日本FBA物流における大データの倉庫保管の研究と具体的なことは、関連する資料の量が巨大であるため、現在の主流ソフトウェアを通じて合理的な時間にデータ収集、管理、処理、整理が企業のリアルタイム情報になることができないことを指す。ビッグデータの特徴は大量、価値、高速、多様性、急速な成長などであり、その中で構造化されたデータは非構造化されたデータと比べて10 ~ 50倍増加が遅く、非構造化データはすべてのデータ型の中で90%の割合に達している。そのため、日本のFBA物流ビッグデータは規模が大きいだけでなく、その規模が示す指数的な上昇速度も重要な特徴である。現在まで日本のFBA物流ビッグデータの定義は関連業界では合意されていないが、多くが認めている定義はビッグデータとは、既存の技術手段では受け入れ可能な時間に収集、管理、分析を行うことが困難なデータ集合を指す。現在の社会では、多くの企業や政府がビッグデータ関連の技術や問題に注目しており、多くの分野でビッグデータ技術の革新が試みられており、人間の生活の利便性を高め、生活の質を高めるのに役立つことを期待しています。
日本のFBA物流ビッグデータの重要技術は、ビッグデータ技術の中に主に以下の3つの技術を含み、この3つの技術はビッグデータの順調な応用のために重要な基礎を築いた。第一に、ビッグデータの収集技術。収集技術の中で、主なものは分散型高速高信頼データ収集技術を突破し、変換とロード統合技術、データ品質技術などの各技術を開発することである。第二に、ビッグデータストレージと管理技術。ビッグデータストレージと管理技術は、以前に収集されたデータをストレージに保存し、その後のプロビジョニングとアプリケーションを容易にするために対応するデータベースを構築することです。この技術の重点はビッグデータの処理可能及び効率的な伝送などの問題を解決し、信頼性の高い分散式ファイルシステム、コンピュータ融合保存及び高効率低コストのビッグデータ保存技術を開発し、そして分散式非関係型ビッグデータ管理技術、ビッグデータインデックス技術及びビッグデータ移動技術などの各応用技術を突破し、ビッグデータの可視化を可能にすることである。第三に、ビッグデータ分析とマイニング技術。ビッグデータの分析には、従来のデータマイニングと機械学習技術を改善し、可視化されたデータ技術を開発する必要がある。
