ビッグデータが企業の最適化を支え、Nutanixのカントリーマネージャーの説明はこちら

ジャカルタ - ビッグデータは、このデジタル時代のビジネス界のトレンドとなっています。NutanixのカントリーマネージャーであるFetra Syahbana氏は、ビッグデータ処理が企業の最適化をサポートするために使用されていることを明らかにしました。

3月29日火曜日のSelular Congress 2022ウェビナーで、Fetraはビッグデータ処理で知っておくべき3種類のデータがあると説明しました。

最初のデータは構造化データであり、構造化データは、顧客名、口座番号、電話番号、購入した製品、購入日などの、規則的で明確に定義された型付きフィールドを持つリレーショナルデータベースで見つかる、よく整理されたデータのタイプです。

「構造化データは、ほとんどの場合、リレーショナル データベースを使用して管理され、従来のビジネス インテリジェンス ツールで分析されます」と Fetra 氏は言います。

次のデータは非構造化データです。このタイプのデータはリレーショナルデータベースで管理するのは容易ではなく、そこから値を抽出するには別のツールセットが必要です。

さらに、非構造化データは特定の構造を持たないため、特別な形式で格納する必要があります。「構造データの処理ほど簡単ではなく、この非構造化データには数回の処理が必要です」と彼は説明しました。

3 番目のタイプのデータは、半構造化データです。このタイプのデータには、ある程度の構造がありますが、構造化データベースのスキーマが明確に定義されていません。電子メール メッセージは半構造化データの一例です

Fetra氏によると、企業データの約90%は構造化されておらず、構造化データと非構造化データの量の間のギャップはさらに広がる可能性が高いという。これが、非構造化データの理解に役立つビッグデータツールが非常に重要な理由です。

さらに、Fetra氏は、ビッグデータ処理は、ほんの数分で完了する実装プロセスで複雑さを軽減し、効率を高め、運用コストを削減することもできると続けました。