Big Data Discoveryを利用する真価

Big Data Discoveryにより、ビッグ・データの処理に対する障壁が引き下げられ、直接従事できるユーザーの範囲が広がります。

従来の分析プロジェクトでは、ほとんどの作業は事前に行われます。作業の80%がデータの準備に費やされ、データ分析に費やされるのは20%のみです。データを処理する前に、ビジネスで発生する可能性があるすべての質問を予測しようとします。これには、データのモデル化、特定および獲得、そしてETLパイプラインの構築が含まれます。そのようなツールでは、ビジネス・アナリストは、まず予測された質問に回答するモデルを設計し、さらにデータ・ソースを突き止め、設計したモデルに適合するフィードを操作する必要があります。このように、実際にデータ分析に集中できるのは作業の20%のみです。

ビッグ・データの場合、その複雑さのためにデータ・アップロードの事前コストが増大します。データの容量や多様性が増して、速度が上がるため、複雑度は高まり、事前のデータ・ロードに必要な作業やコストも増大する一方です。新しいソース・データを分析のために公開できるように、理解して操作するために必要な時間は大幅に伸びています。これには、高い技術力を備えた有能なエンジニアが必要です。