今回は、足がつりやすくなった方に起こった、市販薬の副作用の話です。 イラスト・奥山裕美 80代の男性。職人の方で、毎日、暑い環境で仕事をしていました。仕事中は、シャツがびしょ 濡 ( ぬ) れになるほど、汗をたくさんかくことが常でしたが、最近、仕事中に足がつることが多くなり困っていました。知り合いから、足がつった時の市販薬があると教わり、娘に頼んでドラッグストアで買ってきてもらい、飲んだところ、効果があったため、毎日服用するようになりました。それで、足がつることは減ったのですが、ある日、だるさが強くなり、立ち上がることもやっとの状態になったため、娘に連れられて、救急外来を受診しました。 救急外来では、立ち上がりにくい症状のほか、血圧が高く、足のむくみもあり、緊急の血液検査では、血液中のカリウムという電解質が大幅に少ない状況になっていることがわかりました。「問診票には服用中の薬を書く欄が空白になっていますが、薬はまったく何も飲んでいませんか?
身近な医療情報 こむら返りに、漢方薬の芍薬甘草湯?って大丈夫?
ありがとうございました。 回答 2013年10月07日 12:07 (2013年10月07日 20:53更新) 私も同じような悩みから懇意にしている医師に相談しましたところ、前の方も言っておられた芍薬甘草湯を処方されました。名前のイメージから薬缶で煎じる様に誤解されそうですが、実際は個包装された顆粒ですので、ファーストエイドキットに2・3包入れておいても全く邪魔になりません。 のけぞるようなこむら返りが起きた時でも服用後10分前後で何事も無かった様にケロッとしてしまします。 但し、筋肉が脱水症状を起こしていることが元々の原因ですので、十分な水分補給をしてこむら返りが起きないように注意してください。 と言っても、こむら返りが起こってしまった場合、特に山中では即効的に症状を抑えなければなりませんので、そのような際には、芍薬甘草湯が、即効性の点でも携帯性の点でも最適だと思います。 詳しいページが有りましたのでアドレスを載せておきます。 大変参考になりました。 昨日のつり方は、もう歩けなくなるんじゃないか! !と思うぐらいの、ふくろはぎの形と痛さでまいりました。 いままで、山中でつることは幸いありませんでしたが、これからは心配なので、私も"芍薬甘草湯"を持参しようかと思います。 ありがとうございました。 回答 2013年10月07日 09:54 (2013年10月07日 20:53更新) 家に帰ってから足がつることはありませんが、登山中には たまにあります。つった時、あるいはつりそうな徴候があれば、アリナミンを一つか二つ飲みます。これは、本で読みました。最初の回答者の方が、仰っている薬も飲んだことがあります。 アリナミンも良いんですね つりそうな徴候は必ず有るので、試していようかと思います。 ありがとうございました。 回答 2013年10月07日 08:17 (2013年10月07日 20:53更新) 足がつる原因の多くは水分不足からではないでしょうか? 下山後、私はすこし多めに水分を摂って、入念なストレッチをしています。 電解質も必要なので、塩分の摂取も忘れずに^^ スポーツドリンクなら万全だと思います 多めに水分を取るように心がけたいと思います。 また、振り返れば、下山後のストレッチは一切していません。これも原因ですね。どのスポーツもそうですが、ダウンは大事ですね!! ありがとうございました。 回答 2013年10月06日 23:49 (2013年10月07日 20:53更新) 芍薬甘草湯をお勧めします。山にも持参しています。 芍薬甘草湯という薬が有るんですね!
DWHとデータレイクは一長一短です。どちらかがもう一方を淘汰する関係ではない点に注意しましょう。どちらのシステムを選ぶべきかは、業種によって大きく左右されます。例として2つの業種を見てみましょう。 教育 近年、教育現場におけるデータ活用の重要性が認識されています。生徒が抱える問題の把握や予測、解決にデータを役立てます。生徒に関する情報は非構造化データが多いです。 したがって、それらの保存・活用に適したデータレイクが用いられています。 金融 金融業では、専門知識を要するデータを企業全体で扱えることが重要です。また、刻一刻と変化する経済状況を把握するため、高度なリアルタイム性も求められるでしょう。 したがって、誰でも見やすい状態ですぐにデータを確認できるDWHが適しています。 DWHやデータレイクの導入前にするべきことは? DWHやデータレイクの導入前にやるべきことを解説します。 収集データの分類 データを集約する際によく発生する問題が、欲しいデータが見つからないということです。データを正しく定義できていない、あるいは検索の質が低いのが原因です。 これを解消するには、メタデータを活用してデータの分類を行う必要があります。メタデータとは、データの性質を示したデータのことです。たとえば、ファイルの保存日時や作成者名、タグ情報などがあります。 これらの情報を整理し、情報を検索しやすい状態にすることでデータ活用が円滑化します。 予算の策定 データレイクとDWHはどちらも高額なコストがかかります。データレイクは大容量のストレージが、DWHは検索に優れた高性能なストレージが必要です。 具体的にどのくらいの金額になるかは、サービスによって大きく異なります。利用量やその形態によっても変わるでしょう。まず自社がDWHやデータレイクにかけられる予算を決めることが大切です。 現在多くの企業がIT投資を増やしています。一方、大型投資の反動で一時的に投資を減少させている企業もあります。自社の投資の現状と今後の展望を踏まえたうえで予算を策定しましょう。 DWHとデータレイクの違いを知り、適切なデータ収集を! DWHとデータレイクには以下の違いがあります。 ■格納するデータ構造 ■利用目的の明確性 ■エンドユーザー どちらを選ぶべきかは企業や業種によって異なります。構造化データと非構造化データのどちらを扱いたいのかよく検討しましょう。 以下の記事では、DWHを導入することによってどのような課題を解決できるのか、また他にどのようなメリットがあるのかについて詳しく説明しています。DWHの導入を検討している方は、是非参考にしてみてはいかがですか。 関連記事 watch_later 2021.
もちろん、利用用途が明確になっているのであれば、データウェアハウス(DWH)を構築するのがベストです。 データレイクを活用するにはクラウドを利用しましょう データレイクは先述の通り、容量が大容量になる場合があります。場合によってはペタバイト級の容量が必要になる場合があります。ペタバイト級のデータを保存する場合、高性能なストレージ製品が数台~数十台必要になります。加えて、データ分析用のコンピュータも用意する必要があります。このように、データレイクを一から構築するには、多大なコストがかかってしまいます。 従って、AWSやGoogle Cloudのようなパブリッククラウドのサービスを利用してみましょう。先述のように、AWSのS3やGoogle CloudのCloud Storageを利用すれば、大容量のデータレイクがすぐに構築できます。また、 Google CloudのBigQuery を利用すれば、構造化データのみになりますが、データの保存のほかに、高速な分析も可能になります。 他の企業との競争力を維持するためにも、クラウドサービスを利用し、データの利活用を積極的に行ってみてはいかがでしょうか? 弊社トップゲートでは、 Google Cloud 、または Google Workspace(旧G Suite) 導入をご検討をされているお客様へ「Google Meet で無料個別相談会」を実施いたします。導入前に懸念点を解決したい方、そもそも導入した方がいいのかをお聞きしたい方はお気軽にお申し込みください! トップゲート経由でGoogle Cloudをご契約いただけるとGoogle Cloudの利用料金はずっと3%オフとお得になります! お申込みはこちら データ活用にご興味がある方におすすめの記事をご紹介! 最後までご覧いただきありがとうございます。以下では、データ分析に関する記事をピックアップしております。データ分析基盤やGoogle CloudのBigQueryに関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。 データ分析基盤間の違いを理解したい方にオススメの記事 データ分析の歴史から紐解く!データウェアハウスとデータマートの違いを徹底解説 データ分析基盤の一つであるデータマート概要と設計ポイントをご紹介! DWH(データウェアハウス)とデータレイクの違いって？｜ITトレンド. データウェアハウス(DWH)とは?メリットや活用例まで一挙に紹介 クラウドベンダー間のデータウェアハウス(DWH)を比較したい方にオススメの記事 クラウドDWH(データウェアハウス)って何?AWS, Azure, GCPを比較しながら分析の手順も解説!
企業活動では、毎日膨大なデータが発生します。それらを格納して有効利用する方法は、いくつかあります。その中で近年注目を浴びているのが「データレイク」と呼ばれるデータベースです。その特徴やメリットは、理解しておくべきでしょう。 本記事では、データレイクの特徴や データウェアハウス との違いなどについて解説します。 データレイクとは? まずはデータレイクとはどのようなデータベースなのかを理解しましょう。 データレイクとは、ビッグデータをさまざまな形式でそのまま保存する中央ストレージリポジトリ(保管場所)のことです。 データレイクは規模を問わず、構造化データや半構造化データ、非構造化データなどすべてのデータを格納することができます。データレイクではデータをそのままの形で保存できるため、構造化の工程が不要になります。つまり、比較的簡単な作業でデータの一元管理を可能にしています。 構造化データと非構造化データは本来別々の管理が必要ですが、両者を区別なく一元的に保存できるデータレイクを利用すれば、データ活用をさらに推進できるでしょう。 データウェアハウスとは?
データレイクのメリット データレイクはデータを元の形式のまま取り込んでいくため、データの蓄積自体が非常に容易です。また、すべてのデータを集約してプールしておくので、必要なデータは必ずその中から探し出すことができます。これは完全に統合された環境下でデータを一元管理できるということです。 また、多種多様なデータが常に蓄積されていることにより、状況によって突然、「こんな分析がしたい」というニーズが出てきたとしても対応できる可能性が高いといえます。 データレイクにはこのようなメリットがありますが、かわりに非構造化データは大抵、ファイルサイズが大きく、量も膨大になります。多様で大量なデータから必要データのみを抽出し目的に合わせて整理する、といった活用のための作業には、特殊な技術やツールが必要となります。 4.
"データ"を取り巻く用語には、様々な用語が存在します。例えば、以下のような用語が存在します。 データレイク データマート データウェアハウス(DWH) これらは、データを蓄積して、分析や機械学習に使うためのものですが、それぞれの役割は大きく異なっています。それぞれ、どのような意味で、どのような役割があるのでしょうか? 本記事では、『データレイク』と『データウェアハウス(DWH)』の違いについてご紹介していきます。 そもそも、データとは? そもそも、なぜデータをためておく必要があるのでしょうか? その前にデータについての理解度を統一するために、データの定義を説明します。日本工業規格の「X0001 情報処理用語-基本用語」において、「データ」の用語定義は 「情報の表現であって、伝達、解釈または処理に適するように形式化され、再度情報として解釈できるもの」 とされています。つまり、 コンピュータや機械によって出力された事実やその記録 再度読み込みや利用が可能 というもののことを言います。 例えば、サーバーのログ、自動車の走行記録、実験記録、仕事で作成した書類、音楽ファイル、動画ファイルなどが、「データ」に該当します。 データの種類 データの種類は、以下の2種類に分かれます。 構造化データ 非構造化データ それぞれ、どのような特徴を持っているのか、記載していきます。 構造化データとは? 構造化データとは、エクセルのように「列」「行」があり、「列」「行」にそれぞれ関係性を持っているデータのことです。例えば、天気予報で1時間おきの気温が記載されている表を思い浮かべてみてください。1時間ごとの気温が、「列」または「行」で記載されていると思います。 このように、列または行に関係性があり、「どこに何があるか」が決められているデータのことを、構造化データといいます。構造化データは以下のような特徴があります。 構造化データの特徴1. 簡単に分析できる 天気予報で1時間おきの「構造化データ」をみて、何時にどれくらいの気温か、ということは一目でわかります。このように、構造化データは特殊なツールを使わなくても、簡単に分析が行えるのが特徴です。 構造化データの特徴2. 加工しやすい 「列」「行」にそれぞれ関係性を持っているため、データの削除や挿入といった加工がしやすいのが特徴です。また、特定の条件を持つデータだけ抽出する、といったことも可能です。 非構造化データとは?
非構造化データとは、メールやPDFファイル、エクセルやワードで作った書類、動画や音楽データなど、日々の業務や生活で作成された雑多なファイルのような、データ単体では意味を持ちますが、それぞれのデータ間に関係性がない(または、関係性が極端に薄い)データのことを指します。 これらのデータについては、構造化データのようにデータベースに格納しにくいという特徴を持ちます。非構造化データは以下のような特徴があります。 非構造化データの特徴1. 構造化データと比べ、膨大な量が存在する 先述の通り、世の中のデータの大半は非構造化データです。構造化データのように、「列」「行」にそれぞれ関係性を持たせ、保存しているデータは世の中にはごく少数です。PDFファイルや、エクセル・ワード等で作成されるデータは日々色々なところで生まれ続けているからです。実際に、仕事で構造化データを作成している時間よりも、非構造化データを作成している時間のほうが多いのではないでしょうか? 非構造化データの特徴2. 活用方法が定まっていない PDFファイルや仕事で作成した書類は、それ自体には意味を持ちますが、「データ」という観点でみると、明確な活用方法や分析方法は定まっていません。「後で使うかもしれないのでとりあえず保存はしておくが、データとしての分析対象にもできない」というファイルなのです。 データの活用 構造化データや、非構造化データの活用はなぜ必要なのでしょうか?