ビッグデータとメタデータの主な違いは、ビッグデータが従来のデータ処理メカニズムでは保存・管理できない大量のデータであるのに対し、メタデータは他のデータに関する情報的かつ関連性の高い記述を含むデータであることである。
基本的に、データとは情報の一部です。
データは、測定値や観察値のリストであったり、ある物事に関する記述であったりする。
データにはさまざまな種類があり、ビッグデータとメタデータはそのうちの2つです。
ビッグデータとは、膨大な量のデータのことです。
構造化されているもの、非構造化されているもの、半構造化されているものがあります。
一方、メタデータは、他のデータに関する特定の情報を含んでいる。
データの特徴を特定するのに役立つ。
ビッグデータとは
あらゆる組織は、生産性を向上させ、将来のビジネスインサイトを得るために、データを保存し、分析しています。
大量のデータがあり、従来のリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）を使用してこれらを保存することは不可能である。
このようなデータはビッグデータと呼ばれる。
NoSQLデータベースは、ビッグデータの保存に役立ちます。
また、組織内では、データサイエンティスト、データアナリスト、ビジネスアナリストがビッグデータを分析し、組織の現状を把握し、将来のビジネスインサイトを構築している。
ビッグデータには、主に「量」「速度」「多様性」という3つの性質があります。
まず、「量」とは、データの量を意味する。
テラバイト、エクサバイト、ペタバイトなど、データの大きさを表すのに使われる量です。
次に、「速度」ですが、これはデータの生成速度です。
科学実験などのリアルタイムシステムでは、高速にデータを生成することが重要です。
最後に、バラエティは、データの種類を表す重要な特性です。
データは、テキスト、オーディオ、ビデオ、画像、XMLなど、さまざまな形式があります。
メタデータとは
メタデータとは、他のデータを説明するためのデータです。
メタデータには、他のデータに関する有益で適切な説明が含まれる。
例えば、著者名、作成日、ファイルサイズは、基本的な文書のメタデータです。
メタデータをフィルタリングすることで、特定の文書を見つけやすくすることができる。
ウェブページのメタデータには、ページの内容や、その内容に関連するキーワードが記述されている。
また、画像や動画、表計算ソフトなどでもメタデータは利用できる。
メタデータの種類
メタデータには様々な種類があります。
それらは以下の通りです。
記述的なメタデータ – 発見や識別などの目的のためにリソースを記述するものです。
また、タイトル、抄録、著者キーワードなども含まれる。
構造的メタデータ – 複合オブジェクトがどのように組み合わされているかを説明する。
また、デジタルマテリアルのタイプ、バージョン、関係、その他の特性についても説明します。
管理メタデータ – リソースの管理に役立つ情報を提供し、作成方法、ファイルタイプ、アクセス可能な関係者、その他の技術的な情報を記述します。
統計メタデータ – 統計データを収集、処理、または生成するプロセスを記述します。
参照用メタデータ – 統計データの内容や品質について記述しています。
ビッグデータとメタデータの違い
定義
ビッグデータとは、従来のデータ処理アプリケーションソフトウェアでは処理が困難な、大量の複雑なデータのこと。
メタデータとは、他のデータを説明するデータのことである。
したがって、これがビッグデータとメタデータの主な違いです。
重要性
さらに、ビッグデータは情報を持つことも持たないこともあるが、メタデータは常に情報を持つ。
処理
ビッグデータとメタデータのもう一つの違いは、処理です。
ビッグデータは常に処理されるわけではないが、メタデータは常に処理される。
使用方法
モープレバーでは、ビッグデータはNoSQLデータベースが大量・高速・多様なデータを格納できるのに対し、メタデータはデータの性質や特徴を理解するのに役立つとされています。
これがビッグデータとメタデータのもう一つの違いです。
結論
ビッグデータとメタデータは、2種類のデータです。
ビッグデータとメタデータの違いは、ビッグデータが従来のデータ処理メカニズムでは保存・管理できない大量のデータであるのに対し、メタデータは他のデータに関する情報的・関連的な記述を含むデータである点です。
