSデータ： 購買している商品のバーコードをスワイプすると、その商品に関連するすべてのデータが生成されます。

  財務データ：

• 多くの金融システムは現在プログラム的です。プロセスを自動化する定義済みのルールに基づいて動作します。株式取引データはこれの良い例です。会社シンボルやドル価値などの構造化されたデータが含まれています。このデータの一部は機械で生成され、一部は人間によって生成されます。 入力データ：

• これは、人間がコンピュータに入力する可能性がある、名前、年齢、所得、非自由などのデータです - 調査回答のフォームなど。このデータは、基本的な顧客の行動を理解するのに役立ちます。 クリックストリームデータ：

• ウェブサイト上のリンクをクリックするたびにデータが生成されます。このデータを分析して、顧客の行動や購入パターンを判断することができます。 ゲーム関連のデータ：

あなたがゲームで行ったすべての動きを記録することができます。これは、エンドユーザーがゲームポートフォリオをどのように移動するかを理解するのに役立ちます。

• 同じ情報を提出している何百万人もの他のユーザーと一緒に撮影すると、そのサイズは天文学的です。さらに、このデータの多くには、結果を予測する可能性のあるパターンを理解するのに役立つリアルタイムコンポーネントがあります。 結論として、この種の情報は強力であり、多くの目的に利用できるということです。

• 大規模データにおけるリレーショナルデータベースの役割 データ永続性

• は、データベースが変更されたときにデータベースがそのバージョンを保持する方法を指します。永続的なデータストアの素晴らしいおばあちゃんは、 リレーショナルデータベース管理システム

です。初期段階では、コンピューティング業界は現在、データ永続性のための基本的な技術と考えられているものを使用していました。

関係モデルは、1970年代にIBMの科学者であったEdgar Coddによって考案され、IBM、Oracle、Microsoftなどで使用されました。今日でも幅広く使用されており、大きなデータの進化において重要な役割を果たしています。リレーショナルデータベースを理解することは重要です。なぜなら、他のタイプのデータベースは大きなデータで使用されるからです。リレーショナルモデルでは、データはテーブルに格納されます。このデータベースには

スキーマ

が含まれています。つまり、データベースに含まれるものの構造表現です。たとえば、リレーショナルデータベースでは、スキーマはテーブル、テーブル内のフィールド、およびその2つの間の関係を定義します。 データは、特定の属性ごとに1つの列に格納されます。データは行にも格納されます。最初のテーブルには製品情報が格納されます。第2のものは人口統計情報を格納する。それぞれにはさまざまな属性があります。各テーブルは新しいデータで更新でき、データは削除、読み取り、および更新が可能です。これは、多くの場合、構造化照会言語（SQL）を使用したリレーショナル・モデルで実行されます。 SQLを使用するリレーショナル・モデルのもう1つの側面は、共通キーを使用して表を照会できることです。テーブルの共通キーはCustomerIDです。 たとえば、特定の製品を購入した顧客の性別を判断するために、クエリを送信できます。 「人口統計表」、「製品表」からCustomerID、State、Gender、Productを選択します。Product = XXYY