[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか！？ ～ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較～ by 東芝デジタルソリューションズ株式会社 野々村克彦近年、IoTなどがもたらすビッグデータによりデータ量が指数関数的に増加しており、スケールアウト性に優れたNoSQL DBが注目されています。代表的なNoSQL DBとGridDBについて、アーキテクチャとクラスター管理、一貫性、レプリケーションやフェイルオーバーなどのメカニズムを比較し、選定の基準となるポイントについて紹介いたします。Read less
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ビッグデータとは？種類や用途 - 初心者へわかりやすく解説 | BOXIL Magazine
ビッグデータには、上記のように、数値や文字列といった一般的なデータのほか、音声、動画のような非構造化データも含まれます。データの特徴や特性に応じて分析の手法を使い分ける必要があるでしょう。 また、ビッグデータには、アクセスログのような更新頻度の高いデータも含まれます。従来活用されていたデータと異なるビッグデータの特徴としては、量が膨大、構造化できないデータを含む、高速に生成されるといったことが挙げられます。 ビッグデータを活用するメリット ビッグデータを活用するメリットについて解説します。 予測分析の精度の向上 ビッグデータは、膨大な量のデータを収集できます。そのため、従来では困難だった精度の高い予測分析が可能になります。 たとえば、顧客の購買履歴や行動履歴を分析することで、顧客のニーズや将来の需要を予測可能です。これにより、マーケティングや商品開発の効率化が図れます。 リアルタイムでのデ
ビッグデータはどう収集するか | Hadoop Times
人工知能（AI）と機械学習は、近年急速に注目を集めているテクノロジーであり、その意味と重要性を理解することは、ビッグデータ時代において非常に重要です。 人工知能は、コンピューターシステムに人間のような知的な能力を付与する技術の総称です。機械学習はその一部であり、コンピューターがデータから学習し、経験に基づいて問題を解決する能力を獲得する手法です。 これらの技術は、あらゆる業界や分野において多くの可能性を秘めています。例えば、製造業では品質管理や予測生産性の向上に役立ちますし、医療業界では診断や治療の精度向上に寄与します。さらに、マーケティング分野では顧客行動の予測やパーソナライズドなサービス提供に応用されます。 ただし、これらの技術を導入するには適切なデータが必要です。ビッグデータ時代には膨大なデータが生成されますが、それを収集し、整理することは容易なことではありません。そのため、適切なデ
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