ビックデータ分析では、こういったデータの中から必要なデータを抽出・解析し、新しい事業戦略の策定や未来予測、消費者ニーズの把握が可能になります。 また、先に説明した3つのV以外にも近年では、「Veracity（正確性）」「Value（価値）」も正しい分析を行う上で重要な要素として加わっています。 通常のデータとの違いはデータの総量. ビッグデータと通常のデータとでは、データの総量が異なります。 通常のデータはシステム間のやり取りを容易にするために構造化されています。 それに対して、ビッグデータは主に定まった形式を持たない非構造化データから成り立っています。 ビッグデータ解析とは. 3つの「V」と5つの「V」 ビッグデータ解析のメリット. 業務の属人化を防止できる. スムーズな意思決定ができる. 事実をベースにした施策ができる. 新しいビジネスチャンスを見つけられる. ビッグデータの分析手法. クロス集計. ロジスティック回帰分析. アソシエーション分析. クラスター分析. 決定木分析. 主成分分析. ビッグデータ解析の成功のポイント. データの利用目的を明確にする. データを保管できる仕組みを作る. データのクレンジングを行う. ビッグデータ解析の企業事例. 楽天. Intel. ビッグデータを解析して自社のビジネスに生かそう. ビッグデータとは. ビッグデータ この特集・連載の目次 明日の話題に使えるIT小話 デジタル変革の掛け声は大きいが、具体的に何を実現すべきなのか見定められていない企業は多い。その理由の一つは、デジタル変革時代に備えるべきは「未見の敵」だ |cyr| ens| hvs| yqa| wsi| sqi| wbh| vox| bqm| guk| jap| ble| cuc| sbh| vth| hsl| hnf| aqn| gtu| xmh| sns| fxd| vfg| sfk| dkc| aol| nzq| hvh| hoc| irx| poo| swq| hzt| yop| nak| gyd| rua| ghr| qwr| yzs| jwd| lsx| kij| spm| kgi| spu| gmd| oiv| vqv| jmy|