コンピューティングとデータ分析の起源から、現在「モダン データ スタック」と呼ばれるものまでの旅。次はなにかな？ コンピューティングとデータ分析の起源 コンピューティングと の起源は 1950 年代半ばに始まり、1970 年の SQL の導入によって具体化し始めました。 データ分析  1954:  - 「 」、ロシア語から英語への機械翻訳。  自然言語処理 (NLP) ジョージタウンと IBM の実験  1960年: パンチカード  1970: 構造化照会言語 (SQL)  1970 年代: - 「幹部が仲介者なしでモデルを構築できる」言語を作成 インタラクティブな財務計画システム 1972:   - 現代コンピューティングの初期のアプリケーションの 1 つである自然言語情報検索システムは、地質学者が月の岩石と土壌の組成に関する化学分析データにアクセスし、比較し、評価するのに役立ちました。 C、LUNAR  1975:   - ビジネス データをさまざまな観点から分析することを目的とした、最初のオンライン分析処理 (OLAP) システム Express 1979:   - 最初のスプレッドシート コンピューター プログラム VisiCalc  1980年代: - 「コンピュータ化された共同作業システム」 グループ意思決定支援システム  「最新のデータスタック」  「モダン データ スタック」は、適切に統合されたクラウドベースのプラットフォームでデータを収集、保存、処理、分析、視覚化するために使用される一連のテクノロジーとツールです。 QlikView はクラウド以前のものでしたが、Tableau や PowerBI などの最新のプラットフォームで使用される分析ダッシュボードとしてほとんどの人が認識しているものの最初の例です。  1994:   - 「ダッシュボード主導の分析」  QlikView  2003: タブロー 2009:   - 「計算検索エンジン」 Wolfram Alpha  2015:  PowerBI  2017:   - 「検索主導型分析」 ThoughtSpot 論文、クエリ言語、スプレッドシート、ダッシュボード、検索、次は何でしょうか? 少なくともユーザー エクスペリエンスの観点から見て、最も革新的な分析アプリケーションの一部は、人間の言語を何らかの計算出力に変換します。   古い話ですが、LUNAR は、地質学者が自然言語を使用して化学分析データにアクセス、比較、評価できるようにするために 70 年代に初めて開発されました。 Salesforce WikiSQL は、テキストから SQL へのユースケース向けに構築された、初めての広範なデータの概要を導入しましたが、含まれているのは単純な SQL クエリのみでした。 Yale Spider データセットは、より複雑なクエリのベンチマークを導入し、最近では、BIRD が現実世界の「ダーティ」クエリと効率スコアを導入して、テキストから SQL へのアプリケーションの適切なベンチマークを作成しました。 Text-to-SQL:  Wolfram Alpha、ThoughtSpot テキストから計算言語へ:  ChatGPT 高度なデータ分析 テキストからコードへ: 「会話主導型データ分析」は自然な進化なのでしょうか? 、NLP や LLM によってより直感的になりました 検索やチャットなどの最新の分析インターフェイスの UX は進化し 分析インターフェースの起源は 意思決定者は依然として ています。 意思決定者を支援することにありますが、 データ アナリストに大きく依存し 意思決定者の 、「使い捨て分析」に最適です。 クエリの多くはアドホックであり インサイト生成は、おそらく同僚とのデータに関する会話から多くのインサイトが得られる です。 創造的なプロセス データ分析の ワークフローは、分析の想像から結果の提示までバラバラです 謝辞 「コンピューティングとデータ分析の起源」セクションの日付は および に感謝します。 https://web.paristech.com/hs-fs/file-2487731396.pdf http://dssresources.com/history/dsshistoryv28.html こちらでも公開しております。

Read My Stories

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

コンピューティングとデータ分析の歴史 - パンチカードから「最新のデータスタック」まで

About Author

コメント

ラベル

この記事は

Related Stories

ワークフローを10倍に向上させる方法: 必須アプリ17選

AI/ML データレイクのリファレンスアーキテクチャを構築するためのアーキテクトガイド

Telegram: クリプト島と本土を結ぶ橋

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

ワークフローを10倍に向上させる方法: 必須アプリ17選

AI/ML データレイクのリファレンスアーキテクチャを構築するためのアーキテクトガイド

Telegram: クリプト島と本土を結ぶ橋

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps