出典: ビッグデータ 『フリー百科事典 ウィキペディア日本語版(Wikipedia)』 最終更新 2018年3月6日 (火) 14:15 UTC、URL: https://ja.wikipedia.org/ ビッグデータ(英: big data)とは、一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。ビッグデータを取り巻く課題の範囲は、情報の収集、取捨選択、保管、検索、共有、転送、解析、可視化等多岐にわたる。 [概要] データの上限:コンピュータの性能に上限があるように、我々が取り扱えるデータ量の大きさにも上限がある。2012年現在、現実的な時間内に処理することが可能なデータサイズの上限は、エクサバイトのオーダーとされる。換言すると、我々は事実上これ以上のデータは扱えないという制限を抱えていると言える。 ・・・ |
同義語・類義語 | 関連語・その他 |
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BDA | Analytics 3.0 |
big data analysis | æ̀nəlítiks θríː pɔ́int zíərou |
bíg déitə ənǽləsis | アェナゥリゥィデクス スゥリー ポイントゥ ジィーロウ |
ビッグ デイダァー アゥナェラゥシィス | アェ̀ナゥリゥィ́デクス スゥリ́ー ポ́イントゥ ジィーロウ |
ビッグ・デイダァー・アゥナェラゥシィス | アナリティクス スリー ポイント ゼロ |
ビッ́グ・デ́イダァー・アゥナェ́ラゥシィス | ア̀ナリ́ティクス スリ́ー ポ́イント ゼロ |
ビック データー アナリシス | アナリティクス3.0 |
ビック・データー・アナリシス | データ・アナリティクス3.0 |
ビッ́ク・デ́ーター・アナ́リシス | ・ |
ビッグデータ解析 | |
ビッグデータ分析 | |
・ | |
large-scale data processing | |
lɑ́rdʒ skéil déitə próusesiŋ | |
ラゥァージ スケイルゥ デイダァー プロセシィング | 【 以下関連語 】 |
ラゥァージ・スケイルゥ・デイダァー・プロセシィング | Apache Spark |
ラゥ́ァージ・スケ́イルゥ・デ́イダァー・プロ́セシィング | Big data |
ラージ スケール データー プロセシング | big data |
ラージ・スケール・データー・プロセシング | ビッグ・デイダ |
ラ́ージ・スケ́ール・デ́ーター・プロ́セシング | ビッグデータ |
大規模データー処理 | Data Lake |
・ | data lake |
Analytics 1.0 | データレイク |
æ̀nəlítiks wʌ́n pɔ́int zíərou | ビッグデータの湖 |
アェナゥリゥィデクス ウァン ポイントゥ ジィーロウ | Hadoop |
アェ̀ナゥリゥィ́デクス ウァ́ン ポ́イントゥ ジィーロウ | Microsoft SQLserver |
アナリティクス ワン ポイント ゼロ | Oracle Oracle10g |
ア̀ナリ́ティクス ワ́ン ポ́イント ゼロ | データ解析 |
アナリティクス1.0 | データ分析 |
データ・アナリティクス1.0 | 巨大デジタル情報 |
Analytics 2.0 | 非構造化データ |
æ̀nəlítiks túː pɔ́int zíərou | 膨大なデータ |
アェナゥリゥィデクス トゥー ポイントゥ ジィーロウ | 膨大なデジタル情報 |
アェ̀ナゥリゥィ́デクス トゥ́ー ポ́イントゥ ジィーロウ | Data Mart |
アナリティクス ツー ポイント ゼロ | データマート |
ア̀ナリ́ティクス ツ́ー ポ́イント ゼロ | エンタープライズ・データハブ |
データ・アナリティクス2.0 | エンタープライズ・データレイク |
・ | ビッグデータ活用 |
更新日:2024年 5月11日 |