ビッグデータのメリットとデメリット

ビッグデータとは、従来の処理アプリケーションソフトウェアでは適切に処理できないほど巨大または複雑なデータセットを指す言葉です。 ビッグデータの重要性は、激しい競争とビッグデータ専門家の需要の増加をもたらします。ここでは、その利点について説明します。

コスト削減 リアルタイム分析ツールの実装は高価かもしれませんが、最終的には多くのお金を節約することができます。 HadoopやCloud-Based Analyticsのようなツールは、大量のデータを保存する場合、ビジネスにコストメリットをもたらし、これらのツールは、ビジネスを行うより効率的な方法を特定するのにも役立ちます。

時間の短縮 Hadoopやインメモリ分析などの高速ツールは、新しいデータソースを簡単に特定できるため、企業がすぐに分析を行い、その学習に基づいて迅速な意思決定を行うのに役立ちます。

販売に関するより良い洞察により、さらなる収益につながる可能性があります。 リアルタイム分析は、売上がどのように推移しているかを正確に伝え、万が一、インターネット小売業者がある製品が非常に好調であることを確認した場合、見逃しや収益の損失を防ぐために行動を起こすことができます。

コントロールオンラインレピュテーションツールは、センチメント分析を行うことができます。 したがって、あなたはあなたの会社について何を言っている人についてのフィードバックを得ることができます。 あなたがあなたのビジネスのオンラインプレゼンスを監視し、改善したい場合は、ツールがすべてthis.

市場の状況を理解する 分析によって、現在の市場の状況のより良い理解を得ることができます。 例えば、顧客の購買行動を分析することで、最も売れている商品を見つけ出し、その傾向に合わせて商品を生産することができます。

生産性の向上 最新のツールにより、アナリストはより多くのデータをより速く分析できるようになり、個人の生産性が向上している。 さらに、その分析から得られた洞察により、組織はしばしば、会社全体でより広く生産性を高めることができます。

不正の検出 機械学習に依存する分析システムの大きな利点の1つは、パターンや異常の検出に優れていることです。 1084>

Disadvantages of Big Data

Despite of Big Data, it has many disadvantages we discuss as follows.

Need for talented scientists and experts are among the most highly coveted and high paid workers in IT field.Answer ranked skills and staff as the second biggest challenge when creating a data lake.

Discovery in the Big Data の重要性にかかわらず、ビッグ データには、以下のとおり、多くのデメリットが存在することがわかった。 スタッフの雇用やトレーニングはコストを大幅に増加させ、スキル習得のプロセスにはかなりの時間がかかります。

互換性のないツール Hadoopは、分析のために最もよく使用されるツールです。 しかし、Hadoopの標準バージョンは、現在、リアルタイム分析に対応できていない。

相関エラー ビッグデータの分析によく使われる手法は、ある変数を別の変数にリンクしてパターンを形成し、相関を導き出すことです。 実際、2つの変数がリンクまたは相関しているからといって、それらの間に道具的な関係が存在することを意味するわけではありません。 要するに、相関関係は必ずしも因果関係を意味しないのである。

コスト 今日のツールの多くはオープン ソース テクノロジーに依存しており、ソフトウェアのコストを劇的に削減していますが、企業は依然として、人材派遣、ハードウェア、メンテナンス、および関連サービスに関連する多額の費用に直面しています。 1084>

セキュリティとプライバシーに関する懸念ビッグデータの利点として安全性とセキュリティをすでに述べたので皮肉に思えるかもしれませんが、ビッグデータ分析によって不正な試みを見つけることはできますが、多くのテクノロジー事業と同様に、その枠組み自体がデータ侵害の可能性があることを理解することが重要です。