時間ビッグデータの要件 - ダミー

大きなデータプロジェクトを実施する際の主な考慮点は、あなたのイニシアチブを実行するのに必要なリアルタイムおよび非リアルタイムの予測量です。大規模なデータは、技術が十分に進歩しなかったか、またはコストが高すぎたため不可能であったことをしばしばしています。大きなデータで起こった大きな変化は、過去に必要とされた複雑なプログラミングがなくても大量のデータを活用できることです。

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多くの組織は、大量の複雑なデータを管理するという点で、ヒントを得ています。ビッグデータアプローチは、物事のバランスを保ち、データの量、種類、速度が変化するにつれて、ビジネスが最先端を行くことはありません。企業は、高速で管理する必要のあるデータ量の増加を管理することが困難でした。

組織は、データが明らかになる可能性のある完全な画像を得るために重要な情報が不足していることが多い、データの小さなサブセットの分析を解決する必要がありました。大規模なデータテクノロジが進化し展開するにつれて、企業はデータをより簡単に分析し、それを使って意思決定や行動を取ることができます。

<！大規模なデータのリアルタイム性は、企業が重大な問題を解決する必要がある場合には、革新的なものになります。組織がリアルタイムでストリーミングしているデータを処理できる場合の影響は何ですか？一般に、このリアルタイムのアプローチは、問題への回答が時間に敏感でビジネス上重要である場合に最も適切です。これは、病院機器の性能を検出したり、潜在的な侵入リスクを予測するような重要な脅威と関連している可能性があります。

<！次のリストは、企業がこのリアルタイムデータを活用して迅速な利点を得るための例を示しています。

詐欺/情報などの新しい情報を含む例外の監視

新製品発表に対する顧客の反応など、金融市場に影響を及ぼす可能性のあるイベントを判断するためのニュースフィードおよびソーシャルメディアの監視

• リアルタイムのTwitterストリームに基づいた大規模なスポーツイベント中の広告配置の変更

• 販売時点で購入したものに基づいて顧客にクーポンを提供する

• 時にはストリーミングデータが非常に高速になり、さまざまなソースが含まれていない場合があり、さまざまなものが存在することもあります。二つ。

• あなたがリアルタイムに移行している場合、あなた自身に尋ねなければならない質問は次のとおりです。これは伝統的な情報管理機能で解決できますか、より新しい機能が必要ですか？膨大な量や速度がシステムを圧倒していますか？しばしばそれは2つの組み合わせです。

リアルタイム機能が必要な場合、これをサポートするインフラストラクチャの要件は何ですか？以下のリストは、データを取り込み、処理し、リアルタイムで分析するシステムの能力に関して考慮する必要がある点をいくつか強調しています。

低レイテンシ：

レイテンシーは、環境で実行します。アプリケーションによっては、待ち時間が少なくて済むため、リアルタイムで応答する必要があります。リアルタイムストリームは、低レイテンシを要求します。したがって、コンピューティングパワーとネットワークの制約について考える必要があります。

• スケーラビリティ： スケーラビリティは、負荷が増えてもあるレベルのパフォーマンスを維持する能力です。汎用性：

• システムは、構造化データストリームおよび非構造化データストリームの両方をサポートしなければならない。 ネイティブ形式：

• データをネイティブ形式で使用します。変革には時間とコストがかかります。イベントを引き起こすデータ内の複雑な相互作用を処理するという考え方を使用する機能は、変容的なものになる可能性があります。 異種データの絶えず増加する量を処理する必要性は、クラウドサービスの採用を推進する重要な要因の1つです。クラウドモデルは大規模で分散しています。